in silicoとロボットによる創薬支援システムの開発とシャーガス病治療薬探索

开发使用计算机和机器人的药物发现支持系统并寻找恰加斯病的治疗药物

基本信息

  • 批准号:
    20H00620
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 24.63万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2020-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

昨年度までに、化合物生成モデルについては、SMILESと呼ばれる化合物の表現においてヒット化合物からの最適化手法の構築を終えることが出来た(Erikawa et al.,2021)。多くの生成手法では、ChemTSのように一つの評価関数、もしくはChemTSv2のようにDscoreと呼ばれる重み付き和や重み付き積によって複数の評価指標を一つの評価関数に集約して、この関数に対して最適化している。実際の創薬では複数の評価指標を同時に最適化して化合物を探索するため、一つの評価指標では不足である。また,重み付きの総和や総乗は重みを設定する問題が残されているほか、ドッキングスコアと薬らしさ(QED)の和や積の数値がどのような意味を持つか解釈生に問題があると考えている。そこで、今年度はパレート最適化MCTSを用いた分子生成手法の開発を行った。今年度はChemTS及びMERMAIDを拡張し、パレート最適化MCTSを用いたモンテカルロ木探索によるSMILESベースのde novo分子生成手法とHit-to-Leadの手法を開発した。これに基づき、標的蛋白質に対してドッキングしつつ薬らしい(QED)化合物の提案のfeasiblity studyを実施した。この中で合成可能性が重要であると考え、機械学習による合成可能性スコアの改善を行った。更に実際に合成を行う為に合成化学者と連携して機械学習による逆合成解析ツールを用いて合成可能な可能物のピックアップ等も行っている。上記の研究に対して、CBI学会2022年度大会においてExcellent Presentation Awards及び情報処理学会第85回全国大会において大会学生奨励賞を受賞した。
Yesterday's annual ま で に, compound generated モ デ ル に つ い て は, SMILES と shout ば れ る compounds の に お い て ヒ ッ ト compound か ら の optimization technique の build を eventually え る こ と が out た (Erikawa et al., 2021). More く の で formed は, ChemTS の よ う に a つ の review 価 masato, も し く は ChemTSv2 の よ う に Dscore と shout ば れ る can pay heavy み き and や heavy み き product に よ っ て plural 価 の evaluation index を a つ の review 価 masato number に intensive し て, こ の masato number に し seaborne て optimization し て い る. Be interstate の gen 薬 で は plural を 価 の evaluation index and optimal に し て compound を explore す る た め, a つ 価 の evaluation index で は insufficient で あ る. ま た, heavy み pay き の 総 and や 総 乗 は heavy み を set す る problem が residual さ れ て い る ほ か, ド ッ キ ン グ ス コ ア と 薬 ら し さ (QED) の and や product の the numerical が ど の よ う な mean を hold つ か solution 釈 に problems が あ る と exam え て い る. Youdaoplaceholder0 で で, this year パレ パレ ト ト the optimal MCTSを will be developed by using the た た molecular generation technique for を rows った. Our は ChemTS and び MERMAID を company, zhang し, パ レ ー ト optimization MCTS を with い た モ ン テ カ ル ロ wood explore に よ る SMILES ベ ー ス の DE novo molecules formed と Hit - to - Lead の gimmick を open 発 し た. こ れ に base づ き, target protein に し seaborne て ド ッ キ ン グ し つ つ 薬 ら し い (QED) compound の proposal の feasiblity study を be applied し た. In <s:1> った, the possibility of で synthesis が is important for であると examination え, and in machine learning, the possibility of による synthesis スコア <s:1> improves を. Line more に be interstate に synthetic を う for に synthetic chemical scholars と し link-up て rote learning に よ る inverse synthetic analytic ツ ー ル を with い て synthesis may な content の ピ ッ ク ア ッ プ も line such as っ て い る. Written の research に し seaborne て, CBI society 2022 annual conference に お い て Excellent Presentation and allow び intelligence 処 manage the society back to the 85 convention に お い て meeting students reward reward を who し た.

项目成果

期刊论文数量(76)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
機械学習を用いた蛋白質のリガンド結合部位の形状を考慮した化合物の生成手法の開発
使用机器学习开发一种考虑蛋白质配体结合位点形状的化合物生成方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    窪田篤人;桜木優太;寺崎将;室本竜太;高田秀重;小島弘幸;村田翔太朗,安尾信明,関嶋政和
  • 通讯作者:
    村田翔太朗,安尾信明,関嶋政和
L1正則化付き逆イジング問題の理論解析:統計力学的アプローチ
L1 正则化伊辛逆问题的理论分析:统计机械方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Xiangming Meng;小渕智之;樺島祥介
  • 通讯作者:
    樺島祥介
Generation of derivative for small organic compound via Monte Carlo Tree Search
通过蒙特卡罗树搜索生成小有机化合物的导数
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Daiki Erikawa;Nobuaki Yasuo and Masakazu Sekijima
  • 通讯作者:
    Nobuaki Yasuo and Masakazu Sekijima
Macroscopic Analysis of Vector Approximate Message Passing in a Model Mismatch Setting
模型失配情况下向量近似消息传递的宏观分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Takashi Takahashi;Yoshiyuki Kabashima
  • 通讯作者:
    Yoshiyuki Kabashima
Knowledge, behaviour and attitudes towards Chagas disease among the Bolivian migrant population living in Japan: a cross-sectional study
  • DOI:
    10.1136/bmjopen-2019-032546
  • 发表时间:
    2020-01-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Iglesias Rodriguez, Ines Maria;Mizukami, Shusaku;Hirayama, Kenji
  • 通讯作者:
    Hirayama, Kenji
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関嶋 政和其他文献

乳癌治療のホルモン剤と有害環境化学物質に見られる類似点と相違点
乳腺癌治疗中激素和有毒环境化学物质的异同
  • DOI:
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  • 影响因子:
    0
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  • 通讯作者:
    松島綾美
ドッキング構造の機械学習を用いた高精度なバー チャルスクリーニング手法の開発
利用对接结构的机器学习开发高精度虚拟筛选方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
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  • 通讯作者:
    関嶋 政和
ベイズ統計を用いた客観的な電気化学インピーダンススペクトル解析
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  • DOI:
  • 发表时间:
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  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    宮崎 優;安尾 信明;渡邊 佑紀;中山 亮;清水 亮太;西尾 和記;安藤 康伸;関嶋 政和;一杉 太郎
  • 通讯作者:
    一杉 太郎
光渦の発生とその応用の最前線
光涡旋产生及其应用的前沿
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    中山 亮;宮崎 優;安尾 信明;渡邊 佑紀;清水 亮太;西尾 和記;安藤 康伸;関嶋 政和;一杉 太郎;尾松孝茂
  • 通讯作者:
    尾松孝茂
機械学習を用いた化合物合成経路の予測
使用机器学习预测化合物合成路线
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    渡辺 敬介, 安尾 信明, 新井 直樹;関嶋 政和
  • 通讯作者:
    関嶋 政和

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  • DOI:
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  • 发表时间:
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