イノベーション・ジャパン2018 ~大学見本市&ビジネスマッチング~
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開催2018年8月30日 (木)~31日 (金)
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関西学院大学 理工学部 情報科学科

猪口 明博 准教授

人工知能と人工化合物データベースを用いた創薬支援技術

情報通信
小間 I-33

Kwansei Gakuin University Associate Professor Akihiro Inokuchi

Technologies for Drug discovery using Artificial intelligence and Artificial Chemical Databases

3 すべての人に 健康と福祉を
出展ゾーン
大学等シーズ展示ゾーン
出展分野
情報通信
小間番号
I-33

展示概要

技術概要
人工知能の発達により,既存データベースを活用し,計算機を学習させ,特性未知の化合物の特性予測が可能になってきた.一般に,特性予測のためには,化合物を記述子(部分構造)の集合で表し,この形式のデータを機械学習法に投入して,学習・予測を行う.本手法では,グラフ列挙法を用いることで,既存手法が想定していない任意の記述子を列挙可能であり,新規化合物の薬理活性,毒性,副作用予測において,高い予測精度を実現する.また,人工化合物データベースを活用し,これまで対象外の化合物を含め新規化合物の可能性を探索する.

想定される活用例
・創薬の探索段階での大量の化合物の薬理活性の予測
・上記段階での大量の化合物の副作用,毒性の予測

 

展示のみどころ
機械学習法で化合物特性を予測する場合,化合物の構造データとその特性データが必要になりますが,データ量が不足し,十分な学習ができないことがあります.本展示では,計算機を用いて人工的に作られた化合物のデータベースを学習に用いる技術を紹介します.変異原性の予測において,人工化合物データベースを用いない既存手法に比べ,我々の手法では,約2.5%の精度向上がみられました.その技術をわかりやすく解説します.

 

人工化合物を用いたディープラーニングによる変異原性の予測 / Prediction of Mutagenicity by Deep Learning Pretrained with Artificial Chemical Compounds

特許情報

特許情報1 発明の名称
人工化合物データを用いた化合物特性予測の深層学習方法および装置、並びに、化合物特性予測方法および装置
特許情報1 出願人
学校法人関西学院
特許情報1 発明者
猪口明博、桃田侑典
特許情報1 出願日
2018年7月9日
特許情報1 出願番号
特願2018-130287

お問い合わせ先

関西学院大学 研究推進社会連携機構

電話:079-565-9052   FAX:079-565-7910  

URL:https://www.kwansei.ac.jp/kenkyu/kenkyu_m_001551.html

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