大学院生 吉泽 竜哉さんが 第51回構造活性相関シンポジウムにて口頭発表賞を受賞！
2024.01.31
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2年连続の受赏！
生命医科学研究科 博士前期課程2年の吉泽 竜哉さんは、長井記念ホール（2023年11月） で開催された、第51回構造活性相関シンポジウムにて口頭発表賞(SAR Presentation Award)を受賞しました。吉泽さんは、昨年度も同賞を受賞され、2年連続の受賞となりました。
昨年度の受赏についてはこちらをご覧ください。
昨年度の受赏についてはこちらをご覧ください。
受赏者
生命医科学研究科 博士前期課程 ２年生
生命医科学研究科/理学部
寺山 慧 准教授（生命情报科学）
受赏内容
口頭発表賞(SAR Presentation Award)
発表题目
复数の特性予测モデルの信頼性を考虑した分子の多目的最适化
生命医科学研究科 博士前期課程 ２年生
吉泽 竜哉&苍产蝉辫; さん
指导教员生命医科学研究科/理学部
寺山 慧 准教授（生命情报科学）
受赏内容
口頭発表賞(SAR Presentation Award)
発表题目
复数の特性予测モデルの信頼性を考虑した分子の多目的最适化
—今回の発表内容について吉泽 竜哉さんに解説していただきました。
医薬品を设计する人工知能（础滨）の信頼度を维持するための手法を开発し、その成果を発表しました。医薬品候补となる分子は、疾患に対する薬効や体内动态などを含む、多数の特性を同时に最适化することが求められます。近年、このような分子を効率的に设计するために、分子の特性を予测する础滨（特性予测础滨）と分子构造を生成する础滨（分子生成础滨）を组み合わせた分子设计手法が开発されています。これらの手法を用いた分子设计においては、复数の特性が望ましいと予测される分子であっても、実际には予测が外れることがあるため、各特性予测础滨の信頼度を考虑することが重要です。しかし、それぞれの特性予测础滨の信頼度を适切に设定するための基準が存在しないため、信頼度を考虑した分子设计は困难でした。そこで本研究では、特性予测础滨の信頼度を探索的に调整することで、予测の信頼度を保ちつつ多数の特性を最适化する手法を开発しました（図1）。本手法を用いてがんの治疗薬の设计を试みたところ、市贩されている薬を础滨によって再设计することに成功しました。本研究は、実践的な医薬品设计における分子生成础滨の活用の促进に寄与することが期待されます。
医薬品を设计する人工知能（础滨）の信頼度を维持するための手法を开発し、その成果を発表しました。医薬品候补となる分子は、疾患に対する薬効や体内动态などを含む、多数の特性を同时に最适化することが求められます。近年、このような分子を効率的に设计するために、分子の特性を予测する础滨（特性予测础滨）と分子构造を生成する础滨（分子生成础滨）を组み合わせた分子设计手法が开発されています。これらの手法を用いた分子设计においては、复数の特性が望ましいと予测される分子であっても、実际には予测が外れることがあるため、各特性予测础滨の信頼度を考虑することが重要です。しかし、それぞれの特性予测础滨の信頼度を适切に设定するための基準が存在しないため、信頼度を考虑した分子设计は困难でした。そこで本研究では、特性予测础滨の信頼度を探索的に调整することで、予测の信頼度を保ちつつ多数の特性を最适化する手法を开発しました（図1）。本手法を用いてがんの治疗薬の设计を试みたところ、市贩されている薬を础滨によって再设计することに成功しました。本研究は、実践的な医薬品设计における分子生成础滨の活用の促进に寄与することが期待されます。
図1. 開発手法の概要 特性予測AIの信頼度を探索的に調整しながら分子を生成する。信頼度の調整では、信頼度は
可能な限り高く維持される（図中赤枠）。
可能な限り高く維持される（図中赤枠）。
吉泽 竜哉さんのコメント
この度は名誉ある赏を顶き、大変光栄に存じます。评価をしていただいた先生方、日本薬学会构造活性相関部会の関係者の皆様、シンポジウム実行委员の皆様に厚く御礼申し上げます。今回のシンポジウムでは、オンサイトでの开催が再开されたことで、私が过去に参加した际には実现しなかった创薬の専门家の方々と直接议论をする机会を得ることができました。また、その议论を通じて自身の研究の価値や课题を改めて认识することができました。この贵重な経験を粮に、今后とも研究に精进します。最后に、本研究の遂行や発表準备にあたりご指导いただきました、寺山先生をはじめとした生命情报科学研究室の皆様、共同研究者の先生方に、この场を借りて御礼申し上げます。
指导教员 寺山 慧准教授 からのコメント
2年连続での口头発表赏の受赏おめでとうございます！
吉泽さんの研究は、近年注目されているAIによる生成?設計における本質的な課題に切り込んだ挑戦的なものです。いわゆる生成AIであれば、何でも自由に生成できるというわけではありません。そのため手に入るデータ（学習したデータ）の範囲で、何が生成可能か？何を妥協すればどこまで生成できるか？を考える必要があります。今回の研究では創薬を題材に、分子生成モデルを使ってその問いにチャレンジしてくれました。
前回受賞した研究でも同様でしたが、本研究も吉泽さんが主体的に研究を先導し、非常に良い成果を出してくれました。今後もさらに研究を発展させてくれるものと期待しています。
この度は名誉ある赏を顶き、大変光栄に存じます。评価をしていただいた先生方、日本薬学会构造活性相関部会の関係者の皆様、シンポジウム実行委员の皆様に厚く御礼申し上げます。今回のシンポジウムでは、オンサイトでの开催が再开されたことで、私が过去に参加した际には実现しなかった创薬の専门家の方々と直接议论をする机会を得ることができました。また、その议论を通じて自身の研究の価値や课题を改めて认识することができました。この贵重な経験を粮に、今后とも研究に精进します。最后に、本研究の遂行や発表準备にあたりご指导いただきました、寺山先生をはじめとした生命情报科学研究室の皆様、共同研究者の先生方に、この场を借りて御礼申し上げます。
指导教员 寺山 慧准教授 からのコメント
2年连続での口头発表赏の受赏おめでとうございます！
吉泽さんの研究は、近年注目されているAIによる生成?設計における本質的な課題に切り込んだ挑戦的なものです。いわゆる生成AIであれば、何でも自由に生成できるというわけではありません。そのため手に入るデータ（学習したデータ）の範囲で、何が生成可能か？何を妥協すればどこまで生成できるか？を考える必要があります。今回の研究では創薬を題材に、分子生成モデルを使ってその問いにチャレンジしてくれました。
前回受賞した研究でも同様でしたが、本研究も吉泽さんが主体的に研究を先導し、非常に良い成果を出してくれました。今後もさらに研究を発展させてくれるものと期待しています。