PrePeP – A Tool for the Identification and Characterization of Pan Assay Interference Compounds
Maksim Koptelov (University of Caen Normandy); Albrecht Zimmermann (University of Caen Normandy); Pascal Bonnet (University of Orléans); Ronan Bureau (University of Caen Normandy); Bruno Crémilleux (University of Caen Normandy)
https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/prepep-a-tool-for-the-identification-and-characterization-of-pan-assay-inte
KDD2018の論文読み３本目。Applied Data Science Trackの続き。
製薬分野における機械学習を応用した論文。製薬などの分野で新たな化合物を作った際に、所望の性質を満たしているかを確認する作業がある。
対象物質が増えるとこの作業に非常に多くの時間とリソースがとられてしまう。そこで著者らは化学者向けのツールであるPrePePを作成し、専門家たちがビジュアル的に化合物の様子を探索し、テストの結果予測やその理由などをわかるようにした。
結果としてはiFH(infrequent hitters)と呼ばれるテストに成功しない多数派のクラスをうまく分類が出来ておらず、今後の改良が必要と述べられている。
具体的な機械学習モデルとしては解釈性を持たせるために決定木ベースでランダムフォレストのような形で、予測モデルを作成した。
また、化学の専門家が簡易に使えるように、その界隈で有名なツールを拡張する形でGUI付きのソフトウェアを開発している。
化学の専門知識が足りないためか、なかなかイメージが理解しづらいが、機械学習部分は基本的な内容だった。こういった分野でも機械学習の応用が進みつつあるのだと実感した。