機械学習を用いた薬物動態パラメータ予測モデル構築に関する研究

Construction of Models for Predicting Pharmacokinetic Parameters
Using Machine Learning

令和 4 年度
論文博士申請者
侭田秀章 (Mamada, Hideaki)本文中に用いた略号の一覧
PK:

Pharmacokinetics

AI:

Artificial Intelligence

CL:

Clearance

Vd:

Volume of Distribution

PB:

Plasma Protein Binding

QSAR:

Quantitative Structure−Activity Relationship

Rb:

Blood-to-Plasma Ratio

MRT:

Mean Residence Time

ANN:

Artificial Neural Networks

MOE:

Molecular Operating Environmentr:

Correlation Coefficientfu:Fraction Unbound

PCA:

Principal Component Analysis

TPSA:

Topological Polar Surface Area

SVR:

Support Vector Regression

GA-MLR:

Genetic Algorithm-Multiple Linear Regression

RMSE(log):

Log-Based Root Mean Squared Error

AFE:

Average Fold Error

RMSE:

Root Mean Squared Error

MAE:

Mean Absolute Error

BCRP:

Breast Cancer Resistant Protein

DL:

Deep Learning

CAR:

Constitutive Androstane Receptor

AhR:

Aryl Hydrocarbon Receptor

ACC:

Accuracy

ROC AUC:

Receiver Operating Characteristic Area Under the Curve

DIGITS:NVIDIA DL GPU Training System

CNN:

Convolutional Neural Network

BAC:

Balanced Accuracy

MCC:

Matthews correlation coefficientCombi QSAR: Combinatorial QSAR
R2:

Coefficient of Determination

ECCS:

Extended Clearance Classification System目次
緒論.......................................................................................................................... 1
第 1 章 化学構造および分布容積を用いたヒト血液中-血漿中薬物濃度比の予測モデ
ルの構築 ...................................................................................................... 4第1項

緒言 ........................................................................................................ 4

第 2 項 実験方法................................................................................................... 7
第 3 項 結果 ........................................................................................................ 14
第 4 項 考察 ........................................................................................................ 20
第5項

小括 ...................................................................................................... 28

第 2 章 DeepSnap-Deep Learning 法および記述子法を組み合わせたラット CL 分
類予測モデルの構築 ................................................................................ 29
第1項

緒言 ...................................................................................................... 29

第 2 項 実験方法................................................................................................. 32
第 3 項 結果 ........................................................................................................ 39
第 4 項 考察 ........................................................................................................ 48
第5項

小括 ...................................................................................................... 52

第 3 章 DeepSnap-Deep Learning 法および記述子法を組み合わせたラット CL 回
帰予測モデルの構築 ................................................................................ 53
第1項

緒言 ...................................................................................................... 53

第 2 項 実験方法................................................................................................. 55
第 3 項 結果 ........................................................................................................ 58
第 4 項 考察 ........................................................................................................ 62
第5項

小括 ...................................................................................................... 66

総括........................................................................................................................ 67
謝辞........................................................................................................................ 68
引用文献 ................................................................................................................ 69

緒論
創薬においてコストの大部分を占めるのは臨床試験である 1)。そのため臨床試験の成功確率を上げることは医薬品開発において重要となる。1990 年代に臨床試験においてドロップアウトした要因の多くは Pharmacokinetics(PK)/Bioavailability
であり薬物動態に関連する項目が約 40%を占めていた 2)。その後、薬物動態理論およびハイスループットスクリーニングなどの技術発達により、2000 年代には薬物動態関連によりドロップアウトした事例は 10%まで低下した 2)。このように、薬物
動態評価は創薬において重要な項目であることから、薬物動態実験は必須となる。
薬物動態では投与された薬物の吸収、組織への分布、小腸や肝臓中の酵素による代謝、排泄について解析される。薬物動態の理論に基づいて血中薬物濃度を予測することは、創薬における化合物探索および臨床における適切な薬物治療のために重要となる。薬物は効果を示すために有効血中濃度に達する必要があるものの、血中薬物濃度が高すぎると副作用を示す 3)。そのため、薬物候補化合物の有効性および安全性の担保や、薬物治療を適切に遂行していくうえで血中薬物濃度を正確に予測することが必要となる。創薬段階において、ヒトの血中薬物濃度は各種 in vitro 実
験および動物実験によりクリアランス(CL)、分布容積(Vd)、タンパク結合率(PB)などの薬物動態パラメータを算出し、これらのパラメータに基づいて予測される 4)。
その後、これらの薬物動態パラメータは最終的にヒトを対象とした臨床試験を経て確定される。
1

近年人工知能(AI)の医療分野での活用は広がっており、製薬企業では創薬における合成展開、臨床試験のデザイン、医薬品製造、医薬品のプロダクトマネジメントなど幅広い用途で AI が利用されている 5)。AI は人間の思考プロセスと同じような形で動作するプログラム、あるいは人間が知的と感じる情報処理・技術といった広い概念とされる 6)。AI の活用の広がりにより、経済的・時間的コストの削減、動物実験の削減を目的として、創薬過程において定量的構造活性相関(QSAR)解析に基づく薬物動態パラメータの予測が注目されている 7)–9)。QSAR 解析は化合物の構造をコンピュータによって解析可能な特徴量に変換し、統計解析手法である重回帰および部分最小二乗回帰、機械学習である Random Forest、Support Vector Machine、
ANN、XGBoost などのアルゴリズムにより数理モデルを構築する手法である 10)。
QSAR 解析では、化合物の合成および実験が不要なため大幅なコストの削減となる。
これまでに溶解度、代謝安定性、PB、膜透過性など多くの薬物動態に関連するパラメータが QSAR 解析によって予測モデル化され、報告されている 11)–13)。またこのQSAR 解析による予測モデルの運用が各製薬企業の創薬段階で取り入れられ、活用が進められている 7)–9)。さらに臨床的な分野における問題解決にも適用が検証されようとしている 14)。このように多くの薬物動態パラメータの QSAR 解析が報告されているが、QSAR 解析の報告が極端に少ない、もしくは予測精度が不十分であるために実用的な予測が困難な薬物動態パラメータが存在する。そこで、本研究では臨床上重要なパラメータであるにも関わらず予測モデルの報告がほとんどない、血2

液中-血漿中薬物濃度比（Rb）の予測モデルを構築した。さらに、予測精度が不十分な薬物動態パラメータとして創薬段階で重要なラット CL について、予測精度向上のための新たな手法の開発を試みた。

3

第 1 章 化学構造および分布容積を用いたヒト血液中-血漿中薬物濃度比の予測モデ
ルの構築

第1項

緒言

Rb は化合物の血液中濃度/化合物の血漿中濃度として定義される。Rb は血漿中濃度に基づく in vivo の薬物動態パラメータを血液中濃度に基づく値に変換するための重要なパラメータである。本来血液中濃度に基づく薬物動態パラメータを算出する必要があるが、血漿のほうが扱いやすいことから血漿中濃度に基づくパラメー
タを算出することが多く、適切な評価ができない可能性がある。例えば、Doripenemの場合、血球への分布がほとんどないために Rb 値は 0.5 を示すことから、血漿中薬物濃度から算出した曝露量は血液中薬物濃度から算出した曝露量の 2 倍となる
15)

。一方、Butorphanol の場合、血球中に濃縮されることから Rb 値が約 2 を示す。

そのため血漿中薬物濃度から算出した曝露量は、血液中薬物濃度から算出した曝露量の半分となる 16)。したがって、このような化合物では CL などの曝露に関連する

in vivo の薬物動態パラメータは、血漿中薬物濃度から算出した値と血液中薬物濃度から算出した値が大きく乖離する。In vivo の薬物動態パラメータを正確に推定し、薬物治療における適切な投与計画を決定するため、血液中薬物濃度から算出した薬物動態パラメータを使用することが必要である。特に臨床では、CL の変動要因を評価する上で、Rb 値での補正が重要となる 17)。しかし、臨床では血漿のほうが扱
4いやすいことから、一般的に薬物動態パラメータは血漿中薬物濃度から計算される。
そのため薬物動態パラメータを正確に算出するためには、血漿中濃度基準の薬物動態パラメータを Rb により血液中濃度基準の値に変換する必要がある。そのような状況にもかかわらず、Rb が報告されている市販薬の数は限られている。そのため、Rb が不明の場合は Rb の値を 1 と仮定することが多い 18),19)。また化合物が血球には分布せず、血漿のみに存在すると仮定し、その値を最低値とする考え方もある 17)。
しかしながら、これらの仮定や考え方では正確な薬物動態パラメータの推定は困難である。
QSAR 解析 は、化合物の構造に基づいて薬理活性や薬物動態パラメータを予測するための数学的アプローチである。In vivo パラメータ(CL、Vd、平均滞留時間[MRT]など)および in vitro パラメータ(溶解性、代謝安定性、PB など)の予測について複数の QSAR 解析による予測モデルが報告されている 11),20)–26)。一方、QSAR
解析によるヒト Rb の予測に関する論文は Paixão らの報告のみである 27)。Paixão
らは市販薬 93 化合物を使用して人工ニューラルネットワーク (ANN) に基づく
Rb の予測モデルを構築した 27)。74 化合物を訓練セットとして予測モデルを構築し、19 化合物を用いて予測モデルを評価した。しかしながら、検討で使用された化合物
数は他の QSAR 解析による予測モデルと比較すると少ない 11),21),23),26),28)。そのため、
この Rb の予測モデルに適用可能なケミカルスペースは他の予測モデルと比べて狭い可能性がある。そこで本研究では、化合物数を 93 化合物から 289 化合物に大幅
5に増やし、予測モデルの構築および評価を実施した。また Paixão らは予測モデル
構築に PB を使用しているが、臨床では Vd、CL、MRT などの薬物動態パラメータも得られる。これらの薬物動態パラメータは臨床において Rb を予測する際に使用が可能である。そのため本検討では、薬物治療時の正確な用量決定を可能にする予測モデル構築を目的として、289 化合物の分子記述子とヒト薬物動態パラメータを用いて Rb の予測モデルの構築を試みた。

6

第 2 項 実験方法
データの収集ヒトの Rb および PB のデータベースを作成するため、過去の文献および社内の実験値を収集した 29)。さらにヒトの静脈内投与により得られた CL および Vd の値
を文献から収集した 29)。Rb の予測モデル構築に使用する薬物動態パラメータを選択するため、Rb、PB、Vd、CL および MRT の値を有する 270 化合物の欠損値のないデータセットを作成した。また、Rb 予測モデル構築のため Rb、Vd の値を有する 20 化合物のデータを、270 化合物のデータセットに追加し、290 化合物とした。白金の配位構造を含む Carboplatin は薬物動態パラメータの選択に使用したが、分子記述子が算出できなかったことから予測モデル構築から除外し、289 化合物を予測モデル構築に使用した。また、本検討では過去の報告と同様に、Rb の値が 2 未満の市販薬を用いて予測モデルを構築した 30)。

