複雑ネットワーク解析に基づく物質・材料探索

• Project Area: Discrete Geometric Analysis for Materials Design
• Project/Area Number: 17H06468
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Science and Engineering
• Research Institution: Rikkyo University (2019-2021); The University of Tokyo (2017-2018)
• Principal Investigator: 大西 立顕 立教大学, 人工知能科学研究科, 教授 (10376387)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 高橋 数冴 東京大学, 医科学研究所, 助教 (00909385) ; 久野 遼平 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 講師 (60725018)
• Project Period (FY): 2017-06-30 – 2022-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥52,130,000 (Direct Cost: ¥40,100,000、Indirect Cost: ¥12,030,000); Fiscal Year 2021: ¥11,700,000 (Direct Cost: ¥9,000,000、Indirect Cost: ¥2,700,000); Fiscal Year 2020: ¥11,700,000 (Direct Cost: ¥9,000,000、Indirect Cost: ¥2,700,000); Fiscal Year 2019: ¥11,700,000 (Direct Cost: ¥9,000,000、Indirect Cost: ¥2,700,000); Fiscal Year 2018: ¥11,700,000 (Direct Cost: ¥9,000,000、Indirect Cost: ¥2,700,000); Fiscal Year 2017: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
• Keywords: 数理工学 / ソフトコンピューティング / トポロジー / 高分子構造・物性 / ハイパフォーマンス・コンピューティング / 生物活性 / 化合物空間 / ケモインフォマティクス / 重み付きネットワーク / コミュニティ抽出 / 相分離構造 / 構造・機能材料 / 複雑ネットワーク / 化合物フィンガープリント / 計算物理

Outline of Annual Research Achievements

生物活性低分子によって構成される化合物空間の構造を調べた．化合物空間とは，存在し得る化合物全体の集合であり，構造の類似度により化合物間に距離が定義される．データ駆動型創薬では，特に生物活性低分子空間内において候補化合物が探索されている．探索効率を向上させるには，生物活性低分子空間の構造や，空間上の生物活性値分布を明らかにする必要がある．先行研究では，化合物を頂点としたネットワークにより生物活性低分子空間を表現し，複雑ネットワーク指標を用いて空間構造を調べる試みがなされている．類似度がある閾値以上の化合物同士をリンクでつないだ閾値ネットワークが提案されているが，ネットワーク構造が閾値の設定に強く依存する問題があり，生物活性低分子空間の本来の構造を捉えられない可能性がある．そこで，リンクの重みを化合物間の類似度そのものとした重み付きネットワークを考え，その構造を解析した．受容体等のターゲットごとに，そのターゲットに対して生物活性をもつ低分子により構成される重み付きネットワークを構成し，ネットワークのコミュニティ構造を調べた．コミュニティは，互いに化学的構造が似通った低分子の集合と見なすことができる．いくつかのコミュニティでは，そのコミュニティに属する低分子の生物活性値分布が，ネットワーク全体の生物活性値分布と著しく異なっており，特有の生物活性値を共有した構造の似通った低分子集合を見出すことに成功した．また，著しく高い(低い)生物活性値をもつ低分子同士が，重み付きネットワークの中では特に強くつながり合っており，特に似た化学的構造を共有していることがわかった．
また，粗視化分子動力学を用いて行ったブロックコポリマーのシミュレーションのデータを用いて，様々な相分離の複雑なネットワーク構造を定量化する手法の開発も行った．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

ケモインフォマティクス分野において膨大なデータベースを活用して分子・化合物の複雑な構造を解析する研究を進めている研究者に協力いただき，膨大なデータを用いた分子・化合物のネットワーク構造の研究を進展させることができた．
昨年度に実施したエラストマーのネットワークポリマーについての研究を発展させ，粗視化分子動力学シミュレーションで生成される様々な相分離構造を分析する共同研究にも着手し，解析が進んでいる．

