近年、ヒト腸内細菌叢（Human Gut Microbiota, HGM）が薬物や栄養素の代謝において重要な役割を果たすことが認識されるようになってきました。腸内細菌叢は、経口薬の生物学的利用能に影響を与えるだけでなく、その代謝酵素を介して薬物や生物活性分子の生体変換（biotransformation）に関与し、薬物の薬物動態や薬力学特性に影響を及ぼします。しかし、腸内細菌叢の複雑さや個人間の差異により、特定の微生物が薬物や栄養素の代謝に果たす具体的な役割を特定することは依然として大きな課題です。この問題を解決するため、研究者たちはGutBugDBを開発しました。これは、ヒト腸内細菌叢が媒介する生物および異生物質（xenobiotic）分子の生体変換を予測するためのオープンアクセスのデジタ...

研究背景と問題提起 遺伝性葉酸吸収不良 (Hereditary Folate Malabsorption, HFM) は、腸管での葉酸の吸収障害および脳脊髄液中での葉酸輸送の阻害を主な特徴とする希少な常染色体劣性遺伝病です。この疾患は、プロトン結合葉酸輸送体（Proton-Coupled Folate Transporter, PCFT-SLC46A1）をコードする遺伝子に機能喪失変異が生じることで引き起こされます。これらの変異がPCFTの構造と機能に及ぼす影響を理解することは、HFMの病理メカニズムを解明するために極めて重要です。 近年、鶏由来PCFT（Gallus Gallus PCFT, GPCFT）の高解像度構造が冷凍電子顕微鏡技術によって取得され、これは人間のPCFT（Human ...

学術背景 有機化合物による環境汚染の脅威が深刻化する中、異なる水生生物が有機化合物に対して示す毒性反応を研究することが極めて重要となっています。これらの研究は、汚染物質が水生生態系全体に及ぼす潜在的な生態学的影響を評価するだけでなく、環境保護に重要な科学的根拠を提供します。従来の実験方法は一定のデータを提供できますが、コストが高く、時間がかかる上に、大規模な化学物質の毒性評価には対応しにくいという課題があります。深層学習技術の急速な発展により、水生毒性の予測においてより高い精度、高速なデータ処理能力、そして優れた汎化能力が示されています。しかし、既存の手法は高次元の特徴データを扱う際に限界があり、特に分子の複雑な構造や相互作用を捉える点で課題を抱えています。したがって、複数の水生生物の毒性を...

効率的かつ解釈可能な電子円二色性スペクトル予測：Decoupled Peak Property Learning 学術的背景 電子円二色性スペクトル（Electronic Circular Dichroism, ECD）は、分子のキラリティを研究するための重要なツールであり、特に不斉有機合成や薬品産業において、キラル分子の絶対配置を区別するために使用されます。しかし、既存のECDスペクトル予測手法には、データの不足と解釈可能性の低さという二つの主要な問題があります。これにより、予測結果の信頼性が低下しています。現在のECDスペクトル予測は、分子構造の抽出、立体配座探索、構造最適化、時間依存密度汎関数理論（TD-DFT）計算、ボルツマン重み付けなどの時間のかかる量子化学計算に依存しています。こ...

機械学習が量子化学を支援：カップリングクラスタ精度に迫る分子電子構造予測 学術的背景 物理学、化学、材料科学の分野において、計算方法はさまざまな物理現象の背後にあるメカニズムを明らかにし、材料設計を加速するための重要なツールです。しかし、量子化学計算（特に電子構造計算）は計算のボトルネックとなり、計算速度とスケーラビリティを制限しています。近年、機械学習手法が分子動力学シミュレーションの高速化と精度向上に顕著な成功を収めていますが、既存の機械学習モデルの多くは密度汎関数理論（DFT）データベースをトレーニングデータの「真値」として使用しており、その予測精度はDFT自体を超えることができません。DFTは平均場理論として、計算において通常いくつかの化学精度（1 kcal/mol）よりも大きな系統...