分子記述子の計算
各

化

合

物

の

構

造

情

報

は

PubChemhttps://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/#PubChem#)

お

よ

び

(PubChem,
DRUGBANK(DRUGBANK, https://www.drugbank.ca/#DRUGBANK#)から取得した。水分子と対イオンは脱塩することで取り除いた。続いて Molecular Operating Environment(MOE)(2018.0101)(MOLSIS Inc., Tokyo, Japan)の Rebuild 3D 機能を使用し、各7

化合物の 3 次元構造を amber-10:EHT 力場に基づいて最適化した。分子記述子は、MOE および Dragon 7.0 (Kode Srl., Pisa, Italy)を用いて計算し、各化合物について
2702 種類の分子記述子を算出した (Dragon:2185 記述子 [分散が０の記述子は除く] 、MOE:517 記述子)。計算した分子記述子の中で重複した記述子や、高い相関(相関係数[r]>0.99)を示した記述子および分散が０の分子記述子を除去し、最終的に 1777 種類の分子記述子を選択した(Fig. 1)。

Fig. 1 Flowchart of the modeling process for Rb prediction

PB の測定日本たばこ産業株式会社の医薬総合研究所 倫理審査委員会の承認後、健常人からインフォームドコンセントを得てガイドラインに従ってヒトの血液採取、PB お
よび Rb の実験を実施した。本検討では少なくとも 7 日間薬物を服用していない健8

常人の社内ボランティアからヘパリン処理された血液を採取し、その後血液を遠心分離して得られた血漿をプールして実験に使用した。採血は 6 回実施し (9 人からの採血が 1 回、10 人からの採血が 5 回を含む)、59 人から血液を採取した。PB の測定では、過去の報告 31)に基づき 96 ウェル平衡透析ユニットおよび 12–14 kDa の分子カットオフの HTD 96 b 透析膜ストリップ(HTDialysis, Gales Ferry, CT, USA)を用いて平衡透析を実施した。化合物を含有する血漿 (最終濃度 5μM) および緩衝液(Dulbecco’s phosphate-buffered saline; Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA)を、それぞれドナーおよびレシーバー側のウェルに添加した。37℃で 5 時間平衡透析を実施した後、血漿および緩衝液中の化合物の濃度を LC‐MS/MS (AcquityTM
Ultra Performance LC I-Class and Xevo TQ-S; Waters, Milford, MA)により測定した。遊離形分率 (fu) は、次式に従って計算した: 32)
遊離型分率 (fu, %) =緩衝液中の化合物の濃度
血漿中総化合物濃度× 100 (1)

Rb の測定少なくとも 7 日間薬物を服用していない健常人の社内ボランティアからインフォームドコンセントを得てヘパリン処理をした血液を採取した。採血は 7 回実施し(3人からの採血が 4 回、5 人からの採血が 2 回、7 人からの採血が 1 回)、29 人から血液を採取した。過去の Rb の報告 33)に基づき、Rb の実験を実施した。血液に化合物 (最終濃度 5μM) を添加し、37℃で 30 分間インキュベートした後、5000 rpm に9

て 5 分間遠心して血漿を得た。その後、PB の測定と同様に LC-MS/MS により血漿中濃度を測定し、下記の式により Rb 値を算出した。ヘマトクリット値は 0.45 から 0.46 の範囲であった。
Rb =初期の血液中の化合物濃度(最終濃度 5μM)
インキュベート後の血漿中化合物濃度(2)

MRT の計算
各化合物の MRT は次式を用いて計算した 34)
𝑉𝑑(𝐿⁄𝑘𝑔)

MRT (hr) = 𝐶𝐿(𝐿⁄ℎ𝑟⁄𝑘𝑔) (3)予測モデルの構築における薬物動態パラメータの選択予測モデル構築に最適な薬物動態パラメータを選択するため、JMP Pro ソフトウ
ェア 14.3.0 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA)を用いて、対数変換した Rb 値と候補となる薬物動態パラメータ (対数変換した値および対数変換しない値) との相
関分析を実施した(Fig. 1)。予測モデル構築のための薬物動態パラメータは r の値に基づいて選択した。

訓練セットおよびテストセットへの分割およびケミカルスペース解析
層化抽出法に基づき Rb の値を降順にしたのちに、訓練セットおよびテストセッ
トを 2:1 の比率で無作為に分割した。訓練セットおよびテストセットのケミカルス
10ペース解析のため、過去の報告と同様に化合物合成の指標として使用される代表的な 11 種類の分子記述子を使用して主成分分析(PCA)を実施した 35)。11 種類の分子記述子は、分子量、 SlogP (log オクタノール/水分配係数)、 Topological Polar
Surface Area (TPSA)、 h_logD (オクタノール/水分配係数 [pH=7] )、 h_pKa (酸性度 [pH=7] )、h_pKb (塩基性度 [pH=7] )、水素結合受容体の原子数、水素結合供与体の原子数、芳香族原子の数、芳香族結合数および回転可能な結合の数で構成されていた。また PCA では、第 1 主成分から第 3 主成分まで計算した。

分子記述子を用いた予測モデルの構築
分子記述子を使用した予測モデルの構築のため、1777 種類の分子記述子を用いて JMP Pro のブートストラップ森機能により Random Forest 予測モデルを構築した。本予測モデル構築では、5 分割による交差検証を実施し、テストセットの評価
指標を算出した。

分子記述子の選択
訓練セットと比較して分子記述子は 1777 種類と多いことから、計算量を減らす
ため分子記述子を削減した。記述子の重要度を計算するアルゴリズムを選択するた
め、Pipeline Pilot 2019

(DASSULT SYSTEMS)を使用し、対数変換した Vd と 1777

種類の分子記述子を用いて Rb の予測モデルを構築した。検討のためのアルゴリズ
11

ムは Support Vector Regression (SVR)、Random Forest、XGBoost および Genetic
Algorithm-Multiple Linear Regression (GA-MLR)を選択した。5 分割による交差検証 を 実施 し 、評 価 指標 として r および Log-Based Root Mean Squared Error(RMSE[log]) (4) を用いて内部検証の結果に基づいてアルゴリズムを選択した(Fig.
1)。
RMSE(log) = √∑(Log predicted−Log observed)2𝑛(4)

また分子記述子選択のため、重要度と関連する指標の Gain を XGBoost により算出した。Gain の値から対数変換した Vd と 100 種類の分子記述子を選択した(Fig. 1)。

分子記述子およびヒト Vd を用いた予測モデルの構築
Pipeline Pilot 2019 の SVR、Random Forest、XGBoost、GA-MLR および JMP Proの ANN のアルゴリズムを用いて Rb の予測モデルを構築した。ANN では異なる乱数シードにより 10 モデルを作成し、その平均値を予測値とした。いずれの予測モ
デルも Gain の値に基づいて選択された対数変換した Vd および 100 種類の分子記
述子を用いて、5 分割による交差検証を実施した(Fig. 1)。

Vd の有無および分子記述子削減による予測精度への影響
予測精度に対する Vd の影響を検証するため、SVR、Random Forest、XGBoost、
GA-MLR および ANN のアルゴリズムを用いて、Vd を含む予測モデルおよび含ま12

ない予測モデルを構築した。さらに分子記述子数を削減するため、ANN を用いて分子記述子削減に対する予測精度への影響を検証した。

評価指標の算出
予測値と実測値から r を算出した。また次式(5)(6)を用いて Fold Error を算出した。
Predicted Value(5)

Observed value(6)

Fold Error = Observed Value (Predicted > Observed)
Fold Error = Predicted value (Observed > Predicted)

モデルの全体の予測精度の評価指標として、以下（7）、(8)、(9)式に従い Average
Fold Error (AFE)、 Root Mean Squared Error (RMSE)および Mean Absolute Error(MAE) を算出した。
AFE = 10∑ Log Fold Error𝑛

RMSE = √MAE =∑(Predcted−Observed)2𝑛∑|Predicted−Observed|
𝑛

(7)
(8)
(9)

n はいずれも化合物数を示す。
さらに過去の報告と同様に実測値の 1.25 倍以内の値として予測された化合物の全化合物数に対する割合を% Inside 1.25-Fold として算出した。

13

第 3 項 結果
分子記述子を用いた予測モデルの構築
化学構造のみを使用した予測モデルの構築のため、1777 種類の分子記述子を用いて Random Forest により予測モデルを構築した。その結果、r の平均値および標準偏差は各々0.477 および 0.064 と算出された。

予測モデルの構築における薬物動態パラメータの選択
PB、 CL、 Vd、 MRT および Rb を含む 270 化合物の欠損値を含まないデータセットを構築した。全ての薬物動態パラメータで対数変換した値および対数変換しない値を使用して相関分析を実施した。その結果、薬物動態パラメータの中で対数変換した Vd が対数変換した Rb と最も高い相関を示した(r=0.47)(Table 1)。

Table 1. Correlations between Rb and 4 parameters (PB, CL, Vd, MRT).
Parameter

Transformationr

p-value

Vd

log

0.47

<0.0001

PB

log

0.42

<0.0001

PB

-

0.35

<0.0001

CL

log

0.30

<0.0001

CL

-

0.25

<0.0001

Vd

-

0.25

<0.0001

MRT

log

0.16

0.008

MRT

-

0.03

0.5939Logarithmically [log] transformed or not [-]p-values were calculated based on analysis of variance.
14分子記述子の選択
対数変換した Rb、 logVd および 1777 種類の分子記述子を含むデータセットを構築した。分子記述子の重要度を算出するアルゴリズム選択のため SVR、 Random
Forest、 XGBoost および GA-MLR を用いて 5 分割による交差検証により予測モデ
ルを構築した。内部検証結果を Table 2 に示す。検証した 4 つのアルゴリズムの中で XGBoost が最も高い予測精度(r=0.615、RMSE [log] =0.102)を示したことから、
1777 種類の分子記述子の重要度を算出するため XGBoost を選択した。XGBoost の
重要度の指標である Gain の値に基づいて logVd および 100 種類の分子記述子を選択した。

Table 2. Comparison of algorisms for selection of molecular descriptors in the internal
validation set.

rab

RMSE (log)SVR

Random Forest

XGBoost

GA-MLR

0.531

0.592

0.615

0.579

0.110

0.105

0.102

0.106

a. r was calculated using logarithmically transformed Rb
b. RMSE(log) was calculated using equation (4)訓練セットおよびテストセットのケミカルスペース解析
Ohashi らが報告 35)している手法と同様に、訓練セットおよびテストセットのケ
ミカルスペースを解析するため 289 化合物のデータセットを用いて、11 種類の代表的な分子記述子により PCA を実施した。 主成分 1、 2、および 3 の寄与率はそ15

れぞれ 34.4%、 26.1%、および 12.5%となり、第 1 から 3 主成分の累積寄与率は72.6%と算出された。Figure 2 に示すように訓練セットおよびテストセットが重なっていることから、訓練セットとテストセットのケミカルスペースに大きな偏りは認められなかった。

Fig. 2 Three-component principal component analysis (PCA) score plots based on 11
representative molecular descriptors (n = 289).
(a) Score plot of PCA1 (34.4%) and PCA2 (26.1%). The horizontal axis indicates the firstprincipal component, while the vertical axis refers to the second principal component. (b)Score plot of PCA1 (34.4%) and PCA3 (12.5%). The horizontal axis indicates the firstprincipal component, while the vertical axis refers to the third principal component. (c) Score
plot of PCA2 (26.1%) and PCA3 (12.5%). The horizontal axis indicates the second principal
component, while the vertical axis refers to the third principal component. Each dot
represents a compound; black circle is the training set (n = 193), whereas the red circle is thetest set (n = 96).

