我々は、疾病の標的蛋白質とリガンド複合体間の相互作用を学習することで、新規の化合物が標的蛋白質に結合するかを予測する学習モデルを開発している。相互作用を直接ベクトルとして学習するSIEVE-Score(Yasuo & Sekijima, JCIM,2019)と、複合体構造を画像として学習し、結合性を判別するVisINet（特願2019-015086）である。我々は、この2つの手法を単体もしくは組み合わせて、SARS-CoV-2の治療薬の標的となるMProやRdRpを標的としてAMEDと連携し治療薬探索を行っている。