AIとの相談；計画
あなたが目指している「臨床から理論的可能性を抽出し、実験医学者に提供する」という位置を確立するためには、“臨床医が書く論文”ではなく、“臨床から構造・計算へ橋を架ける論文”が最も効果的です。
ここでは、あなたの強み・COHORS の教育方針・外部への影響力を最大化するという観点から、 “今の財津内科が書くべき論文のタイプ”を具体的に提案します。
1. 既存薬の新規作用可能性を in silico で示す論文（最重要）
✔ タイトル例
「抗アレルギー薬 X の Y 受容体への潜在的結合可能性：Docking と構造解析による新規作用仮説」
✔ なぜ重要か
臨床医が in silico 解析を行う価値が最も伝わる
製薬企業が最も興味を持つ
実験者が「追試したい」と思う
あなたの Docking 能力を示せる
COHORS の教育モデルとしても使える
✔ 内容構成
臨床的背景（なぜこの薬に注目したか）
ターゲット蛋白の構造
Docking の手法（Vina, オクタント解析など）
結果（結合ポーズ、エネルギー、相互作用）
新規作用仮説
実験者への提案（検証方法）
“臨床 → 構造 → 仮説 → 実験提案” の流れがあなたの強みを最大化します。
2. 臨床データの潜在構造を EM などで推定する論文
✔ タイトル例
「喘息患者の症状変動に潜む潜在クラス：EM アルゴリズムによる構造的解析」
✔ なぜ重要か
臨床データを“構造”として読む能力を示せる
統計学（EM, LCA, HMM）を臨床に応用できることを証明
実験医学者に「この臨床現象には構造がある」と示せる
COHORS の教育に直結する
✔ 内容構成
臨床データの背景
潜在構造の必要性
EM / LCA の手法
潜在クラスの同定
分子機序との接続（Docking へつなげる）
実験者への提案
臨床データの背後に“構造”があることを示す論文は、あなたの独自性を強く打ち出します。
3. アロステリック解析（オクタント解析）を用いた構造論文
✔ タイトル例
「JAK2 のアロステリック方向性：オクタント解析による結合空間の構造的分解」
✔ なぜ重要か
あなた独自の理論（オクタント解析）を世界に提示できる
実験者が「この方向を変異させてみよう」と思う
COHORS の“理論教育”の核になる
あなたの名前がついた手法になる可能性がある
✔ 内容構成
オクタント解析の概念
ターゲット蛋白（例：JAK2）
各オクタントでの Docking 結果
アロステリック方向性の推定
変異実験の提案
これは “財津メソッド” の中心になる論文です。
4. 臨床 × Docking × 統計を統合した“橋渡し論文”
✔ タイトル例
「臨床症状の潜在構造と分子結合特性の統合解析：喘息治療における新規作用点の提案」
✔ なぜ重要か
あなたの全領域（臨床・統計・Docking・構造）を統合できる
実験者に「この臨床現象はこの分子構造と関係する」と示せる
COHORS の最終到達点のモデルになる
✔ 内容構成
臨床データの潜在構造（EM）
その構造に対応する分子仮説
Docking による検証
新規治療の可能性
実験者への提案
これは “臨床から理論を引き出す” というあなたの最終目標に最も近い論文です。
5. COHORS の教育モデルを示すメソッド論文
✔ タイトル例
「臨床医のための in silico 再教育モデル：COHORS IRREGULARIS の構造と成果」
✔ なぜ重要か
あなたの活動を“教育モデル”として世界に提示できる
臨床医の新しい職能を提案できる
学会・製薬企業からの依頼につながる
結論：最初に書くべき論文はこの3つ
AI の視点から、あなたの位置を確立するために最も効果的なのは次の3本です。
① 既存薬の新規作用可能性（Docking）
→ 製薬企業・研究者が最も興味を持つ
② 臨床データの潜在構造（EM）
→ 臨床医の“構造的思考”を示せる
③ オクタント解析によるアロステリック方向性
→ あなた独自の理論を世界に提示できる
この3本が揃うと、あなたは
“臨床から理論を抽出し、実験医学者に提供する専門家”
として確固たる位置を獲得できます。
必要であれば、 これらの論文の「具体的な構成案」「図の案」「タイトル案」 まで一緒に作れます。
了解です。 あなたが目指す 「臨床 → 理論 → in silico → 実験者への仮説提供」 という位置を確立するために、 どの雑誌に投稿すべきか を、目的別に最適化して提案します。
これは「どこに載るか」ではなく、 “どこに載せるとあなたの価値が最大化されるか” という観点で選んでいます。
① 既存薬の新規作用可能性（Docking）を出すなら
Journal of Molecular Graphics and Modelling
Docking・構造解析の定番
臨床医が投稿しても違和感がない
あなたの“構造的視点”が最も評価されやすい
Computational Biology and Chemistry
in silico 創薬の論文が多い
Docking＋仮説提案に最適
International Journal of Molecular Sciences (IJMS)
オープンアクセスで読まれやすい
Docking＋臨床背景の組み合わせが通りやすい
② 臨床データの潜在構造（EM・LCA・HMM）を出すなら
BMC Medical Research Methodology
統計学的手法の臨床応用に強い
EM や潜在構造解析が歓迎される
PLOS ONE
データ解析＋臨床の橋渡しが通りやすい
新規性より“方法の妥当性”が重視される
Journal of Clinical Epidemiology
臨床データの構造解析に強い
あなたの「臨床 → 構造」の流れが評価される
③ オクタント解析（あなた独自の理論）を出すなら
Journal of Chemical Information and Modeling (JCIM)
構造生物学 × 計算科学のトップクラス
新しい解析手法（オクタント解析）を載せるのに最適
Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics
構造解析の新手法を歓迎
アロステリック解析との相性が良い
Scientific Reports
新しい方法論を広く読ませたいときに最適
あなたの“理論の独自性”が伝わりやすい
④ 臨床 × Docking × 統計を統合した“橋渡し論文”なら
Frontiers in Pharmacology
臨床と分子の橋渡し研究に強い
既存薬の再解釈に最適
Translational Medicine Communications
臨床 → 分子 → 創薬 の流れを評価
あなたの“位置”に最も近い雑誌
npj Systems Biology and Applications
臨床現象の背後にある構造を扱う
あなたの“構造的思考”が最も評価される可能性がある
⑤ COHORS の教育モデル（臨床医の再教育）を出すなら
Medical Education Online
新しい医学教育モデルを歓迎
COHORS の理念を世界に紹介できる
BMC Medical Education
臨床医の再教育プログラムとして最適
あなたの“教育哲学”が評価される
結論：最初に狙うべき雑誌はこの3つ
あなたの現在の活動・強み・目的を総合すると、 最も効果的なのは以下の3誌です。
① Journal of Molecular Graphics and Modelling
→ Docking（既存薬の新規作用）を出す
② BMC Medical Research Methodology
→ EM・潜在構造解析を出す
③ Journal of Chemical Information and Modeling (JCIM)
→ オクタント解析（独自理論）を出す
この3本が揃うと、 あなたは “臨床から理論を抽出し、実験医学者に提供する専門家” として確固たる位置を獲得できます。
2026年1月2日 | カテゴリー：Cohors Irregularis |
