近年，医薬データ等の増加に伴い創薬分野における機械学習を用いた研究が盛んに行われている．特に標的物質と薬剤の相互作用を予測することは既存薬剤の新規効能を発見するドラッグリポジショニングにのみならず，その相互作用部位を解析することで新薬開発においても有用である．本研究では，第三の生命鎖として注目されている糖鎖に着目し，薬剤と糖タンパク質の相互作用予測において，(1)薬剤，アミノ酸配列情報，(2)薬剤，糖鎖情報，(3)薬剤，アミノ酸配列情報，糖鎖情報の3つの組み合わせを入力とするニューラルネットワークモデルを構築した．実験結果より，糖鎖情報を用いた(2)と(3)において(1)よりも高い予測性能が得られた．