所属：東北大学大学院工学研究科応用物理学専攻

概要：タンパク質周囲の水和分布と水和自由エネルギー分布を高速に予測する深層学習モデル「gr Predictor」と「Deep GIST」を改良することを目的とし、Deep GISTのハイパーパラメータサーチ並びにgr PredictorとDeep GISTのリガンド複合体への拡張に向けた大規模計算を行った。その結果、Deep GISTは、既存の手法の約1/1000の計算時間（約1分）で、「リガンド結合に伴い移動する水分子の自由エネルギー」を約8kcal/molの誤差で計算出来た。また、リガンド複合体に拡張したgr Predictorの予測精度（R2スコア）は、0.9だった。