Ph.D. student
Institute of Science Tokyo (renamed from Tokyo Institute of Technology)
JSPS DC1 Research Fellow
Bioinformatics, Cheminformatics, Computational Chemistry, Machine Learning, Free Energy Perturbation, Antibody Design
LINKS
Email: furui[at]li.c.[Tokyo Institute of Technology]
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BIOGRAPHY
2024 - Present
JSPS DC1 Research Fellow
Ph.D. student in Department of Computer Science, School of Computing,
Institute of Science Tokyo (renamed from Tokyo Institute of Technology), Kanagawa in Japan.
2022 - 2024
Graduate student in Department of Computer Science, School of Computing,
Tokyo Institute of Technology, Kanagawa in Japan.
2020 - 2022
Bachelor of Department of Computer Science, School of Computing,
Tokyo Institute of Technology
2015 - 2020
Department of Innovative Electrical and Electronic Engineering
National Institute of Technology, Oyama College
PUBLICATIONS
International Journal (Peer-reviewed)
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
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
International Conference (Peer-reviewed)
Sakano K, Furui K, Ohue M. "Natural Product-like Compound Generation with Chemical Language Models." In Proc PDPTA'24, IEEE CPS, 2024.
Murakumo K, Yoshikawa N, Kentaro R, 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.
Furui K, Ohue M. "Faster Lead Optimization Mapper Algorithm for Large-Scale Relative Free Energy Perturbation." In Proc PDPTA'23, IEEE CPS, 2023.
Furui K, and Ohue M, "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), 2022, pp. 1-7, doi: 10.1109/CIBCB55180.2022.9863032.
Domestic Journal (Peer-reviewed)
干川尚人, 古井海里, 白木厚司, 伊藤智義, 干川尚人. "時刻ドリフトの平均 2 乗誤差分析によるオンライン機器の識別技術." 電子情報通信学会論文誌 B 104.10 (2021): 761-771.
Preprints
Furui K, and Ohue M. "Benchmarking HelixFold3-Predicted Holo Structures for Relative Free Energy Perturbation Calculations." bioRxiv, 2024. doi: 10.1101/2024.10.27.620454.
Furui K, and Ohue M. "Active learning for energy-based antibody optimization and enhanced screening." arXiv preprint arXiv:2409.10964, 2024. doi: 10.48550/arXiv.2409.10964.
Arai M, Makita Y, Saito S, Suzuki S, Narushima Y, Izawa N, Tanaka Y, Furui K, Ohue M, Ishibashi M. "The Indole Rocaglamide Induces S and G2/M Phase Cell Cycle Arrest in Small Cell Lung Cancer Cells Through ASCL1 Translation Inhibition." Available at SSRN preprint 4493242. doi: 10.2139/ssrn.4493242
研究報告・口頭発表 (査読無) Domestic Conference (Non-Peer-reviewed)
Furui K and Ohue M, "PairMap: An Intermediate Insertion Approach to Improve Accuracy in Relative Free Energy Perturbation Calculations of Distant Compound Transformations", CBI学会2024年大会, Poster session, 2024.(ポスター発表)
Uchikawa K, Furui K and Ohue M, "Optimizing of AlphaFold2 protein structure models for improved structure-based virtual screening", CBI学会2024年大会, Poster session, 2024.(ポスター発表)
Sakano K, Furui K and Ohue M, "Natural product-like compound generation with chemical language models", CBI学会2024年大会, Poster session, 2024.(ポスター発表)
Furui K and Ohue M, "Active learning for energy-based antibody optimization and enhanced screening.", 第8回 Tokyo Bioinformatics Meeting, 2024.(口頭発表)
内河慶輔, 古井海里, 大上雅史. "構造ベーススクリーニングに適したAlphaFoldタンパク質構造生成の最適化" 研究報告バイオ情報学(BIO)2024-BIO-78(16),1-7.(口頭発表)
坂野晃, 古井海里, 大上雅史. "化学言語モデルに基づく天然物様化合物生成" 研究報告バイオ情報学(BIO)2024-BIO-78(14),1-8.(口頭発表)
古井海里, 大上雅史. "中間化合物を導入した相対FEP計算によるリガンド結合能予測", 学術変革領域研究(A)「潜在空間分子設計」第2回公開シンポジウム, 2024.(ポスター発表)