深層学習フレームワークを用いた多体シュレーディンガー方程式のスピン対称性解法研究：新手法の画期的成果 量子物理学および量子化学の分野において、多体電子系の記述は重要な課題でありながらも非常に困難な問題である。電子間の強い相関を正確に特徴付けることは、触媒、光化学、超伝導性などの分野において特に重要な意義を持つ。しかし、広く使用されているKohn–Sham密度汎関数理論（KS-DFT）などの従来の手法では、多参照系における静的相関の記述に不十分な点が残っている。この不足は「対称性ジレンマ」（symmetry dilemma）として知られる問題を引き起こし、物理的でない状態であるスピン対称性の破れた解がより低いエネルギー結果を得ることがある。さらに、波動関数法は静的相関を捉える点では優れているが...

光化学系IIにおける水酸化過程でのプロトン放出メカニズムの研究 学術的背景 光化学系II（Photosystem II, PSII）は自然界で唯一水分解を触媒する酵素であり、その反応は酸素を放出するだけでなく、生物質の合成に必要な電子を提供します。水分解反応で放出されたプロトンはチラコイド腔に入り、プロトン動力（proton-motive force, PMF）を形成し、ATPの合成を駆動します。近年、PSIIの構造と機能に関する研究が大きく進展していますが、水酸化反応の重要なステップ、特に脱プロトン化プロセスのメカニズムについてはまだ議論が続いています。本研究では、量子/古典（QM/MM）自由エネルギー計算と原子分子動力学（MD）シミュレーションを組み合わせ、PSIIにおける酸素発生マンガ...

机器学習と組合せ化学を利用してmRNA送達のための可イオン化脂質の発見を加速する 研究背景 メッセンジャーRNA（mRNA）治療の潜在能力を最大限に引き出すためには、脂質ナノ粒子（LNPs）のツールキットを拡張することが重要です。しかし、LNPs開発の主要なボトルネックは、新しい可イオン化脂質を識別することである。既存の研究では、LNPsが特定の組織または細胞にmRNAを送達するのに顕著な効果を示していることが明らかにされています。クラシックなLNPsの処方は通常、イオン化脂質、コレステロール、補助脂質、及びポリエチレングリコール化脂質（PEG脂質）から構成されており、特にイオン化脂質はmRNAの積載及びエンドソームからの逃避において重要な役割を果たしている。 近年、LNPsは臨床応用の分野...

光誘導水解離におけるルチル二酸化チタン表面の電子と原子核の動力学研究 研究背景と動機 光触媒による水分解は光触媒技術の重要な応用の一つであり、二酸化チタン（TiO₂）はその有望な材料です。二酸化チタンは光触媒水分解において優れた性能を示していますが、その光誘導水解の微視的メカニズムは完全には解明されていません。本研究では、第一原理動的シミュレーションを用いて、典型的な水-ルチルTiO₂(110)界面上での光生成キャリアの伝送経路および光誘導水解プロセスを解析しました。この研究は光触媒表面反応の理解に重要な洞察を提供するだけでなく、光触媒性能の向上にも新たな可能性をもたらすかもしれません。 研究の出典と著者紹介 本研究は、北京凝縮態物理国家重点実験室および中国科学院物理研究所のYou Peiw...

剛性 Dion–Jacobson 型二次元ペロブスカイトにおける励起子ポラロン形成と高キャリア緩和の研究報告 二次元有機-無機ハイブリッドペロブスカイト（HOIPs）は、その強く制限された励起子状態と二次元層状構造による誘電シールド効果の減少によって、発光デバイス、光検出器、光伏、量子エミッタなどの応用において大きな可能性を持つため、広く注目されています。しかし、この材料の効率において、電子と格子の動力学間の複雑な相互作用が重要な役割を果たします。特に、励起子-フォノン相互作用の機能的な役割は依然として疑問が残っています。本論文は、超速分光学と電子構造計算を組み合わせて、これらの材料における励起子の強いポラロン特性及びそれが高キャリア冷却挙動とどのように関連しているかを明らかにすることを意図...