論文

• Wexing Hu, Masahito Ohue. SpatialPPI:three-dimensional space protein-protein interaction prediction with AlphaFold Multimer, Computational and Structural Biotechnology Journal, ELSEVIER, Volume 23, page 1214-1225, Dec. 2024.  公式リンク  
  
• Apakorn Kengkanna, Masahito Ohue. Enhancing property and activity prediction and interpretation using multiple molecular graph representations with MMGX, Communications Chemistry, Vol. 7, p. 1-14, Apr. 2024.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Kotoyu Sasayama, Masami Takata. Mathematical Modeling and Problem Solving: From Fundamentals to Applications, The Journal of Supercomputing, Volume 80, page 14116-14119, Mar. 2024.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Kairi Furui. FastLomap: Faster Lead Optimization Mapper Algorithm for Large- Scale Relative Free Energy Perturbation, The Journal of Supercomputing, Volume 80, page 14417-14432, Mar. 2024.  公式リンク  
  
• Takafumi Ueki, Masahito Ohue. Antibody Complementarity-Determining Region Design using AlphaFold2 and DDG Predictor, The Journal of Supercomputing, Volume 80, page 11989-12002, Feb. 2024.  公式リンク  
  

国際会議発表 (査読有り)

• Taisuke Boku, Masatake Sugita, Ryohei Kobayashi, Shinnosuke Furuya, Takuya Fujie, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Improving Performance on Replica-Exchange Molecular Dynamics Simulations by Optimizing GPU Core Utilization, 53rd International Conference on Parallel Processing (ICPP2024), Proceedings of the 53rd International Conference on Parallel Processing (ICPP2024), Association for Computing Machinery, Page 1082-1091, Aug. 2024.  公式リンク  
  
• Takafumi Ueki, Masahito Ohue. Antibody Complementarity-Determining Region Sequence Design using AlphaFold2 and Binding Affinity Prediction Model, 29th International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA’23), In Proceedings of The 29th International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA’23), IEEE, page 2133-2139, Apr. 2024.  公式リンク  公式リンク  
  
• Koh Sakano, Kairi Furui, Masahito Ohue. Natural Product-like Compound Generation with Chemical Language Models, 30th International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA’24), In Proceedings of The 30th International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA’24), Springer Nature, 2024.

国際会議発表 (査読なし・不明)

• Masatake Sugita, Takuya Fujie, Yudai Noso, Keisuke Yanagisawa, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Development and Application of a Protocol for Predicting Membrane Permeability of Cyclic Peptides Based on Molecular Dynamics Simulations, 21st IUPAB and 62nd BSJ joint congress 2024, American Chemical Society, June 2024.  公式リンク  
  

国内会議発表 (査読なし・不明)

• 大上雅史. AIで創薬はラクになったのか?, Laboratory Automation Developers Conference 2024 (LADEC 2024), Sept. 2024.
• 大上雅史. AIとシミュレーション計算が駆動する分子設計, 情報処理学会第79回バイオ情報学研究会, Sept. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. PROTAC Linker Design Using Structural Information, MOE Forum 2024, Sept. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. アンテナを広げて～インターネット世代の研究とSNS, 生物物理夏の学校2024, Aug. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIとシミュレーション計算が駆動する分子設計, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2024-BIO-79, 7, 1-1, Aug. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIによるタンパク質構造予測と創薬支援計算, 第458回CBI学会講演会「創薬の多様化に対応するタ ンパク質構造観察技術の進化」, Aug. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIで広がる分子設計の可能性, 学術変革領域研究(A)潜在空間分子設計第１回領域シンポジウム, Aug. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIで広がる分子設計の可能性, 第12回 CBI若手の会講演会 ～若手の眼差しで迫る創薬研究の最先端 ～, Aug. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIによるペプチドデザイン, 第56回若手ペプチド夏の勉強会, Aug. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIで広がる分子設計の可能性, 第76回日本細胞生物学会大会, WS1 シンポジウム 「創る」が織りな す未来の細胞生物学者と若手研究者へのメッセージ, July 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIとシミュレーションが駆動する分子設計, 令和4～8年度 学術変革領域研究(A) 生体反応の集積・ 予知・創出を基盤としたシステム生物合成科学「予知生合成科学」 第4回公開シンポジウム, July 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AlphaFoldで探る分子間相互作用, 日本プロテオーム学会2024年大会・第20回日本臨床プロテオゲ ノミクス学会合同大会, June 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AlphaFoldによる標的結合型直鎖／環状ペプチドの計算設計, 第24回日本蛋白質科学会年会 WS3 ペ プチド設計の現在と未来, June 2024.  公式リンク  
  
