フラグメント分子軌道(FMO)法は、タンパク質の全電子計算に基づいて 分子内・分子間の相互作用を高精度に解析することができる新しい方法として 創薬分子設計における利用が期待されている。本講演では、 私たちの研究グループで開発中のFMO法プログラムABINIT-MP/BioStationの in silico創薬への適用について、最新の計算事例とともにご紹介する。

　生体分子による選択的なリガンド結合，すなわち分子認識は生体内過程の最も重要な素過程の一つである。 近年，我々は生体分子の溶媒和を統計力学的に扱うことのできるRISM/3D-RISM理論を中心とした理論展開を行い， 広く生体分子の分子認識に関する研究を行ってきた。この講演では，RISM/3D-RISM理論の概要を説明し，いくつかの生体分子への応用例を紹介しつつ，最近の理論的展開を説明する。

近年の創薬において、タンパク質構造が既知のターゲットに対するドッキングによるインシリコスクリーニングは無くてはならないものとなっている。高速なドッキング手法を実施した後に、より精度の高い活性予測を併用する必要があり、多くの方法が提案されている。本講演では、既知情報を最大限活用することによって、比較的高速で精度も期待できる一手法として、タンパク質－リガンド間相互作用記述子を用いた活性予測（MUSES）の詳細と機能追加などの最近の展開について説明する。

創薬研究におけるリード探索は、質の高いリード化合物を取得する事ができれば、大きなアドバンテージを持ってスタートできるため、非常に重要なステージであるといえる。現在では、リード探索過程において、化合物のヴァーチャルライブラリを用いてターゲットタンパク構造に対するドッキングスタディによる評価を行い、活性化合物を同定していく手法も一般的となっており、そのスクリーニング精度を向上可能なドッキングプログラムやスコアリング手法の開発もなされてきている。本フォーラムでは、精度向上のための方策に関する発表をさせて頂き、ドッキングスタディの可能性について議論したいと考えている。

生体巨大分子に適用可能な非経験的分子軌道法等の分子科学計算を用い、リガンドとタンパク質の結合自由エネルギー変化の超精密予測法である新しい定量的構造活性相関解析法、自由エネルギー変化の代表エネルギー項による線形表現解析; Linear Expression by Representative Energy terms (LERE))−QSARの考え方と定式化について解説し、そのいくつかの応用例を紹介する。