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最新研究をサクっとキャッチアップできる「今週の5本」シリーズ。今週の創薬AI編では、以下の5つの最新研究に注目していきます！

今週のラインナップ
1. 効果的な既存薬の転用をＡＩで予測
2. 最適な薬物設計をＡＩで予測
3. 化合物間の相互作用をＡＩで予測
4. タンパク質構造をＡＩで予測
5. がん患者に特有の遺伝子をＡＩで予測

効果的な既存薬の転用をＡＩで予測

薬物転用とは、すでに承認された薬の新しい用途を見つけることであり、費用と時間のかかる創薬プロセスを効率化することができます。例えば、現在では、COVID-19の治療に既存薬の転用が期待されています。薬物を効果的に転用するには、どの薬物がどのタンパク質の標的になっているのかを知ることが重要です。

オーストラリアのディーキン大学の研究者らは、薬物と標的タンパク質の親和性（DTA）予測のために、GraphDTAと呼ばれる新しい深層学習モデルを開発しました。その結果、ある固有の分子構造を持つ薬物は、常にDTAの予測が容易である傾向を発見しました。今後は、薬物を3Dで表すことで、モデルのパフォーマンスがさらに向上することが期待されます。

ソース：GraphDTA: Predicting drug–target binding affinity with graph neural networks.

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最適な薬物設計をＡＩで予測