Vd および 100 種類の分子記述子を用いた Rb 予測モデルの構築
logVd および重要度の高い 100 種類の分子記述子を用いて SVR、Random Forest、
XGBoost、GA-MLR および ANN により Rb 予測モデルを構築した。各予測モデル
16におけるテストセットの評価指標の結果を示す(Table 3)。RMSE は式 (8) に基づいて算出した。 5 種類のアルゴリズムの中で ANN が最も良好な予測精度を示し、各評価指標の RMSE、r 、AFE 、1.25 倍内の割合、MAE はそれぞれ 0.213、0.605、
1.186、71.9、0.158 と算出された。

Table 3. Evaluation of effect of incorporation of Vd (with Vd) in the external test set.
SVR

Random Forest

XGBoost

GA-MLRANN

r

0.5989

0.562

0.578

0.559

0.605

RMSE

0.216

0.221

0.218

0.222

0.213

AFE

1.197

1.191

1.190

1.189

1.186

% Inside 1.25-Fold

67.7

70.8

68.8

72.9

71.9

MAE

0.160

0.159

0.159

0.156

0.158

Original Rb values were used.
The number of molecular descriptors: 100.
The ANN evaluation scores were calculated from the average of each predicted value
calculated by 10 different random seed conditions.

100 種類の分子記述子を用いた Rb 予測モデルの構築
説明変数として用いた Vd の影響を検討するため、Vd を用いずに SVR、Random
Forest、 XGBoost、 GA-MLR および ANN による Rb 予測モデルを構築した。ANNにおけるテストセットの評価指標である RMSE、r、AFE、1.25 倍内の割合、MAEはそれぞれ 0.226、 0.537、 1.198、67.7 および 0.165 と算出された (Table 4)。
Vd を用いた予測モデルと比較すると、Vd を使用しない予測モデルでは予測精度が低下していた。この Vd の有無の影響は他のアルゴリズムを用いた予測モデルにお17

いても同様であった (Table 4) 。

Table 4. Evaluation of the effect of incorporation of Vd (without Vd) in the external test set.
SVR

Random Forest

XGBoost

GA-MLR

ANN

r

0.552

0.511

0.460

0.433

0.537

RMSE

0.223

0.230

0.238

0.241

0.226

AFE

1.205

1.198

1.212

1.225

1.198

% Inside 1.25-Fold

67.7

67.7

64.6

59.4

67.7

MAE

0.166

0.164

0.176

0.181

0.165

Original Rb values were used.
The number of molecular descriptors: 100.
The ANN evaluation scores were calculated from the average of each predicted value
calculated by 10 different random seed conditions.

分子記述子数の最適化
ANN を用いて Vd の有無の条件下において分子記述子数を 50 種類から 3 種類まで段階的に減らし、分子記述子数の最適化を実施した。各条件におけるテストセ
ットの評価指標を算出した(Table 5)。Vd を使用しない予測モデルと比較して、Vdを使用した予測モデルは高い予測精度を示した。また、これらの予測モデルの中でVd と 6 種類の分子記述子により構築された予測モデルの評価指標である RMSE、
r、AFE、1.25 倍内の割合、MAE はそれぞれ 0.205、 0.641、 1.170、74.0、0.144と算出された (Table 5、Fig. 3) 。この Vd と 6 種類の分子記述子により構築された予測モデルは、Vd と 100 種類の分子記述子により構築された予測モデルと比較して同等以上の予測精度を示した。
18

Table 5. The external test results in optimization process of the number of molecular
descriptors.
50

Number
of MD

25

12

6

3

+

–

+

–

+

–

+

–

+

–

r

0.589

0.480

0.607

0.532

0.605

0.465

0.641

0.506

0.547

0.415

RMSE

0.216

0.235

0.213

0.227

0.213

0.237

0.205

0.231

0.224

0.243

AFE

1.189

1.209

1.186

1.205

1.177

1.209

1.170

1.208

1.174

1.208

64.6

65.6

67.7

69.8

74.0

62.5

74.0

64.6

72.9

68.8

0.161

0.172

0.158

0.168

0.150

0.172

0.144

0.169

0.147

0.171

Human
Vd

%

Inside1.25-Fold
MAE

MD: molecular descriptor
The evaluation scores were calculated from the average of each predicted value calculated
by 10 different random seed conditions.

Fig. 3 Scatter plot of the training and test sets.
The horizontal axis indicates the predicted Rb, while the vertical axis refers to the observed
Rb. Each dot represents a compound; black circle is the training set (n = 193), whereas the
red circle is the test set (n = 96). The solid line represents unity.

19

第 4 項 考察
Rb は化合物の血漿中濃度推移から算出された in vivo の薬物動態パラメータを血液中濃度に基づく値に変換するための重要な in vitro パラメータである。化合物のRb が不明な場合、一般に 1 と仮定される。このように化合物の特性を考慮せず Rbが同一と仮定することから、実測の Rb と大きく乖離する可能性がある。そのため、化合物の特性に基づいた QSAR 解析による Rb の予測モデルが必要となる。しかし、Rb の QSAR 解析に基づく予測モデルは Paixão らの報告のみである 27)。Paixão27)
らの予測モデルは、ANN により 93 化合物(訓練セットとして 74 化合物、内部検証セットとして 19 化合物)を使用して、ヒトの PB および 10 種類の分子記述子から構築された Rb 予測モデルである。この予測モデルではモデル構築に使用している化合物の数が少ないことから、広いケミカルスペースは満たしていないと推察される。また、テストセット(いずれも PB は市販ソフトウェアに基づく予測値が用いられている)は 7 化合物と化合物数が少ないため十分に検証されていない。そこで、本検討では Rb の実験を実施することで新たなデータを取得し、予測モデル構築に使用するデータセットを増やした。本予測モデルは過去最大の化合物数を用いたことから、これまでの報告より大きなケミカルスペースをカバーしていると考えられる。そのため、以前の予測モデルと比較して信頼性の高いモデルとなっており、これは現在の条件の限界と考えられる。
Rb の予測モデル構築のためのパラメータを選択するため、in vivo の薬物動態パ
20

ラメータ(CL、Vd および MRT)の相関分析を検討した。相関分析で検証した CL は化合物の血液中総濃度当たりの化合物消失速度として定義される 17)。また Vd は化合物の血液中濃度と体内に残存する化合物量を関連づける比例定数として定義される 17)。さらに MRT は化合物の体内における平均滞留時間を示す 17)。これらの薬
物動態パラメータの算出には、ヒトでの静脈内投与試験の結果が必要となる。さらに本検討では、Paixão27)らは PB を選択して予測モデルを構築していたことから、相関分析の検討に PB を追加した。PB は in vivo の薬物動態パラメータと異なり、

in vitro 試験により算出される。これらの 4 つのパラメータ(PB、CL、Vd および
MRT)で相関分析を実施した結果、logVd が最も高い相関性を示した (r=0.47)(Table 1)。以上の結果から Rb 予測モデルを構築するためのパラメータとして logVdを選択した(Fig. 1)。本検討で選択された Vd は Rb との関連が複数報告されている。
Hinderling は定常状態における非結合型の化合物の Vd と in vitro の血球-限外濾過
後血漿の分配係数が相関することを見出した 36)。また酸性リン脂質は細胞膜の成分であり、塩基性化合物と結合することが知られている。さらに筋肉中の酸性リン脂質の量は赤血球中の量と同程度であることが報告されている 37)。筋肉はヒトで体積の大きい組織の一つであることから、塩基性化合物と筋肉中の酸性リン脂質の結合
が、Vd に影響すると考えられる。またこの塩基性化合物と酸性リン脂質との結合
は、赤血球に対しても筋肉と同様に生じることから、Vd と Rb が関連する可能性が示唆された 37),38)。さらに Rodgers らは、臓器への化合物の分布の予測精度を改善す21

るためには、化合物と赤血球の酸性リン脂質との静電相互作用を考慮しなければならないと報告している 39)。以上の報告から Rb は Vd と関連することが推察される。
一方、酸性化合物は血漿中に存在するアルブミンに強く結合することから、PB に強く影響する。Vd と PB の関係は下記の式(10)で示され、Vd が大きい化合物においては PB と比例関係が成立する 17)。
𝑓𝑢

𝑉𝑑 = 𝑉𝐵 + 𝑉𝑡 ( 𝑓𝑢𝐵 )

(10)

𝑇

なお式(10)の VB および Vt はそれぞれ、血液および組織での分布容積を示す。また
fuB および fuT はそれぞれ血液および組織での非結合形分率を示す。
PB は Rb とも関連することから、酸性化合物では PB を介して Vd と Rb が関連すると推察される。以上の報告より Vd が塩基性および酸性化合物の Rb に関連すると考えられた。このように Rb と Vd は関連しており、本検討において Rb 予測にVd が重要であることが示された。
内部 検証 の 結 果、 最も 高い r(r=0.615) および 最も 低い RMSE(log)( RMSE
[log]=0.102)を示した、XGBoost を重要度算出のアルゴリズムとして選択した(Table 2)。XGBoost は、Gain に基づき説明変数の重要度の算出が可能な非線形に基づくアルゴリズムであり、予測モデル構築にも使用されている 40)。本研究では、
XGBoost によって算出された Gain に基づいて高い重要度を示した logVd と 100 種
類の分子記述子を選択した。興味深いことに、XGBoost において Gain が最も大きく、重要な記述子として logVd が選択された。Vd は式(10)で示すように、Rb に関
22

