サマー先生と英会話 !というyoutubeチャンネルをたまに見ているので、アフィリエイト料が入った流れで買ってみた。

CD付 好感度UPのシンプル英会話
サマー・レイン
ディーエイチシー / 1728円 ( 2018-08-09 )

part1はなかなかおもしろかったけどpart2のセンテンス集は基本的過ぎたので、itunesに突っ込んで流し聴きするくらいでよいかなと思った。

もともと娘に渡すつもりで買ったので特に問題はなかった。

理解した

実験医学 2014年7月号 Vol.32 No.11 ゲノム編集法の新常識! CRISPR/Casが生命科学を加速する

羊土社 / ?円 ( 2014-06-21 )

医薬品研究開発における Modeling and Simulation（M & S）手法の紹介という大変に面白い総説を教えてもらって読んでいる。

これは、事前にTrkAがpainのターゲットであることを知っているからこういう結論に出来たのか、そういう事前知識なしに自然に導かれたのか興味あるところではある。モデルからターゲット候補が出てくるなんて素敵。

QSP モデルによって，今までのモデル解析ではできなかった予測を行った事例を以下に 2 例紹介する．1 つ目は，MID3 白書に取り上げられている神経成長因子（NGF）パスウェイに対する QSP 解析 により，疼痛治療の新規の創薬ターゲットを検討した事例（Example 3）である．この事例では，すで に報告されていた NGF パスウェイを ODE で記述される数理モデル（Model 1）に変換し，さらにその パスウェイモデルを関連因子の神経細胞内外での挙動を反映させたモデルに連結して生理学的に拡張し たモデル（Model 2）を作成して NGF パスウェイの下流での創薬ターゲット候補の探索を行っている． 効果測定の指標として NGF 刺激の結果として観察され，疼痛発現につながると考えられる Diphosphorylated extracellular signal-regulated kinase（dppERK）の蓄積量を用い，モデルの妥当性検討は すでに報告されている NGF 阻害抗体で得られている結果と比較することにより行った．こうして構築 されたモデル内に含まれる因子を，in silico で仮想的に様々な阻害強度で阻害する感度分析により， Tropomyosin receptor kinase A（TrkA）が薬物治療のターゲット候補となる可能性が予測された．

尚、MoAと書くと現状はBabymetalがおすすめされるようです。

「LEGEND - S - BAPTISM XX - 」 (LIVE AT HIROSHIMA GREEN ARENA) [Blu-ray]

トイズファクトリー / 6471円 ( 2018-08-01 )

• (MID3) Good Practice - European Medicines Agency
• Good Practices in Model-Informed Drug Discovery and Development: Practice, Application, and Documentation.
• An introduction to PK-Sim®: the open source platform for PBPK modeling

PK-SimってOSSになったの？

最近、バイオインフォマティクスのチームに兼務になりました。このバイオインフォマティクスチームに求められてることが、いわゆる普通のターゲットファインディング的なバイオインフォだけじゃなくてPKPD(今だとQSPって言うの？)でのインフォマティクス側からの貢献を求められたりするので10連休は色々勉強するよいチャンスだったりします。しかし、PKモデリングは基本的なところはわかるけど、PDは全然だから着いていくのつらいっす。

それから、組織内でモダリティのブームが起きているみたいなので、そっちのほうも色々キャッチアップしなきゃいけない。

で、自分の解釈でいうところのモダリティというのは、「従来のkey&lock型の低分子創薬を超えて、MOAをうまく利用して生体に干渉するような創薬をやりましょう」ってことだと思うんですよね。つまりライフハック。

そういう意味ではこれからの分子設計は低分子だけじゃなく、中分子や核酸やdegradationでも貢献する必要があるだろうし、創薬ターゲットのMOAに応じて柔軟に対応出来るような組織になっているべきでしょうね。と考えるとMOAを理解できることが必須になるんじゃないですかね。