Strategy for Future Research Activity

高分子ブロック共重合体のミクロ相分離構造の準安定構造の形状をマルチフラクタルを用いて解析することで，構造の定量化手法を探る．
エラストマーの架橋高分子の力学物性について，複雑ネットワーク指標である近接中心性を拡張した指標を開発することで各架橋点の力学物性に対する寄与を解析する．

Research Products

• [Journal Article] Multifractal Analysis of Microphase Separated Structure in Block Copolymers (2019)
  • Author(s): ITO Mariko I.、YAMANAKA Sadato、AOYAGI Takeshi、OHNISHI Takaaki
  • Journal Title: J. Comput. Chem. Jpn. Volume: 18 Issue: 5 Pages: 214-216
  • DOI: 10.2477/jccj.2019-0043
  • ISSN: 1347-1767, 1347-3824
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] 化合物空間の重み付きネットワーク解析 (2019)
  • Author(s): 伊藤真利子, 大西立顕
  • Journal Title: ケモインフォマティクス討論会予稿集 Volume: 2019
  • Open Access
• [Presentation] Minimum spanning tree of biologically relevant chemical space (2020)
  • Author(s): Mariko Ito, Takaaki Ohnishi
  • Organizer: NetSci-X 2020
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Structural feature extraction on chemical space by clustering and network analysis (2019)
  • Author(s): Mariko Ito, Takaaki Ohnishi
  • Organizer: Materials Research Meeting 2019
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Investigation on a more appropriate network representation of chemical subspaces (2019)
  • Author(s): Mariko Ito, Takaaki Ohnishi
  • Organizer: 15th German Conference on Cheminformatics
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Dimension Reduction of Molecular Fingerprints (2019)
  • Author(s): Takaaki Ohnishi, Mariko Ito
  • Organizer: Conference on Complex Systems 2019
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 複雑ネットワークとデータサイエンスを活用した高分子計算機科学の可能性 (2019)
  • Author(s): 大西立顕
  • Organizer: 高分子計算機科学研究会
  • Invited
• [Presentation] ブロック共重合体のミクロ相分離構造に対するマルチフラクタル解析 (2019)
  • Author(s): 伊藤真利子，山中貞人，青柳岳司，大西立顕
  • Organizer: 日本コンピュータ化学会2019年秋季年会
• [Presentation] 化合物の生物活性予測に最適なフィンガープリント表現 (2019)
  • Author(s): 大西立顕，伊藤真利子
  • Organizer: 日本コンピュータ化学会2019年秋季年会
• [Presentation] ネットワーク解析による架橋高分子の構造物性相関 (2019)
  • Author(s): 天本義史，大西立顕
  • Organizer: 日本物理学会第74回年次大会
• [Presentation] 化学反応データベースを用いた逆合成経路探索のための化合物のグラフ表現 (2019)
  • Author(s): 大西立顕，福島真太朗
  • Organizer: 日本物理学会第74回年次大会
• [Presentation] 領域知識創出のためのビッグデータ活用 (2019)
  • Author(s): 大西立顕
  • Organizer: 第8回計算社会科学とその周辺セミナー
  • Invited
• [Presentation] 化合物空間の幾何学的特徴を使ったクラスタリング (2019)
  • Author(s): 伊藤真利子，大西立顕
  • Organizer: 日本物理学会2019年秋季大会
• [Presentation] 化合物フィンガープリントの次元削減 (2019)
  • Author(s): 大西立顕
  • Organizer: 日本物理学会2019年秋季大会
• [Presentation] The topological features of fingerprint space and its application to the efficient retrosynthetic analysis (2019)
  • Author(s): Mariko Ito, Takaaki Ohnishi
  • Organizer: Conference on Complex Systems 2019
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Three State Model for Temporal Network Change Detection (2018)
  • Author(s): Chikara Mizokami, Takaaki Ohnishi
  • Organizer: NetSci-X 2018: International School and Conference on Network Science
  • Int'l Joint Research