著者

鈴木 天音 田中 健一 小寺 正明 船津 公人

出版者

公益社団法人 日本化学会・情報化学部会

雑誌

ケモインフォマティクス討論会予稿集 第41回ケモインフォマティクス討論会 熊本

巻号頁・発行日

pp.1P04, 2018 (Released:2018-10-26)

参考文献数

8

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所望の活性を持った化学構造を得るinverse-QSARはケモインフォマティクス分野における主要なタスクのひとつである。近年では深層生成モデルを利用した構造生成手法が提案され始めているが、それらはいずれも多量のデータを必要とするものであった。創薬の現場においては、必要としているタンパクに対する活性データが大量に得られている状況は稀である。そこで本研究では多量の教師なしデータと少量の教師付きデータを組み合わせて学習を行う半教師付き学習を構造生成手法に応用した。構造生成手法の中で用いている活性予測の性能評価をalpha2Aアドレナリン受容体に対するリガンドデータについて行い、既往の手法に対して優れた予測精度を持つことを確認した。実際の構造生成、およびその生成結果の検証が今後の課題である。

著者

佐方 冬彩子 小寺 正明 田中 健一 中野 博史 浮田 昌一 白沢 楽 冨谷 茂隆 船津 公人

出版者

公益社団法人 日本化学会・情報化学部会

雑誌

Journal of Computer Aided Chemistry (ISSN:13458647)

巻号頁・発行日

vol.19, pp.7-18, 2018 (Released:2018-09-27)

参考文献数

23

被引用文献数

5

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材料開発において未知の材料を効率的に探索するには、組成の情報のみから物性を予測する手法の開発が必要である。本研究では、無機材料の組成式を記述子に変換して説明変数とし、物性との関係を表す回帰モデルを構築した。さまざまな物性の予測に対応できるよう情報を損失なく変換するために、組成式中の各元素の個数や割合を表す記述子、原子量、原子半径、電気陰性度といった元素の物理学的パラメータを使用した記述子など、合計387個の記述子を提案した。ケーススタディとして、これらの記述子を用いてRandom Forestによるモデルを構築し、結晶の生成エネルギー、密度、屈折率という3種類の物性の予測を行って R2 値がそれぞれ 0.970、0.977、0.766という結果を得た。また、統計的に選択されそれぞれの物性予測モデルの構築に寄与した記述子が、化学的知見から考えても妥当なものであったことからこの手法の有用性を確認した。

著者

船津 公人

出版者

日本コンピュータ化学会

雑誌

Journal of Computer Chemistry, Japan (ISSN:13471767)

巻号頁・発行日

vol.15, no.2, pp.A13-A14, 2016 (Released:2016-08-10)

著者

武田 俊一 金子 弘昌 船津 公人

出版者

公益社団法人 日本化学会・情報化学部会

雑誌

ケモインフォマティクス討論会予稿集 第38回ケモインフォマティクス討論会 東京

巻号頁・発行日

pp.100-103, 2015 (Released:2015-10-01)

参考文献数

12

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新薬を開発するために新薬となる可能性の高い多様な構造からなるライブラリを構築する手法の開発が求められている。我々はそのような手法として化学空間上の任意の領域に構造を多数生成する手法であるde novo design algorithm for exploring chemical space (DAECS)に注目し、その改良を行った。DAECSはリガンドデータで規定された部分空間上の特定の領域に存在する構造のみを生成することができる。しかしDAECSでは多様性の高い構造を生成することと活性値以外の性質を考慮することができない。本研究ではこの問題を解決するために部分構造を用いた構造変化及び化学空間上のドラッグライクネス分布の可視化を用いた領域選択を導入した。GVKのデータベースより取得したヒトalpha2Aアドレナリン受容体に対するリガンド活性データを用いて手法の優位性を確認したところ、ドラッグライクネスを考慮したうえで高い活性が期待できる構造を多様に生成できることを確認できた。

