計算化学とケムインフォマティクスを組み合わせた化合物スクリーニング事例
2012.9.14
株式会社クロスアビリティ
代表取締役 古賀良太
rkoga@x-ability.jp
IPAB＠Caspa銀座 9階 Room9C+9D
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X-Ability Co.,Ltd. ㈱クロスアビリティ• 2008年1月15日設立、役員３名＋α• オフィス： 本郷（東京） + ポーアイ（神戸） + 海外
• 自社製品・サービス主体の事業ポートフォリオ(1) 計算化学・インフォ（今回の主題）
XA-CHEM-SUITEの開発・販売（GPGPU, FX10で動作）
分子モデラーWinmostar™の開発・販売
並列計算デバッガ Allinea DDT & OPTの代理店※ 共同研究先：京大＆名大（化学）、東北大（バイオ）(2) センサネットワーク
フィールドルータ™の開発・販売：東大と共同発明/開発
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計算化学・ソルバ XA-CHEM-SUITE ※京大、名大と共同開発
・分子モデラー Winmostar™の開発、販売

GPGPU, MIC, SSE/AVXの最先端コーディング以外に、初心者向けサポートサービスも展開中（計算化学エントリーセット）フィールドルータ™ + センサ・データロガー
導入国： 日本以外は、タイ、韓国、インドネシア、チュニジア、他
塩害モニタリング＠名取

除染モニタリング＠飯館村※復興A-STEPに採択されました「被災地における除染モニタリングに向けた簡易モニタリン
グポストの新規開発および評価」

フィールドルータ™
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VCとの関係• 過去に話は沢山している• 今は役員３名で株式100%保持• IPO or M&A目指すなら、本体はイノベーションを起こし続け、子会社、関連会社、JV等で行うのが現実的？という判断に落ち着きつつある• 最先端の共同研究は＋αと考えている– 経営的には不安定で依存できない– ストックビジネスを模索した方が中長期的に安定• 理想的な例はYahoo!プレミアム、投資家も評価する
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ベンチャーのメリット・デメリット• メリット– 好きな人とだけ、好きな時間に仕事ができる• ただし、特に受託の仕事は客に拘束される• 誰もがこのスタイルを好むわけではない– 結果的に大いなる転職活動になる• 特定の業界で市場を築ければですが、、、• デメリット– 不安定？
• しかし、不安定で生きるスキルを身に着ければ安定
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ここから表題の話
ケムインフォ、過去のお仕事• HOMO-LUMO gap スクリーニング• Lingo on GPUによる化合物類似マッチング• Partial Order Ranking (Numerate,Inc)– 二者択一– 複数

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計算化学で設計した薬©wikipedia
Erlotinib hydrochloride©wikipedia
Zanamivir(trade name Tarceva)

trade name Relenza
インフルエンザ阻害剤

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肺がん、膵臓がん
Steve Jobs might have used
this to extend his life…

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挑戦的テーマ： 量子効果を考慮したタンパク－リガンドの結合自由エネルギー計算のプロセス• (a) FMO based MD, FMO/MM– QM(FMO)電荷のMD／QM領域をFMO計算• (b) MM-MD/ER– MDトラジェクトリを使って自由エネルギー計算• (a) + (b) FMO based MD/ER, FMO/MM-MD/ER– タンパク全体計算は可能だが高精度のリガンドバ
インディングスキームは挑戦的研究テーマ
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GPGPU量子化学計算 (a) FMO/MM, MD• Vectorized PRISM by AVX on Sandybridge CPU• HF (Hartree-Fock) : x 3

Benchmark : multicore CPUs

• DFT by CUDA on NVIDIA GPU• J-matrix formation : x 245• Exchange correlation : x 4
NVIDIA GPU• ERI J-matrix (Coulomb potential) by CUDA on NVIDIA GPU• FMO Environmental Electrostatic Potential : x 8.8-25.0
GAMESS-US(free application)

