WO2020054841A1 - 化合物探索方法、化合物探索プログラム、記録媒体、及び化合物探索装置 - Google Patents

化合物探索方法、化合物探索プログラム、記録媒体、及び化合物探索装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2020054841A1
WO2020054841A1 PCT/JP2019/036074 JP2019036074W WO2020054841A1 WO 2020054841 A1 WO2020054841 A1 WO 2020054841A1 JP 2019036074 W JP2019036074 W JP 2019036074W WO 2020054841 A1 WO2020054841 A1 WO 2020054841A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
physical property
candidate
candidate structure
property value
adoption
Prior art date
Application number
PCT/JP2019/036074
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
淳 中林
Original Assignee
富士フイルム株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 富士フイルム株式会社 filed Critical 富士フイルム株式会社
Priority to CN201980059942.8A priority Critical patent/CN112689878A/zh
Priority to JP2020546219A priority patent/JP7116186B2/ja
Priority to EP19860042.1A priority patent/EP3852114A4/en
Publication of WO2020054841A1 publication Critical patent/WO2020054841A1/ja
Priority to US17/192,034 priority patent/US20210193274A1/en
Priority to IL281387A priority patent/IL281387A/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N99/00Subject matter not provided for in other groups of this subclass
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16CCOMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C20/00Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
    • G16C20/60In silico combinatorial chemistry
    • G16C20/64Screening of libraries
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16CCOMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C20/00Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
    • G16C20/50Molecular design, e.g. of drugs
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/12Computing arrangements based on biological models using genetic models
    • G06N3/126Evolutionary algorithms, e.g. genetic algorithms or genetic programming
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N7/00Computing arrangements based on specific mathematical models
    • G06N7/01Probabilistic graphical models, e.g. probabilistic networks
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16CCOMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C20/00Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
    • G16C20/40Searching chemical structures or physicochemical data
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16CCOMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C20/00Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
    • G16C20/30Prediction of properties of chemical compounds, compositions or mixtures
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16CCOMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C20/00Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
    • G16C20/70Machine learning, data mining or chemometrics

