“アメリカにあるウィスコンシン大学のJesse G. Meyerら研究者は、医薬品開発におけるリード化合物候補選択のスピードアップ・コスト削減を実現するため、機械学習手法である畳み込みニューラルネットワークとランダムフォレストを用いて、化学物質の構造から薬物特性の予測を試みた。結果、83〜88％の精度を示す予測モデルの開発に成功した。”
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