連する PB、組織での結合、VB および Vt の複数の情報を有するパラメータである。
そのため、XGBoost において他の分子記述子と比較して、非線形の空間において Rbに関連する多くの情報を含む特徴量と判定されたと推察された。
Rb 予測モデルに適したアルゴリズムを選択するために SVR、Random Forest、
XGBoost、GA-MLR および ANN により、logVd と 100 種類の分子記述子を用いて予測モデルを構築した。ANN は 5 つのアルゴリズムの中で最も良好な予測精度を示した (r=0.605 および RMSE=0.213) (Table 3)。興味深いことに、Paixão らの報
告においても同様に Rb 予測のために ANN が使用されていた 27)。一方、Vd の影響を検討するため、 logVd を含まない 100 種類の分子記述子を用いて予測モデルを構築した (Table 4)。その結果、全ての評価指標は悪化した。そのため、 Vd は Rb
予測モデルを構築するための重要なパラメータであると考えられた。
さらに、計算リソースおよび説明性の観点から少ない分子記述子を用いて Rb 予測モデルを構築するために、分子記述子を 100 種類から 3 種類に段階的に減らした
際の予測精度について検証した。その結果 Table 5 に示すように、logVd と 6 種類の分子記述子を用いた Rb 予測モデルは、logVd と 100 種類の分子記述子を用いた
予 測 モデルと 同等以上 の 予測精 度 (r=0.641 およ び RMSE=0.205) を示し た(Table 5)。Uchimura らはヒト PB およびラット Rb の実験値を用いた 58 化合物によるヒト Rb 予測法を報告しており、この手法における r は 0.603 であった 30)。本検討において構築した予測モデルは Rb に関連する実験値を使用せず、Uchimura ら
23

の予測手法と同等以上の r (0.641) を示した。
一方 Paixão らの Rb 予測モデルでは、
テストセットとした 19 化合物における RMSE に基づいて、訓練時に早期打ち切りを実施していた。そのため、このテストセットは内部検証セットであると推察された。Paixão らは外部テストセットとして PB の予測値を含んだ化合物を評価したが、わずか 7 化合物であった 27)。QSAR 解析においては、外部テストセットの予測精度を比較する必要がある。本予測モデル構築では 96 化合物を外部テストセットとして検討したが、Paixão らの予測モデルにおける外部テストセットは 7 化合物であり数が少ないことから、その精度の比較は困難であると考えられた。さらに Rb を 1と 仮 定 し て 得 ら れ た 結 果 (RMSE=0.288) と 比 較 し た が 、 本 予 測 モ デ ル(RMSE=0.205)の予測精度は高かった。また本検討では、予測モデル構築のフローチャート (Fig. 1) に基づいて、ANN により Vd と 6 種類の分子記述子を用いて Rb
予測モデルを構築した。本検討で構築された Rb 予測モデルで使用した記述子数はPaixão の予測モデル(PB および 10 種類の分子記述子より作成)と比べると少なかった。
最終の Rb 予測モデルで選択された 6 種類の分子記述子の中には、化合物のイオ
ン状態や部分電荷に関連する記述子である MATS1i および ASA-、脂溶性に関連する記述子である SlogP_VSA 9 が含まれた(Table 6)。Rb の予測モデルにイオン状態、
部分電荷、および脂溶性に関連する記述子が選択された理由として、PB の影響が推察された。Wang らは、QSAR 解析による PB の予測モデルを構築しており、そ24

の予測モデルの中で重要な分子記述子として、イオン状態や部分電荷に関連する記述子(ASA-、PEOE_VSA_NEG および PEOE_VSA-1)および脂溶性に関連する記述
子(h_logD、logP[o/w])が選択された 26)。さらに他の報告においても、PB は脂溶性との関連が報告されている 41),42)。Rb は PB により影響を受けるが、本検討では PBの実験値は含まれていないことから、PB に関連するイオン状態、部分電荷および脂溶性に関する記述子が Rb 予測モデルに選択されたと推察された。

Table 6. Details of 6 molecular descriptors in Rb prediction models.
Descriptor

Software to calculate
molecular descriptor

Descriptions

ASA-

MOE

Descriptor related electrostatic properties

pmi

MOE

Principal moment of inertia

h_logSMOE

Log solubility in water

SlogP_VSA9

MOE

Descriptor related LogP and molecular size

MATS1iDragonDescriptor related electrostatic properties

h_pstates

MOE

The entropic count or fractional number ofprotonation states

さらに本検討では Rb と化合物の構造的な特徴を解析するため、ケミカルスペー
ス解析に使用した代表的な 11 種類の分子記述子と Rb との相関分析を実施した。
その結果、11 種類の分子記述子の中で、Rb と回転可能な結合数は最も良好な相関を示し(r=-0.34、p<0.0001)、回転可能な結合の数が増えると Rb が低下する傾向が認められた。このように Rb と回転可能な結合数に関連性が示された理由として、
トランスポーターの影響が推察された。赤血球、消化管、血液脳関門、腎臓にはト25

ランスポーターの Breast Cancer Resistant Protein (BCRP)が発現している 43),44)。
BCRP は様々な化合物の輸送に関連するトランスポーターである 45)。QSAR 解析において、プロパフェノン類縁化合物の BCRP の基質判定は、回転可能な結合数を含む４種類の分子記述子で構築が可能と、回転可能な結合との関連について報告がされている 46)。そのため、回転可能な結合数は赤血球に発現している BCRP に関連する可能性が示唆された。本検討では、アルゴリズムにより選択された最終モデルの６種類の分子記述子には、回転可能な結合数は選択されなかった。そのため今後、回転可能な結合数のように Rb のメカニズムに関連する分子記述子を導入すること
で予測精度が改善する可能性が考えられる。
また最終モデルにおいて、Rb の高い化合物群(Rb>1.5)における予測精度は低かった(Fig. 3)。この原因として、Rb の高い化合物群の化合物数が、Rb の低い化合物
群(Rb<1)の化合物数と比較して極端に少ないことが考えられる。そのため、Rb の高い化合物群のデータを取得することで、今後 Rb の高い化合物群における予測精度が向上することが期待される。
臨床における薬物治療の際に、化合物のヒト Vd は既知であるにもかかわらず、
前述したように、Rb の実験値は不明な場合も多い。そのため、薬物の血液中濃度を計算する際に、Rb は一定値と仮定される場合がある。しかし、この仮定の根拠は明確ではないため、一定値を用いるのではなくそれぞれの薬物について適切な Rb を使用すべきである。本検討で構築した Rb 予測方法は、6 種類の分子記述子および26

ヒト Vd を用いて Rb を予測することが可能となる。そのため、Rb の値が利用できない場合、本予測モデルを使用することで化合物に適した Rb の予測値を得ることができ、血液中濃度の正確な把握が可能となると期待される。

27

第5項

小括

本研究により、ヒトの Vd および 6 種類の分子記述子による Rb の予測モデルを構築した。本予測モデルはこれまでの Rb 予測モデルの中で最大の化合物数を使用した予測モデルである。そのため、幅広いケミカルスペースをカバーしていることが期待される。一方、予測精度はこれまでの予測モデルと比較して、実験値を使用
した他の予測方法と同等以上であった。そのため本予測モデルを使用することで、Rb の値が利用できない化合物について、Rb を予測することで血液中濃度の正確な把握が可能となると考えられる。さらに、本検討においてはじめて Rb 予測に Vd が重要であることが明らかとなった。本検討で得られた知見が今後の解析に役立つことが期待される。

28

第 2 章 DeepSnap-Deep Learning 法および記述子法を組み合わせたラット CL 分
類予測モデルの構築

第1項

緒言

QSAR 解析は、化合物の構造に基づいて薬理活性、薬物動態および毒性パラメー
タを予測するための数学的アプローチである。QSAR 解析は、溶解度 47)、PB13)、膜透過性 48)、Rb29)、代謝安定性 49)などの in vitro 試験に基づくパラメータや、CL、
Vd、半減期などの in vivo 試験に基づくパラメータの予測に用いられる 26),50)。これ
らの QSAR 解析による予測モデルの構築には、化合物の特徴量として分子記述子やフィンガープリントが用いられる。さらにアルゴリズムとして重回帰、部分最小二乗回帰、Random Forest、Support Vector Machine、ANN、XGBoost などが用いられる。しかし、このような既存の特徴量やアルゴリズムを用いた予測手法では予測精度が十分ではない薬物動態パラメータがある。
近年、薬物動態パラメータ予測に Deep Learning（DL）を適用することで、DL以外の機械学習手法よりも予測精度が向上することが報告されている 51)–53)。これらの DL を使用した報告では、化合物の特徴量として一般的に使用される分子記述
子やフィンガープリントが用いられていることから、新たな特徴量を用いることで予測精度がさらに向上することが推察される。近年、Uesawa は化合物の画像を特徴量として DL に用いる DeepSnap-DL 法を開発した 54)。DeepSnap-DL 法では、
29

ミ ト コ ン ド リ ア 膜 電 位 、 Constitutive Androstane Receptor (CAR) 、 Aryl
Hydrocarbon Receptor（AhR）などの毒性評価項目について、DL 以外の機械学習手法に基づき分子記述子を用いた記述子法と比較して優れた予測精度を示した 54)–60)

。そのため、DeepSnap-DL 法を用いて薬物動態パラメータの予測モデルを構築した場合、毒性評価と同様に良好な予測精度が得られる可能性が考えられた。

In vivo の薬物動態パラメータの中で CL は創薬における重要なパラメータである。CL は化合物の暴露に関連するパラメータであるため、ラットなどの動物種における CL は、ヒトの PK、毒性、薬効についてヒトと動物との関係性を理解するために用いられる。創薬初期段階では良好な PK プロファイルを有する化合物はほ
とんどないため、合成展開により良好な PK プロファイルを持つ化合物を早期に得ることが望まれる。Grime らは、創薬段階において良好な PK プロファイルを有する候補化合物を効率的に取得する方法を報告している 61)。創薬初期では、合成された化合物が良好な PK プロファイルを有するか検証するために、ラットの静脈内投
与や経口投与試験が実施される。さらに近年、経済的・時間的コストの削減、動物実験の削減のために、新規化合物の合成前にラットの in vivo の薬物動態パラメー
タを予測することが望まれる。QSAR 解析は創薬の初期段階において化合物合成前の仮想の化合物であっても薬物動態パラメータの予測が可能であるため、化合物の効率的な合成展開に役立つと考えられる。
Muegge らおよび McIntyre らは、6,000-17,529 の自社化合物を用いて、QSAR 解30

