@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00235599,
 author = {坂野, 晃 and 古井, 海里 and 大上, 雅史},
 issue = {2},
 month = {Jul},
 note = {自然界で生物によって産生された天然物は生物学的な活性を持つことが多く，天然物の構造をもとにした新規薬剤の開発は昔からよく行われている．天然物創薬は現在でも重要視されているものの，低分子化合物のハイスループットスクリーニングの効率に比べると，天然物の複雑な構造による構造決定や合成の難しさが課題となっている．近年，深層学習による分子生成モデルの研究が進み，新規薬剤の設計，探索に用いられている．本研究では，事前学習済みの化学言語モデルを天然物データでファインチューニングすることで，天然物に似た化合物を生成するモデルを構築した．このモデルによって天然物が分布する化学空間を探索でき，新たな化合物を提案する分子設計支援手法として活用できる可能性を示した．},
 title = {化学言語モデルに基づく天然物様化合物生成},
 year = {2024}
}