(57)【要約】      （修正有）【課題】フラボノイド類における一重項酸素消去能の構造活性相関をモデル化することで、約３０００種のフラボノイド類の中から一重項酸素消去活性能に優れるフラボノイドを推定できる一重項酸素消去能推定装置及びその推定方法を提供する。【解決手段】フラボノイドの化学構造式情報、一重項酸素消去能の計測値及び一重項酸素消去能を推定したい化学構造式情報を入力し処理する演算処理部１と、化学構造式ファイル２ａ及びプログラムファイル２ｂを格納するデータ格納部２を備える一重項酸素消去能推定装置で、演算処理部１がフラボノイドの化学構造式情報と一重項酸素消去能の測定値に基づき最適な記述子の組み合わせを決定して予測式を作成する予測式作成手段１ａと、一重項酸素消去能を推定したい化学構造式情報と前記予測式作成手段１ａで決定した最適記述子の組み合わせを演算し、一重項酸素消去能の予測値を算出する予測値算出手段１ｂを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力情報であるフラボノイドの化学構造式情報、一重項酸素消去能の計測値及び一重項酸素消去能を推定したい化学構造式情報を処理する演算処理部と、化学構造式ファイル及びプログラムファイルを格納するデータ格納部を備える一重項酸素消去能推定装置であって、
前記演算処理部が前記フラボノイドの化学構造式情報に基づき構造活性相関モデルに必要な記述子を出力し、前記一重項酸素消去能の測定値に基づき演算された記述子の中から最適な記述子の組み合わせを決定して予測式を作成する予測式作成手段と、一重項酸素消去能を推定したい化学構造式情報を受信し、その情報に基づき前記予測式作成手段で決定した最適な記述子の組み合わせを演算し、その演算した組み合わせを前記予測式に代入して一重項酸素消去能の予測値を算出する予測値算出手段を備えたことを特徴とする一重項酸素消去能推定装置。
【請求項２】
前記予測式作成手段が前記入力情報であるフラボノイドの化学構造式情報及び一重項酸素消去能の計測値を受信して予測式を作成した後に、前記予測値算出手段が前記入力情報である一重項酸素消去能を推定したい化学構造式情報を受信して、一重項酸素消去能の予測値を算出して出力手段に表示することを特徴とする請求項１に記載の一重項酸素消去能推定装置。
【請求項３】
前記一重項酸素消去能の測定値が５０％阻害濃度であるＩＣ５０の計測値であることを特徴とする請求項１又は２に記載の一重項酸素消去能推定装置。
【請求項４】
前記予測式作成手段の演算した最適な記述子の組み合わせが、Ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ｄｏｕｂｌｅ  ｂｏｎｄｓ（ＮＤＢ）、Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  ｄｉｐｏｌｅ  ｍｏｍｅｎｔ（ＤＰＯＬ）、Ｄｉｓｔａｎｃｅ  ｂｅｔｗｅｅｎ  ｍｏｓｔ（＋）  ａｎｄ  ｍｏｓｔ（−）  ｃｈａｒｇｅ  ｉｎ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（ＣＳＥＰ）、Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｃｈａｒｇｅｄ  ｐａｒｔｉａｌ  Ｓｕｒｆａｃｅ  Ａｒｅａ（ＦＰＳＡ１）、Ｒｅｌａｔｉｖｅ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｃｈａｒｇｅｄ  ｓｕｒｆａｃｅ  ａｒｅａ（ＲＮＣＳ）、Ｃｏｕｎｔ  ｏｆ  ａｃｃｅｐｔｏｒ  ａｔｏｍｓ（ＰＣＴＡＡ）、Ｒａｔｉｏ  ｏｆ  ｎｕｍｂｅｒ  ｄｏｎｏｒｓ  ｔｏ  ｎｕｍｂｅｒ  ａｃｃｅｐｔｏｒｓ（ＰＲＤＴＡ）、Ｄｉｐｏｌｅ  Ｍｏｍｅｎｔ（ＤＩＰ）、Ｄｉｐｏｌｅ  Ｍｏｍｅｎｔ  Ｙ（ＤＩＰＹ）、ＨＯＭＯ  Ｅｎｅｒｇｙ（ＭＨＯＭＯ）、Ｍｏｓｔ  ｎｅｇａｔｉｖｅ  ｐａｒｔｉａｌ  ｃｈａｒｇｅ（ＰＣＨＧＮ）、Ｍｏｓｔ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｐａｒｔｉａｌ  ｃｈａｒｇｅ（ＰＣＨＧＰ）、Ｍｏｓｔ  ｎｅｇａｔｉｖｅ  ｐａｒｔｉａｌ  ｃｈａｒｇｅ  ｏｎ  Ｈ  ａｔｏｍ（ＰＣＨＧＮＨ）、Ｍｏｓｔ  ｎｅｇａｔｉｖｅ  ｐａｒｔｉａｌ  ｃｈａｒｇｅ  ｏｎ  ｈｅｔｅｒｏａｔｏｍ（ＰＣＨＧＨＴ）の１４個の記述子であることを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の一重項酸素消去能推定装置。
【請求項５】
前記予測式作成手段の作成した予測式が、前記１４個の記述子を標準化したのち求めた重回帰式であることを特徴とする請求項４に記載の一重項酸素消去能推定装置。
【請求項６】
前記標準化された係数が、前記１４個の記述子の有する活性能の寄与している割合を示すことを特徴とする請求項４に記載の一重項酸素消去能推定装置。
【請求項７】
前記予測値算出手段の算出する一重項酸素消去能の予測値が、一重項酸素消去能を推定したい化学構造式情報ごとに算出されることを特徴とする請求項５に記載の一重項酸素消去能推定装置。
【請求項８】
前記フラボノイドの化学構造式情報が７０種類であることを特徴とする請求項１又は２に記載の一重項酸素消去能推定装置。
【請求項９】
フラボノイドの持つ一重項酸素消去能を推定するための方法であって、次の手順からなることを特徴とする一重項酸素消去能の推定方法。