Definitions

  • the present invention relates to a compound search method, a compound search program, a recording medium, and a compound search device, and more particularly to a technique for searching for a structure of a compound having desired physical properties.
  • Non-Patent Document 1 discloses a structure search by solving an inverse problem.
  • a target of a property value is given, (1) a plurality of initial structures (chemical structures) are generated, (2) each structure is changed at random, and (3) a property value of each structure is estimated.
  • a structure having a property value close to a target is obtained by adopting or rejecting a change in the structure based on the distance between the property value and the target value (in this process, (2) to (4) ) Is repeated).
  • FIG. 21 is a diagram showing a search result of a compound having a first excitation energy (57.2 kcal / mol) corresponding to a wavelength of 500 nm (calculation by ZINDO using quantum chemical calculation software “Gaussian16” The average value of the top 100 compounds in was plotted).
  • the search immediately falls into a local minimum (a state in which the physical property value goes away from the target value no matter how the structure is slightly changed), and the search is slowed down.
  • FIG. 22 is a conceptual diagram showing the algorithm of the particle filter.
  • the weight is calculated based on the physical property values from the initial state shown in FIG. 22A, the state shown in FIG.
  • the restoration extraction is performed based on the weight from this state (extraction of the same structure is permitted)
  • the structures C and D whose physical property values are far from the target are removed as shown in part (c) of FIG.
  • FIG. 23 is a table showing an example of the relationship between the initial structural formula of the compound (left column) and the structural formula of the tenth trial (right column), even though various structures were provided in the initial state. This shows a state where only similar structures have been obtained after repeated trials.
  • the physical property value approaches the target value, but the diversity of the search structure decreases, the search falls into a local minimum, and even if the trial is repeated, the local minimum state is obtained. Cannot escape (the final structure cannot be reached).
  • the conventional technology has not been able to efficiently search for the structure of a compound.
  • the present invention has been made in view of such circumstances, and an object of the present invention is to provide a compound search method, a compound search program, a recording medium, and a compound search device capable of efficiently searching for the structure of a compound.
  • a compound searching method provides a chemical structure of one or more compounds, one or more physical property values in the chemical structure, and a target value of the physical property value.
  • An input step of inputting, a candidate structure obtaining step of obtaining a candidate structure by changing a chemical structure, a physical property value calculating step of calculating a physical property value of the candidate structure, and a candidate structure adopting step of adopting or rejecting the candidate structure Performing a first adoption process of determining whether or not to adopt the candidate structure based on whether or not the physical property value of the candidate structure is approaching the target value of the physical property value due to a change in the chemical structure; If the candidate structure is not adopted by the adoption process, whether or not to adopt the candidate structure is determined by whether or not the structural diversity of the structure group composed of the chemical structure and the candidate structure is increasing due to a change in the chemical structure.
  • the method includes a candidate structure adopting step to be performed, and a control step of repeating processing in the input step, candidate structure acquiring step, physical property value calculating step, and candidate structure adopting step until an end condition is satisfied.
  • a first adoption process of determining whether to adopt the candidate structure based on whether or not the physical property value of the candidate structure is approaching the target value of the physical property value due to a change in the chemical structure is performed, If the candidate structure is not adopted as a result of the first adoption process, a second adoption process for determining the adoption based on whether the structural diversity is increasing is performed, and the first adoption process and the second adoption process are performed. If the candidate structure is not adopted as a result of the adoption process, the rejection process is performed to reject the change in the chemical structure and return to the chemical structure before the change, so escape from the local minimum based on the diversity of the structure And the structure of a compound having a desired property value (target value) can be efficiently searched for.
  • the “chemical structure” includes, in addition to the structure in the initial state (initial structure), a structure in which the initial structure has been changed by repeating the processing.
  • a compound search method provides a chemical structure of one or more compounds, one or more physical property values in the chemical structure, and a target value of the physical property value.
  • a second adoption process for determining whether to adopt the candidate structure based on whether or not the structural diversity of the group of structures constituted by the chemical structure and the candidate structure has increased due to a change in the chemical structure.
  • the candidate structure is not adopted by the second adoption process, whether or not the candidate structure is adopted is determined by whether or not the physical property value of the candidate structure is approaching the target value of the physical property value due to a change in the chemical structure. Based on If the candidate structure is not adopted by the first and second adoption processes, a rejection process of rejecting the change in the chemical structure and returning to the chemical structure before the change is performed.
  • the method includes a candidate structure adopting step to be performed, and a control step of repeating processing in the input step, candidate structure acquiring step, physical property value calculating step, and candidate structure adopting step until an end condition is satisfied.
  • whether to adopt the candidate structure is determined based on whether or not the structural diversity of the group of structures constituted by the chemical structure and the candidate structure is increased due to a change in the chemical structure. If the candidate structure is not adopted by the second adoption process, whether or not the candidate structure is adopted is determined whether the physical property value of the candidate structure approaches the target value of the physical property value due to a change in the chemical structure.
  • a first recruitment process is performed based on whether or not the candidate structure has not been adopted by the first recruitment process and the second recruitment process. Perform rejection processing to return to the structure. That is, the order of the first and second adoption processes is different from that of the first embodiment (the contents of the first and second adoption processes are the same as in the first embodiment). According to such an embodiment, as in the first embodiment, escape from the local minimum is promoted based on the diversity of the structure, and the structure of a compound having a desired physical property value (target value) is efficiently searched. be able to.
  • the candidate structure adoption step the difference between the physical property value of the candidate structure and the target value of the physical property value (first If the absolute value of the difference is equal to or smaller than the absolute value of the difference (second difference) between the physical property value of the chemical structure and the target value of the physical property value, a process of adopting the candidate structure is performed, and the physical property value of the candidate structure and the physical property value If the absolute value of the difference between the target value of the chemical structure (first difference) is greater than the absolute value of the difference between the physical property value of the chemical structure and the target value of the physical property value (second difference), the physical property value of the candidate structure Based on the difference (first difference) between the target structure and the target value of the physical property value, a first function is used to calculate a first adoption probability, and a process of adopting the candidate structure with the first adoption probability is performed.
  • the absolute value of the first difference when the absolute value of the first difference is equal to or smaller than the absolute value of the second difference, it is a case where the physical property value has not moved away from the target value due to a change in the structure, and a candidate structure is employed.
  • the absolute value of the first difference is larger than the absolute value of the second difference, it means that the physical property value is far from the target value due to a change in the structure, and is adopted with the first adoption probability.
  • the first function is an absolute value of a difference (first difference) between a physical property value of the candidate structure and a target physical property value, and a physical property of the chemical structure. It is a monotonically decreasing function for the difference (third difference) between the absolute value of the difference (second difference) between the value and the target value of the physical property value.
  • the adoption probability decreases as the third difference increases (ie, as the physical property value moves away from the target value due to a structural change).
  • a compound search method provides a chemical structure of one or more compounds, one or more physical property values in the chemical structure, and a target value of the physical property value.
  • the fifth mode is different from the first and second modes in that the first and second calculation processes are performed in parallel and the candidate structure is adopted based on the first and second adoption probabilities.
  • escape from the local minimum is promoted based on the diversity of the structure, and the structure of a compound having a desired physical property value (target value) is efficiently converted. Can be searched.
  • the absolute value of the difference between the physical property value of the candidate structure and the target value of the physical property value is the physical property value of the chemical structure and the target value of the physical property value. If the difference is less than or equal to the absolute value of the difference, the candidate structure is processed, and the absolute value of the difference between the physical property value of the candidate structure and the target value of the physical property value is the physical property value of the chemical structure and the target value of the physical property value.
  • the structural diversity of the first structural group constituted by the chemical structure before the change is at least once.
  • the difference between the structural diversity of the second structure group constituted by the chemical structures after the change of the chemical structure is calculated as the amount of increase or decrease.
  • the structural diversity of the first structure group including at least a part of the structure group after at least one change is obtained.
  • the difference between the sex and the structural diversity of the second structure group obtained by adding the candidate structure to the first structure group is calculated as an increase / decrease amount.
  • the first function is an absolute value of a difference between a physical property value of the candidate structure and a target physical property value, and a physical property value and a physical property of the chemical structure. It is a monotonically decreasing function for the difference between the absolute value of the difference between the value and the target value.
  • the second function is a monotonically increasing function with respect to the amount of increase or decrease in structural diversity.
  • the target structure in any one of the first to tenth aspects, is generated by adding or deleting an atom or an atomic group to or from the chemical structure, Let the structure be a candidate structure.
  • An eleventh aspect specifies a method for generating a target structure. Note that addition or deletion may be performed in units of one atom or in units of atomic groups (a group of two or more atoms).
  • the control step when the number of times the chemical structure is changed reaches a specified number, and / or the candidate structure When the physical property value reaches the target value, it is determined that the termination condition is satisfied, and the processing of the input step, the candidate structure obtaining step, the physical property value calculating step, and the candidate structure adopting step is ended.
  • the twelfth aspect specifically defines an end condition.
  • the compound search program according to the thirteenth aspect of the present invention causes a computer to execute the compound search method according to any one of the first to twelfth aspects.
  • the structure of a compound having a desired property value can be efficiently searched for by the compound searching method according to any one of the first to twelfth aspects.
  • the “computer” in the thirteenth aspect can be realized by using one or more various processors such as a CPU (Central Processing Unit).
  • a recording medium according to a fourteenth aspect of the present invention is a non-transitory and computer-readable recording medium, and is used when a command stored in the recording medium is read by a computer.
  • the program according to the thirteenth aspect is executed by a computer.
  • the recording medium according to the fourteenth aspect can be realized by recording the computer-readable code of the program according to the twelfth aspect.
  • a compound searching device includes a chemical structure of one or more compounds, one or more physical property values in the chemical structure, and a target value of the physical property value. And an input unit for inputting, a candidate structure obtaining unit for obtaining a candidate structure by changing a chemical structure, a physical property value calculating unit for calculating a physical property value of the candidate structure, and a candidate structure adopting unit for adopting or rejecting the candidate structure.
  • the fifteenth aspect similarly to the first aspect, the structure of a compound having desired properties can be efficiently searched.
  • the compound searching device according to the fifteenth aspect may further include the same configuration as the third to fourth and seventh to twelfth aspects.
  • a compound searching device includes a chemical structure of one or more compounds, one or more physical property values in the chemical structure, and a target value of the physical property value. And an input unit for inputting, a candidate structure obtaining unit for obtaining a candidate structure by changing a chemical structure, a physical property value calculating unit for calculating a physical property value of the candidate structure, and a candidate structure adopting unit for adopting or rejecting the candidate structure. And a second adoption process for determining whether to adopt the candidate structure based on whether or not the structural diversity of the group of structures constituted by the chemical structure and the candidate structure has increased due to a change in the chemical structure.
  • the candidate structure is not adopted by the second adoption process, whether or not the candidate structure is adopted is determined by whether or not the physical property value of the candidate structure is approaching the target value of the physical property value due to a change in the chemical structure.
  • Judge based on No. 1 is adopted, and if the candidate structure is not adopted by the first and second adoption processes, a candidate for performing a rejection process of rejecting a change in the chemical structure and returning to the chemical structure before the change is rejected. It has a structure adopting unit and a control unit that repeats processing in the input unit, the candidate structure acquiring unit, the physical property value calculating unit, and the candidate structure adopting unit until the termination condition is satisfied.
  • the structure of a compound having desired properties can be efficiently searched.
  • the compound searching device according to the sixteenth aspect may further include the same configuration as the third to fourth and seventh to twelfth aspects.
  • a compound searching apparatus includes a chemical structure of one or more compounds, one or more physical property values in the chemical structure, and a target value of the physical property value. And an input unit for inputting, a candidate structure obtaining unit for obtaining a candidate structure by changing a chemical structure, a physical property value calculating unit for calculating a physical property value of the candidate structure, and a candidate structure adopting unit for adopting or rejecting the candidate structure.
  • candidate structure A recruitment process is performed based on the first recruitment probability and the second recruitment probability. If the candidate structure is not adopted as a result of the recruitment process, the change in the chemical structure is rejected by rejecting the change in the chemical structure.
  • the seventeenth aspect similarly to the fifth aspect, the structure of a compound having desired properties can be efficiently searched. Note that the same configuration as in the sixth to twelfth aspects may be further included in the compound searching device according to the seventeenth aspect.
  • the structure of a compound can be searched efficiently.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of the compound searching device according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of the processing unit.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the procedure of the compound search method.
  • FIG. 4 is a diagram showing a change in the chemical structure in the example.
  • FIG. 5 is a diagram showing a group of chemical structures before and after the change.
  • FIG. 6 is a diagram showing the calculation results of extended @ fingerprint for the chemical structure before and after the change.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining a variety of structures.
  • FIG. 8 is a diagram showing a state in which a structural change is adopted.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a state in which a structural change is rejected.
  • FIG. 8 is a diagram showing a state in which a structural change is adopted.
  • FIG. 10 is a diagram showing evaluation results of structural changes for the structure group.
  • FIG. 11 is a diagram showing a chemical structure having a physical property value closest to a target value.
  • FIG. 12 is a diagram showing how the chemical structure changes as the process is repeated.
  • FIG. 13 is a diagram showing another chemical structure having target physical property values.
  • FIG. 14 is a diagram showing Bayesian estimation and search results according to the present invention.
  • FIG. 15 is a diagram showing Bayes estimation and a change in ⁇ max according to the present invention.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating Bayes estimation and structural diversity according to the present invention.
  • FIG. 17 is a diagram showing the number of trials required to achieve the goals for the two diversity evaluation methods.
  • FIG. 11 is a diagram showing a chemical structure having a physical property value closest to a target value.
  • FIG. 12 is a diagram showing how the chemical structure changes as the process is repeated.
  • FIG. 13 is a diagram showing another chemical structure having target physical property values.
  • FIG. 18 is a table showing the results of a structure search when methyl yellow is included in the comparison target of diversity.
  • FIG. 19 is a flowchart illustrating a procedure of the compound searching method according to the second embodiment.
  • FIG. 20 is a flowchart illustrating a procedure of the compound searching method according to the third embodiment.
  • FIG. 21 is a diagram showing a situation where the conventional method falls into a local minimum.
  • FIG. 22 is a diagram illustrating a state where the diversity of the structure is reduced in the conventional method.
  • FIG. 23 is a diagram showing a state in which the diversity of the structure has been reduced by the conventional method.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a compound searching device 10 (compound searching device) according to the first embodiment.
  • the compound searching device 10 includes a processing unit 100, a storage unit 200, a display unit 300, and an operation unit 400, and is connected to each other to transmit and receive necessary information.
  • These components may be installed in various forms. Each component may be installed in one place (in one housing, one room, or the like), or may be installed in a remote place and connected via a network. May be connected.
  • the compound searching device 10 is connected to an external server 500 and an external database 510 via a network 1000 such as the Internet, and can acquire necessary information such as input data.
  • FIG. 2 is a diagram showing a configuration of the processing unit 100.
  • the processing unit 100 includes an input unit 102 (input unit), a candidate structure acquisition unit 104 (candidate structure acquisition unit), a physical property value calculation unit 106 (physical property calculation unit), a candidate structure adoption unit 108 (candidate structure adoption unit), and a control unit. 110 (control section), display control section 112 (display control section), CPU 120 (CPU: Central Processing Unit), ROM 122 (ROM: Read Only Memory), and RAM 124 (RAM: Random Access Memory). The procedure of the compound search method using these units of the processing unit 100 will be described later in detail. The processing in each unit is performed under the control of the CPU 120.
  • the function of each unit of the processing unit 100 described above can be realized by using various processors.
  • the various processors include, for example, a CPU that is a general-purpose processor that executes software (program) to realize various functions.
  • the various processors described above include a programmable logic device (GPU) that can change the circuit configuration after manufacturing such as a GPU (Graphics Processing Unit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array) that is a processor specialized in image processing. Programmable Logic Device (PLD) is also included.
  • the above-mentioned various processors also include a dedicated electric circuit which is a processor having a circuit configuration specifically designed to execute a specific process such as an ASIC (Application ⁇ Specific ⁇ Integrated ⁇ Circuit).
  • ASIC Application ⁇ Specific ⁇ Integrated ⁇ Circuit
  • each unit may be realized by one processor or may be realized by a plurality of same or different processors (for example, a plurality of FPGAs, a combination of a CPU and an FPGA, or a combination of a CPU and a GPU). Further, a plurality of functions may be realized by one processor. As an example in which a plurality of functions are configured by one processor, first, as represented by a computer such as a client or a server, one processor is configured by a combination of one or more CPUs and software. May be realized as a plurality of functions. Second, as represented by a system-on-chip (SoC), there is a form in which a processor that realizes the functions of the entire system with one integrated circuit (IC) chip is used.
  • SoC system-on-chip
  • the various functions are configured using one or more of the above-described various processors as a hardware structure.
  • the hardware structure of these various processors is more specifically an electric circuit (circuitry) in which circuit elements such as semiconductor elements are combined.
  • These electric circuits may be electric circuits that realize the above-described functions by using a logical operation, a logical product, a logical negation, an exclusive logical sum, and a logical operation in which these are combined.
