奈良先端科学技術大学院大学（学長：横矢直和）先端科学技術研究科 データ駆動型サイエンス創造センター、情報科学領域 計算システムズ生物学研究室（兼務）の小野直亮准教授のグループは、AI（人工知能）技術として普及している深層学習の応用の一つである「グラフコンボリューション（畳み込み）ニューラルネットワーク法」を活用し、生物が有する多様な天然物化合物が合成される起点となる物質を予測するモデルの構築に成功しました。

　この研究は、生命情報学における国際論文誌BMC Bioinformatics に採録されました。昨今、画像 認識の分類などで広く活用されている深層学習の手法である畳み込みニューラルネットワークを、天然物化合物のように多数の原子が結合した複雑なネットワーク構造に応用することで、分子の合成経路 の予測といった細胞内の複雑な現象を学習する方法として利用し、高精度な予測が可能になりました。

　多種多様な分子から新しい機能を持つ分子を探し出すケモインフォマティクス（化学情報科学）の 分野をはじめ、ビッグデータサイエンス、データ駆動型サイエンス、さらにはビッグデータバイオロジ ーなどの分野の複雑なデータに応用していくことで、今後さまざまな発見を導く可能性が開けたと考えています。

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