2020 Fiscal Year Research-status Report
Drug Design using Computational Chemistry and Multiple Supervised Machine Learning Systems based on Correlation between the Systems
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20K06987
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
高木 達也 大阪大学, 薬学研究科, 教授 (80144517)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田 雨時 大阪大学, 薬学研究科, 助教 (60761252)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 部分最小二乗法 / FMO / IFIE / PIEDA / 正準相関分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
計画初年度であったが、COVID-19パンデミックの影響で、研究室を事実上閉室したり、在宅学習を多くしたりなどで、当初の計画通りにははかどらなかった。一方、ベースとなる化学空間と生物空間を構成するための基礎となる、タンパク質と低分子の相互作用をFragment Molecular Orbital法（FMO法）で計算し、IFIE(Inter Fragment Interaction Energy)と低分子側の化学記述子を得る試みは進み、幾つかの計算結果を得ることができた。中でも、SARS-Cov-2のWildタイプ、UK株、南アフリカ株、ブラジル株と抗体医薬との結合計算は、観測データとも近似的に一致し、今後の機械学習に重要な結果を得ることができた（Wildタイプの場合、R=0.75程度）。学会発表も最低限行うことが出来、かつ、論文投稿に至ることが出来た。
PLSを基本とする正準相関分析型回帰分析は、そのプログラムが基本的な部分は完成し、観測データのIFIE若しくはPIEDA(Pair Interaction Energy Decomposition Analysis)の結果から生物空間を得る準備は出来上がった。又、記述子発生ソフトウェア、Mordredの準備も出来上あがり、化学空間を形成する準備も出来上がっている。あとは、実際のデータを入力して、アルゴリズムの微調整を行う（Lasso型にするかどうか）ことで、良好な結果が得られるかどうかを見る（後述）。既に一定の成果を得ているが（Rcv=0.75)、今後、多様体学習の導入なども視野に入れて、最低でもRcv=0.8程度は目標としたい。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
先述のように、COVID-19パンデミックの影響で、当初予定していた様にゼミやミーティングを行うことができず、研究室を閉鎖していた期間もあったため、また、情報を入手する／ディスカッションするための学会が中止や延期に追い込まれたこともあり、予定道理に進んでいるとは言い難い。一方、計算化学部分は相応にはかどり、論文化も行えた。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初予定していたプログラムはほぼ完成しており、今年度以降は、
１．FMO計算の結果を整理し、IFIE、PIEDAの結果をどこまで利用するか、考察する。
２．化学記述子や化学フィンガープリントを生成、整理する。
３．当初予定のアルゴリズムのプログラムにデータを入力、結果が良好でない場合は微調整を行う。特に、説明変数の最適化部分は重点を置いて取り組む。良好な結果が得られるまで、微細なアルゴリズムの検討を行う。
現在、プログラムは一応の完成を見ており、Cross-Validation による相関係数は0.75程度を得ている。今後さらに良好な結果を目指して調整する。
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| Causes of Carryover |
ご承知の様に、COVID-19パンデミックにより、多くの国内学会、国際学会が中止、延期、縮小になったため、旅費、学会参加費が余る結果となった。2021年度に学会発表を行い、論文投稿の準備を行いたい。
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| Remarks |
FMOによるタンパク質－抗体医薬候補化合物の結果を格納しており、今回の計算結果も格納されている。研究代表者はこのデータベース作成にも関わっている。
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