ChEBIデータベースの解説インフォグラフィック。生物学的に重要な低分子化合物に特化した手作業キュレーション、オントロジーによる階層構造、PubChemやChEMBLとの比較図解

創薬と臨床の架け橋!化学物質データベース「ChEBI」を医療従事者が使いこなすべき理由

1. はじめに:医療の進化を支える「化学物質の共通言語」 現代医療において、私たちが扱う情報の量は爆発的に増加しています。新薬の登場、代謝産物の解析、そしてゲノム情報との統合。これらの膨大なデータを整理し、意味を持たせる […]

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MetaCyc代謝経路データベースの解説インフォグラフィック。実験的証拠に基づく高精度なデータ構造(経路・反応・代謝物)と、個別化医療やマイクロバイオーム解析への応用例を示している。

MetaCycとは?代謝経路データベースの決定版を専門家が医療・創薬向けに徹底解説

1. はじめに:なぜ今、医療現場で「代謝経路データベース」が必要なのか 現代の医療において、疾患のメカニズムを分子レベルで理解することは欠かせません。がん、糖尿病、自己免疫疾患など、多くの病態は「代謝(メタボリズム)の異

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酵素データベース「BRENDA」のデータ規模と医療・創薬における3つのメリットを解説したインフォグラフィック。登録EC番号8,149種、300万点以上の注釈付きデータ、30,000種以上の生物種を網羅

酵素研究の決定版!BRENDAデータベースの使い方と医療・創薬への活用法

1. はじめに:医療における「酵素」の重要性とデータベースの役割 酵素は、生体内のほぼすべての化学反応を触媒するタンパク質であり、生命維持に不可欠な存在です。医療現場においても、心筋梗塞でのCK(クレアチンキナーゼ)上昇

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AI時代の新戦略「バイブマーケティング」の仕組みと、従来型マーケティングとの違いを比較したインフォグラフィック。人間が「コア(感性)」を決め、AIが「形(制作)」を高速化するプロセスを説明している図解

【医療関係者必見】バイブマーケティングとは?AIで患者さんの心をつかむ新戦略

1. はじめに:なぜ今、医療界に「バイブ」が必要なのか 医療業界において、最も重要なのは「技術」と「安全性」であることは言うまでもありません。しかし、インターネットで容易に情報が手に入る現代、患者様は技術力だけを見て病院

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KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)の概念図。システム、ゲノム、化学、健康の4層情報を統合し、基礎研究・AI創薬から臨床現場(KEGG MEDICUS)までを繋ぐ役割を解説したインフォグラフィック

【AI創薬の要】KEGGデータベース徹底解説|疾患パスウェイと薬物相互作用の最前線

1. はじめに:なぜ今、医療現場で「KEGG」が重要なのか 現代の医療、特にがんゲノム医療や精密医療(プレシジョン・メディシン)において、個々の遺伝子変異を点として捉えるだけでなく、それらが細胞内でどのようなネットワーク

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PDBj(日本蛋白質構造データバンク)の役割と主要ツールを解説するインフォグラフィック。大阪大学を拠点とするアジア・オセアニアの構造データ拠点としての重要性と、MolmilやHOMCOS、BSM-Arcなどの創薬支援ツールの全体像

PDBj(日本蛋白質構造データバンク)完全ガイド!創薬と医療を変える構造データの活用法

1. はじめに:医療の基盤を支える「生命の設計図」の宝庫 私たちの体内で働く蛋白質は、その「形(立体構造)」が機能と密接に関わっています。薬剤が特定の蛋白質に結合して効果を発揮するのも、鍵と鍵穴の関係のように形が適合する

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AI創薬の基盤となるタンパク質データベース「UniProt」の役割と戦略的価値を解説した図解インフォグラフィック

AI創薬の羅針盤「UniProt」完全ガイド:タンパク質データを治療薬開発に活かす秘訣

1. はじめに:なぜ今、医療現場や研究で「タンパク質データ」が重要なのか 現代の医療において、私たちが目にする薬の多くは、体内の特定の「タンパク質」に働きかけることで効果を発揮します。がん細胞の増殖を抑える分子標的薬も、

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AI創薬を加速する分子可視化ツールVMD(Visual Molecular Dynamics)の機能と役割を解説したインフォグラフィック

AI創薬の視覚化革命!VMD(Visual Molecular Dynamics)が切り拓く新薬開発の最前線

1. はじめに:なぜ今、創薬において「可視化」が重要なのか 現代の創薬現場では、AI(人工知能)が数千万通りの化合物から候補を瞬時に絞り込む時代となりました。しかし、AIが「この薬は効く」と予測しても、その理由が物理的に

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AI創薬におけるgmx_MMPBSAの役割を解説するインフォグラフィック。創薬の課題、MM-PBSA・MM-GBSAの計算手法、残基別エネルギー分解などの研究へのメリット、AI創薬との相乗効果を視覚的にまとめています。

AI創薬時代の必須ツール!gmx_MMPBSAでタンパク質・化合物相互作用を可視化する

1.はじめに 現代の創薬プロセスにおいて、コンピューターを用いたシミュレーションは欠かせない存在となっています。その中でも、薬剤(配位子)が標的タンパク質(受容体)にどれだけ強く結びつくかを数値化する「結合自由エネルギー

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創薬ターゲットにおけるタンパク質の割合と未来のフロンティアを示すインフォグラフィック。承認薬の95%以上がタンパク質ターゲットであり、その約44%がGPCR、イオンチャネル、キナーゼ、核内受容体に集中している現状と、約9割の未踏領域(ダークプロテオーム)への展望を解説

【創薬最前線】医薬品ターゲットとしてのタンパク質:ヒトプロテオームの現状と未来

1. はじめに:なぜ医薬品の多くは「タンパク質」を狙うのか 医療現場で使用される薬剤の多くは、体内の特定の分子に結合することでその機能を調節し、治療効果を発揮します。この「狙い撃ち」にされる分子を「医薬品ターゲット」と呼

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