情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

　創薬の初期においては、多数の化合物が含まれる化合物ライブラリーから、計算機を用いて薬剤標的蛋白質に結合する化合物を予測するバーチャルスクリーニングが広く行われている。また近年ではディープラーニングの手法の研究が盛んに行われており、画像認識等の分野において、著しい成果を上げている。
　本研究では、蛋白質−リガンドドッキングにおいて、ディープラーニングを用いて多量のドッキングを学習させることにより、高精度に化合物の活性を予測する新手法を開発した。
　新手法において、タンパク質や化合物の特徴量を明示的に用いることなく、活性の有無を従来のドッキング手法に比べて高精度で予測することを可能にした。