The 19th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2005

1F1-04化学構造の TFS 表現を用いた SVM による薬物活性クラス分類
Classification of Activity Classes of Drugs Using SVM and TFS Representation of Chemical Structure
中場 優佑

高橋 由雅

Yusuke Nakaba

Yoshimasa Takahashi

豊橋技術科学大学 工学部 知識情報工学系
Department of Knowledge-based Information Engineering, Toyohashi University of Technology
In the present work, we investigated an applicability of Support Vector Machine (SVM) for classification ofpharmacological activities of drugs. The numerical description of chemical structure of each drug was based the TopologicalFragment Spectra (TFS) which was reported by the authors. For the training we employed 49615 compounds that belong toten different activity classes. For a prediction set of 4962 drugs that were never used in the training, the SVM model
classified 86.8% of the drugs into their own activity classes correctly.

1. はじめに
当研究室では，活性クラス識別にもとづく薬物のリスク推定/リスクレポートの観点から，構造情報の Topological Fragment
Spectra（TFS）表現を入力パターンとした人工ニューラルネットワーク（ANN）およびサポートベクターマシーン（SVM）の応用の可能性について検討を進めてきた．その結果，ANN に比し，薬物活性クラス分類における SVM の優れた安定性を明らかにした．[Takahashi 03]
本研究では，TFS を基礎とした SVM による薬物活性クラス分類の問題に対し，薬物の対象活性種を拡大し，分類/予測性能の検討を行った．

この(1)式の f(x)＝0 を満たす点の集合（識別面）は，d-1 次元の超平面（hyperplane）となる．そして，超平面と訓練サンプルとの最小距離を最大化することで超平面を決定する．また，入力空間の高次元化とカーネルトリックにより，線形識別器は非線形に容易に拡張できる（図 1）．これは，図 1 に示すように非線形写像Φを用いて高次元空間に写像し，その高次元特徴空間で線形分離を行うことで実質的な非線形分離を可能にする．ここで，カーネル関数 K (x, x′) を導入することにより，写像空間での複雑な計算を避けて元の入力空間で直接解くことができる．

3. 実データによる薬物活性クラス分類

2. サポートベクターマシーン

3.1 データセット

SVM は主にパターン認識の分野で卓越した性能を示しているパーセプトロン型学習モデル[Vapnik 95]である．SVM の基本的な構造は単純な線形識別関数であるにも関わらず，カーネル関数とマージン最大化といった工夫を加えることにより，高い識別性能を発揮できる．SVM は 2 クラス分類問題に適用でき，その優秀な学習モデルは，化学分野における活性識別の観点からも有用であると考える．SVM による入力ベクトル x=(x1, ..., xd)Tの識別関数は，(1)式の通りとなる．

本研究で使用したデータセットは MDDR データベース[MDL02]からデータ件数の多い上位 10 種類の薬理活性クラスに属する治験薬 49615 化合物（表 1）を抽出したものである．また，今回の実験では単一の活性のクラスに属する化合物のみを選抜し，使用した．各々の化合物の構造特徴の記述には TFS[Takahashi 98]法を用いた．TFS とは化学物質の構造式から可能な部分構造を列挙し，その数値的な特徴付けに基づいて化学物質のトポロジカルな構造プロフィールを多次元数値ベクトルとして表現したものである．ここでは，結合サイズ 5 までの部分構造を列挙し，特徴付けには各部分構造の質量数を用いた．
結果として，各化合物の構造特徴は 225 次元のベクトルとして記述された．このようにして生成された TFS を入力シグナルとして，SVM による薬物活性クラスの分類/識別を試みた．

df (x ) = ∑ wi xi + b（1）

i =1

分類超平面

分類面
（B群）

非線形写像

Φマージン
最大化

f(x)>0（B 群）

表 1 データ件数の多い上位 10 種の治験薬
活性クラス

（A 群）

f(x)<0Class
1
2345678910（A 群）

入力空間

f(x)=1f(x)=0

サポートベクター
f(x)=-1

高次元特徴空間

図 1 サポートベクターマシン
連絡先： 高橋由雅，〒441-8580 愛知県豊橋市天伯町雲雀ヶ丘 1-1 豊橋技術科学大学 知識情報工学系, Tel: 053244-6878, taka@mis.tutkie.tut.ac.jp-1-ALL
抗癌剤抗高血圧剤
抗アレルギー性/抗喘息物質
認知障害改善薬
抗関節炎薬
抗高脂血症剤
抗不安薬
抗炎症薬
神経細胞死阻害薬
抗血小板凝集剤

