Cocrystal screening with molecular informatics and machine learning

今年度、申請者は前年の研究成果の論文化と補足実験に取り込んだ。本研究で提案した モデルは未学習のテスト化合物に対し，従来のモデルを上回る共結晶の形成予測精度を示した。さらに，モデルを使用して，難水溶性APIであるNorfloxacinに対して共結晶スクリーニングを行った結果，2種類の新しい共結晶を予測し，実験的にも確認された。この成果は国際誌に掲載した。更に、申請者は共結晶の形成予測モデルにとどまらず、共結晶の溶解性の予測を試みた。申請者は溶解過程の中に重要な性質の一つである溶解速度に着目した。しかしながら、文献の測定条件はバラバラで、同一条件で測定した共結晶の溶解性質のデータを文献から収集するのは極めて困難であった。そのため、申請者は大量に共結晶の溶解性質を半自動的に測定できる装置を設計開発した。その結果、一日中IN-LINEで三サンプルの固有溶解速度を測定できる半自動装置を作成した。更に、抗菌薬sulfamethazineを主成分とした共結晶を十種類作成し、同一条件で固有溶解速度を測定した。残念ながら、本プロジェクト終了時、収集したデータの量が機械学習モデルの開発に必要な量に満たせなかった。しかし、申請者は量子化学計算を利用し、共結晶内の物質の相互作用パラメータを計算し、固有溶解速度と相関し、相関係数0.５を達成した。この手法を利用することで、共結晶を実際作成する前に共結晶の溶解速度をある程度予測できると考える。更に、この研究で制作した装置を活用し、データを大量収集した後、高精度な予測モデルの構築も期待できる。この研究結果は国際誌に掲載する予定である。この一連の研究成果を利用し、共結晶の形成だけではなく、作成された共結晶の熱物性、溶解性質を予測できるモデルと半自動～自動測定解析装置を共結晶開発プロセスに導入することで、開発の加速化と効率化に貢献できる。

今年度、申請者は前年の研究成果の論文化と補足実験に取り込んだ。本研究で提案した モデルは未学習のテスト化合物に対し，従来のモデルを上回る共結晶の形成予測精度を示した。さらに，モデルを使用して，難水溶性APIであるNorfloxacinに対して共結晶スクリーニングを行った結果，2種類の新しい共結晶を予測し，実験的にも確認された。この成果は国際誌に掲載した。更に、申請者は共結晶の形成予測モデルにとどまらず、共結晶の溶解性の予測を試みた。申請者は溶解過程の中に重要な性質の一つである溶解速度に着目した。しかしながら、文献の測定条件はバラバラで、同一条件で測定した共結晶の溶解性質のデータを文献から収集するのは極めて困難であった。そのため、申請者は大量に共結晶の溶解性質を半自動的に測定できる装置を設計開発した。その結果、一日中IN-LINEで三サンプルの固有溶解速度を測定できる半自動装置を作成した。更に、抗菌薬sulfamethazineを主成分とした共結晶を十種類作成し、同一条件で固有溶解速度を測定した。残念ながら、本プロジェクト終了時、収集したデータの量が機械学習モデルの開発に必要な量に満たせなかった。しかし、申請者は量子化学計算を利用し、共結晶内の物質の相互作用パラメータを計算し、固有溶解速度と相関し、相関係数0.５を達成した。この手法を利用することで、共結晶を実際作成する前に共結晶の溶解速度をある程度予測できると考える。更に、この研究で制作した装置を活用し、データを大量収集した後、高精度な予測モデルの構築も期待できる。この研究結果は国際誌に掲載する予定である。この一連の研究成果を利用し、共結晶の形成だけではなく、作成された共結晶の熱物性、溶解性質を予測できるモデルと半自動～自動測定解析装置を共結晶開発プロセスに導入することで、開発の加速化と効率化に貢献できる。