DATの親和率について過去の先行研究を国立保健医療科学院のPDFより引用

[zapabob]

https://mhlw-grants.niph.go.jp/system/files/2014/144041/201427008B/201427008B0002.pdf
カチノン系化合物：カチノン系化合物については、薬物依存形成と標的タンパク質機能調節との関
連性を中心に解析を行った。その結果、カチノン系化合物による精神依存形成強度とドパミントラ
ンスポーター(DAT)阻害作用に相関性があることを確認した。DAT 発現細胞による評価から、細胞
実験による DAT 阻害強度を指標として、精神依存性などの有害作用を推測できる可能性が示唆さ
れた。

[zapabob]

続きをお伝えします。アンサンブル学習と深層学習を組み込んだパイプラインの例を示します。この例では、XGBoostとKeras（TensorFlowバックエンド）を使用しています。

まず、必要なライブラリをインストールします。

pip install xgboost
pip install keras

次に、コードを実装します。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from xgboost import XGBRegressor
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

# データの準備
data = pd.read_csv("your_data.csv")
X = data.drop("target", axis=1).values
y = data["target"].values

# データセットをトレーニングセットとテストセットに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# XGBoostモデルのトレーニング
xgb_model = XGBRegressor()
xgb_model.fit(X_train, y_train)

# 深層学習モデルのトレーニング
input_dim = X_train.shape[1]
dl_model = Sequential()
dl_model.add(Dense(128, input_dim=input_dim, activation='relu'))
dl_model.add(Dense(64, activation='relu'))
dl_model.add(Dense(1, activation='linear'))

dl_model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=Adam(lr=0.001))
dl_model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)

# アンサンブルの予測
y_pred_xgb = xgb_model.predict(X_test)
y_pred_dl = dl_model.predict(X_test).flatten()
y_pred_ensemble = (y_pred_xgb + y_pred_dl) / 2

# モデルの評価
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred_ensemble)
print("Mean Squared Error:", mse)

# 新しいリガンド候補の親和性を予測
new_ligand_data = pd.read_csv("new_ligand_data.csv")
X_new = new_ligand_data.values
y_pred_new_xgb = xgb_model.predict(X_new)
y_pred_new_dl = dl_model.predict(X_new).flatten()
y_pred_new_ensemble = (y_pred_new_xgb + y_pred_new_dl) / 2
print("Predicted Affinity:", y_pred_new_ensemble)

このコードは、XGBoostモデルと深層学習モデル（Keras）をトレーニングし、アンサンブル予測を行うパイプラインを示しています。新しいリガンド候補の親和性を予測する際に、両モデルの予測結果を平均化しています。このパイプラインは、リガンドの相互作用の評価に関する信頼性の高い結果を提　原文ママ

[zapabob]

実装の参考になれば。。。

[nankachiisai]

深層学習(ディープラーニング)を用いた手法ですが、膨大な学習データを用意しなければならないと思います。そこがネックなのかなという気がしています。

[zapabob]

その学習データを一般人の計算資源（GPGPUやGoogleの計算リソース）でカバーできないかなぁと　要するに集合知ですよねなんとなく

[zapabob]

直接論文の文献値から引用するか、AIスパコンで省力化してきたことをGPTくんはサラッと言っちゃうところが可愛い

[zapabob]

CHEMBLのPythonライブラリにより解決