| 講演名 | 2016-03-22 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(工学院大), 福岡 豊(工学院大), |
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| 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。 |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Drug repositioning / Machine Learning / Support Vector Machine |
| 資料番号 | MBE2015-102 |
| 発行日 | 2016-03-15 (MBE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC |
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| 開催期間 | 2016/3/22(から2日開催) |
| 開催地（和） | 玉川大学 |
| 開催地（英） | Tamagawa University |
| テーマ（和） | ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 小林 哲生(京大) / 斎藤 利通(法政大) |
| 委員長氏名（英） | Tetsuo Kobayashi(Kyoto Univ.) / Toshimichi Saito(Hosei Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 福岡 豊(工学院大) / 佐藤 茂雄(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Yutaka Fukuoka(Kogakuin Univ.) / Shigeo Sato(Tohoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 中村 和浩(秋田脳研) / 田中 久弥(工学院大) / 堀尾 恵一(九工大) / 田中 宏喜(京都産大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuhiro Nakamura(akita noken) / Hisaya Tanaka(Kogakuin Univ.) / Keiichi Horio(Kyushu Inst. of Tech.) / Hiroki Tanaka(Kyoto Sangyo Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 笈田 武範(京大) / 堀江 亮太(芝浦工大) / 神原 裕行(東工大) / 秋間 学尚(東北大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takenori Oida(Kyoto Univ.) / Ryota Horie(Shibaura Inst. of Tech.) / Hiroyuki Kanbara(Tokyo Inst. of Tech.) / Hisanao Akima(Tohoku Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Method to Predict New Uses of Existing Drugs Using Machine Learning and to Evaluate Their Reliability |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ドラッグリポジショニング / Drug repositioning |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | サポートベクターマシン / Support Vector Machine |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 足立 浩平 / Kohei Adachi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 工学院大学(略称：工学院大) Kogakuin University(略称：Kogakuin Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 福岡 豊 / Yutaka Fukuoka |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 工学院大学(略称：工学院大) Kogakuin University(略称：Kogakuin Univ.) |
| 発表年月日 | 2016-03-22 |
| 資料番号 | MBE2015-102 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | MBE-513 |
| ページ範囲 | pp.1-4(MBE), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2016-03-15 (MBE) |