平野　秀典 (ヒラノ　ヨシノリ)

Hirano, Yoshinori

写真a

所属（所属キャンパス）

理工学研究科 （矢上）

職名

特任准教授（有期）
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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 1997年03月

    明治薬科大学, 薬学部, 製薬学科

    大学, 卒業

  • 2002年03月

    千葉大学, 薬学研究科, 総合薬品科学専攻

    大学院, 修了, 博士

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 物理系薬学 (Physical Pharmaceutical Science)

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

  • Use of the Multilayer Fragment Molecular Orbital Method to Predict the Rank Order of Protein-Ligand Binding Affinities: A Case Study Using Tankyrase 2 Inhibitors

    Okimoto N., Otsuka T., Hirano Y., Taiji M.

    ACS Omega （ACS Omega)  3 （ 4 ） 4475 - 4485 2018年04月

    　概要を見る

    In computational drug discovery, ranking a series of compound analogues in the order that is consistent with the experimental binding affinities remains a challenge. Many of the computational methods available for evaluating binding affinities have adopted molecular mechanics (MM)-based force fields, although they cannot completely describe protein-ligand interactions. By contrast, quantum mechanics (QM) calculations play an important role in understanding the protein-ligand interactions; however, their huge computational costs hinder their application in drug discovery. In this study, we have evaluated the ability to rank the binding affinities of tankyrase 2 ligands by combining both MM and QM calculations. Our computational approach uses the protein-ligand binding energies obtained from a cost-effective multilayer fragment molecular orbital (MFMO) method combined with the solvation energy obtained from the MM-Poisson-Boltzmann/surface area (MM-PB/SA) method to predict the binding affinity. This approach enabled us to rank tankyrase 2 inhibitor analogues, outperforming several MM-based methods, including rescoring by molecular docking and the MM-PB/SA method alone. Our results show that this computational approach using the MFMO method is a promising tool for predicting the rank order of the binding affinities of inhibitor analogues.

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

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担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

  • 看護のための薬理学

    2021年度

  • 看護のための薬理学

    2019年度

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