特許ウォッチ

公開番号2025127934
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-02
出願番号2024024940
出願日2024-02-21
発明の名称予測制御プログラム、情報処理装置および予測制御方法
出願人富士通株式会社,国立研究開発法人理化学研究所
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G16B 15/20 20190101AFI20250826BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】多様な3次元構造の原子構造モデルを予測する予測制御プログラム、情報処理装置および予測制御方法を提供する。
【解決手段】有機化合物の配列情報から当該有機化合物の3次元構造を予測する構造予測モデル11の予測制御プログラムであって、構造予測モデル11から予測結果として出力される予測構造に対応した3次元密度マップm1と、3次元密度マップm1と異なる実測された3次元密度マップm0との差が小さくなるように、構造予測モデル11の中間特徴量を変化させる処理をコンピュータに実行させる。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
有機化合物の配列情報から当該有機化合物の３次元構造を予測する構造予測モデルの予測制御プログラムであって、
前記構造予測モデルから予測結果として出力される予測構造に対応した第１限定情報と、前記第１限定情報と異なる第２限定情報との差が小さくなるように、前記構造予測モデルの中間特徴量を変化させる
処理をコンピュータに実行させる予測制御プログラム。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記変化させる処理は、前記差の逆伝播で得られる勾配を用いて、前記構造予測モデルの中間特徴量を変化させる
ことを特徴とする請求項１に記載の予測制御プログラム。
【請求項３】
前記変化させる処理は、密度保存則を満たす補間式または球対象ガウス型分布による近似式のいずれか１つを用いて、前記予測構造を前記第１限定情報に変換し、
前記第１限定情報と、前記第２限定情報との差を計算する
ことを特徴とする請求項１に記載の予測制御プログラム。
【請求項４】
前記差を計算する処理は、相互相関、Ｌ２ノルムまたはＬ１ノルムのいずれか１つを用いて、前記差を計算する
ことを特徴とする請求項３に記載の予測制御プログラム。
【請求項５】
前記差を計算する処理は、さらに、前記差を用いた前記予測構造に対する制約を示す第１の目的関数に、前記有機化合物の制約を示す第２の目的関数を付加した目的関数を計算する
ことを特徴とする請求項４に記載の予測制御プログラム。
【請求項６】
前記差を計算する処理は、前記第１の目的関数に領域分割の粗密混合を用いる
ことを特徴とする請求項５に記載の予測制御プログラム。
【請求項７】
前記予測構造と前記第２限定情報とが適合する剛体変換を決定する前処理を実行し、
前記変化させる処理は、新たに前記構造予測モデルから予測結果として出力される予測構造に前記剛体変換を適用する
ことを特徴とする請求項１に記載の予測制御プログラム。
【請求項８】
前記前処理を実行する処理は、さらに、予測する３次元構造が多量体の場合、前記予測構造の鎖への剛体変換を点群位置合わせで求め、
変化させる処理は、新たに前記構造予測モデルから予測結果として出力される予測構造に前記剛体変換を適用する
ことを特徴とする請求項７に記載の予測制御プログラム。
【請求項９】
前記第１限定情報および前記第２限定情報は、電子顕微鏡由来の３次元密度マップ、Ｘ線解析由来の３次元密度マップまたは全原子構造モデルの原子座標のいずれか１つである
ことを特徴とする請求項１に記載の予測制御プログラム。
【請求項１０】
有機化合物の配列情報から当該有機化合物の３次元構造を予測する構造予測モデルを制御する情報処理装置であって、
前記構造予測モデルから予測結果として出力される予測構造に対応した第１限定情報と、前記第１限定情報と異なる第２限定情報との差が小さくなるように、前記構造予測モデルの中間特徴量を変化させる制御部
を有することを特徴とする情報処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測制御プログラム、情報処理装置および予測制御方法に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
アミノ酸配列から原子構造を予測する技術が開示されている（非特許文献１、２参照）。例えば、ＡｌｐｈａＦｏｌｄ２やＯｐｅｎＦｏｌｄ、ＲｏｓｅＴＴＡＦｏｌｄなどの機械学習モデルは、入力されるアミノ酸配列に対して、タンパク質の原子構造（全原子構造モデル）のうち典型的な３次元構造を１つ出力する。
【０００３】
図８は、ＡｌｐｈａＦｏｌｄ２の機械学習モデルを示す参考図である。図８に示すように、ＡｌｐｈａＦｏｌｄ２の機械学習モデルは、アミノ酸配列を示すＩｎｐｕｔＳｅｑｕｅｎｃｅを入力すると、タンパク質の典型的な構造として１つの３Ｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅを出力する。
【０００４】
ところで、創薬においては、タンパク質の原子構造の予測は、重要な要素技術である。創薬への応用のためには、典型的な３次元構造以外の多様な３次元構造の予測が求められる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０００－２２９９９４号公報
【非特許文献】
【０００６】
Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold書誌情報：https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2
Yosuke Oyama, Akihiro Tabuchi, Atsushi Tokuhisa, "Accelerating AlphaFold2 Inference of Protein Three-Dimensional Structure on the Supercomputer Fugaku", FlexScience '23: Proceedings of the 13th Workshop on AI and Scientific Computing at Scale using Flexible ComputingAugust 11 ,2023, Pages 1－9, (https://doi.org/10.1145/3589013.3596674)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来技術が示す機械学習モデルでは、典型的な原子構造を１つ出力するだけであるので、多様な３次元構造を予測することができない。
【０００８】
１つの側面では、本発明は、多様な３次元構造を予測できる予測制御プログラム、情報処理装置および予測制御方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
１つの側面にかかる予測制御プログラムは、有機化合物の配列情報から当該有機化合物の３次元構造を予測する構造予測モデルの予測制御プログラムであって、前記構造予測モデルから予測結果として出力される予測構造に対応した第１限定情報と、前記第１限定情報と異なる第２限定情報との差が小さくなるように、前記構造予測モデルの中間特徴量を変化させる処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１０】
多様な３次元構造を予測できる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許