2015 Fiscal Year Research-status Report
化学構造情報の数値プロファイリングと偏最小２乗法を用いた化学物質の環境毒性予測
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15K00045
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| Research Institution | Toyohashi University of Technology |
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Principal Investigator |
高橋 由雅 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00144212)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 環境毒性予測 / 偏最小二乗法 / PLS法 / トポロジカルフラグメントスペクトル / TFS / QSAR |
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| Outline of Annual Research Achievements |
QSAR（Quantitative Structure-Activity Relationship）は、既知の化合物データをもとに物理化学的パラメータなどを用いて事前に得られた統計的モデルにより、未知の化合物データを予測する方法であり、一般化学物質の有害性予測の問題に対しても活発な研究が進められている。しかし、これらのモデル式を利用して目的とする毒性データの予測を行おうとする場合、必要なパラメータの入手が困難な場合も少なくない。
初年度（平成27年度）研究では、化学構造式の離散・数量化によって得られる多次元数値ベクトル（トポロジカルフラグメントスペクトル,TFS）を構造特徴変数とし、PLS解析（偏最小二乗法）によって導出される数学的な合成変数である潜在変数（隠れ変数とも呼ばれる）を説明変数に用いて、目的とする毒性値の近似・予測モデルを生成するためのアルゴリズムの設計、ならびに必要なプログラムの開発を行うとともに、計算機への実装を行った。提案手法（TFS-PLS法）は、生成された予測モデルの利用に際しても化学構造情報（原子結合表）のみを必要とし、その他の如何なる物理化学的パラメータも必要としない。
提案手法の妥当性の評価については、化学物質化学物質評価研究機構（CERI）より公開されている一般化学物質の生態毒性データのうち、約366化合物の魚類に対する短期毒性試験の結果を用い、近似・予測精度ならびに予測安定性などの性能評価を進めているところである。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
初年度研究では、以下の2点を目標に掲げて研究を進めてきた。
（１）訓練化合物集合のフラグメントスペクトルに対し、PLS解析（偏最小二乗法）によって導出される数学的な合成変数である潜在変数（隠れ変数とも呼ばれる）を説明変数に用い、目的とする毒性値の近似・予測モデルを生成するためのアルゴリズムの開発と計算機への実装を行う。（２）魚類に対する短期毒性試験の結果を用い、近似・予測精度ならびに予測安定性などの性能評価を行い、提案手法の妥当性を検証する。
これらの進捗状況については上記の「研究実績の概要」で述べたとおりであり、これらの成果の一部については、2016年度人工知能学会全国大会（2016年6月、北九州市）での発表（口頭）申込みを行い、受理されている。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成28年度研究では、予測精度のより一層の向上をねらいとして、構造類似性を基礎としたアクティブサンプリングよる予測サンプル近傍空間での局所モデルによる近似/予測精度について従来法（一括モデリング）との比較・検討を行う。
主な実施項目は以下の通りである。①アクティブサンプリングを用いたモデル生成プログラムの作成、②前年度研究で用いた魚毒性データに対し、アクティブサンプリングによる予測サンプル近傍空間での局所モデリングの有用性（近似/予測精度）の比較・検討、③近傍空間におけるサンプリングサイズと予測精度の関係について検討、④実データによる応用例の拡大と本アプローチの妥当性の評価・検証
平成29年度研究ではこれまでの成果をもとに、ユーザインタフェースも含め、提案手法を基礎としたパラメータフリーの使いやすいシステムの開発を予定している。
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| Causes of Carryover |
主として、出席を予定していた国際会議の参加取りやめによる、外国旅費の余剰分によるもの。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
次年度繰り越し分については業務補助の追加予算に充当したい。
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