予測精度の高い、高速インシリコスクリーニングを目指した「テーラーメード・モデリング」“ Tailor made modeling”, “Personalized modeling”
for high speed and prediction of In Silico Screening

湯田 浩太郎Kohtaro Yuta
In Silico Data, Ltd.
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データ解析上での４種類の指標
分類率：既知データの再現性
予測率：未知データの予測性
予測信頼性：予測結果の信頼度
予測精度：予測の誤差レベルと傾向

All Rights Reserved, Copyright (C) IN SILICO DATA, Ltd. 2012◇分類率や予測率低下の原因となる要因①サンプル数の問題
サンプル数増大

分類率、予測率低下②サンプル母集団の特性上での問題
サンプルの分散／重複が大分類率、予測率低下③分類手法上での問題
分類に不適切な分類手法の利用
分類率、予測率低下④分類パラメータ上での問題
分類能力の小さなパラメータ分類率、予測率低下

All Rights Reserved, Copyright (C) IN SILICO DATA, Ltd. 2012◇分類率、予測率向上への４大アプローチ①サンプル数の問題
サンプル数減少

サンプルのサブセット化②サンプル母集団の特性上での問題
サンプルのグルーピング
サンプルの分散の減少③分類手法上での問題より強力な分類手法の利用
線形から非線形分類へ④より強力なパラメータの利用
分類パラメータの変更

二次元から三次元へ

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◇サンプル母集団のサブセット化上での留意点□サブセット化の目的

サンプルセットを小さくすることで、予測モデルの信頼性と予測率を高く保つことが期待される。
□サブセット化実施上での留意点

サブセットにアサインする時の曖昧性の解決
・一元多項対応から、一元一項対応の実現
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◇サンプルサブセット構築例●一般的事例◇化合物構造単位で分類
・例：脂肪族化合物群、芳香族化合物群、多環化合物群、その他◆問題点
・分類が一義に定まらない化合物の処理が困難
分類基準の複数にまたがる化合物が多く存在する
分類を間違うと、不適切な予測モデルが適用されるために、予測信頼性が低下する。
All Rights Reserved, Copyright (C) IN SILICO DATA, Ltd. 2012◇ECOSAR(EPA)による環境毒性予測
一元多項対応が原因となる予測信頼性の低下
同じ予測対象サンプルであっても、選択されたサブセット単位で予測結果が大きく異なる●Daphnid ９６-hr LC５０
Aromatic Amines: 95.502
Esters:41.180Phenols:
42.503

All Rights Reserved, Copyright (C) FUJITSU LIMITED 2007◇データ解析的観点でのサブセット構築◆サブセット化（クラス分類時）実施上での留意点
１．サブセット間での問題
サブセット間でサンプル数に大きな偏りがない。
２．クラスポピュレーションの問題
クラスポピュレーションのバランスが取れている。
３．サンプル上での問題化合物構造式の変化性が均等に分散するものが良い。
＊クラスポピュレーション段階で分類知見を探索する時はクラス間分布に偏りがあることが重要。
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湯田 浩太郎、猿渡 雄彦、中西 良文、松島 泰次郎、パターン認識による、微生物変異原性予測におけるサンプリング手法に関する考察（ＩＩ）
ＣＢＩ学会２００４年大会要旨集、東京、Ｐ２８２２、 （２００４）．

◇化合物の一元一項対応による予測信頼性の確立
化合物１化合物２化合物３・・・・・
化合物Ｎ

・分子量・ＬｏｇＰ・ＨＯＭＯ
・ＭＣインデックス

種々パラメータ適用（化合物構造に強く依存しない）

化合物グループ１
化合物グループ２化合物グループ３・・・・・・・・・・・・
化合物グループＫ
１化合物１グループ実現
１化合物１モデル実現

予測の曖昧性問題解決

１化合物１予測値実現

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湯田 浩太郎、猿渡 雄彦、中西 良文、松島 泰次郎、パターン認識による、微生物変異原性予測におけるサンプリング手法に関する考察（ＩＩ）
ＣＢＩ学会２００４年大会要旨集、東京、Ｐ２８２２、 （２００４）．