  • a processor-readable code (computer-readable code) of the software to be executed is transferred to a non-transitory recording medium (recording medium) such as a ROM 122 (see FIG. 2).
  • Media a non-transitory recording medium
  • the software stored in the non-transitory storage medium includes a program for executing the compound search method according to the present invention (compound search program), and when a command stored in the storage medium is read by a computer, The instructions cause the computer to execute the compound search program.
  • the code may be recorded on a non-temporary recording medium such as various magneto-optical recording devices and semiconductor memories instead of the ROM 122.
  • the RAM 124 is used as a temporary storage area, and it is also possible to refer to, for example, data stored in an unillustrated EEPROM (Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory).
  • the storage unit 200 includes a non-transitory recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disk), a hard disk (Hard Disk), and various semiconductor memories, and a control unit thereof.
  • a non-transitory recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disk), a hard disk (Hard Disk), and various semiconductor memories, and a control unit thereof.
  • the chemical structure (initial structure, candidate structure) of the compound and its physical property values Etc. can be stored.
  • the display unit 300 includes a monitor 310 (display device), and can display an input image, information stored in the storage unit 200, a result of processing by the processing unit 100, and the like.
  • the operation unit 400 includes a keyboard 410 and a mouse 420 as an input device and / or a pointing device, and a user can perform operations necessary for executing the compound search method according to the present invention through these devices and the screen of the monitor 310. It can be performed.
  • the user can specify, for example, a process start instruction, a target value of a physical property value, a parameter used for the first function and the second function, and the number of repetitions.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the procedure of the compound search method according to the present invention.
  • the input unit 102 inputs a chemical structure (initial structure) of one or more compounds, one or more physical values in the chemical structure (initial structure), and a target value of the physical values (step S1010: Input process). These data may be those stored in the storage unit 200, or may be obtained from the external server 500 and the external database 510 via the network 1000. The type of data to be input may be determined according to a user's instruction input via the operation unit 400.
  • the initial structure may be one or plural.
  • the physical property value may be one or plural.
  • a method for giving the physical property values a method with a high throughput such as using a result of quantum chemical calculation, molecular dynamics calculation, or machine learning is preferable. On the other hand, if there is no practical problem in the throughput of compound synthesis and physical property measurement, actually measured values can be used.
  • the candidate structure obtaining unit 104 obtains a candidate structure by randomly changing the chemical structure (step S1020: candidate structure obtaining step).
  • any method may be used as long as it can change the chemical structure.
  • a method can be used in which a target structure is generated by adding or deleting atoms or atomic groups to or from a chemical structure, and the target structure is set as a candidate structure.
  • this method includes (A) a step of preparing a reference compound database for evaluating synthesis suitability and a compound structure (chemical structure), and (B) adding an atom or an atomic group to the compound structure, or And selecting (C) adding an atom to the compound structure, and bonding a new atom to an atom selected from the atoms contained in the compound structure.
  • a step of deleting the selected atom from the atoms included in the compound structure to obtain a modified compound structure a step of deleting the selected atom from the atoms included in the compound structure to obtain a modified compound structure, and (D) synthesizing the modified compound structure Determining the suitability based on the information in the compound database; and (E) stochastically allowing the modification if the modified compound structure has synthesis suitability, and allowing the modified compound structure to have synthesis suitability. If not, generating a compound structure comprising: a step of stochastically rejecting the modification; and (F) a step of repeating steps (B) to (E) until the compound structure that has passed through step (E) satisfies the termination condition. Is the way.
  • the generated candidate structure may be displayed on the monitor 310 (display device) by the display control unit 112.
  • a structure whose physical property value is close to the target value among the structures generated last time is included in a compound database (structure group) for evaluating synthesis suitability.
  • One or more may be added to make it easier to gradually generate a structure having a physical property value close to the target value in step S1020.
  • the physical property value calculation unit 106 calculates the physical property value of the candidate structure (the structure changed in step S1020) (step S1030: physical property value calculating step). For the calculation of the physical property values, it is preferable to use the same method as when estimating the physical property values of the initial structure.
  • the candidate structure adoption unit 108 determines whether or not the physical property value is approaching the target value (Step S1040: candidate structure adoption step). Specifically, when the physical property value before the structural change is f0, the physical property value after the structural change is f1 and the target physical property value is F,
  • and estimates the probability p1 P1 (d).
  • the monotonically decreasing function P1 (d) is the “first function” (the absolute value of the difference between the physical property value of the candidate structure and the target physical property value, and the physical property value of the chemical structure and the target physical property value) in the present invention.
  • the probability p1 corresponds to the “first adoption probability” in the present invention.
  • is a hyperparameter, and the degree of monotonous decrease can be adjusted by changing the value of ⁇ .
  • the value of the parameter may be changed by a user's instruction input via the operation unit 400.
  • n objectives n physical property values input in step S1010
  • a function represented by the following equation (2) and equation (3) can be used as an index indicating each objective.
  • the candidate structure adoption unit 108 uses a suitably generated random number to proceed to step S1070 with probability p1, adopts a structural change, and proceeds to step S1055 with probability (1 ⁇ p1). That is, in step S1050, the candidate structure adoption unit 108 adopts the candidate structure with the first adoption probability (first adoption process).
  • the reason why the stochastic processing is performed is to prevent the local minimum value from dropping.
  • the local minimum is a state in which the physical property value goes away from the target value no matter how the structure is changed.In order to escape from the local minimum and reach the global minimum, the physical property value always goes away from the target value through a structural change There is a need. Such a path can be secured by the above-described stochastic processing.
  • the candidate structure adoption unit 108 determines whether or not to adopt the candidate structure by determining whether or not to adopt the candidate structure. Whether or not the change has increased the structural diversity of the structure group constituted by the chemical structure and the candidate structure due to the change "(steps S1055, S1060, S1070).
  • a function that gives structural diversity of the structure group S is denoted as V (S). V (S) assumes a larger value as the structural diversity increases.
  • step S1060 second adoption process.
  • step S1070 ascends structural change; second adoption process
  • step S1080 rejects structural change with probability (1-p2) Return to structure; reject processing.
  • the monotone increasing function P2 (dv) corresponds to the “second function” in the present invention
  • the probability p2 corresponds to the “second adoption probability” in the present invention.
  • step S1060 If diversity decreases; No in step S1055, the process proceeds to step S1080 (reject structural change and return to original structure; reject processing).
  • the structure group Sprev is a structure group (first structure group) composed of an initial structure and a chemical structure after at least one change, and the structure group Scurr adds a candidate structure to the first structure group.
  • a second structure group may include at least a part of the initial structure and the structure group after at least one change.
  • V (Sprev) and V (Scurr) are the structural diversity of the structural groups Sprev and Scurr, respectively, and dv indicates the amount of increase or decrease in the structural diversity due to the structural change.
  • this condition can be designated when it is desired to obtain as many structures with higher performance as possible.
  • existing library compounds having high performance are difficult to use for some reason (e.g., easily decomposed, toxic, etc.)
  • these can be added to Sprev to conduct a structure search.
  • a structure with a lower performance is extracted and is referred to as Sprev
  • a “higher-performance structure having a structural characteristic different from the existing lower-performance structure” is likely to be selected.
  • the diversity of the higher-performing structure group obtained by this search may be lower than when the higher-performance structure is extracted, but since the search proceeds to avoid the lower-performance structure, the search itself It is thought that it can be accelerated.
  • the structure finally obtained may be different due to the selection of Sprev.
  • the following definition based on the Tanimoto coefficient (one of the indices indicating the similarity of compounds) can be considered (various other definitions are possible). Is). Specifically, the structure s is represented by a fingerprint of a bit string (a sequence of 0s or 1s) (converted into a fixed-length vector according to a certain rule of the compound, and various generation methods are known). Assuming that the value is Fs, the definition of the Tanimoto coefficient is expressed by the following equation (4).
  • Ts, s' is 1 when Fs and Fs' completely match, and 0 when Fs and Fs' do not match at all. Therefore, Ts, s 'is an index indicating the similarity between the structure s and the structure s'. Since what is desired is the degree of dissimilarity, the degree of dissimilarity vs, s 'between the structure s and the structure s' is defined by the following equation (5).
  • the dissimilarity of the structure group S (that is, the structural diversity of the structure group) can be defined by the following equation (6).
  • V (S) takes a value from 0 to 1, and the larger the value, the higher the structural diversity of the structure group.
  • a function represented by the following equation (7) can be used as the monotonically increasing function P2 (dv) with respect to the increase / decrease amount dv of the structural diversity.
  • ⁇ v and Cv are hyperparameters, and the degree of monotonic increase can be adjusted by changing the values. The values of these parameters may be changed by a user's instruction input via the operation unit 400.
  • Cv means “the probability of adopting the structural change when the structural change sufficiently improves the diversity”.
  • the control unit 110 determines whether or not the termination condition is satisfied (step S1090: control process). For example, when the number of times of changing the chemical structure (the number of trials) reaches the specified number of times and / or when the property value of the candidate structure reaches the target value, it is determined that “the end condition is satisfied”. it can. In the case where a plurality of chemical structures and / or physical property values have been calculated, the calculation may be terminated “if there is at least one chemical structure and / or physical property value,” or “all structures and / or physical properties”. And / or repeat the trial until the physical property value reaches the target.
  • control unit 110 repeats the processing from step S1020 to step S1080 (input step, candidate structure acquisition step, physical property value calculation step, candidate structure adoption step) until the end condition is satisfied (while step S1090 is No), and the end condition is satisfied. Is satisfied (Yes in step S1090), the processing of the compound search method ends (step S1100).
  • the compound searching device 10 As described above, according to the compound searching device 10, the compound searching method, the recording medium, and the compound searching program according to the first embodiment, the escape from the local minimum is promoted, and the convergence of the property values is accelerated. Thus, the structure of a compound having desired physical properties can be efficiently searched.
  • search for dye> The present invention will be specifically described with reference to examples. Also in this embodiment, the search can be performed by the compound searching device 10 (compound searching device) shown in FIGS. 1 and 2 and the flowchart (processing of the compound searching method and the compound searching program) shown in FIG.
  • ⁇ Input process> 25 phenols are provided as an initial structure as shown in FIG. Considering ⁇ max (maximum absorption wavelength) as the physical property value, the target value is set to 367 nm. After optimizing the structure at PM6 level, calculate ⁇ max with ZINDO. The software for quantum chemistry calculation "Gaussian16" was used for the calculation. These processes correspond to step S1010 (input process) in the flowchart of FIG.
  • step S1020 candidate structure acquisition step.
  • a method of changing the structure a method of adding or deleting an atom or an atomic group to or from a chemical structure to generate a target structure and use the target structure as a candidate structure can be used as in the first embodiment. For example, it is assumed that the first structure has changed from the portion (b) of FIG. 4 to the portion (c).
  • ⁇ Candidate structure adoption process first adoption process> It is determined whether or not the physical property value is approaching the target value (step S1040: first adoption process).
  • 167 (nm)
  • 160 (nm)
  • the probability p1 (first probability) is calculated from the physical property value and the target value by the above-described first function (monotonically decreasing function P1 (d) with respect to the third difference d).
  • step S1060 calculation of probability p2; second adoption process.
  • step S1060 the amount of increase or decrease in structural diversity is calculated, and the probability p2 (second adoption probability) is calculated using the above-described second function. Note that, as shown in FIG. 5, the initial structure group is S0, and the structure group considering the first structural change is S1.
  • step S1060 if a structural change is to be adopted, the process proceeds to step S1070. Then, the first structural change is formally adopted, and benzene is registered as a new structure (see FIG. 8). Similar processing is performed for the other 24 structures.
  • step S1060 if the structural change has not been adopted in step S1060, the process proceeds to step S1080, and the structure is returned to that before the structural change as shown in FIG. 9 (reject structural change; rejection processing).
  • the structure group shown in FIG. 10 is obtained.
  • the phenol having the initial structure as it is is obtained as a result of rejecting the structural change in step S1060 (using structural change with probability p2) and proceeding to step S1080.
  • FIG. 12 shows how the structure and ⁇ max change when the above processing is repeated.
  • ⁇ max matched the target, and it was confirmed that a compound having target physical properties could be obtained by solving the inverse problem in the present invention.
  • the structure that appeared in the 113th trial is a real compound called methyl yellow. Since the physical property value has reached the target, the process may be terminated here, but it is assumed that the search is further continued here. Then, it is assumed that the upper limit of the number of trials is set to 500 times, and the process is terminated when the number of trials reaches the upper limit of 500 times (that is, the end condition is satisfied here) (Yes in step S1090). In this case, the process proceeds to step S1100; control process). By the 500 trials, a number of compound structures expected to have the target ⁇ max could be obtained in addition to the above-mentioned methyl yellow (for example, in the portions (a) and (b) of FIG. 13). Structure shown).
  • Bayesian estimation is often used as another method.
  • the result calculated using a particle filter which is a kind of Bayesian estimation, is compared with the result obtained in the present invention.
  • the ⁇ max of the top 50 compounds among the compounds obtained up to the 500th trial is shown together with the results of the present invention (see FIG. 14).
  • Bayesian estimation only a few compounds having ⁇ max equal to the target value were obtained, but in the present invention, all of the top 50 compounds had ⁇ max equivalent to the target value. Therefore, it can be said that "the present invention can perform a structure search more efficiently than Bayesian estimation”.
  • the search efficiency has been significantly improved as compared with the commonly used Bayesian estimation method.
  • the structural diversity of the resulting compound also became higher.
  • FIG. 17 shows the result of calculating the mean square error of the top 20 compounds (the first, second,..., In order of physical property values close to the target value) with the target ⁇ max (367 nm) in each trial.
  • the “evaluation method of structural diversity (part 1)” or the “evaluation method of structural diversity (part 2) “mean square error ⁇ 100 (nm 2 )” in about 20 trials. was achieved.
  • Sprev was set as “the top 100 physical properties close to the target values among the structures generated in the past trials”.
  • FIG. 18 shows a structure search result when methyl yellow (an example of the “existing library compound” described above) is included in the diversity comparison target.
  • methyl yellow was not generated and many candidate compounds having low similarity to methyl yellow (small Tanimoto coefficient) were obtained.
  • the numerical values in FIG. 18 are the values at the 500th trial.
  • the Tanimoto coefficient is one of indexes indicating the similarity of the structure of a compound, and takes a value from 0 to 1 (similarity is higher as 1 is closer).
  • the first adoption process is performed first, and if the candidate structure is not adopted by the first adoption process, the second adoption process is performed.
  • the second adoption process is performed.
  • the second adoption process is performed first, and if the candidate structure is not adopted by the second adoption process, the first adoption process is performed.
  • the configuration of the compound searching device can employ the configuration shown in FIGS. 1 and 2 as in the first embodiment.
  • FIG. 19 is a flowchart showing the processing of the compound search method and the compound search program according to the second embodiment.
  • steps for performing the same processing as in FIG. 3 are denoted by the same step numbers, and detailed description thereof will be omitted.
  • a non-transitory computer-readable recording medium that causes the computer to execute the program according to the flowchart of FIG. 19 when the instructions stored in the recording medium are read by the computer is also a second recording medium. It is one mode of an embodiment.
  • step S1040 If the candidate structure adoption unit 108 (candidate structure adoption unit) determines No (the physical property value is not approaching the target value) in step S1040, the process proceeds to step S1052.
  • the content of step S1052 (second adoption process) is the same as that of step S1055 in FIG. 3, and the candidate structure adoption unit 108 performs the above-described “structural diversity evaluation method (1)” or “structural diversity evaluation”.
  • Method (2) can evaluate structural diversity.
  • step S1052 the process proceeds to step S1057, and the candidate structure adoption unit 108 calculates the probability p2 (second adoption probability) using the monotone increasing function P2 (dv) as in step S1060 of FIG. 2).
  • the candidate structure adoption unit 108 employs a structural change with the probability p2 using appropriately generated random numbers (step S1070: second adoption processing). If the structural change has not been adopted in step S1057, the flow advances to step S1062.
  • step S1062 the candidate structure adoption unit 108 calculates the probability p1 (first adoption probability) from the physical property values and the target values in the same manner as in step S1050 (first adoption process), and uses an appropriately generated random number.
  • the structure change is adopted with the probability p1 (step S1070: first adoption processing). If the structural change is rejected, the process proceeds to step S1080, and the candidate structure adoption unit 108 rejects the structural change and returns to the original structure (rejection processing). Note that, even if the determination is negative in step S1052 (when the structural diversity has not increased), the structural change is not rejected immediately, but leaves room for adoption based on the physical property values and the target values (step S1052). Proceed to S1062).
  • the adoption probability according to the flowchart of FIG. 19 is equivalent to that of FIG.
  • the configuration of the compound searching device can employ the configuration shown in FIGS. 1 and 2 as in the first embodiment.
  • FIG. 20 is a flowchart showing the processing of a compound search method and a compound search program according to the third embodiment. Steps in FIG. 20 that perform the same processing as in FIG. 3 are assigned the same step numbers, and detailed descriptions thereof are omitted. Further, a non-transitory computer-readable recording medium that causes a computer to execute the program according to the flowchart of FIG. 20 when a command stored in the recording medium is read by the computer is also a third recording medium. It is one mode of an embodiment.
  • step S1040 If the candidate structure adoption unit 108 (candidate structure adoption unit) determines No (the physical property value is not approaching the target value) in step S1040, the process proceeds to step S1054.
  • step S1054 the candidate structure adoption unit 108 calculates the probability p1 (first adoption probability) by the same method as in steps S1050 and S1062 described above (first calculation process).
  • step S1059 the candidate structure adoption unit 108 increases the structural diversity by the “evaluation method of structural diversity (1)” or the “evaluation method of structural diversity (2)” as in steps S1055 and S1052. Can be determined.
  • step S1064 the probability p2 (second adoption probability) is calculated by the same method as in steps S1060 and S1057 (second calculation process), and step S1065 is performed. Proceed to. Note that the first calculation process and the second calculation process may be performed at the same time or one of them may be performed first. However, whether or not to adopt the candidate structure is determined after the probabilities p1 and p2 are calculated. to decide.
  • the candidate structure adoption unit 108 determines whether to adopt a candidate structure based on the probability p1 (first adoption probability) and the probability p2 (second adoption probability) (employment process).
  • the candidate structure adopting unit 108 can adopt the candidate structure with, for example, “the larger probability of the probabilities p1 and p2”.
  • the candidate structure adoption unit 108 proceeds to step S1070 with such a probability (employment probability) to adopt a candidate structure (employment process), and proceeds to step S1080 with (1 ⁇ employment probability) to reject the structural change and reject the original structure. Return to structure (rejection processing).