Furui K and Ohue M, "Study of efficient perturbation map construction for large-scale free energy perturbation calculations", 第61回日本生物物理学会年会, 2023.(口頭発表)
Uchikawa K, Furui K and Ohue M, "Identifying suitable AlphaFold2 protein structure models for improved Structure-based virtual screening", 第61回日本生物物理学会年会, 2023.(口頭発表)
坂野晃, 古井海里, 大上雅史. "天然物様化合物を生成する化学言語モデルの開発", 情報処理学会第86回全国大会, 5ZJ-01, 3/16 2024.(口頭発表) [大会奨励賞 受賞]
Furui K and Ohue M, "Design of scalable perturbation maps for relative free energy calculations", CBI学会2023年大会, Poster session, 2023.(ポスター発表)
Uchikawa K, Furui K and Ohue M, "Identifying suitable AlphaFold2 protein structure models for improved structure-based virtual screening", CBI学会2023年大会, Poster session, 2023.(ポスター発表)[Excellent Poster Award 受賞]
Furui K and Ohue M, "FastLomap: Faster Lead Optimization Mapper Algorithm for Large-Scale Relative Free Energy Perturbation", 第7回Tokyo Bioinformatics Meeting, 2023.(口頭発表)
古井海里, 大上雅史. "FastLomap: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", 研究報告数理モデル化と問題解決(MPS),2023-MPS-144(1),1-4.(口頭発表)
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-BIO-74(39),1-7.(口頭発表)
内河慶輔, 古井海里, 大上雅史. "バーチャルスクリーニングに適したAlphaFold2タンパク質立体構造モデルの選択" 研究報告バイオ情報学(BIO)2023-BIO-74(39),1-7.(口頭発表)
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-BIO-73(19):1-3, 3/9 2023.(口頭発表)
内河慶輔, 古井海里, 大上雅史. "バーチャルスクリーニングに適したAlphaFoldタンパク質立体構造モデルの選択", 情報処理学会第85回全国大会, 7ZG-02, 3/4 2023.(口頭発表) [学生奨励賞 受賞]
Furui K and Ohue M, "Lead optimization through active learning using free energy perturbation", CBI学会2022年大会, Poster session, 2022.(ポスター発表)
古井海里, 大上雅史, "Compound virtual screening by learning-to-rank with gradient boosting decision tree and enrichment-based cumulative gain", 第6回Tokyo Bioinformatics Meeting, 2022/10/15.(口頭発表)
Furui K and Ohue M, Improvement of "Evaluation of Compound Virtual Screening Performance Using Learning-to-Rank in Diverse Experimental Scenarios", IIBMP2022, Poster session, 9/14 2022.(ポスター発表)
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.(口頭発表) [プレゼンテーション賞 受賞]
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.(口頭発表) [学生奨励賞 受賞]
古井海里, 大上雅史, "Improvement of Learning-to-Rank for Ligand-Based Virtual Screening Using Gradient Boosting Technique with Relevance Refinement", 第5回Tokyo Bioinformatics Meeting, 2021.(口頭発表)
Furui K and Ohue M "Improvement of learning-to-rank for ligand-based virtual screening using gradient boosting technique with relevance refinement", IIBMP2021, Poster session, 9/28, 2021.(ポスター発表)
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", 研究報告バイオ情報学 (BIO), 2021-BIO-65(8):1-3, 3/11 2021.(口頭発表)
Furui K, Hoshikawa N, Hirata K, Shiraki A, ShimobabaT, Ito T. Statistical Analysis of Features in Identification of Digital Equipment by Clock Fingerprint. サービスコンピューティング研究会, オンライン, 2020 年 3 月.(口頭発表)
古井海里, 干川尚人, 白木厚司, 下馬場朋禄, 伊藤智義. ディジタル機器のマイクロプロセッサ高負荷時における時刻ドリフトの研究. 情報処理学会第82回全国大会,2020/3 .(口頭発表) [学生奨励賞 受賞]
古井海里, 干川尚人, 白木厚司, 下馬場朋禄, 伊藤智義. 誤差分散の区間推定に基づくクロックフィンガープリント識別手法. 電子情報通信学会 NWS 研究会,2020/1.(口頭発表)
古井海里, 干川尚人, 下馬場朋禄, 伊藤智義. ディジタル機器の時刻ドリフトとマイクロプロセッサのコア温度間の特徴量に基づく個体識別技術. 電子情報通信学会 NWS 研究会,滋賀,2019 年 6 月(口頭発表) [若手研究奨励賞 受賞]
NEWS (国内・国際会議)
2024.10 CBI学会2024年大会にて3件のポスター発表を行います.
Furui K and Ohue M, "PairMap: An Intermediate Insertion Approach to Improve Accuracy in Relative Free Energy Perturbation Calculations of Distant Compound Transformations", CBI2024, Poster session, 2024.