（１）化学構造式作画プログラムで作成されたフラボノイドの化学構造式情報と、一重項酸素消去能の計測値を受信し、
（２）前記フラボノイドの化学構造式情報に基づき構造活性相関モデルに必要な記述子を出力し、
（３）前記一重項酸素消去能の測定値に基づき演算された記述子の中から最適な記述子の組み合わせを決定して予測式を作成し、
（４）一重項酸素消去能を推定したい化学構造式情報を受信し、
（５）その情報に基づき前記決定した最適な記述子の組み合わせを演算し、
（６）その演算した組み合わせを前記予測式に代入して一重項酸素消去能の予測値を算出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は約３０００種のフラボノイド類の中から一重項酸素消去活性に優れるフラボノイドを推定する一重項酸素消去能推定装置及びその推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
フラボノイド（ｆｌａｖｏｎｏｉｄ）は、ほとんどの植物、例えば葉の表皮及び葉の上皮細胞に普遍的に見受けられる色素に含まれており、花、果実、紅葉の着色を担っている。フラボノイドには、例えば、黄色フラボノイド（カルコン、オーロン若しくはある種のフラボノール）及び赤、青又は紫のアントシアノシドがある。
【０００３】
フラボノイドは紫外線を吸収することが知られており、上記したように葉の表皮及び葉の上皮細胞に普遍的に存在するフラボノイドが、紫外線照射による有害な影響から植物組織を保護している。公知の約３０００種のフラボノイドは共通の生合成経路を有しているために、同じ基本構造の骨格、即ち、２−フェニル−クロマン結合を有する。それらは、中心となるピラン環（Ｂ環）の酸化度によって異なる種類に分類される。即ち、アントシアン、２−フェニルクロモン（フラボン、フラボノール及びその二量体、フラバノン並びにジヒドロフラボノール）、３−フェニルクロマン（イソフラボン及びイソフラバノン等）、２−フェニルクロマン（フラバン、フラバン−３−オール、フラバン−３，４−ジオール）、カルコン、ジヒドロカルコン並びにオーロンに分類される。
【０００４】
以下に示す構造式は、上記した分類の代表的な構造式である。
・フラボン骨格化合物
2010067050.tif 000003
・フラバノン骨格化合物
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・カルコン骨格化合物
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・イソフラボン骨格化合物
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【０００５】
これまでに、植物から抽出したフラボノイドの抽出物は、血管保護、抗炎症剤、肝臓保護剤（イソブトリン、ヒスプデュリン（ｈｉｓｐｉｄｕｌｉｎ）、フラバノリグナン等）、鎮痙薬（タイム由来のフラボノイド等）、低コレステロール化剤、利尿剤、殺菌剤、抗ウイルス剤、細胞成長抑制剤等の様々な薬理活性が知られており、食品や化粧料などに利用されている。
【０００６】
従来から活用されている薬理活性としては酵素阻害活性と遊離ラジカル消去活性が知られている。遊離ラジカル消去活性は、生体内で発生する有害な活性酸素種であるヒドロキシラジカル、スーパーオキシドアニオン、過酸化水素そして一重項酸素等を消去する効果が期待される。前記一重項酸素にはΣ型とΔ型とが存在するが、Σ型は実際には非常に不安定な物質で、生体内での酸化反応に関わるのは専らΔ型である。フラボノール骨格を有するルチンやケルセチンの一部のフラボノイド類は、一重項酸素消去能があり、赤血球中のヘマトポルフィリンによる光増感反応を抑制することが報告されている（非特許文献１参照）。
【０００７】
前記一重項酸素は極めて反応性の高い活性酸素種であり、活性酸素種の中でヒドロキシラジカルに次ぐ細胞傷害を引き起こし、放射線を直接暴露される皮膚や目などの器官で特異的に発生し、脂質過酸化、ＤＮＡの酸化、タンパク質の酸化・変性を誘発する。特に皮膚では紫外線、とりわけ紫外線Ａ波により発生し、光老化や皮膚がんに関わる。前記一重項酸素は炎症反応を進行させ、メラニン形成促進要因やニキビ形成の増悪要因であり、また、真皮コラーゲン線維の酸化や変性を引き起こしてシワやタルミの増悪要因となり得る。その作用機序は、炎症反応に関しては、前記一重項酸素は好中球において過酸化水素と次亜塩素酸との反応で生じる事や、ミトコンドリアからのシトクロームｃ流出を促し、アポトーシスカスパーゼならびにカテプシンといったアポトーシス経路にかかわるプロテアーゼの選択的不活性化を引き起こす事で炎症を劇症化させることが知られている。よって、前記一重項酸素は皮膚や眼に限らず、生体の酸化ストレスに係る諸症状、例えば疲労、虚血障害などの血流の変化、自閉症および概日リズムの乱れ等にも関与する要因となり得る。
【０００８】
多くの生物活性や薬理活性が知られているフラボノイドを食品や化粧料に用いて、そのフラボノイドが有する抗酸化能や一重項酸素消去能を皮膚に働かせることで、健全な皮膚を保持することが期待できるが、どのフラボノイドが一重項酸素消去活性に優れているかは定かでなく、効率良い一重項酸素消去剤を推定する装置、方法が求められている。
【０００９】
