【手続補正書】
【提出日】令和3年2月19日(2021.2.19)
【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】
プロセッサを備えるコンピュータにより実施され、患者のための個人化された薬剤処置選択のためのニューロン・モデルを生成するためのコンピュータ実施方法であって、前記プロセッサに、
前記患者のゲノムの少なくとも１つの神経生理学的コーディング領域のためのアレル情報を受信することと、
前記患者の表現型に関連付けられた疾患の生理学的モデルを受信することと、
イオン・チャネル・データベースから、前記アレル情報に相関付けられたイオン・チャネルのセットを決定することと、
生理学的測定範囲のセットを受信することであって、各生理学的測定範囲は、前記決定されたイオン・チャネルのセットからの対応するイオン・チャネルに関連付けられている、前記受信することと、
対応する生理学的測定範囲内のパラメータ値を用いて、前記イオン・チャネルのセットを含む複数のニューロン・モデルを生成するためのシミュレーションを実行することと、
前記生成されたニューロン・モデルを分析して、前記疾患の生理学的モデルに影響を与える成分を特定することと、
前記特定された成分に少なくとも部分的に基づいて、前記患者のための薬剤を選択することと、
を実施させる、コンピュータ実施方法。
【請求項２】
前記生理学的測定範囲のセットは、正常なニューロン反応を生成するニューロン・モデルに対応する範囲を含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項３】
前記生理学的測定範囲のセットは、疾患ニューロン反応を生成するニューロン・モデルに対応する範囲を更に含む、請求項１又は２に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項４】
前記生成されたニューロン・モデルを分析することは、前記生成されたニューロン・モデルおよび前記生理学的モデルの前記イオン・チャネル・パラメータ値を用いて部分最小二乗回帰を実行することを含む、請求項１乃至３のいずれかに記載のコンピュータ実施方法。
【請求項５】
前記複数のニューロン・モデルを生成するためのシミュレーションは、誤差値のソフト閾値処理および混雑度のペナルティ項を少なくとも部分的に含む最適化を用いる、請求項１乃至４のいずれかに記載のコンピュータ実施方法。
【請求項６】
前記疾患の生理学的モデルは、少なくとも２つの形質値を含む、請求項１乃至５のいずれかに記載のコンピュータ実施方法。
【請求項７】
前記特定された成分に少なくとも部分的に基づいて前記患者のための前記薬剤を選択することは、薬剤データベースにアクセスして、前記特定された成分に関連付けられたイオン・チャネル変更を有する薬剤を特定することを含む、請求項１乃至６のいずれかに記載のコンピュータ実施方法。
【請求項８】
患者のための個人化された薬剤処置選択のためのニューロン・モデルを生成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、
メモリと、
前記メモリに通信可能に結合されたプロセッサと、
を備え、前記プロセッサは、
前記患者のゲノムの少なくとも１つの神経生理学的コーディング領域のためのアレル情報を受信することと、
前記患者の表現型に関連付けられた疾患の生理学的モデルを受信することと、
イオン・チャネル・データベースから、前記アレル情報に相関付けられたイオン・チャネルのセットを決定することと、
生理学的測定範囲のセットを受信することであって、各生理学的測定範囲は、前記決定されたイオン・チャネルのセットからの対応するイオン・チャネルに関連付けられている、前記受信することと、
対応する生理学的測定範囲内のパラメータ値を用いて、前記イオン・チャネルのセットを含む複数のニューロン・モデルを生成するためのシミュレーションを実行することと、
前記生成されたニューロン・モデルを分析して、前記疾患の生理学的モデルに影響を与える成分を特定することと、
前記特定された成分に少なくとも部分的に基づいて、前記患者のための薬剤を選択することと、
を行うように構成される、コンピュータ・システム。
【請求項９】
前記生理学的測定範囲のセットは、正常なニューロン反応を生成するニューロン・モデルに対応する第１の範囲のセットと、疾患ニューロン反応を生成するニューロン・モデルに対応する第２の範囲のセットとを含む、請求項８に記載のコンピュータ・システム。
【請求項１０】
