パレート最適モンテカルロ木探索によるde novo化合物生成手法の開発

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-03-02
• タイトル: パレート最適モンテカルロ木探索によるde novo化合物生成手法の開発
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Development of de novo Molecular Generation method by Pareto-optimizing Monte Carlo Tree Search
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京工業大学
• 著者所属: 東京工業大学
• 著者所属: 東京工業大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Institute of Technology
• 著者名: 鈴木, 敬将; 安尾, 信明; 関嶋, 政和
• 著者名(英): Takamasa, Suzuki; Nobuaki, Yasuo; Masakazu, Sekijima
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 創薬のコストはここ十数年で劇的に増加している．計算機支援による化合物探索は製薬業界で実用化されてきている．特に創薬の初期段階ではスクリーニング手法がヒット化合物探索に用いられているが，既知の化合物に用いられるため，新規な構造をもった化合物を探索するのは難しい．この問題を解決するため，近年では新規構造を生成する分子生成モデルが現れ始めた．これらは一つの評価関数の最適化によって探索するが，実用では候補化合物には複数の評価が求められる．本研究では深層学習を用いて拡張可能な多目的最適化を用いた分子生成モデルを開発した．提案手法により，ドッキングスコアや薬らしさの評価を採用したときには特定のタンパク質との親和性が高い薬らしい化合物を得られる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The cost of drug discovery has increased dramatically over the past decade. Computational-aided drug discovery (CADD) has been put to practical use in the pharmaceutical industry. Screening methods are used to search for hit compounds, especially in the early stages of drug discovery. Searching for compounds with novel structures that have begun to appear in recent years is difficult. These models search for compounds by optimizing a single objective function. However, in practical use, multiple objectives are required for candidate molecules. In this study, we developed a molecular generation model using multi-objective optimization that can be extended using deep learning. This yields drug-like compounds with high affinity to specific proteins when docking score and drug-like objective function are employed.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2023-MPS-142, 号 18, p. 1-6, 発行日 2023-03-02
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会