Taming "untamed" generative AIs by developing compound optimization support tools that enable the interactive use of domain knowledge in medicinal chemistry
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22K12258
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
山本 一樹 東京大学, アイソトープ総合センター, 特任助教 (90758301)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大上 雅史 東京工業大学, 情報理工学院, 助教 (50743209)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | ドラッグデザイン / 創薬知 / 化学構造生成モデル / 創薬計算科学 / ヒューマンコンピュテーション / オープンサイエンス / ケムインフォマティクス / 化合物空間 / 創薬計算化学 |
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| Outline of Research at the Start |
IT創薬・AI創薬と総称される計算技術開発の隆盛の中、計算で生成された化合物と現実に薬剤として有望な化合物との間には未だに乖離がある。現状の化合物生成モデルは新規性の高い化学構造を生成しようとすると化学・薬学的に不適切な化合物を多く生み出してしまう。そのような「野放図な」AIを真に実用的な手法へと昇華するには、創薬科学者のドメイン知識の統合が必須であると考え、本研究ではAIとドメイン知識の相互活用を促進し野放図なAIを人手で使いこなすためのツール群を整備し、AIとドラッグデザインの橋渡し基盤を実装する。またそれを実際の創薬標的に対して適用し、人-AI協奏による化合物最適化のPoC取得を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、創薬研究開発における化合物最適化に関して人-AI協奏を適用し、各種AI的アルゴリズムに基づく自由度の高い合成展開候補生成とドメイン知識に基づく人手による化合物選別とを連動・促進するプラットホームを開発し、野放図 (非実用的な構造式を多分に生成してしまう) になりがちな特性を持つ既存のAI創薬を、人手を介することによって実用に落とし込むことを目的としている。どの部分構造が不要なのかは状況によって異なるため、意味のある生成分子を得るためには標的や薬剤の投与形態などに応じて個別にフィルタを作る必要がある。実際にフィルタに用いる部分構造ルールを挙げるのは手間のかかる作業で、ユーザーの目視をサポートするツールが不可欠である。現存する化合物生成モデルにおいて、新規性の強化と化学・薬学的実現可能性はトレードオフの関係となることが多いが、逆に、そのトレードオフを受容し人手によるサポート作業を厭わず行えば、生成AIを充分に活かして、より画期的な化合物空間に切り込んだ創造性の高い化合物最適化の実現が見込まれる。
本年度は、R2年度に完了した基盤研究(C)「ヒューマンコンピュテーションと計算創薬の融合的実装による創薬計算科学の深化」の成果である chemical.space ウェブサイトを機能拡張し、生成モデル等から生成された大量の化合物を人手で効率的に選別するためのウェブアプリケーション https://sanitizer.chemical.space/ を整備した。目視で構造式を評価し、共通部分構造や構造類似性でまとめて構造式を選別し SMILES 形式で出力することができる機能を提供している。評価結果をプロジェクトごとに URL でそのまま共有することもでき、オープンサイエンスとの親和性も意識した実装とした。ソースコードはオープンソースソフトウェア (OSS) として公開している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究における開発要件である、人-AI協奏創薬計算科学プラットフォームの構築のため、本年度は構造式の効率的な選別のためのウェブアプリケーション sanitizer.chemical.space の実装・提供ができた。メディシナルケミストに試用を依頼し、使用感のフィードバックも受けながら継続的改善を図っている。
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| Strategy for Future Research Activity |
構造式評価をより具体的な項目ごとに実施できるよう、項目を増やしたウェブアプリケーションの実装を予定している。最近の大規模言語モデル技術の進展により、自然言語で記述された情報や画像なども知見として学習モデルに取り込むことが現実的となってきたため、文章や画像といった情報の付加も検討している。
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Report
(1 results)
Research Products
(6 results)
