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J-GLOBAL ID：201802271310335278   整理番号：18A1718515

医薬品発見における化学情報学,工業的展望【JST・京大機械翻訳】

Cheminformatics in Drug Discovery, an Industrial Perspective

著者 (3件)： Chen Hongming (Hit Discovery, Discovery Sciences, Innovative Medicines and Early, Development Biotech Unit, AstraZeneca R&D Gothenburg, 431 83, Molndal, Sweden) ,  Kogej Thierry (Hit Discovery, Discovery Sciences, Innovative Medicines and Early, Development Biotech Unit, AstraZeneca R&D Gothenburg, 431 83, Molndal, Sweden) ,  Engkvist Ola (Hit Discovery, Discovery Sciences, Innovative Medicines and Early, Development Biotech Unit, AstraZeneca R&D Gothenburg, 431 83, Molndal, Sweden)
資料名： Molecular Informatics  (Molecular Informatics)
巻： 37  号： 9-10  ページ： e1800041  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2686A  ISSN： 1868-1743  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 化学情報科学は,大規模な薬物発見操作の中で,コア分野としてそれ自身を確立した。化学情報科学において熟練された人のない小分子薬物発見プロジェクトにおいて今日発生したデータの量を扱うことは不可能である。さらに,「Big Data」,機械学習,人工知能に重点を置くことにより,一般的に社会だけでなく,創薬においても,化学情報学分野が今後さらに重要になることが期待される。本レビューでは,仮想スクリーニング,ライブラリー設計,ハイスループットスクリーニング分析のような伝統的な領域を強調し,薬物発見における機械学習の応用は非常に重要になっている領域であり,初期薬物発見における機械学習の応用は,ADME特性の予測と化学反応の予測のような標的活性の予測から拡張されている。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 化学反応 ,  機械学習 ,  小分子 ,  人工知能 ,  *化学情報
準シソーラス用語： ADME ,  ハイスループットスクリーニングアッセイ ,  バーチャルスクリーニング ,  創薬 ,  *化学情報学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 化学情報科学 ,  機械学習 ,  図書館設計 ,  ハイスループットスクリーニング

分類 (3件)： 薬物の研究法  (GV01020U) ,  薬物学一般  (GV01010J) ,  研究開発  (GU01040N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 医薬品 ,  発見 ,  化学情報学 ,  工業 ,  展望