2024/10/02 更新

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オオタ　リョウサク
太田　亮作
OTA Ryosaku
所属
大学院医学系研究科 附属神経疾患・腫瘍分子医学研究センター 細胞情報統合解析部門 特任助教
職名
特任助教

経歴 6

  1. 名古屋大学   大学院医学系研究科   特任助教

    2024年10月 - 現在

  2. 広島大学   統合生命科学研究科   特任助教

    2023年4月 - 2024年10月

  3. 広島大学大学院   統合生命科学研究科   研究員

    2022年4月 - 2023年3月

  4. 京都大学大学院   薬学研究科   日本学術振興会特別研究員PD

    2021年4月 - 2022年3月

  5. 京都大学大学院   薬学研究科   日本学術振興会特別研究員DC2

    2020年4月 - 2021年3月

  6. 京都大学大学院   薬学研究科   大学院生（4年制）

    2017年4月 - 2021年3月

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論文 4

  1. Cytosolic Ca2+-dependent Ca2+ release activity primarily determines the ER Ca2+ level in cells expressing the CPVT-linked mutant RYR2

    Nagomi Kurebayashi, Takashi Murayama, Ryosaku Ota, Junji Suzuki, Kazunori Kanemaru, Takuya Kobayashi, Seiko Ohno, Minoru Horie, Masamitsu Iino, Fumiyoshi Yamashita, Takashi Sakurai

    Journal of General Physiology   154 巻 ( 9 )   2022年9月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Rockefeller University Press  

    DOI： 10.1085/jgp.202112869

  2. Application of machine learning techniques to the analysis and prediction of drug pharmacokinetics

    Ota, R., Yamashita, F.

    Journal of Controlled Release   352 巻   2022年

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.jconrel.2022.11.014

    Scopus

  3. Prediction of HIV drug resistance based on the 3D protein structure: Proposal of molecular field mapping

    Ota, R., So, K., Tsuda, M., Higuchi, Y., Yamashita, F.

    PLoS ONE   16 巻 ( 8 August )   2021年

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1371/journal.pone.0255693

    Scopus

  4. A model-based comparative meta-analysis of the efficacy of dolutegravir-based and efavirenz-based regimens in HIV-infected patients

    Ota, R., Ishii, H., Tsuda, M., Higuchi, Y., Yamashita, F.

    Journal of Infection and Chemotherapy   25 巻 ( 9 )   2019年

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.jiac.2019.03.015

    Scopus

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科研費 2

  1. タンパク質の立体構造に基づく人工機能性タンパク質の新規設計技法の開発

    研究課題/研究課題番号：24K20893  2024年4月 - 2026年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究

    太田 亮作

  2. タンパク質構造に基づくヒト免疫不全ウイルスの抗ウイルス薬に対する耐性の予測

    研究課題/研究課題番号：20J15557  2020年4月 - 2022年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特別研究員奨励費

    太田 亮作

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    HIVの薬剤耐性の予測を目的として研究に取り組んできた。前年度までに、十分な予測性能を持つ予測モデルを構築した。予測モデルの説明変数は、ファンデルワールスポテンシャル、クーロンポテンシャルという立体構造を反映させたものとしており、目的変数は、薬剤耐性である。そして、HIVの薬剤耐性は、ある部分空間のファンデルワールス力が小さくなることが主な原因であり、クーロンポテンシャルの影響は極めて小さいことを明らかとしていた。
    一方で、上記の情報は、PLSモデルをグラフ化した際の視覚的な判断に基づく定性的情報であり、定量化しておくことが重要であると考えた。そのため、近年注目を集めているshapley additive explanationsという方法で、機械学習の説明変数の目的変数への影響度（説明能力）を定量化した。その結果、約70％がファンデルワールスポテンシャルの影響、約30％がクーロンポテンシャルの影響、つまり立体的な構造の影響度が大きさを定量化することに成功した。また、グラフによる定性的判断が正しいのかどうかの根拠を求める方法として新規的な方法である。
    加えて、予定していた分子動力学計算と機械学習の融合についても実装を行った。分子動力学計算をchimera上で実装してあるautodock vinaを利用して計算に取り組んだ。元来、HIVの生成タンパクと薬剤との複合体を作り薬剤が効果を発揮する。本来であれば、そのタンパクの中で薬剤が安定化するべき空間的配置があるが、変異HIVでは、異なる空間的配置で安定化し、その配置から、本来あるべき配置へと戻るようなデザインに取り組んだが、結果として、HIVの創薬というレベルまで到達することはできなかった。

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