• 杉田 昌岳, 藤江 拓哉, 能祖 雄大, 柳澤 渓甫, 大上 雅史, 秋山 泰. 拡張アンサンブル分子動力学シミュレーションに基づいた環状ペプチドの膜透過性予測技術の開発と応用, 第24回日本蛋白質科学会年会, June 2024.
• 安光夕輝, 大上雅史. タンパク質立体構造予測モデルの転移学習によるバーチャルスクリーニング至適構造の生成, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2024-BIO-78, 17, 1-3, June 2024.  公式リンク  
  
• 内河慶輔, 古井海里, 大上雅史. 構造ベーススクリーニングに適したAlphaFoldタンパク質構造生成の最適化, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2024-BIO-78, 16, 1-7, June 2024.  公式リンク  
  
• 青木滉志郎, Apakorn Kengkanna, 大上雅史. 対照学習を用いたグラフニューラルネットワークによる化合物 の特性予測の最適化, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2024-BIO-78, 15, 1-7, June 2024.  公式リンク  
  
• 坂野晃, 古井海里, 大上雅史. 化学言語モデルに基づく天然物様化合物生成, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2024-BIO-78, 14, 1-8, June 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. Beyond Rule-of-Five空間のAI分子設計, 学術変革領域研究(A)天然物が織り成す化合物潜在空間が 拓く生物活性分子デザイン第2回公開シンポジウム, June 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 創薬情報研究の最前線, 2024年第1回IPABセミナー, May 2024.  公式リンク  
  
• 坂野晃, 古井海里, 大上雅史. 天然物様化合物を生成する化学言語モデルの開発, 情報処理学会第86回全国大会, Mar. 2024.  公式リンク  
  
• 青木滉志郎, 大上雅史, Kengkanna Apakorn. 対照学習を用いたGNNによる化合物特性予測, 情報処理学会第 86回全国大会, Mar. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 天然物ケミカルバイオロジーを加速する深層学習技術基盤, 日本農芸化学会2024年度大会, Mar. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. Beyond Rule-of-Five化合物空間を探る情報科学, 日本薬学会第144年会, Mar. 2024.  公式リンク  
  
• 冨樫慧乃辰, 小杉孝嗣, 大上雅史. AlphaFoldを用いたタンパク質-特殊環状ペプチド複合体予測, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2024-BIO-77, 14, 1-8, Feb. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIで広がる分子設計の可能性, 生命と情報の新たなる融和：超階層生物学とＡＩ・数理ワークショッ プ, Feb. 2024.  公式リンク  
  
• 石沢涼太, 大上雅史. 複合体構造予測とフラグメントリンキングによるPROTAC設計手法の開発, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2024-BIO-77, 32, 1-8, Feb. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. beyond Rule-of-Five化合物の潜在空間学習と分子設計を支えるAI技術, 日本化学会第104春季年会 併催シンポジウム, 2024.

その他の論文・著書など

• 大上雅史. AlphaFold3で何ができる？, 現代化学 2024年7月号, 東京化学同人, No. 640, page 18, June 2024.  公式リンク  
  
• Kairi Furui, Masahito Ohue. Active learning for energy-based antibody optimization and enhanced screening, arXiv preprint, 2024.  公式リンク  
  
• Midori Arai, Yoshinori Makita, Shun Saito, Shiina Suzuki, Yuki Narushima, Nanoha Izawa, Yuki Tanaka, Kairi Furui, Masahito Ohue, Masami Ishibashi. The Indole Rocaglamide Induces S and G2/M Phase Cell Cycle Arrest in Small Cell Lung Cancer Cells Through ASCL1 Translation Inhibition, SSRN preprint, 2024.  公式リンク  
  

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