技術の進歩によって、がんは治る病気になりつつある。しかし一方で、副作用という新たな問題も浮上している。

もくじ
課題：新しい抗がん剤の副作用が問題視されている
テーマ：心血管系の副作用を機械学習で予測する
目的：複数の副作用を予測できるモデルを作る
手法：4つの機械学習モデルを構築した
結果：ランダムフォレストモデルが最良の予測精度を示した

課題：新しい抗がん剤の副作用が問題視されている

近年のがん治療は、分子標的薬を含む新規抗がん剤の開発によって治療効果や生存率の向上が実現されてきた。しかし同時に、抗がん剤による心血管系の副作用（心毒性）が問題視されている。

計算科学を用いた手法は、こうした心毒性の特定などの課題を克服できる手法として注目を集めている。特に、薬物による心毒性をあらかじめ予測できれば、副作用を考慮した創薬プロセスの効率化が期待される。

臨床試験をせずとも、心毒性を予測することはできるのだろうか。そこで、イギリスにあるオックスフォード大学のPolina Mamoshinaら研究者の研究を紹介しよう。

彼女らは、薬物が誘発する副作用を予測するという課題に着目し、心毒性の予測モデルの開発を試みたのだった。

テーマ：心血管系の副作用を機械学習で予測する

まずはPolina Mamoshinaらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめた。