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# 2026年07月31日 MI Daily News
- URL: https://2g-chem.ghost.io/2026nian-07yue-31ri-mi-daily-news/
- Published: 2026-07-30T21:24:11.000Z
- Updated: 2026-07-30T21:24:11.000Z
- Author: 2g

### 目次

1. [\[論文\] データ駆動型材料発見プラットフォーム「Citrine Informatics」の開発](#news-1)
2. [\[論文\] 大規模言語モデルを用いた原子中心構造記述子の限界検証](#news-2)
3. [\[論文\] GaN分子線エピタキシーの柔軟な運動学的モンテカルロシミュレーション](#news-3)
4. [\[論文\] 分子政策最適化のための行動価値ガイダンス「Q-Steer」](#news-4)
5. [\[論文\] 3D科学計算タスク向け等変グラフニューラルネットワークの統合フレームワーク「GEqTrain」](#news-5)
6. [\[論文\] 機能的RNAの設計のための構造アラインメント法](#news-6)
7. [\[論文\] 構造アラインメント駆動の機能RNA設計フレームワーク「AlignIF」](#news-7)
8. [\[論文\] 空間トランスクリプトミクス向けトランスフォーマーモデル「SpatialFormer」](#news-8)
9. [\[企業\] AI創薬企業が多系統萎縮症の国際第2相臨床試験で患者登録完了](#news-9)
10. [\[企業\] 量子コンピュータ材料シミュレーション基盤がNEDO事業に採択](#news-10)

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### \[論文\] データ駆動型材料発見プラットフォーム「Citrine Informatics」の開発

- 材料データの散逸、コスト、再利用困難性など、データ駆動型材料発見の実用化における3つの主要な障害を指摘しています。
- 個別の研究成功を持続的な産業級の発見プログラムに翻訳するための、実用的なデータプラットフォームの構築を目指しています。
- 従来の精度評価手法の限界を克服し、実験データの活用効率を高めるアプローチを提案しています。

出典: [arXiv cond-mat.mtrl-sci](https://arxiv.org/abs/2607.25039?ref=2g-chem.ghost.io)

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### \[論文\] 大規模言語モデルを用いた原子中心構造記述子の限界検証

- 機械学習による原子スケール構造モデリングに必要な幾何学的記述子の離散化と対称性不変性について、大規模言語モデルで検証しています。
- ペア距離、三角形などのヒストグラムに基づく従来の原子中心記述子の課題を、新たな視点から評価する方法論を開発しました。
- 原子構造から機械学習予測への入力変換における基礎的な制限を明らかにしています。

**用語解説**

- **原子中心構造記述子（atom-centered structural descriptors）**: 原子の周辺環境の幾何学情報を特徴量として符号化するもの。機械学習で原子スケールの物性予測に使われます。

出典: [arXiv physics.chem-ph](https://arxiv.org/abs/2607.26984?ref=2g-chem.ghost.io)

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### \[論文\] GaN分子線エピタキシーの柔軟な運動学的モンテカルロシミュレーション

- GaN(0001)表面成長をシミュレートする、格子ベースの運動学的モンテカルロ（KMC）フレームワークを構築しました。
- 温度依存表面拡散、フラックス駆動堆積、Ehrlich–Schwoebel障壁、オストワルド成熟など、エピタキシー成長を支配する微視的プロセスを組み込んでいます。
- 計算中に適応的にバリア高さを評価する手法により、計算効率と精度のバランスを実現しています。

**用語解説**

- **運動学的モンテカルロ（kinetic Monte Carlo、KMC）**: 原子や分子の動きを時間的に追跡するシミュレーション手法。温度依存の遷移確率に基づきます。
- **Ehrlich–Schwoebel障壁**: 結晶表面のステップエッジを越えて原子が拡散する際に経験する活性化エネルギーの障壁。

出典: [arXiv cond-mat.mtrl-sci](https://arxiv.org/abs/2607.24871?ref=2g-chem.ghost.io)

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### \[論文\] 分子政策最適化のための行動価値ガイダンス「Q-Steer」

- 分子生成において、遅延フィードバック問題（完成分子に対してのみ報酬が与えられる）を解決する強化学習手法を提案しています。
- 中間ステップでどの決定が分子全体の品質に寄与したかを学習できない問題を、行動価値ガイダンスにより克服します。
- 分子最適化の効率を向上させ、創薬スクリーニングなどの応用を加速します。

出典: [arXiv q-bio.BM](https://arxiv.org/abs/2607.26391?ref=2g-chem.ghost.io)

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### \[論文\] 3D科学計算タスク向け等変グラフニューラルネットワークの統合フレームワーク「GEqTrain」

