早稲田大学 研究シーズ|
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研究キーワード：早稲田大学における「機能性」 に関係する研究一覧：8件
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発表日：2025年10月23日
1
機械学習で結晶構造の予測精度を2倍に向上
医薬品や機能性有機材料の開発を加速する新手法を開発
早稲田大学データ科学センターの谷口卓也（たにぐちたくや）准教授、同大学大学院先進理工学研究科一貫制博士課程３年の深澤亮（ふかさわりょう）らの研究グループ（以下、本研究グループ）は、このたび機械学習を使って有機分子の結晶構造予測※１の成功率を向上させることに成功しました。有機分子の結晶構造を予測することは医薬品や機能性材料の開発に重要ですが、膨大な計算コストが課題でした。本研究では、機械学習を用いて有望な結...
キーワード：ニューラルネットワーク/ワークフロー/機械学習/最適化/対称性/量子化/計算機シミュレーション/相転移/太陽/分子構造/量子化学/量子化学計算/ディスプレイ/有機エレクトロニクス/有機太陽電池/有機半導体/分子性固体/有機分子/ACT/ファンデルワールス力/電子デバイス/有機EL/有機材料/ボトルネック/太陽電池/電気伝導/電子状態/電池/有機結晶/電気伝導性/シミュレーション/ニューラルネット/機能性材料/結晶化/多孔質/多孔質材料/半導体/インフォマティクス/構造予測/機能性/結晶構造/コンフォメーション/医薬品開発
他の関係分野：情報学数物系科学化学総合理工工学総合生物農学
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発表日：2025年10月13日
2
ベンゼン環の一発変換で創薬加速
～芳香族ケトンを一度で多様なヘテロ環に～
ベンゼン環（芳香環）をヘテロ芳香環に置き換える「ヘテロ芳香環スワッピング」は、医薬品の溶解性や安定性を高める有効な手法ですが、従来は複雑な多段階反応が必要で汎用性が低いという課題がありました。 早稲田大学の山口潤一郎（やまぐちじゅんいちろう）教授らの研究グループは、古典的なClaisen※4/逆Claisen反応※5を応用し、芳香族ケトン※1とヘテロ芳香族...
キーワード：機械学習/最適化/芳香環/芳香族/エステル/ピリジン/ヘテロ環/機能性分子/芳香族ケトン/有機合成化学/アミン/カルボニル化/ベンゼン/電子状態/生物活性/機能性/アルコール/ケトン/てんかん/ラジカル/医薬品開発/官能基/抗精神病薬/合成化学/創薬/分子変換/有機合成
他の関係分野：情報学化学工学総合生物農学
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発表日：2025年10月5日
3
「BioJapan 2025」に出展します！
・日時：2025年10月8日(水)～10日(金) 10:00～17:00・場所：パシフィコ横浜・ブース番号：B-30・Webサイトで事前登録された方は入場無料です。来場登録は、BioJapan公式Webサイトこちらからお願いいたします。研究...
キーワード：プレゼンテーション/技術移転/血流/機能性/食品成分/スポーツ/スポーツ科学/オートファジー/再生医療/創薬/脂質/脂質代謝
他の関係分野：複合領域工学総合生物農学
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発表日：2025年7月1日
4
ナノ多孔体の結晶性を制御する新たな合成方法を開発
カーボンニュートラルの実現に資する触媒材料、エネルギー変換材料開発へ期待
早稲田大学理工学術院の松野 敬成（まつの たかみち）講師らは、酸化鉄ナノ多孔体※1の結晶子サイズ※2を制御する新しい合成方法を開発しました。鋳型となる多孔体の内部で前駆体の塩化鉄を気相拡散※3させ、鋳型中で酸素と反応させることで結晶が成長し、”単結晶性ナノ多孔体※4”が得られることを見出しました。酸化鉄の一種であるα-Fe2O...
キーワード：水溶液/核形成/周期性/太陽/自己組織/ミセル/耐熱性/両親媒性/電子線/有機分子/融点/ナノ多孔体/前駆体/ナノ構造体/カーボンニュートラル/ヒドロキシラジカル/細孔構造/酸化鉄/多孔体/太陽電池/単結晶/電子回折/電池/熱安定性/カーボン/3次元構造/シリカ/ナノサイズ/ナノスケール/ナノメートル/ナノ空間/ナノ構造/ナノ粒子/フーリエ変換/マイクロ/界面活性剤/機能性材料/金属酸化物/結晶成長/結晶方位/酸化還元/酸化物/多孔質/電子顕微鏡/熱分解/比表面積/有機物/エネルギー変換/機能性/結晶性/EST/組織化/ラジカル/合成化学
他の関係分野：数物系科学化学総合理工工学農学
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発表日：2025年6月10日
5
白金超え次世代合金のメソポーラス単結晶化で高性能触媒
メタノール分解効率が従来の2.9倍に
電池や燃料電池などで使われる白金触媒は高価であり、より安価かつ高性能な代替材料の開発が求められています。こうした中、名古屋大学、早稲田大学、物質・材料研究機構の研究グループは、最大93％の性能維持を実現する、メソポーラス構造を有する単結晶高エントロピー合金の開発に成功しました。従来困難だった五元素以上の合金の単結晶化と高比表面積化を両立し、白金触媒の2.9倍の性能を示しました。本研究は、JST-ERATO「山内物質空間テクトニクスプロジェクト」による成果で、研究にはプロジェクト研究総括の名古屋大学大学院工学研究科の山内悠輔（やまうちゆうすけ）卓越教授の下、早稲田大学理工学術院の...
