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未踏化合物群の探索に向けた深層学習モデル開発

研究課題

戦略的な研究開発の推進 国家戦略分野の若手研究者及び博士後期課程学生の育成事業(BOOST) 次世代AI人材育成プログラム(若手研究者支援)

体系的番号 JPMJBY24H2

研究代表者

水野 忠快  統計数理研究所, 統計思考院, 特任助教

研究期間 (年度) 2025 – 2030 (予定)
概要存在しうる低分子化合物の数は約10^60個と推定されており、地球上の砂漠に存在する砂粒の総数が約10^25個と考えられることから、これは途方もない数です。この広大な化合物が織りなす空間を探索することができれば、新たな構造の発見につながり、創薬の可能性が拡がると期待されます。本研究では、既存の探索手法では困難とされるこの課題に挑戦し、未踏の化合物群を探索可能とする深層学習モデルの開発に取り組みます。

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JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2026-01-14   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2026-01-15  

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