NISTEP注目科学技術 - 2020_E759
概要
AI創薬は現時点でも盛んに研究されているが、今後かなり急速に創薬の研究を変えていく可能性がある。創薬研究では、①これまでに膨大な化合物の構造と生物学的な活性の相関に関する研究が行われており、かなりのビッグデータが蓄積されている、②リガンドー生体分子の相互作用は物理的なルールに基づいておりそれらを駆使したパラメーターを設定できる、等の理由によりAIとの相性がよい。今後、標的生体分子に対し、AIを利用してより効率よくリガンドを設計することが可能になると思われる。
キーワード
2020年調査にはこの項目はありません。
| ID | 2020_E759 |
|---|---|
| 調査回 | 2020 |
| 注目/兆し |
2020 ※2020年調査にはこの項目はありません。区別のため、便宜上 「2020」 としています。 |
| 所属機関 | 公的機関 |
| 専門分野 | ライフサイエンス |
| 専門度 | - 2020年調査にはこの項目はありません。 |
| 実現時期 | 10年未満 |
| 分析データ 推定科研費審査区分（中区分） | 62 （応用情報学） |
| 分析データ クラスタ | 6 （分子生物学/診断・治療） |
研究段階
2020年調査にはこの項目はありません。
インパクト
2020年調査にはこの項目はありません。
必要な要素
ビッグデータは豊富に存在するが、論文などで発表されているものは、かなりの量のネガティブデーターが捨てられており、バイアスがかかっている。通常、論文、特許には記載されない捨てられたネガティブデータも含めた包括的なデータの収集を行う必要がある。