ＧＰＵを用いた大規模深層学習環境の構築と創薬への応用

利用GPU构建大规模深度学习环境及其在药物发现中的应用

• 批准号: 16J09021
• 负责人: 安尾 信明
• 金额: $ 1.22万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2016
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2016-04-22 至 2019-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16J09021/
• 关键词: 機械学習; バーチャルスクリーニング; 構造ベース創薬; 手法開発

本研究では、大規模計算機環境におけるGPUを用いた深層学習環境の構築及び創薬における新規化合物の取得への応用に関する研究を行っている。平成30年度では、前年度に開発を行ったランダムフォレストを用いたバーチャルスクリーニング手法の改良およびより詳細な精度評価を行い、DUD-Eというデータセットを用いての評価で102標的（蛋白質）に対して97標的でEF1%というバーチャルスクリーニングの指標で本手法が既存手法よりも優れていることを示した。例えば、抗がん剤の標的タンパク質の一つであるセリン/スレオニンキナーゼAKT1においては、予測された上位1%の化合物中にランダムな予測と比較して約42倍、ドッキングと比較して約4倍多く実験的に活性のある化合物を発見することが可能であった。本手法について、さらにRF-Score-VS v1, v2, v3というランダムフォレストを用いた手法と比較し、比較可能な97標的中67標的で高い精度であることを示すとともに、Journal of Chemical Information and Modelingに論文が採択され（J. Chem. Inf. Model., 2019, 59 (3), pp 1050--1061, DOI: 10.1021/acs.jcim.8b00673）、Supplementary Cover Art（表紙）にも採用された。また、本年度ではCBI学会の年会においてBest Poster賞を受賞した。

This study is aimed at building a deep learning environment for GPU applications in large-scale computer environments and developing new compounds for applications. In 2007, the company launched a new method to improve the accuracy of DUD-E. In 2007, the company launched a new method to improve the accuracy of DUD-E. In 2007, the company launched a new method to improve the accuracy of DUD-E. For example, the activity of the target compound is about 42 times higher than that of the target compound, and about 4 times higher than that of the target compound. RF-Score-VS v1, v2, v3, v4, v5, v5, v6, v6, v7, v7, v8, v9, v9, v9, 2019, 59 (3), pp 1050--1061, DOI: 10.1021/acs.jcim.8b00673), Supplemental Cover Art (table paper) This year's CBI Society Annual Meeting was awarded the Best Poster Award.

项目成果

創薬における大学と企業との連携例

大学和公司在药物发现方面的合作示例

• 发表时间: 2019
• 期刊: 構造活性相関部会 ニュースレター (SAR News)
• 作者: Yasuo Nobuaki;Sekijima Masakazu;平井隼人;平井隼人;安尾 信明
• 通讯作者: 安尾 信明

DEVELOPMENT OF POSTPROCESSING METHOD OF PROTEIN-LIGAND DOCKING USING INTERACTION FINGERPRINT

利用相互作用指纹图谱的蛋白质-配体对接后处理方法的开发

• 发表时间: 2017
• 作者: Nobuaki Yasuo;Naoki Arai;Shunsuke Yoshikawa;Ryunosuke Yoshino;Masakazu Sekijima;安尾 信明;安尾 信明;Nobuaki Yasuo
• 通讯作者: Nobuaki Yasuo

Compound property enhancement by virtual compound synthesis

通过虚拟化合物合成增强化合物性能

• DOI: 10.1142/s0219720018400164
• 发表时间: 2018
• 期刊: Journal of Bioinformatics and Computational Biology
• 影响因子: 1
• 作者: Arai Naoki;Yoshikawa Shunsuke;Yasuo Nobuaki;Yoshino Ryunosuke;Sekijima Masakazu
• 通讯作者: Sekijima Masakazu

Improved Method of Structure-Based Virtual Screening via Interaction-Energy-Based Learning

• DOI: 10.1021/acs.jcim.8b00673
• 发表时间: 2019-02
• 期刊: Journal of chemical information and modeling
• 影响因子: 5.6
• 作者: Nobuaki Yasuo;M. Sekijima

立体構造判定装置、立体構造判定方法、立体構造の判別器学習装置、立体構造の判別器学習方法及びプログラム

三维结构确定装置、三维结构确定方法、三维结构鉴别器学习装置、三维结构鉴别器学习方法和程序

• 发表时间: 2019