ファジィ適応最小二乗法の開発とその定量的構造活性相関解析への応用

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生物活性が-,+,++などの等級で表示される場合がしばしばある。等級で示される生物活性は、測定法の精度や実験誤差などの確率的なあいまいさの他に、主観的な判定基準や不明確な測定条件などの本質的なあいまいさを含むことが多い。近年あいまいさを数学的に取り扱う新しい考え方としてファジィ理論が登場し、ファジィ的な処理がさまざまな分野で実用的な手法として取り入れられつつある。筆者らは、生物活性が等級で示されている薬物群について定量的構造活性相関(QSAR)解析を行う方法として先に適応最小二乗法(ALS)を開発したが、今回、従来のALSの特徴を生かし、新たにファジィ集合の可能性分布を表すメンバシップ関数を取り入れて、さらに信頼性の高いQSAR解析法を開発し、少数例及び多数例デ-タの解析に用いた。本法は、各等級群に対しメンバシップ関数を仮定して化合物の所属の度合を数値的に表現し、各化合物のメンバシップ関数値の総和が最大となるような識別関数(相関モデル)を創出するように考案されている。アルゴリズムの特徴は、フォ-ジング・ファクタ-(作業上の目的関数)セットの最小二乗法計算による逐次的更新にある。本法の少数例への適用として、33種のバソプレシン・アンダゴニストの活性デ-タを解析し、2種の阻害活性について等級識別率は各91%及び88%、予測率は両者とも88%という好結果を得た。次に本法の多数例への適用として、324種の構造的に多様な有機化合物の魚毒性のデ-タを解析し、分子の疎水性及び39種の部分構造記述子を含む識別関数を得た。3等級の毒性について識別率は87%、リ-ブワンアウト法による予測率は80%で、いずれも0.1%未満の危険率で高度に有意であった。以上の2種の適用例における好成績から、QSAR解析における本法の有用性が期待できよう。