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• 1．

  AI-Driven Prediction of Bitterness and Sweetness and Analysis of Receptor Interactions 、 Hiroaki Iwata 、 Current Research in Food Science 、 10巻 101090号 、 2025年05月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 単著 、 英語

• 2．

  Machine Learning Prediction and Validation of Plasma Concentration Time Profiles 、 Hiroaki Iwata, Michiharu Kageyama, Koichi Handa 、 Molecular Pharmaceutics 、 22巻 6号 （頁 2976 ～ 2984） 、 2025年05月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 3．

  Precision Spatiotemporal Analysis of Large-scale Compound–Protein Interactions through Molecular Dynamics Simulation 、 Shigeyuki Matsumoto, Yuta Isaka, Ryo Kanada, Biao Ma, Mitsugu Araki, Shuntaro Chiba, Atsushi Tokuhisa, Hiroaki Iwata, Shoichi Ishida, Yoshinobu Akinaga, Kei Terayama, Ryosuke Kojima, Yohei Harada, Kazuhiro Takemura, Teruki Honma, Akio Kitao, Yasushi Okuno 、 PNAS Nexus 、 4巻 3号 、 2025年02月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 4．

  kMoL: an open-source machine and federated learning library for drug discovery 、 Romeo Cozac, Haris Hasic, Jun Jin Choong, Vincent Richard, Loic Beheshti, Cyrille Froehlich, Shigeyuki Matsumoto, Ryosuke Kojima, Hiroaki Iwata, Aki Hasegawa, Takao Otsuka, Takuto Koyama, Yasushi Okuno 、 Journal of Cheminformatics 、 17巻 1号 、 2025年02月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 5．

  Transforming Drug Discovery: The Impact of AI and Molecular Simulation on R&D Efficiency 、 Hiroaki Iwata 、 Bioanalysis 、 16巻 23-24号 （頁 1211 ～ 1217） 、 2024年12月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 単著 、 英語

• 6．

  Accelerating Virtual Patient Generation with a Bayesian Optimization and Machine Learning Surrogate Model 、 Hiroaki Iwata, Ryuta Saito 、 CPT: Pharmacometrics & Systems Pharmacology 、 14巻 3号 （頁 486 ～ 494） 、 2024年12月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 7．

  Constructing a graph neural network-based artificial intelligence model to predict drug-induced phospholipidosis potential 、 Yoshinobu Igarashi, Aki Hasegawa, Shigeyuki Matsumoto, Hiroaki Iwata, Ryosuke Kojima, Yasushi Okuno, and Hiroshi Yamada 、 Fundamental Toxicological Sciences 、 11巻 6号 （頁 279 ～ 288） 、 2024年11月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 8．

  Developing a GNN-based AI model to predict mitochondrial toxicity using the bagging method 、 Igarashi Y, Kojima R, Matsumoto S, Iwata H, Okuno Y, Yamada H 、 The Journal of Toxicological Sciences 、 2024年03月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 9．

  Feature extraction of particle morphologies of pharmaceutical excipients from scanning electron microscope images using convolutional neural networks 、 Iwata H, Hayashi Y, Koyama T, Hasegawa A, Ohgi K, Kobayashi I, Okuno Y 、 International Journal of Pharmaceutics 、 2024年02月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 10．

  VGAE-MCTS: a New Molecular Generative Model combining Variational Graph Auto-Encoder and Monte Carlo Tree Search 、 Hiroaki Iwata, Taichi Nakai, Takuto Koyama, Shigeyuki Matsumoto, Ryosuke Kojima, Yasushi Okuno 、 Journal of chemical information and modeling 、 2023年11月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 11．

  Improving Compound-Protein Interaction Prediction by Self-Training with Augmenting Negative Samples 、 Koyama T, Matsumoto S, Iwata H, Kojima R, Okuno Y 、 Journal of chemical information and modeling 、 2023年07月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 12．

  Classification of scanning electron microscope images of pharmaceutical excipients using deep convolutional neural networks with transfer learning 、 Iwata H, Hayashi Y, Hasegawa A, Terayama K, Okuno Y 、 International Journal of Pharmaceutics: X 、 2022年10月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 13．

  Predicting total drug clearance and volumes of distribution using the machine learning mediated multimodal method through the imputation of various non-clinical data 、 Iwata H, Matsuo T, Mamada H, Motomura T, Matsushita M, Fujiwara T, Maeda K, Handa K 、 Journal of chemical information and modeling 、 2022年08月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 14．

  Structure-based de novo molecular generator combined with artificial intelligence and docking simulations 、 Ma B, Terayama K, Matsumoto S, Isaka Y, Sasakura Y, Iwata H, Araki M, Okuno Y 、 Journal of chemical information and modeling 、 2021年07月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 15．

  Prediction of Total Drug Clearance in Humans Using Animal Data: Proposal of a Multimodal Learning Method Based on Deep Learning 、 Iwata H, Matsuo T, Mamada H, Motomura T, Matsushita M, Fujiwara T, Maeda K, Handa K 、 Journal of Pharmaceutical Sciences 、 2021年03月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 16．

  Discovery of Natural TRPA1 Activators through Pharmacophore-based Virtual Screening and a Biological Assay 、 Iwata H, Kanda N, Araki M, Sagae Y, Masuda K, Okuno Y 、 Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters 、 2020年10月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 17．

  An in silico approach for integrating phenotypic and target-based approaches in drug discovery 、 Iwata H, Kojima R, Okuno Y 、 Molecular Informatics 、 2020年10月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 18．

  Novel Orexin Antagonist from a Natural Plant was Discovered using Zebrafish Behavioural Analysis 、 Yamanaka M, Iwata H, Masuda K, Araki M, Okuno Y, Okamura M, Koiwa J, Tanaka T 、 European Review for Medical and Pharmacological Sciences 、 2020年05月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 19．

  Identification of a new class of non-electrophilic TRPA1 agonists by a structure-based virtual screening approach 、 Araki M, Kanda N, Iwata H, Sagae Y, Masuda K, Okuno Y 、 Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters 、 2020年04月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 20．

  kGCN: a graph convolutional network framework for chemical structures 、 Kojima R, Ishida S, Ohta M, Iwata H, Honma T, Okuno Y 、 Cheminformatics 、 2020年03月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

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