講演者

カール・レスウィング
機械学習 テクニカルリード

要旨

創薬プログラムにおけるリード化合物最適化段階では、一般的に数百から数千の化合物の設計、合成、およびアッセイが行われます。設計phase は通常、適切な構造情報が利用可能な場合、従来の医薬化学的手法および／または構造 （SBDD）に基づく創薬設計によって行われます。 このアプローチの主な制限事項として、(1) 無数のプロジェクト基準を満たす高活性分子を迅速に設計することが困難であること、すなわち多パラメータ最適化（MPO）問題、および (2) 膨大な化合物群化合物空間 に比べて探索される分子数が比較的少ないこと、の2点が挙げられる。これらの制限事項に対処するため、我々はデ・ノボ設計アルゴリズムである「AutoDesigner」を開発した。