富士通、化学構造式のみで化合物の特性を予測する「SCIQUICK-DT」を提供開始

　当社は、グラフ構造データを学習する独自の説明可能なディープラーニング技術「Deep Tensor（ディープ テンソル）」を活用し、化学構造式のみで化合物の特性を予測するほか、標準の学習モデルに加え、製薬会社が希望する化合物データを学習したモデルを構築するサービス「FUJITSU Digital Laboratory Platform SCIQUICK-DT（サイクイックディーティー）」（以下、「SCIQUICK-DT」）を9月2日より提供開始します。

　従来、新薬開発に必要な代謝安定性や経口吸収性などの化合物の特性予測において、学習モデルの作成には機械学習を活用した手法が用いられていますが、化合物に関する膨大な実験データの整理や、化学構造式の数値化が必要となっていました。

　「SCIQUICK-DT」は、化学構造式における原子のつながり方の特徴をグラフ構造データとして「Deep Tensor」に学習させておくことにより、化学構造式を入力するだけで、代謝安定性や経口吸収性などを予測でき、それらの特性を引き出す重要な要因を判別することが可能になります。また、オプションのモデル構築サービスは、製薬会社が希望する評価項目に合わせて収集した化合物のデータを学習させることで、独自の学習モデルを構築することが可能です。

　これにより、製薬会社は新薬開発の初期段階において精度高く実用性や安全性の評価が可能となるほか、求めたい化合物の特性に合わせて化学構造式をスムーズに改変（リデザイン）することが可能となります。

　当社は「SCIQUICK-DT」の提供を通じて、新薬開発の早期化に貢献し、あらゆる人々のウェルビーイング（注1）な暮らしをサポートする「Healthy Living」の取り組みを推進していきます。

注1　ウェルビーイング：生活者に身体的、精神的、社会的に良好な状態をとどけること。