講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-03-22 09:00
機械学習を用いた既存薬の新規適用疾患候補の予測とその信頼性の評価 ○足立浩平・福岡 豊(工学院大) MBE2015-102 |
抄録 |
(和) |
本研究では、既存薬を適用疾患以外に利用拡大する候補を予測する際の信頼性を評価する方法を提案する。具体的には、サポートベクターマシン(SVM)を使って種々のデータからそのような候補の予測を行う。しかし、SVMによる予測では2値の予測しかできないので、予測の信頼性を評価できない。そこで、SVMの識別平面からの距離と適用疾患と新規疾患の類似度の積で信頼度を定義する。この方法を実際のデータで適用した結果、識別平面からの距離だけを使うよりも優れていることが分かった。この結果は、本研究で提案した方法が有効であることを示唆している。 |
(英) |
This study proposed a method to evaluate the reliability of predicting new uses of existing drugs. The predication was performed with a support vector machine (SVM) using various data. Because the reliability of prediction could not be evaluated based on a SVM, whose output was binary, this study evaluated the reliability as a product of a distance from the separating hyperplane of the SVM and a similarity between the target disease of the drug and a candidate disease. A validation using real data revealed that the performance of the proposed method was better than that of using the distance from the hyperplane, suggesting that the method is promising. |
キーワード |
(和) |
ドラッグリポジショニング / 機械学習 / サポートベクターマシン / / / / / |
(英) |
Drug repositioning / Machine Learning / Support Vector Machine / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 513, MBE2015-102, pp. 1-4, 2016年3月. |
資料番号 |
MBE2015-102 |
発行日 |
2016-03-15 (MBE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MBE2015-102 |