立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第32号) 2023

［ 研究助成 (A) ］

匂い情報空間の構築，分子科学と機械学習の融合による挑戦
Building molecular odor sensing space, a study for the fusion of scientific computing and machine learning
2221022

研究代表者

熊本大学

大学院先導機構

特任助教

原田祐

希報空間である。匂いを情報化するためには“感[研 究 の 目 的]覚量”に近い匂いセンシング空間の設定と解析
嗅覚機能が低下すると食品の腐敗や火災の発方法の確立が必要である。

見が遅れ，日常生活の危険が増え，精神的な健匂いの質の記述子には冗長性があり，匂いは康も阻害される。本研究では，匂いの情報空間遺伝的および文化的背景や個人差経験を反映しの基盤構築を進める。匂いの情報化が波及する知覚される。匂いの情報化の最初段は，約 400

分野を図 1 に示す。健康や医学のための科学に種類の嗅覚受容体と約 40 万種類の匂い分子ととって匂いは重要であるだけでなく，美味しさの分子間相互作用であるが，分子間相互作用のは「フレーバー」で感じられ，また美しさを観測やシミュレーションはまだ困難だ。
本研究は匂い物質を解析対象とし，匂い情報「フレグランス」として想像できる。つまり人空間の構築を目的としている。これは匂いの質間らしい文化にも匂いは重要である。
匂 い は，各 種 セ ン サ，分 析 機 器 (GC，LCを解析する前提をもたらし，匂いセンシング・(GCMS 含む)，MS)，種々の動物における嗅情報化・VR 再現におけるインターフェース設

覚受容体の包接挙動，嗅覚受容細胞群の神経応計への貢献が期待できる。

答，嗅球の活性化，脳の刺激による活性化，ヒ[研究の内容，成果]

トによる官能評価によって，数値化されたり，数値表現可能な物理現象を引き起こしたり，さまざまな言語的な表現になる。本研究者がこれフィンガープリントによる匂い情報空間の構築までに提案した「匂いセンシング空間」は，セ本検討では「匂い分子の情報空間」と「匂いンサおよび分析機器による手法，生理学的・分記述の情報空間」について回帰分析を行い，各子生物学的手法，あるいは官能評価によって匂匂い記述子に該当する化合物の集団 (ここではいが受ける多次元情報化において，得られる情各“サブ”ケミカルスペースと呼ぶ) 個々の「匂い記述」の予測について検証・比較した。
検討には，700 種類の単品ケミカルについて196 の評価用語による官能評価が収載されている Flavornet データベースを使用した (http://www.flavornet.org)。官能評価は 196 の用語
True/False によって評価され，複数の評価用

図1

匂いの情報化が波及する分野語が該当する化合物もある。回帰分析を十分で― 1 ―立石科学技術振興財団

図2

本研究の着目する匂いセンシング空間

きるよう該当化合物が 8 分子以上の匂い記述を解析対象とし，匂い分子の分子構造から「匂い記述」の予測について検証した。
分子の記述子は 1 世紀以上にわたって様々に提案されてきたが，匂いの官能評価を十分に予測することはできないとされてきた。図 2 に示すように本検討の回帰の説明変数は，計算科学ソフトウェア MOE およびオープンソースソフ
トウェア RDkit によって得られる広く用いられているフィンガープリントであり，分子構造を表すベクトル表現である。匂い分子の分子構
造は CAS ナンバーにより取得した。回帰の目的変数は匂い記述である。この結果，予測能力はサブケミカルスペースごとに異なることがわかった。
匂い記述子に該当する各サブケミカルスペー
スの比較にも，計算科学ソフトウェア MOE お
よびオープンソースソフトウェア RDkit によるベクトル表現を使用した。まずタニモト係数を用いて集団内の類似度の中心値・分布の確認

図 3 “AUC 0.7 以下 (予測不可)”の記述子に対応するサブケミカルスペース

し，ついでフィンガープリントによる主成分ブケミカルスペースは集団内類似度が低く，そマッピングすることでサブケミカルスペースをれぞれが似ていないサブケミカルスペースの例比較した。

である。図 3 に示すように，集団内タニモト係

図 3，4 はこの比較の結果の一部である。各数(B) は小さめであり，マッピング(C) にお(A) に検討を行った予測の ROC を，AUC をけるプロットは離散的である。これらの AUC青文字で示す。各(B) に集団内全ペアのタニ(A) はおおよそ 0.7 以下と，予測精度は低い。

モト係数のヒストグラム，各(C) が全化合物

評 価 用 語 “rose”，“cabbage”，“cucumber”のフィンガープリントの第 1 第 2 主成分によるの指すサブケミカルスペースは集団内類似度がマッピング (曲線は連続的な存在確率を仮定し高く，それぞれが似ているサブケミカルスペーたカーネル密度推定を表す) を示す。両図に示スの例である。図 4 に示すように，集団内タニす 検 討 は フ ィ ン ガ ー プ リ ン ト に ECFP

