(57)【要約】【課題】非臨床試験において対象化合物の未知の特性を予測する方法等を提供すること。【解決手段】本発明の対象化合物の特性の予測方法は、（１）前記対象化合物に対する神経細胞の活動データを受信する工程と、（２）前記活動データを画像に変換する工程と、（３）前記画像を、訓練データセットによって訓練された画像認識モデルに入力する工程であって、前記訓練データセットは、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像を含む、工程と、（４）前記画像認識モデルにおいて前記画像を処理し、前記対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する工程とを包含する。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象化合物の特性の予測方法であって、
（１）前記対象化合物に対する神経細胞の活動データを受信する工程と、
（２）前記活動データを画像に変換する工程と、
（３）前記画像を、訓練データセットによって訓練された画像認識モデルに入力する工程であって、前記訓練データセットは、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像を含む、工程と、
（４）前記画像認識モデルにおいて前記画像を処理し、前記対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する工程と
を包含する、方法。
【請求項２】
前記神経細胞の活動データが、微小電極アレイ、Ｃａ２＋イメージング法、膜電位イメージング法のうちの１つを用いて得られたものである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記画像および訓練画像が、前記活動データのラスタープロット画像、前記活動データのヒストグラム、および、前記活動データの波形画像のうちの１つである、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記訓練データセットは、前記訓練画像を特定の時間窓で分割した分割訓練画像を含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記時間窓が一定の時間である、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記時間窓が、前記分割訓練画像が定数のバーストを含むように、前記複数の訓練画像ごとに設定される、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記バーストの検出が、前記神経細胞に対して微小電極アレイを用いて検出された複数の活動データを複数のラスタープロット画像に変換し、プロット数に応じて前記ラスタープロット画像を整列し、整列された複数のラスタープロット画像においてバーストを検出することによって行われる、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記画像認識モデルは、訓練データセットによって訓練された特性予測モデルと、訓練データセットによって訓練された特徴量抽出モデルとを含み、
前記工程（４）は、
前記特徴量抽出モデルにおいて前記画像を処理し、前記対象化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記特性予測モデルにおいて前記抽出された特徴量を処理し、前記対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する工程と
を包含する、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記特性予測モデルのための訓練データセットは、前記既知化合物の特徴量を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記特性予測モデルのための訓練データセットは、
前記既知化合物の学習最適濃度を特定する工程と、
前記学習最適濃度の既知化合物に対する神経細胞の活動データを画像に変換する工程と、
前記特徴量抽出モデルにおいて前記画像を処理し、前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と
によって作製されたものである、請求項８〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記特性予測モデルのための訓練データセットは、前記既知化合物投与前の前記神経細胞の活動データから得られた特徴量によって、前記既知化合物に対する前記神経細胞の活動データから得られた特徴量を正規化したものである、請求項８〜１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記画像認識モデルは、訓練データセットによって訓練されたバースト検出モデルをさらに含み、
前記工程（４）は、
前記バースト検出モデルにおいて前記画像を処理し、バーストを検出する工程と、
前記検出されたバーストに基づいて前記画像を分割し、前記特徴量抽出モデルにおいて前記分割された画像を処理し、前記対象化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記特性予測モデルにおいて前記抽出された特徴量を処理し、前記対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する工程と
を包含する、請求項８〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記バースト検出モデルに入力される画像は、
前記対象化合物に対する神経細胞の活動データを周波数解析することにより、周期を決定する工程と、
前記周期に基づいて前記画像を分割する工程と
によって作製されたものである、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記活動データの周波数解析は、前記活動データから得られたヒストグラムのＦＦＴ解析を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記特性予測モデルのための訓練データセットは、
前記既知化合物に対する第１の神経細胞サンプルの活動データを変換した複数の画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理することによって、前記第１の神経細胞サンプルに対する前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記既知化合物に対する第２の神経細胞サンプルの活動データを変換した複数の画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理することによって、前記第２の神経細胞サンプルに対する前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記第１の神経細胞サンプルに対する前記既知化合物の特徴量と前記第２の神経細胞サンプルに対する前記既知化合物の特徴量とを比較し、前記既知化合物に特徴的な特徴量を特定する工程と
によって作製されたものである、請求項８〜１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
前記工程（４）は、
前記対象化合物に対する複数の神経細胞サンプルの活動データを変換した複数の画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理し、前記複数の神経細胞サンプルの各々に対する前記対象化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記複数の神経細胞サンプルの各々に対する前記対象化合物の特徴量の相関関係から、前記特性予測モデルに入力する特徴量を特定する工程と
をさらに包含する、請求項８〜１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１７】
前記工程（４）は、
前記画像認識モデルにおいて前記画像を処理し、前記対象化合物の第１の特性および第２の特性を含む複数の特性を出力する工程
を包含し、前記第２の特性は、前記第１の特性に関連付けられている、請求項１〜１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記画像認識モデルは、訓練データセットによって訓練された複数の特性予測モデルを含み、
前記工程（４）は、
第１の特性予測モデルを用いて前記対象化合物の第１の特性を出力する工程と、
複数の特性予測モデルのうち、前記第１の特性に関連付けられた前記第２の特性を予測することが可能な第２の特性予測モデルを決定する工程と、
前記第２の特性予測モデルを用いて前記対象化合物の第２の特性を出力する工程と
を包含する、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
対象化合物の特性の予測のための画像認識モデルの構築方法であって、
（１）複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを、複数の訓練画像に変換する工程と、
（２）前記複数の訓練画像を含む訓練データセットを学習する工程と
を包含する、方法。
【請求項２０】
前記神経細胞の活動データが、微小電極アレイ、Ｃａ２＋イメージング法、膜電位イメージング法のうちの１つを用いて得られたものである、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記画像および訓練画像が、前記活動データのラスタープロット画像、前記活動データのヒストグラム、および、前記活動データの波形画像のうちの１つである、請求項１９または２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記複数の訓練画像を、それぞれ特定の時間窓で分割して複数の分割訓練画像とする工程をさらに包含する、請求項１９〜２２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２３】
前記時間窓が一定の時間である、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記時間窓を、前記活動データにおける一定数のバーストを含むように、前記複数の訓練画像ごとに設定する、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記バーストの検出を、前記神経細胞に対して微小電極アレイを用いて検出された複数の活動データを複数のラスタープロット画像に変換し、プロット数に応じて前記ラスタープロット画像を整列し、整列された複数のラスタープロット画像においてバーストを検出することによって行う、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記画像認識モデルは、前記対象化合物の特性の予測を出力する特性予測モデルと、前記神経細胞の活動データの特徴量を抽出する特徴量抽出モデルとを含む、請求項１９〜２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２７】
前記工程（２）は、
前記特徴量抽出モデルにおいて前記訓練画像を処理し、前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記抽出された特徴量を含む訓練データセットを学習することにより、前記特性予測モデルを訓練する工程と
を包含する、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記既知化合物の学習最適濃度を特定する工程、および
前記学習最適濃度の既知化合物に対する神経細胞の活動データを複数の訓練画像に変換する工程
をさらに包含する、請求項２６〜２７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２９】
前記既知化合物投与前の前記神経細胞の活動データから得られた特徴量によって、前記既知化合物に対する前記神経細胞の活動データの特徴量から得られた正規化し、前記正規化した特徴量を含む訓練データセットを学習することにより、前記特性予測モデルを訓練する工程をさらに包含する、請求項２６〜２８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３０】
前記既知化合物に対する第１の神経細胞の活動データを変換した複数の画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理することによって、前記第１の神経細胞に対する前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記既知化合物に対する第２の神経細胞の活動データを変換した複数の画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理することによって、前記第２の神経細胞に対する前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記第１の神経細胞に対する前記既知化合物の特徴量と前記第２の神経細胞に対する前記既知化合物の特徴量とを比較し、前記既知化合物に特徴的な特徴量を特定する工程と、
前記特定された特徴量を含む訓練データセットを学習することにより、前記特性予測モデルを訓練する工程と
をさらに包含する、請求項２６〜２９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３１】
前記神経細胞は神経幹細胞である、請求項１〜３０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３２】
前記神経幹細胞はｉＰＳ細胞である、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記少なくとも１つの特性が、前記化合物の薬効、毒性、作用機序の１つまたは複数を含む、請求項１〜３２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３４】
対象化合物の特性の予測を行うためのプログラムであって、前記プログラムは、プロセッサを備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記プログラムは、
（１）前記対象化合物に対する神経細胞の活動データを受信する工程と、
（２）前記活動データを画像に変換する工程と、
（３）前記画像を、訓練データセットによって訓練された画像認識モデルに入力する工程であって、前記訓練データセットは、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像を含む、工程と、
（４）前記画像認識モデルにおいて前記画像を処理し、前記対象化合物の少なくとも１つ特性を出力する工程と
を包含する処理を前記プロセッサに実行させる、プログラム。
【請求項３５】
対象化合物の特性の予測を行うためのコンピュータシステムであって、前記コンピュータシステムは、
前記対象化合物に対する神経細胞の活動データを受信する手段と、
前記活動データを画像に変換する手段と、
訓練データセットによって訓練された画像認識モデルであって、前記訓練データセットは、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像を含む、画像認識モデルと、
前記対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する手段と
を備えている、コンピュータシステム。
【請求項３６】
対象化合物の特性の予測のための画像認識モデルを構築するためのプログラムであって、前記プログラムは、プロセッサを備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記プログラムは、
複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを、複数の訓練画像に変換する工程と、
前記複数の訓練画像を学習する工程と
を包含する処理を前記プロセッサに実行させる、プログラム。
【請求項３７】
対象化合物の特性の予測のための画像認識モデルを構築するためのコンピュータシステムであって、前記コンピュータシステムは、
複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを、複数の訓練画像に変換する手段と、
前記複数の訓練画像を学習する手段と
を備えている、コンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象化合物の特性の予測を行うための方法、コンピュータシステム、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
臨床試験において毒性が判明した薬剤のうち、３４％が中枢神経系における毒性であるというデータがある。
【０００３】
