特許

J-GLOBAL ID：202303001272035123

予測装置、予測方法および予測プログラム

発明者： 植沢 芳広
出願人/特許権者： 学校法人 明治薬科大学
代理人 (5件)： 松浦 憲三 ,  大原 一樹 ,  松村 潔 ,  松浦 憲政 ,  特許業務法人HARAKENZO WORLD PATENT & TRADEMARK
公報種別：特許公報
出願番号（国際出願番号）：特願2018-122565
公開番号（公開出願番号）：特開2019-010095
特許番号：特許第7201981号
出願日： 2018年06月28日
公開日（公表日）： 2019年01月24日
請求項（抜粋）：

【請求項1】 対象化合物の構造に基づいて、前記対象化合物の活性を予測する予測装置であって、 前記対象化合物の構造モデルに対して相対的に複数の方向から画像を生成する生成部と、 学習モデルを用いて前記生成部が生成した前記複数の画像から前記対象化合物の活性を予測する予測部と、を備え、 前記予測部は、少なくとも、機械学習を行う学習モデルであって、前記複数の画像を入力とする学習モデルを用いる予測装置。

IPC (3件)：

G16C 20/30 ( 201 9.01) ,  G16C 20/70 ( 201 9.01) ,  C12M 1/34 ( 200 6.01)

FI (3件)：

G16C 20/30 ,  G16C 20/70 ,  C12M 1/34

引用特許：

出願人引用 (1件)

• 蛋白質または高分子複合体の検索・照合方法及び装置
  公報種別：公開公報   出願番号：特願2004-058451   出願人：株式会社日立ハイテクノロジーズ

審査官引用 (1件)

• 蛋白質または高分子複合体の検索・照合方法及び装置
  公報種別：公開公報   出願番号：特願2004-058451   出願人：株式会社日立ハイテクノロジーズ

引用文献：

出願人引用 (3件)

• Deep Neural Nets as a Method for Quantitative Structure-Activity Relationships
• Evaluation of Quantitative Structure-Activity Relationship Methods for Large-Scale Prediction of Che
• Current Status of Methods for Defining the Applicability Domain of (Quantitative)Structure-Activity

審査官引用 (3件)

• Deep Neural Nets as a Method for Quantitative Structure-Activity Relationships
• Evaluation of Quantitative Structure-Activity Relationship Methods for Large-Scale Prediction of Che
• Current Status of Methods for Defining the Applicability Domain of (Quantitative)Structure-Activity