フラボノイドの一重項酸素消去活性は、フラボノイド化合物の酸化電位Ｅｐが低いと、その活性の高いことが知られている（非特許文献２参照）。しかしながら、一重項酸素Δ型の消去反応には、反応の前後で化合物が損失することなく、物理的に一重項酸素を消去する反応と、１回の反応で化合物が酸化して失われることで化学的に一重項酸素を消去する反応とがあるので、酸化電位の測定のみで一重項酸素消去活性の良否を推定することはできない。
【００１０】
また、構造的に類似した化合物の「薬効」について予測することを目的とする定量的構造活性相関（以下、「ＱＳＡＲ」という。ＱＳＡＲはＱｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ−Ａｃｔｉｖｉｔｙ  Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐの略語である。）は化学物質の構造と生物学的（薬学的あるいは毒性学的）な活性との間になりたつ量的関係のことを意味しており、コーウィン・ハンシュによって研究が始められ、１９６４年にハンシュと藤田稔夫が発表した方法（ハンシュ−藤田法）が代表的な方法として知られている。詳細には、ＱＳＡＲは化合物の疎水性、対象とする化合物の構造を表現する数量（幾何学的構造を表す記述子、ＨＯＭＯやＬＵＭＯのエネルギー、あるいはＨａｍｍｅｔｔの置換基定数、電気陰性度といった電子的記述子等）を抽出し、構造的に類似する一連の物質に関してこれら数量と活性との関係を統計学的に回帰分析などを用いて検討するもので、薬効であれ、毒性であれ、酵素や受容体など生体内物質と薬剤との相互作用を取り扱うものである。ＱＳＡＲではその一方のみを指標化して統計解析するので薬効の予測性はまったくといっていいほど無く、多数の薬剤の中から選抜する指標以上の意味は持たない。ＱＳＡＲは計算化学の一部門であり、方法的には計算機化学ということができる。
【００１１】
上記計算化学の手法を用いて、ワインポリフェノール由来化合物１２種類（没食子酸、カフェ酸、フェルラ酸、カテキン、エピカテキン、ケルセチン、モリン、ケンフェロール、ミリセチン、アピゲニン、ナリンゲニン、レスベラトロール）のＴＥＡＣ（Ｔｒｏｌｏｘ−Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ  Ａｎｔｉｏｘｉｄａｎｔ  Ｃａｐａｃｉｔｙ）の測定結果とそれぞれの化学構造に由来するパラメーターとの間に相関関係があることが証明されている（非特許文献３参照）。
【００１２】
また、フラボノイドに関するものではないが、薬剤の薬効をスクリーニングする方法として、シトクロームＰ４５０酵素、特にＣＹＰ２Ｄ６、に対する顕著な阻害能を有しない選択的セロトニン再取り込み抑制剤（ＳＳＲＩ）化合物の選択を可能にするために、ＣＹＰ２Ｄ６に対する阻害能をスクリーニングする手段として、ＱＳＡＲのために統計学的なモデルとか数式モデルを用いることは知られている（特許文献１参照）。
【００１３】
前記統計学的モデルとしてＭｕｌｔｉｐｌｅ−Ｌｉｎｅｒ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌ（以下、「ＭＬＲ」という。）を用いて作成することが従来から行われているが、上記したＱＳＡＲは入力情報が化学構造式情報を用いるものであるから、ＭＬＲを用いて定量化モデルを作成することはできなかったが、入力情報として化学構造式情報であってもＱＳＡＲで構造活性相関モデル式が作成できるプログラムの開発により定量化モデルが可能となった。例えば、ＱＳＡＲのための構造活性相関モデル式作成プログラムとして、ＡＤＭＥＷＯＲＫＳ  Ｍｏｄｅｌ  Ｂｕｉｌｄｅｒ（富士通九州エンジニアリング製）が知られている。このプログラムはＳＤファイル形式で書かれた化学構造式情報により、ＡＤＡＰＴ（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｄａｔａ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｕｓｉｎｇ  Ｐａｔｔｅｒｎ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  Ｔｏｏｌｋｉｔｓ）を用いて記述子を機械的に発生させることで、前記化学構造式情報をモデル化するためのパラメーターに変換することが出来る（非特許文献４参照）。しかしながら、前期記述子作成プログラムは単に化学構造に基づくパラメーターを算出するだけで、活性能を推定するものではない。
【００１４】
一方、フラボノイド類における一重項酸素消去能の構造活性相関がモデル化されていないために、約３０００種あるフラボノイド類の中で、どの様な化学構造のフラボノイド類が優れた一重項酸素消去能を備えることを推定できる定量化モデルが求められている。
【００１５】
【特許文献１】特開２００１−３２４４９６号公報
【非特許文献１】Ｓｏｒａｔａ，Ｙ．（１９８４），Ｂｉｏｃｈｅｍ．Ｂｉｏｐｈｙｓ．Ａｃｔａ．７９９；３１
【非特許文献２】Ｎａｇａｉ  Ｓ  ｅｔ  ａｌ．  Ｊ  Ｐｈｙｓ  Ｃｈｅｍ  Ｂ．  （２００５）    １０；１０９（９）：４２３４−４０
【非特許文献３】Ｒａｓｔｉｊａ  Ｖ  ｅｔ  ａｌ．  Ｅｕｒ  Ｊ  Ｍｅｄ  Ｃｈｅｍ．  ２００８“ＱＳＡＲ  ｓｔｕｄｙ  ｏｆ  ａｎｔｉｏｘｉｄａｎｔ  ａｃｔｉｖｉｔｙ  ｏｆ  ｗｉｎｅ  ｐｏｌｙｐｈｅｎｏｌｓ．”
【非特許文献４】ｈｔｔｐ：／／ｒｅｓｅａｒｃｈ．ｃｈｅｍ．ｐｓｕ．ｅｄｕ．／ｐｃｊｇｒｏｕｐ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
