研究シーズ集

ものづくり（情報・電気）

研究者	地域科学部　地域政策学科 和佐田裕昭 教授

研究概要

医薬、農薬、化粧品などにむけて有益な機能を持つ新しい化合物を開発、販売する際には、人や動物に対する安全性の確認が必要です。特に、遺伝子の変異を引き起こす恐れがある毒性の試験（Ames変異原性試験）をクリアしなければなりません。機械学習を用いた本ソフトウェア（xenoBiotic）は化学構造式から化合物の毒性が予測でき、化合物を開発する化学会社が網羅的に毒性試験する手間とコストを省きます。さらに、本ソフトウェアは繰り返し使用され学習が積み重ねられることで、毒性予測性能が向上します。

活用分野・用途・応用例・商品例・事業化のイメージなど

• Ames変異原性の陰性が高確度で見込まれる構造式を優先した化合物開発、つまり、ムダ削減と機会損失回避。
• 医薬品、農薬、中間体、添加剤等の機能性新規化合物の開発効率向上。

資料・ポスター

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キーワード

化合物毒性予測、ソフトウェア、機械学習、Ames変異原性試験

出展した展示会

• イノベーションジャパン2019