情報処理学会 第76回全国大会講演要旨
2ZD-7
遺伝子型セットの組合せ最適化による薬剤の作用・副作用予測
抗癌剤などの薬剤の作用や副作用の予測は，個別化医療の実現のために重要な課題である．
薬剤の作用・副作用は個人の遺伝子型と関連があることが知られており，
SNP解析などによるバイオマーカーの特定がなされているが，
少数のバイオマーカーでは該当しない場合も多く，適用性が十分ではない．
本研究では，複数の有用な因子からなる条件を組合せて，
適用性と信頼性の高い予測式を生成する方法を開発している．
条件の組合せ最適化には，学習データに対する適用性と予測の信頼性からなる評価関数によるSFFS法を用いる．
臨床データを用いた評価実験により提案手法の有効性を示す．
薬剤の作用・副作用は個人の遺伝子型と関連があることが知られており，
SNP解析などによるバイオマーカーの特定がなされているが，
少数のバイオマーカーでは該当しない場合も多く，適用性が十分ではない．
本研究では，複数の有用な因子からなる条件を組合せて，
適用性と信頼性の高い予測式を生成する方法を開発している．
条件の組合せ最適化には，学習データに対する適用性と予測の信頼性からなる評価関数によるSFFS法を用いる．
臨床データを用いた評価実験により提案手法の有効性を示す．