化合物件数（訓練集合/予測集合）
49615
8994
8467
5446
4859
3656
4067
4649256036333284

The 19th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2005

3.2 実験

3.3 結果活性クラスの分類には，当研究室で別途開発した SVM ツー
ル SVMQsar[Nishikoori 03]を使用した．前述の治験薬 49615
化合物の内，予測検証用に 10%（4962 化合物）を除外し，残りの 44653 化合物を訓練集合として，SVM による多クラス分類モデルを作成した．SVM モデルの作成のためのカーネル関数には，広く良好な汎化性能を示すことが報告されている Gaussian
カーネル（2）式を用いた．

上記の学習パラメータを用い，SVM による学習・予測を行った．本研究で用いた SVM の学習条件を表 2 にまとめて示す．
また，SVM の能力を統計的に評価するため，10-fold crossvalidation を用いた．その結果を表 3 に示す．表 3 から分かるよ
うに SVM において訓練集合 44653 化合物に対する正答率（識別率）は 99.4%，予測集合 4962 化合物に対する正答率（予測率）も 86.8%と良好な結果を得ることができた．

 x − x′ 2 K (x, x′) = exp −
σ 2 

表 2 学習条件の設定(2)

入力
データセット49615 件
訓練データ
44653 件 (90%)
予測データ
4962 件 (10%)
入力次元
225 の TFS パターンベクトル
入力クラス数
10 クラス
SVM 学習パラメータ
カーネル関数
Gaussian カーネル25パラメータσ5パラメータ C

1101009080706050403020100

識別率
予測率サポートベクター数

表 3 薬物活性データによるクラス分類結果

50000

Class45000

平均1234567891040000
35000
30000
25000
20000

#Support Vector

Recognition Rate (%)

また，ここでは分類の粒度を制御するσパラメータ，および学
習データに対するマージンの大きさと誤分類してもよいデータ数とのトレードオフである正規化値 C の 2 つが調節可能なパラメータとして残る．これらの決定に際しては，パラメータの値を変化させながら，分類モデルを作成し，その識別/予測精度をもとに最適値を推定した．図 2 にパラメータσの変動による識別率と予測率を示す．また図 3 にパラメータ C の変動による識別率と予測率を示す．

15000
1101001000

1000010000σ

図 2 パラメータσの変動による識別率と予測率
図 2 より，Gausｓian カーネルを用いた SVM ではσ値が小さな値のときは学習において 100%の識別率が得られ，σ値が大きくなるにつれて識別率が低下することが分かる．一方，予測率に注目すると，σには予測安定性を確保するための最適値が存在することがわかる．ここでは，σ=25 の時，識別率 99.8%，予測率 87.7%となり，最適な値を示すことが分かった．
50000

110100

予測結果
正答数（予測率）
86.8%
88.0%
86.6%
87.9%
87.0%
86.4%
86.9%
86.4%
85.5%
87.1%
86.1%

4. まとめ以上，10 種のまったく異なる活性クラスに属する治験薬，約 5万件に対しても SVM の良好な学習性能と高い予測安定性が示された．実用的な観点からは，何れの活性も持たないノイズデータ存在下での学習/予測についても合わせて考慮する必要があり，現在，鋭意検討を進めているところである．発表に際してはこれら結果についても合わせて報告したい．

45000

90

参考文献

40000

8070

識別率
予測率
サポートベクター数

6050

35000
30000

40

25000

3020000#Support Vector

Recognition Rate (%)

学習結果
正答数（識別率）
99.4%
99.5%
99.4%
99.5%
99.4%
99.5%
99.4%
99.4%
99.4%
99.4%
99.5%

2015000

100110100C10001000010000

図 3 パラメータ C の変動による識別率と予測率
図 3 はパラメータ C の変動による学習および予測結果を示したものである．ここでは，上で得られた最適なσ値を用いて C の値のチューニングを行った．その結果，正規化値 C の値はここでの SVM 学習にはそれほど大きな影響を与えないことが示された．本研究では以下 C=5 としてすべての解析を行った．

[Takahashi 03]Y. Takahashi, K. Nishikoori, S. Fujishima:
Classification of Pharmacological Activity of Drugs Using
Support Vector Machine, Second International Workshop on
Active Mining, (2003) 152-158.
[Vapnik 95] V.N. Vapnik : The Nature of Statistical Learning
Theory, Springer, (1995).
[MDL 02] MDL Drug Data Report, http://www.mdli.com/[Takahashi 98] Y. Takahashi, H. Ohoka, and Y. Ishiyama :Structural Similarity Analysis Based on TopologicalFragment Spectra, In: R. Carbo and P. Mezey (Eds),Advances in Molecular Similarity 2, pp.93-104, JAI Press,
Stamford CT, (1998).
[Nishikoori 03] 錦織 克美, 薬物活性クラス分類への Support
Vector Machine の応用, 豊橋技術科学大学 修士論文,(2003)-2-