Novartis Genesis Labs で 2018 年から稼働。複数疾患領域・複数モダリティに適用。
仮想スペース全体から「最も情報量が多い」化合物を選択し、各サイクルの知識創出を最大化
UPLC-MS で酸性・塩基性 2 条件で粗製物解析 → 高純度フラクション自動回収 → 定量 → アッセイフォーマット化
NVP-002→NVP-003→NVP-004 と数サイクルで potency を段階的に向上(論文 Figure 5)
| 手法 | 特性 | 探索/活用 |
|---|---|---|
| UCB | μ + β·σ | β で調整可 |
| EI | 期待改善量 | 探索寄り |
| Kriging Believer | 逐次バッチ | バッチ対応 |
RF の ensemble variance を不確実性の代理として使用
| 適用先 | 提案 |
|---|---|
| lib/molgen | RF QSAR + UCB/EI 能動学習ループを実装 |
| lib/molgen | Kriging Believer でバッチ候補選択に対応 |
| lib/docking | ドッキングスコアをアクティブラーニングの補助フィーチャーに統合 |
MolgenYaml の acquisition_function に 'ucb' / 'ei' / 'kriging_believer' を選択可能にするだけで MicroCycle の設計哲学を実装できる