消失カーネルに基づく単パラメーター QSAR 判別モデル

抄録

本発表では、我々が開発したランク決定手法について紹介する。本手法ではカーネルのバンド幅のみが最適化され、カーネル密度推定（KDE）により分子がランク付けされる。KDE の計算効率向上のため、以下の点を改良した。i) 境界を利用したカーネル関数である「消失カーネル」の利用。ii) 動径基底関数として各分子のフィンガープリントから導かれる谷本距離を取り扱う。「消失ランキングカーネル 」と呼ぶ提案手法を毒性データとハイスループットスクリーニング（HTS）データに適用した。ランクカーネルは最先端の深層学習ベースモデルにより算出した。ランクカーネルの最適化すべきパラメーターは一つであることから高速な計算を実現した。また、モデルを学習するとブール適用範囲（AD）も自動的に決めることができた。結果として、AD が定義されない手法と比較して候補化合物スクリーニングに対し 69 % 高速化することが示された。