複数のLasso回帰解に基づく解釈性の良い予測モデルを目指した環状ペプチド医薬品の体内安定性予測

多治見隆志; 和久井直樹; 大上雅史; 秋山泰

論文・著書情報

タイトル

和文:	複数のLasso回帰解に基づく解釈性の良い予測モデルを目指した環状ペプチド医薬品の体内安定性予測
英文:

著者

和文:	多治見隆志, 和久井直樹, 大上雅史, 秋山泰.
英文:	Takashi Tajimi, Naoki Wakui, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama.

言語

Japanese

掲載誌/書名

和文:	研究報告バイオ情報学（BIO）
英文:	IPSJ SIG Technical Report

巻, 号, ページ

2018-BIO-54 45 1-8

出版年月

2018年6月6日

出版者

和文:	情報処理学会
英文:

会議名称

和文:	情報処理学会研究報告バイオ情報学（BIO）
英文:

開催地

和文:	沖縄
英文:

公式リンク

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=189738&item_no=1&page_id=13&block_id=8

アブストラクト

医薬品において，その体内安定性を適切な範囲に留めることは重要な設計項目の一つである．血漿タンパク質結合率 (PPB) は体内安定性の指標となり，体内安定性の評価に用いられる．本研究では，環状ペプチド医薬品の体内安定性の予測を行うことを目的とする．その実現のために，低分子医薬品データを用いて予測モデルの学習を行い，複数の Lasso 回帰解を生成して列挙することで解釈性の高い記述子を抽出可能にし，物理化学的に解釈性の高い記述子を用いることで未知データの予測に強いロバストなモデルを生成した．

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