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分子生成AIを用いた分子の性質の多目的最適化
分子生成AIの開発
分子生成AI*を用いて、多数の性質が同時に最適化された分子の設計を実施しました。
本研究の内容は、筆頭著者としてJournal of Chemical Information and Modeling誌に掲載されました。
また、大学のHPにも掲載していただきました。
*) 分子構造生成AI: 望ましい性質を持つ新規な化合物の構造を仮想的に生成するAI
所属研究室で開発されている分子生成AIの機能拡張を行いました。私は本手法を多目的最適化に適用させるための機能を実装しました。 本手法のソースコードはGitHubにて公開されています。
Publications
- 学術論文
- S. Ishida, T. Aasawat, M. Sumita, M. Katouda, T. Yoshizawa, K. Yoshizoe, K. Tsuda, K. Terayama, "ChemTSv2: Functional Molecular Design Using de novo Molecule Generator," WIREs Computational Molecular Science 2023, e1680.
- T. Yoshizawa, S. Ishida, T. Sato, M. Ohta, T. Honma, K. Terayama, "Selective Inhibitor Design for Kinase Homologs Using Multiobjective Monte Carlo Tree Search," Journal of Chemical Information and Modeling 2022, 62(22), 5351-5360.
- 学会誌における解説
- 石田祥一, 吉澤竜哉, 寺山慧. 深層学習と木探索に基づくde novo分子設計, SAR News 2023, 44. （査読有）
Conferences
- 吉澤竜哉, 石田祥一, 佐藤朋広, 寺山慧. 『Dscoreに基づく多目的最適化によるChemTSを用いた選択的阻害剤の設計』, 第49回構造活性相関シンポジウム,KP-14(ポスター発表), オンライン, 2021/11/18.
- 吉澤竜哉, 石田祥一, 佐藤朋広, 大田雅照, 本間光貴, 寺山慧. 『強化学習に基づく分子生成手法を用いた選択的阻害剤の設計』, 第11回生命医薬情報学連合大会, P-74(ポスター発表), 大阪, 2022/9/13-15.
- 【優秀発表賞受賞】吉澤竜哉, 石田祥一, 佐藤朋広, 大田雅照, 本間光貴, 寺山慧. 『強化学習に基づく分子生成手法を用いたキナーゼ選択的阻害剤の設計』, 第50回構造活性相関シンポジウム, KO-03(口頭発表), オンライン, 2022/11/10-11.
(受賞コメント) - Tatsuya Yoshizawa, Shoich Ishida, Tomohiro Sato, Masateru Ohta, Teruki Honma, Kei Terayama. "Multi-objective Molecular Structure Generation Using Dynamic Applicability Domains Adaptation", 情報計算科学生物学会2023年大会(CBI2023),O03-03(口頭発表), タワーホール船堀, 2023/10/24.
- 【優秀発表賞受賞】吉澤竜哉, 石田祥一, 佐藤朋広, 大田雅照, 本間光貴, 寺山慧. 『複数の特性予測モデルの信頼性を考慮した分子の多目的最適化』, 第51回構造活性相関シンポジウム, KO-04(口頭発表)、日本薬学会長井記念ホール, 2023/11/20-21.