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Pharmacology & Pharmacy (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本発明は化合物の構造を効率的に探索できる化合物探索方法、化合物探索プログラム、記録媒体、及び化合物探索装置を提供することを目的とする。第1の態様に係る化合物探索方法では、化学構造の変化により候補構造の物性値が物性値の目標値に近づいているか否かに基づいて判断する第1の採用処理を行い、第1の採用処理の結果候補構造が採用されなかった場合は、構造多様性が増加しているか否かに基づいて判断する第2の採用処理を行い、第1の採用処理及び第2の採用処理の結果、候補構造が採用されなかった場合は化学構造の変化を棄却して変化をさせる前の化学構造に戻す棄却処理を行うので、構造の多様性を向上させてローカルミニマムからの脱出を促進し、所望の物性値(目標値)を有する化合物の構造を効率的に探索することができる。

Description

化合物探索方法、化合物探索プログラム、記録媒体、及び化合物探索装置
 本発明は化合物探索方法、化合物探索プログラム、記録媒体、及び化合物探索装置に関し、特に所望の物性値を有する化合物の構造を探索する技術に関する。
 所望の物性値を有する化合物の構造の探索は従来、主として「順問題」(問題の原因としての分子構造を与えて、結果である物性値を求める)を解くことにより行われてきたが、近年のインフォマティクスの発展に伴い「逆問題」(物性値を与えて、その物性値を有する分子構造を求めること)の解法についての研究が急速に進められている。逆問題を解くことによる構造の探索については、例えば非特許文献1が知られている。非特許文献1では、物性値の目標を与え、(1)複数の初期構造(化学構造)を生成し、(2)各構造をランダムに変化させ、(3)各構造の物性値を見積もり、(4)物性値と目標値の距離を基準に構造の変化を採用または棄却して、目標に近い物性値を有する構造を求めることが記載されている(この過程で、(2)から(4)の処理が繰り返される)。
"Bayesian molecular design with a chemical language"、Hisaki Ikebata他、[2018年7月23日検索]、インターネット(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28281211)
 非特許文献1に記載のiqspr(Inverse Quantitative Structure-Property Relationship)では探索効率がすぐに低下してしまうという問題があった。例えば、図21は波長500nmに対応する第1励起エネルギー(57.2kcal/mol)を持つ化合物の探索結果を示す図である(量子化学計算用ソフトウェア“Gaussian16”を用いてZINDOにより計算し、各試行における上位100化合物の平均値をプロットした)。iqsprでは図21に示すように探索がすぐにローカルミニマム(構造をどのように微小変化させても物性値が目標値から遠ざかる状態)に陥ってしまい、探索が鈍化する。このように探索が鈍化する原因は、構造更新のアルゴリズム(ベイズ推定に基づく粒子フィルタ)に存在する。図22は粒子フィルタのアルゴリズムを示す概念図であり、同図の(a)部分に示す初期状態から物性値に基づいて重みを計算すると同図の(b)部分に示す状態になる。この状態から重みに基づいて復元抽出を行う(同じ構造の抽出を許容する)と、図22の(c)部分に示すように物性値が目標から遠かった構造C,Dが除去される。
 また、図23は化合物の初期構造式(左側の列)と10試行目の構造式(右側の列)との関係の例を示す表であり、初期状態で多様な構造を与えたにもかかわらず試行を繰り返すうちに類似の構造ばかりになった状態を示している。図21~23に示すように、ベイズ推定に基づく構造更新では物性値は目標値に近づくが探索用構造の多様性が減少し、探索がローカルミニマムに陥って、試行を繰り返してもローカルミニマム状態を中々脱出することができない(最終的な構造に到達できない)。
 このように、従来の技術は化合物の構造を効率的に探索できるものではなかった。
 本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、化合物の構造を効率的に探索できる化合物探索方法、化合物探索プログラム、記録媒体、及び化合物探索装置を提供することを目的とする。
 上述した目的を達成するため、本発明の第1の態様に係る化合物探索方法は、一つまたは複数の化合物の化学構造と、化学構造における一つまたは複数の物性値と、物性値の目標値と、を入力する入力工程と、化学構造を変化させて候補構造を得る候補構造取得工程と、候補構造の物性値を算出する物性値算出工程と、候補構造を採用または棄却する候補構造採用工程であって、候補構造を採用するか否かを化学構造の変化により候補構造の物性値が物性値の目標値に近づいているか否かに基づいて判断する第1の採用処理を行い、第1の採用処理により候補構造が採用されなかった場合は、候補構造を採用するか否かを化学構造の変化により化学構造及び候補構造により構成される構造群の構造多様性が増加しているか否かに基づいて判断する第2の採用処理を行い、第1の採用処理及び第2の採用処理により候補構造が採用されなかった場合は化学構造の変化を棄却して変化をさせる前の化学構造に戻す棄却処理を行う候補構造採用工程と、終了条件を満たすまで、入力工程、候補構造取得工程、物性値算出工程、及び候補構造採用工程における処理を繰り返させる制御工程と、を有する。
 第1の態様では、候補構造を採用するか否かを化学構造の変化により候補構造の物性値が物性値の目標値に近づいているか否かに基づいて判断する第1の採用処理を行い、第1の採用処理の結果候補構造が採用されなかった場合は、構造多様性が増加しているか否かに基づいて採用を判断する第2の採用処理を行い、第1の採用処理及び第2の採用処理の結果、候補構造が採用されなかった場合は化学構造の変化を棄却して変化をさせる前の化学構造に戻す棄却処理を行うので、構造の多様性に基づいてローカルミニマムからの脱出を促進し、所望の物性値(目標値)を有する化合物の構造を効率的に探索することができる。
 なお第1の態様及び以下の各態様において、「化学構造」は初期状態における構造(初期構造)に加えて、初期構造が処理の繰り返しにより変化した構造を含む。
 上述した目的を達成するため、本発明の第2の態様に係る化合物探索方法は、一つまたは複数の化合物の化学構造と、化学構造における一つまたは複数の物性値と、物性値の目標値と、を入力する入力工程と、化学構造を変化させて候補構造を得る候補構造取得工程と、候補構造の物性値を算出する物性値算出工程と、候補構造を採用または棄却する候補構造採用工程であって、候補構造を採用するか否かを化学構造の変化により化学構造及び候補構造により構成される構造群の構造多様性が増加しているか否かに基づいて判断する第2の採用処理を行い、第2の採用処理により候補構造が採用されなかった場合は、候補構造を採用するか否かを化学構造の変化により候補構造の物性値が物性値の目標値に近づいているか否かに基づいて判断する第1の採用処理を行い、第1の採用処理及び第2の採用処理により候補構造が採用されなかった場合は化学構造の変化を棄却して変化をさせる前の化学構造に戻す棄却処理を行う候補構造採用工程と、終了条件を満たすまで、入力工程、候補構造取得工程、物性値算出工程、及び候補構造採用工程における処理を繰り返させる制御工程と、を有する。
 第2の態様では、候補構造を採用するか否かを化学構造の変化により化学構造及び候補構造により構成される構造群の構造多様性が増加しているか否かに基づいて判断する第2の採用処理を行い、第2の採用処理により候補構造が採用されなかった場合は、候補構造を採用するか否かを化学構造の変化により候補構造の物性値が物性値の目標値に近づいているか否かに基づいて判断する第1の採用処理を行い、第1の採用処理及び第2の採用処理により候補構造が採用されなかった場合は化学構造の変化を棄却して変化をさせる前の化学構造に戻す棄却処理を行う。すなわち、第1,第2の採用処理の順序が第1の態様と異なる(第1,第2の採用処理の内容は第1の態様と同様である)。このような態様によっても、第1の態様と同様に、構造の多様性に基づいてローカルミニマムからの脱出を促進し、所望の物性値(目標値)を有する化合物の構造を効率的に探索することができる。
 第3の態様に係る化合物探索方法は第1または第2の態様において、候補構造採用工程では、第1の採用処理として、候補構造の物性値と物性値の目標値との差分(第1の差分)の絶対値が化学構造の物性値と物性値の目標値との差分(第2の差分)の絶対値以下である場合は候補構造を採用する処理を行い、候補構造の物性値と物性値の目標値との差分(第1の差分)の絶対値が化学構造の物性値と物性値の目標値との差分(第2の差分)の絶対値より大きい場合は、候補構造の物性値と物性値の目標値との差分(第1の差分)に基づいて第1の関数により第1の採用確率を算出し、候補構造を第1の採用確率で採用する処理を行う。第2の態様では、第1の差分の絶対値が第2の差分の絶対値以下である場合は、構造の変化により物性値が目標値に対し遠ざかっていない場合であり、候補構造を採用する。これに対し第1の差分の絶対値が第2の差分の絶対値より大きい場合は、構造の変化により物性値が目標値に対し遠ざかっている場合であり、第1の採用確率で採用する。
 第4の態様に係る化合物探索方法は第3の態様において、第1の関数は候補構造の物性値と物性値の目標値との差分(第1の差分)の絶対値と、化学構造の物性値と物性値の目標値との差分(第2の差分)の絶対値と、の差分(第3の差分)に対する単調減少関数である。第3の態様では、第1の関数は第3の差分に対する単調減少関数なので、第3の差分が大きくなるほど(すなわち、構造の変化により物性値が目標値から遠ざかるほど)採用確率が減少する。
 上述した目的を達成するため、本発明の第5の態様に係る化合物探索方法は、一つまたは複数の化合物の化学構造と、化学構造における一つまたは複数の物性値と、物性値の目標値と、を入力する入力工程と、化学構造を変化させて候補構造を得る候補構造取得工程と、候補構造の物性値を算出する物性値算出工程と、候補構造を採用または棄却する候補構造採用工程であって、化学構造の変化によって候補構造の物性値が物性値の目標値に近づいているか否かに基づいて、候補構造の採用に用いる第1の採用確率を算出する第1の算出処理と、化学構造の変化によって化学構造及び候補構造により構成される構造群の構造多様性が増加しているか否かに基づいて、候補構造の採用に用いる第2の採用確率を算出する第2の算出処理と、を行い、候補構造を第1の採用確率及び第2の採用確率に基づいて採用する採用処理を行い、採用処理の結果、候補構造が採用されなかった場合は、化学構造の変化を棄却して変化をさせる前の化学構造に戻す棄却処理を行う候補構造採用工程と、終了条件を満たすまで、入力工程、候補構造取得工程、物性値算出工程、及び候補構造採用工程における処理を繰り返させる制御工程と、を有する。
 第5の態様は、第1,第2の算出処理を並行に行い、第1,第2の採用確率に基づいて候補構造を採用する点が第1,第2の態様と異なる。このような態様によっても、第1,第2の態様と同様に、構造の多様性に基づいてローカルミニマムからの脱出を促進し、所望の物性値(目標値)を有する化合物の構造を効率的に探索することができる。
 第6の態様に係る化合物探索方法は第5の態様において、候補構造採用工程では、候補構造の物性値と物性値の目標値との差分の絶対値が化学構造の物性値と物性値の目標値との差分の絶対値以下である場合は候補構造を採用する処理を行い、候補構造の物性値と物性値の目標値との差分の絶対値が化学構造の物性値と物性値の目標値との差分の絶対値より大きい場合は、候補構造の物性値と物性値の目標値との差分に基づいて第1の関数により第1の採用確率を算出する処理と、構造群の構造多様性の増減量を算出し、増減量に基づいて第2の関数により第2の採用確率を算出する処理と、を行う。
 第7の態様に係る化合物探索方法は第4または第6の態様において、候補構造採用工程では、変化をする前の化学構造により構成される第1の構造群の構造多様性と、少なくとも1回の変化をした後の化学構造により構成される第2の構造群の構造多様性と、の差分を増減量として算出する。
 第8の態様に係る化合物探索方法は第4または第6の態様において、候補構造採用工程では、少なくとも1回の変化をした後の構造群の少なくとも一部を含む第1の構造群の構造多様性と、第1の構造群に候補構造を加えた第2の構造群の構造多様性と、の差分を増減量として算出する。
 第9の態様に係る化合物探索方法は第3または第6の態様において、第1の関数は候補構造の物性値と物性値の目標値との差分の絶対値と、化学構造の物性値と物性値の目標値との差分の絶対値と、の差分に対する単調減少関数である。
 第10の態様に係る化合物探索方法は第4または第6の態様において、第2の関数は構造多様性の増減量に対する単調増加関数である。
 第11の態様に係る化合物探索方法は第1から第10の態様のいずれか1つにおいて、候補構造取得工程では、化学構造に原子または原子団を追加または削除して対象構造を生成し、対象構造を候補構造とする。第11の態様は対象構造の生成方法を規定するものである。なお、追加または削除は1原子単位で行ってもよいし、原子団(2以上の原子の集団)単位で行ってもよい。
 第12の態様に係る化合物探索方法は第1から第11の態様のうちいずれか1つにおいて、制御工程では、化学構造を変化させた回数が指定した回数に達した場合、及び/または候補構造の物性値が目標値に到達した場合に終了条件を満たしたと判定して入力工程、候補構造取得工程、物性値算出工程、及び候補構造採用工程の処理を終了させる。第12の態様は終了条件を具体的に規定するものである。
 上述した目的を達成するため、本発明の第13の態様に係る化合物探索プログラムは第1から第12の態様のいずれか1つに係る化合物探索方法をコンピュータに実行させる。第13の態様によれば、第1から第12の態様のいずれか1つに係る化合物探索方法により、所望の物性値を有する化合物の構造を効率的に探索することができる。なお、第13の態様における「コンピュータ」は、CPU(Central Processing Unit)等の各種プロセッサを1つ以上用いて実現することができる。
 上述した目的を達成するため、本発明の第14の態様に係る記録媒体は非一時的かつコンピュータ読取可能な記録媒体であって、記録媒体に格納された指令がコンピュータによって読み取られた場合に第13の態様に係るプログラムをコンピュータに実行させる。第14の態様に係る記録媒体は、第12の態様に係るプログラムのコンピュータ読み取り可能なコードを記録することにより実現することができる。
 上述した目的を達成するため、本発明の第15の態様に係る化合物探索装置は、一つまたは複数の化合物の化学構造と、化学構造における一つまたは複数の物性値と、物性値の目標値と、を入力する入力部と、化学構造を変化させて候補構造を得る候補構造取得部と、候補構造の物性値を算出する物性値算出部と、候補構造を採用または棄却する候補構造採用部であって、候補構造を採用するか否かを化学構造の変化により候補構造の物性値が物性値の目標値に近づいているか否かに基づいて判断する第1の採用処理を行い、第1の採用処理により候補構造が採用されなかった場合は、候補構造を採用するか否かを化学構造の変化により化学構造及び候補構造により構成される構造群の構造多様性が増加しているか否かに基づいて判断する第2の採用処理を行い、第1の採用処理及び第2の採用処理により候補構造が採用されなかった場合は化学構造の変化を棄却して変化をさせる前の化学構造に戻す棄却処理を行う候補構造採用部と、終了条件を満たすまで、入力部、候補構造取得部、物性値算出部、及び候補構造採用部における処理を繰り返させる制御部と、を有する。第15の態様によれば、第1の態様と同様に所望の特性を有する化合物の構造を効率的に探索することができる。なお、第15の態様に係る化合物探索装置に対し第3~第4,第7~第12の態様と同様の構成をさらに含めてもよい。
 上述した目的を達成するため、本発明の第16の態様に係る化合物探索装置は、一つまたは複数の化合物の化学構造と、化学構造における一つまたは複数の物性値と、物性値の目標値と、を入力する入力部と、化学構造を変化させて候補構造を得る候補構造取得部と、候補構造の物性値を算出する物性値算出部と、候補構造を採用または棄却する候補構造採用部であって、候補構造を採用するか否かを化学構造の変化により化学構造及び候補構造により構成される構造群の構造多様性が増加しているか否かに基づいて判断する第2の採用処理を行い、第2の採用処理により候補構造が採用されなかった場合は、候補構造を採用するか否かを化学構造の変化により候補構造の物性値が物性値の目標値に近づいているか否かに基づいて判断する第1の採用処理を行い、第1の採用処理及び第2の採用処理により候補構造が採用されなかった場合は化学構造の変化を棄却して変化をさせる前の化学構造に戻す棄却処理を行う候補構造採用部と、終了条件を満たすまで、入力部、候補構造取得部、物性値算出部、及び候補構造採用部における処理を繰り返させる制御部と、を有する。第16の態様によれば、第2の態様と同様に所望の特性を有する化合物の構造を効率的に探索することができる。なお、第16の態様に係る化合物探索装置に対し第3~第4,第7~第12の態様と同様の構成をさらに含めてもよい。
 上述した目的を達成するため、本発明の第17の態様に係る化合物探索装置は、一つまたは複数の化合物の化学構造と、化学構造における一つまたは複数の物性値と、物性値の目標値と、を入力する入力部と、化学構造を変化させて候補構造を得る候補構造取得部と、候補構造の物性値を算出する物性値算出部と、候補構造を採用または棄却する候補構造採用部であって、候補構造を採用する第1の採用確率を化学構造の変化により候補構造の物性値が物性値の目標値に近づいているか否かに基づいて算出する第1の算出処理と、候補構造を採用する第2の採用確率を化学構造の変化により化学構造及び候補構造により構成される構造群の構造多様性が増加しているか否かに基づいて算出する第2の算出処理と、を並行して行い、候補構造を第1の採用確率及び第2の採用確率に基づいて採用する採用処理を行い、採用処理の結果、候補構造が採用されなかった場合は、化学構造の変化を棄却して変化をさせる前の化学構造に戻す棄却処理を行う候補構造採用部と、終了条件を満たすまで、入力部、候補構造取得部、物性値算出部、及び候補構造採用部における処理を繰り返させる制御部と、を有する。第17の態様によれば、第5の態様と同様に所望の特性を有する化合物の構造を効率的に探索することができる。なお、第17の態様に係る化合物探索装置に対し第6~第12の態様と同様の構成をさらに含めてもよい。
 以上説明したように、本発明の化合物探索方法、化合物探索プログラム、記録媒体、及び化合物探索装置によれば、化合物の構造を効率的に探索することができる。
