■開催概要
開催日時：2025年11月10日（月）15:30～18:00
第一部 15:30～17:00 （講演）
第二部 17:00～18:00 （AlphaFold 3 演習）
開催形式：第一部 現地・オンライン 第二部 現地のみ
現地会場：鳥取大学医学部臨床講義棟421講義室
講 師：佐藤 裕介氏（鳥取大学工学部化学バイオ系学科 准教授）
申込方法：事前申込制 お申し込みはこちら またはQRコードから
■講演概要
近年、人工知能（AI）を活用したタンパク質構造予測技術が急速に進化しており、Google DeepMind社が開発した「AlphaFold」はその代表格として世界的に注目を集めています。最新版の「AlphaFold3」では、タンパク質に加え、核酸、イオン、低分子化合物などの構造予測、さらにはタンパク質の相互作用相手のスクリーニングにも対応し、創薬や生命科学研究における応用範囲が大きく広がっています。
本講演では、AlphaFold3の技術的背景と革新性、他のAIプラットフォームとの比較、研究事例や現場での活用事例を紹介します。また、実際にAlphaFoldを操作するハンズオン形式を通じて、参加者が自身の研究に応用できるスキルを身につけることを目指します。AI技術の最前線に触れながら、生命科学研究の新たな可能性を探る機会となるでしょう。
ご参加に当たってのお願い（事前準備）：
構造予測演習にご参加希望の方は、事前にタンパク質の配列をご準備ください。
※単体・複合体、どちらでも可能ですが、合計5000残基以内におさえてください。
※化合物とタンパク質の複合体を予測したい場合、化合物 (SMILES形式) のご準備もお願いします。
※予測構造の詳細を確認する方法を学びたい方は、ChimeraXを事前にインストールをお願いします。
※タンパク質配列、化合物情報、いずれも外部サーバーに投げてしまうので、部外秘情報はお控えください。
こんな方におすすめ
※ タンパク質や核酸の構造解析に関心のある研究者・技術者
※ 創薬・分子生物学・バイオインフォマティクス分野に携わる研究者・技術者
※ AI技術を生命科学研究に取り入れたいと考えている方
※ AlphaFoldを使ってみたいが、操作方法に不安のある方
※ 実験と計算の 融合による研究効率化を目指す方
講演で学べること
※ AlphaFold3の基本構造と予測アルゴリズムの理解
※ タンパク質構造予測の研究事例
※ AlphaFold 3の操作方法と実践的な使い方
※ 他のAIツールとの違いや選び方のポイント
※ 研究への応用可能性と導入のステップ
■講師略歴
東京工業大学大学院にて博士課程を修了後、2009年7月より東京大学分子細胞生物学研究所にて助教として研究活動を開始。2018年4月からは同大学定量生命科学研究所にて助教を務め、構造生物学の分野で実績をあげる。2019年11月より鳥取大学工学部化学バイオ系学科にて講師として着任、2024年4月より同学科准教授。専門はX線結晶構造解析を用いたユビキチン関連タンパク質の構造解析であり、生命現象の分子メカニズム解明に取り組む。