Uchikawa K, Furui K and Ohue M, "Optimizing of AlphaFold2 protein structure models for improved structure-based virtual screening", CBI2024, Poster session, 2024.
Sakano K, Furui K and Ohue M, "Natural product-like compound generation with chemical language models", CBI2024, Poster session, 2024.
2024.10 「AIと有機合成化学」研究部会 第14回勉強会 ケモインフォマティクス・ハンズオン講習会 にて講師サポート(一部講義)を行いました.
2024.10 Machine Learning in Structural Biology Workshop at the 38th Conference on NeurIPS に以下の論文が採択されました.
Furui K, and Ohue M. "Active learning for energy-based antibody optimization and enhanced screening." Machine Learning in Structural Biology Workshop at the 38th Conference on NeurIPS, 2024.
2024.9 プレプリントを投稿しました.
Furui K, and Ohue M. "Active learning for energy-based antibody optimization and enhanced screening." arXiv preprint arXiv:2409.10964, 2024. doi: 10.48550/arXiv.2409.10964
2024.9 生命情報科学若手の会第16回年会にスタッフとして参加しました.
2024.8 JSBiニュースレターにて日本のバイオインフォマティクス研究室というコーナーで大上研究室を紹介した記事が掲載されました.
古井海里, 大上雅史. "中間化合物を導入した相対FEP計算によるリガンド結合能予測"
2024.5 「AlphaFold3の中身の日本語解説」という記事を所属研究室で執筆しました.
2024.4 バイオ情報学研究会 第74回研究会の発表にてSIGBIO学生奨励賞およびSIGBIO優秀プレゼンテーション賞を受賞しました.
題名「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」
2024.3 以下の論文が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.
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2件の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.
Uchikawa K, Furui K and Ohue M, "Identifying suitable AlphaFold2 protein structure models for improved structure-based virtual screening", CBI学会2023年大会, 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.
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.
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/
AWARDS/CONTESTS
2023年度 バイオ情報学研究会 SIGBIO学生奨励賞 (2023)
第74回研究会 バイオ情報学研究会 SIGBIO優秀プレゼンテーション賞 (2023)
#LLM創薬チャレンジ 2位🥈 (2023)
第70回バイオ情報学研究会 SIGBIO優秀プレゼンテーション賞 (2022)
情報処理学会第84回全国大会 学生奨励賞 (2022)
東京工業大学 教養卒論(2020年度)優秀賞
「ICTトラブルシューティングコンテスト2020」「Windows XP のサポートは終了しました」本選参加 (2020)
ネットワークソフトウェア研究会 若手研究奨励賞 (2019)
情報処理学会第82回全国大会 学生奨励賞 (2019)
SCHOLARSHIPS AND GRANTS
2024/4-2027/3 研究助成 日本学術振興会特別研究員 DC1
研究課題「深層学習と自由エネルギー摂動法計算を組合せた創薬リード最適化手法の開発」
2022/4-2024/3 JASSO 第一種貸与奨学金 業績優秀者免除(全額免除)
INTERNSHIP
2023/8-2022/9 DeNA サマーインターンシップ 2023 AIスペシャリストコース
Tech Blog : 「Pococha」における配信の話題抽出・カテゴライズの検証
2022/8-2022/9 PFN Summer Internship 2022
Tech Blog : 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
TEACHING
東京大学工学系研究科生命科学工学専攻 化学系データサイエンス講義 (2024)
東京工業大学情報理工学院情報工学系 手続き型プログラミング基礎TA (2021-)
東京工業大学情報理工学院情報工学系 手続き型プログラミング発展TA (2021-)
PRODUCTS
Anchored Docking Workflow https://github.com/YumizSui/anchored_docking_workflow, 2024
PairMap https://github.com/YumizSui/PairMap, 2024
FastLomap https://github.com/ohuelab/FastLomap, 2023
PBPredictor https://pbpredictor.net/, 2021
TALKS
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~」
#LLM創薬チャレンジ上位入賞者として講演
ORGANIZATION OF MEETHINGS
生命情報科学若手の会 第16回年会 スタッフ (2024)
The 6th Tokyo Bioinformatics Meeting 慶應義塾大学 矢上キャンパス (2022.10.15)
SEIKATSU
D進D進D進D進〜(2024/4/1)
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