特許
J-GLOBAL ID：202103008350918665
化合物生成装置、化合物生成方法、学習装置、学習方法及びプログラム
発明者：
,
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出願人/特許権者：
代理人 (4件)：
木村 満
, 湯浅 夏樹
, 佐藤 浩義
, 三瓶 真弘
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2020-063193
公開番号（公開出願番号）：特開2021-068410
出願日： 2020年03月31日
公開日（公表日）： 2021年04月30日
要約：
【課題】標的蛋白質との結合性が高い化合物を生成する化合物生成装置、化合物生成方法、学習装置、学習方法及びプログラムを提供する。【解決手段】化合物生成装置100は、標的となる蛋白質の情報である蛋白質情報を取得する蛋白質情報取得部11と、標的となる蛋白質との結合性が高い化合物の化学構造の情報である化合物情報を取得する化合物情報取得部12と、条件付き変分自己符号化器のデコーダを備えデコーダに蛋白質情報取得部11で取得した蛋白質情報を条件変数として入力するとともにランダムノイズを用いてサンプリングした潜在変数を入力すると蛋白質との結合性が高い化合物の化学構造を生成する化合物生成部13と、化合物生成部13が備えるCVAE(エンコーダ及びデコーダを構成するLSTM及び全結合層)を学習させる学習部14と、を備える。【選択図】図2
請求項（抜粋）：
標的となる蛋白質の情報である蛋白質情報を取得する蛋白質情報取得手段と、
条件付き変分自己符号化器のデコーダを備え、前記デコーダに、前記蛋白質情報取得手段で取得した蛋白質情報を条件変数として入力するとともに、ランダムノイズを用いてサンプリングした潜在変数を入力すると、前記蛋白質との結合性が高い化合物の化学構造を生成する化合物生成手段と、
を備える化合物生成装置。
IPC (2件)：
FI (2件)：
引用文献：
出願人引用 (1件)
-
A Computational-Based Method for Predicting Drug-Target Interactions by Using Stacked Autoencoder De
審査官引用 (1件)
-
A Computational-Based Method for Predicting Drug-Target Interactions by Using Stacked Autoencoder De
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