■特集　AIにより加速する生体分子デザイン■
特集　AIにより加速する生体分子デザイン

□特集によせて
AIによる生体分子デザインの動向（坪山幸太郎）
タンパク質分子デザインの進歩を振り返る（中村春木）
□I．生体分子デザインを支える計測・機械学習技術
アミノ酸配列に着目した翻訳促進技術の開発（加藤晃代・横山源太朗・中野秀雄・本野千恵・浜田道昭）
深層学習を用いた，クライオ電子顕微鏡像に対するタンパク質構造モデル評価と構造モデリング（中村　司・木原大亮）
タンパク質のフォールディング反応過程を予測する物理学理論（大岡紘治・新井宗仁）
□II．タンパク質骨格デザイン
「ヘリックスのみから成る安定構造デザイン（仮題）」に代えて（佐久間航也）
自然界にない新規な骨格構造を持つタンパク質の設計（南　慎太朗）
□III．機能性タンパク質分子デザイン
タンパク質デザインの薬物送達システムへの応用（曽宮正晴）
タンパク質複合体の合理的改造（小杉貴洋）
コンピューターでRNAポリメラーゼをデザインできる日は来るか（本田信吾）
新奇膜輸送タンパク質のde novoデザイン（新津　藍）
深層学習ツールを用いたin silico evolutionによるタンパク質バインダーデザイン（金城智章）
タンパク質エンジニアリングで生命誕生の謎に挑む（田上俊輔）
□IV．機能核酸デザイン
機械学習によるRNAファミリー配列の設計（角　俊輔）
AIを活用したmRNA配列の最適化（佐藤健吾）
自己複製するRNA（水内　良）
生体分子の実験的進化工学（寺坂尚紘）


●解説
哺乳類において，エピジェネティックな情報は遺伝するか？（高橋悠太）