そこで、本発明は、フラボノイド類における一重項酸素消去能の構造活性相関をモデル化することで、約３０００種のフラボノイド類の中から一重項酸素消去活性能に優れるフラボノイドを推定できる一重項酸素消去能推定装置及びその推定方法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】
【００１７】
本発明は、少ない実験値で得られたフラボノイド類の一重項酸素消去能を基に定量的構造活性相関をモデル化し、そのモデルを基に約３０００種類のフラボノイド類の中から一重項酸素消去活性能に優れるフラボノイドを推定できることを見出して、本発明を完成したものである。
上記課題を解決するために、請求項１に係る発明の一重項酸素消去能推定装置は、入力情報であるフラボノイドの化学構造式情報、一重項酸素消去能の計測値及び一重項酸素消去能を推定したい化学構造式情報を処理する演算処理部と、化学構造式ファイル及びプログラムファイルを格納するデータ格納部を備える一重項酸素消去能推定装置であって、前記演算処理部が前記フラボノイドの化学構造式情報に基づき構造活性相関モデルに必要な記述子を出力し、前記一重項酸素消去能の測定値に基づき演算された記述子の中から最適な記述子の組み合わせを決定して予測式を作成する予測式作成手段と、一重項酸素消去能を推定したい化学構造式情報を受信し、その情報に基づき前記予測式作成手段で決定した最適な記述子の組み合わせを演算し、その演算した組み合わせを前記予測式に代入して一重項酸素消去能の予測値を算出する予測値算出手段を備えたことを特徴とする。
同様に、請求項２に係る発明の一重項酸素消去能推定装置は、前記予測式作成手段が前記入力情報であるフラボノイドの化学構造式情報及び一重項酸素消去能の計測値を受信して予測式を作成した後に、前記予測値算出手段が前記入力情報である一重項酸素消去能を推定したい化学構造式情報を受信して、一重項酸素消去能の予測値を算出して出力手段に表示することを特徴とする。
請求項３に係る発明の一重項酸素消去能推定装置は、前記一重項酸素消去能の測定値が５０％阻害濃度であるＩＣ５０の計測値であることを特徴とする。
請求項４に係る発明の一重項酸素消去能推定装置は、前記予測式作成手段の演算した最適な記述子の組み合わせが、Ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ｄｏｕｂｌｅ  ｂｏｎｄｓ（ＮＤＢ）、Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  ｄｉｐｏｌｅ  ｍｏｍｅｎｔ（ＤＰＯＬ）、Ｄｉｓｔａｎｃｅ  ｂｅｔｗｅｅｎ  ｍｏｓｔ（＋）  ａｎｄ  ｍｏｓｔ（−）  ｃｈａｒｇｅ  ｉｎ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（ＣＳＥＰ）、Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｃｈａｒｇｅｄ  ｐａｒｔｉａｌ  Ｓｕｒｆａｃｅ  Ａｒｅａ（ＦＰＳＡ１）、Ｒｅｌａｔｉｖｅ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｃｈａｒｇｅｄ  ｓｕｒｆａｃｅ  ａｒｅａ（ＲＮＣＳ）、Ｃｏｕｎｔ  ｏｆ  ａｃｃｅｐｔｏｒ  ａｔｏｍｓ（ＰＣＴＡＡ）、Ｒａｔｉｏ  ｏｆ  ｎｕｍｂｅｒ  ｄｏｎｏｒｓ  ｔｏ  ｎｕｍｂｅｒ  ａｃｃｅｐｔｏｒｓ（ＰＲＤＴＡ）、Ｄｉｐｏｌｅ  Ｍｏｍｅｎｔ（ＤＩＰ）、Ｄｉｐｏｌｅ  Ｍｏｍｅｎｔ  Ｙ（ＤＩＰＹ）、ＨＯＭＯ  Ｅｎｅｒｇｙ（ＭＨＯＭＯ）、Ｍｏｓｔ  ｎｅｇａｔｉｖｅ  ｐａｒｔｉａｌ  ｃｈａｒｇｅ（ＰＣＨＧＮ）、Ｍｏｓｔ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｐａｒｔｉａｌ  ｃｈａｒｇｅ（ＰＣＨＧＰ）、Ｍｏｓｔ  ｎｅｇａｔｉｖｅ  ｐａｒｔｉａｌ  ｃｈａｒｇｅ  ｏｎ  Ｈ  ａｔｏｍ（ＰＣＨＧＮＨ）、Ｍｏｓｔ  ｎｅｇａｔｉｖｅ  ｐａｒｔｉａｌ  ｃｈａｒｇｅ  ｏｎ  ｈｅｔｅｒｏａｔｏｍ（ＰＣＨＧＨＴ）の１４個の記述子であることを特徴とする。
請求項５に係る発明の一重項酸素消去能推定装置は、前記予測式作成手段の作成した予測式が、前記１４個の記述子を標準化したのち求めた重回帰式であることを特徴とする。
請求項６に係る発明の一重項酸素消去能推定装置は、前記標準化された係数が、前記１４個の記述子の有する活性能の寄与している割合を示すことを特徴とする。
請求項７に係る発明の一重項酸素消去能推定装置は、前記予測値算出手段の算出する一重項酸素消去能の予測値が、一重項酸素消去能を推定したい化学構造式情報ごとに予測値が算出されることを特徴とする。
請求項８に係る発明の一重項酸素消去能推定装置は、前記フラボノイドの化学構造式情報が７０種類であることを特徴とする。
請求項９に係る発明の一重項酸素消去能の推定方法は、フラボノイドの持つ一重項酸素消去能を推定するための方法であって、次の手順からなることを特徴とする。（１）化学構造式作画プログラムで作成されたフラボノイドの化学構造式情報と、一重項酸素消去能の計測値を受信し、（２）前記フラボノイドの化学構造式情報に基づき構造活性相関モデルに必要な記述子を出力し、（３）前記一重項酸素消去能の測定値に基づき演算された記述子の中から最適な記述子の組み合わせを決定して予測式を作成し、（４）一重項酸素消去能を推定したい化学構造式情報を受信し、（５）その情報に基づき前記決定した最適な記述子の組み合わせを演算し、（６）その演算した組み合わせを前記予測式に代入して一重項酸素消去能の予測値を算出する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の一重項酸素消去能推定装置及びその推定方法により、フラボノイド類の中から一重項酸素消去活性に優れるものを推定することが可能となった。
