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ビックデータ創薬
「京」による医薬品開発効率の抜本的解決
実験の代わりにコンピューター上で結合をシミュレーションする
⇒ 開発費用の削減への期待
現状のコンピュータ創薬技術は医薬品開発効率の抜本的な解決になっていない
計算時間がかかるため、全ての化合物を計算するのは不可能
化合物とタンパク質の結合予測の超高速化
「京」の圧倒的な計算機パワーで医薬品開発効率の抜本的な解決を目指す
CGBVS法:Chemical Genomics Based Virtual Screening
膨大なタンパク質と化合物の組合せを高速計算するために、パターン認識技術を適用
論文等で結合することが分かっているタンパク質と化合物の結合ペア(12万ペア)の機械学習
世界最大規模(189.3億ペア)の結合予測
631種の疾患原因タンパク質と3000万種の化合物の全組合せの計算を5時間45分で完了。
(汎用機では約2年かかる。)
以後、予測結果を基に、各製薬会社が独自に医薬品開発を行う
「京」が予測した結合パターン(予測結果)
実際の結合パターン(実験結果)
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