TFSを利用した薬物活性クラス分類とリスクレポート(<特集> 「アクティブマイニング」及び一般 : 文部科学省科学研究費特定領域研究「情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現」公開シンポジウム)
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概要
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本研究では先に提案したTopological Fragment Spectra(TFS)法のリスクレポートにおける有用性を検証するため,4種のドーパミン受容体(D1,D2,D3,D4)ごとのアンタゴニスト活性について,MDDRデータベース中の治験薬1227件からTFS人工ニューラルネットによる学習モデルを作成し,別途用意した137化合物について受容体を予測したところ,その予測精度は81%に上り,本方法がこれまでにない有効性を示すことを明らかにできた.また,TFS法による構造類似性検索の実験の結果,異なる活性クラスに属するにもかかわらず構造類似性の極めて高い例外分子が見出されることを示し,リスクレポートヘの有効性を実証した.一方,化合物データベースをTFS仮想空間上に配置し,化合物の直接探索が可能なデータ可視化ツールMolSpaceを開発した.これにより,例外分子のリスクレポートからの専門家による考察の支援が可能となった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-03-08
著者
-
藤島 悟志
豊橋技術科学大学 知識情報工学系
-
高橋 由雅
豊橋技術科学大学知識情報工学系
-
横江 恭子
豊橋技術科学大学工学部
-
高橋 由雅
豊橋技術科学大学
-
高橋 由雅
豊橋技術科学大学工学部知識情報工学系
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