人工知能LIGHTHOUSEによる学習と探索は次のプロセスで行われます。
まず、対象のアミノ酸配列を「数値の集まり（数値ベクトル）」に変換。
これにより人工知能でも学習が可能になります。
次に治療薬候補の化合物も同様に数値ベクトル化します。
そしてこの2つの数値ベクトルが「治療標的と薬の関係」にあるかスコアで判定。
スコアが高いほどその化合物は治療薬になる確率が高くなります。
そしてチームは、国際プロジェクトから得られたSTITCH データ （100 万以上の化合物-タンパク質ペアのデータ）を用い、人工知能を訓練しました。
こうしたプロセスと訓練により、LIGHTHOUSEは従来の技術よりも数千倍のスピードで薬を探索できます。
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