2024.4 東京工業大学情報理工学院情報工学系の博士課程に進学しました．

2024.3 以下の共著論文がThe Journal of Supercomputing誌に採択されました．

• Furui, K., Ohue, M. "Fastlomap: faster lead optimization mapper algorithm for large-scale relative free energy perturbation". J Supercomput, 2024. doi: 10.1007/s11227-024-06006-y

2023.12 AI for Accelerated Materials Design NeurIPS '23 WorkshopのPoster sessionにて現地で発表しました．

• Murakumo K, Yoshikawa N, Rikimaru K, Nakamura S, Furui K, Suzuki T, Yamasaki H, Nishigaya Y, Takagi Y, Ohue M, "LLM Drug Discovery Challenge: A Contest as a Feasibility Study on the Utilization of Large Language Models in Medicinal Chemistry", AI for Accelerated Materials Design - NeurIPS 2023 Workshop, 2023.

2023.11 以下の共著論文がCommunications Chemistry誌に採択されました．

• Ochiai T, Inukai T, Akiyama M, Furui K, Ohue M, Matsumori N, Inuki S, Uesugi M, Sunazuka T, Kikuchi K, Kakeya H & Sakakibara Y. "Variational autoencoder-based chemical latent space for large molecular structures with 3D complexity." Commun Chem 6, 249, 2023. doi: 10.1038/s42004-023-01054-6

2023.11 第61回日本生物物理学会年会にて学生発表を行いました．

• Furui K and Ohue M, "Study of efficient perturbation map construction for large-scale free energy perturbation calculations", 2023.

2023.10 DeNAサマーインターンシップで取り組んだ内容がTech blogで公開されました．

• 「Pococha」における配信の話題抽出・カテゴライズの検証

2023.10 AI for Accelerated Materials Design NeurIPS '23 Workshopに以下の論文が採択されました（共著）．

• Murakumo K, Yoshikawa N, Rikimaru K, Nakamura S, Furui K, Suzuki T, Yamasaki H, Nishigaya Y, Takagi Y, Ohue M, "LLM Drug Discovery Challenge: A Contest as a Feasibility Study on the Utilization of Large Language Models in Medicinal Chemistry", AI for Accelerated Materials Design - NeurIPS 2023 Workshop, 2023.

2023.10 CBI学会2023年大会にてポスター発表を行いました．

• Furui K and Ohue M, "Design of scalable perturbation maps for relative free energy calculations", CBI2023, Poster session, 2023.

2023.9 日本学術振興会特別研究員（DC1）に採用内定しました．

2023.8 構造活性フォーラム2023にて講演８「#LLM創薬チャレンジ 開催報告 ～創薬における大規模言語モデル活用のフィージビリティスタディとして～」にて一部講演しました．

• https://twitter.com/souyakuchan/status/1693905879144530270 

• https://twitter.com/ohuelab/status/1694993913403322561 

2023.7 査読付き国際会議PDPTA'23 Las Vegas にて以下の発表を行いました．[ arXiv ]

• Furui K, Ohue M. "Faster Lead Optimization Mapper Algorithm for Large-Scale Relative Free Energy Perturbation." In Proc PDPTA'23, IEEE CPS, 2023.

2023.7 第74回バイオ情報学研究会にて下記の発表を行いました．

• 古井海里, 大上雅史. "大規模自由エネルギー摂動法計算のための　摂動マップ構築アルゴリズムの高速化" 研究報告バイオ情報学 (BIO) 2023.

2023.5 プレプリント(共著)が投稿されました．

• Ochiai T, Inukai T, Akiyama M, Furui K, Ohue M, Matsumori N, et al. Deep generative model of constructing chemical latent space for small to large molecular structures with 3D complexity. ChemRxiv, 2023. doi: 10.26434/chemrxiv-2023-pjl0w

2023.4 プレプリントを投稿しました．

• Furui K, and Ohue M. "Faster Lead Optimization Mapper Algorithm for Large-Scale Relative Free Energy Perturbation." arXiv preprint arXiv:2304.04713, 2023. doi: 10.48550/arXiv.2304.04713 

2023.3 第73回バイオ情報学研究会にて下記の発表を行いました．

• 古井海里, 大上雅史. "2種類の言語モデルを用いたタンパク質-化合物相互作用予測手法の開発" 研究報告バイオ情報学 (BIO) 2023.

2023.1 kaggleの水溶解度予測コンペ(1st EUOS/SLAS Joint Challenge: Compound Solubility)に参加しPrivate Leaderboard 1位でした（final winnerではない）．

2022.12 PFN2022夏期インターンでの研究内容がブログとして公開されました．

• 構造ベースのバーチャルスクリーニングのための機械学習スコアリング関数の汎化性評価

2022.10 CBI学会2022年大会にてポスター発表を行いました．

• Kairi Furui and Masahito Ohue, "Lead optimization through active learning using free energy perturbation", CBI2022, Poster session, 2022.

2022.9 IIBMP2022にてポスター発表を行いました．

• Kairi Furui and Masahito Ohue, Improvement of "Evaluation of Compound Virtual Screening Performance Using Learning-to-Rank in Diverse Experimental Scenarios", IIBMP2022, Poster session, 9/14 2022.

2022.8 査読付き国際会議IEEE CIBCB 2022にて下記の発表を行いました．[ 動画 ] [ 論文 arXiv ]

• Kairi Furui, and Masahito Ohue. "Compound virtual screening by learning-to-rank with gradient boosting decision tree and enrichment-based cumulative gain." 2022 IEEE Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB). IEEE, 2022.

2022.6 第70回バイオ情報学研究会にて下記の発表を行い，SIGBIO優秀プレゼンテーション賞を受賞しました．

• 古井海里, 大上雅史. "多様な実験設定におけるランク学習を用いた化合物スクリーニングの性能評価." 研究報告バイオ情報学 (BIO) 2022.49 (2022): 1-6.

2022.5 プレプリントを投稿しました．

• Kairi Furui, and Masahito Ohue. "Compound virtual screening by learning-to-rank with gradient boosting decision tree and enrichment-based cumulative gain." arXiv preprint arXiv:2205.02169 (2022). [ arXiv ]

2022.4 東京工業大学情報理工学院情報工学系の修士課程に入学しました．

2022.3 情報処理学会第84回全国大会で下記の発表を行い，学生奨励賞を受賞しました．

• 古井海里, 大上雅史, "ランク学習を用いた化合物スクリーニングにおける多様なアッセイデータの統合戦略" 情報処理学会第84回全国大会, 学生セッション, 3/3. 2022.

2021.11 第5回Tokyo Bioinformatics meetingにてショートトークを行いました．

• Improvement of Learning-to-Rank for Ligand-Based Virtual Screening Using Gradient Boosting Technique with Relevance Refinement.

2021.9 IIBMP2021にてポスター発表を行いました．

• Kairi Furui and Masahito Ohue "Improvement of learning-to-rank for ligand-based virtual screening using gradient boosting technique with relevance refinement", IIBMP2021, Poster session, 9/28, 2021.

2021.3 バイオ情報学研究会にて下記発表に携わりました．

• 大上雅史, 古井海里: "GBDTによる化合物の血液胎盤関門透過性予測", 情報処理学会研究報告, 2021-BIO-65(8):1-3, 3/11 2021. https://pbpredictor.net/