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“Drug Discovery”の記事でもお話しましたが、マテリアルデザインにおいては、現在一番進んでいる分野は創薬です。では、なぜ他の分野は創薬分野に追いつけないのでしょうか。ここでは、ポリマーを対象に、マテリアルデザインが抱える難しさを考えます。 ポリマーとは？ ポリマーは、小さな分子（モノマー）がたくさん連なった長い鎖状分子の総称です。我々の身近なところでは、車のタイヤ、ビニール袋などのプラスチック製品は全てこのポリマーです。図1は、その中でも代表的かつシンプルな高分子であるポリエチレンを表しています。ポリエチレンは、その名の通り、エチレン（C2H4）がいくつも結合し長くなったポリマーです。我々が目にするポリエチレンは、そのような鎖状分子が大量に混ざったものです。このような混ざりあったポリマーは、お互いが絡み合っており、この絡み合いがポリマーの機械的特性に大きく寄与していることが知られています。 図1：ポリエチレンの分子の様子ポリマーデザインの困難点 このような分子的背景を持つポリマーは、なぜAIを用いたマテリアルデザインが難しいのでしょうか。アメリカ国立標準技術研究所（NIST）のA. J. Debraらが出した論文を参考にしながら、要因をまとめます [A. J. Debra et al., ACS Macro Lett. 6, 1078 (2017)]。 ポリマーのデータ不足 A. J. Debraらは、まず、ポリマーのデータ不足を指摘しました。タンパク質や化合物は、古くからデータベースが確立されており、RCSBが管理するタンパク質構造データバンク（PDB）はその中

Drug Discoveryは、マテリアルデザインの中で最も発展している領域の一つであり、基礎研究、国家プロジェクトから民間企業プロジェクトまで、その取り組みは多岐に渡ります。 今回は分子シミュレーションに着目したいと思います。 図１：Drug Discoveryの流れ分子シミュレーション 分子シミュレーションとは、分子の動きを再現できるコンピュータシミュレーションの総称です。ですので、実は、ドッキングシミュレーションというのは、分子シミュレーションの一つとなります。図１のように分子シミュレーションと分けているのは、分野としては適切ではありません。ここで指す“分子シミュレーション”は、“ドッキングシミュレーション以外の分子シミュレーション”として捉えて頂ければと思います。 分子シミュレーションは、大きく分けて以下の２つがあります： ■分子動力学（MD）シミュレーション：原子の動きを時々刻々と再現することで、分子の動きを再現できる手法 ■ モンテカルロ（MC）シミュレーション：乱数を使ったシミュレーションで、分子の動きの確率分布を得ることができる手法 MCシミュレーションは、分子の静的な性質（結合自由エネルギー、結合構造、etc）を得ることができます。MDシミュレーションは、分子の静的および動的な性質（拡散係数、粘度、etc）も計算することが可能となります。 ドッキングシミュレーションとの違い Drug Discoveryを考える上で、ドッキングシミュレーションと分子シミュレーションの違いを見ていきます。ドッキングシミュレーションは、「タンパク質と薬は構造的にくっつきやすいと良い