定量的構造活性相関（QSAR）と定量的構造物性相関（QSPR）モデルは、化学構造から生物活性や分子物性を定量的に予測する。通常、分子構造のトポロジカル情報が利用されている(２次元分子表現、2D記述子)。しかし、分子は三次元空間に存在するため、構造情報が重要であると考えられる。多様な化合物に適用可能な3次元分子表現(3D記述子)として、被験分子と参照分子との類似性を示す方法が提案されている。本研究では、この3D記述子をQSAR/QSPRモデリング（回帰タスク）に導入した。さらに、3D記述子の2D記述子と比較し、訓練データの多様性の観点から、3D記述子のメリットを検討した。その結果、量子力学に基づく物性予測では、3D記述子の方が2D記述子よりも優れていることがわかった。また、特定の生物学的標的に対する低分子の活性を予測する課題では、訓練データやテストデータの多様性に関わらず、2種類の表現法による性能の差に一貫した傾向は見られなかった。