図1は、第1の実施形態に係る化合物探索装置の構成を示すブロック図である。 図2は、処理部の構成を示すブロック図である。 図3は、化合物探索方法の手順を示すフローチャートである。 図4は、実施例における化学構造の変化を示す図である。 図5は、変化前後の化学構造群を示す図である。 図6は、変化前後の化学構造についてのextended fingerprintの算出結果を示す図である。 図7は、構造の多様性を説明するための図である。 図8は、構造変化を採用する様子を示す図である。 図9は、構造変化を棄却する様子を示す図である。 図10は、構造群についての構造変化の評価結果を示す図である。 図11は、目標値に最も近い物性値を持つ化学構造を示す図である。 図12は、処理を繰り返すにつれて化学構造が変化していく様子を示す図である。 図13は、目標とする物性値を持つ他の化学構造を示す図である。 図14は、ベイズ推定及び本発明による探索結果を示す図である。 図15は、ベイズ推定及び本発明によるλmaxの変化の様子を示す図である。 図16は、ベイズ推定及び本発明による構造多様性を示す図である。 図17は、2つの多様性評価方法についての目標達成に必要な試行回数を示す図である。 図18は、多様性の比較対象にメチルイエローを入れた場合の構造探索の結果を示す表である。 図19は、第2の実施形態に係る化合物探索方法の手順を示すフローチャートである。 図20は、第3の実施形態に係る化合物探索方法の手順を示すフローチャートである。 図21は、従来の手法ではローカルミニマムに陥る様子を示す図である。 図22は、従来の手法では構造の多様性が減少する様子を示す図である。 図23は、従来の手法で構造の多様性が減少した状態を示す図である。
 以下、添付図面を参照しつつ、本発明に係る化合物探索方法、化合物探索プログラム、記録媒体、及び化合物探索装置の実施形態について詳細に説明する。
 <第1の実施形態>
 図1は第1の実施形態に係る化合物探索装置10(化合物探索装置)の構成を示すブロック図である。図1に示すように、化合物探索装置10は処理部100、記憶部200、表示部300、及び操作部400を備え、互いに接続されて必要な情報が送受信される。これらの構成要素については各種の設置形態を採用することができ、各構成要素が1箇所(1筐体内、1室内等)に設置されていてもよいし、離れた場所に設置されネットワークを介して接続されていてもよい。また、化合物探索装置10はインターネット等のネットワーク1000を介して外部サーバ500及び外部データベース510に接続され、入力データ等の必要な情報を取得することができる。
 <処理部の構成>
 図2は処理部100の構成を示す図である。処理部100は入力部102(入力部)、候補構造取得部104(候補構造取得部)、物性値算出部106(物性値算出部)、候補構造採用部108(候補構造採用部)、制御部110(制御部)、表示制御部112(表示制御部)、CPU120(CPU:Central Processing Unit)、ROM122(ROM:Read Only Memory)、及びRAM124(RAM:Random Access Memory)を備える。これら処理部100の各部を用いた化合物探索方法の手順については、詳細を後述する。なお、各部での処理はCPU120の制御の下で行われる。
 上述した処理部100の各部の機能は、各種のプロセッサ(processor)を用いて実現できる。各種のプロセッサには、例えばソフトウェア(プログラム)を実行して各種の機能を実現する汎用的なプロセッサであるCPUが含まれる。また、上述した各種のプロセッサには、画像処理に特化したプロセッサであるGPU(Graphics Processing Unit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)などの製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス(Programmable Logic Device:PLD)も含まれる。さらに、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路なども上述した各種のプロセッサに含まれる。
 各部の機能は1つのプロセッサにより実現されてもよいし、同種または異種の複数のプロセッサ(例えば、複数のFPGA、あるいはCPUとFPGAの組み合わせ、またはCPUとGPUの組み合わせ)で実現されてもよい。また、複数の機能を1つのプロセッサで実現してもよい。複数の機能を1つのプロセッサで構成する例としては、第1に、クライアント、サーバなどのコンピュータに代表されるように、1つ以上のCPUとソフトウェアの組合せで1つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の機能として実現する形態がある。第2に、システムオンチップ(System On Chip:SoC)などに代表されるように、システム全体の機能を1つのIC(Integrated Circuit)チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の機能は、ハードウェア的な構造として、上述した各種のプロセッサを1つ以上用いて構成される。さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路(circuitry)である。これらの電気回路は、論理和、論理積、論理否定、排他的論理和、及びこれらを組み合わせた論理演算を用いて上述した機能を実現する電気回路であってもよい。
 上述したプロセッサあるいは電気回路がソフトウェア(プログラム)を実行する際は、実行するソフトウェアのプロセッサ読み取り可能なコード(コンピュータ読み取り可能なコード)をROM122(図2を参照)等の非一時的記録媒体(記録媒体)に記憶しておき、プロセッサがそのソフトウェアを参照する。非一時的記録媒体に記憶しておくソフトウェアは、本発明に係る化合物探索方法を実行するためのプログラム(化合物探索プログラム)を含み、記録媒体に格納された指令がコンピュータによって読み取られた場合に、その指令がコンピュータに化合物探索プログラムを実行させる。ROM122ではなく各種光磁気記録装置、半導体メモリ等の非一時的記録媒体にコードを記録してもよい。ソフトウェアを用いた処理の際には例えばRAM124が一時的記憶領域として用いられ、また例えば不図示のEEPROM(Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory)に記憶されたデータを参照することもできる。
 <記憶部の構成>
 記憶部200はDVD(Digital Versatile Disk)、ハードディスク(Hard Disk)、各種半導体メモリ等の非一時的記録媒体及びその制御部により構成され、化合物の化学構造(初期構造、候補構造)及びその物性値等を記憶することができる。
 <表示部及び操作部の構成>
 表示部300はモニタ310(表示装置)を備えており、入力した画像、記憶部200に記憶された情報、処理部100による処理の結果等を表示することができる。操作部400は入力デバイス及び/またはポインティングデバイスとしてのキーボード410及びマウス420を含んでおり、ユーザはこれらのデバイス及びモニタ310の画面を介して、本発明に係る化合物探索方法の実行に必要な操作を行うことができる。ユーザは、例えば処理開始指示、物性値の目標値、第1の関数及び第2の関数に用いるパラメータ、繰り返し回数の指定を行うことができる。
 <化合物探索方法の手順>
 図3は本発明に係る化合物探索方法の手順を示すフローチャートである。
 <データの入力>
 入力部102は、一つまたは複数の化合物の化学構造(初期構造)と、化学構造(初期構造)における一つまたは複数の物性値と、物性値の目標値と、を入力する(ステップS1010:入力工程)。これらのデータは記憶部200に記憶されていたものを用いてもよいし、ネットワーク1000を介して外部サーバ500及び外部データベース510から取得してもよい。どのようなデータを入力するかを、操作部400を介したユーザの指示入力に応じて決定してもよい。初期構造は1つでもよいし複数でもよい。また、物性値も1つでもよいし複数でもよい。物性値を与える方法としては、量子化学計算や分子動力学計算、あるいは機械学習の結果を用いるなど、スループットの早い方法が望ましい。一方で、化合物の合成や物性測定のスループットに実用上の問題が無ければ、実測値を用いることも可能である。
 <候補構造の取得>
 候補構造取得部104は、化学構造をランダムに変化させて候補構造を得る(ステップS1020:候補構造取得工程)。この際、化学構造を変化させられる方法であれば何を用いてもよい。例えば、化学構造に原子または原子団を追加または削除して対象構造を生成し、対象構造を候補構造とする方法を用いることができる。この方法は、具体的には(A)合成適性を評価する基準の化合物データベース、及び化合物構造(化学構造)を準備する工程と、(B)化合物構造への原子または原子団の追加、または化合物構造からの原子の削除のいずれかを選択する工程と、(C)化合物構造への原子の追加を選択した場合、化合物構造に含まれる原子の中から選択された原子に新規原子を結合させ、または化合物構造への原子の削除を選択した場合、化合物構造に含まれる原子の中から選択された原子を削除し、改変された化合物構造を得る工程と、(D)改変された化合物構造の合成適性を、化合物データベースの情報に基づいて判断する工程と、(E)改変された化合物構造が合成適性を有する場合は改変を確率的に許容し、改変された化合物構造が合成適性を有さない場合は改変を確率的に棄却する工程と、(F)工程(E)を経た化合物構造が終了条件を満たすまで、工程(B)~(E)を繰り返す工程と、を備える化合物構造の生成方法である。なお、発生させた候補構造を表示制御部112によりモニタ310(表示装置)に表示させてもよい。また、後述するステップS1090からステップS1020に戻ってきたときに、前回発生させた構造の中で物性値が目標値に近かった構造を、合成適性を評価するための化合物データベース(構造群)に一つまたは複数追加し、ステップS1020において目標値に近い物性値を持つ構造を少しずつ発生させやすくすることもできる。
 <物性値の評価>
 物性値算出部106は、候補構造(ステップS1020で変化させた構造)の物性値を算出する(ステップS1030:物性値算出工程)。物性値の算出には、初期構造の物性値を見積もったときと同じ方法を用いることが好ましい。
 <第1の採用処理>
 候補構造採用部108は、物性値が目標値に近づいているか否かを判断する(ステップS1040:候補構造採用工程)。具体的には、構造変化前の物性値をf0、構造変化後の物性値をf1、物性値の目標値をFとしたときに、|F-f1|≦|F-f0|が成り立つ場合(候補構造の物性値と物性値の目標値との差分(第1の差分)の絶対値が化学構造の物性値と物性値の目標値との差分(第2の差分)の絶対値以下である場合)は、物性値が目標値に近づいている(遠ざかっていない)のでステップS1070へ進んで構造変化を採用する(第1の採用処理)。一方、|F-f1|>|F-f0|である場合(候補構造の物性値と物性値の目標値との差分(第1の差分)の絶対値が化学構造の物性値と物性値の目標値との差分(第2の差分)の絶対値より大きい場合)はステップS1050へ進む。
 ステップS1050(候補構造採用工程)では、候補構造採用部108は候補構造の物性値と物性値の目標値との差分に基づいて第1の関数により第1の採用確率を算出する(第1の採用処理)。具体的には、候補構造採用部108はd=|F-f1|-|F-f0|の単調減少関数P1(d)を与え、確率p1=P1(d)を見積もる。単調減少関数P1(d)は本発明における「第1の関数」(候補構造の物性値と物性値の目標値との差分の絶対値と、化学構造の物性値と物性値の目標値との差分の絶対値と、の差分に対する単調減少関数)に相当し、確率p1は本発明における「第1の採用確率」に相当する。
 単調減少関数P1(d)としては種々の関数を用いることができるが、例えば以下の式(1)で表される関数を用いることができる。σはハイパーパラメータであり、σの値を変えることで単調減少の度合いを調節することができる。操作部400を介したユーザの指示入力によりパラメータの値を変更してもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 n目的(ステップS1010で入力された物性値がn個)の場合は、各目的を表す指標をiとして、例えば以下の式(2)及び式(3)で表される関数を用いることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 式(2)及び式(3)で表される関数は「1つでも目標に近づく物性値があればその構造変化を採用する」という基準であるが、他にも様々な関数を用いることができる。また、もっと単純にはn目的の物性値をn次元のベクトルff及びFFとして考え、Euclid距離|FF-ff|からd=|FF-ff1|-|FF-ff0|を見積もって単目的の問題として解くという方法も考えられる(ff,ff0,ff1,FFはベクトルであるものとする)。この方針を取る場合には、既存のデータから各物性値の平均と分散を計算しておき、標準化を実施してから距離を計算することが望ましい。
 確率p1が求められたら、候補構造採用部108は適当に発生させた乱数を用いて、確率p1でステップS1070に進んで構造変化を採用し、確率(1-p1)でステップS1055に進む。すなわち、ステップS1050において、候補構造採用部108は候補構造を第1の採用確率で採用する(第1の採用処理)。このように確率的処理を行う(物性値が目標値から遠ざかっている場合でも、確率p1で構造変化を採用する)のは、ローカルミニマムへの落ち込みを防ぐためである。ローカルミニマムとは「構造をどのように変化させても物性値が目標値から遠ざかる状態」であり、ローカルミニマムを脱出してグローバルミニマムに達するには必ず物性値が目標値から遠ざかる構造変化を経る必要がある。上述した確率的処理により、このようなパスを確保することができる。
 <第2の採用処理>
 ステップS1050において第1の採用処理の結果候補構造が採用されなかった場合(確率(1-p1)で起こりうる)、候補構造採用部108は、候補構造を採用するか否かを「化学構造の変化により、化学構造及び候補構造により構成される構造群の構造多様性が増加しているか否か」に基づいて判断する第2の採用処理を行う(ステップS1055,S1060,S1070)。第2の採用処理について以下説明する。なお、構造を表す指標をjとして、構造群をS={sj}と表す。構造群Sの構造多様性を与える関数をV(S)と表記する。V(S)は構造多様性が大きいほど大きな値を取るものとする。
 <構造多様性の評価方法(その1)>
 初期構造をN(>1)個与えた場合に、N個の化学構造のうちのk番目の化学構造の構造変化の採用または棄却を考えているとする。m回目の試行において、構造変化前(m-1回目)の構造群Sm-1={s(m-1)j}と変化後(m回目)の構造群Sm={smj}から、k番目の化学構造の構造変化後の構造群Sk={s(m-1)0, s(m-1)1, ..., smk, ..., s(m-1)N}を定義し、dv=V(Sk)-V(Sm-1)を見積もる。dvは構造変化による構造多様性の増減量を示す。dv≧0の場合(k番目の構造変化によって多様性が向上する場合;ステップS1055でYes)には、dv(構造多様性の増減量)に対する単調増加関数P2(dv)を与え、確率p2=P2(dv)を算出する(ステップS1060:第2の採用処理)。そして、適当に発生させた乱数を用いて確率p2でステップS1070(構造変化を採用する;第2の採用処理)に進み、確率(1-p2)でステップS1080(構造変化を棄却し、元の構造に戻す;棄却処理)に進む。単調増加関数P2(dv)は本発明における「第2の関数」に相当し、確率p2は本発明における「第2の採用確率」に相当する。
 構造多様性が増加する場合に上述した確率的処理(単調増加関数P2(dv)により算出した確率p2で候補構造を算出する)を行うのは、「構造多様性が増加する場合に必ず構造変化を採用する」とした場合、物性値が目標値から遠ざかるにも関わらず構造変化が採用される頻度が高くなりすぎてしまい、結果として物性値の目標値への収束が遅くなる場合があるためである。上述した確率的処理を行うことにより、物性値の収束を早め化合物の構造を効率的に探索することができる。
 なお、ステップS1060で算出したdv<0の場合(多様性が減少する場合;ステップS1055でNo)にはステップS1080(構造変化を棄却し、元の構造に戻す;棄却処理)に進む。
 <構造多様性の評価方法(その2)>
 上述した「構造多様性の評価方法(その1)」に代えて、試行を表す指標をtとして、過去m回の試行で得た構造群Sprev={St-1, St-2, ..., St-m}(ただし、t=mの場合に現れるS0は初期構造とする)と、採用または棄却を考えている構造stを加えた構造群Scurr={st, St-1, ..., St-(m-1)}とを考え、dv=V(Scurr)-V(Sprev)を算出し、単調増加関数P2(dv)により確率p2を算出(ステップS1060:第2の採用処理)してもよい。すなわち、構造群Sprevは初期構造および少なくとも1回の変化をした後の化学構造により構成される構造群(第1の構造群)であり、構造群Scurrは第1の構造群に候補構造を加えた構造群(第2の構造群)である。Sprev(第1の構造群)は、初期構造および少なくとも1回の変化をした後の構造群の少なくとも一部を含んでいればよい。また、V(Sprev)、V(Scurr)はそれぞれ構造群Sprev、Scurrの構造多様性であり、dvは構造変化による構造多様性の増減量を示す。また、初期構造および過去の試行で得た構造群の全てではなく、性能上位(物性値が目標値に近いほど順位が高い)または下位(物性値が目標値から遠いほど順位が低い)の構造を抜粋してSprevとするのでもよいし、既存のライブラリの化合物(構造が既知の化合物)をSprevに混ぜてもよい。このようなSprevの選択により、構造多様性の評価基準を柔軟に設定することができる。
 「構造多様性の評価方法(その2)」では、多様性の評価基準となるSprevに含まれる化学構造とは異なる候補構造が選ばれやすくなる。例えば、既存のライブラリの化合物(構造が既知の化合物)をSprevに含めた場合、その「既存のライブラリの化合物」との構造の類似性が低い(既知の化合物とは構造が異なる)候補構造が選ばれやすくなる。また、性能が上位(物性値が目標値に近い)の構造を抜粋してSprevとした場合は、「既出の性能上位の構造とは異なる構造的特徴を有する、性能上位の構造」が選ばれやすくなる。このため、なるべく多様な性能上位の構造を取得したい場合にこの条件を指定することができる。また、既存の性能上位のライブラリ化合物が何らかの理由で利用困難である場合(分解しやすい、毒性がある等)にも、これらをSprevに加えて構造探索を実施することができる。一方、性能が下位の構造を抜粋してSprevとした場合は、「既出の性能下位の構造とは異なる構造的特徴を有する性能上位の構造」が選ばれやすくなる。この探索で得られる性能上位の構造群の多様性は、性能が上位の構造を抜粋したときよりも低くなる可能性があるが、性能下位の構造を避けるように探索が進むので、探索自体は加速することができると考えられる。このように、Sprevの選び方に起因して最終的に得られる構造が異なる場合がある。
 <構造群の構造多様性を与える関数>
