AI・データサイエンス・社会実装基盤の主な研究開発テーマ
| １．疾患ゲノム構造機能データベース | ||
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日本人の疾患関連ゲノム情報（遺伝子多型・変異）を集積するデータベースMGeNDにおいて臨床的意義が不明な遺伝子多型・変異を中心にPDBに立体構造情報が登録されており非同義置換の対象となるタンパク質を選出することができます。また、 MGeNDに登録されている疾患関連遺伝子を大規模なタンパク質ネットワークにマッピングし、グラフ深層学習の一種であるGraph convolutional network により別の立体構造情報を有する標的タンパク質の探索に挑戦します。 | |
| ２．AI・シミュレーション融合 | ||
 | ③－１低分子デザインのドラッグデザインと連携し、これまで開発してきたChemTS法等のAIを用いた新規分子生成手法を用いてターゲットタンパク質に対する分子設計を実施します。 | |
| ３．創薬ビッグデータ統合システム | ||
 | 分子シミュレーションGUIのK4や京都大学と理研のAI構築インターフェイスKnime-GCNに基づいて、計算時間のかかるシミュレーションやAIのハイパーパラメータ最適化について「富岳」と連携できるプラットフォームを構築します。また、創薬を目的とした計算系のコンソーシアム（KBDD、FMODD、LINC）と連携し、AI構築に向けた分子動力学およびFMO計算データの生成、およびそのデータに基づいたAI構築を進め、それらを公開できるプラットフォームを構築します。 |
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主な研究開発の成果
当課題の研究成果を広く発信しています。 主な研究開発の成果
