本ブログではデータサイエンスが基本技術となり、これを基本として来るべく「情報時代」における「自律型研究」への適用等に関する討論を行います。当然ながら「情報時代」の革命技術は「（大規模）生成AI」であるので、全体的な構成としては、データサイエンス技術や手法を基本とし、これと(大規模）生成AI技術を融合を目指します。最終的には「コンピュータ時代」のコンピュータ支援による単純データ解析から、様々な知識や創造性、種々の判断、決定等を伴う「自律型研究」の展開や発展を目指します。
本論の討論の前に、湯田が昨年に著述した内容が参考資料、及びケモインフォマティクスの参照になればと考えますので、紹介いたします。本投稿にあるように、全体としてケモインフォマティクス（化学情報学）がテーマの書籍となっております。この中で、化学物質の毒性評価に適用されているケモメトリクス（化学計量学）関連技術に関して分著しました。
著書名：ケモインフォマティクスにおけるデータ収集の最適化と解析手法
発刊日； ２０２３年４月２８日 技術情報協会
湯田分著部分；
◇第７章 化学物質の毒性評価手法とその事例◇
内容は、タイトルにあるように毒性評価に適用されるケモメトリクス関連手法の適用に関する解説となっております。毒性評価分野では昔から予測や分類、要因解析という観点でケモメトリクス手法の適用が推進されてきました。特に国際的に決められたICH M7では、インシリコ技術による毒性予測を積極的に取り入れるという観点で対応されております。
ICH M7ではインシリコ手法としてケモメトリクス的手法と人工知能による手法の両方の活用が推奨されております。この意味でも、毒性評価は現在から今後の「情報時代」における発展が期待される状況となっています。
湯田が分著した本稿は、ケモメトリクスを実施する観点での様々な留意事項について細かく解説しているので、今後毒性評価にケモメトリクスを適用されようとする研究者の方々には是非読んでいただきたい著書となります。著書の内容がわかる目次は次の投稿にて列挙致しますので、ご期待ください。
