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2022 Fiscal Year Annual Research Report

機械学習による医薬候補化合物の構造最適化

Research Project

Project/Area Number 22J12846
Allocation TypeSingle-year Grants
Research InstitutionNara Institute of Science and Technology

Principal Investigator

田村 峻佑  奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 特別研究員(DC2)

Project Period (FY) 2022-04-22 – 2024-03-31
Keywordsケモインフォマティクス / 機械学習 / 定量的構造活性相関 / Activity cliff
Outline of Annual Research Achievements

本研究は創薬初期段階において医薬候補化合物の活性や物性を最適化するプロセスのための構造展開を効率化する手法の提案を目的としている。このために類似する構造を有する化合物間に軽微な構造の変化が生じた際に、その生物学的活性が 劇的に変化するactivity cliff(AC)という現象に着目している。解釈可能なAC予測機械学習モデルを構築することで既知の化合物群から派生した構造を有しながら、より高い活性を有する医薬候補化合物の提案を目指す。
2022年度は当初の計画であるメタ学習を採用した複数の標的マクロ分子に対する活性情報を学習に用いた深層学習モデル構築のための事前検討として、単一の標的マクロ分子に対する情報のみを使用した予測モデルを構築し、従来の手法との比較を行った。既存研究で報告がある予測モデルは、その検証に用いられている標的マクロ分子の種類が限定的であるため、標的マクロ分子の種類によらず予測能の高いモデルの構築を目指した。種々の入力化合物の表現手法および学習器により9種類の予測モデルを、100種類の標的マクロ分子に対し構築することで大規模な予測精度の比較を行った。その結果、深層学習を用いた手法では従来手法にわずかに劣る精度が示され、またその精度は学習データの正例と負例の比や、学習データと検証データの類似性に大きく影響を受けることが示された。この研究結果はJournal of Cheminformatics誌に掲載された。

Research Progress Status

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

  • Research Products

    (2 results)

All 2023 Other

All Int'l Joint Research (1 results) Journal Article (1 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results)

  • [Int'l Joint Research] Juergen Bajorath/Bonn university(ドイツ)

    • Country Name
      GERMANY
    • Counterpart Institution
      Juergen Bajorath/Bonn university
  • [Journal Article] Large-scale prediction of activity cliffs using machine and deep learning methods of increasing complexity2023

    • Author(s)
      Tamura Shunsuke、Miyao Tomoyuki、Bajorath J?rgen
    • Journal Title

      Journal of Cheminformatics

      Volume: 15 Pages: 4

    • DOI

      10.1186/s13321-022-00676-7

    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2023-12-25  

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