抄録

RG-001
ドッキングシミュレーション結果と化合物情報の学習による化合物の結合判別

インシリコ創薬では化合物がタンパク質に結合するかを予測するためにドッキングソフトが用いられる．しかし，結合の強さを示す結合スコアの予測精度が十分ではなく，化合物が結合するかどうかを判別することは困難である．従来の研究では主に結合スコアの精度向上に焦点を当てている．これに対し本研究では機械学習を利用することで化合物の結合可否の判別を可能にする．本研究では結合スコアを拡張し，多数の特徴量を得る．これは結合スコアの改善手法に基づく．さらに化合物の持つ固有情報を特徴量として加え，SVMによって判別モデルを作成する．実験より，ドッキングソフトと比較して高い精度での判別が可能であることが確かめられた．