能動学習法を利用した薬物クリアランス経路予測の改良(合同企画セッション:バイオデータマイニング,機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
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概要
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我々は薬物のクリアランス経路を機械学習を用いて予測するシステムを構築してきた.予測性能は実用的にも有用なレベルには到達しているものの,予測精度は飽和状態にある.これは学習データが少ないことが原因であり,さらなる予測精度の向上には新たなデータの追加採取が望ましい.しかし新しい薬物に対するヒトのクリアランス経路の決定のコストが高いため,学習データの追加は容易には行えない.そこで本研究では「どの新規薬物に対してクリアランス経路の調査実験を行えば,より予測システムの精度が向上するか」を示唆するために,能動学習の手法によって実験すべきデータの優先度を推定する方法を提案する.
- 2011-06-16
著者
-
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 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
-
石田 貴士
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
-
杉山 雄一
東京大学 大学院薬学系研究科
-
杉山 雄一
東京大学大学院薬学系研究科
-
石田 貴士
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
-
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
-
前田 和哉
東京大学大学院薬学系研究科
-
稲吉 一馬
東京工業大学大学院情報理工学研究科
-
秋山 泰
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
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