機械学習を用いた薬物のクリアランス経路予測(3研究会合同企画セッション[2])
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概要
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薬物のクリアランス経路の特定は薬物動態学において重要とされている.そこで各薬物の多次元の物理化学的記述子から,クリアランス経路を予測するシステムを構築した.当システムでは主要な5つの経路ごとにサポートベクターマシン(SVM)を用いてクリアランス経路を学習させ,各予測結果を総合して最も支配的なクリアランス経路を1つ与える.今回準備できた記述子は1089個あるが,その全てを学習の入力として用いると汎化誤差の問題や説明性の低下が生じる.そこで貪欲法や相関係数などを用いた実験により特徴選択を行ったところ, 12個前後の少ない記述子数で85%以上の予測精度を得ることができた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-06-19
著者
-
杉山 雄一
東京大学大学院薬学系研究科製剤設計学
-
杉山 雄一
東京大院・薬
-
前田 和哉
東京大学大学院薬学系研究科製剤設計学
-
前田 和哉
東京大学 大学院薬学系研究科 分子薬物動態学教室
-
秋山 泰
東京工業大学大学院情報理工学研究科
-
杉山 雄一
東大院・薬
-
前田 和哉
早稲田大学理工学総合研究センター
-
草間 真紀子
東京大学大学院薬学系研究科医薬品評価科学教室
-
杉山 雄一
東京大学 大学院薬学系研究科分子薬物動態学
-
杉山 雄一
東京大学 大学院薬学系研究科
-
年本 広太
東京工業大学大学院情報理工学研究科
-
杉山 雄一
東京大学大学院薬学系研究科
-
杉山 雄一
東大・薬
-
秋山 泰
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
-
杉山 雄一
東京大学大学院薬学系研究科分子薬物動態学教室
-
杉山 雄一
東京大学大学院薬学系研究科分子薬物動態学分野医薬品評価科学講座
-
草間 真紀子
東京大学大学院薬学系研究科
-
前田 和哉
東京大学大学院薬学系研究科薬物相互作用フォーカスグループ
-
前田 和哉
東京大学大学院薬学系研究科
-
秋山 泰
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
-
年本 広太
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
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