著者

荒川 正幹 長谷川 清 船津 公人

出版者

公益社団法人 日本化学会・情報化学部会

雑誌

Journal of Computer Aided Chemistry (ISSN:13458647)

巻号頁・発行日

vol.1, pp.1-7, 2000 (Released:2000-08-03)

参考文献数

6

被引用文献数

5 2 6

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3次元構造活性相関において活性コンフォメーションと重ね合わせルールを決定することは、モデルの適用能力を左右する重要な因子である。これら因子は互いに密接な関連があり、X線結晶解析などの構造情報がない場合には、容易には推定できない。本論文では、4way PLS法による合理的な活性コンフォメーションと重ね合わせルール推定法を提案する。4way PLS法はPLS法の変数を2次元の行列から4次元配列へと拡張した手法であり、PLS法と比較しノイズに強い安定なモデルを得ることが可能である。本論文では、Glycogen phosphorylase b(GPb)の阻害剤であるGlucose誘導体47サンプルを用いたCoMFA解析に本手法を適用した例を示す。サンプル、フィールド変数、コンフォメーション、重ね合わせルールからなる4次元配列を説明変数とし4way PLS法で阻害活性との関係を検討した。そしてモデル係数値を用い阻害活性に大きく寄与する活性コンフォメーションと重ね合わせルールの推定を行い良好な結果が得られた。またX線結晶解析によるGPbの3次元構造との関係について考察を行った。

著者

荒川 正幹 長谷川 清 船津 公人

出版者

公益社団法人 日本化学会・情報化学部会

雑誌

Journal of Computer Aided Chemistry (ISSN:13458647)

巻号頁・発行日

vol.3, pp.99-106, 2002 (Released:2002-08-23)

参考文献数

15

被引用文献数

1 1

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CoMFA法をはじめとする多くの3D-QSAR手法において、対象とする分子構造を適切に重ね合わせることは、解析を成功させるための重要な因子であるため、種々の重ね合わせ手法が提案されている。著者らもHopfield Neural Network(HNN)を用いた新しい分子構造重ね合わせ手法を提案しており、COX-2阻害剤のCoMFA解析に適用し良好な結果を得ている[M. Arakawa, K. Hasegawa, K. Funatsu, Journal of Computer Aided Chemistry, 3, 63-72 (2002)]。本研究ではこの重ね合わせ手法のさらなる有用性を検証するため、human epidermal growth factor receptor-2 (HER2)阻害剤の3D-QSAR解析を行った。HER2阻害剤27化合物について、HNNによる重ね合わせを行い活性配座を推定した後、CoMFA法による3D-QSAR解析を行った結果、R²=0.805、Q²=0.701の良好なPLSモデルが得られた。また、その回帰係数の等高線図についての考察を行い、このモデルが妥当であるとの結論を得た。

著者

田中 健一 金子 弘昌 長阪 匡介 船津 公人

出版者

公益社団法人 日本化学会・情報化学部会

雑誌

ケモインフォマティクス討論会予稿集 第38回ケモインフォマティクス討論会 東京

巻号頁・発行日

pp.52-55, 2015 (Released:2015-10-01)

参考文献数

6

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化学工学プロセスにおいて実時間測定が困難な変数の値の推定にソフトセンサーが広く利用されている。しかし、触媒の劣化や製造銘柄の変更等に伴い説明変数Xと目的変数yとの関係が変化した場合、変化前のデータから構築されたソフトセンサーでは変化後の予測が困難となる。この問題はソフトセンサーモデルの劣化と呼ばれ、対応策として各種適応型ソフトセンサーモデルが提案されている。本研究では適応型ソフトセンサーモデルの中でJust-In-Time (JIT) モデルの予測精度改善を目指す。JITモデルはクエリのXの値が類似しているデータを選択、もしくは類似度の高いデータに大きな重みを与えて構築されるため、Xの値は類似しているがyの値が異なるデータが存在する際に不適切な回帰モデルとなる。本研究では、Xの全ての領域においてより新しい状態のデータのみを選別したJIT用データベースの管理手法およびJIT用データベースを用いた回帰モデル構築手法を提案する。

著者

長谷川 亜樹 藤原 康広 森本 元太郎 平野 秀典 沖本 憲明 泰地 真弘人 船津 公人

出版者

公益社団法人 日本化学会・情報化学部会

雑誌

ケモインフォマティクス討論会予稿集 第38回ケモインフォマティクス討論会 東京

巻号頁・発行日

pp.50-51, 2015 (Released:2015-10-01)

参考文献数

9

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創薬プロセスの初期段階における、仮想スクリーニングの対象となる仮想化合物ライブラリでは、新規骨格を持つ化合物を豊富に含みかつそれらが合成可能であることと、そこから有用な情報を効率良く取り出せることが重要である。我々は、主要な人名反応から抽出した構造変換規則を繰返し適用することにより、一千万化合物の化学構造から重複の無い17億の仮想化合物の化学構造を生成した。これら全ての仮想化合物は合成経路情報によって結ばれ、合成戦略の検討材料を提供することが可能となる。更に我々は、これらの化学構造と合成経路情報に、記述子及びフィンガープリントを付加してデータベースを構築し、部分構造、類似性、及び物性値に基づく検索機能を実装した。今後はライブラリに含まれる化合物の特性をケミカルスペースにおいて把握するための可視化技術の開発・高度化を進め実効性に富む仮想化合物ライブラリを構築していく。

著者

宮尾 知幸 金子 弘昌 船津 公人

出版者

公益社団法人 日本化学会・情報化学部会

雑誌

ケモインフォマティクス討論会予稿集 第38回ケモインフォマティクス討論会 東京

巻号頁・発行日

pp.36-39, 2015 (Released:2015-10-01)

参考文献数

6

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Inverse-QSPR とはQSPR モデルを反対方向に解析することにより、望ましい物性値を持つ化学構造を生成する手法である。目的変数: y の値に対応する記述子: x の情報をモデルの逆解析により取得し、記述子の情報から化学構造を生成する。発表者らは以前、y を所与とした際のxの事後確率密度関数を導出することにより、効率的にinverse-QSPR 解析が行えることを示した。しかしその際に用いることができる回帰手法は線形重回帰モデルのみであり、非線形性を持つデータに手法を適応することができなかった。本発表では、x の事前分布で規定されたクラスタ毎に回帰モデルを設定することで、擬似的に非線形性を表現する手法と、Gaussian Mixture Regressionによる手法を検討した。ケーススタディとしてシミュレーションデータに対して両手法を適用した結果、非線形を示すデータに対して、両手法は妥当な形状のx の事後分布を生成することができた。

著者

荒川 正幹 船津 公人

出版者

公益社団法人 日本化学会・情報化学部会

雑誌

Journal of Computer Aided Chemistry (ISSN:13458647)

巻号頁・発行日

vol.13, pp.20-28, 2012 (Released:2012-05-19)

参考文献数

16

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我々は、有機化合物の変異原性を予測するためのクラス分類モデルの構築を進めている。複数のSupport Vector Machine(SVM)モデルをサブモデルとして構築し、それらを組み合わせることで予測を行うアンサンブル手法を提案することで、これまでに予測正解率79.6%のモデルを構築することに成功している。しかし一方で、データベースに登録されているデータの一部に誤りが存在することを示唆する結果が得られた。そこで本研究では、誤りが疑われる化合物についてAmes試験を実施することでデータの検証を行った。Hansenらが収集・整理した、6,512化合物からなる復帰突然変異試験のデータセットを用い、アンサンブル手法によって変異原性予測モデルを構築した。そして、データベースに陰性として登録されているにも関わらず、多くのサブモデルによって陽性と判定される化合物を選択し、Ames試験を実施した。その結果、5化合物中の3化合物が陽性であることが判明した。