機械学習を用いた個別標的RNAに結合する低分子予測技術の開発
スクリーニング結果を化合物ラベル（教師データ）として、化合物の特徴量から分子選別器（Molecular Classifier）をトレーニングします。この分子選別器を未知のライブラリに対して用いて、標的RNAに結合する低分子を予測する技術を開発しています。化合物の構造情報ではなく記述子情報だけを扱いますので、構造情報の漏洩はありません。
現在注力しているのが、個別標的に対する Focused Library Prediction技術の高性能化です。ここで言う「個別標的 Focused Library」とは、よく製薬業界で使われている「RNA focused Library」のようなざっくりしたRNAに結合しやすい化合物ライブラリではなく、個別のRNAやDNA標的に対するFocused Libraryです。教師データに個別標的に対するスクリーニング結果を使っているので、個々の標的に対するFocused Library の予測が可能になります。
個別標的は、核酸である必要はありません。どのような標的に対しても Focused Libraryを構築することが可能です。興味のある方は、どうぞご連絡下さい。
