創薬研究のためのAI手法

コース内容

• 週1-4:分子記述子と化合物データベースの活用
• 週5-8:機械学習による活性予測モデルの構築
• 週9-12:グラフニューラルネットワークと分子表現学習
• 週13-16:生成モデルによる新規化合物設計
• 週17-20:ドッキングシミュレーションと結合親和性予測
• 週21-24:総合プロジェクト - AI創薬パイプラインの構築

使用ツール

RDKit、PyTorch Geometric、AutoDock、MOE

データセット

ChEMBL、PubChem、BindingDB

修了要件

最終プロジェクト提出と発表

創薬プロセスは時間がかかります。候補化合物のスクリーニングだけで何ヶ月もかかることがあります。このコースでは、機械学習と深層学習を使って、そのプロセスを効率化する方法を学びます。分子の特性予測、生成モデルによる新規化合物設計、そしてタンパク質-リガンド相互作用の予測まで。

RDKitで分子記述子を計算し、グラフニューラルネットワーク（GNN）で活性予測モデルを構築します。VAE（変分オートエンコーダ）やGANを使った分子生成にも取り組みます。ChEMBL、PubChem、BindingDBといった公開データベースから数十万の化合物データを扱います。

最終プロジェクトでは、特定のターゲットタンパク質に対する阻害剤候補を、AIモデルを使って設計します。分子動力学シミュレーションやドッキングスコアの計算も含まれます。実際の創薬研究で使われている手法です。

有機化学の基礎知識と、Pythonでの機械学習実装経験が必要です。薬学や化学のバックグラウンドがあれば理想的ですが、意欲があれば他分野からでも受講可能です。