著者

恵利川 大樹 安尾 信明 関嶋 政和

雑誌

研究報告バイオ情報学(BIO) (ISSN:21888590)

巻号頁・発行日

vol.2020-BIO-61, no.11, pp.1-6, 2020-03-05

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創薬のプロセスの一つである化合物最適化では,特定の化合物を出発点としてより薬らしい化合物の探索を行っている.機械学習を利用した化合物生成モデルの一つである ChemTS は優れた物性を持つ化合物を生成することに成功したが,特定の化合物を出発点とした化合物生成には対応していなかった.そこで,本研究ではモンテカルロ木探索を用い,特定の化合物の誘導体を生成することが可能な手法を開発した.また,本手法について化合物の薬らしさの指標である QED を最適化する実験を行い,平均 QED が 0.63 の化合物群に対して 0.93 を超える化合物を生成することに成功した.