• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

ベイズ統計と量子化学を基盤とする新薬候補分子の探索

研究課題

研究課題/領域番号 15H02672
研究種目

基盤研究(B)

配分区分補助金
応募区分一般
研究分野 統計科学
研究機関統計数理研究所

研究代表者

吉田 亮  統計数理研究所, データ科学研究系, 教授 (70401263)

研究分担者 本郷 研太  北陸先端科学技術大学院大学, 情報社会基盤研究センター, 准教授 (60405040)
研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2019-03-31
研究課題ステータス 完了 (2018年度)
配分額 *注記
16,640千円 (直接経費: 12,800千円、間接経費: 3,840千円)
2018年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2017年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2016年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2015年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
キーワード機械学習 / 量子化学計算 / 分子設計 / マテリアルズインフォマティクス / 転移学習 / ベイズ推論 / 量子化学 / 創薬 / シミュレーション / ベイズ統計
研究成果の概要

ベイズ推論を方法論の柱とし,所望の特性を有する新規分子を予測する機械学習アルゴリズムを開発した.実験やシミュレーションから得られるデータを用いて,物質の構造から物性の順方向の予測モデルを構築する.これに条件付き確率のベイズ則を適用し,物性から構造の逆方向のモデルを導き,逐次モンテカルロ法を用いてモデルから仮説物質を発生し,所望の物性を有する有機分子を設計する.R言語とPythonのオープンソース・ライブラリ(iQSPR, XenonPy)を開発した.さらに,同技術を用いて高熱伝導性高分子を設計し,従来比80%の高熱伝導率を持つ新規高分子の合成及び実験検証に成功した.

研究成果の学術的意義や社会的意義

同技術を用いることで,任意の物性をターゲットに大量かつ高品質の候補物質のライブラリを作製できるようになった.さらに,逆合成経路探索の機械学習アルゴリズムや計算機シミュレーションとの循環システムを構築すれば,候補物質の性能検証,合成経路のプランニングまでの工程を完全に自動化できる.解析技術は汎用的であり,薬剤分子のみならず,一般の低分子化合物,高分子,混合材料等,様々な材料系に適用できる.現在,物質科学とデータ科学の融合を図るマテリアルズインフォマティクス(MI)と呼ばれる学際領域に注目が集まっている.本研究がもたらした技術と科学的発見は,分子系材料のMIの学術創生に一石を投じるものである.

報告書

(5件)
  • 2018 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2017 実績報告書
  • 2016 実績報告書
  • 2015 実績報告書
  • 研究成果

    (33件)

すべて 2019 2018 2017 2016 2015 その他

すべて 雑誌論文 (4件) (うち国際共著 1件、 査読あり 1件、 オープンアクセス 1件、 謝辞記載あり 1件) 学会発表 (27件) (うち国際学会 6件、 招待講演 26件) 備考 (2件)

  • [雑誌論文] マテリアルズ・インフォマティクス概説2018

    • 著者名/発表者名
      吉田 亮, 山田 寛尚, Chang Liu, Zhongliang Guo, Stephen Wu
    • 雑誌名

      日本化学会情報化学部会誌

      巻: 36 号: 1 ページ: 9

    • DOI

      10.11546/cicsj.36.9

    • NAID

      130007420373

    • ISSN
      0913-3747, 1347-2283
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
  • [雑誌論文] Discussion on the paper by Professor Wu, "A fresh look at effect aliasing and interactions: some new wine in old bottles"2018

    • 著者名/発表者名
      Ryo Yoshida
    • 雑誌名

      Annals of the Institute of Statistical Mathematics

      巻: 70 号: 2 ページ: 275-278

    • DOI

      10.1007/s10463-017-0641-x

    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
  • [雑誌論文] Bayesian molecular design with a chemical language model2017

    • 著者名/発表者名
      Ikebata, H., Hongo, K., Isomura, T., Maezono, R., Yoshida, R.
    • 雑誌名

      Journal of Computer-Aided Molecular Design

      巻: 31 号: 4 ページ: 379-391

    • DOI

      10.1007/s10822-016-0008-z

    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著 / 謝辞記載あり
  • [雑誌論文] 物性研究におけるデータ科学活用の現状と展望2016

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 雑誌名

      月刊機能材料

      巻: 36 ページ: 23-29

    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
  • [学会発表] マテリアルズインフォマティクスの最前線2019

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      日本化学会第99春季年会2019
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 高分子データベース・機械学習を活用した高機能高分子材料の設計及び合成2019

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      高分子学会講演会「高分子開発におけるMI・AI・計算科学からのアプローチ」
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] マテリアルズインフォマティクスの現状と展望:データサイエンスの視点から2019

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      nano tech 2019
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Machine Learning for Accelerated Materials Discovery2018

    • 著者名/発表者名
      Ryo Yoshida
    • 学会等名
      ICMMA2018
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] Accelerated Materials Discovery Powered by Machine Learning2018

    • 著者名/発表者名
      Ryo Yoshida
    • 学会等名
      The 12th SPSJ International Polymer Conference (IPC2018)
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] Frontiers of Applied Bayesian Inference2018

    • 著者名/発表者名
      Ryo Yoshida
    • 学会等名
      The 10th MEI3 Center International Symposium
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] Materials Informatics: State-of-the-Art and Future Perspectives2018