また、複数の一重項酸素消去能を推定したい化学構造式情報を入力すると、活性能の高い順に表示することができる。
非常に少ないデータ、例えば、７０種類のフラボノイドが一重項酸素の活性を50％阻害する濃度であるＩＣ５０の計測値のデータを用いることで、約３０００種のフラボノイド類の中から一重項酸素消去活性に優れるものを推定することが可能となった。
上述したように、一重項酸素は極めて反応性の高い活性酸素種であり、光老化や皮膚がんに限らず、生体の酸化ストレスに係る諸症状、例えば疲労、虚血障害などの血流の変化、自閉症および概日リズムの乱れ等にも関与しており、これらの症状を引き起こす一重項酸素を消去するフラボノイドが推定できることで、患者の症状を治癒すると共に患者数を低減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
[実施例]
（フラボノイド類の一重項酸素消去能）
フラボノイド骨格を有するフラボノイド化合物から配糖体を除いたアグリコン７０種類を純度８５％以上の規格で用意した。その内訳は、フラボン骨格化合物が４４種類、フラバノン骨格化合物を１７種類、カルコン骨格化合物を８種類、イソフラボン骨格化合物を１種類用意した。配糖体を除いた理由は、化学構造の似た集団で構造活性相関を行うほうが正確であること、僅かな化学構造の違いも構造活性相関に反映できること、配糖体は実使用の事を考慮すると体内で配糖体のまま作用するとは考えられないこと、これらの３点から上記アグリコン７０種類を選んだ。
【００２０】
本実施例で用いたフラボノイドの化学構造を表１〜３に示す。
表１〜３は、その左から１番目の欄にＩＤ番号、２番目の欄に化学構造、３番目の欄にＩＣ５０の計測値が示されている。なお、本実施例では５０％阻害濃度であるＩＣ５０の計測値の例を示すが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、３０％阻害濃度であるＩＣ３０や７０％阻害濃度であるＩＣ７０でも良いが、ＩＣ５０の計測値が好ましい。
【００２１】
【表１】
2010067050.tif 000007
【００２２】
【表２】
2010067050.tif 000008
【００２３】
【表３】
2010067050.tif 000009
【００２４】
（一重項酸素の発生方法）
発生方法としては、試験管系、培養細胞系、器官培養系、ヒトや実験動物などを用いたインビボの系いずれにおいても、それぞれの系で一重項酸素を発生させ、その状態でフラボノイドが存在している時にどの程度一重項酸素が消去されているかを数値化することで評価する。一重項酸素の発生方法はローズベンガルやメチレンブルーやポルフィリンなどの光増感剤の存在下での可視光照射、紫外線照射、ナフタレン−１，４−エンドペルオキシドの熱分解等の種々の方法があり、何れの方法を用いても良い。本発明の実施例は測定方法として試験管系を、そして、一重項酸素の発生方法としてローズベンガルの光増感反応を用いた。
【００２５】
一重項酸素の検出・定量方法としては、２，２，６，６−ｔｅｔｒａｍｅｔｈｙｌ−４−ｐｉｐｅｒｉｄｉｎｏｌ（４−ＯＨ  ＴＥＭＰ）や２，２，６，６−ｔｅｔｒａｍｅｔｈｙｌ−４−ｐｉｐｅｒｉｄｏｎｅを用いたＥＳＲ（電子スピン共鳴）法、２−Ｍｅｔｈｙｌ−６−（４−ｍｅｔｈｏｘｙｐｈｅｎｙｌ）−３，７−ｄｉｈｙｄｒｏｉｍｉｄａｚｏ［１，２−ａ］ｐｙｒａｚｉｎ−３−ｏｎｅ  Ｈｙｄｒｏｃｈｌｏｒｉｄｅ（ＭＣＬＡ）を検出試薬として用いた化学発光法、近赤外域発光法による一重項酸素特有の波長１２７０ｎｍ付近で生じる微弱発光を測定する方法などが存在し、何れの方法を用いても良い。本発明の実施例では、一重項酸素の検出・定量方法として４−ＯＨ  ＴＥＭＰを用いて、５０％阻害濃度である「ＩＣ５０」を測定値として計測している。まず、市販の平底９６穴マイクロプレートに、任意の濃度に調製した化合物（フラボノイド類）の４０％（ｖ／ｖ）Ｎ，Ｎ−ジメチルホルムアミド水溶液０．１ｍＬを滴下した。続いて、蒸留水０．０２ｍＬ、１００ｍＭの４−ＯＨ  ＴＥＭＰ水溶液０．０４ｍＬ、０．１ｍＭのローズベンガル水溶液０．０４ｍＬをこの順番で混合し、総量０．２ｍＬの混合液とした。これに光増感反応の光源としてマイクロプレートの背面より極大波長５３０ｎｍの発光ダイオード（緑色ＬＥＤ）を２０分間照射して一重項酸素を発生させた。この混合液をＥＳＲ用扁平水溶液セルに移し、ＥＳＲスペクトルを測定した。ＥＳＲスペクトル強度から、一重項酸素消去率を求め、これを濃度に対してプロットし、５０％抑制濃度ＩＣ５０値を求めた。その計測された測定値は、上記の表１〜表３の左から第３番目の欄であるＩＣ５０（μＭ）にＩＤ番号１〜６１に対応する測定値が示されている。なお、ＩＤ番号６２〜７０に対応するＩＣ５０（μＭ）は計測した測定値の結果から活性能が認められなかった。
【００２６】
以下、図面を参照して本発明の一つの実施形態である一重項酸素消去能推定装置を詳細に説明する。