モト係数(B) は大きめであり，マッピング(C)(Extended Connectivity Fingerprint) を 用 いにおけるプロットは集合的である。これらのた。

AUC(A) はおおよそ 0.9 以上と，予測精度は

評 価 用 語 “must”，“oil”，“fresh” の 指 す サ高い。

― 2 ―

Tateisi Science and Technology Foundation

ない。本研究では匂い情報空間について，(Ⅰ)
既存の化学情報学に基づく記述子，(Ⅱ) 新しい機械学習を適用した分子記述子，(Ⅲ) 分子科学計算に基づく記述子，この 3 者による情報空間の構築に取組んだ。
受容体ないしリガンドに関する分子科学計算(分子軌道計算，分子動力学) は古くからおこなわれており，生体分子の系は平衡ではなく，分子動力学計算や時間発展の分子軌道計算といった非平衡の計算手法が必要とされる。嗅覚受容体と匂い分子の相互作用はポテンシャルと自由エネルギー差(ΔG) により解釈される。こ
れらは現在も議論が行われていると同時に，計算機実験として分子科学において重要な手法となっている。種々提案されている高精度計算を最適な計算条件で実行し，最新の分子科学計算に基づき解釈することが必要である。
本検討ではマルチ計算タスク，大量のデータ処理が可能な高性能サーバーを用意し，MOEお よ び Gaussian を 用 い て Flavornet デ ー タ
ベースに記載されている 700 種類の匂い分子について分子振動計算に注目した量子化学計算を実行し，解析を行った。(本検討は継続して検図 4 “AUC 0.9 以上 (予測可能)”の記述子に対応するサブケミカルスペース討を行っている)
グラフの機械学習を応用した計算科学にもとづ以上のように評価用語の指す化合物群が似てく匂い情報空間の構築いると予測精度が高いことがわかった。さらに深層学習では，これまで個々のデータの集ま汎用に使用される評価用語は，マッピングにおり (ベクトル) や，格子状に配列されたデータけるプロットは離散的で予測精度が低めである。

(画像)，逐次データ (テキスト，音声) が解析

これはサブケミカルスペース内の分子構造が多対象とされてきたが，世の中のいろいろな現象，様であることを示唆する。同検討を他のフィンデータを対象とすると表現力が不足していた。

ガープリントでも検証したところ，その差異よ

他方，グラフとは対象 (ノード) とその間の関りも，サブケミカルスペース内の分子構造の多係 (エッジ) で表現されるデータ構造と定義さ様性が大きく予測性能に影響した。

れる。グラフで表現できるデータは非常に多く，(本結果は投稿中である)幅広い分野で応用されている。
計算手法の選択と最適な計算条件の設定を行えば，高精度な物性パラメータが得られるもの

分子科学計算にもとづく匂い情報空間の構築
分子記述子は 1 世紀以上様々に提案されてきの，分子科学計算とグラフの機械学習の融合がたが，分子構造の情報空間を十分網羅できてい困難であり，分子科学計算(分子軌道計算，分― 3 ―立石科学技術振興財団

子動力学)をもとにした記述子は検討が不十分

グ・情報化・VR 再現におけるインターフェーである。この原因の一つは，分子科学計算の結ス設計に貢献する。分子科学と機械学習を融合

果を機械学習に適したデータ形式に成型するこした挑戦は，ケミカルスペースとコンピューとが困難だったことである。

ターとの調和の促進に貢献する。

分子科学計算によって得られた分子構造の詳

匂い情報空間について分子科学計算に基づく細データを情報の損失なく解析するためには，ケミカルスペース表現において，機械学習アー原子の物理パラメータや化学結合の物理パラキテクチャーと分子科学計算を融合させ，設計メータとして計算結果を取り出すことが必要ですることが必要である。筆者は量子化学計算とある。このような原子のベクトル表現，化学結連動したグラフの機械学習(データローダー作合のベクトル表現を加味した分子構造の表現に成，アーキテクチャー検討)を進める予定であ

対して，グラフ構造による表現は親和性が高い。

る。

本検討では 700 種類の匂い分子について行った量子化学計算の結果解析を進めている。

[成果の発表，論文など]“A study on odor sensing space of odorants chemical[今後の研究の方向，課題]

space; molecular structural diversity and resolutionof descriptors”, Yuki Harada, Shuichi Maeda, Junwei

本研究の目指す匂い情報空間の構築は，匂いの質を解析する前提をもたらし，匂いセンシン― 4 ―Shen, Taku Misonou, Hirokazu Hori, and Shinichiro
Nakamura (投稿中)