近年、ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなどのオミクス(※4)技術の発展により、生命現象を分子レベルで理解する研究が進んでいます。なかでも、食品や生体試料に含まれる短いペプチドは、生命現象や食品機能、生体応答を反映する重要な分子であると考えられています。　しかし、従来のペプチドミクス解析では、質量分析（MS）において得られた情報を既知のタンパク質配列データベースと照合してペプチドを同定する方法が主流でした。そのため、データベースに登録されていないペプチドや、７残基以下の短く情報量の少ないペプチドを正確に解析することは困難でした。　今回、九州大学五感応用デバイス研究開...

1. 少量データでも高精度に予測できる新しいAIモデルを開発量子計算の仕組みを搭載した独自のAIモデル「QTFPred」を開発（図参照）。実験データが限られるような転写因子でも結合パターンを高い精度で予測できるように設計。2. 従来のAIを上回る精度を実証ヒト細胞の公開データを用いた検証において、ほぼすべてのタスクでQTFPredは既存のAIモデルよりも高い予測精度を実現。訓練データが少量の条件でも安定した予測性能が可能となり、研究現場での活用に十分耐えうる性能を示した。3. 転写因子の協調的結合のパターンを発見解析の結果、複数の転写因子が協調して...