図１は、本発明の一重項酸素消去能推定装置（以下、「推定装置」という。）に用いられるコンピュータネットワーク網５を示す概念図である。推定装置３は演算処理部１とデータ格納部２から構成されており、又このコンピュータネットワーク網５は、企業又は大学等に設置されている推定装置３と利用者のコンピュータ端末４とをインターネット用コンピュータネットワーク網５を介して接続されている。
【００２７】
なお、推定装置３が企業内に設置されていて、各社員がコンピュータ端末４を用いて利用する場合、インターネット用コンピュータネットワーク網５に代えて企業内イントラネットコンピュータ端末４に接続しても良い。その場合には、コンピュータ端末４は入力機能と出力機能を有する入出力部を備える装置として用いられている。また、コンピュータ端末４をコンピュータネットワーク網５に接続させずに、スタンドアロンのコンピュータ端末４であっても良い。その場合には、コンピュータ端末４は演算処理部１、データ格納部２及び入出力部から構成されている。
【００２８】
図２は、本発明の一実施形態である推定装置の機能ブロック図である。
同図に示すように本発明の推定装置は、以下に詳述する予測式作成手段１ａ及び予測値算出手段１ｂの二つの機能を備える演算処理部１及び化学構造式ファイル２ａ、プログラムファイル２ｂ及び予測式ファイル２ｃを備えるデータ格納部２から構成されている。前記データ格納部２は、データベースサーバー又はハードディスクの何れを選択するかは記録する情報量に応じて任意に選択できる。化学構造式ファイル２ａには、化学構造式情報がＳＤファイル、Ｍｏｌファイル又はＲＤファイルの形式で記録され、プログラムファイル２ｂには、入力データを演算処理するプログラムと演算式が記録され、予測式ファイル２ｃには前記予測式作成手段１ａで作成された予測式が記録されている。なお、前記予測式作成手段１ａで作成された予測式を前記予測式ファイル２ｃに記録しないで、一次記憶メモリーに記録しても良い。
上記構成を備える本発明の推定装置は、前記予測式作成手段１ａが入力情報であるフラボノイドの化学構造式情報及び一重項酸素消去能の計測値を受信して予測式を作成した後に、前記予測値算出手段１ｂが前記入力情報である一重項酸素消去能を推定したい化学構造式情報を受信して、一重項酸素消去能の予測値を算出して出力手段に表示する情報処理の機能を備えている。
【００２９】
前記演算処理部１の二つの機能については、図３及び図４に基づいて後に詳述するので、ここでは、二つの機能の概要について説明する。
前記演算処理部１の予測式作成手段１ａは、コンピュータ端末４から送信された化学構造式作画プログラムで作成されたフラボノイドの化学構造式情報と阻害濃度であるＩＣ５０の計測値を受信して、これらの入力情報に基づき予測式を作成する機能を有している。
前記演算処理部１の予測値算出手段１ｂは、コンピュータ端末４から送信された一重項酸素消去能を推定したい化学構造式情報と前記予測式作成手段１ａで算出された予測式に基づいて一重項酸素消去能の予測値を算出する機能を有している。
【００３０】
図３は、推定装置３が備える予測式作成手段１ａ（Ｓ１〜Ｓ７）が処理する情報の流れ図（フローチャート）である。
推定装置３は、コンピュータ端末４から送信された、化学構造式作画プログラム（Ｃｈｅｍ  Ｄｒａｗ（商品名）等）で作成された７０種類のフラボノイドの化学構造式情報、そして、上記表１〜表３のＩＣ５０（μＭ）の欄に示された計測値を受信する（Ｓ１）。Ｃｈｅｍ  Ｄｒａｗ（商品名）は化学構造式作画プログラムの一つであり、本発明はこれに限定されるものではなく、コンピュータ端末４に化学式を入力して推定装置３へ送信しても良い。また、７０種類のフラボノイドの化学構造式情報の例を示すが、７０種類に限定されるものではない。次に、推定装置３は、入力した化学構造式情報に基づいてＳＤファイル、Ｍｏｌファイル又はＲＤファイル等の形式のうちから、化学構造式情報の一般的な形式を決定、即ち、モデル式作成用のデータセットを決定して、構造活性相関プログラムとして、例えば、前記ＡＤＭＥＷＯＲＫＳ  Ｍｏｄｅｌ  Ｂｕｉｌｄｅｒ（富士通九州エンジニアリング製）を、データ格納部２のプログラムファイル２ｂから起動して初期パラメーターを演算し（Ｓ２）、その演算した結果を初期パラメーターとして１２５個の標準化した記述子を算出（Ｓ３）する。
【００３１】
算出された標準化した１２５個の記述子に対してゼロテスト等の前処理によって特徴の抽出を行い、その抽出された特徴を判断基準として１２５個の記述子の中からその判断基準以下のものは特徴のないノイズパラメーターとして１２５個から除去する（Ｓ４）。具体的には、前記ＡＤＭＥＷＯＲＫＳ  Ｍｏｄｅｌ  Ｂｕｉｌｄｅｒ（富士通九州エンジニアリング製）に搭載されている１２５個の記述子の中から抽出操作として、（１） Ｍｉｓｓｉｎｇ ｖａｌｕｅ ｔｅｓｔ、（２） Ｚｅｒｏ ｔｅｓｔ等の前処理を行い、ノイズパラメーターを除去して、重回帰分析等の変数選択手法の一つであるＳｔｅｐｗｉｓｅ法のプログラムを前記プログラムファイル２ｂから起動して、そのプログラムにて予測式のフィッテングに最適な記述子の組み合わせとして１４個を決定した。
なお、Ｓ３で初期パラメーターとして１２５個の標準化した記述子を算出しているが、記述子の各数値は既に解析ソフトによってスケール化されておりその数値で構造活性相関を求める事が可能になっているので、標準化しなくとも良い。
【００３２】
