Liao Chenyan：生命科学から分子設計とソフトウェアへ

生命科学・計算化学・個人開発ソフトウェア

AI を活用した創薬に取り組み、計算手法でタンパク質と低分子を研究しています。

これまで、生態学、昆虫行動、ゲノミクスに携わってきました。このサイトでは、公表済みの研究、自分で開発する2つのアプリ、昆虫・山・星空の写真を紹介しています。

生態学と昆虫行動 → ゲノミクスと制御 → AI for Biology → 分子設計

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論文とオープンソースプロジェクトを、原著や公開元へのリンクとともに掲載しています。

01主な成果

論文とオープンソースプロジェクト

「第一の原則は、自分自身を欺かないことだ。そして、自分こそが最も欺きやすい相手である。」
— Richard Feynman「カーゴ・カルト・サイエンス」

査読付き論文Communications Biology · 2026

lncRNAs contribute to caste differentiation as a regulatory layer in ants

Ding, G., Lin, F., Zheng, J. et al. Communications Biology (2026)

この研究の問い

女王アリと働きアリは基本的に同じゲノムを持ちながら、異なる体を形成し、まったく異なる役割を担います。この研究では、イエヒメアリとハキリアリの発生過程のトランスクリプトームから、カーストによる発現の偏りが次第に固定化される lncRNA を特定し、そのパターンを組織特異的なタンパク質コード遺伝子ネットワーク、RNA 干渉実験、幼若ホルモンへの応答と関連づけています。

私の貢献

バイオインフォマティクス解析の一部を担当しました。

公開 2026-08-26

DOI: 10.1038/s42003-026-10839-z

論文を読む

オープンソースの研究成果v2.2.0 · AGPL-3.0

CHARMM-GUI System Builder

CHARMM-GUI の膜系入力の確認、中断したジョブの復旧、ダウンロード済みパッケージの識別、GROMACS ファイルの検証を行う AI エージェント用スキル。

課題: ブラウザーページの完了、ダウンロードの完了、GROMACS トポロジーの確認済み状態は別々のものです。どれかひとつが、ほかの2つを証明することはありません。
Liao の担当: 入力確認、ブラウザージョブの記録、長時間ジョブの復旧、アーカイブの識別、GROMACS ファイルの検査を、エージェントが順に実行できる手順にしました。
公開されている根拠: GitHub の v2.2.0 リリース、AGPL-3.0 のソースコード、公開ドキュメント。公開リポジトリには130件のテストがあり、構造環境、ポーズ保持、拘束の引き継ぎ、Receipt 2.0 の完了条件が示されています。
適用範囲と限界: 非公式のコミュニティプロジェクトです。CHARMM-GUI の代替、本番シミュレーションの実行、本番 MD 用の系の自動承認は行いません。
現在の方向性: 系の構築、MD の実行許可、科学的判断を分けたまま、構造環境、リガンドポーズ、拘束の引き継ぎの確認を強化していきます。

非公式のコミュニティプロジェクトです。CHARMM-GUI、Im Lab、Lehigh University との提携関係はなく、これらの組織から承認を受けたものでもありません。

プロジェクトの詳細を見る GitHub

02研究の視点

タンパク質・低分子・計算研究

「生命物質は、平衡状態への崩壊を免れている。」
— Erwin Schrödinger『生命とは何か』

現在は AI を活用した創薬（AIDD）に取り組んでいます。低分子がタンパク質とどのように相互作用しうるか、また計算による比較を実験候補の選定にどう役立てられるかを研究しています。

タンパク質は異なる立体構造をとり、同じ分子にも複数の結合ポーズが予測されます。その選択が比較にどう影響するかに関心があります。どの接触が変わるのか、シミュレーション中もポーズが妥当なのか、異なる手法が同じ解釈を支持するのかを考えています。

分子生成、バーチャルスクリーニング、ドッキング、分子動力学は、それぞれ異なる情報をもたらします。結果を解釈するには、入力構造、パラメータ、選定の判断を確認できる必要があります。候補化合物には、合成や購入の実現可能性と適切な評価実験も必要です。計算スコアや軌跡だけでは、結合、活性、作用機序は確定できません。

タンパク質の立体構造と分子間接触

研究の問い

タンパク質の立体構造が変わっても、予測された低分子の結合ポーズは妥当でしょうか。

比較で考慮すること

ポケットの形状と分子間接触を比較すると、予測が特定の構造に依存する理由を理解できます。構造モデルから細胞実験へ進む際には、濃度、膜、代謝、競合分子という条件も加わります。

実験に進める候補の選定

研究の問い

少数の化合物しか試せないとき、何を基準に優先順位をつけるべきでしょうか。

比較で考慮すること

ドッキングスコアは判断材料の一つです。化学的な妥当性、構造の多様性、手法間の一致、化合物の入手可能性も、候補リストが実験チームに役立つかどうかを左右します。

計算による比較の再現

研究の問い

選ばれた候補から、構造、設定、選定基準まで別の人がたどれるでしょうか。

比較で考慮すること

構造の準備、ソフトウェアのバージョン、失敗した計算、手作業での選択は、いずれも比較結果に影響しえます。記録を残すことで計算をやり直し、2回の実行結果が異なる理由を調べられます。

03研究の歩み

生態学・昆虫・オミクスから AIDD へ

「自然界では、何ものも単独では存在しない。」
— Rachel Carson『沈黙の春』

01現在の方向性
AIDD と分子設計
現在の研究は、タンパク質、低分子、計算化学を中心としています。分子生成、バーチャルスクリーニング、ドッキング、分子動力学を組み合わせ、可能な相互作用と候補化合物を比較します。
その後の実験も研究課題の一部です。どの化合物を入手できるのか、何を測るべきか、どのような別の説明を検証する必要があるのかを考えます。
02計算研究の転換
AI for Biology と計算手法
オミクスから AIDD への移行に伴い、計算研究の中心はタンパク質構造と低分子へ移りました。構造の準備、候補の比較、シミュレーションの解析が主要な作業になっています。
この研究は、生物学とゲノミクスの背景を構造生物学や化学につなぐものです。生物データの変動に加え、分子の幾何形状や相互作用も研究対象になりました。
03これまでの基盤
進化ゲノミクスとマルチオミクス
これまでの研究には、進化ゲノミクス、トランスクリプトミクス、エピジェネティクス、雑種強勢が含まれます。これらは、遺伝的変異や遺伝子制御が表現型の違いにどう関係するかを調べる分野です。
オミクスの比較を解釈する際は、サンプルの構成、バッチ効果、アノテーションに注意が必要です。こうした条件は、観察された差が生物学的な説明を支持するかどうかの判断に関わります。
04個体と行動
昆虫・行動・適応
昆虫と行動も私の研究背景の一部です。このスケールでは、生物個体全体と、行動・発生・環境条件の関係が研究の対象になります。
行動の測定値には文脈が必要です。何をどの条件で測ったのか、ほかにどのような行動が似た値を生みうるのかを考慮します。
05生態学の背景
生態学・生物多様性・生命システム
生態学は以前からの研究背景の一つで、生物多様性にも関心があります。生態学では、生物をほかの種、資源、環境変化との関係の中で捉えます。
現在の分子への関心も、この幅広い生物学的背景の中にあります。分子、個体、生態の研究は、生物学的な問いの異なる側面を扱い、それぞれ異なる種類の証拠を必要とします。