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• 1．

  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

• 2．

  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

• 3．

  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

• 4．

  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

• 5．

  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

• 6．

  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

• 7．

  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

• 8．

  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

• 9．

  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

• 10．

  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

• 11．

  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

• 12．

  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

• 13．

  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

• 14．

  Hydrophobic interactions at subsite S1' of human dipeptidyl peptidase IV contribute significantly to the inhibitory effect of tripeptides 、 Araki M, Kanegawa N, Iwata H, Sagae Y, Ito K, Masuda K, Okuno Y 、 Heliyon 、 2020年 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 15．

  Improving the accuracy of protein-ligand binding mode prediction using a molecular dynamics-based pocket generation approach 、 Araki M, Iwata H, Ma B, Fujita A, Terayama K, Sagae Y, Ono F, Tsuda K, Kamiya N, Okuno Y 、 Journal of Computational Chemistry 、 2018年12月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 16．

  Machine Learning Accelerates MD-based Binding-Pose Prediction between Ligands and Proteins 、 Terayama K, Iwata H, Araki M, Okuno Y, Tsuda K 、 Bioinformatics 、 2018年10月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 17．

  CGBVS-DNN: Prediction of Compound-protein Interactions Based on Deep Learning 、 Hamanaka M, Taneishi K, Iwata H, Ye J, Pei J, Hou J, Okuno Y 、 Molecular Informatics 、 2017年08月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 18．

  Elucidating the modes of action for bioactive compounds in a cell-specific manner by large-scale chemically-induced transcriptomics 、 Iwata M, Sawada R, Iwata H, Kotera M, Yamanishi Y 、 Scientific Reports 、 2017年01月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 19．

  Large-Scale Prediction of Beneficial Drug Combinations Using Drug Efficacy and Target Profiles 、 Iwata H, Sawada R, Mizutani S, Kotera M, Yamanishi Y 、 Journal of chemical information and modeling 、 2015年12月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 20．

  Target-based drug repositioning using large-scale chemical-protein interactome data 、 Sawada R, Iwata H, Mizutani S, Yamanishi Y 、 Journal of chemical information and modeling 、 2015年11月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

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