logP予測精度の限界に挑む。SAMPL6ブラインドチャレンジの結果

SAMPL（Statistical Assessment of the Modeling of Proteins and Ligands）チャレンジは、合理的な薬物設計の為の生体分子及び物理モデリングの精度を評価することを目的としています。
最近発表されたSAMPL6の評価では、オクタノール-水分配係数（logP）の予測に焦点が当てられました。このブラインドチャレンジの11化合物に対し17の研究グループから91の予測が提出され、量子力学、分子力学、知識ベース、経験的、混合的な手法が用いられました。その中から精度の高い手法が特定され、10種類の手法でRMSEが0.5 logP単位以下に留まりました。
この結果に触発されて、ChemAxonのlogP予測ツールの精度を確認しました。その結果、絶対誤差が0.5を超えたのは、11例中1例（SM11）のみで、これは経験的手法の平均誤差が最も大きいことが判明しました。
ChemAxon logPの計算により高い精度の予測ができ、本モデルが創薬プロジェクト全体で新規分子又は実験条件の最適化に貢献することを示唆しています。

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