非臨床試験において、ヒト由来神経細胞などの神経ネットワーク活動を微小電極アレイ（ＭＥＡ：Ｍｉｃｒｏ−Ｅｅｌｅｃｔｒｏｄｅ  Ａｒｒａｙ）等で取得し、医薬品の効果を調べる研究が行われている（非特許文献１）ものの、非臨床試験で中枢神経系への毒性や薬効の有効な評価法は見出されていない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】A.  Odawara,  H.  Katoh,  N.  Matsuda  &  I.  Suzuki,  "Physiological  maturation  and  drug  responses  of  human  induced  pluripotent  stem  cell-derived  cortical  neuronal  networks  in  long-term  culture",  Scientific  Reports  volume  6,  Article  number:  26181  (2016)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、非臨床試験において対象化合物の未知の特性を予測する方法等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、例えば、以下の項目を提供する。
【０００７】
（項目１）
対象化合物の特性の予測方法であって、
（１）前記対象化合物に対する神経細胞の活動データを受信する工程と、
（２）前記活動データを画像に変換する工程と、
（３）前記画像を、訓練データセットによって訓練された画像認識モデルに入力する工程であって、前記訓練データセットは、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像を含む、工程と、
（４）前記画像認識モデルにおいて前記画像を処理し、前記対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する工程と
を包含する、方法。
【０００８】
（項目２）
前記神経細胞の活動データが、微小電極アレイ、Ｃａ２＋イメージング法、膜電位イメージング法のうちの１つを用いて得られたものである、項目１に記載の方法。
【０００９】
（項目３）
前記画像および訓練画像が、前記活動データのラスタープロット画像、前記活動データのヒストグラム、および、前記活動データの波形画像のうちの１つである、項目１または２に記載の方法。
【００１０】
（項目４）
前記訓練データセットは、前記訓練画像を特定の時間窓で分割した分割訓練画像を含む、項目１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【００１１】
（項目５）
前記時間窓が一定の時間である、項目４に記載の方法。
【００１２】
（項目６）
前記時間窓が、前記分割訓練画像が定数のバーストを含むように、前記複数の訓練画像ごとに設定される、項目４に記載の方法。
【００１３】
（項目７）
前記バーストの検出が、前記神経細胞に対して微小電極アレイを用いて検出された複数の活動データを複数のラスタープロット画像に変換し、プロット数に応じて前記ラスタープロット画像を整列し、整列された複数のラスタープロット画像においてバーストを検出することによって行われる、項目６に記載の方法。
【００１４】
（項目８）
前記画像認識モデルは、訓練データセットによって訓練された特性予測モデルと、訓練データセットによって訓練された特徴量抽出モデルとを含み、
前記工程（４）は、
前記特徴量抽出モデルにおいて前記画像を処理し、前記対象化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記特性予測モデルにおいて前記抽出された特徴量を処理し、前記対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する工程と
を包含する、項目１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【００１５】
（項目９）
前記特性予測モデルのための訓練データセットは、前記既知化合物の特徴量を含む、項目８に記載の方法。
【００１６】
（項目１０）
前記特性予測モデルのための訓練データセットは、
前記既知化合物の学習最適濃度を特定する工程と、
前記学習最適濃度の既知化合物に対する神経細胞の活動データを画像に変換する工程と、
前記特徴量抽出モデルにおいて前記画像を処理し、前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と
によって作製されたものである、項目８〜９のいずれか１項に記載の方法。
【００１７】
（項目１１）
前記特性予測モデルのための訓練データセットは、前記既知化合物投与前の前記神経細胞の活動データから得られた特徴量によって、前記既知化合物に対する前記神経細胞の活動データから得られた特徴量を正規化したものである、項目８〜１０のいずれか１項に記載の方法。
【００１８】
（項目１２）
前記画像認識モデルは、訓練データセットによって訓練されたバースト検出モデルをさらに含み、
前記工程（４）は、
前記バースト検出モデルにおいて前記画像を処理し、バーストを検出する工程と、
前記検出されたバーストに基づいて前記画像を分割し、前記特徴量抽出モデルにおいて前記分割された画像を処理し、前記対象化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記特性予測モデルにおいて前記抽出された特徴量を処理し、前記対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する工程と
を包含する、項目８〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【００１９】
（項目１３）
前記バースト検出モデルに入力される画像は、
前記対象化合物に対する神経細胞の活動データを周波数解析することにより、周期を決定する工程と、
前記周期に基づいて前記画像を分割する工程と
によって作製されたものである、項目１２に記載の方法。
【００２０】
（項目１４）
前記活動データの周波数解析は、前記活動データから得られたヒストグラムのＦＦＴ解析を含む、項目１３に記載の方法。
【００２１】
（項目１５）
前記特性予測モデルのための訓練データセットは、
前記既知化合物に対する第１の神経細胞サンプルの活動データを変換した複数の画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理することによって、前記第１の神経細胞サンプルに対する前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記既知化合物に対する第２の神経細胞サンプルの活動データを変換した複数の画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理することによって、前記第２の神経細胞サンプルに対する前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記第１の神経細胞サンプルに対する前記既知化合物の特徴量と前記第２の神経細胞サンプルに対する前記既知化合物の特徴量とを比較し、前記既知化合物に特徴的な特徴量を特定する工程と
によって作製されたものである、項目８〜１４のいずれか１項に記載の方法。
【００２２】
（項目１６）
前記工程（４）は、
前記対象化合物に対する複数の神経細胞サンプルの活動データを変換した複数の画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理し、前記複数の神経細胞サンプルの各々に対する前記対象化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記複数の神経細胞サンプルの各々に対する前記対象化合物の特徴量の相関関係から、前記特性予測モデルに入力する特徴量を特定する工程と
をさらに包含する、項目８〜１５のいずれか１項に記載の方法。
【００２３】
（項目１７）
前記工程（４）は、
前記画像認識モデルにおいて前記画像を処理し、前記対象化合物の第１の特性および第２の特性を含む複数の特性を出力する工程
を包含し、前記第２の特性は、前記第１の特性に関連付けられている、項目１〜１６のいずれか一項に記載の方法。
【００２４】
（項目１８）
前記画像認識モデルは、訓練データセットによって訓練された複数の特性予測モデルを含み、
前記工程（４）は、
第１の特性予測モデルを用いて前記対象化合物の第１の特性を出力する工程と、
複数の特性予測モデルのうち、前記第１の特性に関連付けられた前記第２の特性を予測することが可能な第２の特性予測モデルを決定する工程と、
前記第２の特性予測モデルを用いて前記対象化合物の第２の特性を出力する工程と
を包含する、項目１７に記載の方法。
【００２５】
（項目１９）
対象化合物の特性の予測のための画像認識モデルの構築方法であって、
（１）複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを、複数の訓練画像に変換する工程と、
（２）前記複数の訓練画像を含む訓練データセットを学習する工程と
を包含する、方法。
【００２６】
（項目２０）
前記神経細胞の活動データが、微小電極アレイ、Ｃａ２＋イメージング法、膜電位イメージング法のうちの１つを用いて得られたものである、項目１９に記載の方法。
【００２７】
（項目２１）
前記画像および訓練画像が、前記活動データのラスタープロット画像、前記活動データのヒストグラム、および、前記活動データの波形画像のうちの１つである、項目１９または２０に記載の方法。
【００２８】
（項目２２）
前記複数の訓練画像を、それぞれ特定の時間窓で分割して複数の分割訓練画像とする工程をさらに包含する、項目１９〜２２のいずれか１項に記載の方法。
【００２９】
（項目２３）
前記時間窓が一定の時間である、項目２２に記載の方法。
【００３０】
（項目２４）
前記時間窓を、前記活動データにおける一定数のバーストを含むように、前記複数の訓練画像ごとに設定する、項目２３に記載の方法。
【００３１】
（項目２５）
前記バーストの検出を、前記神経細胞に対して微小電極アレイを用いて検出された複数の活動データを複数のラスタープロット画像に変換し、プロット数に応じて前記ラスタープロット画像を整列し、整列された複数のラスタープロット画像においてバーストを検出することによって行う、項目２４に記載の方法。
【００３２】
（項目２６）
前記画像認識モデルは、前記対象化合物の特性の予測を出力する特性予測モデルと、前記神経細胞の活動データの特徴量を抽出する特徴量抽出モデルとを含む、項目１９〜２５のいずれか一項に記載の方法。
【００３３】
（項目２７）
前記工程（２）は、
前記特徴量抽出モデルにおいて前記訓練画像を処理し、前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記抽出された特徴量を含む訓練データセットを学習することにより、前記特性予測モデルを訓練する工程と
を包含する、項目２６に記載の方法。
【００３４】
（項目２８）
前記既知化合物の学習最適濃度を特定する工程、および
前記学習最適濃度の既知化合物に対する神経細胞の活動データを複数の訓練画像に変換する工程
をさらに包含する、項目２６〜２７のいずれか１項に記載の方法。
【００３５】
（項目２９）
前記既知化合物投与前の前記神経細胞の活動データから得られた特徴量によって、前記既知化合物に対する前記神経細胞の活動データの特徴量から得られた正規化し、前記正規化した特徴量を含む訓練データセットを学習することにより、前記特性予測モデルを訓練する工程をさらに包含する、項目２６〜２８のいずれか１項に記載の方法。
【００３６】
（項目３０）
前記既知化合物に対する第１の神経細胞の活動データを変換した複数の画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理することによって、前記第１の神経細胞に対する前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記既知化合物に対する第２の神経細胞の活動データを変換した複数の画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理することによって、前記第２の神経細胞に対する前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記第１の神経細胞に対する前記既知化合物の特徴量と前記第２の神経細胞に対する前記既知化合物の特徴量とを比較し、前記既知化合物に特徴的な特徴量を特定する工程と、
前記特定された特徴量を含む訓練データセットを学習することにより、前記特性予測モデルを訓練する工程と
をさらに包含する、項目２６〜２９のいずれか１項に記載の方法。
【００３７】
（項目３１）
前記神経細胞は神経幹細胞である、項目１〜３０のいずれか１項に記載の方法。
【００３８】
（項目３２）
前記神経幹細胞はｉＰＳ細胞である、項目３１に記載の方法。
【００３９】
（項目３３）
前記少なくとも１つの特性が、前記化合物の薬効、毒性、作用機序の１つまたは複数を含む、項目１〜３２のいずれか１項に記載の方法。
【００４０】
（項目３４）
対象化合物の特性の予測を行うためのプログラムであって、前記プログラムは、プロセッサを備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記プログラムは、
（１）前記対象化合物に対する神経細胞の活動データを受信する工程と、
（２）前記活動データを画像に変換する工程と、
（３）前記画像を、訓練データセットによって訓練された画像認識モデルに入力する工程であって、前記訓練データセットは、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像を含む、工程と、
（４）前記画像認識モデルにおいて前記画像を処理し、前記対象化合物の少なくとも１つ特性を出力する工程と
を包含する処理を前記プロセッサに実行させる、プログラム。
【００４１】
（項目３５）
対象化合物の特性の予測を行うためのコンピュータシステムであって、前記コンピュータシステムは、
前記対象化合物に対する神経細胞の活動データを受信する手段と、
前記活動データを画像に変換する手段と、
訓練データセットによって訓練された画像認識モデルであって、前記訓練データセットは、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像を含む、画像認識モデルと、
前記対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する手段と
を備えている、コンピュータシステム。
【００４２】
（項目３６）
対象化合物の特性の予測のための画像認識モデルを構築するためのプログラムであって、前記プログラムは、プロセッサを備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記プログラムは、
複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを、複数の訓練画像に変換する工程と、
前記複数の訓練画像を学習する工程と
を包含する処理を前記プロセッサに実行させる、プログラム。
【００４３】
（項目３７）
対象化合物の特性の予測のための画像認識モデルを構築するためのコンピュータシステムであって、前記コンピュータシステムは、
複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを、複数の訓練画像に変換する手段と、
前記複数の訓練画像を学習する手段と
を備えている、コンピュータシステム。
【発明の効果】
【００４４】
本発明によれば、非臨床試験において対象化合物の未知の特性（例えば、神経系への毒性や薬効）を予測する方法等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の対象化合物の特性を予測するためのコンピュータシステム１００の構成の一例を示すブロック図。
【図２】プロセッサ１２０の構成の一例を示すブロック図。
【図３】画像認識モデル１２３を構築するために利用されるニューラルネットワーク３００の構造の一例を示す図。
【図４Ａ】バースト検出モデル１２３１の訓練に用いられるラスタープロット画像の一例を示す図。
【図４Ｂ】バースト検出モデル１２３１の訓練に用いられるラスタープロット画像の一例を示す図。
【図４Ｃ】バースト検出モデル１２３１によって検出されたバースト領域の一例を示す図。
【図５】対象化合物の特性を予測するためのコンピュータシステム１００における処理の一例を示すフローチャート。
【図６】ステップＳ５０２でプロセッサ１２０が学習する処理の一例を示すフローチャート。
【図７】既知化合物に特徴的な特徴量を特定するための処理の一例を示すフローチャート。
【図８】化合物Ａ〜化合物Ｃのそれぞれについて、ステップＳ７０１で抽出された第１の神経細胞に対する特徴量と、ステップＳ７０２で抽出された第２の神経細胞に対する特徴量との相関図。
【図９】対象化合物の特性を予測するためのコンピュータシステム１００における処理の一例を示すフローチャート。
【図１０】ステップＳ９０４でプロセッサ１２０が対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する処理の一例を示すフローチャート。
【図１１】図１１は、一実施例における薬剤の特性の予測結果を示す図である。
【図１２】図１２は、一実施例における作用機序の予測結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４６】
以下、本発明を説明する。本明細書において使用される用語は、特に言及しない限り、当該分野で通常用いられる意味で用いられることが理解されるべきである。したがって、他に定義されない限り、本明細書中で使用される全ての専門用語および科学技術用語は、本発明の属する分野の当業者によって一般的に理解されるのと同じ意味を有する。矛盾する場合、本明細書（定義を含めて）が優先する。
【００４７】
（定義）
本明細書において、「対象化合物」とは、特性を予測する対象の化合物のことをいう。対象化合物は、未知の化合物であってもよいし、既知の化合物であってもよい。対象化合物の特性は、例えば、薬効、毒性、作用機序を含むがこれらに限定されない。
