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抗癌剤などの薬剤の作用や副作用の予測は,個別化医療の実現のために重要な課題である.薬剤の作用・副作用は個人の遺伝子型と関連があることが知られており,SNP解析などによるバイオマーカーの特定がなされているが,少数のバイオマーカーでは該当しない場合も多く,適用性が十分ではない.本研究では,複数の有用な因子からなる条件を組合せて,適用性と信頼性の高い予測式を生成する方法を開発している.条件の組合せ最適化には,学習データに対する適用性と予測の信頼性からなる評価関数によるSFFS法を用いる.臨床データを用いた評価実験により提案手法の有効性を示す. |