創薬研究においてタンパク質とリガンドの結合部に関する解析は重要である。DeeplyTough は機械学習を用いたタンパク質-リガンド結合部位比較手法の1つで、グリッドベースで抽出した結合部位を 3DCNN で特徴量化して比較する既存手法である。高精度かつ高速な手法だが、固定サイズのグリッドを入力としているため結合リガンドによっては結合に関する重要な情報が欠落したまま学習されている可能性がある。そこで本研究では、グリッドの代わりに原子を点群データとして扱うことで、より柔軟なデータを用いた学習を可能にした。