情報処理学会 第73回全国大会講演要旨

化合物がどの薬物トランスポーターの基質になるかを特定する問題は薬物動態学の分野における重要な課題である。そこで本研究では、教師あり機械学習の手法を用いて、既知の薬物の物理化学的特性から入力の化合物がどの薬物トランスポーターの基質となるか判断する予測システムを構築した。機械学習の手法は先行研究で薬物動態予測に使われた矩形領域法、サポートベクターマシンを使用した。さらに階層型クラスタリングを用いた特徴選択により、特徴量の追加を行ったところ、モデルの予測精度が大幅に向上した。また、薬学の専門家の意見を反映し、化合物群から曖昧なラベルのデータを取り除き、モデルの予測能を向上させた。