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Kaitoh Kazuma  海東 和麻

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Researcher Number 10955488
Other IDs
Affiliation (Current) 2025: 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 研究員
Affiliation (based on the past Project Information) *help 2023 – 2024: 名古屋大学, 情報学研究科, 特任助教
Review Section/Research Field
Principal Investigator
Basic Section 47010:Pharmaceutical chemistry and drug development sciences-related / Transformative Research Areas, Section (II)
Keywords
Principal Investigator
創薬化学 / バーチャルライブラリ / 機械学習 / Cytochrome P450 / 次元削減 / ドッキングシミュレーション / 核内受容体 / ケミカルスペース / 医薬品化学 / フラグメント / 構造生成器 / ケモインフォマティクス / 天然物化学
  • Research Projects

    (2 results)
  • Research Products

    (12 results)
  •  Natural product expansion using chemical structure generator oriented toward the creation of novel functional compoundsPrincipal Investigator

    • Principal Investigator
      海東 和麻
    • Project Period (FY)
      2024 – 2025
    • Research Category
      Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
    • Review Section
      Transformative Research Areas, Section (II)
    • Research Institution
      Nagoya University
  •  Construction of drug–like virtual library by simulation and machine learningPrincipal Investigator

    • Principal Investigator
      海東 和麻
    • Project Period (FY)
      2023 – 2025
    • Research Category
      Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
    • Review Section
      Basic Section 47010:Pharmaceutical chemistry and drug development sciences-related
    • Research Institution
      Nagoya University

All 2024 2023

All Journal Article Presentation

  • [Journal Article] Automatic generation of functional peptides with desired bioactivity and membrane permeability using Bayesian optimization2024

    • Author(s)
      Fukunaga Itsuki、Matsukiyo Yuki、Kaitoh Kazuma、Yamanishi Yoshihiro
    • Journal Title

      Molecular Informatics

      Volume: 43 Issue: 4

    • DOI

      10.1002/minf.202300148

    • Peer Reviewed
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K14324
  • [Journal Article] De novo drug design based on patient gene expression profiles via deep learning2023

    • Author(s)
      Yamanaka Chikashige、Uki Shunya、Kaitoh Kazuma、Iwata Michio、Yamanishi Yoshihiro
    • Journal Title

      Molecular Informatics

      Volume: 42 Issue: 8-9

    • DOI

      10.1002/minf.202300064

    • Peer Reviewed / Open Access
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K14324
  • [Presentation] 遺伝子発現プロファイルの細胞特異性を考慮した疾患治療薬の探索と設計2024

    • Author(s)
      山中 知茂、岩田 通夫、海東 和麻、山西 芳裕
    • Organizer
      日本薬学会第 144 年会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K14324
  • [Presentation] 側鎖にアセトアミド構造を有するナフタレン誘導体の細胞内 Nrf2 活性化効果2024

    • Author(s)
      安田 大輔、井上 大輔、杉本 真優、海東 和麻、大江 知之、平野 智也
    • Organizer
      日本薬学会第 144 年会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K14324
  • [Presentation] Chemical Space Analysis for Cytochrome P450-Induced Orphan Nuclear Receptors Ligands2023

    • Author(s)
      海東 和麻、山西 芳裕
    • Organizer
      CBI 学会 2023 年大会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K14324
  • [Presentation] Transformer Encoder-based Generative Adversarial Network for Design of Polypharmacological Drugs2023

    • Author(s)
      安田 花純、李 晨、海東 和麻、山西 芳裕
    • Organizer
      CBI 学会 2023 年大会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K14324
  • [Presentation] 複数の治療標的分子にデュアルで作用する医薬品化合物を構造生成する AI 開発2023

    • Author(s)
      安田 花純、李 晨、海東 和麻、山西 芳裕
    • Organizer
      第 46 回ケモインフォマティクス討論会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K14324
  • [Presentation] 細胞特異性を考慮した遺伝子発現プロファイルによる疾患治療薬の探索2023

    • Author(s)
      山中 知茂、岩田 通夫、海東 和麻、山西 芳裕
    • Organizer
      第 46 回日本分子生物学会年会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K14324
  • [Presentation] Novel and Synthesizable Chemical Structure Generation via Deep Learning Model2023

    • Author(s)
      髙田 慎之助、海東 和麻、津田 宏治、山西 芳裕
    • Organizer
      CBI 学会 2023 年大会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K14324
  • [Presentation] Chemical Space Visualization Toward Data-Driven DNA-Encoded Library Design2023

    • Author(s)
      Kazuma Kaitoh, Yoshihiro Yamanishi
    • Organizer
      8th Autumn School of Chemoinformatics
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K14324
  • [Presentation] 深層学習モデルによる所望の特性を持つ合成可能な化学構造の生成2023

    • Author(s)
      髙田 慎之助、海東 和麻、津田 宏治、山西 芳裕
    • Organizer
      第 46 回ケモインフォマティクス討論会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K14324
  • [Presentation] DNA-encoded library 設計を指向したケミカルスペースの可視化2023

    • Author(s)
      海東 和麻、山西 芳裕
    • Organizer
      第 40 回メディシナルケミストリーシンポジウム
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K14324

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