Thinking NOA

改めて読み返すと、試験当日の自分ってすごいなと感心してしまいます。
今、この答案が書けるかといえば、無理です。すっかり、知識が抜け落ちています。

　本記事は試験終了後に記憶をもとに作成した「再現答案」ですので、正確性に欠けるところがあります。

【メモ】
タンパク質基質　低分子化合物　ライブラリー
DB タンパク質の立体構造　予想ソフトgoogle
創薬ターゲット　疾患　タンパク質　活性　一次構造
ユビキチン　オートファゴソーム
D①タンパク質の構造解析
B②低分子化合物ライブラリー
T③スクリーニング
L④in-silico 細胞　olgan-on-a-chip
抗体薬物複合体　リガンド
(3)法　医　デ　患　バイオエシックス

【再現答案】
(1)調査・検討事項
①疾患に関連するタンパク質について：文献やDBから疾患に関連するタンパク質の構造や機能を調査する。AIを活用し、低化合物が結合する部位を探索しライブラリー化を検討する。
②低分子化合物について：タンパク質の結合する部位に結合する低分子化合物をAIによりシミュレーションしヒット化合物を探索する。
③スクリーニング方法について：スクリーニングの量と制度を鑑み、スクリーニング方法の選択を行う。スクリーニングのデータ解析においてAIの活用により効率的に処理できるよう検討する。
(2)手順と留意点・工夫点
①標的タンパク質の決定と構造解析：文献やDBより疾患に関連する標的タンパク質を同定する。留意点・工夫点はタンパク質の四次構造が不明な場合は、一次構造に基づき四次構造を推定するアプリを活用する。
②低分子化合物ライブラリーの作製：結合部位候補を基に低分子化合物のライブラリーを作成する。留意点・工夫点として、AIを活用したシミュレーションにより適切な絞り込みを行う。
③スクリーニング：ハイスループットスクリーニングを用い、迅速にヒット化合物を選出する。留意点・工夫点は、選定の適切な条件を設定し、AIによる判定を併用することで正確性と効率性を備える。
④細胞試験：実際の生体内での薬物動態を確認するため培養細胞を用いて試験を行う。留意手・工夫点として、実際の患者の病巣検体組織を用いることで、より迅速な医薬品としての上市が期待される。
(3)関係者との調整方策
①バイオインフォマティシャンとの協力：アプリやシミュレーションを用いた解析において、ロジックが適切に説明できる高度専門人材が不可欠である。
②患者へのインフォームドコンセント：検体等の二次利用には、患者の理解と協力が不可欠である。また一般市民にもわかりやすい説明を行うことが技術者としての責務である。