 上述した「構造群の構造多様性を与える関数」としては、たとえばTanimoto係数(化合物の類似度を表す指標の1つ)に基づく以下のような定義が考えられる(他にも様々な定義が可能である)。具体的には、構造sをビット列(0または1の数列)のfingerprint(化合物の一定の規則にしたがって固定長のベクトルに変換したものであり、様々な生成方法が知られている)で表したものをFsとすると、Tanimoto係数の定義は以下の式(4)で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 ここで|Fs|はFs中で1のビット数、|Fs∩Fs’|はFsとFs’で共通して1のビット数である。Ts,s’は、FsとFs’が完全に一致している場合は1、全く一致していない場合は0となる。したがって、Ts,s’は構造sと構造s’の類似度を表す指標である。求めたいのは非類似度であるから、構造sと構造s’の非類似度vs,s’を以下の式(5)で定義する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 この非類似度vs,s’を用いて、構造群Sの非類似度(すなわち、構造群の構造多様性)を以下の式(6)で定義することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 V(S)は0から1までの値をとり、値が大きいほど構造群の構造多様性が高いことを示す。
 また、構造多様性の増減量dvに対する単調増加関数P2(dv)としては、たとえば以下の式(7)で表される関数を用いることができる。σvとCvはハイパーパラメータであり、値を変えることで単調増加の度合いを調節することができる。操作部400を介したユーザの指示入力によりこれらパラメータの値を変更してもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 関数形より明らかに、P2はdv→∞の極限でCvとなる。したがって、Cvは「十分に多様性が向上する構造変化の際に、その構造変化が採用される確率」を意味している。
 <処理の繰り返し>
 上述した第1の採用処理、第2の採用処理、及び棄却処理を、与えられた初期構造のそれぞれについて行い、全ての化学構造について上述の処理が終了すると1回の試行が終了する。
 上述した第1の採用処理、第2の採用処理、及び棄却処理の結果として候補構造が採用または棄却されたら、制御部110は終了条件を満たすか否か判断する(ステップS1090:制御工程)。例えば、化学構造を変化させた回数(試行回数)が指定した回数に達した場合、及び/または候補構造の物性値が目標値に到達した場合に「終了条件を満たした」と判定することができる。複数の化学構造及び/または物性値を計算していた場合、「1つでも目標値に到達した化学構造及び/または物性値があれば計算を終了する」としてもよいし、「全ての構造及び/または物性値が目標に到達するまで試行を繰り返す」としてもよい。制御部110は、終了条件を満たすまで(ステップS1090でNoの間)ステップS1020からステップS1080までの処理(入力工程、候補構造取得工程、物性値算出工程、候補構造採用工程)を繰り返し、終了条件を満たしたら(ステップS1090でYes)化合物探索方法の処理を終了する(ステップS1100)。
 <第1の実施形態の効果>
 以上説明したように、第1の実施形態に係る化合物探索装置10、化合物探索方法、記録媒体、及び化合物探索プログラムによれば、ローカルミニマムからの脱出を促進し、また物性値の収束を早めることができるので、所望の物性値を持つ化合物の構造を効率的に探索することができる。
 <実施例:色素の探索>
 本発明について、実施例に即して具体的に説明する。この実施例についても、図1,2に示す化合物探索装置10(化合物探索装置)及び図3に示すフローチャート(化合物探索方法及び化合物探索プログラムの処理)により探索を行うことができる。
 <入力工程>
 実施例では、図4の(a)部分に示すように初期構造としてフェノールを25個与える。物性値としてはλmax(最大吸収波長)を考え、目標値を367nmとする。構造をPM6レベルで最適化後、ZINDOでλmaxを計算する。計算には量子化学計算用ソフトウェア“Gaussian16”を用いた。これらの処理が図3のフローチャートのステップS1010(入力工程)に相当する。
 <候補構造取得工程>
 上述した初期構造をランダムに変化させる(ステップS1020:候補構造取得工程)。構造変化の手法としては、第1の実施形態と同様に化学構造に原子または原子団を追加または削除して対象構造を生成し、対象構造を候補構造とする方法を用いることができる。例えば、1つ目の構造が図4の(b)部分から(c)部分に示すように変化したとする。
 <物性値算出工程>
 この場合に、変化させた構造の物性値を見積もった結果が図4の(d)部分に示すようにλmax=200(nm)であったとする(ステップS1030:物性値算出工程)。
 <候補構造採用工程:第1の採用処理>
 物性値が目標値に近づいているか否かを判断する(ステップS1040:第1の採用処理)。|F-f1|=|367-200|=167(nm)、|F-f0|=|367-207|=160(nm)より、|F-f1|>|F-f0|である(第1の差分の絶対値が第2の差分の絶対値より大きく、物性値が目標値から遠ざかっている)ので、ステップS1040の判断が否定されステップS1050(確率p1の計算)に進む。物性値と目標値から、上述した第1の関数(第3の差分dに対する単調減少関数P1(d))により確率p1(第1の確率)を算出する。ここでは、σ=10(nm)として以下の式(8)のように計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
 よって第1の構造変化が採用される可能性はほぼ50%である。しかしながら、乱数を発生させて評価した結果は「構造変化を採用しない」であったとする。この場合、ステップS1060(確率p2の計算;第2の採用処理)に進む。
 <候補構造採用工程:第2の採用処理>
 ステップS1060では、構造多様性の増減量を算出し、上述した第2の関数により確率p2(第2の採用確率)を算出する。なお、図5に示すように初期構造群をS0とし、1回目の構造変化を考慮した構造群をS1とする。
 まず、fingerprintを計算する。ここではR(オープンソースのプログラミング言語及びその開発環境)のライブラリrcdkを用い、extended fingerprintを見積もる。ビット列の長さは1024である。結果を図6に示す。図中の数字は、値が1になるビットの番号である。よって、変化前の構造sと変化後の構造s’を図7に示すように置けば、以下の式(9),(10),及び(11)よりTanimoto係数及び構造の非類似度が求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
 よって、構造群の非類似度は以下の式(12)のように求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
 したがって構造多様性の増減量を求めると(構造多様性は、上述した「構造多様性の評価方法(その1)」により評価)、増減量dv=V(S1)-V(S0)≒0.017>0である。すなわち構造変化によって多様性が向上するので、確率p2(第2の採用確率)の計算(ステップS1060:第2の採用処理)に進む。上述した式(7)においてσv=0.01、Cv=0.5とすると、確率p2は式(13)のように計算できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
 ステップS1060において乱数を発生させて評価した結果、構造変化を採用することになった場合は、ステップS1070に進む。そして1つ目の構造変化を正式に採用し、新たな構造としてベンゼンを登録する(図8を参照)。他の24個の構造についても同様の処理を行う。
 一方、ステップS1060において構造変化が採用されなかった場合はステップS1080に進み、図9に示すように構造を構造変化前のものに戻す(構造変化を棄却する;棄却処理)。
 25個の構造全てを評価した結果、図10に示す構造群が得られたとする。なお、図10の構造群中で初期構造のフェノールがそのまま残っているものは、ステップS1060(構造変化を確率p2で採用)で構造変化が棄却されステップS1080に進んだ結果得られたものである。図10に示す構造の中で最も目標値に近い物性値を持つものでもλmax=208(nm)であり(図11を参照)、目標値の367nmには達していない。よってステップS1090の判断が否定され、ステップS1020に戻る(制御工程)。
 以上の処理を繰り返したときの、構造とλmaxの変化の様子を図12に示す。113試行目に現れた構造ではλmaxが目標と合致しており、本発明で逆問題を解くことによって目標の物性を持つ化合物を取得できることを確認できた。なお、113試行目に現れた構造はメチルイエローという実在の化合物である。物性値が目標に到達したのでここで処理を終了してもよいが、ここではさらに探索を続けたものとする。そして試行回数の上限を500回に設定していたものとし、試行回数が上限の500回に到達した(すなわち、ここでの終了条件を満たした)時点で処理を終了する(ステップS1090でYesの場合はステップS1100へ進む;制御工程)。500回の試行により、上述したメチルイエローの他にも、目的のλmaxを持つと期待される化合物構造を多数取得することができた(例えば、図13の(a)部分及び(b)部分に示す構造)。
 <他の手法との比較>
 他の手法としてよく用いられるのが、ベイズ推定である。ここではベイズ推定の一種である粒子フィルタを用いて計算した結果と本発明で得られた結果を比較する。上述した実施例と同様のλmax計算条件で、粒子フィルタを用いてλmax=367(nm)の化合物の探索を実施した。500試行目までに得た化合物の中で上位50化合物のλmaxを、本発明の結果と共に示す(図14を参照)。ベイズ推定ではλmaxが目標値と同等の化合物はわずかにしか得られていないが、本発明では上位50化合物全てが目標値と同等のλmaxとなっていた。したがって、「本発明のほうがベイズ推定よりも効率良く構造探索をできている」といえる。
 ベイズ推定で探索効率が低かった理由を明らかにするため、試行回数に対する上位50化合物のλmaxの平均値をプロットした(図15を参照)。その結果、ベイズ推定では探索が2度ローカルミニマムに陥っていることがわかった。これに対し、本発明では一度もローカルミニマムに陥ることなく、スムーズに探索ができていた。さらに、500試行目の上位50化合物の構造多様性(上述したV(S)の値)を調べた結果、本発明のほうがベイズ推定の場合と比較して多様性が大きくなっていた(図16を参照)。これは、「物性値は目標値と同等でありながら、構造的にはより多様性に富んだものを取得できている」ということを意味する。
 このように、本発明によれば、一般に用いられるベイズ推定の方法と比較して探索効率が顕著に向上した。また、得られる化合物の構造多様性もより高くなった。
 <構造多様性の評価方法と構造探索の効率との関係>
 上述の実施例では「構造多様性の評価方法(その1)」により構造の多様性を評価しているが、「構造多様性の評価方法(その2)」を用いる場合においても同等の効率で構造探索を実施することができる。具体的には、各試行における上位20化合物(物性値が目標値に近い順に1位、2位、…とする)の目標λmax(367nm)との平均二乗誤差を計算した結果、図17に示すように、「構造多様性の評価方法(その1)」、「構造多様性の評価方法(その2)」のいずれを用いた場合においても20試行程度で“平均二乗誤差<100(nm)”を達成できた。なお、「構造多様性の評価方法(その2)」において、Sprevは、「過去の試行で生成した構造のうち物性値が目標値に近い上位100個」とした。
 <他の実施例>
 多様性の比較対象にメチルイエロー(上述した「既存のライブラリの化合物」の一例)を含めた場合の構造探索結果を図18に示す。構造探索の結果、メチルイエローは発生せず、かつメチルイエローとの類似性が低い(Tanimoto係数が小さい)候補化合物を多く得ることができた。なお、図18における数値は500試行目における値である。また、上述のようにTanimoto係数は化合物の構造の類似度を表す指標の1つであり、0から1の値をとる(1に近いほど類似性が高い)。
 <第2の実施形態>
 次に、本発明の第2の実施形態について説明する。上述した第1の実施形態ではまず第1の採用処理を行い、第1の採用処理により候補構造が採用されなかった場合は第2の採用処理を行っているが、第2の実施形態では第1の実施形態と逆にまず第2の採用処理を行い、第2の採用処理により候補構造が採用されなかった場合は第1の採用処理を行う。
 第2の実施形態において、化合物探索装置(化合物探索装置)の構成は第1の実施形態と同様に図1,2に示す構成を採用することができる。
 図19は、第2の実施形態に係る化合物探索方法及び化合物探索プログラムの処理を示すフローチャートである。なお、図19において図3と同様の処理を行うステップには同一のステップ番号を付し、詳細な説明を省略する。また、非一時的かつコンピュータ読取可能な記録媒体であって、記録媒体に格納された指令がコンピュータによって読み取られた場合に図19のフローチャートに係るプログラムをコンピュータに実行させる記録媒体も、第2の実施形態の一態様である。
 候補構造採用部108(候補構造採用部)がステップS1040でNo(物性値が目標値に近づいていない)と判断した場合、ステップS1052へ進む。ステップS1052(第2の採用処理)の内容は図3のステップS1055と同様であり、候補構造採用部108は、上述した「構造多様性の評価方法(その1)」または「構造多様性の評価方法(その2)」により構造多様性を評価することができる。
 ステップS1052において判断が肯定されたらステップS1057へ進み、候補構造採用部108は、図3のステップS1060と同様に単調増加関数P2(dv)により確率p2(第2の採用確率)を算出する(第2の採用処理)。確率p2が求められたら、候補構造採用部108は適当に発生させた乱数を用いて、確率p2で構造変化を採用する(ステップS1070:第2の採用処理)。ステップS1057で構造変化が採用されなかった場合はステップS1062に進む。
 ステップS1062では、候補構造採用部108はステップS1050と同様に物性値と目標値から確率p1(第1の採用確率)を計算し(第1の採用処理)、適当に発生させた乱数を用いて確率p1で構造変化を採用する(ステップS1070:第1の採用処理)。構造変化が棄却された場合はステップS1080に進み、候補構造採用部108は構造変化を棄却して元の構造に戻す(棄却処理)。なお、ステップS1052において判断が否定された場合(構造多様性が増加していなかった場合)でも、直ちに構造変化を棄却するのではなく、物性値と目標値に基づいて採用する余地を残す(ステップS1062へ進む)。
 上述した第2の実施形態の場合も、第1の実施形態と同様に、所望の物性値を持つ化合物の構造を効率的に探索することができる。
 なお、図19のフローチャートによる採用確率は、図3の場合と等価である。図3のように「物性⇒構造多様性」の順に評価した場合の構造変化の採用確率は“p1+(1-p1)×p2=p1+p2-p1×p2”であるが、図19のように「構造多様性⇒物性」の順に評価したときの採用確率も“p2+(1-p2)×p1=p1+p2ーp1×p2”である。
 <第3の実施形態>
 次に、本発明の第3の実施形態について説明する。上述した第1,第2の実施形態では、第1,第2の採用処理の一方を行って候補構造が採用されなかった場合は他方の採用処理を行うが、第3の実施形態では、第1,第2の採用処理を並行して実行する。
 なお、第3の実施形態において、化合物探索装置(化合物探索装置)の構成は第1の実施形態と同様に図1,2に示す構成を採用することができる。
 図20は、第3の実施形態に係る化合物探索方法及び化合物探索プログラムの処理を示すフローチャートである。なお、図20において図3と同様の処理を行うステップには同一のステップ番号を付し、詳細な説明を省略する。また、非一時的かつコンピュータ読取可能な記録媒体であって、記録媒体に格納された指令がコンピュータによって読み取られた場合に図20のフローチャートに係るプログラムをコンピュータに実行させる記録媒体も、第3の実施形態の一態様である。
 候補構造採用部108(候補構造採用部)がステップS1040でNo(物性値が目標値に近づいていない)と判断した場合、ステップS1054へ進む。ステップS1054では、候補構造採用部108は上述したステップS1050,S1062と同様の手法により確率p1(第1の採用確率)を算出する(第1の算出処理)。
 また、候補構造採用部108(候補構造採用部)がステップS1040でNoと判断した場合、ステップS1059へ進む。ステップS1059において、候補構造採用部108は、ステップS1055,S1052と同様に「構造多様性の評価方法(その1)」または「構造多様性の評価方法(その2)」により構造多様性が増加しているか否かを判断することができる。一方、ステップS1059において判断が肯定された場合はステップS1064に進み、上述したステップS1060,S1057と同様の手法により確率p2(第2の採用確率)を算出し(第2の算出処理)、ステップS1065に進む。なお、第1の算出処理及び第2の算出処理は同時に行ってもよいし、一方を先に行ってもよいが、候補構造を採用するか否かは確率p1及び確率p2が算出されてから判断する。
 ステップS1065において、候補構造採用部108は、確率p1(第1の採用確率)及び確率p2(第2の採用確率)に基づいて、候補構造を採用するか否かを決定する(採用処理)。候補構造採用部108は、例えば「確率p1,p2のうち大きい方の確率」で候補構造を採用することができる。この他、「確率p1,p2のうち小さい方の確率」、「確率p1,p2の平均確率」、「確率p1,p2の同時確率(=p1×p2)」等により候補構造を採用してもよい。候補構造採用部108は、このような確率(採用確率)でステップS1070に進んで候補構造を採用し(採用処理)、(1-採用確率)でステップS1080に進んで構造変化を棄却し元の構造に戻す(棄却処理)。
 なお、ステップS1059において判断が否定された場合(構造多様性が増加していなかった場合)でも、直ちに構造変化を棄却するのではなく、構造変化を採用する余地を残す(確率p2=0とし、ステップS1065へ進む)。
 上述した第3の実施形態の場合も、第1,第2の実施形態と同様に、所望の物性値を持つ化合物の構造を効率的に探索することができる。
 以上で本発明の実施形態及び実施例に関して説明してきたが、本発明は上述した態様に限定されず、本発明の精神を逸脱しない範囲で種々の変形が可能である。
10   化合物探索装置
100  処理部
102  入力部
104  候補構造取得部
106  物性値算出部
108  候補構造採用部
110  制御部
112  表示制御部
120  CPU
122  ROM
124  RAM
200  記憶部
300  表示部
310  モニタ
400  操作部
410  キーボード
420  マウス
500  外部サーバ
510  外部データベース
1000 ネットワーク
S1010~S1100 化合物探索方法の各ステップ