    • 著者名/発表者名
      Ryo Yoshida
    • 学会等名
      6th International IBM Cloud Academy Conference 2018
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] マテリアルズインフォマティクスの最前線2018

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      日本金属学会 2018 年秋期(第163回)講演大会
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Inverse design of novel polymeric materials through Bayesian machine learning and experimental design algorithms2018

    • 著者名/発表者名
      R. Yoshida
    • 学会等名
      255th ACS National Meeting
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] Inverse design of functional materials through computer experiments and machine learning2017

    • 著者名/発表者名
      Yoshida, R
    • 学会等名
      Simulations Encounter with Data Science - Data Assimilation, Emulators, Rare Events and Design
    • 発表場所
      Tokyo (The Institute of Statistical Mathematics)
    • 年月日
      2017-03-01
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 機械学習による物質探索と材料開発2017

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      本表面科学会 表面科学セミナー2017
    • 発表場所
      東京(東京理科大学 森戸記念館)
    • 年月日
      2017-02-09
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Materials Informatics: an emerging interdisciplinary field of materials science2017

    • 著者名/発表者名
      R. Yoshida
    • 学会等名
      Advances in Neuroinformatics (AINI) 2017
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] データ科学がもたらす次世代のものづくり:創造的設計と製造2017

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      第10回スーパーコンピューティング技術産業応用シンポジウム
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] マテリアルズインフォマティクスの最前線2017

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      サイエンティフィック・システム研究会 科学技術計算分科会 2017年度会合
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] データ科学の先進技術がもたらす材料開発手法の革新2017

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      第7回CSJ化学フェスタ2017
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] データ科学の先進技術がもたらす次世代の材料研究2017

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      17-1高分子計算機科学研究会
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 外挿的予測と発見のデータ科学:機械学習で新物質を発見する2017

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      日本学術振興会 マイクロビームアナリシス第141委員会 第169回研究会
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] マテリアルズインフォマティクス:物質科学におけるシミュレーションとデータ科学の融合2016

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      理研データ同化ワークショップ
    • 発表場所
      神戸(理化学研究所 計算科学研究機構)
    • 年月日
      2016-10-14
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 物質・材料科学における機械学習の先端応用:現状と展望2016

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      第1回スーパーコンピューティング・セミナー
    • 発表場所
      東京(機械振興会館)
    • 年月日
      2016-09-21
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] ベイジアンアプローチに基づく情報統合型物質・材料探索2016

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      日本応用数理学会 2016年度年会
    • 発表場所
      福岡(北九州国際会議場)
    • 年月日
      2016-09-14
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 情報統合型物質・材料開発におけるベイジアン・アプローチの可能性2016

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      日本学術振興会主催 第24回研究会「進化する機械学習、データマイニング、ディープラーニング」
    • 発表場所
      東京(東京工業大学 大岡山キャンパス)
    • 年月日
      2016-06-10
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] ベイジアン・アプローチに基づく情報統合型物質・材料探索2016

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      海洋地球インフォマティクス2016
    • 発表場所
      東京
    • 年月日
      2016-05-11
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] ベイジアン・アプローチに基づく情報統合型物質・材料探索2016

    • 著者名/発表者名
      吉田 亮
    • 学会等名
      数学協働プログラムワークショップ「MI2I(情報統合型物質・材料開発)と数学連携による新展開」
    • 発表場所
      東京(JST東京本部)
    • 年月日
      2016-03-29
    • 関連する報告書
      2015 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] ベイジアン・アプローチに基づくデータ科学駆動型薬剤分子探索2016

    • 著者名/発表者名
      吉田 亮
    • 学会等名
      第7回 生物統計ネットワークシンポジウム
    • 発表場所
      東京(一橋講堂)
    • 年月日
      2016-03-28
    • 関連する報告書
      2015 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Bayesian approach towards data science driven materials discovery2016

    • 著者名/発表者名
      Ryo Yoshida
    • 学会等名
      Waseda International Symposium
    • 発表場所
      Tokyo (Waseda University)
    • 年月日
      2016-02-29
    • 関連する報告書
      2015 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] ベイジアン・アプローチに基づくデータ科学駆動型材料研究の可能性2016

    • 著者名/発表者名
      吉田 亮
    • 学会等名
      JAIST-ISMシンポジウム「シミュレーション科学とデータ科学の協働」
    • 発表場所
      石川(北陸先端科学技術大学院大学)
    • 年月日
      2016-01-27
    • 関連する報告書
      2015 実績報告書
  • [学会発表] ベイジアン・アプローチに基づくデータ科学駆動型材料研究の可能性2015

    • 著者名/発表者名
      吉田 亮
    • 学会等名
      第8回情報統合型研究交流会・一般公開シリーズ(5)
    • 発表場所
      つくば(物質・材料研究機構 並木地区)
    • 年月日
      2015-11-04
    • 関連する報告書
      2015 実績報告書
    • 招待講演
  • [備考] マテリアルズインフォマティクス Python ライブラリ:XenonPy

    • URL

      https://xenonpy.readthedocs.io/en/stable/index.html

    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
  • [備考] R package iqspr in GitHub

    • URL

      https://github.com/GLambard/inverse-molecular-design

    • 関連する報告書
      2017 実績報告書

URL: 

公開日: 2015-04-16   更新日: 2020-03-30  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi