AIは創薬プロセスを最適化できるのか(AI×創薬)【論文】

   

創薬分野でのAI活用が進んでいる

薬がどのようなしくみで作用するか(作用機序)や副作用を理解する上で、薬と薬のターゲットとなる標的の相互作用(DTI)は非常に重要である。近年では、DTIの予測にディープニューラルネットワークDNN)が応用され、新たなDTIが数千種類以上同定されている。

そうした中、DTIの予測には標的のどの特徴が最も関連しているのかが、重要な課題となっている。これまで複数の標的の特徴がDTIの予測に適用されてきたが、それらを同一の評価系で比較した例は未だに存在しない。

韓国にある梨花女子大学のHanbi Leeら研究者は、DNNに基づいたDTI予測における標的の特徴の違いに着目し、それらの評価の比較を試みた。

その結果、標的のどの特徴がDTIの予測に最も良い結果をもたらしたのだろうか?続きを読んでみよう。

AIで未来を変える仲間:Hanbi Leeについて
韓国の梨花女子大学の生物学部に所属。専門は、ゲノミクスや計算生物学。

DTI予測に最適な標的の特徴は?

Hanbi Leeらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。

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