【００４８】
本明細書において、「薬効」とは、薬剤を対象に適用した場合に結果として生じる効果のことである。例えば、薬剤が抗がん剤であった場合、薬効は、Ｘ線観察下におけるがん面積の縮小、がんの進行の遅延、およびがん患者の生存期間の延長等の対象に生じる直接的効果であってもよいし、がんの進行と相関するバイオマーカーの減少などの間接的効果であってもよい。本明細書において、「薬効」とは、任意の適用条件下における効果が企図される。例えば、薬剤が抗がん剤であった場合、薬効は、特定の対象（例えば、８０歳以上の男性）における効果であってもよいし、特定の適用条件（例えば、他の抗がん療法との併用下）における効果であってもよい。一つの実施形態では、薬剤は、単一の薬効を有してもよいし、複数の薬効を有してもよい。一つの実施形態では、薬剤は、異なる適用条件下において異なる薬効を有してもよい。一般的に、薬効は、達成を目的とする効果を指す。
【００４９】
本明細書において、「毒性」とは、薬剤を対象に適用した場合に生じる好ましくない効果である。一般的に、毒性は、薬剤の目的とする効果とは異なる効果である。毒性は、薬効とは異なる作用機序で生じる場合もあるし、薬効と同じ作用機序で生じる場合もある。例えば、薬剤が抗がん剤であった場合、細胞増殖抑制の作用機序を介して、がん細胞殺傷の薬効と同時に正常な肝細胞の殺傷による肝毒性が生じる場合もあるし、細胞増殖抑制の作用機序を介したがん細胞殺傷の薬効と同時に膜安定化の作用機序を介した神経機能障害の毒性が生じる場合もある。
【００５０】
本明細書において、「作用機序」とは、薬剤が生物的機構と相互作用する様式である。例えば、薬剤が抗がん剤であった場合、作用機序は、免疫系の活性化、増殖速度の速い細胞の殺傷、増殖性シグナル伝達の遮断、特定の受容体の遮断、特定の遺伝子の転写阻害など種々のレベルの事象であり得る。作用機序が特定されると、蓄積された情報に基づいて、薬効、毒性および／または適切な利用形態が予測され得る。
【００５１】
本明細書において、「約」とは、後に続く数値の±１０％を意味する。
【００５２】
１．対象化合物の特性の予測
本発明の発明者は、非臨床試験において対象化合物の神経系に対する特性を評価するために、人工知能、いわゆるＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を用いて対象化合物の特性を予測する手法を開発した。この人工知能は、複数の既知化合物を神経細胞に投与したときに取得された活動データとその既知化合物の特性との関係を学習している。対象化合物を神経細胞に投与したときに取得された活動データをこの人工知能に入力すると、この人工知能は、その対象化合物の特性を予測して出力することができる。
【００５３】
例えば、対象化合物を神経細胞に投与したときに取得された活動データをこの人工知能に入力すると、この人工知能は、対象化合物が、どのような薬効を有するか、または、どのような毒性を有するか、または、どのような作用機序を有するかを予測して出力することができる。これにより、非臨床試験において、対象化合物の薬効、毒性、作用機序を予測することが可能になり、例えば、対象化合物がどの既知化合物に類似しているかを分類することが容易になる。また、対象化合物の薬効、毒性、作用機序を予測することにより、安全安心な化合物の開発を促進することも可能になる。
【００５４】
さらに、この人工知能は、例えば、対象化合物が、予測された薬効においてどのような作用機序を有するか、または、予測された毒性において、どのような作用機序を有するかも予測して出力することができる。このように、対象化合物の抽象的な特性のみならず、具体的な特性までも予測することができる。
【００５５】
このような人工知能は、以下に説明する対象化合物の特性を予測するためのコンピュータシステムによって実現され得る。
【００５６】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を説明する。
【００５７】
２．対象化合物の特性を予測するためのコンピュータシステムの構成
図１は、本発明の対象化合物の特性を予測するためのコンピュータシステム１００の構成の一例を示す。
【００５８】
コンピュータシステム１００は、受信手段１１０と、プロセッサ１２０と、メモリ１３０と、出力手段１４０とを備える。コンピュータシステム１００は、データベース部２００に接続され得る。
【００５９】
受信手段１１０は、コンピュータシステム１００の外部からデータを受信することが可能であるように構成されている。受信手段１１０は、例えば、コンピュータシステム１００の外部からネットワークを介してデータを受信してもよいし、コンピュータシステム１００に接続された記憶媒体（例えば、ＵＳＢメモリ、光ディスク等）またはデータベース部２００からデータを受信してもよい。ネットワークを介してデータを受信する場合は、ネットワークの種類は問わない。受信手段１１０は、例えば、Ｗｉ−ｆｉ等の無線ＬＡＮを利用してデータを受信してもよいし、インターネットを介してデータを受信してもよい。
【００６０】
受信手段１１０は、例えば、既知化合物または対象化合物に対する神経細胞の活動データを受信する。神経細胞の活動データは、公知の任意の手法によって取得され得るデータである。
【００６１】
神経細胞の活動データは、例えば、微小電極アレイ（ＭＥＡ：Ｍｉｃｒｏ−Ｅｅｌｅｃｔｒｏｄｅ  Ａｒｒａｙ）を用いて測定された電位データである。この電位データは、例えば、ＭＥＡ上に神経細胞を培養し、培養された神経細胞に既知化合物または対象化合物を投与したときの神経細胞の活動電位およびシナプス電流成分を測定することによって取得される。例えば、ＣＭＯＳを利用するＣＭＯＳ−ＭＥＡをＭＥＡとして用いてもよい。ＣＭＯＳ−ＭＥＡを用いると、比較的に高分解能のデータを取得することが可能になる。
【００６２】
神経細胞の活動データは、例えば、多点電極を用いて測定された電位データである。この電位データは、例えば、動物実験において動物の脳に多点電極を刺し、既知化合物または対象化合物を投与したときの神経細胞の活動電位を測定することによって取得される。
【００６３】
神経細胞の活動データは、例えば、光計測法によって取得される画像データであってもよい。光計測法は、例えば、Ｃａ２＋イメージング法である。神経細胞に既知化合物または対象化合物を投与したときの神経細胞の活動の様子をＣａ２＋イメージング法で画像化することによって画像データが取得される。光計測法は、例えば、膜電位感受性色素を用いた膜電位イメージング法である。例えば、神経細胞に既知化合物または対象化合物を投与したときの神経細胞の活動の様子を膜電位イメージング法で画像化することによって画像データが取得される。
【００６４】
１つの実施形態において、時間分解能の観点から、ＭＥＡを用いることが好ましくあり得る。ＭＥＡは、Ｃａ２＋イメージング法および膜電位イメージング法に比べて、時間分解能が高く、１つ１つのスパイクを正確に検出することができ、得られる活動データの情報量が多くなるからである。膜電位イメージング法は、Ｃａ２＋イメージング法よりも時間分解能が高い。
【００６５】
別の実施形態において、長期計測の観点から、ＭＥＡを用いることが好ましくあり得る。ＭＥＡは、Ｃａ２＋イメージング法および膜電位イメージング法に比べて、非侵襲性が高いからである
【００６６】
さらに別の実施形態において、細胞分解能の観点から、Ｃａ２＋イメージング法または膜電位イメージング法を用いることが好ましくあり得る。Ｃａ２＋イメージング法または膜電位イメージング法は、顕微鏡観察により全ての細胞をマーキングすることができるため、ＭＥＡに比べて空間分解能が高く、後続処理においてラスタープロット画像を容易に作成することができるからである。
【００６７】
ここで、神経細胞は、例えば、神経幹細胞である。神経幹細胞は、例えば、動物の神経幹細胞であってもよく、ヒト神神経幹細胞であってもよい。神経幹細胞は、例えば、ｉＰＳ細胞である。神経細胞は、例えば、動物から採取された初代神経細胞であってもよい。
【００６８】
受信手段１１０が受信したデータは、後続の処理のために、プロセッサ１２０に渡される。
【００６９】
プロセッサ１２０は、コンピュータシステム１００全体の動作を制御する。プロセッサ１２０は、メモリ１３０に格納されているプログラムを読み出し、そのプログラムを実行する。これにより、コンピュータシステム１００を所望のステップを実行する装置として機能させることが可能である。プロセッサ１２０は、単一のプロセッサによって実装されてもよいし、複数のプロセッサによって実装されてもよい。プロセッサ１２０によって処理されたデータは、出力のために、出力手段１４０に渡される。
【００７０】
メモリ１３０には、コンピュータシステム１００における処理を実行するためのプログラムやそのプログラムの実行に必要とされるデータ等が格納されている。メモリ１３０には、例えば、対象化合物の特性を予測するためのプログラム（例えば、後述する図９、図１０に示される処理を実現するプログラム）または対象化合物の特性の予測のための画像認識モデルを構築するためのプログラム（例えば、後述する図５、図６、図７に示される処理を実現するプログラム）が格納されている。メモリ１３０には、任意の機能を実装するアプリケーションが格納されていてもよい。ここで、プログラムをどのようにしてメモリ１３０に格納するかは問わない。例えば、プログラムは、メモリ１３０にプリインストールされていてもよい。あるいは、プログラムは、ネットワークを経由してダウンロードされることによってメモリ１３０にインストールされるようにしてもよい。メモリ１３０は、任意の記憶手段によって実装され得る。
【００７１】
出力手段１４０は、コンピュータシステム１００の外部にデータを出力することが可能であるように構成されている。出力手段１４０がどのような態様でコンピュータシステム１００から情報を出力することを可能にするかは問わない。例えば、出力手段１４０が表示画面である場合、表示画面に情報を出力するようにしてもよい。あるいは、出力手段１４０がスピーカである場合には、スピーカからの音声によって情報を出力するようにしてもよい。あるいは、出力手段１４０がデータ書き込み装置である場合、コンピュータシステム１００に接続された記憶媒体またはデータベース部２００に情報を書き込むことによって情報を出力するようにしてもよい。あるいは、出力手段１４０が送信器である場合、送信器がネットワークを介してコンピュータシステム１００の外部に情報を送信することにより出力してもよい。この場合、ネットワークの種類は問わない。例えば、送信器は、インターネットを介して情報を送信してもよいし、ＬＡＮを介して情報を送信してもよい。例えば、出力手段１４０は、データの出力先のハードウェアまたはソフトウェアによって取り扱い可能な形式に変換して、または、データの出力先のハードウェアまたはソフトウェアによって取り扱い可能な応答速度に調整してデータを出力するようにしてもよい。
【００７２】
コンピュータシステム１００に接続されているデータベース部２００には、例えば、既知化合物に対する神経細胞の活動データが格納され得る。既知化合物に対する神経細胞の活動データは、その既知化合物の特性と関連付けられて格納されてもよい。データベース部２００には、例えば、対象化合物に対する神経細胞の活動データが格納され得る。データベース部２００には、例えば、コンピュータシステム１００によって出力されたデータ（例えば、予測された対象化合物の特性）が格納され得る。
【００７３】
図１に示される例では、データベース部２００は、コンピュータシステム１００の外部に設けられているが、本発明はこれに限定されない。データベース部２００をコンピュータシステム１００の内部に設けることも可能である。このとき、データベース部２００は、メモリ１３０を実装する記憶手段と同一の記憶手段によって実装されてもよいし、メモリ１３０を実装する記憶手段とは別の記憶手段によって実装されてもよい。いずれにせよ、データベース部２００は、コンピュータシステム１００のための格納部として構成される。データベース部２００の構成は、特定のハードウェア構成に限定されない。例えば、データベース部２００は、単一のハードウェア部品で構成されてもよいし、複数のハードウェア部品で構成されてもよい。例えば、データベース部２００は、コンピュータシステム１００の外付けハードディスク装置として構成されてもよいし、ネットワークを介して接続されるクラウド上のストレージとして構成されてもよい。
【００７４】
図２は、プロセッサ１２０の構成の一例を示す。
【００７５】
プロセッサ１２０は、少なくとも、画像変換手段１２１と、画像認識モデル１２３とを備える。
【００７６】
画像変換手段１２１は、受信手段１１０によって受信された神経細胞の活動データを後続処理のために画像に変換するように構成されている。活動データを画像に変換する処理は、公知の変換手法を用いて行われる。
【００７７】
画像変換手段１２１は、例えば、電位データとして取得された神経細胞の活動データ、または、画像データとして取得された神経細胞の活動データを、ラスタープロット画像に変換することができる。画像変換手段１２１は、例えば、電位データとして取得された神経細胞の活動データ、または、画像データとして取得された神経細胞の活動データを、ヒストグラムに変換するようにしてもよい。好ましくは、画像変換手段１２１は、電位データとして取得された神経細胞の活動データ、または、画像データとして取得された神経細胞の活動データをラスタープロット画像およびヒストグラムの両方に変換する。これにより、後続の処理で利用可能な情報量が増大し、最終的な対象化合物の特性の予測精度が向上するからである。
【００７８】
画像変換手段１２１は、例えば、電位データとして取得された神経細胞の活動データを波形画像に変換するようにしてもよい。この場合、画像変換手段１２１は、例えば、複数の電極から得られた波形画像を配列した画像（例えば、６４個の電極から波形画像が得られた場合には、８×８に配列した画像、または、１×６４に配列した画像）生成するようにしてもよいし、複数の電極から得られた波形画像を重ねた画像を生成するようにしてもよい。波形画像を用いることにより、ラスタープロット画像およびヒストグラムには含まれないスパイクの大きさの変動の情報、スパイク以外の低周波成分の情報等も利用することが可能になる点で有利である。しかしながら、波形画像にはノイズが含まれており、ノイズを除去するか、または、ノイズを参照しないようにするよう留意すべきである。
【００７９】
画像変換手段１２１は、例えば、電位データとして取得された神経細胞の活動データを周波数成分解析（例えば、ウェーブレット変換）することにより、周波数の強度マップに変換するようにしてもよい。周波数成分解析は、２５０Ｈｚ以下で行うことが好ましくあり得る。２５０Ｈｚ以下の周波数成分解析は、スパイク成分ではなくシナプス電流成分を解析対象としており、これにより、シナプス電流成分の情報も学習に用いることができるようになり、予測の精度が向上するからである。
【００８０】
画像認識モデル１２３は、入力された画像を処理することにより、対象化合物の少なくとも１つの特性を出力するように構成されている。画像認識モデル１２３は、訓練データセットによって訓練されている。画像変換手段１２１によって対象化合物に対する神経細胞の活動データから変換された画像（または、後述する画像分割手段１２２によって分割された画像）を画像認識モデル１２３に入力すると、画像認識モデル１２３は、対象化合物の少なくとも１つの特性を予測し、出力する。画像認識モデル１２３によって予測される特性は、例えば、対象化合物の薬効、毒性、作用機序のうちの１つまたは複数である。
【００８１】
プロセッサ１２０は、画像分割手段１２２をさらに備えることが好ましくあり得る。画像分割手段１２２を備えることにより、後続の処理で用いられるデータの情報量を制限することができ、処理負荷を軽減することができるからである。さらに、画像を分割することによって画像認識モデル１２３に入力される複数の画像に含まれる特徴（例えば、バースト数）を揃えることにより、処理がより容易になり、かつ、予測精度の向上につながる。
【００８２】
画像分割手段１２２は、所定期間を有する時間窓を設定し、入力された画像を時間窓に基づいて分割するように構成されている。時間窓の所定期間は、固定値であってもよいし、変動値であってもよい。時間窓の所定期間が固定値である場合、時間窓の所定期間は、例えば、約１０秒間〜約３０秒間の範囲内の期間であり、好ましくは、約２４秒間である。１つの分割された画像中に２つ以上のバーストが含まれることが好ましく、少なくとも約１０秒間の時間窓により、１つの分割された画像中に２つ以上のバーストが含まれるようになる。時間窓の所定時間を長くするほど、分割された画像中に多くのバーストが含まれることになるが、時間窓の所定時間を約３０秒よりも長くすると、時間解像度が低下する。これにより、予測確率の分解能が悪化する。例えば、１０分間の画像を２０秒間の時間窓で分割すると３０枚の分割画像になり、予測確率の分解能は約３％（１／３０）となる一方、１０分間の画像を３０秒間の時間窓で分割すると２０枚の分割画像になり、予測確率の分解能は約５％（１／２０）となり、予測確率の分解能が悪化する。
【００８３】
時間窓の所定期間が変動値である場合、時間窓の所定期間は、入力された画像に含まれるバースト数に基づいて、例えば、入力された画像に含まれるバーストの数が一定であるように、決定される。入力される複数の画像に含まれるバースト数を一定にするように画像を分割することによって、画像認識モデル１２３を訓練させるための処理および特性を予測するための処理がより容易になり、かつ、予測精度が向上する。入力された画像に含まれるバースト数は、例えば、使用者がラスタープロット画像を判読して決定し、コンピュータシステム１００に入力したバースト数であり得る。このとき、ラスタープロット画像をプロット数に応じて並べ替えることによりバーストを識別しやすくなる。入力された画像に含まれるバースト数は、好ましくは、後述する画像認識モデル１２３のバースト検出モデル１２３１によって検出されたバーストに基づいて決定されるバースト数であり得る。バースト検出モデル１２３１を利用することにより、使用者の介入が低減され、処理の自動化につながるからである。