Claims (17)

  1.  一つまたは複数の化合物の化学構造と、前記化学構造における一つまたは複数の物性値と、前記物性値の目標値と、を入力する入力工程と、
     前記化学構造を変化させて候補構造を得る候補構造取得工程と、
     前記候補構造の前記物性値を算出する物性値算出工程と、
     前記候補構造を採用または棄却する候補構造採用工程であって、前記候補構造を採用するか否かを前記化学構造の前記変化により前記候補構造の前記物性値が前記物性値の前記目標値に近づいているか否かに基づいて判断する第1の採用処理を行い、第1の採用処理により前記候補構造が採用されなかった場合は、前記候補構造を採用するか否かを前記化学構造の前記変化により前記化学構造及び前記候補構造により構成される構造群の構造多様性が増加しているか否かに基づいて判断する第2の採用処理を行い、第1の採用処理及び第2の採用処理により前記候補構造が採用されなかった場合は前記化学構造の前記変化を棄却して前記変化をさせる前の前記化学構造に戻す棄却処理を行う候補構造採用工程と、
     終了条件を満たすまで、前記入力工程、前記候補構造取得工程、前記物性値算出工程、及び前記候補構造採用工程における処理を繰り返させる制御工程と、
     を有する化合物探索方法。
  2.  一つまたは複数の化合物の化学構造と、前記化学構造における一つまたは複数の物性値と、前記物性値の目標値と、を入力する入力工程と、
     前記化学構造を変化させて候補構造を得る候補構造取得工程と、
     前記候補構造の前記物性値を算出する物性値算出工程と、
     前記候補構造を採用または棄却する候補構造採用工程であって、
     前記候補構造を採用するか否かを前記化学構造の前記変化により前記化学構造及び前記候補構造により構成される構造群の構造多様性が増加しているか否かに基づいて判断する第2の採用処理を行い、
     前記第2の採用処理により前記候補構造が採用されなかった場合は、前記候補構造を採用するか否かを前記化学構造の前記変化により前記候補構造の前記物性値が前記物性値の前記目標値に近づいているか否かに基づいて判断する第1の採用処理を行い、
     前記第1の採用処理及び前記第2の採用処理により前記候補構造が採用されなかった場合は前記化学構造の前記変化を棄却して前記変化をさせる前の前記化学構造に戻す棄却処理を行う候補構造採用工程と、
     終了条件を満たすまで、前記入力工程、前記候補構造取得工程、前記物性値算出工程、及び前記候補構造採用工程における処理を繰り返させる制御工程と、
     を有する化合物探索方法。
  3.  前記候補構造採用工程では、前記第1の採用処理として、
     前記候補構造の前記物性値と前記物性値の前記目標値との差分の絶対値が前記化学構造の前記物性値と前記物性値の前記目標値との差分の絶対値以下である場合は前記候補構造を採用する処理を行い、
     前記候補構造の前記物性値と前記物性値の前記目標値との前記差分の前記絶対値が前記化学構造の前記物性値と前記物性値の前記目標値との前記差分の前記絶対値より大きい場合は、前記候補構造の前記物性値と前記物性値の前記目標値との差分に基づいて第1の関数により第1の採用確率を算出し、前記候補構造を前記第1の採用確率で採用する処理を行う請求項1または2に記載の化合物探索方法。
  4.  前記候補構造採用工程では、前記第2の採用処理として、前記構造群の前記構造多様性の増減量を算出し、前記増減量に基づいて第2の関数により第2の採用確率を算出し、前記候補構造を第2の採用確率で採用する処理を行う請求項1から3のいずれか1項に記載の化合物探索方法。
  5.  一つまたは複数の化合物の化学構造と、前記化学構造における一つまたは複数の物性値と、前記物性値の目標値と、を入力する入力工程と、
     前記化学構造を変化させて候補構造を得る候補構造取得工程と、
     前記候補構造の前記物性値を算出する物性値算出工程と、
     前記候補構造を採用または棄却する候補構造採用工程であって、
     前記化学構造の前記変化によって前記候補構造の前記物性値が前記物性値の前記目標値に近づいているか否かに基づいて、前記候補構造の採用に用いる第1の採用確率を算出する第1の算出処理と、前記化学構造の前記変化によって前記化学構造及び前記候補構造により構成される構造群の構造多様性が増加しているか否かに基づいて、前記候補構造の採用に用いる第2の採用確率を算出する第2の算出処理と、を行い、
     前記候補構造を前記第1の採用確率及び前記第2の採用確率に基づいて採用する採用処理を行い、
     前記採用処理の結果、前記候補構造が採用されなかった場合は、前記化学構造の前記変化を棄却して前記変化をさせる前の前記化学構造に戻す棄却処理を行う候補構造採用工程と、
     終了条件を満たすまで、前記入力工程、前記候補構造取得工程、前記物性値算出工程、及び前記候補構造採用工程における処理を繰り返させる制御工程と、
     を有する化合物探索方法。
  6.  前記候補構造採用工程では、
     前記候補構造の前記物性値と前記物性値の前記目標値との差分の絶対値が前記化学構造の前記物性値と前記物性値の前記目標値との差分の絶対値以下である場合は前記候補構造を採用する処理を行い、
     前記候補構造の前記物性値と前記物性値の前記目標値との前記差分の前記絶対値が前記化学構造の前記物性値と前記物性値の前記目標値との前記差分の前記絶対値より大きい場合は、前記候補構造の前記物性値と前記物性値の前記目標値との差分に基づいて第1の関数により前記第1の採用確率を算出する処理と、前記構造群の前記構造多様性の増減量を算出し、前記増減量に基づいて第2の関数により前記第2の採用確率を算出する処理と、を行う請求項5に記載の化合物探索方法。
  7.  前記候補構造採用工程では、前記変化をする前の前記化学構造により構成される第1の構造群の構造多様性と、少なくとも1回の前記変化をした後の前記化学構造により構成される第2の構造群の構造多様性と、の差分を前記増減量として算出する請求項4または6に記載の化合物探索方法。
  8.  前記候補構造採用工程では、少なくとも1回の前記変化をした後の構造群の少なくとも一部を含む第1の構造群の構造多様性と、前記第1の構造群に前記候補構造を加えた第2の構造群の構造多様性と、の差分を前記増減量として算出する請求項4または6に記載の化合物探索方法。
  9.  前記第1の関数は前記候補構造の前記物性値と前記物性値の前記目標値との前記差分の前記絶対値と、前記化学構造の前記物性値と前記物性値の前記目標値との前記差分の前記絶対値と、の差分に対する単調減少関数である請求項3または6に記載の化合物探索方法。
  10.  前記第2の関数は前記構造多様性の前記増減量に対する単調増加関数である請求項4または6に記載の化合物探索方法。
  11.  前記候補構造取得工程では、前記化学構造に原子または原子団を追加または削除して対象構造を生成し、前記対象構造を前記候補構造とする請求項1から10のいずれか1項に記載の化合物探索方法。
  12.  前記制御工程では、前記化学構造を変化させた回数が指定した回数に達した場合、及び/または前記候補構造の前記物性値が前記目標値に到達した場合に前記終了条件を満たしたと判定して前記入力工程、前記候補構造取得工程、前記物性値算出工程、及び前記候補構造採用工程の処理を終了させる請求項1から11のいずれか1項に記載の化合物探索方法。
  13.  請求項1から12のいずれか1項に記載の化合物探索方法をコンピュータに実行させる化合物探索プログラム。
  14.  非一時的かつコンピュータ読取可能な記録媒体であって、前記記録媒体に格納された指令がコンピュータによって読み取られた場合に請求項13に記載のプログラムをコンピュータに実行させる記録媒体。
  15.  一つまたは複数の化合物の化学構造と、前記化学構造における一つまたは複数の物性値と、前記物性値の目標値と、を入力する入力部と、
     前記化学構造を変化させて候補構造を得る候補構造取得部と、
     前記候補構造の前記物性値を算出する物性値算出部と、
     前記候補構造を採用または棄却する候補構造採用部であって、前記候補構造を採用するか否かを前記化学構造の前記変化により前記候補構造の前記物性値が前記物性値の前記目標値に近づいているか否かに基づいて判断する第1の採用処理を行い、第1の採用処理により前記候補構造が採用されなかった場合は、前記候補構造を採用するか否かを前記化学構造の前記変化により前記化学構造及び前記候補構造により構成される構造群の構造多様性が増加しているか否かに基づいて判断する第2の採用処理を行い、第1の採用処理及び第2の採用処理により前記候補構造が採用されなかった場合は前記化学構造の前記変化を棄却して前記変化をさせる前の前記化学構造に戻す棄却処理を行う候補構造採用部と、
     終了条件を満たすまで、前記入力部、前記候補構造取得部、前記物性値算出部、及び前記候補構造採用部における処理を繰り返させる制御部と、
     を有する化合物探索装置。
  16.  一つまたは複数の化合物の化学構造と、前記化学構造における一つまたは複数の物性値と、前記物性値の目標値と、を入力する入力部と、
     前記化学構造を変化させて候補構造を得る候補構造取得部と、
     前記候補構造の前記物性値を算出する物性値算出部と、
     前記候補構造を採用または棄却する候補構造採用部であって、
     前記候補構造を採用するか否かを前記化学構造の前記変化により前記化学構造及び前記候補構造により構成される構造群の構造多様性が増加しているか否かに基づいて判断する第2の採用処理を行い、
     前記第2の採用処理により前記候補構造が採用されなかった場合は、前記候補構造を採用するか否かを前記化学構造の前記変化により前記候補構造の前記物性値が前記物性値の前記目標値に近づいているか否かに基づいて判断する第1の採用処理を行い、
     前記第1の採用処理及び前記第2の採用処理により前記候補構造が採用されなかった場合は前記化学構造の前記変化を棄却して前記変化をさせる前の前記化学構造に戻す棄却処理を行う候補構造採用部と、
     終了条件を満たすまで、前記入力部、前記候補構造取得部、前記物性値算出部、及び前記候補構造採用部における処理を繰り返させる制御部と、
     を有する化合物探索装置。
  17.  一つまたは複数の化合物の化学構造と、前記化学構造における一つまたは複数の物性値と、前記物性値の目標値と、を入力する入力部と、
     前記化学構造を変化させて候補構造を得る候補構造取得部と、
     前記候補構造の前記物性値を算出する物性値算出部と、
     前記候補構造を採用または棄却する候補構造採用部であって、
     前記候補構造を採用する第1の採用確率を前記化学構造の前記変化により前記候補構造の前記物性値が前記物性値の前記目標値に近づいているか否かに基づいて算出する第1の算出処理と、前記候補構造を採用する第2の採用確率を前記化学構造の前記変化により前記化学構造及び前記候補構造により構成される構造群の構造多様性が増加しているか否かに基づいて算出する第2の算出処理と、を並行して行い、
     前記候補構造を前記第1の採用確率及び前記第2の採用確率に基づいて採用する採用処理を行い、
     前記採用処理の結果、前記候補構造が採用されなかった場合は、前記化学構造の前記変化を棄却して前記変化をさせる前の前記化学構造に戻す棄却処理を行う候補構造採用部と、
     終了条件を満たすまで、前記入力部、前記候補構造取得部、前記物性値算出部、及び前記候補構造採用部における処理を繰り返させる制御部と、
     を有する化合物探索装置。
PCT/JP2019/036074 2018-09-14 2019-09-13 化合物探索方法、化合物探索プログラム、記録媒体、及び化合物探索装置 WO2020054841A1 (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201980059942.8A CN112689878A (zh) 2018-09-14 2019-09-13 化合物搜索方法、化合物搜索程序、记录介质及化合物搜索装置
JP2020546219A JP7116186B2 (ja) 2018-09-14 2019-09-13 化合物探索方法、化合物探索プログラム、記録媒体、及び化合物探索装置
EP19860042.1A EP3852114A4 (en) 2018-09-14 2019-09-13 LINK SEARCH METHOD, LINK SEARCH PROGRAM, RECORDING MEDIUM AND LINK SEARCH DEVICE
US17/192,034 US20210193274A1 (en) 2018-09-14 2021-03-04 Method for searching compound, program for searching compound, recording medium, and device for searching compound
IL281387A IL281387A (en) 2018-09-14 2021-03-10 A compound search method, a compound search program, a recording medium and a compound search device