析によるラット CL 分類予測モデルを報告している 9),62)。これらの予測モデルでは、化合物の特徴量として分子記述子またはフィンガープリントが用いられた。またア
ルゴリズムとして、McIntyre らは Naïve Bayesian を、Muegge らは Random Forestもしくは Support Vector Machine を用いた。しかし、これらの予測モデルの予測精度は十分ではない（Accuracy [ACC]が 0.74-0.76、Receiver operating characteristicarea under the curve [ROC AUC]が 0.82）。そこで本研究では、創薬における予測困難な評価対象としてラット CL を選択し、予測精度改善のため DeepSnap-DL 法と既存の記述子法を組み合わせた新しい予測モデルの開発を試みた。

31

第 2 項 実験方法
実験データ
動物実験は、日本たばこ産業株式会社、医薬総合研究所の動物倫理委員会の承認のもと実施された。社内データベースより、複数の社内プロジェクトのラット CLの実験値を取得した。CL は 0.03～10.0 mg/kg の用量(0.3mg/kg~1mg/kg の用量の化合物の割合が 95%)でラットに化合物を静脈内投与後、血漿濃度推移からノンコンパートメント解析により算出された。本検討では、CL の実験値を有する 1545 化合物を取得し、予測モデルを構築した。分類の閾値は、ラットの肝血流量の約 30％である 1L/h/kg とした 63)。この閾値は、吸収率と腸管バイオアベイラビリティを 1と仮定した際、肝臓のみで排泄される化合物のバイオアベイラビリティで約 70％に相当する。これまでに McIntyre らもラット CL 分類モデルの構築を報告しているが、彼らは肝血流量の 70%を閾値とした 62)。この閾値は、吸収率および腸管バイオアベイラビリティが 1 の場合、バイオアベイラビリティで 30%に相当する。創薬の初期段階において吸収率および腸管バイオアベイラビリティが 1 の化合物を入手することは困難であり、McIntyre の閾値を基準とした場合バイオアベイラビリテ
ィが 30%を下回る可能性が高い。そのため本検討では、バイオアベイラビリティが70%に相当する 1L/h/kg を分類モデルの閾値として設定した。

32

分子記述子の計算
化合物の構造データに含まれる水分子や対イオンは脱塩することで取り除いた。
その後、MOE (2019.0102) の Rebuild 3D 機能を使用し、各化合物の 3 次元構造
を amber-10:EHT 力場に基づいて最適化した。分子記述子は、MOE、alvaDesc(1.0.16) (Alvascience srl, Lecco, Italy) お よ び ADMET Predictor (9.5.0.16)(SimulationsPlus, Lancaster, CA, USA)により計算した。記述子の算出時、ADMETPredictor により算出された文字列形式の記述子および alvaDesc で算出された分散が 0 の分子記述子を削除した。最終的に各化合物について 4795 種類の分子記述子が選択された。

化合物の訓練セットとテストセットへの分割およびケミカルスペース解析
層化抽出法により化合物を 4：1 の比率で訓練セットとテストセットに分割した(Table 7, Fig. 4)。ケミカルスペース解析のため、JMP Pro ソフトウェア(14.3.0)を用いて PCA を実施した。ケミカルスペース解析では Ohashi らの報告と同様に分子量、SlogP、TPSA、h_logD、h_pKa、h_pKb、水素結合受容体の原子数、水素結合供与体の原子数、芳香族原子の数、芳香族結合数および回転可能な結合の数の 11 種
類の分子記述子を使用した 35)。また PCA では第 1 主成分から第 3 主成分まで計算した。

33

Table 7. Number of chemical compounds in training and test datasets.
Training

Test

Sum

Low Clearance

509

127

636

High Clearance

727

182

909

Low Clearance: CL < 1 L/hr/kg; High Clearance: CL ≥ 1 L/hr/kg.

Fig. 4 Flowchart of the modeling process for rat CL prediction.

34

分子記述子を用いたラット CL 予測モデルの構築(記述子法)
DataRobot（SaaS, DataRobot, Tokyo, Japan）により 4795 種類の分子記述子に基づいて予測モデルを構築した。DataRobot は複数のデータ前処理法およびアルゴリ
ズムから作成された予測モデルを競い合わせながら予測モデルを自動作成することができるソフトウェアである 64),65)。 本検討では予測モデル構築前に、訓練セッ
トの 20％をホールドアウトとして学習から除外した。その後、層化抽出法により 5分割による交差検証を実施した。内部検証セットにおける Logloss スコアに基づいて予測モデルを選択し、4795 種類の分子記述子の中から重要度に基づき 100 種類の分子記述子が選択された。この 100 種類の分子記述子を用いて、さらに 40 種類以上の予測モデルを作成し、内部検証の結果に基づいて最終モデルのアルゴリズム
として Random Forest が選択された。この Random Forest を用いて訓練セットをすべて用いて最終予測モデルを構築した。その後この最終予測モデルを用いて、テストセットの評価指標を算出した（Fig. 4）。

DeepSnap 法による化合物の画像取得
3 次元化学構造は、これまでの報告と同様にオープンソースの Java ビューアソフ
トウェアである Jmol を用いて、各原子を異なる色で表現した 3D ball-and-stick として描画した 54)–60)。本検討では過去の報告に基づき(x, y, z)、（65°, 65°, 65°）、（85°, 85°, 85°）、（105°, 105°, 105°）、および（145°, 145°, 145°）の 4
35

つの撮影角度のパターンについて検討した。各 65°、85°、105°、145°で 1 化
合物あたり、それぞれ 216、124、64、27 枚の画像が取得された。DeepSnap 法における他のパラメータは、過去の報告に基づいて以下のように設定した：Image
Pixel Size 256 × 256、Molecule Number per SDF File to Split into 100、 Zoom
Factor (%) 100、Atom Size for van der Waals Radius(%) 23、Bond Radius (mÅ) 15、
Minimum Bond Distance 0.4、 Bond Tolerance 0.8。また作成された各画像のスナ
ップショットは 256×256 ピクセルの解像度で PNG ファイル（RGB）として保存した。

DeepSnap-DL 法による予測モデル構築
層化抽出法に基づいて、訓練セットを DeepSnap-DL 法で使用する訓練データおよ び 内 部 検 証 セ ッ ト と し て 3:1 の 割 合 で DeepSnap(Training) お よ び
DeepSnap(Validation)として無作為に分割した。過去の報告に基づいて、DeepSnap法で生成した 2 次元画像を、NVIDIA DL GPU Training System (DIGITS) version
6.0.0 software (NVIDIA, Santa Clara, CA, USA)を用いて、256×256 ピクセルの解像度で入力データとした 54)–60)。高精度な画像分類の Convolutional Neural Network（CNN）を迅速に構築するため、オープンソースソフトウェアの ubuntu16.04LTS
において事前学習済みのオープンソース DL モデル Caffe66)を使用した。さらに本検討では、CNN の構造は GoogLeNet、最適化には Adam を使用した。DeepSnap36

DL 法では、DeepSnap（Training）のデータセットを用いて、各パラメータの条件(Snapshot Interval in Each Epoch 1、Validation Interval in Each Epoch 1、Random
Seed 1、Learning Rate

0.0000001-0.001、 Batch Size Default)において 15-300 エ

ポックで予測モデルを構築した。各エポックで DeepSnap（Validation）の予測と実測の差である Loss 値を計算し、Loss 値が最も低いエポックを選択した。その後同条件で、テストセットの評価を実施した。DeepSnap-DL 法ではこれまでの報告と同様に、各化合物について異なる角度で撮影した各画像に対して予測確率を算出し、この予測確率の中央値を各化合物の代表値とした。54)–60)

DeepSnap-DL 法と記述子法の組み合わせによる予測モデル構築
本研究では DeepSnap-DL 法と記述子法の組み合わせについて、2 つの異なる方法を検討した。1 つ目の方法では、DeepSnap-DL 法と記述子法により得られた予
測確率の平均値を新たな予測モデル（Ensemble Model）の予測確率とした（Fig. 4）。
2 つ目の方法では、DeepSnap-DL 法と記述子法の分類の結果が一致した化合物の結果のみを採用した予測モデル（Consensus Model）を用いた（Fig. 4）。

評価指標の算出
分類モデルの予測精度を以下の指標で評価した。ROC AUC、BAC(Balanced
Accuracy)、ACC、Sensitivity、Specificity、F-Measure、Precision、Recall、Matthews
37

correlation coefficient (MCC)は、KNIME（4.1.4）（KNIME, Konstanz, Germany）
を用いて算出した。また上記の評価指標は以下のように算出した。
BAC = (Sensitivity + Specificity)/2
ACC = (TP + TN)/(TP + FP + TN + FN)
Sensitivity = TPs/(TPs + FNs)
Specificity = TNs/(TNs + FPs)
F-Measure = 2 × Recall × Precision/(Recall + Precision)
Precision = TP/(TP + FP)
Recall = TP/(TP + FN)
MCC =(TP × TN − FP × FN)√(TP + FP)×(TP + FN)×(TN + FP)×(TN + FN)

ここで TP、FN、TN、FP は、それぞれ真陽性、偽陰性、真陰性、偽陽性を表す。
TP、FN、TN、FP を決めるための最適なカットオフポイントを決定するため、Youden index67),68)と呼ばれる Sensitivity および 1- Specificity を最大化する方法を用いた。予測確率は 0 から 1 の範囲の値とし、本検討のラット CL では、1 は 1L/hr/kg
以上、0 は 1L/hr/kg 未満とした。

38

第 3 項 結果
ラット CL、物理化学的性質に関連した分子記述子の分布およびケミカルスペース
解析
訓練セットおよびテストセットの、ラット CL および物理化学的性質に関連した
分子記述子(分子量、トポロジカル極性表面積および h_LogD)の分布を Figure 5 に示す。ラット CL、分子量、トポロジカル極性表面積および h_LogD の訓練セット
およびテストセットの分布は大きく変わらなかった。さらに訓練セットおよびテス
トセットのケミカルスペースを解析するため、Ohashi らの報告に基づき 11 種類の代表的な分子記述子による PCA を実施した 35)。その結果、第 1 から第 3 主成分の寄与率は、それぞれ 62.3%、12.0%、8.0%と算出された。Figure 6 に示すように、訓練セットおよびテストセットが重なっていることから、訓練セットとテストセッ
トのケミカルスペースに大きな偏りは認められなかった。

39

Fig 5. Distribution of rat CL and physicochemical property (n = 1545).
(a) Distribution of compounds for Rat CL, (b) Molecular weight, (c) Topological Polar
Surface Area and (d) h_LogD.

40

Fig 6. Three-component PCA score plots based on 11 representative molecular descriptors(n = 1545).
(a) Score plot of PCA1 (62.3%) and PCA2 (12.0%). The horizontal axis is the firstprincipal component and the vertical axis is the second principal component. (b) Score plotof PCA1 (62.3%) and PCA3 (8.0%). The horizontal axis is the first principal component
and the vertical axis is the third principal component. (c) Score plot of PCA2 (12.0%) andPCA3 (8.0%). The horizontal axis is the second principal component and the vertical axis is
the third principal component. Each dot represents a compound. Black circles indicate thetraining set (n=1236) and red circles indicate the test set (n=309).