【００８４】
プロセッサ１２０は、学習手段１２４をさらに備える。
【００８５】
学習手段１２４は、訓練データセットを学習することにより、画像認識モデル１２３を訓練するように構成されている。訓練データセットは、例えば、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像を含む。訓練データセットは、画像分割手段１２２が訓練画像を分割することによって生成された分割訓練画像を含むことが好ましくあり得る。分割訓練画像によって、訓練データセットの情報量を制限することにより、処理負荷を軽減することができるからである。
【００８６】
訓練データセットに用いられる複数の既知化合物は、既知の特性を有している。学習手段１２４は、例えば、訓練データセットに含まれる複数の訓練画像と、複数の訓練画像に対応する既知化合物の特性との関係を学習する。例えば、学習手段１２４は、複数の訓練画像を入力用教師データとし、対応する特性を出力用教師データとして学習することにより、画像認識モデル１２３を訓練することができる。これにより、画像認識モデル１２３は、対象化合物の少なくとも１つの特性を予測して出力できるようになる。
【００８７】
図３は、画像認識モデル１２３を構築するために利用されるニューラルネットワーク３００の構造の一例を示す。
【００８８】
ニューラルネットワーク３００は、入力層と、少なくとも１つの隠れ層と、出力層とを有する。ニューラルネットワーク３００の入力層のノード数は、入力されるデータの次元数に対応する。ニューラルネットワーク３００の出力層のノード数は、出力されるデータの次元数に対応する。ニューラルネットワーク３００の隠れ層は、任意の数のノードを含むことができる。ニューラルネットワークは、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）であり得る。
【００８９】
ニューラルネットワーク３００の隠れ層の各ノードの重み係数は、訓練データセットに基づいて計算され得る。この重み係数を計算する処理が、学習する処理である。例えば、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像を入力層に入力した場合の出力層の値が、対応する既知化合物の特性を示す値となるように、各ノードの重み係数が計算され得る。これは、例えば、バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）によって行われることができる。学習に用いられる訓練データセットの量は多い方が好ましくあり得るが、多すぎる場合には過学習に陥りやすくなる。訓練データセットは、分割訓練画像を含むことが好ましくあり得る。分割訓練画像によって、訓練データセットの情報量を制限することにより、処理負荷を軽減することができるからである。また、訓練画像を分割することによって訓練画像に含まれる特徴（例えば、バースト数）を揃えることにより、学習のための処理がより容易になる。
【００９０】
例えば、特性の１つとして毒性の有無を予測することができる画像認識モデル１２３を構築するために訓練する場合、学習する処理では、毒性の有無が既知である複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像または分割訓練画像を利用する。例えば、毒性が有る既知化合物Ａ、毒性が有る既知化合物Ｂ、毒性が有る既知化合物Ｃ、毒性が無い既知化合物Ｄ、毒性が無い既知化合物Ｅを利用する場合、（入力層に入力される訓練画像，出力層の値）の組は、
（既知化合物Ａに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像，［１］）、
（既知化合物Ｂに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像，［１］）、
（既知化合物Ｃに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像，［１］）、
（既知化合物Ｄに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像，［０］）、
（既知化合物Ｅに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像，［０］）
となる（出力層の１は毒性有りを示す値であり、０は毒性無しを示す値である）。学習する処理では、これらの組を満たすように、各ノードの重み係数が計算される。このように各ノードの重み係数が計算されたニューラルネットワーク３００の理想の出力は、例えば、既知化合物Ａに対する神経細胞の活動データを変換した画像を入力したときに出力層のノードが１を出力することである。しかしながら、実際は、神経細胞の活動データに混在するノイズ等の影響により、理想の出力を得ることは難しい。
【００９１】
例えば、特性の１つとして薬効を予測することができる画像認識モデル１２３を構築するために訓練する場合、学習する処理では、薬効が既知である複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像または分割訓練画像を利用する。例えば、薬効が「がんの進行の遅延」である既知化合物Ａ、薬効が「がん面積の縮小」である既知化合物Ｂ、薬効が「がん転移の抑制」の既知化合物Ｃ、薬効が「がんの進行の遅延」および「がん面積の縮小」である既知化合物Ｄ、薬効が「がん面積の縮小」および「がん転移の抑制」である既知化合物Ｅを利用する場合、（入力層に入力される訓練画像，出力層の値）の組は、
（既知化合物Ａに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像，［１，０，０］）、
（既知化合物Ｂに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像，［０，１，０］）、
（既知化合物Ｃに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像，［０，０，１］）、
（既知化合物Ｄに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像，［１，１，０］）、
（既知化合物Ｅに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像，［０，１，１］）
となる（出力層の第１ノードの値が薬効「がんの進行の遅延」に対応し、第２ノードの値が薬効「がん面積の縮小」に対応し、第３ノードの値が薬効「がん転移の抑制」に対応し、１はその薬効があることを示す値であり、０はその薬効がないことを示す値である）。学習する処理では、これらの組を満たすように、各ノードの重み係数が計算される。このように各ノードの重み係数が計算されたニューラルネットワーク３００の理想の出力は、例えば、既知化合物Ａに対する神経細胞の活動データを変換した画像を入力したときに出力層の第１ノードが１を出力し、他のノードが０を出力することである。しかしながら、実際は、神経細胞の活動データに混在するノイズ等の影響により、理想の出力を得ることは難しい。
【００９２】
再び図２を参照すると、画像認識モデル１２３は、図２に示されるように、例えば、特徴量抽出モデル１２３２と、少なくとも１つの特性予測モデル１２３３を備えることが好ましくあり得る。これにより、画像認識モデル１２３による予測の精度が向上するからである。
【００９３】
特徴量抽出モデル１２３２は、入力された画像を処理することにより、対象化合物の特徴量を抽出するように構成されている。特徴量抽出モデル１２３２は、訓練データセットによって訓練されている。画像変換手段１２１によって変換された画像または画像分割手段１２２によって分割された画像を特徴量抽出モデル１２３２に入力すると、特徴量抽出モデル１２３２は、その画像の特徴量を抽出する。特徴量抽出モデルによって抽出される特徴量は、入力された画像にどのような特徴があるかを数値化したものである。
【００９４】
特徴量抽出モデル１２３２は、例えば、既存の学習済み画像認識モデル（例えば、Ａｌｅｘ  Ｎｅｔ、ＶＧＧ−１６等）を利用してもよいし、既存の学習済み画像認識モデルをさらに訓練して構築したモデルであってもよいし、図３に示されるようなニューラルネットワークを訓練して構築したモデルであってもよい。例えば、既存の学習済み画像認識モデルＡｌｅｘ  Ｎｅｔであれば、入力された画像から４０９６次元の特徴量を抽出することができる。特徴量抽出モデルが抽出可能な特徴量の次元数は、２以上の任意の数であり得る。次元数が多いほど、画像認識モデル１２３による予測の精度が向上するが、次元数が多くなるほど処理負荷が増加する。
【００９５】
特徴量抽出モデル１２３２が、既存の学習済み画像認識モデルをさらに訓練して構築したモデル、または、図３に示されるようなニューラルネットワークを訓練して構築したモデルである場合、特徴量抽出モデル１２３２は、学習手段１２４によって訓練される。特徴量抽出モデル１２３２は、点または波の特徴を良好に捉えた特徴量を出力することができるように訓練される。例えば、隠れ層の各ノードの重み係数は、点の画像または波の画像を訓練画像として入力層に入力した場合の出力層の値が、対応する点の画像または波の画像の特徴を示す値となるように、各ノードの重み係数が計算され得る。
【００９６】
例えば、訓練画像として用いられる点の画像は、各種ノイズ（例えば、ホワイトノイズ、ブラウンノイズ等）から作成されたラスタープロット画像、点字画像であり、これに対応する出力の値は、各種ノイズ（ホワイトノイズ、ブラウンノイズ等）、点字の文章である。例えば、訓練画像として用いられる波形の画像は、サイン波の画像、各種ノイズ波形の画像、異なる脳部位の波形の画像であり、これに対応する出力の値は、対応する波形の名前である。このようにして訓練された特徴量抽出モデル１２３２は、既存の学習済み画像認識モデルで抽出される特徴量に比べて、神経細胞の活動データ（例えば、神経細胞の活動データから変換されたラスタープロット画像、波形画像）の特徴をより捉えた特徴量を抽出できるようになる。
【００９７】
特性予測モデル１２３３は、特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量の一部または全部を受け取り、受け取った特徴量を処理することにより、対象化合物の少なくとも１つの特性を出力するように構成されている。特性予測モデル１２３３は、訓練データセットによって訓練されている。対象化合物に対する神経細胞の活動データから変換された画像または画像分割手段１２２によって分割された画像について特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量を特性予測モデル１２３３に入力すると、特性予測モデル１２３３は、対象化合物の少なくとも１つの特性を予測し、出力する。特性予測モデル１２３３によって予測される特性は、例えば、対象化合物の薬効、毒性、作用機序のうちの１つまたは複数である。
【００９８】
特性予測モデル１２３３は、例えば、図３に示されるようなニューラルネットワークを訓練して構築したモデルであり、特性予測モデル１２３３は、学習手段１２４によって訓練される。例えば、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像または分割訓練画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量を入力層に入力した場合の出力層の値が、対応する既知化合物の特性を示す値となるように、各ノードの重み係数が計算され得る。
【００９９】
例えば、特性の１つとして毒性の有無を予測することができる特性予測モデル１２３３を構築するために訓練する場合、学習する処理では、毒性の有無が既知である複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像または分割訓練画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量を利用する。例えば、毒性が有る既知化合物Ａ、毒性が有る既知化合物Ｂ、毒性が有る既知化合物Ｃ、毒性が無い既知化合物Ｄ、毒性が無い既知化合物Ｅを利用する場合、（入力層に入力される特徴量，出力層の値）の組は、
（既知化合物Ａに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量，［１］）、
（既知化合物Ｂに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量，［１］）、
（既知化合物Ｃに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量，［１］）、
（既知化合物Ｄに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量，［０］）、
（既知化合物Ｅに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量，［０］）
となる（出力層の１は毒性有りを示す値であり、０は毒性無しを示す値である）。学習する処理では、これらの組を満たすように、各ノードの重み係数が計算される。このように各ノードの重み係数が計算されたニューラルネットワーク３００の理想の出力は、例えば、既知化合物Ａに対する神経細胞の活動データを変換した画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量を入力したときに出力層のノードが１を出力することである。しかしながら、実際は、神経細胞の活動データに混在するノイズ等の影響により、理想の出力を得ることは難しい。
【０１００】
例えば、特性の１つとして作用機序を予測することができる特性予測モデル１２３３を構築するために訓練する場合、学習する処理では、作用機序が既知である複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像または分割訓練画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量を利用する。例えば、作用機序が「免疫系の活性化」である既知化合物Ａ、作用機序が「増殖速度の速い細胞の殺傷」である既知化合物Ｂ、作用機序が「増殖性シグナル伝達の遮断」である既知化合物Ｃ、作用機序が「受容体の遮断」である既知化合物Ｄ、作用機序が「遺伝子の転写阻害」の既知化合物Ｅを利用する場合、（入力層に入力される特徴量，出力層の値）の組は、
（既知化合物Ａに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量，［１，０，０，０，０］）、
（既知化合物Ｂに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量，［０，１，０，０，０］）、
（既知化合物Ｃに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量，［０，０，１，０，０］）、
（既知化合物Ｄに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量，［０，０，０，１，０］）、
（既知化合物Ｅに対する神経細胞の活動データを変換した訓練画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量，［０，０，０，０，１］）
となる（出力層の第１ノードの値が作用機序「免疫系の活性化」に対応し、第２ノードの値が作用機序「増殖速度の速い細胞の殺傷」に対応し、第３ノードの値が作用機序「増殖性シグナル伝達の遮断」に対応し、第４ノードの値が作用機序「受容体の遮断」に対応し、第５ノードの値が作用機序「遺伝子の転写阻害」に対応し、１はその作用機序があることを示す値であり、０はその作用機序がないことを示す値である）。学習する処理では、これらの組を満たすように、各ノードの重み係数が計算される。このように各ノードの重み係数が計算されたニューラルネットワーク３００の理想の出力は、例えば、既知化合物Ａに対する神経細胞の活動データを変換した画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量を入力したときに出力層の第１ノードが１を出力し、他のノードが０を出力することである。しかしながら、実際は、神経細胞の活動データに混在するノイズ等の影響により、理想の出力を得ることは難しい。
【０１０１】
画像認識モデル１２３は、複数の特性予測モデル１２３３を備えることができる。画像認識モデル１２３が複数の特性予測モデル１２３３を備える場合、複数の特性予測モデル１２３３のそれぞれは、例えば、上述した学習する処理と同様の処理を行うことにより訓練されることができる。例えば、複数の特性予測モデル１２３３よって予測する特性をそれぞれ異ならせることにより、予測する特性に応じて特性予測モデル１２３３を選択的に利用することが可能になる。これにより、複数の特性予測モデル１２３３各々の学習における処理負荷を軽減するとともに、種々の特性を予測する際の精度も向上させることができる。
【０１０２】
画像認識モデル１２３は、バースト検出モデル１２３１をさらに備えることがより好ましくあり得る。これにより、画像認識モデル１２３による予測の精度がさらに向上するからである。
【０１０３】
