ディープラーニングで薬剤代謝の結果を予測する計算ツール「Metabolite Translator」を報告。
ディープラーニングと大規模な反応データセットを利用し、医薬品の作用機序を予測する。毒性の確認に有効になる。肝臓の酵素に焦点を当てた既存の手法と比べると、より一般的な代謝反応を踏まえて結果を予測しているのが特徴。
酵素が化学物質の構造を破壊したり、結合を形成したりして、毒性を持つものなどに変化させることがある。従来法では、肝臓の酵素に焦点を当てており、限界もあった。あまり一般的ではない酵素による代謝も踏まえた包括的な薬剤代謝の研究を可能とする。
2020年10月米国研究。
DOI: 10.1039/D0SC02639E (Edge Article) Chem. Sci., 2020, Advance Article
