自動合成経路設計に向けた新規化合物の候補を含む分子ネットワークの作成とその評価

2021年度までに，分子構造の骨格部分と末端的部分を自動判別する方法の実装や，分子の大きさなどの影響を受けにくい，より頑健な類似度や相違度の検証を進めてきたが，2022年度はそれらの改良に加えて，データベースから構築した分子に欠損部があると考えられる場合に，その欠損部を埋めるための方法の開発に取り組んだ．そのために，まず，部品となる小構造を別途与えたときに，それを適切に全体構造に組み込むための方法を考案・実装することを行った．それにより，部品となる小構造を組み込む位置，すなわち，欠損部を適切に見つけることができた場合には，ほぼ所望の結果を得ることが確認できたが，一方で，そもそも欠損部がどこであるかを自動で正確に特定することが容易ではないことがわかった．これは2023年度の課題として残り，そのような問題を機械学習等も利用して解決することができないかを検討中である．また，部品となる小構造についてもどのように用意すべきかを検討中である．多数候補をあらかじめ用意しておき，それを適切に選択するための何かしらの基準を考案する必要があると考える．ここまで個別の機能についてはプログラミングを進めることができたが，全体のシステムを完成させるまでには至っていない．そのため，全体を評価する実験や検証を行う段階には到達していないので，学会発表や雑誌論文として，対外的に発表するまでの研究成果までは得られていない．しかし，課題を一つ一つ解決している状況であるので，今年度も実装を確実に進めることが肝要であると考える．

2021年度までに，分子構造の骨格部分と末端的部分を自動判別する方法の実装や，分子の大きさなどの影響を受けにくい，より頑健な類似度や相違度の検証を進めてきたが，2022年度はそれらの改良に加えて，データベースから構築した分子に欠損部があると考えられる場合に，その欠損部を埋めるための方法の開発に取り組んだ．そのために，まず，部品となる小構造を別途与えたときに，それを適切に全体構造に組み込むための方法を考案・実装することを行った．それにより，部品となる小構造を組み込む位置，すなわち，欠損部を適切に見つけることができた場合には，ほぼ所望の結果を得ることが確認できたが，一方で，そもそも欠損部がどこであるかを自動で正確に特定することが容易ではないことがわかった．これは2023年度の課題として残り，そのような問題を機械学習等も利用して解決することができないかを検討中である．また，部品となる小構造についてもどのように用意すべきかを検討中である．多数候補をあらかじめ用意しておき，それを適切に選択するための何かしらの基準を考案する必要があると考える．ここまで個別の機能についてはプログラミングを進めることができたが，全体のシステムを完成させるまでには至っていない．そのため，全体を評価する実験や検証を行う段階には到達していないので，学会発表や雑誌論文として，対外的に発表するまでの研究成果までは得られていない．しかし，課題を一つ一つ解決している状況であるので，今年度も実装を確実に進めることが肝要であると考える．