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化合物の合成経路を網羅的に設計する「東京大学 新領域創成科学研究科　メディカル情報生命専攻 津田研究室」発の逆合成解析アルゴリズム。化合物の合成経路の候補となる解を重複なく出力した上で、それらを評価し最適な経路設計を提案します。

特徴

化合物の合成経路の候補となる解を重複なく網羅的に出力

囲碁AIや将棋AIなどでも活用されているような「AND/OR木探索」を、逆合成解析の合成経路設計に応用。目的となる化合物の合成ルートを網羅的に探索することで、人間が思いつかなかった経路を見つけることができます。

精度の高いスコアリングにより、優れた合成経路を効率よく提案

出力された様々な経路を評価し、スコアが上位のものを取り出すことで、効率の良い逆合成解析を実現します。また、ニーズに合わせて、逆合成経路の出力を自由に設定できる機能や、出力される数十万経路の中から不要な経路を自動で弾く機能も搭載しています。

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導入事例

逆合成解析アルゴリズムを用いた合成経路設計

クライアント	製薬会社様
課題	創薬現場において、ある医薬品を治験入りさせるまでに、一つのプロジェクトで数千もの新規化合物が生成されているが、合成経路の設計には多くの試行錯誤を必要するため、試薬や研究にかける時間など非常に多くのコストが投下されていました。また、経路設計は研究者の勘と経験に強く依存しており、ノウハウの継承がうまく行っていませんでした。
解決方法と導入後の成果	化合物の合成経路を網羅的に設計する逆合成解析アルゴリズムを導入。これまで試行錯誤を繰り返していた化合物プロセスが大幅に省力化され、試薬の消費量削減に繋がりました。また、これまで属人化していた経路設計ノウハウの管理・継承が円滑にできるようになりました。

活用範囲

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