バースト検出モデル１２３１は、入力された画像を処理することにより、神経細胞の活動データに含まれるバーストを検出するように構成されている。バースト検出モデル１２３１は、訓練データセットによって訓練されている。画像変換手段１２１によって対象化合物に対する神経細胞の活動データから変換された画像または分割訓練画像をバースト検出モデル１２３１に入力すると、バースト検出モデル１２３１は、神経細胞の活動データに含まれるバーストを検出する。
【０１０４】
バースト検出モデル１２３１は、例えば、図３に示されるようなニューラルネットワークを訓練して構築したモデルであり、バースト検出モデル１２３１は、学習手段１２４によって訓練される。例えば、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像または分割訓練画像を入力層に入力した場合の出力層の値が、画像中のバースト領域を示す値となるように、各ノードの重み係数が計算され得る。
【０１０５】
例えば、バースト検出モデル１２３１は、図４Ａおよび図４Ｂに示されるラスタープロット画像を用いて訓練される。図４Ａおよび図４Ｂに示されるラスタープロット画像は、発火数の多い順に電極を並び替えた画像である。図４Ａに示されるようなラスタープロット画像を訓練画像として入力層に入力し、図４Ｂに示されるような学習バースト領域をラベル化したデータが出力層の値となるように各ノードの重み係数が計算され得る。ラベル化したデータは、例えば、バーストの開始時刻および終了時刻を示すデータであり得る。このような訓練画像を複数組用いて各ノードの重み係数が計算される。このとき、入力されるラスタープロット画像は、画像分割手段１２２によって分割されたラスタープロット画像であることが好ましくあり得る。入力されるラスタープロット画像の情報量を制限することにより、処理負荷を軽減することができるからである。また、入力されるラスタープロット画像に含まれる特徴（例えば、バースト数）を揃えることができ、処理がより容易になる。
【０１０６】
このようにして訓練されたバースト検出モデル１２３１に、画像変換手段１２１によって対象化合物に対する神経細胞の活動データから変換されたラスタープロット画像または分割されたラスタープロット画像を入力すると、バースト検出モデル１２３１は、例えばバーストの開始時刻および終了時刻を出力することができる。これにより、図４Ｃに示されるように、ラスタープロット画像内のバースト領域を検出することができる。
【０１０７】
例えば、バースト検出モデル１２３１は、図４Ａおよび図４Ｂに示されるラスタープロット画像の代わりにヒストグラムを用いて訓練されるようにしてもよい。すなわち、ヒストグラムを訓練画像として入力層に入力し、ヒストグラムのバースト領域をラベル化したデータが出力層の値となるように各ノードの重み係数が計算されるようにしてもよい。このとき、入力されるヒストグラムは、画像分割手段１２２によって分割されたヒストグラムとすることが好ましくあり得る。入力されるヒストグラムの情報量を制限することにより、処理負荷を軽減することができるからである。また、入力されるヒストグラムに含まれる特徴（例えば、バースト数）を揃えることができ、処理がより容易になる。
【０１０８】
このようにして訓練されたバースト検出モデル１２３１に、画像変換手段１２１によって対象化合物に対する神経細胞の活動データから変換されたヒストグラムまたは分割されたヒストグラムを入力すると、バースト検出モデル１２３１は、例えばバーストの開始時刻および終了時刻を出力することができ、これにより、ヒストグラム内のバースト領域を検出することができる。ただし、ヒストグラムは、ラスタープロット画像が有しているパターン情報を有していないため、ラスタープロット画像に比べて情報量が少ない。従って、ヒストグラムを用いて訓練されたバースト検出モデル１２３１よりも、ラスタープロット画像を用いて訓練されたバースト検出モデル１２３１の方が、概して精度が良い。
【０１０９】
バースト検出モデル１２３１の精度は、ラスタープロット画像、ヒストグラム、波形画像のうちの少なくとも２つの組み合わせを用いてバースト検出モデル１２３１を訓練することによって向上し得る。好ましくは、バースト検出モデル１２３１の精度は、ラスタープロット画像とヒストグラムとの両方を用いてバースト検出モデル１２３１を訓練することによって向上し得る。
【０１１０】
例えば、画像変換手段１２１によって既知化合物に対する神経細胞の活動データから変換されたヒストグラムを周波数解析（例えば、ＦＦＴ等）することによってパワースペクトルを導出する。次いで、そのパワースペクトルから最大ピーク周波数を決定し、最大ピーク周波数から周期を決定する。次いで、既知化合物に対する神経細胞の活動データから変換されたラスタープロット画像を周期に基づいて分割し、分割されたラスタープロット画像を生成する。そして、分割されたラスタープロット画像を訓練画像として入力層に入力し、学習バースト領域をラベル化したデータが出力層の値となるように各ノードの重み係数が計算され得る。
【０１１１】
このようにして訓練されたバースト検出モデル１２３１に、画像変換手段１２１によって対象化合物に対する神経細胞の活動データから変換されたラスタープロット画像または分割されたラスタープロット画像を入力すると、バースト検出モデル１２３１は、例えばバーストの開始時刻および終了時刻を出力することができ、ラスタープロット画像内のバースト領域を検出することができる。このとき、入力される分割されたラスタープロット画像は、上述したようにヒストグラムに基づいて分割された画像であってもよい。ラスタープロット画像およびヒストグラムの両方を用いることで、ラスタープロット画像またはヒストグラムを単独で用いた場合よりも、精度よくバースト領域を検出することができるようになる。
【０１１２】
バースト検出モデル１２３１によって検出されたバーストは、特徴量抽出モデル１２３２に入力される画像を分割するために、画像分割手段１２２によって用いられる。
【０１１３】
図１に示される例では、コンピュータシステム１００の各構成要素がコンピュータシステム１００内に設けられているが、本発明はこれに限定されない。コンピュータシステム１００の各構成要素のいずれかがコンピュータシステム１００の外部に設けられることも可能である。例えば、プロセッサ１２０、メモリ１３０のそれぞれが別々のハードウェア部品で構成されている場合には、各ハードウェア部品が任意のネットワークを介して接続されてもよい。このとき、ネットワークの種類は問わない。各ハードウェア部品は、例えば、ＬＡＮを介して接続されてもよいし、無線接続されてもよいし、有線接続されてもよい。コンピュータシステム１００は、特定のハードウェア構成には限定されない。例えば、プロセッサ１２０をデジタル回路ではなくアナログ回路によって構成することも本発明の範囲内である。コンピュータシステム１００の構成は、その機能を実現できる限りにおいて上述したものに限定されない。
【０１１４】
図２に示される例では、プロセッサ１２０の各構成要素が同一のプロセッサ１２０内に設けられているが、本発明はこれに限定されない。プロセッサ１２０の各構成要素が、複数のプロセッサ部に分散される構成も本発明の範囲内である。
【０１１５】
３．対象化合物の特性を予測するためのコンピュータシステムにおける処理
図５は、対象化合物の特性を予測するためのコンピュータシステム１００における処理の一例を示す。図５に示される例では、対象化合物の特性の予測のための画像認識モデル１２３を構築するための処理５００を説明する。
【０１１６】
コンピュータシステム１００が受信手段１１０を介して、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを受信すると、受信された活動データはプロセッサ１２０に渡される。
【０１１７】
ステップＳ５０１では、プロセッサ１２０が、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを複数の訓練画像に変換する。例えば、プロセッサ１２０の画像変換手段１２１が、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データをラスタープロット画像、ヒストグラム、波形画像のうちの少なくとも１つに変換する。ここで、複数の既知化合物はそれぞれ、少なくとも１つの既知の特性を有しているものとする。
【０１１８】
ステップＳ５０２では、プロセッサ１２０が、複数の訓練画像を含む訓練データセットを学習する。例えば、プロセッサ１２０の学習手段１２４が、複数の訓練画像と、複数の訓練画像に対応する既知化合物の特性との関係を学習する。これは、例えば、図３を参照して上述したように、複数の訓練画像を入力層に入力した場合の出力層の値が、対応する既知化合物の特性を示す値となるように、各ノードの重み係数を計算することによって行われる。
【０１１９】
図６は、ステップＳ５０２でプロセッサ１２０が学習する処理の一例を示す。
【０１２０】
ステップＳ６０１では、プロセッサ１２０の画像分割手段１２２が、複数の訓練画像を分割する。画像分割手段１２２は、例えば、固定値または変動値を有する所定期間の時間窓に基づいて、複数の訓練画像を分割する。所定期間は、分割後の複数の分割訓練画像のそれぞれが一定数のバーストを含むように、複数の訓練画像ごとに設定されるようにすることが好ましくあり得る。これにより、複数の分割訓練画像に含まれるバーストの数が統一され、神経細胞の活動データに存在するサンプル間差を低減することができるからである。サンプル間差は、例えば、異なるベンダーから供給されるサンプル間のみならず、同一のベンダーから供給されるサンプル間にも存在し得る。例えば、同一のベンダーから供給されるサンプルの同一ロット内のサンプル間に差が存在し得、ロット間にも差が存在し得、供給される日の間にも差が存在し得る。また、試験を行う施設間でも差が存在し得、試験を行う実験者間でも差が存在し得る。これらの差を低減することにより、学習の精度が向上し、最終的な画像認識モデル１２３の精度が向上することになる。
【０１２１】
バースト数に基づいた複数の訓練画像の分割は、例えば、バースト検出モデル１２３１を用いて行われることができる。バースト検出モデル１２３１は、バースト領域を識別することが可能なように訓練データを用いて既に訓練されているものとする。例えば、複数の訓練画像をバースト検出モデル１２３１に入力すると、バースト検出モデル１２３１は、複数の訓練画像のそれぞれのバースト領域を識別する。次いで、識別されたバースト領域に基づいて、一定数のバーストが含まれるように、複数の訓練画像のそれぞれに対して時間窓の所定期間を決定する。そして、決定された所定期間の時間窓で、複数の訓練画像のそれぞれを分割する。
【０１２２】
複数の訓練画像が分割されると、ステップＳ６０２では、分割訓練画像が特徴量抽出モデル１２３２に入力され、特徴量抽出モデル１２３２が分割訓練画像を処理することにより、既知化合物の特徴量を抽出する。特徴量抽出モデル１２３２は、上述したように、訓練データセットによって既に訓練されているものとする。特徴量抽出モデル１２３２は、分割訓練画像の複数次元の特徴量を抽出する。例えば、既存の学習済み画像認識モデルＡｌｅｘ  Ｎｅｔであれば、分割訓練画像から４０９６次元の特徴量を抽出する。
【０１２３】
特徴量が抽出されると、ステップＳ６０３では、プロセッサ１２０の学習手段１２４が、特徴量を含む訓練データセットを学習することにより、特性予測モデル１２３３を訓練する。学習手段１２４は、例えば、複数次元の特徴量と、対応する既知化合物の特性との関係を学習する。これは、例えば、上述したように、特徴量を入力層に入力した場合の出力層の値が、対応する既知化合物の特性を示す値となるように、各ノードの重み係数が計算され得る。
【０１２４】
ステップＳ６０３では、学習に用いる特徴量を、既知化合物に特徴的な特徴量に制限するようにしてもよい。例えば、ステップＳ６０２で抽出された４０９６次元の特徴量のうち、１００次元の特徴量が既知化合物に特徴的な特徴量である場合、その１００次元の特徴量のみを学習に用いるようにすることができる。
【０１２５】
既知化合物に特徴的な特徴量に制限した特徴量を用いて、特性予測モデル１２３３を構築するために訓練する場合を例に説明する。簡単のために、ステップＳ６０２において１０次元の特徴量が抽出されるものとして説明する。例えば、既知化合物Ａに特徴的な特徴量が第１〜第３次元の特徴量であり、既知化合物Ｂに特徴的な特徴量が第２、第７次元の特徴量であり、既知化合物Ｃに特徴的な特徴量が第３、第６〜第７次元であることが特定されたとする。このとき、学習に用いられる特徴量は、１０次元の特徴量のうち、第１〜第３、第６〜第７次元の計５次元の特徴量となる。これにより、特性予測モデル１２３３の入力層のノード数を１０から５に減少させることができる。入力層に入力される特徴量は、
既知化合物Ａ＝［１，１，１，０，０］、
既知化合物Ｂ＝［０，１，０，０，１］、
既知化合物Ｃ＝［０，０，１，１，１］
となる（入力層の第１のノードの値が第１次元の特徴量に対応し、入力層の第２のノードの値が第２次元の特徴量に対応し、入力層の第３のノードの値が第３次元の特徴量に対応し、入力層の第４のノードの値が第６次元の特徴量に対応し、入力層の第５のノードの値が第７次元の特徴量に対応する）。
【０１２６】
これにより、学習に用いられる情報量を削減することができ、学習の効率化、処理負荷の軽減、および、過学習の防止につながり得る。
【０１２７】
既知化合物に特徴的な特徴量は、例えば、図７に示す処理によって特定される。
【０１２８】
図７は、既知化合物に特徴的な特徴量を特定するための処理の一例を示す。
【０１２９】
ステップＳ７０１では、第１の神経細胞に対する既知化合物の特徴量を抽出する。第１の神経細胞に対する既知化合物の特徴量は、例えば、既知化合物に対する第１の神経細胞の活動データを取得し、その活動データを変換した画像（または分割画像）から特徴量抽出モデル１２３２を用いて抽出することができる。
【０１３０】
ステップＳ７０２では、第２の神経細胞に対する既知化合物の特徴量を抽出する。第２の神経細胞は、第１の神経細胞とは異なる神経細胞である。第２の神経細胞に対する既知化合物の特徴量は、例えば、既知化合物に対する第２の神経細胞の活動データを取得し、その活動データを変換した画像（または分割画像）から特徴量抽出モデル１２３２を用いて抽出することができる。
【０１３１】
ステップＳ７０３では、ステップＳ７０１で抽出された第１の神経細胞に対する既知化合物の特徴量と、ステップＳ７０２で抽出された第２の神経細胞に対する既知化合物の特徴量とを比較し、既知化合物に特徴的な特徴量を特定する。
【０１３２】
比較は、例えば、ステップＳ７０１で抽出された第１の神経細胞に対する既知化合物の特徴量と、ステップＳ７０２で抽出された第２の神経細胞に対する既知化合物の特徴量との相関を取ることを含む。例えば、図８に示されるように、各特徴量の相関を取ることを含む。このとき、ｙ＝ｘの関係で相関する特徴量のうち、濃度依存的に変化する特徴量を、その既知化合物に特徴的な特徴量として決定することができる。
【０１３３】
図８は、化合物Ａ〜化合物Ｃのそれぞれについての、ステップＳ７０１で抽出された第１の神経細胞に対する特徴量と、ステップＳ７０２で抽出された第２の神経細胞に対する特徴量との相関図の一例である。横軸が第１の神経細胞に対する特徴量の大きさを示し、縦軸が第２の神経細胞に対する特徴量の大きさを示す。
【０１３４】
図８（ａ）は、化合物投与前の第１の神経細胞の活動データからの画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量と、化合物投与前の第２の神経細胞の活動データからの画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量との相関を示す相関図である。図８（ａ）では、化合物Ａ〜化合物Ｃのそれぞれについて、有意な相関は見られない。
【０１３５】
図８（ｂ）は、第１の濃度の化合物投与後の第１の神経細胞の活動データからの画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量と、第１の濃度の化合物投与後の第２の神経細胞の活動データからの画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量との相関を示す相関図である。図８（ｂ）では、化合物Ａ〜化合物Ｃのそれぞれについて、概して、ｙ＝ｘの相関が見られた。
【０１３６】
図８（ｃ）は、第２の濃度の化合物投与後の第１の神経細胞の活動データからの画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量と、第２の濃度の化合物投与後の第２の神経細胞の活動データからの画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量との相関を示す相関図であり、ここで、第２の濃度は、第１の濃度よりも高い。図８（ｃ）でも、化合物Ａ〜化合物Ｃのそれぞれについて、概して、ｙ＝ｘの相関が見られた。ｙ＝ｘの相関を有する特徴量のうち、円で囲まれた特徴量は、第１の濃度の場合（図８（ｂ））よりも高濃度の場合（図８（ｃ））の方が大きさが大きくなっており、濃度依存的に変化する特徴量であるといえる。従って、これらの円で囲まれた特徴量がそれぞれ、化合物Ａ〜化合物Ｃに特徴的な特徴量として特定される。
【０１３７】
図６を再び参照して、ステップＳ６０３では、学習に用いる特徴量を正規化し、正規化した特徴量を学習に用いるようにしてもよい。正規化は、例えば、既知化合物投与前の神経細胞の活動データからの画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量を用いて行われる。例えば、既知化合物投与前の神経細胞の活動データからの画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量で、学習に用いる特徴量の対応する次元を除算することによって正規化される。例えば、既知化合物投与前の神経細胞の活動データからの画像が分割画像である場合には、既知化合物投与前の神経細胞の活動データからの分割画像からのそれぞれの特徴量の平均値を次元毎に算出し、その平均値で学習に用いられる特徴量の対応する次元を除算することによって正規化される。正規化は、例えば、ビヒクルの特徴量で学習に用いる特徴量の対応する次元を除算することによって行われてもよい。正規化することによって、特徴量の変化が顕著になり、学習の精度が向上する。また、細胞の発火数にかかわらず顕著な変化を見て取ることができるようになるため、サンプル間差を低減することにもつながる。
