【seedsビッグデータ】人口知能による薬の結合予測~立体構造ビッグデータからのパターン発見~

立命館大学 生命科学部・生命情報学科 助教 笠原浩太

■概要

・ビッグデータ解析と人工知能で蛋白質と薬の結合構造を予測

・正解構造と誤った構造を85%の精度で判別

・立体構造のデータベースから結合のパターンを抽出

■新規性・優位性

・公共の蛋白質立体構造データベースの他、独自のデータからも学習可能。

・予測を行うだけでなく、抽出したパターンの可視化と分析が可能。

■応用・活用例

・既存のバーチャルスクリーニング法(ドッキング)と組み合わせ、精度を改善。

・クローズドな立体構造データの再利用。

■特許

特願2017-149996

■お問い合わせ

立命館大学 BKCリサーチオフィス

〒525-8577 滋賀県草津市野路東1-1-1

077―561-2802

liaisonb@st.ritsumei.ac.jp

立命館大学 BKCリサーチオフィス

立命館大学 BKCリサーチオフィス

投稿者プロフィール

立命館大学 BKCリサーチオフィス
所在地 滋賀県 草津市
webサイト http://www.ritsumei.ac.jp/research/

この著者の最新の記事

関連記事

ページ上部へ戻る