■トポロジカル関連パラメータによるサブセット化
Ames
test data

KAPPA1

KAI ALPHAKIERBALABANWIENERAll Rights Reserved, Copyright (C) IN SILICO DATA, Ltd. 2012

RANDIC◇分類率、予測率向上を目指した提案（１）
分類率 ⇒ ＫＹ（K-step Yard sampling）法の開発と実施

第３４回構造－活性相関シンポジウム（２００６）

予測率 ⇒ 「テーラーメード・モデリング」の開発と実施
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パターン分布とパターン分類：識別不可能な場合
１００％分類不可能な識別線×○ ○× ○ ○××○×○○
×○ ×○ ○ ○
×○
××○
×○
×××
○○○○○○ × ○○○× ○ ×××○
×○ ○ ○○ ○ ×× × ×
○ ○
×○
× × ×
○ ○ ○○ ○ ×○○○××××××○ × ○ ×
××○ ○○○× ○ ×× × × × ×× ×
×
○ ○
××××
○○
○ ○ ○ ○ ○ × ○×
○ ○○ ○ ○○ × ○ × ○× × × × × × ×
×○ × ×× ××××○ ○○ ○○ × ○×× ○× × ×× × ××
○ ○○ ○ ○× ○ ○× × ○×○×××××○○××××○○
×○
××○×○
○
××○
×○
× ××× ××
○×
○
××
○ ○
○ × × ×× ×× × ××
○ ○ × ×○ ×× ×○：Positive １００％分類は極めて困難 ×：Negative○○

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グレーゾーンを取り出して再分類するアプローチ“K-step Yard sampling （ＫＹ）法”○○ ○ × × × ×××○ ○ ○○○○○○○ ×
○○○○
×××
○
○
××× ××○
○
○
××
○
○
○
○
○
×○
×○
○
○
○×○
○
×××○
×○
×○
○
○
○
○
○○ ○○ ○×○××××× ×××××
○
○×××
○○
○××GreyZone
××××××○○○○○○○○××○××××
○
○×○
○○
○○×××
○××××××○ ○○○○○○ ○○○××××○××××○○××××××○○○○×○××××× ×××××○
×○ ○○ ○ ○×○××××
○×○
○××
５０％
○×××××××○○ ○ ○ ○ ×× ×○
× ×× ××× ××××
× × × ××
第２ステップのANおよびAP予測モデル○ ○× × × ××○○○○○ ○○○○○×○○×○×○
×× ×××××
○○○○
○
○
○○
○
○×○
○×○
○
○
○Grey×××××
○
○××××
○
○×Zone××○○ ○○○
○×××
○
○
○
○×○
×××××× ×○×○○×××××
○○○
○
○
○×○
×○
○××
○××× ×
○○
○○×
○
○×××
○
５０％
○○×○
××××
○
○×
○
×
○
×××
○
○××××××× × ×○ ○ × ○
× ××
第３ステップのANおよびAP予測モデル○○ ○× ×○×× グレーサンプルは３段○
×
全体のグレー率＝ ○ ○○○○×○○ ○○×○×○×××GreyZone○○
× 階の繰り返し予測で、○○ ○0.5×0.5×0.5=○××××○
×
○ ○○
○×
○
× 全サンプルの１２．５％×××
○
×５０％
×
○
0.125 ○×○
××○○○○○××○○×××××○○× × ○× × × × に。
○○○

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分類率／予測率向上への挑戦

K-step Yard sampling method
ＫＹ法
全く新規の考えに基づく、世界最初のアプローチ

分類率向上が極めて困難であった

Ａｍｅｓ試験データ６、９６５サンプルの、１００％分類に成功
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特許出願済◇分類率、予測率向上を目指した提案（２）
分類率 ⇒ ＫＹ（K-step Yard sampling）法の分類率 ⇒ 完全（１００％）分類の目標達成
提案と実施

