ウェブアプリケーションによる薬物クリアランス経路予測

摘要

薬物のクリアランス経路を知ることは薬物動態を解析する上で重要な情報となる．そこで，先行研究として化合物の4つの物理化学的特徴量（fup,MW,LogD,Charge）からサポートベクターマシン（SVM），矩形領域法，Boosting の3種類の機械学習の手法を用いてクリアランス経路を予測する研究が各々おこなわれてきた．本研究では，これらの3手法による予測結果をいくつかの方法により統合し，単独の予測システムよりも高精度の予測の実現を目指した．また，この予測システムを創薬現場の専門家が実際に使用できるウェブアプリケーションとして開発を行った．%In the pharmacokinetics study of drugs, it is very important to know major clearance pathway of the drug in human body. We have developed, in previous studies, three methods to predict major clearance pathway from a few physic-ochemical parameters (fup, MW, LogD, charge) of the drug, using machine learning techniques: support vector machine (SVM) , rectangular method, and boosting technique, respectively. In this study, we integrated the prediction results from the three techniques, aiming to build more accurate prediction system than using an individual method. Also, we have developed a web application for the integrated prediction system so that drug development experts can easily and widely utilize our software.