上記の様にして演算処理した結果である１２５個の記述子から、構造活性相関モデルに不必要な記述子が除去された記述子を出力して（Ｓ５）、次に、ＩＣ５０の測定値に基づいてＳｔｅｐｗｉｓｅ法によるプログラムを用いて、ＳＯＱＡ（Ｓｉｎｇｌｅｔ  Ｏｘｙｇｅｎ  Ｑｕｅｎｃｈｉｎｇ  Ａｃｔｉｖｉｔｙの略語で、一重項酸素消去能を意味している。）の構造活性相関を下記の式の採用によりモデル化を行った。具体的には、ＳＯＱＡは下記の式のとおりＩＣ５０値を変換して目的変数として用いた。
ＳＯＱＡ  ＝  ｌｎ  （１／  ＩＣ５０  ）（１／ｍＭ）
なお、計算されたＳＯＱＡは以下の計算式に当てはめればＩＣ５０値に戻すことができる。
ＩＣ５０（ｍＭ）＝１／（ｅｘｐ（ＳＯＱＡ））
このように、ＩＣ５０の測定値に基づいてＳｔｅｐｗｉｓｅ法によるプログラムを用いて重回帰式を演算して最適な記述子の組み合わせを決定し（Ｓ６）、その決定された１４個の記述子とその記述子に応じた各係数を用いて予測式を作成して予測式ファイルに格納する（Ｓ７）。なお、図２の演算処理部１に予測式作成手段１ａから予測値算出手段１ｂへ矢印が引かれているが、この矢印は、上記予測式ファイルに予測式を格納しないで一次記憶メモリーに記録しても良いことを示している。
【００３３】
ここで、上記Ｓ６を詳説するために記述子の数と相関係数およびＡＩＣの関係を図５に示す。ＡＩＣ（Ａｋａｉｋｅ’ｓ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ：赤池情報量基準）は観測値と理論値の差（残差）を評価する指標である。記述子の数が９から１６の範囲で安定したＡＩＣを示した。とりわけ、記述子の数が１４の場合に最もＡＩＣ値が低値であったので、Ｓ６において記述子の数として１４個の記述子が決定された。
前記予測式ファイルに格納される具体的な予測式は、以下の１４個の記述子で表された重回帰式である。この係数は、各記述子の活性能が寄与している割合を示している。
ｙ＝−０．２−０．５（ＮＤＢ）−０．３（ＤＰＯＬ）＋０．０４（ＣＳＥＰ）＋９．４（ＦＰＳＡ１）＋０．４（ＲＮＣＳ）＋０．４（ＰＣＴＡＡ）＋４．０（ＰＲＤＴＡ）  ＋  ０．２（ＤＩＰ）−０．１（ＤＩＰＹ）＋０．８（ＭＨＯＭＯ）＋８．０（ＰＣＨＧＮ）＋１１．０（ＰＣＨＧＰ）＋４．６（ＰＣＨＧＮＨ）＋１０．３（ＰＣＨＧＨＴ）
【００３４】
前記作成された予測式を用いてクロスバリデーションによりチェックを行い（Ｓ８）、予測式の妥当性の検証を行う（Ｓ９）。この検証の結果を図６に示す。図６の左図は、記述子１４個による予測式によって算出された予測値（ｘ軸）と計測した測定値の結果（ｙ軸）の相関図であり、右図は、クロスバリデーションテストにより算出した予測値（ｘ軸）と計測した測定値の結果（ｙ軸）の相関図である。記述子の数が１４個の場合、統計結果としてＲは０．９４６、Ｒ２は０．８９４、調整済みＲ２は０．８６２となった（計算値と実測値の回帰直線ｙ＝−３．１２７Ｅ−５＋１．０ｘ）。ｃｒｏｓｓ  ｖａｌｉｄａｔｉｏｎの結果、Ｒは０．８９９、Ｒ２は０．８０８でｙ＝０．０５１＋０．９５８ｘとなり、予測式の妥当性が証明された。
表４はパラメーターとして選定した１４個の記述子を示すもので、他の例として選定した記述子の数として１６と９の場合の例も示してある。
【００３５】
【表４】
2010067050.tif 000010
【００３６】
ここで、表４の略語の意味は以下の通りである。
ＮＤＢ  はＮｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ｄｏｕｂｌｅ  ｂｏｎｄｓ（二重結合の数）の略語で、フラボノイド化合物中における二重結合の数を、ＮＡＢ  はＮｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ａｒｏｍａｔｉｃ  ｂｏｎｄｓ（芳香環結合の数）の略語で、芳香環の結合の数を、ＤＰＯＬはＥｌｅｃｔｒｉｃ  ｄｉｐｏｌｅ  ｍｏｍｅｎｔ（電気双極子モーメント）の略語で、電気双極子モーメントｐがｐ＝ｄ×−ｑで示され、ｄが負電荷−ｑから正電荷ｑへ向かうベクトルを、そして、ＣＳＥＰはＤｉｓｔａｎｃｅ  ｂｅｔｗｅｅｎ  ｍｏｓｔ（＋）  ａｎｄ  ｍｏｓｔ（−）  ｃｈａｒｇｅ  ｉｎ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（化学構造中における最も正と負に荷電した距離）の略語で、化学構造中における最も正と負に荷電した距離を意味している。
【００３７】
ＦＰＳＡ１はＦｒａｃｔｉｏｎａｌ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｃｈａｒｇｅｄ  ｐａｒｔｉａｌ  Ｓｕｒｆａｃｅ  Ａｒｅａ（正に荷電した部分的な表面積）の略語で、化学構造全体の分子表面積に対する正に荷電した部分的な表面積を、ＲＰＣＧはＲｅｌａｔｉｖｅ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｃｈａｒｇｅ（相対的正電荷）の略語で、化学構造の相対的な正電荷を、ＲＮＣＳ  はＲｅｌａｔｉｖｅ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｃｈａｒｇｅｄ  ｓｕｒｆａｃｅ  ａｒｅａ（相対的に正に荷電した分子の表面積）の略語で、相対的に正に荷電した分子の表面積を、そして、ＰＣＴＡＡはＣｏｕｎｔ  ｏｆ  ａｃｃｅｐｔｏｒ  ａｔｏｍｓ（電子アクセプター原子の数）の略語で、電子アクセプター原子の数、すなわちフェノール性ヒドロキシル基由来の酸素原子の数を、それぞれ意味している。
【００３８】
