【AI創薬入門】scikit-molで化学構造を機械学習に！医療研究を加速させる最新ツール
１．はじめに：AI創薬のハードルを劇的に下げる「scikit-mol」とは？ 近年、製薬業界やアカデミアにおいて「AI創薬」という言葉を耳にしない日はありません。膨大な化合物ライブラリから、目的の生物活性を持つ候補物質を […]
scikit-mol
scikit-molは、化学情報学ツールのRDKitと機械学習ライブラリのscikit-learnをシームレスに繋ぐPythonライブラリです。
主な特徴は以下の通りです。
シームレスな統合: 化学構造（SMILESなど）をscikit-learnの変換器（Transformer）として扱えるようにし、機械学習パイプラインへ直接組み込めます。
分子の数値化: 分子をAIが理解できる「指紋（フィンガープリント）」や、分子量などの「記述子」へ自動変換します。
データの標準化: 表記の揺れを統一したり、無効な構造によるエラーを防いだりして、研究の再現性を高めます。
極論すれば、「化学のデータを、そのまま機械学習モデルに流し込める形に整えてくれる橋渡し役」**といえます。