キーワード：最適化/金属元素/環境浄化/水素生成/エントロピー/テクトニクス/多結晶/ミセル/二酸化炭素還元/電極触媒/メソポーラス/電気化学反応/クリーンエネルギー/テンプレート/持続可能/反応速度/物質拡散/材料設計/単結晶/電池/燃料電池/センサー/ナノサイズ/ナノスケール/ナノメートル/ナノ構造/液体燃料/界面活性剤/環境負荷/結晶化/自動車/多孔質/耐久性/長寿命化/電荷移動/電気化学/電気自動車/電子顕微鏡/二酸化炭素/比表面積/物質移動/マッピング/メタノール/機能性/結晶構造/寿命/酸化反応
他の関係分野：情報学環境学数物系科学化学総合理工工学農学
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発表日：2025年6月3日
6
たった1ステップで多環式分子を構築
70年の難題を打破する「合成ショートカット」を開発
天然物や薬に含まれる「多環式構造」を簡単に作ることは、有機化学の長年の課題でした。早稲田大学理工学術院の山口潤一郎（やまぐちじゅんいちろう）教授の研究グループと名古屋大学トランスフォーマティブ生命分子研究所（ITbM）の武藤慶（むとうけい）特任准教授は、パラジウム触媒を用いて3種類の簡単な原料から、化学的に複雑な多環式構造を一挙に構築する新手法を開発しました。鍵となるのは、70年前に報告されて以来、合成が困難だった「o-キノジメタン」という高反応性中間体を、反応の途中でその場で生成・即座に利用する新技術です。本手法により、従来法と比べて工程数と時間を大幅...
キーワード：コンポーネント/機械学習/最適化/高エネルギー/ハロゲン/分子構造/芳香環/キラル/機能性分子/触媒反応/天然物合成/不斉合成/有機合成化学/有機分子/グリーンケミストリー/前駆体/選択性/持続可能/メタン/環境負荷/機能性材料/廃棄物/機能性/ホルモン/性ホルモン/パラジウム/パラジウム触媒/ラット/医薬品開発/合成化学/創薬/多成分反応/有機合成/誘導体/立体構造/立体選択性
他の関係分野：情報学数物系科学化学総合理工工学農学
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発表日：2025年4月16日
7
酵母発酵ニンニクが細胞の健康を守る仕組みを解明
ニンニクの酵母発酵処理により、細胞保護システムであるオートファジー活性化作用が増強されることを発見しました。発酵により「スペルミン」と「スペルミジン」という２種類のポリアミンの比率が最適化され、これが転写因子EGR1を介してオートファジーを活性化することを明らかにしました。酵母発酵ニンニクによるオートファジーの分解亢進作用と関連した転写応答がマウスの個体においても生じていることを確認しました。酵母発酵ニンニクに含まれるポリアミンバランスは、細胞内のダメージを軽減し、健康寿命の延伸や加齢関連疾患の予防に繋がることが期待されます。早稲田大学人...
キーワード：最適化/品質管理/がん研究/健康増進/酸化還元状態/オルガネラ/ゲノミクス/栄養飢餓/アミン/リノベーション/高齢社会/健康リスク/センサー/モーター/酸化還元/水素化/モデル生物/リサイクリング/生体内/機能性/機能性食品/酸化酵素/食品成分/発酵/リン酸/病原性/キチン/生合成/炭化水素/プロモーター/超高齢社会/エイジング/高次脳機能/細胞株/次世代シークエンサー/mRNA/ポリアミン/運動機能/寿命/RNA/アミノ酸/アルツハイマー病/オートファジー/ストレス応答/トランスクリプトーム/マウス/ミトコンドリア/ユビキチン/ユビキチン化/リン酸化酵素/活性酸素/神経細胞/神経変性/神経変性疾患/代謝物/転写因子/転写調節/転写調節因子/脳機能/免疫細胞/ストレス/バイオマーカー/メタボローム/メタボローム解析/遺伝子/遺伝子発現/加齢/健康寿命/健康長寿/細菌/酸化ストレス/食生活/生活習慣病/糖尿病/難病
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学生物学工学総合生物農学
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発表日：2025年4月3日
8
AIで有機結晶の機能を高出力化
機械学習を活用し、従来と比べ3.7倍大きい力を効率的に実現
早稲田大学データ科学センターの谷口 卓也（たにぐち たくや）准教授、同大理工学術院の朝日 透（あさひ とおる）教授、同大大学院先進理工学研究科一貫制博士課程5年（研究当時）の石崎 一輝（いしざき かずき）らの研究グループ（以下、本研究グループ）はこのたび、機械学習を使って光駆動有機結晶の発生力を向上させることに成功しました。従来の光駆動有機結晶は発生できる力が小さく、実用化に向け課題が残っていました。そこで本研究グループは、分子設計と実験条件最適化にそれぞれ機械学習を用い、その手法を組み合わせることで、より高い出力を効率的に得ることに成功しました。従来の少なくとも73倍のスピードで条件探索を...
キーワード：AI/機械学習/最適化/情報学/人工知能（AI）/産学連携/光エネルギー/環境技術/クリスタル/ハロゲン/相転移/太陽/分子構造/有機分子/ACT/材料科学/アミン/エネルギー効率/機械的特性/ベンゼン/光照射/ヤング率/有機結晶/アクチュエータ/シミュレーション/モーター/ロボット/遠隔制御/遠隔操作/環境負荷/機能性材料/結晶化/非接触/インフォマティクス/機能性/光制御/予測モデル/スクリーニング/分子設計
他の関係分野：情報学複合領域環境学数物系科学化学総合理工工学総合生物農学