DataRobot による分子記述子を用いた CL 予測モデルの構築 (記述子法)
DataRobot により 4795 種類の分子記述子を用いて CL 予測モデルを構築した。
はじめに内部検証の Logloss の結果に基づき、アルゴリズムとして Random Forestを選択した。次に 4795 種類の分子記述子から Random Forest の Permutation
Importance に基づき 100 種類の分子記述子を選択した。さらにこの 100 種類の分子記述子を用いて、40 種類以上の予測モデルを構築した。これらの予測モデルの中で、Logloss が低い値を示した 3 つの予測モデルの内部検証の結果を Table 8 に示す。これらの予測モデルの中で、Random Forest が最も低い Logloss を示した。こ41

の結果に基づき、アルゴリズムとして Random Forest を選択し、すべての訓練セッ
トを用いて最終予測モデルを構築した。この最終予測モデルにより算出されたテス
トセットの評価指標の結果を Table 9 に示す。ROC AUC、BAC、ACC、Sensitivity、Specificity、F-Measure、Precision、Recall、MCC は、それぞれ 0.883、0.817、0.825、0.772、0.863、0.784、0.797、0.772、0.638 と算出された。

Table 8. Internal validation results of the top three models using molecular descriptor–based
methods.
Model

Logloss

Random Forest

0.4254

Average Blender

0.4282

Elastic Net Blender

0.4297

Logloss: Logloss value from five-fold cross validation.

42

Table 9. External test results.

n

ROC
AUC

BAC

ACC

Sensitivity

Specificity

F-Measure

Precision

RecallMCC

MD-Based
Method

309

0.883

0.817

0.825

0.772

0.863

0.784

0.797

0.772

0.638

DeepSnap-DL
Method

309

0.905

0.833

0.832

0.843

0.824

0.805

0.770

0.843

0.659

309

0.943

0.868

0.874

0.835

0.901

0.845

0.855

0.835

0.739

214

-

0.958

0.959

0.953

0.963

0.948

0.943

0.953

0.915

Ensemble
Model
Consensus
Model

MD-Based Method: Molecular Descriptor–Based Method.
n: Number of test compounds that can be evaluated.

43

DeepSnap-DL 法による CL 予測モデルの構築 (DeepSnap-DL 法)
本検討では 4 条件の角度（65°、85°、105°、145°）、5 条件の学習率（0.0000001～0.001）、5 条件の最大エポック（15～300）で予測モデルを構築した(Table 10)。
各条件で、最も DeepSnap [Validation]の Loss が小さかったエポックを評価指標算
出のためのエポックとして選択した。さらにこのエポックの条件で DeepSnap[Validation]の ROC AUC を算出し、この ROC AUC が最も高かった条件をDeepSnap-DL 法の最終予測モデルとした。Table 10 に示すように、DeepSnap[Validation]の ROC AUC が最も高かったのは角度 145°、最大エポックは 300、学習率は 0.000001、ROC AUC は 0.897 と算出された。なお学習率 0.000001、最大エポック 300 の条件下で、105°と 145°の DeepSnap [Validation]の ROC AUCの結果はそれぞれ 0.8968 と 0.8974 と算出され、145°の ROC AUC の方が高かった。DeepSnap-DL 法の最終予測モデルにおけるテストデータの結果を Table 9 に示す。ROC AUC、 BAC、ACC、Sensitivity、Specificity、F-Measure、Precision、Recall、 MCC はそれぞれ、0.905、0.833、0.832、0.843、0.824、0.805、0.770、0.843、0.659 と算出された。

44

Table 10. ROC AUC of validation results by DeepSnap-DL method.
Max epoch

145°

105°

85°

65°

15

0.812

0.779

0.799

0.500

30

0.771

0.787

0.798

0.500

60

0.500

0.789

0.500

0.820

100

0.500

0.791

0.500

0.788

300

0.818

0.777

0.500

0.782

15

0.850

0.793

0.809

0.790

30

0.831

0.803

0.797

0.770

60

0.801

0.840

0.817

0.791

100

0.801

0.813

0.806

0.791

300

0.814

0.820

0.842

0.802

15

0.879

0.882

0.873

0.831

30

0.887

0.868

0.833

0.837

60

0.879

0.824

0.830

0.860

100

0.868

0.841

0.839

0.855

300

0.867

0.848

0.837

0.857

15

0.740

0.851

0.864

0.875

30

0.847

0.870

0.883

0.844

60

0.867

0.884

0.893

0.887

100

0.877

0.889

0.893

0.879

300

0.897

0.897

0.891

0.863

15

0.644

0.625

0.670

0.701

30

0.650

0.661

0.728

0.820

0.0000001 60

0.666

0.729

0.828

0.856

100

0.689

0.826

0.850

0.871

300

0.844

0.869

0.883

0.844

0.001

0.0001

Learning
Rate

0.00001

0.000001

記述子法と DeepSnap-DL 法を組み合わせた Ensemble Model の構築
分子記述子を用いた記述子法および DeepSnap-DL 法により得られた予測確率の平均値を新たな予測確率として算出した（Ensemble Model）。この平均値の予測確率を用いた Ensemble Model におけるテストセットの評価指標の結果を Table 9 に45示す。ROC AUC、BAC、ACC、Sensitivity、Specificity、F-Measure、Precision、Recall、MCC はそれぞれ 0.943、0.868、0.874、0.835、0.901、0.845、0.855、0.835、0.739 と算出された。Ensemble Model におけるテストセットの評価指標は、分子記述子を用いた記述子法や DeepSnap-DL 法よりも良好な予測精度を示した。

記述子法と DeepSnap-DL 法の組み合わせによる Consensus Model の構築
分子記述子を用いた記述子法と DeepSnap-DL 法におけるテストセットの混同行
列の結果を Table 11a、 b に示す。Consensus Model ではこれらの予測結果が一致した化合物の結果のみを採用した（Table 11c）。その結果、BAC、ACC、Sensitivity、Specificity、F-Measure、Precision、Recall、MCC はそれぞれ 0.958、0.959、0.953、
0.963、0.948、0.943、0.953、0.915 と算出された（Table 9）。予測可能な化合物の数は 309 化合物から 221 化合物に減少したが、Consensus Model はすべての評価
指標においてこれまでの予測方法と比べて良好な予測精度を示した。

46

Table 11. Confusion matrix for rat CL classification.
Predicted(a) MD-Based Method
Low Clearance

High Clearance

Low Clearance

9829

High Clearance

25

157

Observed

Predicted(b) DeepSnap-DL Method
Low Clearance

High Clearance

Low Clearance

107

20

High Clearance

32

150

Observed

Predicted(c) Consensus Model
Low Clearance

High Clearance

Low Clearance

82

4High Clearance

5

130

Observed
MD-Based Method: Molecular Descriptor–Based Method.
Low Clearance: CL < 1 L/hr/kg; High Clearance: CL ≥ 1 L/hr/kg.

47

第 4 項 考察
創薬段階では、毒性や薬物動態パラメータなど様々な予測対象に対して QSAR 解析による予測モデルが構築されるが、予測精度が不十分な予測対象が存在する。そのため、高い予測精度を示す新たな予測モデル構築手法の開発が望まれている。本検討では、創薬において重要かつ困難な予測対象として、ラット CL に着目し、化合物の画像を利用した DeepSnap-DL 法を用いた新たな予測精度改善手法の開発を試みた。
ラット CL 予測の訓練セットおよびテストセットが偏りのない分割か検証するた
め、過去の報告と同様に創薬における化合物合成で重要とされる 11 種類の代表的な分子記述子を用いて PCA を実施した 35)。Figure 6 に示すように、訓練セットとテストセットのプロットは重なっており、適切に分割されたと考えられた。また第1 主成分から第 3 主成分の累積寄与率は 82.3%と算出された。
QSAR 解析によるラット CL 予測は、これまでに 2 種類の予測モデルが報告されている。9),62)。しかし、いずれの予測モデルも予測精度は低く ACC は 0.74 から 0.76、
ROC AUC は 0.82 であった 9),62)。これらの予測モデルは化合物の特徴量に分子記
述子もしくはフィンガープリントを、アルゴリズムには Random Forest、Support
Vector Machine、もしくは Naïve Bayesian を用いていた。本研究では、MOE、
alvaDesc、ADMET Predictor の 3 つのソフトウェアから計算された分子記述子を用いて、複数のアルゴリズムを同時に検証可能な DataRobot により予測モデルを48

構築した。その結果、予測モデルの評価指標の ACC は 0.825、ROC AUC は 0.883と算出された（Table 9）。予測モデル構築に使用している化合物が異なるため、直接の比較は難しいが、複数の分子記述子のソフトウェアおよびアルゴリズムを使用することで、これまで報告されている予測精度を上回る予測モデルを構築したと考えられる。
化 合 物 の 特 徴 量と し て化 合 物の 画 像 、 アル ゴ リ ズム と し て DL を用 い た
DeepSnap-DL 法による予測モデルの構築を検討した。はじめに DeepSnap-DL 法による CL 予測モデルの構築のため、ハイパーパラメータである画像取得の角度、
学習率および最大エポックの条件検討を実施した。各ハイパーパラメータの条件下における内部検証の ROC AUC の結果を Table

10 に示す。画像取得の際の角度

145°、学習率 0.000001、最大エポック 300 の条件で、DeepSnap［Validation］の
ROC AUC が最も高い値を示した（Table 10）。このハイパーパラメータの条件の予測モデルを最終モデルとしてテストセットの評価指標を算出した。Table 9 に示す
ように、ACC および ROC AUC は各々0.832 および 0.905 と算出された。DeepSnapDL 法では記述子法と比較して高い予測精度を示した。DeepSnap-DL 法は、ミトコ
ンドリア膜電位、CAR、AhR など複数の毒性標的に対して、記述子法よりも高い予測精度を示すことが報告されている 58)–60)。これまで DeepSnap-DL 法は毒性予測に使用されていたが、薬物動態パラメータに対しても高い予測精度を示した。
本研究では、さらなる予測精度向上のため Multiple QSAR モデルに着目した。異49

