こんにちは、富山大学工学部人工知能研究室の博士課程2年の張子航です。研究テーマは、AI手法を用いて創薬の開始などの工学的最適化問題を解決することです。
創薬には、吸収、分布、代謝、排泄、毒性（ADMET）などの薬の機能を理解する必要があります。従来、薬剤師は高価で時間のかかる実験を通じてこれを検証していました。しかし、分子構造とグラフ構造のトポロジー的類似性を活用し、グラフ・ニューラル・ネットワーク（GNN）を用いることで、タンパク質の機能予測が可能です。新しい疾患に関するデータは乏しいことが多いため、メタ学習が重要です。メタ学習は、小さなサンプルデータから学習するための新しい方法を提供します。これにより、モデルを微調整して新しいタスクに迅速に適応させることが可能となります。私の研究では、GNNやメタ学習のテクニックを用いて、効率的な創薬プロセスの実現を目指しています。