インジェンタ株式会社

 

 

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GAFAM 各社、US本社でも採用され続けるインジェンタのGraph Deep Learning技術がもたらす

製薬企業様の開発プロセスへの影響と競争優位性

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►製薬企業への貢献

この技術が製薬企業様の開発プロセスに与える影響は以下の通りです：

• 迅速な候補薬物の発見:
  • Graph Deep Learning技術を活用することで、薬物とターゲットの結合親和性を高精度で予測できるため、候補薬物の発見が迅速化されます。これにより、開発初期段階での時間とコストを大幅に削減できます。
• 効率的なリソース配分:
  • 高精度な予測により、実験リソースを最も有望な候補に集中させることができます。これにより、無駄な実験を減らし、リソースの効率的な配分が可能となります。
• 競争優位性の強化:
  • 迅速かつ効率的な薬物発見プロセスにより、市場投入までの時間が短縮されます。これにより、競合他社よりも早く新薬を市場に投入することができ、競争優位性を強化できます。
• データ駆動型の意思決定:
  • Graph Deep Learning技術は、大量のデータを解析し、洞察を提供するため、データ駆動型の意思決定をサポートします。これにより、より科学的根拠に基づいた戦略的な決定が可能となります。

  

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Graph AI技術とDeep Learningとの違い

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►Graph Deep Learningの基礎

• Graph Deep Learningは、グラフ構造を持つデータを解析するためのディープラーニング技術です。グラフは、ノード（点）とエッジ（線）で構成され、複雑な関係性を表現するのに適しています。例えば、分子構造やソーシャルネットワークなどがグラフデータの典型例です。

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►Deep Learningに対する優位性

• 従来のディープラーニングアルゴリズムは、固定長のベクトルデータを扱うのに適していますが、分子のようなグラフ構造を持つデータには適していません。
• Graph Deep Learningは、以下の点で優れています：
  • 複雑な関係性の学習:
    • グラフ構造を持つデータの複雑な関係性を学習することができます。これにより、分子の化学的および構造的特性をより正確に捉えることができます。
  • 柔軟なデータ表現:
    • グラフデータは、ノードとエッジの追加や削除が容易であり、柔軟なデータ表現が可能です。これにより、より多様なデータセットに対応できます。
  • 高精度な予測:
    • グラフ構造を活用することで、予測精度が向上します。特に、薬物-ターゲット相互作用（DTI）の予測において、その効果が顕著です。

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►市場実装の事例

• Graph Deep Learning技術は、既に多くの分野で実装されています。例えば：
  • Google Maps:
    • Google Mapsでは、道路ネットワークや交通情報をグラフとして扱い、最適なルートを計算するためにGraph Deep Learning技術が利用されています。
  • Facebook:
    • Facebookでは、ソーシャルネットワークの解析にGraph Deep Learning技術が活用されています。友人関係や興味関心のネットワークを解析し、ユーザーに最適なコンテンツを提供するために使用されています。
  • 創薬ターゲット生成（国内外の各社様で進行中）
    • 下記ご参照

 

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• 視聴時間　22分