1）構造発生AIの開発
すでに実装しているChemTSとRLS法を高速化した他、XGGについて、環構造を指定できる機能を追加した。構造発生AIと複数の予測AIを組み合わせた多項目最適化機能について、適用範囲を考慮しながら分子構造を生成させる手法を開発した。reward関数の各項目の重み、各項目の適用範囲について、ベイズ最適化を用いて最適化することが可能であり、EGFRを題材とした検証で良好な結果を得ることに成功した。
予測AIの追加学習手法について、有用性を確認した。主活性の予測手法を充実させるために、3D予測手法を実装した。また、製薬企業研究者の意見を聞いて、構造提案の検証題材を選択し、初期ヒットから上市薬を含む有望な構造を発生できることを検証した。
2）構造のスコアリング手法の開発
新規なデータに基づく医薬品らしさAI、特許性予測AIの更新を行うとともに統合創薬AIプラットフォームへの実装を行った。構造fingerprintから自己情報量を算出し、分子情報量分布から既存のデータセットへの関連性を定量的に算出できる手法を開発した。また、RetReKのトレーニングデータの更新を行い、予測できる構造の範囲が拡張し、精度も向上した。
3）統合創薬AIプラットフォームの開発と創薬応用
製薬企業研究者によるテストを実施した。複数のAIを連携させて利用するGUIの改良を行い、プロジェクト機能、ワークフロー機能の利便性を高めるとともに多目的最適化や予測信頼性指標を表示できるようにした。また、合計3種類の創薬ターゲットに対して応用を開始し、それぞれ合成候補構造を得た。
統合創薬AIプラットフォームへの各種AIの実装を進め、オンオフターゲット、ADMETについて企業データを用いた予測AIの登録が進んだ。製薬企業への移植について、移植テストを実施した。
創薬ブースターとの連携による中分子ライブラリー設計について、溶解度と膜透過性のデータが得られたため、予測AIを構築し、統合創薬AIプラットフォームに実装した。オフターゲットについては、25化合物について試験を実施した。統合創薬AIプラットフォームの利便性の向上のために、先行の移植テストで要望の多かった機能の実装を行った。
4）製薬企業との連携の推進
分科会のZoom会議をアレンジした。開発中の統合創薬AIプラットフォームについて、利用テストを実施した。本事業終了後の成果の社会実装・事業化のための会議をアレンジした。