ＰＲＤＴＡはＲａｔｉｏ  ｏｆ  ｎｕｍｂｅｒ  ｄｏｎｏｒｓ  ｔｏ  ｎｕｍｂｅｒ  ａｃｃｅｐｔｏｒｓ（［電子ドナー数／電子アクセプター数］の比率）の略語で、電子アクセプター数に対する電子ドナー数の比率を、ＤＩＰはＤｉｐｏｌｅ  Ｍｏｍｅｎｔ（；双極子モーメント）の略語で、ＤＩＰＹ  はＤｉｐｏｌｅ  Ｍｏｍｅｎｔ  Ｙ（双極子モーメント）の略語で、双極子モーメントの構成要素におけるＹ軸方向における双極子モーメントを、ＭＨＯＭＯはＨＯＭＯ  Ｅｎｅｒｇｙ（ＨＯＭＯエネルギー）の略語で、ＨＯＭＯ（最高占有分子軌道）時のエネルギーを、そして、ＰＣＨＧＮはＭｏｓｔ  ｎｅｇａｔｉｖｅ  ｐａｒｔｉａｌ  ｃｈａｒｇｅ（最大の負の部分的電荷）の略語で、化学構造中で最も負に荷電した部分の電荷を、それぞれ意味している。
【００３９】
ＰＣＨＧＰはＭｏｓｔ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｐａｒｔｉａｌ  ｃｈａｒｇｅ（最大の正の部分的電荷）の略語で、化学構造中で最も正に荷電した部分の電荷を、ＰＣＨＧＮＨ  はＭｏｓｔ  ｎｅｇａｔｉｖｅ  ｐａｒｔｉａｌ  ｃｈａｒｇｅ  ｏｎ  Ｈ  ａｔｏｍ（水素原子における最も負に帯電した部分的荷電）の略語で、水素原子における最も負に帯電した部分的荷電を、ＰＣＨＧＨＴ  はＭｏｓｔ  ｎｅｇａｔｉｖｅ  ｐａｒｔｉａｌ  ｃｈａｒｇｅ  ｏｎ  ｈｅｔｅｒｏａｔｏｍ（ヘテロ原子間における最も負に帯電した部分的荷電）の略語で、ヘテロ原子間における最も負に帯電した部分的荷電を、それぞれ意味している。
そして、３個の太字は負の相関を示す記述子を、他の細字は正の相関を示す記述子を意味しており、負の相関を示す記述子は数値が大きくなるほど相関が小さくなるのに対して、正の相関を示す記述子は数値が大きくなるほど相関が大きくなる。
【００４０】
以上述べたように、Ｓ６でＩＣ５０の測定値に基づいてＳｔｅｐｗｉｓｅ法によるプログラムを用いて重回帰式を演算して記述子を決定することで、従来フラボノイド類における一重項酸素消去能の構造活性相関がモデル化できなかったことが、推定装置３は予測式作成手段１ａを備えることで可能になった。
【００４１】
図４は、推定装置３が備える予測値算出手段１ｂ（Ｓ１０〜Ｓ１３）が処理する情報の流れ図（フローチャート）である。
コンピュータ端末４は一重項酸素消去能を推定する化学構造式情報（以下、「計算候補」という。）を化学構造式作画プログラム（Ｃｈｅｍ  Ｄｒａｗ（商品名）等）で作画された化学構造式情報を推定装置３へ送信する（Ｓ１０）。前記計算候補は、例えば、安全性が高いとか体内に取り込みやすい等の興味のあるフラボノイド類を１個又は複数個を選んで入力情報とする。
予測算出手段１ｂは化学構造式情報を受信して、この化学構造式情報をＳＤファイル、Ｍｏｌファイル、ＲＤファイル等の何れかの形式で化学構造式情報の一般的な形式を決定して、構造活性相関ソフトを用いてＳ７で決定した１４個の記述子を演算して（Ｓ１１）、その算出された記述子の１４個の数値をＳ７で作成された予測式に代入し（Ｓ１２）、一重項酸素消去能の予測値を算出して（Ｓ１３）ディスプレー等の出力手段に表示して処理が終了する。複数個の計算候補を入力した場合には、Ｓ１３で計算候補ごとに予測値が算出され、活性能の高い順に表示することができる。
このように、予測値算出手段１ｂは、Ｓ１０で受信した計算候補の化学構造式情報に基づいて、Ｓ１３で計算候補のフラボノイドの一重項酸素消去能を算出するので、自ずと一重項酸素消去能の優劣が推計できる。
【００４２】
構造活性相関モデルの頑健性の評価に用いられるクロスバリデーションテストにより、推定装置３の予測算出手段が計算候補のフラボノイドの一重項酸素消去能を算出した値の頑健性の評価を行い、その評価の結果を表５に示す。
Ｐｒｅｄｉｃｔ（１４）は１４個の記述子の予測値の値であり、ＣＶ（１４）はクロスバリデーションテストにより算出したクロスバリデーション値を示している。表５は予測値がクロスバリデーション値にほぼ等しいことを示していることから、クロスバリデーション値の頑健性が大であることが分かる。
【００４３】
【表５】
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【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】一重項酸素消去能推定装置に用いられるコンピュータネットワーク網を示す概念図である。
【図２】一重項酸素消去能推定装置の機能ブロック図である。
【図３】一重項酸素消去能推定装置が備える予測式作成手段が処理する情報の流れ図（フローチャート）である。
【図４】一重項酸素消去能推定装置が備える予測値算出手段が処理する情報の流れ図（フローチャート）である。
【図５】記述子の数と相関係数およびＡＩＣ（Ａｋａｉｋｅ’ｓ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ：赤池情報量基準）の関係を示す図である。
【図６】左図は、記述子１４個による予測式によって算出された予測値（ｘ軸）と計測した測定値の結果（ｙ軸）の相関図であり、右図は、クロスバリデーションテストにより算出した予測値（ｘ軸）と計測した測定値の結果（ｙ軸）の相関図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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