予測率 ⇒ 「テーラーメード・モデリング」の提案と実施
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従来手法による予測アプローチ(Prediction approach by traditional method)
特徴：総てのサンプルを対象とした予測モデルの構築
Features:Generate a prediction model which can handle all samples
サンプル１(Sample 1)

予測結果 １ (Result 1)

サンプル２(Sample 2)

予測結果２ (Result 2)

サンプル３(Sample 3)

予測結果３ (Result 3)

サンプル・・・(Sample ・・・)

予測モデル
(PredictionModel)

サンプル（Ｎ－１）(Sample (N-1))

高い汎用性

サンプル・・・(Sample ・・・)

サンプルＮ(Sample N)
利点 (Merit)

予測結果・・・ (Result ・・・)
予測結果・・・ (Result・・・)
予測結果(N-1) (Result(N-1))
予測結果 N (Result N)： 少ない数の予測モデル作成で済む （Small number of prediction models are generated ）難点（Weakness) ： 予測率の向上が困難である （Difficult to achieve high prediction ratio ）All Rights Reserved, Copyright (C) IN SILICO DATA, Ltd. 2012

予測率向上に関する現時点での限界■ 予測の一般的な実施形態

一つの判別関数で多様性の高い複数サンプルの予測実施
メタン、エタンレベルの予測から、ステロイドやマクロライド等までの予測が要求される予測に無理がある

判別関数は高い汎用性を持つ、このために予測の切れが悪くなる。

複数サンプルの予測を保証。
この目的のために、余分な情報を含み、オーバースペック。

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予測率向上のための発想の転換
現状でのアプローチ
少ない判別関数で多数のサンプルを予測
予測対象サンプル特異性の無い判別関数による予測
発想転換
今回の提案によるアプローチ

サンプル特異性の高い判別関数を構築
提案「テーラーメード・モデリング」
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「テーラーメード・モデリング」の究極の形
特徴：サンプル単位での予測モデルの構築
Features:Generate a prediction model which is designed for only 1 samples

サンプル１(Sample 1)

予測モデル１(Prediction model1)
予測モデル2(Prediction model2)

予測結果１ (Result1)
予測結果２ (Result2)

サンプル３(Sample 3)

予測モデル３(Prediction model３)

予測結果３ (Result3)

サンプル・・・(Sample ・・・)

予測モデル・・(Prediction model・・)

予測結果・・・ (Result ・・・)

サンプル・・・(Sample ・・・)

予測モデル・・(Prediction model・・)

予測結果 ・・・(Result・・・)

サンプル（Ｎ－１）(Sample (N-1))

予測モデル(N-1)(Prediction model(N-1))

予測結果(N-1) (Result(N1))

サンプルＮ(Sample N)

予測モデル(N-1)(Prediction model(N1))

予測結果N (Result N)

サンプル２(Sample 2)

利点 (Merit)： 予測率が大幅に向上する （High prediction ratio will be achieved）

難点（Weakness)： 計算時間がかかる （Need large calculation time）
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特許出願済

