[Track1-7] COVID19ワクチン開発に向けた、AIの挑戦　～深層学習が導く、新領域との接点～

3. Copyright ©2020 by Future Corporation. Japan 3 • 貞光九月（さだみつくがつ） • 経歴： – 2009 筑波大学大学院博士課程(工学)修了 – 2009-2017 NTT研究所 • 人工知能学会現場イノベーション賞「しゃべってコンシェルにおける日本語質問応答技術の実用化」 – 2017.7- フューチャー株式会社 • Strategic AI Group 共同立ち上げ • 外部活動：自己紹介情報処理学会、人工知能学会、言語処理学会各委員 AAAI, ACL, EMNLP Program Committee等（-2020） AI 16年１８年 Copyright © 2007-2020 All Rights Reserved by Gijutsu-Hyohron Co., Ltd.

7. Copyright ©2020 by Future Corporation. Japan 抗体誘導ペプチド推定AIのマイルストン 2018年8月大阪大学との共同研究開始 2019年夏初期実験での効果を確認 2019年12月論文発表＆受賞(IPSJ) 2020年4月 COVID19向け共同研究発表【NEW!】 2020年7月 kaggleでの研究用データセット無償公開 bioRxivでの英語論文公開 7月29日公開で検索 kaggle future corporation

8. Copyright ©2020 by Future Corporation. Japan kaggle dataset Dataset 学術領域で蓄積された学習データ＋COVID19の予測用データ Task/Kernel Task 1: SARS prediction (正解データ有) Task2: COVID19 prediction (正解データ無) で検索 kaggle future corporation 今日の話を聞いてイイね！と思ったら是非up voteをお願いします！ (※要アカウント)

13. Copyright ©2020 by Future Corporation. Japan COVID19 ワクチン開発に取り組む組織 (WHO資料より) https://www.who.int/publications/m/ item/draft-landscape-of-covid-19- candidate-vaccines ワクチン種別数： 7/24 (compared to 7/15) Inactivated:5 (4) Non-replicating viral vector: 3 (2) Protein subunit: 6 (2) RNA: 6 (4) DNA:4 (2) VLP:1 (1)

14. Copyright ©2020 by Future Corporation. Japan B細胞部分配列＝「ペプチド」抗原=COVID19 (SARS-CoV-2)等抗体誘導ペプチド推定AIの概要 B細胞が「抗体」を「誘導」するための「ペプチド」を「推定」する「AI」 ⇒「抗体誘導ペプチド推定AI」ペプチドを推定するAI (①②を両方考慮しつつ) ②抗体（抗原を攻撃する物質）を、B細胞が産出 ①B細胞が、ワクチンと反応免疫反応を簡略化した図。本来は樹状細胞、 MHCI/II、T細胞等も考慮する

17. Copyright ©2020 by Future Corporation. Japan シーケンス構造としてのタスク設定 ◼正例・負例が付与された過去の学習データが多く存在（例：SARSの学習データがあるが、COVID19の学習データはない） MTSKLAVALLAAFLISAALCEGAVLPRSAKELRCQCIKTYSKPFHPKFIKELRVIEQRVVEKRAETSKLAVALLAAFLISAALCEEKRKMNGNSQRV………………. PKFIK 抗体誘導活性をもたないペプチド陰性（ラベル：負）抗体誘導活性をもつペプチド陽性（ラベル：正）抗原タンパク質全体のアミノ酸配列（数百～数千アミノ酸）貞光はDLDCでワクチン開発について話している。自然言語処理 (固有表現抽出) 人名イベント名負例 (一般名詞) 負例 (一般名詞) 貞光は人名か地名 →「話す」とあるから人名のはず！ DLDCは場所名かイベント名 →ネットで検索すると同名イベントがあった！

19. Copyright ©2020 by Future Corporation. Japan 評価結果あるタンパク質中の全ペプチドに対する予測結果赤(答え＝positive)が上、青(答え＝negative)が下に来ると嬉しい従来法提案法精度比較：値が高い方が嬉しい自然言語処理の技術を用いることで、大幅に精度改善手法精度(Accuracy) BepiPred-2.0 0.489 提案法 0.673

21. Copyright ©2020 by Future Corporation. Japan ネットワーク構造＝隣接行列 Table1 Table2 Table3 Table4 func1 Create func2 Read func3 Read Read func4 Create func5 Delete John Taro Shelly Miyo John - Follow Taro Follow - Follow Shelly Follow - Miyo Follow Follow - A B C D A - 3.5 2.3 1.3 B - 4.2 5.6 C - 7.8 D - 物理上の距離(無向グラフ) Follow関係(有向グラフ) CRUD関係(二部グラフ) 隣接行列タンパク質立体構造ソーシャルネットワーク構造システム構造 (四角が機能、ドラムがテーブル) ネットワーク構造は、隣接行列に変換可能 (貞光JSAI2018)

22. Copyright ©2020 by Future Corporation. Japan ニューラルネットワークとの接点グラフニューラルネットワーク：・Graph Convolutional Neural Network (GCN) (Kipf+ ICLR2017) グラフスペクトル(グラフ周波数)フィルタリングを用いる手法・Diffusion-Convolutional Neural Network (DCNN) (Atwood+ NIPS2016) 頂点領域フィルタリングを用いる手法ノードの素性行列推測ラベル DCNNの模式図ここが隣接行列 ⇒前ページの何に対しても使える！

25. 経営とIT そしてAIをデザインする Future AI

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