【０１３８】
図５に示される処理５００では、神経細胞に投与される既知化合物の濃度を考慮しなかったが、既知化合物の学習最適濃度を特定したうえで処理５００を行うことが好ましくあり得る。なぜなら、最終的な画像認識モデル１２３による予測の精度が格段に向上するからである。
【０１３９】
既知化合物の学習最適濃度は、例えば、複数の濃度のそれぞれで取得した神経細胞の活動データに対して、上述したステップＳ５０１、ステップＳ５０２（ステップＳ６０１、ステップＳ６０２、ステップＳ６０３）と同様の処理を行うことにより複数の濃度特有特性予測モデルを構築し、各濃度特有特性予測モデルの予測精度を比較することによって決定され得る。複数の濃度特有予測モデルの各々は、上述した特性予測モデル１２３３と同様に、既知化合物に対する神経細胞の活動データからの画像（または分割画像）を入力されると、その既知化合物の特性を予測して出力することができる。各濃度特有特性予測モデルに対して、入力した画像数に対する正解数の割合に基づいて予測精度を決定し、予測精度が最も高い濃度特有特性予測モデルを特定する。これにより、特定された濃度特有特性予測モデルが対象とする濃度を、その既知化合物の学習最適濃度として特定することができる。
【０１４０】
特定された学習最適濃度で投与された既知化合物に対する神経細胞の活動データを用いて、処理５００を行うことにより、学習最適濃度のデータで訓練された画像認識モデル１２３を構築することができ、予測精度は、他の濃度のデータで訓練された画像認識モデル１２３または濃度を考慮せずに訓練された画像認識モデル１２３に比べて、向上する。
【０１４１】
このようにして構築された対象化合物の特性の予測のための画像認識モデル１２３は、後述する対象化合物の特性を予測するための処理において利用され得る。
【０１４２】
図９は、対象化合物の特性を予測するためのコンピュータシステム１００における処理の一例を示す。図９に示される例では、対象化合物の特性を予測するための処理９００を説明する。
【０１４３】
ステップＳ９０１では、コンピュータシステム１００が受信手段１１０を介して、対象既知化合物に対する神経細胞の活動データを受信する。受信された活動データは、プロセッサ１２０に渡される。
【０１４４】
ステップＳ９０２では、プロセッサ１２０が、受信された活動データを画像に変換する。例えば、プロセッサ１２０の画像変換手段１２１が、受信された活動データをラスタープロット画像、ヒストグラム、波形画像のうちの少なくとも１つに変換する。
【０１４５】
ステップＳ９０３では、プロセッサ１２０が、変換された画像を画像認識モデル１２３に入力する。画像認識モデルは、図５を参照して上述した処理５００によって訓練されている。
【０１４６】
ステップＳ９０４では、プロセッサ１２０が、画像認識モデル１２３において画像を処理し、対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する。このようにして、対象化合物の少なくとも１つの特性を予測することができる。
【０１４７】
図１０は、ステップＳ９０４でプロセッサ１２０が対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する処理の一例を示す。
【０１４８】
ステップＳ１００１では、プロセッサ１２０の画像分割手段１２２が、画像を分割する。画像分割手段１２２は、例えば、固定値または変動値を有する所定期間の時間窓に基づいて、画像を分割する。所定期間は、分割後の画像が一定数のバーストを含むように、画像ごとに設定されるようにすることが好ましくあり得る。これにより、画像に含まれるバーストの数が統一され、神経細胞の活動データに存在するサンプル間差を低減することができるからである。サンプル間差は、例えば、異なるベンダーから供給されるサンプル間のみならず、同一のベンダーから供給されるサンプル間にも存在し得る。例えば、同一のベンダーから供給されるサンプルの同一ロット内のサンプル間に差が存在し得、ロット間にも差が存在し得、供給される日の間にも差が存在し得る。また、試験を行う施設間でも差が存在し得、試験を行う実験者間でも差が存在し得る。これらの差を低減することにより、特性の予測精度が向上することになる。
【０１４９】
バースト数に基づいた画像の分割は、例えば、バースト検出モデル１２３１を用いることによって達成され得る。バースト検出モデル１２３１は、バースト領域を識別することが可能なように訓練データを用いて既に訓練されているものとする。例えば、画像をバースト検出モデル１２３１に入力すると、バースト検出モデル１２３１は、画像のバースト領域を識別する。次いで、識別されたバースト領域に基づいて、一定数のバーストが含まれるように、時間窓の所定期間を決定する。そして、決定された所定期間の時間窓で、画像を分割する。
【０１５０】
バースト検出モデル１２３１に入力される画像は、分割された画像であることが好ましくあり得る。処理で用いられるデータの情報量を制限することにより、処理負荷を軽減することができるからである。分割された画像（ここでは、ラスタープロット画像）は、例えば以下の処理によって生成される。第一に、画像変換手段１２１によって対象化合物に対する神経細胞の活動データから変換されたヒストグラムを周波数解析（例えば、ＦＦＴ解析等）することによってパワースペクトルを導出する。次いで、そのパワースペクトルから最大ピーク周波数を決定し、最大ピーク周波数から周期を決定する。そして、周期に基づいて対象化合物に対する神経細胞の活動データから変換されたラスタープロット画像を分割し、分割されたラスタープロット画像を生成する。
【０１５１】
画像が分割され、分割された画像が特徴量抽出モデル１２３２に入力されると、ステップＳ１００２では、特徴量抽出モデル１２３２が、画像を処理することにより、対象化合物の特徴量を抽出する。特徴量抽出モデル１２３２は、上述したように、訓練データセットによって既に訓練されているものとする。特徴量抽出モデル１２３２は、画像の複数次元の特徴量を抽出する。例えば、既存の学習済み画像認識モデルＡｌｅｘ  Ｎｅｔであれば、画像から４０９６次元の特徴量を抽出する。
【０１５２】
特徴量が抽出されると、ステップＳ１００３では、特性予測モデル１２３３が、特徴量を処理することにより、対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する。ここで、特性予測モデル１２３３は、上述したように、特徴量から少なくとも１つの特性を出力することが可能なように訓練データを用いて既に訓練されているものとする。
【０１５３】
ステップＳ１００３では、特性予測モデル１２３３に入力される特徴量を、特定の神経細胞から得られたものに制限するようにしてもよい。例えば、複数の神経細胞から活動データを取得したとき、ステップＳ１００２で抽出された、複数の神経細胞のそれぞれの特徴量のうち、特定の神経細胞からの特徴量を省いて特性予測モデル１２３３に入力するようにすることができる。これにより、特異な神経細胞を除外することができ、サンプル間差を低減し、最終的な予測精度を向上させることができる。
【０１５４】
除外されるべき特異な神経細胞は、例えば、複数の神経細胞の特徴量のそれぞれの相関に基づいて決定され得る。
【０１５５】
例えば、活動データを取得した複数の神経細胞のそれぞれの特徴量に対して、他のすべての神経細胞の特徴量との相関を取る。次いで、複数の神経細胞のそれぞれについて、他の神経細胞とのＲ２値の平均を算出する。そして、他の神経細胞とのＲ２値の平均が低い神経細胞を外れ値として検出し、その神経細胞を除外されるべき特異な神経細胞として決定する。
【０１５６】
例えば、３つの神経細胞から特徴量を取得した場合を例に説明する。第１の神経細胞の特徴量と第２の神経細胞の特徴量との相関を取ったとき、Ｒ２＝０．７２７７であり、第２の神経細胞の特徴量と第３の神経細胞の特徴量との相関を取ったとき、Ｒ２＝０．３０７１であり、第３の神経細胞の特徴量と第１の神経細胞の特徴量との相関を取ったとき、Ｒ２＝０．３９５４であった場合、他の神経細胞とのＲ２値の平均は、第１の神経細胞が０．５４０となり、第２の神経細胞が０．６５２となり、第３の神経細胞が０．３５１となる。第３の神経細胞のＲ２値が最小となるため、第３の神経細胞を除外されるべき特異な神経細胞として決定することができる。ステップＳ１００３では、第３の神経細胞からの特徴量を除いた特徴量が特性予測モデル１２３３に入力される。
【０１５７】
上述した例では、Ｒ２値の平均が最小となる神経細胞を除外することを説明したが、Ｒ２値の平均が小さい複数の神経細胞を除外するようにしてもよい。あるいは、Ｒ２値平均の代わりに、他の値を用いるようにしてもよい。
【０１５８】
ステップＳ１００３では、ステップＳ１００２で抽出された特徴量を正規化し、正規化した特徴量を特性予測モデル１２３３に入力するようにしてもよい。正規化は、例えば、対象化合物投与前の神経細胞の活動データからの画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量を用いて行われる。例えば、対象化合物投与前の神経細胞の活動データからの画像から特徴量抽出モデル１２３２によって抽出された特徴量で、ステップＳ１００２で抽出された特徴量を除算することによって正規化される。例えば、既知化合物投与前の神経細胞の活動データからの画像が分割画像である場合には、既知化合物投与前の神経細胞の活動データからの分割画像からのそれぞれの特徴量の平均値を次元毎に算出し、その平均値で、ステップＳ１００２で抽出された特徴量の対応する次元を除算することによって正規化される。特徴量を正規化することによって、特徴量の変化が顕著になり、予測精度が向上する。また、細胞の発火数にかかわらず顕著な変化を見て取ることができるようになるため、サンプル間差を低減することにもつながる。
【０１５９】
ステップＳ１００３では、第１の特性および第２の特性を含む複数の特性を出力するようにしてもよい。このとき、第２の特性は、第１の特性に関連付けられていることが好ましくあり得る。これにより、対象化合物の特性を段階的に予測することが可能になり、最終的な予測精度が向上するからである。
【０１６０】
例えば、第１の特性が毒性に関するものであり、第１の特性として「毒性有り」が出力された場合、第２の特性は「毒性有り」の化合物における作用機序に関するものであり得。これにより、単に毒性の有無を予測するのみならず、作用機序の違いによる毒性の違いまで高精度に予測することが可能になる。例えば、第１の特性として「毒性無し」が出力された場合、第２の特性は「毒性無し」の化合物における作用機序に関するものであり得る。これにより、毒性のない安全化合物の作用機序の違いまで高精度に予測することが可能になる。
【０１６１】
対象化合物の特性を段階的に予測することは、単一の特性予測モデルによって行われるようにしてもよいが、複数の特性予測モデルによって行われるようにすることが好ましくあり得る。複数の特性予測モデルは、それぞれ異なる特性を予測することができるように構築される。それぞれ予測対象の特性が異なる複数の特性予測モデルを構築することにより、学習のための処理負担を軽減することができる。また、複数の特性予測モデルを用いて段階的に予測することにより、漠然とした特性から具体的な特性まで高精度に予測することが可能になる。
【０１６２】
例えば、毒性を予測する第１の特性予測モデルを構築し、毒性を有する化合物の作用機序を予測する第２の特性予測モデルを構築し、毒性を有しない化合物の作用機序を予測する第３の特性予測モデルを構築しておくと、第１の特性予測モデルを用いて毒性を予測し、毒性有りと予測された場合に第２の特性予測モデルを用いて作用機序を予測し、毒性無しと予測された場合に第３の特性予測モデルを用いて作用機序を予測することができる。
【０１６３】
上述した例では、特定の順序で処理が行われることを説明したが、各処理の順序は説明されたものに限定されず、論理的に可能な任意の順序で行われることに留意されたい。
【０１６４】
図５、図６、図７、図９、図１０を参照して上述した例では、図５、図６、図７、図９、図１０に示される各ステップの処理は、プロセッサ１２０およびメモリ１３０に格納されたプログラムによって実現することが説明されたが、本発明はこれに限定されない。図５、図６、図７、図９、図１０に示される各ステップの処理のうちの少なくとも１つは、制御回路などのハードウェア構成によって実現されてもよい。
【実施例】
【０１６５】
一実施例において、４つの痙攣陽性薬剤（４−ＡＰ、Ｃｈｌｏｒｐｒｏｍａｚｉｎｅ、Ｇａｂａｚｉｎｅ、Ｐｉｌｏｃａｒｐｉｎｅ）と２つの痙攣陰性薬剤（Ａｃｅｔａｍｉｎｏｐｈｅｎ、ＤＭＳＯ）のそれぞれを、神経細胞に投与した際の活動データをＭＥＡを用いて取得した。ここでは、神経細胞として、ＡｘｏｌＢｉｏｓｃｉｅｎｃｅ社のＨｕｍａｎ  ｉＰＳＣ−ｄｅｒｉｖｅｄ  ｎｅｕｒａｌ  ｓｔｅｍ  ｃｅｌｌｓ（ａｘ００１９）を用い、ＭＥＡとして、アルファメッドサイエンティフィック社のＭＥＡ  ２４ｗｅｌｌ  Ｐｌａｔｅ−ｃｏｍｆｏｒｔを用い、その計測装置として、アルファメッドサイエンティフィック社のＭＥＤ６４−Ｐｒｅｓｔｏ（ＭＥＤ−Ａ３８４ｉＮ）を用いた。活動データは、複数の濃度のそれぞれにおいて取得された。４−ＡＰ、Ｇａｂａｚｉｎｅは、ビヒクルのみ、約０．３μＭ、約１μＭ、約３μＭ、約１０μＭ、約３０μＭの濃度であり、Ｃｈｌｏｒｐｒｏｍａｚｉｎｅは、ビヒクルのみ、約０．１μＭ、約０．３μＭ、約１μＭ、約３μＭ、約１０μＭの濃度であり、Ｐｉｌｏｃａｒｐｉｎｅ、Ａｃｅｔａｍｉｎｏｐｈｅｎは、ビヒクルのみ、約０．３μＭ、約１μＭ、約３μＭ、約１０μＭ、約３０μＭ、約１００μＭの濃度であり、ＤＭＳＯは、約０．１％、約０．２％、約０．３％、約０．４％、約０．５％の濃度である。取得されたデータを本発明のコンピュータシステムに投入し、取得されたデータから変換されたラスタープロット画像と、対応する薬剤の毒性（痙攣陽性または痙攣陰性）とを用いて画像認識モデルを訓練した。ここでは、バースト検出モデルと、特徴量抽出モデルと、特性予測モデルとを備えている画像認識モデルを用いた。バースト検出モデルによって検出されたバーストに基づいて、１つの分割画像中に含まれるバースト数が４であるようにラスタープロット画像を分割し特徴量抽出モデルに入力した。特徴量抽出モデルには既存の学習済み画像認識モデルであるＡｌｅｘ  Ｎｅｔを利用した。特徴量抽出モデルによって抽出された４０９６次元の特徴量をビヒクルの特徴量で正規化した特徴量を特性予測モデルに入力した。特性予測モデルは、４０９６ユニットの入力層と４層の隠れ層、２層の出力層で構成されており、毒性（痙攣陽性または痙攣陰性）を予測可能なように訓練された。
【０１６６】
画像認識モデルの訓練後、未学習のデータを本発明のコンピュータシステムに投入した場合に、痙攣陽性または痙攣陰性のどちらを予測するかを実験した。４−ＡＰでは５回試行し、Ｃｈｌｏｒｐｒｏｍａｚｉｎｅ、Ｇａｂａｚｉｎｅ、Ｐｉｌｏｃａｒｐｉｎｅ、Ａｃｅｔａｍｉｎｏｐｈｅｎ、ＤＭＳＯでは、４回試行した。
【０１６７】
図１１は、本実施例における薬剤の特性の予測結果を示す図である。各グラフは、対応する薬剤による未学習データを投与した場合の薬剤の特性の予測結果を示す。白色のグラフが、痙攣陽性の特性を予測した割合の平均を示し、灰色のグラフが、痙攣陰性の特性を予測した割合の平均を示す。それぞれの薬剤において最も高い予測精度は、４−ＡＰ：１００％、Ｃｈｌｏｒｐｒｏｍａｚｉｎｅ：９７．５％、Ａｃｅｔａｍｉｎｏｐｈｅｎ：１００％、Ｇａｂａｚｉｎｅ：８７．９％、Ｐｉｌｏｃａｒｐｉｎｅ：９９．９、ＤＭＳＯ：１００％であり、平均すると約９８．０％の予測精度を達成した。
【０１６８】
別の実施例において、異なる作用機序をもつ４つの痙攣陽性薬剤（４−ＡＰ、Ｃｈｌｏｒｐｒｏｍａｚｉｎｅ、Ｇａｂａｚｉｎｅ、Ｐｉｌｏｃａｒｐｉｎｅ）のそれぞれを、神経細胞に投与した際の活動データをＭＥＡを用いて取得した。ここでは、神経細胞として、ＡｘｏｌＢｉｏｓｃｉｅｎｃｅ社のＨｕｍａｎ  ｉＰＳＣ−ｄｅｒｉｖｅｄ  ｎｅｕｒａｌ  ｓｔｅｍ  ｃｅｌｌｓ（ａｘ００１９）を用い、ＭＥＡとして、アルファメッドサイエンティフィック社のＭＥＡ  ２４ｗｅｌｌ  Ｐｌａｔｅ−ｃｏｍｆｏｒｔを用い、その計測装置として、アルファメッドサイエンティフィック社のＭＥＤ６４−Ｐｒｅｓｔｏ（ＭＥＤ−Ａ３８４ｉＮ）を用いた。４−ＡＰは、Ｋ＋ｃｈａｎｎｅｌ  ｂｌｏｃｋｅｒの作用機序を有し、Ｃｈｌｏｒｐｒｏｍａｚｉｎｅは、Ｄ２  ｄｏｐａｍｉｎｅ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ａｎｔａｇｏｎｉｓｔの作用機序を有し、Ｇａｂａｚｉｎｅは、ＧＡＢＡＡ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ａｎｔａｇｏｎｉｓｔの作用機序を有し、Ｐｉｌｏｃａｒｐｉｎｅは、Ｍｕｓｃａｒｉｎｅ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ａｎｔａｇｏｎｉｓｔの作用機序を有する。取得されたデータを本発明のコンピュータシステムに投入し、取得されたデータから変換されたラスタープロット画像と、対応する薬剤の作用機序とを用いて画像認識モデルを訓練した。ここでは、バースト検出モデルと、特徴量抽出モデルと、特性予測モデルとを備えている画像認識モデルを用いた。バースト検出モデルによって検出されたバーストに基づいて、１つの分割画像中に含まれるバースト数が４であるようにラスタープロット画像を分割し特徴量抽出モデルに入力した。特徴量抽出モデルには既存の学習済み画像認識モデルであるＡｌｅｘ  Ｎｅｔを利用した。特徴量抽出モデルによって抽出された４０９６次元の特徴量をビヒクルの特徴量で正規化した特徴量を特性予測モデルに入力した。特性予測モデルは、４０９６ユニットの入力層と５層の隠れ層、４層の出力層で構成されており、薬剤の作用機序を予測可能なように訓練された。