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018172578 2018-09-14
JP2018-172578 2018-09-14

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US17/192,034 Continuation US20210193274A1 (en) 2018-09-14 2021-03-04 Method for searching compound, program for searching compound, recording medium, and device for searching compound

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2020054841A1 true WO2020054841A1 (ja) 2020-03-19

Family

ID=69777647

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2019/036074 WO2020054841A1 (ja) 2018-09-14 2019-09-13 化合物探索方法、化合物探索プログラム、記録媒体、及び化合物探索装置

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20210193274A1 (ja)
EP (1) EP3852114A4 (ja)
JP (1) JP7116186B2 (ja)
CN (1) CN112689878A (ja)
IL (1) IL281387A (ja)
WO (1) WO2020054841A1 (ja)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112133379A (zh) * 2020-09-18 2020-12-25 武汉智化科技有限公司 一种化学反应搜索方法、装置及系统、图形处理器
WO2022149395A1 (ja) * 2021-01-07 2022-07-14 富士フイルム株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
WO2023008173A1 (ja) * 2021-07-27 2023-02-02 パナソニックIpマネジメント株式会社 探索方法、探索システム、プログラム、予測モデル構築方法、及び予測モデル構築装置
WO2023008172A1 (ja) * 2021-07-27 2023-02-02 パナソニックIpマネジメント株式会社 探索方法、探索システム、プログラム、予測モデル構築方法、及び予測モデル構築装置
JP7388578B1 (ja) 2023-01-16 2023-11-29 住友ベークライト株式会社 化学構造提案方法、プログラム、および化学構造提案装置

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115579050B (zh) * 2022-12-08 2023-03-14 香港中文大学(深圳) 生物分子功能性动力学中关键原子集的搜索方法、系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000029858A (ja) * 1998-07-15 2000-01-28 Victor Co Of Japan Ltd 最適化装置
JP2003206246A (ja) * 2002-01-07 2003-07-22 Ichiro Yamato 化合物の立体構造探索プログラム、立体構造探索装置、及び立体構造探索方法
US20080027652A1 (en) * 1996-01-26 2008-01-31 Cramer Richard D Computer implemented method for for selecting an optimally diverse library of small molecules based on validated molecular structural descriptors
WO2009064015A1 (ja) * 2007-11-12 2009-05-22 In-Silico Sciences, Inc. インシリコスクリーニング装置、および、インシリコスクリーニング方法
WO2014034577A1 (ja) * 2012-08-27 2014-03-06 株式会社京都コンステラ・テクノロジーズ 化合物設計装置、化合物設計方法、及びコンピュータプログラム
JP2017091526A (ja) * 2015-11-04 2017-05-25 三星電子株式会社Samsung Electronics Co.,Ltd. 新規物質探索方法および装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9009009B2 (en) * 2011-06-27 2015-04-14 The Research Foundation For The State University Of New York Method for predicting optimized crystal structures

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080027652A1 (en) * 1996-01-26 2008-01-31 Cramer Richard D Computer implemented method for for selecting an optimally diverse library of small molecules based on validated molecular structural descriptors
JP2000029858A (ja) * 1998-07-15 2000-01-28 Victor Co Of Japan Ltd 最適化装置
JP2003206246A (ja) * 2002-01-07 2003-07-22 Ichiro Yamato 化合物の立体構造探索プログラム、立体構造探索装置、及び立体構造探索方法
WO2009064015A1 (ja) * 2007-11-12 2009-05-22 In-Silico Sciences, Inc. インシリコスクリーニング装置、および、インシリコスクリーニング方法
WO2014034577A1 (ja) * 2012-08-27 2014-03-06 株式会社京都コンステラ・テクノロジーズ 化合物設計装置、化合物設計方法、及びコンピュータプログラム
JP2017091526A (ja) * 2015-11-04 2017-05-25 三星電子株式会社Samsung Electronics Co.,Ltd. 新規物質探索方法および装置

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
AUTHORS YUSUKE MATSUYAMA; TAKASHI ISHIDA: "Development of a molecular fingerprint ensemble method for discovery of active compounds with diverse structures", SIG TECHNICAL REPORTS: BIOINFORMATICS , vol. 2018-BIO-53, no. 9, 2 March 2018 (2018-03-02), pages 1 - 6, XP009526217 *
HISAKI IKEBATA ET AL., BAYESIAN MOLECULAR DESIGN WITH A CHEMICAL LANGUAGE, 23 July 2018 (2018-07-23), Retrieved from the Internet <URL:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28281211>
IKEBATA HISAKI; HONGO KENTA; ISOMURA TETSU; MAEZONO RYO; YOSHIDA RYO: "Bayesian molecular design with a chemical language model", JOURNAL OF COMPUTER-AIDED MOLECULAR DESIGN, vol. 31, no. 4, 9 March 2017 (2017-03-09), pages 379 - 391, XP036211747, ISSN: 0920-654X, DOI: 10.1007/s10822-016-0008-z *
See also references of EP3852114A4

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112133379A (zh) * 2020-09-18 2020-12-25 武汉智化科技有限公司 一种化学反应搜索方法、装置及系统、图形处理器
WO2022149395A1 (ja) * 2021-01-07 2022-07-14 富士フイルム株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
WO2023008173A1 (ja) * 2021-07-27 2023-02-02 パナソニックIpマネジメント株式会社 探索方法、探索システム、プログラム、予測モデル構築方法、及び予測モデル構築装置
WO2023008172A1 (ja) * 2021-07-27 2023-02-02 パナソニックIpマネジメント株式会社 探索方法、探索システム、プログラム、予測モデル構築方法、及び予測モデル構築装置
JP7388578B1 (ja) 2023-01-16 2023-11-29 住友ベークライト株式会社 化学構造提案方法、プログラム、および化学構造提案装置
JP2024100405A (ja) * 2023-01-16 2024-07-26 住友ベークライト株式会社 化学構造提案方法、プログラム、および化学構造提案装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN112689878A (zh) 2021-04-20
EP3852114A4 (en) 2021-11-10
US20210193274A1 (en) 2021-06-24
IL281387A (en) 2021-04-29
JPWO2020054841A1 (ja) 2021-08-30
EP3852114A1 (en) 2021-07-21
JP7116186B2 (ja) 2022-08-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020054841A1 (ja) 化合物探索方法、化合物探索プログラム、記録媒体、及び化合物探索装置
Balcan et al. A discriminative model for semi-supervised learning
US10713565B2 (en) Iterative feature selection methods
EP3776565A2 (en) Ensemble model creation and selection
Lee et al. Supervised pretraining can learn in-context reinforcement learning
Aziz et al. Pure exploration in infinitely-armed bandit models with fixed-confidence
JP2020194488A (ja) 材料特性予測装置、材料特性予測方法、及び材料特性予測プログラム
Huang et al. Conditional diffusion based on discrete graph structures for molecular graph generation
Yang et al. Gammae: Gamma embeddings for logical queries on knowledge graphs
Huynh et al. Genetic programming with mixed-integer linear programming-based library search
WO2023155724A1 (zh) 设计配体分子的方法和装置
JP2014160456A (ja) 疎変数最適化装置、疎変数最適化方法および疎変数最適化プログラム
Duarte et al. Representation of context-specific causal models with observational and interventional data
Feng et al. Batch sequential black-box optimization with embedding alignment cells for logic synthesis
Arakelyan et al. Adapting neural link predictors for data-efficient complex query answering
Wu et al. Spatial graph attention and curiosity-driven policy for antiviral drug discovery
Côrte-Real et al. SkILL-a stochastic inductive logic learner
Han et al. Training-free Multi-objective Diffusion Model for 3D Molecule Generation
JP2021117663A (ja) 類似度計算装置、類似度計算方法、及びプログラム
Kim et al. Optimizing 3D structure of H2O molecule using DDPG
Côrte-Real et al. Improving candidate quality of probabilistic logic models
Geng Offline Data-Driven Optimization: Benchmarks, Algorithms and Applications
Daberdaku Paratope identification by classification of local antibody surface patches enriched with eight physicochemical properties
Vandel et al. New local move operators for Bayesian network structure learning
Tamilvanan et al. An efficient classifications model for breast cancer prediction based on dimensionality reduction techniques

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19860042

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2020546219

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2019860042

Country of ref document: EP

Effective date: 20210414