「テーラーメード・モデリング」による予測の流れ
サンプル
サブセット

予測モデル
構築

クラス未知
サンプルＡ

サブサンプル
セットＡ

予測モデルＡ

クラス未知
サンプルＢ

サブサンプルセットＢ

予測モデルＢ

サブサンプルセットＣ

予測モデルＣ

サブサンプルセット・・

予測モデ
ル・・

サブサンプル
セットＺ予測モデルＺ

予測対象化合物

クラス未知
サンプルＣ
クラス未知
サンプ
ル・・
クラス未知
サンプルＺ

類似性
スクリーニング

サンプル
母集団

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予測結果

ﾎﾟｼﾞ
ﾈｶﾞ
ﾎﾟｼﾞ
ﾎﾟｼﾞ
ﾈｶﾞ

サンプル母集団からの予測用サンプルの取り出し
サンプル母集団

類似サンプル空間

Ｘ ○ Ｘ○ ○ ○Ｘ ○ Ｘ
Ｘ○ Ｘ ○ Ｘ ○○○Ｘ○
○Ｘ○ Ｘ ○ Ｘ Ｘ Ｘ ◆○ Ｘ ○ Ｘ Ｘ
Ｘ ○Ｘ○Ｘ ○ Ｘ ○○Ｘ
Ｘ
Ｘ○○ ○ ◆○ ○○ ○ ○Ｘ ○Ｘ ○ Ｘ Ｘ Ｘ Ｘ ○ Ｘ ○ Ｘ○ Ｘ ○○ ○Ｘ ○Ｘ
Ｘ○Ｘ○◆○ ○○Ｘ ○○Ｘ○ＸＸ ＸＸ○Ｘ○ ＸＸＸ ＸＸ○○ ○ ○○ ○○Ｘ Ｘ○Ｘ ○ＸＸ
ＸＸ ○Ｘ Ｘ Ｘ○○○○
◆Ｘ○Ｘ ○ ○Ｘ ○Ｘ◆Ｘ Ｘ ○ Ｘ ○ Ｘ Ｘ ○ ＸＸ ○ Ｘ○ Ｘ ○○ Ｘ ○Ｘ○○Ｘ
Ｘ○ ○ ○ Ｘ ○ Ｘ ○ Ｘ Ｘ○ Ｘ○ ○○Ｘ○○ＸＸ Ｘ Ｘ○Ｘ Ｘ○ Ｘ Ｘ○○
Ｘ
類似サンプル群◆予測対象サンプル “似た化合物は似た活性を示す”
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予測用サンプルの取り出しと、テーラーメード予測
サンプル類似空間Ｘ
Ｘ○ ○Ｘ ○ ○ Ｘ Ｘ○○○ Ｘ ○Ｘ ○Ｘ Ｘ
Ｘ○○○ ○ ◆○ ○○Ｘ Ｘ Ｘ Ｘ ○ Ｘ
○○Ｘ ○
○
Ｘ
○Ｘ
○Ｘ
Ｘ
○
予測対象サンプルを中心とし、サンプル母集団からの類似サンプル群の取り出し◆予測対象サンプル

サンプル分類空間○ ○○○○○○○ＸＸ○○Ｘ○○○○○ ○○Ｘ Ｘ Ｘ ＸＸ○○ ○○ Ｘ○○○○○○Ｘ Ｘ
Ｘ
◆Ｘ
○Ｘ
ＸＸ
Ｘ ＸＸ Ｘ Ｘ Ｘ
Ｘ Ｘ Ｘ Ｘ
Ｘ
Ｘ
取り出されたサブセットのサンプル空間再構成と、テーラーメード予測の実施

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「テーラーメード・モデリング」のブロックダイアグラム
予測対象
サンプル群

予測対象サンプル取り出しと決定
サンプル母集団より類似サンプル取り出し

サンプル母集団判別関数の構築
予測の実施
有り

他の予測対象サンプル無し予測結果のまとめと出力

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「テーラーメード・モデリング」＋「ＫＹ法」
予測対象サンプル群

予測対象サンプル取り出しと決定
サンプル母集団より類似サンプル取り出し

サンプル母集団

判別関数の構築

ＫＹ法の適用（１００％分類）

予測の実施
有り

他の予測対象サンプル無し予測結果のまとめと出力

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「テーラーメード・モデリング」の特徴と今後
長所：
１．予測率
基本原理から予測率の向上が期待される（要検証）。

２．サンプル数の問題個々のサンプル単位で予測モデルを構築する。
従って、サンプル数の多少にかかわらず限界に近く、高い予測率を得る。

３．ＫＹ法との連携でより高い予測率が得られる
分類率で１００％を実現するＫＹ法との連携により、テーラーメード・モデリング単体での実施よりも更に高い予測率を達成する可能性がある。

欠点：
１．分類／予測の実施に計算時間がかかる（スパコン主体？）
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湯田 浩太郎
Kohtaro Yuta
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