【０１６９】
画像認識モデルの訓練後、未学習のデータを本発明のコンピュータシステムに投入した場合にどの作用機序を予測するかを実験した。
【０１７０】
図１２は、本実施例における作用機序の予測結果を示す図である。各グラフは、対応する薬剤による未学習データを投与した場合の薬剤の作用機序の予測結果を示す。白色のグラフが、４−ＡＰの作用機序（Ｋ＋ｃｈａｎｎｅｌ  ｂｌｏｃｋｅｒ）であると予測した割合の平均を示し、黒色のグラフが、Ｃｈｌｏｒｐｒｏｍａｚｉｎｅの作用機序（Ｄ２  ｄｏｐａｍｉｎｅ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ａｎｔａｇｏｎｉｓｔ）であると予測した割合の平均を示し、薄灰色のグラフが、Ｇａｂａｚｉｎｅの作用機序（ＧＡＢＡＡ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ａｎｔａｇｏｎｉｓｔ）であると予測した割合の平均を示し、濃灰色のグラフが、Ｐｉｌｏｃａｒｐｉｎｅの作用機序（Ｍｕｓｃａｒｉｎｅ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ａｎｔａｇｏｎｉｓｔ）であると予測した割合の平均を示す。それぞれの薬剤において高精度で作用機序を予測することができており、（４−ＡＰ：１００％、Ｃｈｌｏｒｐｒｏｍａｚｉｎｅ：９６．４％、Ｇａｂａｚｉｎｅ：９７．０％、Ｐｉｌｏｃａｒｐｉｎｅ：１００％）、平均すると約９８．４％の予測精度を達成した。
【０１７１】
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。
【産業上の利用可能性】
【０１７２】
本発明は、非臨床試験において対象化合物の未知の特性を予測する方法等を提供するものとして有用である。
【符号の説明】
【０１７３】
１００  コンピュータシステム
１１０  受信手段
１２０  プロセッサ
１３０  メモリ
１４０  出力手段
２００  データベース部
【図１】
2020052865.tif 000003
【図２】
2020052865.tif 000004
【図３】
2020052865.tif 000005
【図４Ａ】
2020052865.tif 000006
【図４Ｂ】
2020052865.tif 000007
【図４Ｃ】
2020052865.tif 000008
【図５】
2020052865.tif 000009
【図６】
2020052865.tif 000010
【図７】
2020052865.tif 000011
【図８】
2020052865.tif 000012
【図９】
2020052865.tif 000013
【図１０】
2020052865.tif 000014
【図１１】
2020052865.tif 000015
【図１２】
2020052865.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】平成31年3月26日(2019.3.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象化合物の特性の予測方法であって、
（１）前記対象化合物に対する神経細胞の活動データを受信する工程と、
（２）前記活動データを画像に変換する工程と、
（３）前記画像を、訓練データセットによって訓練された画像認識モデルに入力する工程であって、前記訓練データセットは、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像を含み、前記訓練データセットは、前記訓練画像を時間窓で分割した分割訓練画像を含み、前記時間窓が、前記分割訓練画像が定数のバーストを含むように、前記複数の訓練画像ごとに設定されている、工程と、
（４）前記画像認識モデルにおいて前記画像を処理し、前記対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する工程と
を包含する、方法。
【請求項２】
前記神経細胞の活動データが、微小電極アレイ、Ｃａ２＋イメージング法、膜電位イメージング法のうちの１つを用いて得られたものである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記画像および訓練画像が、前記活動データのラスタープロット画像、前記活動データのヒストグラム、および、前記活動データの波形画像のうちの１つである、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記バーストの検出が、前記神経細胞に対して微小電極アレイを用いて検出された複数の活動データを複数のラスタープロット画像に変換し、プロット数に応じて前記ラスタープロット画像を整列し、整列された複数のラスタープロット画像においてバーストを検出することによって行われる、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記画像認識モデルは、訓練データセットによって訓練された特性予測モデルと、訓練データセットによって訓練された特徴量抽出モデルとを含み、
前記工程（４）は、
前記特徴量抽出モデルにおいて前記画像を処理し、前記対象化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記特性予測モデルにおいて前記抽出された特徴量を処理し、前記対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する工程と
を包含する、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記特性予測モデルのための訓練データセットは、前記既知化合物の特徴量を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記特性予測モデルのための訓練データセットは、
前記既知化合物の学習最適濃度を特定する工程と、
前記学習最適濃度の既知化合物に対する神経細胞の活動データを画像に変換する工程と、
前記特徴量抽出モデルにおいて前記画像を処理し、前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と
によって作製されたものである、請求項５〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記特性予測モデルのための訓練データセットは、前記既知化合物投与前の前記神経細胞の活動データから得られた特徴量によって、前記既知化合物に対する前記神経細胞の活動データから得られた特徴量を正規化したものである、請求項５〜７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記画像認識モデルは、訓練データセットによって訓練されたバースト検出モデルをさらに含み、
前記工程（４）は、
前記バースト検出モデルにおいて前記画像を処理し、バーストを検出する工程と、
前記検出されたバーストに基づいて前記画像を分割し、前記特徴量抽出モデルにおいて前記分割された画像を処理し、前記対象化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記特性予測モデルにおいて前記抽出された特徴量を処理し、前記対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する工程と
を包含する、請求項５〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記バースト検出モデルに入力される画像は、
前記対象化合物に対する神経細胞の活動データを周波数解析することにより、周期を決定する工程と、
前記周期に基づいて前記画像を分割する工程と
によって作製されたものである、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記活動データの周波数解析は、前記活動データから得られたヒストグラムのＦＦＴ解析を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記特性予測モデルのための訓練データセットは、
前記既知化合物に対する第１の神経細胞サンプルの活動データを変換した複数の画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理することによって、前記第１の神経細胞サンプルに対する前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記既知化合物に対する第２の神経細胞サンプルの活動データを変換した複数の画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理することによって、前記第２の神経細胞サンプルに対する前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記第１の神経細胞サンプルに対する前記既知化合物の特徴量と前記第２の神経細胞サンプルに対する前記既知化合物の特徴量とを比較し、前記既知化合物に特徴的な特徴量を特定する工程と
によって作製されたものである、請求項５〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
前記工程（４）は、
前記対象化合物に対する複数の神経細胞サンプルの活動データを変換した複数の画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理し、前記複数の神経細胞サンプルの各々に対する前記対象化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記複数の神経細胞サンプルの各々に対する前記対象化合物の特徴量の相関関係から、前記特性予測モデルに入力する特徴量を特定する工程と
をさらに包含する、請求項５〜１２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
前記工程（４）は、
前記画像認識モデルにおいて前記画像を処理し、前記対象化合物の第１の特性および第２の特性を含む複数の特性を出力する工程
を包含し、前記第２の特性は、前記第１の特性に関連付けられている、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記画像認識モデルは、訓練データセットによって訓練された複数の特性予測モデルを含み、
前記工程（４）は、
第１の特性予測モデルを用いて前記対象化合物の第１の特性を出力する工程と、
複数の特性予測モデルのうち、前記第１の特性に関連付けられた前記第２の特性を予測することが可能な第２の特性予測モデルを決定する工程と、
前記第２の特性予測モデルを用いて前記対象化合物の第２の特性を出力する工程と
を包含する、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
対象化合物の特性の予測のための画像認識モデルの構築方法であって、
（１）複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを、複数の訓練画像に変換する工程と、
（２）前記複数の訓練画像を、それぞれ時間窓で分割して複数の分割訓練画像とする工程であって、前記時間窓が、前記分割訓練画像が定数のバーストを含むように、前記複数の訓練画像ごとに設定される、工程と、
（３）前記複数の分割訓練画像を含む訓練データセットを学習する工程と
を包含する、方法。
【請求項１７】
前記神経細胞の活動データが、微小電極アレイ、Ｃａ２＋イメージング法、膜電位イメージング法のうちの１つを用いて得られたものである、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記画像および訓練画像が、前記活動データのラスタープロット画像、前記活動データのヒストグラム、および、前記活動データの波形画像のうちの１つである、請求項１６または１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記バーストの検出を、前記神経細胞に対して微小電極アレイを用いて検出された複数の活動データを複数のラスタープロット画像に変換し、プロット数に応じて前記ラスタープロット画像を整列し、整列された複数のラスタープロット画像においてバーストを検出することによって行う、請求項１６〜１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
前記画像認識モデルは、前記対象化合物の特性の予測を出力する特性予測モデルと、前記神経細胞の活動データの特徴量を抽出する特徴量抽出モデルとを含む、請求項１６〜１９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
前記工程（３）は、
前記特徴量抽出モデルにおいて前記複数の分割訓練画像を処理し、前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記抽出された特徴量を含む訓練データセットを学習することにより、前記特性予測モデルを訓練する工程と
を包含する、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記既知化合物の学習最適濃度を特定する工程、および
前記学習最適濃度の既知化合物に対する神経細胞の活動データを複数の訓練画像に変換する工程
をさらに包含する、請求項２０〜２１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２３】
前記既知化合物投与前の前記神経細胞の活動データから得られた特徴量によって、前記既知化合物に対する前記神経細胞の活動データの特徴量から得られた正規化し、前記正規化した特徴量を含む訓練データセットを学習することにより、前記特性予測モデルを訓練する工程をさらに包含する、請求項２０〜２２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２４】
前記既知化合物に対する第１の神経細胞の活動データを変換した複数の画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理することによって、前記第１の神経細胞に対する前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記既知化合物に対する第２の神経細胞の活動データを変換した複数の画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理することによって、前記第２の神経細胞に対する前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記第１の神経細胞に対する前記既知化合物の特徴量と前記第２の神経細胞に対する前記既知化合物の特徴量とを比較し、前記既知化合物に特徴的な特徴量を特定する工程と、
前記特定された特徴量を含む訓練データセットを学習することにより、前記特性予測モデルを訓練する工程と
をさらに包含する、請求項２０〜２３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２５】
前記神経細胞は神経幹細胞である、請求項１〜２４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２６】
前記神経幹細胞はｉＰＳ細胞である、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記少なくとも１つの特性が、前記化合物の薬効、毒性、作用機序の１つまたは複数を含む、請求項１〜２６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２８】
対象化合物の特性の予測を行うためのプログラムであって、前記プログラムは、プロセッサを備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記プログラムは、
（１）前記対象化合物に対する神経細胞の活動データを受信する工程と、
（２）前記活動データを画像に変換する工程と、
（３）前記画像を、訓練データセットによって訓練された画像認識モデルに入力する工程であって、前記訓練データセットは、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像を含み、前記訓練データセットは、前記訓練画像を時間窓で分割した分割訓練画像を含み、前記時間窓が、前記分割訓練画像が定数のバーストを含むように、前記複数の訓練画像ごとに設定されている、工程と、
（４）前記画像認識モデルにおいて前記画像を処理し、前記対象化合物の少なくとも１つ特性を出力する工程と
を包含する処理を前記プロセッサに実行させる、プログラム。
【請求項２９】
対象化合物の特性の予測を行うためのコンピュータシステムであって、前記コンピュータシステムは、
前記対象化合物に対する神経細胞の活動データを受信する手段と、
前記活動データを画像に変換する手段と、
訓練データセットによって訓練された画像認識モデルであって、前記訓練データセットは、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像を含み、前記訓練データセットは、前記訓練画像を時間窓で分割した分割訓練画像を含み、前記時間窓が、前記分割訓練画像が定数のバーストを含むように、前記複数の訓練画像ごとに設定されている、画像認識モデルと、
