情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

　創薬におけるバーチャルスクリーニングには、大きく分けてリガンドベースと構造ベースの二種類の手法が存在する。構造ベースの手法はリガンドベースと比較して新規母核をもつ化合物を発見できる可能性が高いとされているが、一方で予測精度が低いという欠点もある。本研究では、構造ベースの手法である蛋白質−リガンドドッキングにおいて、リガンドベースの手法である機械学習により活性の有無が既知の化合物の情報を加えることで、より高精度に化合物の活性を予測する手法を開発した。また、ドッキングによるバーチャルスクリーニングのベンチマークセットであるDUD-Eを用いてその精度の検証を行った。