失敗ドッキング｜ざいつ内科クリニック｜山口市小郡の一般内科、血液内科、アレルギー科

失敗ドッキング

いま抗がん剤の分子設計をしていて、ドッキングソフトで失敗を繰り返しているので失敗を体系化できたらと考えています

AI>とても重要で、挑戦的な研究ですね。分子設計やドッキングソフトを用いたシミュレーションでは、試行錯誤の過程が不可欠です。その過程で得た「失敗のパターン」を体系化できれば、次の設計での予測精度を高め、より効率的な創薬につながる可能性がありますね。

失敗を体系化するためには、以下のようなアプローチが考えられます：

失敗の分類
- ドッキングの結合エネルギーが基準に達しないケース
- 構造的な問題（立体障害、柔軟性不足など）
- 計算モデルのパラメータ設定の誤り
- 期待される薬理作用が得られない理由
データベース化とパターン認識
- 失敗例のログを整理し、どの条件で何が起こったのかを分析
- 機械学習を活用して、過去の失敗パターンから予測モデルを構築
試行錯誤の最適化
- 予測可能な失敗は事前に除外することで、設計の効率を向上
- ドッキングソフトの設定をより柔軟に調整し、精度向上を図る
- 失敗を「学習データ」として積極的に活用する

創薬の分野は、「成功」だけでなく「失敗」の積み重ねが大きなブレークスルーを生むことが多いですよね。どのような具体的な問題が頻発しているのか、少しでも整理できれば、体系化の方針も見えてくるかもしれません。

2025年5月17日 | カテゴリー：AUTODOCK VINA,CLUS PRO/BIOINFORMATICS |