前記対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する手段と
を備えている、コンピュータシステム。
【請求項３０】
対象化合物の特性の予測のための画像認識モデルを構築するためのプログラムであって、前記プログラムは、プロセッサを備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記プログラムは、
複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを、複数の訓練画像に変換する工程と、
前記複数の訓練画像を、それぞれ時間窓で分割して複数の分割訓練画像とする工程であって、前記時間窓が、前記分割訓練画像が定数のバーストを含むように、前記複数の訓練画像ごとに設定されている、工程と、
前記複数の分割訓練画像を学習する工程と
を包含する処理を前記プロセッサに実行させる、プログラム。
【請求項３１】
対象化合物の特性の予測のための画像認識モデルを構築するためのコンピュータシステムであって、前記コンピュータシステムは、
複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを、複数の訓練画像に変換する手段と、
前記複数の訓練画像を、それぞれ時間窓で分割して複数の分割訓練画像とする手段であって、前記時間窓が、前記分割訓練画像が定数のバーストを含むように、前記複数の訓練画像ごとに設定されている、手段と、
前記複数の分割訓練画像を学習する手段と
を備えている、コンピュータシステム。
【手続補正書】
【提出日】令和1年5月29日(2019.5.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象化合物の少なくとも１つの特性の予測方法であって、
（１）前記対象化合物に対する神経細胞の活動データを受信する工程と、
（２）前記活動データを画像に変換する工程と、
（３）前記画像を、訓練データセットによって訓練された画像認識モデルに入力する工程であって、前記訓練データセットは、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像を含み、前記訓練データセットは、前記訓練画像を時間窓で分割した分割訓練画像を含み、前記時間窓が、前記分割訓練画像が定数のバーストを含むように、前記複数の訓練画像ごとに設定されている、工程と、
（４）前記画像認識モデルにおいて前記画像を処理し、前記対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する工程と
を包含する、方法。
【請求項２】
前記神経細胞の活動データが、微小電極アレイ、Ｃａ２＋イメージング法、膜電位イメージング法のうちの１つを用いて得られたものである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記画像および訓練画像が、前記活動データのラスタープロット画像、前記活動データのヒストグラム、および、前記活動データの波形画像のうちの１つである、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記バーストの検出が、前記神経細胞に対して微小電極アレイを用いて検出された複数の活動データを複数のラスタープロット画像に変換し、プロット数に応じて前記ラスタープロット画像を整列し、整列された複数のラスタープロット画像においてバーストを検出することによって行われる、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記画像認識モデルは、訓練データセットによって訓練された特性予測モデルと、訓練データセットによって訓練された特徴量抽出モデルとを含み、
前記工程（４）は、
前記特徴量抽出モデルにおいて前記画像を処理し、前記対象化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記特性予測モデルにおいて前記抽出された特徴量を処理し、前記対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する工程と
を包含する、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記特性予測モデルのための訓練データセットは、前記既知化合物の特徴量を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記特性予測モデルのための訓練データセットは、
前記既知化合物の学習最適濃度を特定する工程と、
前記学習最適濃度の既知化合物に対する神経細胞の活動データを画像に変換する工程と、
前記特徴量抽出モデルにおいて前記画像を処理し、前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と
によって作製されたものである、請求項５〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記特性予測モデルのための訓練データセットは、前記既知化合物投与前の前記神経細胞の活動データから得られた特徴量によって、前記既知化合物に対する前記神経細胞の活動データから得られた特徴量を正規化したものである、請求項５〜７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記画像認識モデルは、訓練データセットによって訓練されたバースト検出モデルをさらに含み、
前記工程（４）は、
前記バースト検出モデルにおいて前記画像を処理し、バーストを検出する工程と、
前記検出されたバーストに基づいて前記画像を分割し、前記特徴量抽出モデルにおいて前記分割された画像を処理し、前記対象化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記特性予測モデルにおいて前記抽出された特徴量を処理し、前記対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する工程と
を包含する、請求項５〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記バースト検出モデルに入力される画像は、
前記対象化合物に対する神経細胞の活動データを周波数解析することにより、周期を決定する工程と、
前記周期に基づいて前記画像を分割する工程と
によって作製されたものである、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記活動データの周波数解析は、前記活動データから得られたヒストグラムのＦＦＴ解析を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記特性予測モデルのための訓練データセットは、
前記既知化合物に対する第１の神経細胞サンプルの活動データを変換した複数の画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理することによって、前記第１の神経細胞サンプルに対する前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記既知化合物に対する第２の神経細胞サンプルの活動データを変換した複数の画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理することによって、前記第２の神経細胞サンプルに対する前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記第１の神経細胞サンプルに対する前記既知化合物の特徴量と前記第２の神経細胞サンプルに対する前記既知化合物の特徴量とを比較し、前記既知化合物に特徴的な特徴量を特定する工程と
によって作製されたものである、請求項５〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
前記工程（４）は、
前記対象化合物に対する複数の神経細胞サンプルの活動データを変換した複数の画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理し、前記複数の神経細胞サンプルの各々に対する前記対象化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記複数の神経細胞サンプルの各々に対する前記対象化合物の特徴量の相関関係から、前記特性予測モデルに入力する特徴量を特定する工程と
をさらに包含する、請求項５〜１２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
前記工程（４）は、
前記画像認識モデルにおいて前記画像を処理し、前記対象化合物の第１の特性および第２の特性を含む複数の特性を出力する工程
を包含し、前記第２の特性は、前記第１の特性に関連付けられている、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記画像認識モデルは、訓練データセットによって訓練された複数の特性予測モデルを含み、
前記工程（４）は、
第１の特性予測モデルを用いて前記対象化合物の第１の特性を出力する工程と、
複数の特性予測モデルのうち、前記第１の特性に関連付けられた前記第２の特性を予測することが可能な第２の特性予測モデルを決定する工程と、
前記第２の特性予測モデルを用いて前記対象化合物の第２の特性を出力する工程と
を包含する、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
対象化合物の少なくとも１つの特性の予測のための画像認識モデルの構築方法であって、
（１）複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを、複数の訓練画像に変換する工程と、
（２）前記複数の訓練画像を、それぞれ時間窓で分割して複数の分割訓練画像とする工程であって、前記時間窓が、前記分割訓練画像が定数のバーストを含むように、前記複数の訓練画像ごとに設定される、工程と、
（３）前記複数の分割訓練画像を含む訓練データセットを学習する工程と
を包含する、方法。
【請求項１７】
前記神経細胞の活動データが、微小電極アレイ、Ｃａ２＋イメージング法、膜電位イメージング法のうちの１つを用いて得られたものである、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記訓練画像が、前記活動データのラスタープロット画像、前記活動データのヒストグラム、および、前記活動データの波形画像のうちの１つである、請求項１６または１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記バーストの検出を、前記神経細胞に対して微小電極アレイを用いて検出された複数の活動データを複数のラスタープロット画像に変換し、プロット数に応じて前記ラスタープロット画像を整列し、整列された複数のラスタープロット画像においてバーストを検出することによって行う、請求項１６〜１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
前記画像認識モデルは、前記対象化合物の少なくとも１つの特性の予測を出力する特性予測モデルと、前記神経細胞の活動データの特徴量を抽出する特徴量抽出モデルとを含む、請求項１６〜１９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
前記工程（３）は、
前記特徴量抽出モデルにおいて前記複数の分割訓練画像を処理し、前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記抽出された特徴量を含む訓練データセットを学習することにより、前記特性予測モデルを訓練する工程と
を包含する、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記既知化合物の学習最適濃度を特定する工程、および
前記学習最適濃度の既知化合物に対する神経細胞の活動データを複数の訓練画像に変換する工程
をさらに包含する、請求項２０〜２１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２３】
前記既知化合物投与前の前記神経細胞の活動データから得られた特徴量によって、前記既知化合物に対する前記神経細胞の活動データの特徴量から得られた正規化し、前記正規化した特徴量を含む訓練データセットを学習することにより、前記特性予測モデルを訓練する工程をさらに包含する、請求項２０〜２２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２４】
前記既知化合物に対する第１の神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理することによって、前記第１の神経細胞に対する前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記既知化合物に対する第２の神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像を前記特徴量抽出モデルにおいて処理することによって、前記第２の神経細胞に対する前記既知化合物の特徴量を抽出する工程と、
前記第１の神経細胞に対する前記既知化合物の特徴量と前記第２の神経細胞に対する前記既知化合物の特徴量とを比較し、前記既知化合物に特徴的な特徴量を特定する工程と、
前記特定された特徴量を含む訓練データセットを学習することにより、前記特性予測モデルを訓練する工程と
をさらに包含する、請求項２０〜２３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２５】
前記神経細胞は神経幹細胞である、請求項１〜２４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２６】
前記神経幹細胞はｉＰＳ細胞である、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記少なくとも１つの特性が、前記化合物の薬効、毒性、作用機序の１つまたは複数を含む、請求項１〜２６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２８】
対象化合物の少なくとも１つの特性の予測を行うためのプログラムであって、前記プログラムは、プロセッサを備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記プログラムは、
（１）前記対象化合物に対する神経細胞の活動データを受信する工程と、
（２）前記活動データを画像に変換する工程と、
（３）前記画像を、訓練データセットによって訓練された画像認識モデルに入力する工程であって、前記訓練データセットは、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像を含み、前記訓練データセットは、前記訓練画像を時間窓で分割した分割訓練画像を含み、前記時間窓が、前記分割訓練画像が定数のバーストを含むように、前記複数の訓練画像ごとに設定されている、工程と、
（４）前記画像認識モデルにおいて前記画像を処理し、前記対象化合物の少なくとも１つ特性を出力する工程と
を包含する処理を前記プロセッサに実行させる、プログラム。
【請求項２９】
対象化合物の少なくとも１つの特性の予測を行うためのコンピュータシステムであって、前記コンピュータシステムは、
前記対象化合物に対する神経細胞の活動データを受信する手段と、
前記活動データを画像に変換する手段と、
訓練データセットによって訓練された画像認識モデルであって、前記訓練データセットは、複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを変換した複数の訓練画像を含み、前記訓練データセットは、前記訓練画像を時間窓で分割した分割訓練画像を含み、前記時間窓が、前記分割訓練画像が定数のバーストを含むように、前記複数の訓練画像ごとに設定されている、画像認識モデルと、
前記対象化合物の少なくとも１つの特性を出力する手段と
を備えている、コンピュータシステム。
【請求項３０】
対象化合物の少なくとも１つの特性の予測のための画像認識モデルを構築するためのプログラムであって、前記プログラムは、プロセッサを備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記プログラムは、
複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを、複数の訓練画像に変換する工程と、
前記複数の訓練画像を、それぞれ時間窓で分割して複数の分割訓練画像とする工程であって、前記時間窓が、前記分割訓練画像が定数のバーストを含むように、前記複数の訓練画像ごとに設定されている、工程と、
前記複数の分割訓練画像を学習する工程と
を包含する処理を前記プロセッサに実行させる、プログラム。
【請求項３１】
対象化合物の少なくとも１つの特性の予測のための画像認識モデルを構築するためのコンピュータシステムであって、前記コンピュータシステムは、
複数の既知化合物に対する神経細胞の活動データを、複数の訓練画像に変換する手段と、
前記複数の訓練画像を、それぞれ時間窓で分割して複数の分割訓練画像とする手段であって、前記時間窓が、前記分割訓練画像が定数のバーストを含むように、前記複数の訓練画像ごとに設定されている、手段と、
前記複数の分割訓練画像を学習する手段と
を備えている、コンピュータシステム。