化学構造を手掛かりにしたデータサイエンスの手法で、 天然物化合物の生合成経路の予測に成功！ 有機分子の特性や薬剤設計の研究への活用期待

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（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。

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