- 等変グラフニューラルネットワークの再利用性を高めるため、データセット定義、モデル構成、学習体制を分離した設定駆動フレームワークを開発しました。
- タスク・出力・学習体制に依存した従来の実装の制約を取り払い、様々な3D科学データに適用可能にします。
- 材料科学・分子シミュレーション・生物物理など複数の領域で活用可能な統合プラットフォームを実現しています。

**用語解説**

- **等変グラフニューラルネットワーク（equivariant graph neural networks）**: 分子や結晶などの3次元構造に対して、回転や対称変換に対する変換性（等変性）を保持するニューラルネットワーク。

出典: [arXiv q-bio.BM](https://arxiv.org/abs/2607.19083?ref=2g-chem.ghost.io)

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### \[論文\] 機能的RNAの設計のための構造アラインメント法

- 構造的に類似した分子のアラインメントから学習して、RNA配列を設計する新しい機械学習手法を開発しました。
- アプタマーとリボザイムの設計に適用し、実験的に検証された機能的RNAの創出に成功しています。
- RNAの進化的パターンと保存領域を活用した、より効率的なRNA設計が可能になります。

**用語解説**

- **アプタマー**: 標的タンパク質などに高い特異性と親和性で結合するRNA分子。診断や治療への応用が期待されます。
- **リボザイム**: 触媒活性を持つRNA分子。タンパク質酵素と異なり、RNA自身が化学反応を触媒します。

出典: [Nature Computational Science](https://www.nature.com/articles/s43588-026-01028-3?ref=2g-chem.ghost.io)

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### \[論文\] 構造アラインメント駆動の機能RNA設計フレームワーク「AlignIF」

- 複数の構造アラインメントを用いて、RNA族全体にわたる進化的ルールと保存パターンを捕捉する機械学習モデルを提案しました。
- 多様で構造ガイド型のアプタマーおよびリボザイム設計が可能になり、実験的に検証されています。
- 進化情報から学んだ知見を新規RNA機能分子の設計に直接応用できます。

出典: [Nature Computational Science](https://www.nature.com/articles/s43588-026-01029-2?ref=2g-chem.ghost.io)

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### \[論文\] 空間トランスクリプトミクス向けトランスフォーマーモデル「SpatialFormer」

- 細胞レベルから多細胞領域まで、空間トランスクリプトミクスデータを統一的に学習するトランスフォーマーベースモデルを開発しました。
- セル間関係を学習して細胞の共局在予測、細胞型とニッチのアノテーション、肺線維症における細胞間通信遺伝子対の検出が可能です。
- 空間的な生物学的情報を大規模に解析できる基盤モデルを実現しています。

**用語解説**

- **空間トランスクリプトミクス**: 組織内での遺伝子発現を空間情報とともに測定する技術。どの細胞がどこでどの遺伝子を発現しているかを同時に把握します。

出典: [Nature Computational Science](https://www.nature.com/articles/s43588-026-01016-7?ref=2g-chem.ghost.io)

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### \[企業\] AI創薬企業が多系統萎縮症の国際第2相臨床試験で患者登録完了

- 思捷優達（Zymergen）がAI創薬により開発した候補薬YA-101が、多系統萎縮症（MSA）に対する国際第2相臨床試験で患者登録を完了しました。
- AI駆動による医薬品候補の開発から臨床試験進行まで、実際のパイプライン進展を示す産業的な成果です。
- AI創薬技術の臨床実証段階への進展を示す重要なマイルストーンとなります。

出典: [共同通信PRワイヤー](https://news.google.com/rss/articles/CBMiW0FVX3lxTE82aUdqY09xVE1OM3JKcURVbEJRTmgydjZNNldjZGJLZjVuREhiUTB2NHJTdmVQdC1HLU9td2hndFY4RFNuV3lSd3l5eGhQMEFZT2RrTEVNeVFRQlk?oc=5&ref=2g-chem.ghost.io)

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### \[企業\] 量子コンピュータ材料シミュレーション基盤がNEDO事業に採択

- テラスカイの子会社Quemixが開発する「量子材料シミュレーション基盤」がNEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）の研究開発事業に採択されました。
- 量子コンピュータを活用した材料シミュレーション技術の国家的な研究開発プロジェクトとして、日本国内の材料開発を加速させます。
- 量子計算と従来型計算の融合による次世代材料探索技術の確立を目指しています。

出典: [kabu-ir.com](https://news.google.com/rss/articles/CBMiVEFVX3lxTE41ZjVrejJaTmNsUVhjOWFZS2hkOWEydVVmZkpvbDVGNzNSZm11bHZabk5TUG9QdVctTVJnNl8wQV9wMlpNdE5Hamo2dENBM1VINm5xSQ?oc=5&ref=2g-chem.ghost.io)

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