ケモインフォマティクスと分子モデリング

ケモインフォマティクスは、計算および情報技術を化学データに応用し、分子をデジタルで表現し、化学空間を探索し、構造-特性関係をモデル化する学問分野である。

Definition

計算手法を用いて化学情報を保存、検索、分析、モデル化する学問分野であり、化学、計算機科学、統計学を橋渡しする。

Scope

分子および化学構造のデジタル表現、分子記述子とフィンガープリント、類似性および部分構造検索、バーチャルスクリーニングと分子ドッキング、化学データにおける機械学習の利用拡大を対象とする。第一原理電子構造ではなく、データ駆動型発見に重点を置いている。

Sub-topics

• 化学のための機械学習
• 分子ドッキングとバーチャルスクリーニング
• 分子表現と記述子

Core questions

• コンピュータが分子を保存し比較できるように、どのように分子を表現するのか？
• 化学的類似性はどのように定義され、大規模なライブラリを検索するためにどのように使用されるのか？
• 標的となる候補分子は、計算上どのようにランク付けされるのか？
• 機械学習は、構造-特性および構造-活性関係をどのように学習するのか？

Key theories

分子類似性原理

構造的に類似した分子は類似した特性と活性を持つ傾向があり、類似性検索や多くの予測モデルを正当化するが、顕著な例外も存在する。

構造ベースのデジタル表現

分子は、グラフ、ライン表記、または記述子ベクトルとして符号化され、化学構造の保存、検索、および定量的モデリングを可能にする。

Clinical relevance

ケモインフォマティクスは、現代の創薬および材料インフォマティクスを支え、膨大なライブラリのバーチャルスクリーニング、合成の優先順位付け、実験的努力を導く特性の予測を可能にする。

History

1960年代から1970年代にかけての化学文献および構造処理システムから発展し、1998年頃に「ケモインフォマティクス」という名称で分野が確立され、ハイスループットスクリーニング、大規模データベース、機械学習の進展とともに急速に拡大した。

Key figures

• Johann Gasteiger
• Andrew Leach
• Valerie Gillet
• Peter Willett

Seminal works

• leach2007
• gasteiger2003

Frequently asked questions

ケモインフォマティクスは量子化学とどう違うのか？

量子化学は物理理論から分子特性を計算するのに対し、ケモインフォマティクスは化学データと統計的またはグラフベースのモデルを用いて、明示的な物理学なしに、大規模な整理と予測を行う。

ケモインフォマティクスはバイオインフォマティクスと同じか？

いいえ。これらは姉妹的なインフォマティクス分野であるが、ケモインフォマティクスは低分子と化学構造に焦点を当てるのに対し、バイオインフォマティクスは生物学的配列と高分子に焦点を当てる。