海東和麻 (Kazuma Kaitoh) - マイポータル

基本情報

所属: 名古屋大学大学院情報学研究科特任助教

学位: 博士（工学）(2022年3月東京大学)

研究者番号: 10955488
J-GLOBAL ID: 202301021264380842
researchmap会員ID: R000052707

研究キーワード

研究分野

経歴

2023年4月 - 現在

名古屋大学, 大学院情報学研究科, 特任助教
2019年4月 - 2023年3月

九州工業大学, 大学院情報工学研究院生命化学情報工学研究系, 研究員

学歴

2016年4月 - 2019年3月

東京大学, 大学院工学系研究科, 化学システム工学専攻
2014年4月 - 2016年3月

東京大学, 大学院薬学系研究科, 薬科学専攻
2010年4月 - 2014年3月

慶應義塾大学, 薬学部, 薬科学科

受賞

2018年3月

学生優秀発表賞（口頭発表の部）, 日本薬学会

論文

De novo generation of dual-target compounds using artificial intelligence

Kasumi Yasuda, Francois Berenger, Kazuma Amaike, Ayaka Ueda, Tomoya Nakagomi, Genki Hamasaki, Chen Li, Noriko Yuyama Otani, Kazuma Kaitoh, Koji Tsuda …

iScience 28(1) 111526-111526 2025年1月
Automatic generation of functional peptides with desired bioactivity and membrane permeability using Bayesian optimization

Itsuki Fukunaga, Yuki Matsukiyo, Kazuma Kaitoh, Yoshihiro Yamanishi

Molecular Informatics 43(4) 2024年2月19日
De novo drug design based on patient gene expression profiles via deep learning.

Chikashige Yamanaka, Shunya Uki, Kazuma Kaitoh, Michio Iwata, Yoshihiro Yamanishi

Molecular informatics 42(8-9) e2300064 2023年8月
Scaffold-Retained Structure Generator to Exhaustively Create Molecules in an Arbitrary Chemical Space

Kazuma Kaitoh, Yoshihiro Yamanishi

Journal of Chemical Information and Modeling 62(9) 2212-2225 2022年2月21日
Transformer-based Objective-reinforced Generative Adversarial Network to Generate Desired Molecules.

Chen Li 0027, Chikashige Yamanaka, Kazuma Kaitoh, Yoshihiro Yamanishi

IJCAI 3884-3890 2022年
TRIOMPHE: Transcriptome-Based Inference and Generation of Molecules with Desired Phenotypes by Machine Learning

Kazuma Kaitoh, Yoshihiro Yamanishi

Journal of Chemical Information and Modeling 61(9) 4303-4320 2021年9月16日
Prediction of the Health Effects of Food Peptides and Elucidation of the Mode‐of‐action Using Multi‐task Graph Convolutional Neural Network

Itsuki Fukunaga, Ryusuke Sawada, Tomokazu Shibata, Kazuma Kaitoh, Yukie Sakai, Yoshihiro Yamanishi

Molecular Informatics 39(1-2) 1900134-1900134 2019年11月28日
Novel Electrotopological Atomic Descriptors for the Prediction of Xenobiotic Cytochrome P450 Reactions

Kazuma Kaitoh, Masaaki Kotera, Kimito Funatsu

Molecular Informatics 38(10) 1900010-1900010 2019年6月12日
Design, Synthesis and Biological Evaluation of Novel Nonsteroidal Progesterone Receptor Antagonists Based on Phenylamino-1,3,5-triazine Scaffold

Kazuma Kaitoh, Aki Nakatsu, Shuichi Mori, Hiroyuki Kagechika, Yuichi Hashimoto, Shinya Fujii

Chemical and Pharmaceutical Bulletin 67(6) 566-575 2019年6月1日
Design and Synthesis of 1,3,5-Triazine Derivatives as Novel Inverse Agonists of Nuclear Retinoic Acid Receptor-Related Orphan Receptor-γ

Shinya Fujii, Kazuma Kaitoh, Hirozumi Toyama, Yuichi Hashimoto

HETEROCYCLES 95(1) 547-547 2017年

MISC

【みんなのバイオDX】化学ビッグデータから薬を生み出す構造生成器の基礎と実例

海東和麻, 山西芳裕

実験医学 39(19) 3024-3027 2021年12月
【ゲノム医療時代のがん分子標的薬と診断薬研究「治療」の選択肢を広げる新しい標的、併用療法、横断的・マルチコンパニオン診断薬、リキッドバイオプシー】(第6章)未来志向の分子標的薬人工知能を活用した創薬やヘルスケアへの展開

海東和麻, 山西芳裕

実験医学 38(15) 2623-2628 2020年9月
cutting-edge medicine 人工知能(AI)技術のヘルスケア利活用深層学習によるデータ駆動型創薬—Data-driven drug discovery by deep learning

海東和麻, 山西芳裕

Precision medicine = プレシジョンメディシン / 「Precision medicine」編集委員会編 3(5) 401-404 2020年5月

所属学協会

共同研究・競争的資金等の研究課題

機能性物質創製を指向した構造生成器による天然物の構造展開

日本学術振興会科学研究費助成事業学術変革領域研究(A) 2024年4月 - 2026年3月

海東和麻
シミュレーションと機械学習によるドラッグライクバーチャルライブラリの構築

日本学術振興会科学研究費助成事業若手研究若手研究 2023年4月 - 2026年3月

海東和麻

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