創薬の初期段階で薬物の性質を予測し、有望な化合物の合成や実験に必要な費用と労力を削減する効率的な創薬が求められている。現在市販されている医薬品の多くは経口投与薬であるため、経口投与可能な化合物を予測することは重要である。「薬としてのポテンシャル」を予測するために、経口投与可能な化合物を予測するBA(生物学的利用率)の予測モデルを構築し、創薬の効率化に貢献することを目的とする研究を開始した。BAに関係の深いと推定される代謝安定性、膜透過性、水溶性の大規模なデータの収集と精査、複数の予測手法や記述子の検討、転移学習モデルの構築が行い、BAを予測できる深層学習モデルの構築を行った。
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