ペプチド医薬品が注目される創薬領域を対象に、既存の創薬AIモデルにペプチドを新たなモダリティとして統合した相互作用予測モデルを開発しました。複数の表現学習手法を実装・比較し、標準評価条件と未知分子への汎化評価の両面で性能を検証しました。また、モダリティ間の変換機能（ペプチドと化合物の双方向変換）の実装も実現しました。
課題と対応
課題
- 既存の創薬AIにペプチドを加えた統合モデルが存在しておらず、新規開発が必要だった
- 複数モダリティを統合する表現学習手法の選定と、標準・汎化の両条件での比較検証が求められていた
- ペプチドと化合物の双方向変換を行うモダリティ変換の実装が必要だった
対応
- 事前学習済み言語モデルで3種のモダリティをエンコードし、3種の融合手法を実装した
- 標準的な評価設計と未知分子への汎化評価で各手法の性能を比較した
- 共通潜在空間を介した双方向モダリティ変換デコーダを実装した
プロジェクト情報
| 関係機関 / お取引先名 | 国立大学研究機関様 |
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| キーワード |
AI・データ・サービスへの
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