[3Win5] ポスターセッション3

[3Win5-104] 低分子創薬のためのグラフ畳み込みニューラルネットワークにおける分子記述子の活用

〇陳 清文¹、福井 界人²、山藤 浩明²、山田 剛史³、中谷 和彦¹、松下 康之² (1.大阪大学　産業科学研究所、2.大阪大学　情報科学研究所、3.東京科学大学　核酸医薬研究センター)

キーワード：GCNNs、創薬、低分子、分子グラフ

低分子創薬は、多様な疾患に対する治療アプローチとして広く活用されています。本研究では、化合物をグラフベースの構造として表現し、分子記述子を統合することで、CAGリピートDNAを標的としたヒット予測を行うためのグラフ畳み込みニューラルネットワーク（GCNNs）の3つの手法を提案および比較しました。結果として、グラフ構造情報と分子記述子を組み合わせることで、比較的小規模なデータセットにおいても予測精度が向上することが示されました。本報告が、GCNNsを活用した化合物活性の予測精度向上に寄与する参考となることを期待しています。