TeachOpenCADD goes Deep Learning: Open-source Teaching Platform Exploring Molecular DL Applications

TeachOpenCADD goes Deep Learning: Open-source Teaching Platform Exploring Molecular DL Applications

**1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？**
TeachOpenCADDは、新薬の開発におけるコンピュータ支援薬物設計(CADD）に関する課題を解決するための無料のオンラインプラットフォームです。その背景には、深層学習の薬剤設計への抜群の影響力があります。研究課題としては、分子の深層学習タスクへの理解と応用が中心です。

**2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？**
プラットフォームは、ディープラーニングとその薬物設計への応用についての概観を提供し、分子についての多種多様な表現の使用をハイライトしています。その目的は、ユーザーが最先端のディープラーニングテクニックとして、異なるニューラルネットワークアーキテクチャをどのように利用するかを理解し、自己学習することを促進することです。

**3. 本研究の着想に至った経緯や，関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？**
薬物設計の分野では、AI技術、特に深層学習の方法が急速に進化しています。このプラットフォームは、その分野での最新の進歩を共有し、専門家だけでなく初心者も深層学習を使って薬物設計に取り組むことを可能にするためのツールです。

**4. 本研究で何をどのように，どこまで明らかにした？**
プラットフォームは、深層学習の概要とその薬物設計への応用を提供し、分子についての様々な表現法の使用をハイライトしています。また、グラフニューラルネットワーク（GNN）、等変量グラフニューラルネットワーク（EGNN）、再帰ニューラルネットワーク（RNN）など、様々なニューラルネットワークアーキテクチャを紹介し、これらを使って分子の性質や活動を予測するモデルを開発する方法を示しています。

**5. 本研究の有効性はどのように検証した？**
特に提供された教材は、Quantum Machine 9 (QM9)、ChEMBL、Kinase Inhibitor BioActivity (KiBA)といったデータセットを活用し、予測モデルを作成する方法を示すことで、有効性を証明しています。