なる特徴量やアルゴリズムを組み合わせることで、予測精度向上および安定した結果 が 得られる 様々な Multiple QSAR モ デ ル (Ensemble Model 、 Combinatorial[Combi] QSAR、Consensus Classification、ハイブリッド記述子を用いたモデル)が報告されている 69)–71)。Combi QSAR は、複数の市販ソフトウェアから算出される分子記 述子 とアル ゴリ ズム (k-Nearest Neighbor、 Support Vector Machine 、Decision Trees、 Random Forest)を組み合わせる予測モデル構築手法である 72)–75)。
この Combi QSAR を用いることで、高い予測精度と安定した結果が得られることが報告されている 72)–75)。さらに、Brownfield らは、3 つの分類予測モデルを融合させた Consensus Classification を報告した 76)。また、Kim らおよび Wang らは、ト
ランスポーターの輸送活性の評価により得られた実験値を生物学的記述子とし、分子記述子と組み合わせることにより、予測精度が向上することを報告した 77),78)。これらの報告から複数の予測モデルや性質の異なる特徴量を用いることで、予測精度が向上する可能性が推察された。そこで本研究では予測精度向上のため、分子記述子を用いた記述子法と DeepSnap-DL 法の組み合わせを検討した。本検討では、
Ensemble Model および Consensus Model の 2 つの Multiple QSAR モデルを検証した。Ensemble Model では、記述子法と DeepSnap-DL 法で得られた予測確率の平均値を用いた。その結果、ROC AUC は 0.883～0.905 から 0.943、ACC は 0.825～0.832 から 0.874 に予測精度は向上した（Table 9）。一方、Consensus Model では、記述子法と DeepSnap-DL 法において一致した化合物の結果のみを採用した。
50

予測結果が異なる場合、評価不可能の化合物と判定されるため、Consensus Modelでは評価可能な化合物は 309 から 221 化合物に減少した。しかし、Consensus Model
において ACC は 0.959 と算出され、本検討の予測モデルの中で最も良好な結果を示した（Table 9）。創薬スクリーニングの初期段階では、多様な化合物を評価する必要があるため、すべての化合物を評価できる予測モデルが適していると考えられる。そのため、これらの予測モデルを用いる場合、まずは Consensus Model により評価を実施し、その後 Ensemble Model で評価する方法が適していると考えられた。
本研究にて得られた化合物の画像と分子記述子の特徴量を組み合わせて予測精度が向上したという知見は、我々の知る限り初めての報告である。画像の空間と分子記述子の空間で化合物の認識が異なるため、それぞれの空間の情報を利用することで、高い予測精度を示すモデルが構築できたと推察される。

51

第5項

小括

本研究では、異なる種類の化合物の特徴量を用いて、高い予測精度を示すラット
CL 予測モデルの構築を試みた。記述子法および DeepSnap-DL 法により算出された予測確率の平均値を用いた Ensemble Model および一致した結果を採用する
Consensus Model について検討を実施した。これらの予測モデルは、いずれも単独の記述子法および DeepSnap-DL 法と比べて予測精度の向上が認められた。この異なる特徴量を組み合わせた予測モデルはラット CL 予測に有効であったが、他の薬物動態パラメータ、毒性、薬理活性の予測モデルにも適用できる可能性がある。そのため本予測モデルを用いることで、既存手法に基づく予測モデルと比較して高い予測精度を示すモデルを構築することが可能になると期待される。

52

第 3 章 DeepSnap-Deep Learning 法および記述子法を組み合わせたラット CL 回
帰予測モデルの構築

第1項

緒言

QSAR 解析は各製薬企業において仮想の化合物の in vivo および in vitro の薬物動態評価の予測に使用されている 7)–9)。これらの薬物動態評価項目において、分類もしくは回帰またはその両方の予測モデルが用いられている。分類モデルでは、2 値
および 3 値分類での予測となることから大規模な化合物での比較が容易であるといった特徴がある。一方、分類モデルでは、分類の基準となる適切な閾値の設定の難易度は高い。回帰モデルでは、閾値の設定が不要であり、分類モデルよりも詳細な予測が可能であるといった特徴がある。しかし、分類モデルと比較して予測精度が低いことが課題である。このように分類および回帰モデルでは、それぞれ異なる特徴を有することから、創薬においていずれの予測モデルも必要とされる。
創薬の初期段階では、良好な薬物動態プロファイルを示す化合物を得るため、主としてラット PK 試験を実施し、化合物暴露の指標としてラット CL が使用される
61)。すでに第 2 章で検討したように、高い予測精度を示す CL 分類予測モデルを構築した。しかしながら、創薬段階ではプロジェクトごとに異なるプロファイルを示す化合物が望まれ、最適な CL が異なる可能性がある。そのため最適な CL 分類の53

閾値もプロジェクトごとに異なる可能性が考えられる。したがって、創薬段階において実用化するためには分類モデルだけでなく、高い予測精度を示す回帰モデルの構築も望まれる。Kosugi および Hosea79)は、自社化合物の 1114 化合物を用いて既存の記述子法により構築したラット CL の回帰モデルを報告した。しかし、この予測モデルの予測精度は十分ではない（Coefficient of Determination[R2]=0.555，
RMSE=0.332)。このようにラット CL は創薬段階において重要な予測対象であるが、既存の記述子法による予測は困難である。そこで、本研究では DeepSnap-DL
法と記述子法を組み合わせた、高精度のラット CL 回帰モデルの構築を試みた。

54

第 2 項 実験方法
実験データ
本検討で用いたラット CL データセットは、第 2 章で使用したデータと同一の自社化合物 1545 化合物を用いた。回帰モデルは、Kosugi および Hosea の報告と同様に、CL の値を対数変換して構築した 79)。

記述子法および DeepSnap-DL 法により算出された予測確率を説明変数として分子記述子と組み合わせた回帰モデル（Combination Model） の構築
第 2 章で算出した 4795 種類の分子記述子を用いて、DataRobot により予測モデ
ルを構築した(記述子法)(Fig. 7)。また第 2 章で DeepSnap-DL 法により算出された
ラット CL 分類モデルにおける予測確率および 4795 種類の分子記述子を用いてラット CL 予測モデルを構築した(Combination Model) (Fig. 7)。いずれも予測モデル
構築開始時に、訓練セットの 20%をホールドアウトテストセットとして選択し、学習から除外した。また予測モデル構築では、層化抽出法に基づき 5 分割による交差検証を実施した。DataRobot により複数のアルゴリズムを使用した Blender を含めて、30 種類以上の予測モデルが作成された。Blender による予測モデルは、XGBoost、Random Forest、Support Vector Machine、ANN などの異なるアルゴリズムを用いて、それぞれの平均化や線形モデル化などの手法により構築された。また、この予測モデル構築の過程で、4795 種類の分子記述子を DataRobot により 4334 種類の55

分子記述子に削減した。記述子法では、この分子記述子 4334 種類を使用し、Combination Model では 4334 種類の分子記述子に DeepSnap-DL の予測確率を含めた、4335 種類の記述子を用いて予測モデル構築を実施した。これらの記述子を用いて複数の予測モデルを構築した後、内部検証結果の RMSE に基づき、最終予測モデルのアルゴリズムを選択した。その後、全ての訓練セットを用いて最終モデルを構築し、テストセットの評価指標を算出した。記述子法では XGBoost および SVRを 使 用 し た Elastic Net Blender を 用 い て 最 終 モ デ ル が 構 築 さ れ た 。 一 方 、Combination Model では Random Forest を用いて最終モデルが構築された。さらに Permutation Importance により、それぞれの予測モデルで記述子の重要度を算出した。本検討では、算出される重要度のばらつきを小さくするため、5 つの異なる分割の訓練セットおよびテストセットを用いて得られた記述子の重要度を平均
化した。

56

Fig 7 Flowchart of the modeling process for rat clearance prediction.

評価指標の算出
予測モデルの評価指標である R2 および RMSE は、オープンソースのデータマイ
ニング・プラットフォームである KNIME（KNIME, Konstanz, Germany）を用いて算出した。RMSE は式(8)に基づき計算した。

57

第 3 項 結果
分子記述子による CL 予測モデルの構築(記述子法)
DataRobot を用いて、4334 種類の分子記述子を用いて回帰モデルを構築した（Fig. 7）。アルゴリズム選択のため、内部検証セットの R2 および RMSE を算出した。その結果、最も良好な予測精度を示したのは Elastic Net Blender を使用した予測モデルで、R2 および RMSE は各々0.573 および 0.338 と算出された（Table 12）。
また、この Elastic Net Blender を用いて構築された予測モデルにおけるテストセッ
トの R2 および RMSE は各々0.669 および 0.295 と算出された（Table 12）。

Table 12. Internal validation and external test results.
Internal Validation

External Test

Methods

R2

RMSE

R2

RMSE

MD-Based Method

0.573

0.338

0.669

0.295

Combination Model

0.676

0.294

0.769

0.247

The internal validation and test results were predicted by DataRobot using 4334-4335
descriptors. Combination model was constructed by using prediction probability of
DeepSnap-DL method and molecular descriptors.
MD-Based Method: Molecular Descriptor–Based Method.

DeepSnap-DL 法より算出された予測確率と分子記述子との組み合わせによる CL
予測モデルの構築 (Combination Model)
DataRobot を用いて、4334 種類の分子記述子および DeepSnap-DL 法より算出
58

した予測確率を用いて回帰モデルを構築した（Fig. 7）。アルゴリズム選択のため、内部検証セットの RMSE および R2 を算出した。その結果、最も良好な予測精度を示したのは Random Forest を使用した予測モデルで、R2 および RMSE は各々0.676
および 0.294 と算出された（Table 12）。また、この Random Forest を用いて構築された予測モデルにおけるテストセットの R2 および RMSE は各々0.769 および
0.247 と算出された（Table 12）。

予測モデルにおける記述子の重要度の算出
予測モデル構築時の Permutation Importance の結果から、予測モデルにおける記述子の重要度を算出した。記述子法における重要度の平均値が高い 10 種類の分
子 記 述 子 を Table 13 に 示 す 。 重 要 度 の 上 位 に は nFCharge+ お よ び
BCUT_SLOGP_0 が選択された。これらの分子記述子は化合物の電荷や脂溶性に関連する記述子であった。一方、Combination Model における重要度の平均値が高い
上位 10 種類の記述子を Table 14 に示す。検討した記述子の中で、DeepSnap-DL
法 の予測確率の重要度が最も高かった。また２番目に重要度が高い分子記述子は、脂溶性に関連する BCUT_SLOGP_0 であった。

59

Table 13. Top 10 molecular descriptors in the molecular descriptor-based methods.
Software to
Descriptor

Calculate
Molecular
Descriptor

Description

Importance

Number of atoms with a positive formal charge

0.513

BCUT_SLOGP_0 MOE

Descriptors using atomic contribution to logP

0.496

MATS2palvaDesc

Descriptor-related polarizability

0.418

B09[N-O]

alvaDesc

Presence/absence of N–O bond at some
topological distance

0.375

FCharge+

MOE

SMR_VSA3

MOE

Descriptor-related molar refraction

0.311

FCharge+_max

MOE

Largest number of positive formal charges
contained in a molecule

0.297

h_pstrain

MOE

Strain energy needed to convert all protonation
states into the input protonation state

0.294

MATS6ealvaDesc

Descriptor-related electronegativity

0.242

F09[N-O]

alvaDescFrequency of N–O bond at some topologicaldistance0.238

nFCharge+

MOE

Sum of the positive formal charges contained in amolecule

0.317

The top 10 descriptors were calculated based on the permutation importance of the prediction
models using the molecular descriptor-based methods. Importance was calculated based on
five different prediction models.

