AI創薬 1時限目
2019.07.14
川崎市のキングスカイフロントで「AI創薬」という事業をやっているとの案内が来たのでお話を聞いてきました。
話自体は概要だけでしたが、化学分野でのディープラーニングの活用というとても面白いテーマです。
AI創薬というものを調べてみました。
■目的
・対象の病気に対する化合物(薬)を作る。
(新しい化合物を作る。類似した化合物を作る。)
■ハード
・キングスカイフロントでは東工大のスーパーコンピューター「TSUBAME」を使っている。
・普通はGPUを積んだPCでよい。GPUがなくてもOKだが、処理に時間がかかる。
■ソフト
[rdkit]
・オープンソースのライブラリで、python、C++に対応。
・RDKitでは分子はMolオブジェクトとして扱う。Molオブジェクトは「SMILES形式」から作成する。
・「SMILES形式」とは分子構造を文字列で表記したもの。これによりプログラムで扱いやすくなる。便利。
例)ベンゼン
C1=CC=CC=C1
・化合物にする情報は、PubChemからAPI取得できる。化合物名を指定し、SMILE文字列を取得したりする。
・Python用のオープンソースのライブラリ。
・分子構造から値を予測するためのフレームワーク。
tensorflowを使って溶解度予測などの回帰分析をする。
予測をするためにはあらかじめ化合物は「SMILES形式」にしておく。
・Windows環境ではインストールがうまくいかなかったので、Ubuntu16にて動作を確認した。
■今後
弊社のような規模のIT企業が「AI創薬」をやるのは現実的ではないのかもしれないが、一般教養として知っておこうかと思う。
deepchemを使って遊んでみる。
最新記事
- APIサービスをどう作るか
- C++による組込みプログラミング
- CUDAでGPUプログラミング
- BERTでチャットボット
- 脆弱性チェックツール
- Flutterでデスクトップアプリ
- MMPoseを使って姿勢推定(骨格検知)
- Laravel Livewire3を使ってみる
- Lineミニアプリ
- RustとPHPのパフォーマンス比較
- ボクシングをモーションキャプチャー
- Virtualbox上のUbuntuにDocker環境を作れ・・・
- AWSでのIPv6対応
- AWSのRDSでブルー/グリーンデプロイ
- 20年ぶりにCOBOL
- フィッシングメールのソースを見る
- GCPのVertex AIの注意点
- Azure AZ-900 に合格
- 数年ぶりにRubyを触る
- Godotはunityの代わりになるのか?