解决组合优化问题的技术，可适用于中分子药物发现

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2019年03月27日

株式会社富士通研究所（注1）（以下简称：富士通研究所）与富士通株式会社（注2）、富士通Advanced Technologies株式会社（注3）共同开发了一种面向大规模问题的问题分割技术，利用富士通的计算机架构“Digital Annealer”（数字退火），可快速解决组合优化问题。

开发背景

当今社会的各个领域，都存在着组合优化问题，需要通过优化组合才能产生最为高效、有效的结果。在组合优化问题中，随着需要考虑的因素不断增多，组合数量呈爆炸性增长，这导致传统计算无法在实际时间内解决所有问题。为此，富士通研究所开发了一种专门用于解决组合优化问题的构架“Digital Annealer”，并已开始提供1Kbit(1024bit)规模的服务。2018财年，还开始了针对8Kbit的研究。然而，我们还需对超出硬件处理能力的大规模问题提供支持，以解决更为复杂的组合优化问题。例如，当计算规模达到30Kbit时，在中分子药物发现领域，可快速解决最大50个氨基酸规模的氨基酸稳定结构搜索，可加速中分子药物的研发。除此之外，也可以扩大如在工厂、制造业、交通运输等领域的应用范围。

图1 问题规模与bit数的关系示例

课题

即使将大规模问题简单地分割为可输入硬件的大小，并对每个问题进行优化，也不等于实现了整体问题的优化。换句话说，通过提取部分问题虽可实现部分优化，但如果没有提取到合适的部分，结果将无法达到有效水平。

开发的技术

此次，富士通研究所开发了一种可处理大规模问题的技术，处理能力大于硬件处理规模。通过将该技术应用到第2代“Digital Annealer”中，有望实现100Kbit规模问题的处理。

开发的技术特征如下：

效果

富士通研究所与开发药物发现（蛋白质类）模拟器的ProteinQure Inc.（注4）公司进行合作，在模拟实验中，证明了使用“Digital Annealer”搜索稳定的中分子药物候选结构的可行性。

在中分子药物发现中，中分子药物发现候选是数个～50个左右链状相连的氨基酸，它们通过与靶向蛋白质牢固结合，发挥药物效用。首先，将每个氨基酸建模并放置在网格交叉点上时，用“Digital Annealer”根据氨基酸间的结合关系等搜索最稳定的结构。然后，通过分子对接计算，研究搜索到的氨基酸结构和靶向蛋白质的结合强度。通过将此流程反复操作1000次左右，寻找出药效较高的中分子药物候选。

此次，富士通研究所通过将此技术应用到第二代“Digital Annealer”中，针对48个氨基酸规模(30Kbit规模)的中分子药物候选，使用相同的氨基酸建模方法，模拟实验时间由几个小时（基于传统电脑计算）缩短到了几分钟。这意味着，通过重复这一流程，以往花费半年时间的中分子药物候选搜索，在数日内便可完成。中分子药物作为下一代药物备受瞩目，通过将此次开发的技术应用于“Digital Annealer”，有望加快中分子药物的开发速度。

图2 新技术在稳定结构搜索问题中的应用例

今后

通过使用“Digital Annealer”和此次开发的技术，富士通研究所未来旨在解决100万bit规模的大规模组合优化问题，期待在药物发现、化学、制造、交通、金融、物流等广泛领域做出贡献。

因此，为了加速该技术在中分子药物发现领域的实用化进程，富士通研究所与ProteinQure Inc.公司开始了合作研究。

注释

 注1 株式会社富士通研究所：

社长 古田 英范
总公司所在地 日本神奈川县川崎市

 注2 富士通株式会社：

社长 田中 达也
总公司所在地 日本东京都港区

 注3 富士通Advanced Technologies株式会社:

社长 伊藤 明
总公司所在地 日本国神奈川县川崎市

 注4 ProteinQure Inc.：

总公司所在地 加拿大安大略省多伦多
https://www.proteinqure.com