前記生成されたニューロン・モデルを分析することは、前記生成されたニューロン・モデルおよび前記生理学的モデルの前記イオン・チャネル・パラメータ値を用いて部分最小二乗回帰を実行することを含む、請求項８又は９に記載のコンピュータ・システム。
【請求項１１】
前記生成されたニューロン・モデルを分析することは、前記第１の範囲のセットに対応する第１のニューロン・モデルのセットと、前記第２の範囲のセットに対応する第２のニューロン・モデルのセットとの間の超平面を決定する２ゲート超平面法線アルゴリズムを用いることを含む、請求項９に記載のコンピュータ・システム。
【請求項１２】
前記複数のニューロン・モデルを生成するためのシミュレーションは、混雑度のペナルティ項と組み合わされた誤差値のソフト閾値処理を少なくとも部分的に含む最適化を用いる、請求項８乃至１１のいずれかに記載のコンピュータ・システム。
【請求項１３】
前記疾患の生理学的モデルは、少なくとも２つの形質値を含む、請求項８乃至１２のいずれかに記載のコンピュータ・システム。
【請求項１４】
前記特定された成分に少なくとも部分的に基づいて前記患者のための前記薬剤を選択することは、薬剤データベースにアクセスして、前記特定された成分に関連付けられたイオン・チャネル変更を有する薬剤を特定することを含む、請求項８乃至１３のいずれかに記載のコンピュータ・システム。
【請求項１５】
プロセッサを備えるコンピュータにより実行されるコンピュータ・プログラムであり、患者のための個人化された薬剤処置選択のためのニューロン・モデルを生成するため、前記プロセッサに、
前記患者のゲノムの少なくとも１つの神経生理学的コーディング領域のためのアレル情報を受信することと、
前記患者の表現型に関連付けられた疾患の生理学的モデルを受信することと、
イオン・チャネル・データベースから、前記アレル情報に相関付けられたイオン・チャネルのセットを決定することと、
生理学的測定範囲のセットを受信することであって、各生理学的測定範囲は、前記決定されたイオン・チャネルのセットからの対応するイオン・チャネルに関連付けられている、前記受信することと、
前記対応する生理学的測定範囲内のパラメータ値を用いて、前記イオン・チャネルのセットを含む複数のニューロン・モデルを生成するためのシミュレーションを実行することと、
前記生成されたニューロン・モデルを分析して、前記疾患の生理学的モデルに影響を与える成分を特定することと、
前記特定された成分に少なくとも部分的に基づいて、前記患者のための薬剤を選択することと、
を実行させる、コンピュータ・プログラム。
【請求項１６】
前記生理学的測定範囲のセットは、正常なニューロン反応を生成するニューロン・モデルを表す第１の範囲のセットと、疾患ニューロン反応を生成するニューロン・モデルを表す第２の範囲のセットとを含む、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１７】
前記生成されたニューロン・モデルを分析することは、前記生成されたニューロン・モデルおよび前記疾患の生理学的モデルの前記イオン・チャネル・パラメータ値を用いて部分最小二乗回帰を実行することを含む、請求項１５又は１６に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１８】
前記生成されたニューロン・モデルを分析することは、前記第１の範囲のセットに対応する第１のニューロン・モデルのセットと、前記第２の範囲のセットに対応する第２のニューロン・モデルのセットとの間の超平面を決定する２ゲート超平面法線アルゴリズムを用いることを含む、請求項１６に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１９】
前記複数のニューロン・モデルを生成するためのシミュレーションは、混雑度のペナルティ項と組み合わされた誤差値のソフト閾値処理を少なくとも部分的に含む最適化を用いる、請求項１５乃至１８のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２０】
前記生理学的モデルは、少なくとも２つの形質値を含み、前記特定された成分に少なくとも部分的に基づいて前記患者のための前記薬剤を選択することは、薬剤データベースにアクセスして、前記特定された成分に関連付けられたイオン・チャネル変更を有する薬剤を特定することを含む、請求項１５乃至１８のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。