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アイテム
大規模言語モデルを用いた薬物標的相互作用抽出
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234847
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2348479df4bb29-4599-4b35-adaa-4a2c8c82a6dc
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-BIO24078020.pdf (1.1 MB)
2026年6月13日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, BIO:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-06-13 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 大規模言語モデルを用いた薬物標的相互作用抽出 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | バイオ情報学1 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東京工業大学情報理工学院情報工学系 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東京工業大学物質・情報卓越教育院 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東京工業大学情報理工学院情報工学系 | ||||||||||||
| 著者名 |
屋代, 凜太郎
× 屋代, 凜太郎
× 安尾, 信明
× 関嶋, 政和
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 薬物標的相互作用 (Drug-Target Interaction，DTI) の予測はドラッグリポジショニング，ヒット化合物の探索，副作用の可能性の調査など創薬の場面において重要である．しかし DTI の予測の実験的手法は時間，金銭どちらの面でもコストがかかることが知られており，in silico 技術を用いた予測手法が開発されてきた．in silico で DTI 予測を行う際に用いられるデータベースとして，Drug Bank やTherapeuric Target Database (TTD) が例に挙げられる．DrugBank は PubMed からアノテーションされた薬剤に関するデータベースであり，DTI 予測モデルを学習する際はこのようなデータベースから学習データを作成する必要がある．データベースを作成する際には PubMed などにある論文からデータを取得する必要があるが，PubMed 上でも年間数百万件の新規の論文が追加されている．このような大量な論文の中から手動で適切な DTI を抽出することは現実的でなく，DTI の抽出を自動化することが望まれている．本研究では自然言語処理の性能が優れている大規模言語モデルの一つである Llama3-8B モデルを用いてファインチューニングを行い，論文情報から DTI を抽出するモデルを作成および，プロンプトの変更による性能の変化や汎化性能の向上の評価を行った． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AA12055912 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告バイオ情報学（BIO） 巻 2024-BIO-78, 号 20, p. 1-7, 発行日 2024-06-13 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8590 | |||||||||||
| Notice | ||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