というわけで、分子生物学も少し復習しないとなぁという気分になったのでそれっぽい本を読んでいました。遺伝子ドライブ面白いですね。

ゲノム編集の基本原理と応用: ZFN,TALEN,CRISPR-Cas9
山本 卓
裳華房 / 2808円 ( 2018-06-06 )

コラムにCRISPRdirectが紹介されていて、「あー作者の人知っとるわ」ってなった。

創薬プロジェクト用のIssue Tracking System(ITS)を探しているのだけど良いものがみつからない。

で、ないのなら作ってしまえということでとりあえずE-R図でも書こうかとnode.jsインストールしてwwwsqldesignerでやってみた

テーブルスキーマ出来たんであとはFlaskでサクサクつくればよろしい。

先週行ってきた

桜

よい

帰りは三島二日町まで降りてきて隣の田町駅の向かいにあるやんぐでラーメンを食べました。

チームから1人離脱するので、やごみで送別会的な飲みをしてきました。所属が離れるけど兼務でつながってるし同じフロアにいるので離れた感はゼロだけどねｗ

湯豆腐とマグロ

アジと定番の磯辺揚げ

タコ唐揚げがつまむのに良かった

今年もみんなで楽しく仕事をして良い成果を出せるといいなーと思います。

5年ぶりくらいに餃子の街に帰省してきました。

子供達に餃子でも食べさせておくかとみんみんに寄った。

子供が喜んでいたのでまぁ良しとしよう。

次の日は池袋のアニメイトに寄って、その後原宿をウロウロして、さらにお台場に移動して科学未来館で遊ぶという強行軍で疲れた。

うちのSlackオルタネティブのAI創薬絡みのチャンネルではArxivの機械学習新着が流れてくるようになっていて、たまに大きな桃がどんぶらこどんぶらこと流れてきては、中身をぶった切ってチャンネル参加者の皆でキャッキャウフフしてるわけです。

で、今回流れてきたのがStep Change Improvement in ADMET Prediction with PotentialNet Deep FeaturizationというPande先生のとこで開発したPotentialNetっていう手法をメルクのデータで検証したら調子良かった（良すぎ！）っていう論文です。

なんかfuとかmicrosomeのクリアランスとかADMEの予測がすごい改善していて期待度高いです。PotentialNetってのはGCNN(Neural FP)のとこにLeRUじゃなくてGRUつかうことで特徴量抽出を工夫しているようです。具体的になにがよろしくなってどういう特徴量が抽出されているのかイメージつかめないんですが、何が良くなるんでしょうね？

それから実装はPyTorchらしいけどGithubには上がってないようなので自分で再実装する必要ありそうだし、最初にAtomにどういう情報持たせるのかに工夫の余地はありそう。

PotentialNetはいずれdeepchemに取り入れられるのでしょうか？

• PotentialNet for Molecular Property Prediction
• PotentialNet for Molecular Property Prediction(ACS)
• GATED GRAPH SEQUENCE NEURAL NETWORKS
• Deep learning for molecules, introduction to chainer chemistry
• A PyTorch Implementation of GGNN

深層学習も積みっぱなしだから読まないと、、、

深層学習 (アスキードワンゴ)

ドワンゴ / ?円 ( 2018-08-27 )

参加者の皆様お疲れ様でした。楽しんでいただけて且つ何か得るものがあったのなら企画の甲斐があったなと思います。

それにしてもauto-DMTAやばかったですね。我々も頑張らないといけないなーと思いました。

さて、Thierryさんとはどういう経由で呼んだの？とかなり聞かれたのですが、実は去年のICCSでポスター出してたのでネホリンハホリンしたら次の日のexcursionで話しかけてきたので、「来年AI in Medicinal Chemistry企画してるんだけど興味ある？」って聞いたら「めっちゃある、呼ばれたら絶対行くで！」って、まぁそんな感じで決まりました。ICCSは面白い割に日本からの参加者はほぼいないので機会があれば参加すると良いと思います（3年ごとに開催）。

尚、ランチははん亭にしました。

演者は懇親会は質問攻めにあってあまり食べられないので、皆で帰りに「にし乃」に寄りました。

美味しかった。