薬と標的の相互作用、「表現学習」でより正確に予測(AI×医薬品)【論文】

   

薬と標的の相互作用予測を効率化

薬とその標的の相互作用(DTI)の特定は、創薬プロセスを大幅に促進できる可能性がある。近年では、創薬にかかる時間や費用を大きく削減できるとして、機械学習を用いた手法が注目されている。

しかし、特徴量の抽出には多大な労力と専門家の洞察が必要であり、機械学習を用いたDTIの予測は制限されている。そこで、Word2vecに代表される表現学習を応用すれば、効率的な特徴量の抽出が実現でき、より正確なDTIの予測が可能になるかもしれない。

中国にある上海交通大学のYu-Fang Zhangら研究者は、DTI予測における効果的かつ効率的な特徴量の抽出という課題に着目し、表現学習手法を用いたDTI予測モデルの構築を試みた。

結果、どのくらいの精度でDTIを予測できたのだろうか?続きを読んでみよう。

表現学習を用いたDTI予測

Yu-Fang Zhangらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。

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