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J-GLOBAL ID：202202285241809197   整理番号：22A0970252

機械学習により支援された母集団薬物動態モデル選択【JST・京大機械翻訳】

Population pharmacokinetic model selection assisted by machine learning

著者 (6件)： Sibieude Emeric (School of Basic Sciences, EPFL, Lausanne, Switzerland) ,  Sibieude Emeric (Merck Institute for Pharmacometrics (an affiliate of Merck KGaA, Darmstadt, Germany), Lausanne, Switzerland) ,  Khandelwal Akash (Merck KGaA, Darmstadt, Germany) ,  Girard Pascal (Merck Institute for Pharmacometrics (an affiliate of Merck KGaA, Darmstadt, Germany), Lausanne, Switzerland) ,  Hesthaven Jan S. (Chair of Computational Mathematics and Simulation Science (MCSS), Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL), Lausanne, Switzerland) ,  Terranova Nadia (Merck Institute for Pharmacometrics (an affiliate of Merck KGaA, Darmstadt, Germany), Lausanne, Switzerland)
資料名： Journal of Pharmacokinetics and Pharmacodynamics  (Journal of Pharmacokinetics and Pharmacodynamics)
巻： 49  号： 2  ページ： 257-270  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0684A  ISSN： 1567-567X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 適合-目的構造および統計的モデルは,集団薬学モデル開発における最初の主要な必要条件である。本論文では,この複雑で計算集約的なタスクが,教師つき機械学習アルゴリズムから利益を得る方法を論じた。模擬薬物動態データに基づく異なるシナリオにおいて,2つの機械学習法,遺伝的アルゴリズムおよびニューラルネットワークと古典的薬理学的アプローチを比較した。遺伝的アルゴリズム性能を対数尤度に基づく適応度関数を用いて評価し,一方,ニューラルネットワークを平均二乗誤差またはバイナリ交差エントロピー損失を用いて訓練した。機械学習は統計的ルールのみに基づく選択を提供し,正確な選択を達成した。遺伝的アルゴリズムの最小化プロセスは,アルゴリズムが妥当なモデルを選択するのを可能にするのに成功した。ニューラルネットワーク分類タスクは,最も正確な結果を達成した。ニューラルネットワーク回帰作業は,ニューラルネットワーク分類および遺伝的アルゴリズム法より精度が低かった。機械学習を用いて求めた計算利得は,特にニューラルネットワークの場合,かなり大きかった。機械学習法は,長い実行時間を必要とする大きなデータセットまたは複雑なモデルの場合,薬物動態集団モデル選択の効率を大きく増加させることができることを実証した。著者らの結果は,機械学習アプローチが,より従来の薬理学的アプローチによって追跡できるモデルの最初の高速選択を達成できることを示唆する。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  エントロピー ,  ニューラルネットワーク ,  利得 ,  薬理学 ,  *母集団 ,  *機械学習 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 適応度関数 ,  平均二乗誤差 ,  *モデル選択 ,  バイナリー ,  対数尤度 ,  教師付き機械学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 深層学習 ,  遺伝的アルゴリズム ,  モデルインフォームド創薬と開発 ,  ニューラルネットワーク ,  薬剤学 ,  母集団PK/PD

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  支援 ,  母集団薬物動態 ,  モデル選択