黑料网大学院情报学研究科の山西 芳裕 教授、九州工業大学大学院情報工学府の三枝 奈々子 博士後期課程学生、同大学院情報工学府の柴田 友和 研究員は、ハウス食品グループ本社株式会社との共同研究により、生命医薬ビッグデータを用いて、食品の机能性を網羅的に予測する新しい机械学习手法を開発しました。约5万种类の食品成分化合物と约4800种类のヒトタンパク质注2）の間の相互作用を探索し、疾患に関与するタンパク質群の制御を考慮するのが特徴です。この手法を用いて、876種類の食品が有する新しい机能性や、その作用メカニズムの推定に成功しました。本研究の提案手法は、疾病予防に対する食品の効率的な活用を促し、健康寿命の延伸へとつながることが期待されます。
本研究成果は、2024年7月2日午前9時（日本時間）付米国科学誌「Journal of Chemical Information and Modeling」で公開されます。
?生命医薬ビッグデータを用いて、食品の机能性を網羅的に予測する新しい机械学习注1）手法を开発した。
?食品成分化合物が作用する生体分子群を机械学习で推定することで、様々な疾患に対する机能性のメカニズムを探索できる。
?提案手法は、疾病予防に対する食品の効率的な活用を促し、健康寿命の延伸へとつながることが期待される。
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注1） 机械学习：
データからパターンを学习し、新しい予测や分类を自动化する情报技术である。础滨を支える技术として活用されている。
注2） タンパク質
アミノ酸が多数结合した化合物で、ヒトの体を构成する非常に重要な要素である。このうち、病気の治疗の际、薬剤などが标的とするタンパク质を疾患治疗标的タンパク质と呼ぶ。
雑誌名：「Journal of Chemical Information and Modeling」
論文タイトル：Revealing comprehensive food functionalities and mechanisms of action through machine learning
著者：Nanako Inoue（九州工業大学）, Tomokazu Shibata（九州工業大学）, Yusuke Tanaka（ハウス食品グループ本社）, Hiromu Taguchi（ハウス食品グループ本社）, Ryusuke Sawada（岡山大学）, Kenshin Goto（九州工業大学）, Shogo Momokita（九州工業大学）, Morihiro Aoyagi（ハウス食品グループ本社）, Takashi Hirao（ハウス食品グループ本社） and Yoshihiro Yamanishi（黑料网）
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