次世代創薬を支える化合物特性予測AIの開発

コンピュータを用いて化合物の様々な特性を予測するAI技術を開発しています。例えば、疾患の原因となるタンパク質に結合する化合物を探索したり、薬を服用した際の体内動態を予測したり、薬剤の服用性向上を目的とした苦味・甘みを予測することを目的としています。化合物の化学構造から、創薬・食品・飲料などへの応用に向けた多岐にわたる技術の開発に取り組んでいます。

最近の研究成果

動物やヒトが食品を摂取する際、「甘味」や「苦味」といった味覚は、安全性や栄養価を判断するうえで重要な感覚のひとつです。近年、分子の化学構造から味覚を予測する機械学習モデルが複数提案されていますが、多くのモデルでは「なぜその予測がなされたのか」という根拠が不明瞭であり、構造的な妥当性の検証も十分でないなど、AI を活用した味覚予測技術の確立には課題が残されていました。　そこで本研究では、苦味および甘味を持つ既知の化合物データをもとに、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた味覚予測 AI モデルを構築し、従来の記述子ベースの手法を上回る高い精度で、化合物の味覚（苦味／甘味）分類を実現しました。　さらに本モデルでは、AI がどの分子構造に着目して予測を行っているかを可視化することで、予測に強く寄与する部分構造を特定しました。加えて、可視化された重要構造が実際に受容体とどのように相互作用するかを明らかにするため、ドッキング解析を実施しました。その結果、AI が示した構造が受容体と水素結合をする部位であることを確認し、モデルの構造的妥当性を裏付ける根拠を得ることができました。　本研究により、味覚予測 AI の透明性と信頼性が大きく向上し、今後はさらなるデータ拡充や、さまざまな受容体タイプへの適用を通じて、新規甘味料や苦味マスキング剤の分子設計支援、さらには服用性向上を目的とした製剤開発への応用などが期待されます。

Hiroaki Iwata*, "AI-Driven Prediction of Bitterness and Sweetness and Analysis of Receptor Interactions," Current Research in Food Science, 101090 (2025) Full Text プレスリリース

学術論文

Hiroaki Iwata†, Taichi Nakai†, Takuto Koyama, Shigeyuki Matsumoto, Ryosuke Kojima*, Yasushi Okuno*, "VGAE-MCTS: a New Molecular Generative Model combining Variational Graph Auto-Encoder and Monte Carlo Tree Search," Journal of chemical information and modeling, 63.23: 7392-7400, (2023). Full Text
Takuto Koyama, Shigeyuki Matsumoto*, Hiroaki Iwata, Ryosuke Kojima, Yasushi Okuno*, "Improving Compound-Protein Interaction Prediction by Self-Training with Augmenting Negative Samples," Journal of chemical information and modeling, 63.15: 4552–4559, (2023). Full Text
Biao Ma, Kei Terayama, Shigeyuki Matsumoto, Yuta Isaka, Yoko Sasakura, Hiroaki Iwata, Mitsugu Araki, Yasushi Okuno, "Structure-based de novo molecular generator combined with artificial intelligence and docking simulations," Journal of chemical information and modeling. 61.7 (2021): 3304-3313. Full Text
Ryosuke Kojima, Shoichi Ishida, Masateru Ohta, Hiroaki Iwata, Teruki Honma, Yasushi Okuno, "kGCN: a graph convolutional network framework for cheminformatics," Journal of Cheminformatics, 12, 32 (2020). Full Text
Hiroaki Iwata, Ryosuke Kojima, Yasushi Okuno, "An in silico approach for integrating phenotypic and target-based approaches in drug discovery," Molecular Informatics, (2019). Full Text

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