HF, DFT, FMO ESP
with CUDA/AVX scratch code
独自開発ルーチンで高速化

GAMESS-US+ XA-AVX/CUDA-QM

Yuki Furukawa, Ryota Koga and Koji Yasuda, Proceeding of JSST2011

エネルギー表示法 (ER) (b) MD/ER• ２桁オーダー高速で高精度理論計算と同等の精度である自由エネルギー計算方法• ermod http://sourceforge.net/p/ermod/wiki/Home/– 京大が主開発したナショプロソフト（現時点でGromacs,NAMD, Amberの出力に対応）– 超臨界流体、イオン液体、ミセル、脂質膜に適応可能– タンパク質の全原子自由エネルギー計算も可能– 高精度リガンドバインディングは理論的チャレンジが必要
Matubayasi and Nakahara, J.Chem.Phys. 2000, 113, 6070-6081
Matubayasi and Nakahara, J.Chem.Phys. 2002, 117, 3605-3616
Matubayasi and Nakahara, J.Chem.Phys. 2003, 119, 9686-9702
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最近のプロジェクト 23年10月～24年3月
XA-CHEM-SUITEを連成させた
自由エネルギー計算バッチ処理システムの開発

Visualization of PIO
by Winmostar™

※FMOの北浦教授と共同研究
Molecularmodeling software
for batch

FMO
orFMO based MD/ER
batch solver

最速のアルゴリズムをCharge assignment
最速のアーキテクチャで、という思想
by GAMESS-US
今回はGPGPUに最速+ XA-SSE/AVX/CUDA-QM
QMとしてFMOを採用+ ermod

PIO solver

XA-PIOPIE(D)A
Binding free energy (ER)Molecular Dynamics(Amber / Gromacs)※JST(A-STEP)の支援を受けました（アイデア１）Lingo on GPU + QM + 機械学習
１．化合物類似計算(16,384 x 16,384 chemical compounds all-to-all by LINGO)
Time(msec)

Speed up

1CPU53,488x 1.00

4CPU

14,097x 3.79

60CPU (shirokane)

2,640x 20.26

1CPU+1GPU

1,980x 27.01

2CPU+2GPU

1,010x 52.96

3CPU+3GPU713x 75.02

4CPU+4GPU529x 101.11

２．複合体データの化合物（リガンド）の位置に各類似体を置き、openbabelで３次元化して、QMでmin/opt３．（エネルギー、３次元座標？）で特徴ベクトルを作り化合物判別器を作成
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（アイデア２）弱い相互作用と構造パターンの機械学習
大量のX線構造データ → 大量のFMO → 大量のPIEDA → 機械学習
FMO バッチ処理 on GPU
GPGPU
versionspeedup

ESP
2571.490 170.897
part(GPU)x 15.0

HF-SCFpart(host)619.630x 1.143279.944 790.527

x 4.15GAMESS
FMOTotal

機械学習34

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708.454（一部参考）
K. Ohno, K. Mori, M.
Orita, M. Takeuchi
Current Medicinal
Chemistry 18,2,220-223

PIEDAがSBDD, LBDD(KBDD)に役立つかも35

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Winmostar™ → スパコン
計算ジョブ投入
SSH
計算結果

Linuxクラスター
TSUBAME
FOCUS
京？
ShareTask,LSF,PBS,SGE,NQS等
Gaussian,GAMESS,Gromacs
36クロスアビリティの今後• 資金調達– VCは自由度下がるリスク、短期利益の要求きつい– クラウドファンディング？固定低利息銀行融資が楽• ビジネスモデル– 受託は不安定、売上１億までは人増やさずマーケでいける？ A-STEPはリスク低で開発費が出てgood• 市場拡大
– ジョイントベンチャー、海外（メガファーマ連携 etc）
– 「クロス」領域のオンリーワン（ブルーオーシャン？）37

フランクリン・コヴィー「８つの習慣」より引用

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知識労働者時代の仕事（思いつき）• Spring-8, SACLAと京コンピュータが直結？
– 構造変換スクリプト、ニーズ掘り起し中• バイオインフォツールによるターゲット探索＋計
算化学の化合物スクリーニングのバッチ• 個人情報リスクが少ないNanoporeを活用した
23andmeスタンドアローン版サービス• バイオエタノールの精製プロセスシミュレーショ
ン（反応解析＋ゲノム解析）• 環境情報＋ゲノム情報の植物モニタリング– 福井農業試験所の米、北海道のブナ林
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まとめ
• インフォマティクスのポテンシャルは高い• ベンチャーは所詮、技術がすごいといっても– ある程度まではニッチ向けマーケティングが重要– 技術以外の付加価値からも顧客満足度を（例）ニーズに対してシンプルに考えたら、計算化学エントリーセットになった。

• ストックビジネスが必要– 結局VCもそれを評価する• 複数分野の重なり領域で知識労働する
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