60

Table 14. Top 10 descriptors in the molecular descriptors and prediction probability of
DeepSnap-DL method for combination model.
Software to
Calculate
Molecular
Descriptor

Description

Importanceof DeepSnap-DL
method-Prediction probability calculated by
DeepSnap-DL method

1.000

BCUT_SLOGP_0

MOE

Descriptors using atomic contribution
to logP

0.107

SMR_VSA3

MOE

Descriptor-related molar refraction

0.088

FCharge+_max

MOE

Largest number of positive formal
charges contained in a molecule

0.064

MATS2palvaDesc

Descriptor-related polarizability

0.054

T_MIRyy

ADMETPredictor

Descriptor-related topologicalequivalent of MIRyy___3D (medium
relative principal moment of inertia),
but without mass weighting

0.050

FCharge+

MOE

nFCharge+

MOE

F09[N-O]

alvaDesc

RDF020m

alvaDesc

Descriptor

Prediction probability

Sum of the positive formal charges
contained in a molecule
Number of atoms with a positive
formal charge
Frequency of N–O bond at some
topological distanceDescriptor-related radial distributionfunction weighted by mass

0.049
0.045
0.040
0.038

The top 10 descriptors were calculated based on the permutation importance of the prediction
models using the molecular descriptor and prediction probability of DeepSnap-DL method
for the combination model. Importance was calculated based on five different prediction
models.

61

第 4 項 考察
創薬段階では、分類モデルがバーチャルスクリーニングなど大規模なスクリーニ
ングで使用される。一方、バーチャルスクリーニング後はプロジェクトによって最適な化合物のプロファイルが異なるため、詳細な予測が可能な回帰モデルが望まれる。第 2 章において、記述子法と DeepSnap-DL 法を組み合わせた分類予測モデルを構築した。そこで、本検討では記述子法と DeepSnap-DL 法を組み合わせることで、新たな高精度の回帰モデルの構築を試みた。
Kosugi および Hosea は、自社化合物を用いたラット CL 回帰モデルを報告した 79)。彼らの予測モデルでは 330 種類の分子記述子を用いて、Random Forest などの 8 つのアルゴリズムにより予測モデルが構築された。しかし、いずれも既存手法に基づく予測モデルであったことから、予測精度は十分ではなかった。そこで本研
究ではまず、MOE、alvaDesc、ADMET Predictor から得られた分子記述子と、複数のアルゴリズムを同時に検証できる DataRobot を用いて、ラット回帰モデルを構築した。その結果、R2 が 0.669、RMSE が 0.295 と算出された(Table 12)。評価に使用した化合物が異なるため、直接の比較は難しいが、分子記述子を計算する複数のソフトウェアおよび Datarobot により複数のアルゴリズムを検証したことか
ら、本予測モデルは過去に報告された予測モデルと比較して高い予測精度を示すと考えられた。
予測精度を向上させる手法として、複数の特徴量と複数のアルゴリズムを用いた
62

Multiple QSAR モデル（Ensemble Model、Consensus Model、Combi QSAR、ハイ
ブリッド記述子を用いたモデル）が報告されている 70),72),74),76),77) 。Kim らおよび
Zhang らは MOE、Dragon、MolConnZ などの複数の記述子ソフトウェアと、
Random Forest、Support Vector Machine、k-Nearest Neighbor などの複数のアルゴリズムを用いて複数の予測モデルを作成し、その平均値を最終予測値とした手法を開発した 74),77)。一方、Kim らや Wang らは、トランスポーターの輸送活性を生物学的な特徴量として化合物の特徴量と組み合わせて、予測モデルを構築すること
で予測精度を向上させた 77),78)。また Kosugi および Hosea は、分子記述子およびin vitro 実験値を特徴量として用いることで予測精度を向上させた 79)。これらの報告は、複数の予測モデルの組み合わせや分子記述子とは異なる性質の特徴量を予測モデルに用いることで予測精度が向上する可能性を示した。そこで、本研究ではDeepSnap-DL 法から得られる連続値である予測確率を新たな特徴量として、分子記述子と合わせて説明変数として用いることで予測精度向上を検討した。その結果、
DeepSnap-DL 法の予測確率と分子記述子を用いた Combination Model では、予測精度向上が認められ R2 は 0.669 から 0.769 に上昇し、RMSE は 0.295 から 0.247 に低 下 し た (Table 12) 。 異 な る 化 合 物 間 に お け る 比 較 は 難 し い も の の 、 こ のCombination Model は、Kosugi および Hosea が報告したラット CL 予測モデル（R2 = 0.555、 RMSE = 0.332）より高い予測精度を示した 79)。さらに本検討ではCombination Model に お い て 重 要 な 特 徴 量 を 算 出 す る た め に 、 Permutation
63

Importance により特徴量の重要度を算出した。その結果、DeepSnap-DL 法の予測確率の重要度はすべての特徴量の中で最も高い値を示した（Table 14）。この結果は、DeepSnap-DL 法の予測確率が、Combination Model において重要な特徴量である
ことを示した。したがって、ラット CL 予測において最も重要な特徴量である
DeepSnap-DL 法の予測確率と分子記述子を組み合わせたことにより予測精度が向上したと推察された。
記述子法では電荷およびイオン状態に関連する nFCharge+ と脂溶性に関係する
BCUT_SLOGP_0 が重要な記述子として選択された（Table 13）。また Combination
Model では、DeepSnap-DL 法の予測確率に次いで BCUT_SLOGP_0 が重要な記述子として選択された（Table 14）。このように、ラット CL 予測モデルでは、電荷、イオン状態および脂溶性に関連する分子記述子が重要であると考えられた。Kosugi
および Hosea が構築したラット CL 予測モデルにおいても、電荷および脂溶性に関連する記述子が使用されている 79)。また動物種は異なるが、QSAR 解析によるヒト CL 予測モデル構築においても、同様に電荷および脂溶性に関連する記述子が使用されていた 26),80)。CL には、膜透過性、代謝、トランスポーター、PB など複数のメカニズムが関与する 81),82)。また排泄経路は代謝、腎排泄、胆汁排泄に分類される 82)。膜透過性、代謝、トランスポーター、PB は、電荷、イオン状態および脂溶性に関連することが報告されている 83),84)ことから、CL は電荷、イオン状態および脂溶性に関連すると推察される。また Varma らは、化合物の膜透過性、分子量、イ64

オ ン 状 態 に 基 づ く CL 排 泄 経 路 の 分 類 で あ る ECCS （ Extended Clearance
Classification System）を提唱している 85)。ECCS では、化合物の排泄経路を、代謝、腎排泄、肝取り込みに分類する。ECCS においても、その排泄経路の分類に脂溶性、電荷およびイオン状態が関連する膜透過性が使用されている。さらに CL 値が脂溶
性およびイオン状態に関連する報告もある 83),84)。これらの報告から、本予測モデルにおいても同様に電荷、イオン状態および脂溶性に関連する分子記述子が選択されたと考えられる。興味深いことに、DeepSnap-DL 法の予測確率を含んだ予測モデ
ルにおいても、電荷、イオン状態および脂溶性に関連する分子記述子が高い重要度を示した（Table 14）。この結果から、DeepSnap-DL 法の予測確率は、電荷、イオ
ン状態および脂溶性とは独立した新たな特徴量である可能性が考えらえた。

65

第5項

小括

本研究では、化合物の画像と分子記述子を組み合わせることで、ラット CL の新
たな回帰モデルである Combination Model を構築した。この Combination Model
では、DeepSnap-DL 法の予測確率を分子記述子と組み合わせることで、記述子法と比較して予測精度の向上が認められた。本手法はラット CL のみならず、構造情報に基づく薬物動態、毒性、薬理活性に関するパラメータなど他の回帰モデルにも有効であると推察される。そのため、これまで既存手法の QSAR 解析で予測精度が低い評価項目において、本手法の適用により予測精度向上が期待される。

66

総括
本研究では予測モデルの報告が極端に少ない予測対象として Rb を選択し、予測精度が不十分な評価対象としてラット CL を選択して予測モデルを構築した。Rb の予測モデル構築では、予測モデルに使用する化合物数を増やし、薬物動態パラメー
タ、アルゴリズムおよび記述子を選択することで、Vd を説明変数とする新規の予測モデルを構築した。本予測モデルはこれまでの Rb の予測モデルの中で最も多くの化合物を使用して構築された予測モデルであることから、広い適用領域を有すると考えられる。一方、ラット CL 予測モデル構築では、記述子法および DeepSnapDL 法を組み合わせた新規の分類および回帰モデルの予測精度改善手法を開発した。
この新規手法では、分類モデルとして予測確率の平均値を使用した Ensemble
Model、および一致した結果を用いる Consensus Model を開発した。また、回帰モ
デルでは DeepSnap-DL 法により算出された予測確率を新たな説明変数として用いる Combination Model を開発した。本手法は、他の薬物動態パラメータ、薬理活性、および毒性パラメータ予測への適用が可能であると考えられる。本研究において構築された予測モデルおよび予測精度改善手法は、臨床における薬物の適切な使用および創薬段階における化合物取得の効率化のために有用であると期待される。

67

謝辞
本研究の遂行から論文執筆まで、熱心なご指導、ご鞭撻を賜りました、明治薬科大学 医療分子解析学研究室

教授 植沢芳広 先生に深く感謝し、厚くお礼申し上げます。
本論文の作成に際し、御指導、御助言を賜りました主査の明治薬科大学 薬物動態学研究室

教授 花田和彦 先生、副査の明治薬科大学 機能分子化学研究室 教授

杉山重夫 先生並びに明治薬科大学 薬剤学研究室 教授 小林カオル 先生に厚く御礼申し上げます。
本研究への御理解と研究の機会を賜りました、日本たばこ産業株式会社 野村
幸広 博士に厚く御礼申し上げます。
また、研究を遂行するにあたり、PB および Rb の実験を実施していただきまし
た、日本たばこ産業株式会社 岩本

和彦 氏に厚くお礼申し上げます。

最後に、本研究に専念できるよう支援してくれた、家族に心より感謝し、ここにお礼申し上げます。

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