【手続補正書】
【提出日】令和3年6月11日(2021.6.11)
【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】
親タンパク質の変異体の分子特性の値を予測するためのコンピューティングシステムによって、実行される方法であって、前記方法は、以下の：
前記変異体を生成するために修飾された前記親タンパク質の残基の配列における第1の修飾された残基の数を決定するステップ；
前記第１修飾残基数及び前記変異体の分子特性に対する第１値を示す変種情報を決定するステップ；
前記第１修飾残基数の構造的特徴に対する第１値を収集するステップ；
前記収集された第1修飾残基数の構造的特徴に関する第1値について、1つ以上の統計操作を実行して、前記変異体の第1特徴ベクトルを生成するステップであって、前記第1特徴ベクトルは、各構造特徴に関する1つ以上の統計マトリクスの第1値を含むステップ；
前記変異体の分子特性に対する第1値を前記第1特徴ベクトルに割り当てるステップであって、前記第1の特徴ベクトルおよび前記分子特性に対する第1値は、モデルのトレーニングデータの一部を形成し、前記トレーニングデータは、親タンパク質の複数変異体に対する複数の特徴ベクトルおよび前記複数のバリアントに対する分子特性の複数の値を含むステップ；
回帰モデルまたは分類モデルを用いて、前記トレーニングデータを用いて前記分子特性の値を予測するためのモデルのパラメータ数を生成するステップ；
修飾された前記親タンパク質の第２の修飾残基の数を示す新しい変異体情報にアクセスして前記親タンパク質の新しい変異を形成するステップ；
前記第２修飾残基数の構造的特徴に対する第２値を収集するステップ；
前記第２修飾残基の数の構造的特徴について収集された前記第２値に関して1つ以上の統計的演算を実行して、各構造的特徴についての1つ以上の統計的マトリクスの第２値を含む第２特徴ベクトルを生成するステップ；かつ、
前記第２特徴ベクトルにモデルを適用して、前記新規変異体の分子特性の第２値を決定するステップ；
を含む、方法。
【請求項２】
さらに、前記変異体の構造モデルを用いて、前記第１修飾残基数の構造特徴の第１値を決定するステップ、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記モデルが、前記トレーニングデータを入力として線形回帰手法を用いて生成される、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記モデルが、前記学習データを入力としてニューラルネットワークを学習することにより生成される、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記モデルの生成は、前記トレーニングデータの次元を減らすことを含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記変異体の残基の構造特徴の値を、前記残基に隣接する残基の多様性に関連して、以下の：
前記残基の距離内の疎水性残基の数を決定すること；
前記残基の距離内の酸性残基の数を決定すること；
前記残基の距離内の塩基性残基の数を決定すること；かつ
前記変異残基の距離内の中性残基の数を決定すること；
によって決定させる、方法であって、ここで、
前記距離は、前記変異体の三次構造に基づく、
請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記変異体が前記親タンパク質のアミノ酸を異なるアミノ酸で置換することにより形成される、請求項1〜6のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記分子特性が、抗体融解温度、高分子量の比率、化学的非折り畳み挙動、溶解度、粘度、および凝集挙動からなる群から選択される、請求項1に記載の方法。
【請求項９】
さらに、以下の：
前記変異体の表面への修飾残基の近接性に基づいて、溶媒に対する修飾残基のアクセシビリティを決定することにより、前記変異体の修飾残基の第１構造的特徴の第1値を決定すること；及び
親分子のpKa値に対する変異体のpKa値を決定することによって、前記修飾残基の第２構造的特徴の第２値を決定すること；
を含む、請求項1〜8のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
1つ以上の統計的測定基準が、合計、平均、標準偏差、スキュー、クルトシス、最小、最大、積、絶対値の対数の合計、および絶対値の対数の平均からなる群から選択される、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
親タンパク質のバリアントの分子特性の値を予測するコンピューティングシステムであって、以下の：
1つ以上のプロセッサと
前記コンピューティングシステムを以下の：
前記変異体を生成するために修飾された前記親タンパク質の残基の配列における第1の修飾された残基の数を決定するステップ；
前記第１修飾残基数及び前記変異体の分子特性に対する第１値を示す変種情報を決定するステップ；
前記第１修飾残基数の構造的特徴に対する第１値を収集するステップ；
前記収集された第1修飾残基数の構造的特徴に関する第1値について、1つ以上の統計操作を実行して、前記変異体の第1特徴ベクトルを生成するステップであって、前記第1特徴ベクトルは、各構造特徴に関する1つ以上の統計マトリクスの第1値を含むステップ；
前記変異体の分子特性に対する第1値を前記第1特徴ベクトルに割り当てるステップであって、前記第1の特徴ベクトルおよび前記分子特性に対する第1値は、モデルのトレーニングデータの一部を形成し、前記トレーニングデータは、親タンパク質の複数変異体に対する複数の特徴ベクトルおよび前記複数のバリアントに対する分子特性の複数の値を含むステップ；
回帰モデルまたは分類モデルを用いて、前記トレーニングデータを用いて前記分子特性の値を予測するためのモデルのパラメータ数を生成するステップ；
修飾された前記親タンパク質の第２の修飾残基の数を示す新しい変異体情報にアクセスして前記親タンパク質の新しい変異を形成するステップ；
前記第２修飾残基数の構造的特徴に対する第２値を収集するステップ；
前記第２修飾残基の数の構造的特徴について収集された前記第２値に関して1つ以上の統計的演算を実行して、各構造的特徴についての1つ以上の統計的マトリクスの第２値を含む第２特徴ベクトルを生成するステップ；かつ、
前記第２特徴ベクトルにモデルを適用して、前記新規変異体の分子特性の第２値を決定するステップ；
のように制御するために前記1つ以上のプロセッサによって実行可能なコンピュータ実行可能命令を格納する1つ以上のコンピュータ可読記憶媒体；
を含む、コンピューティングシステム。
【請求項１２】
前記コンピュータ実行可能な命令が、前記分子特性の値を予測するために前記構造的特徴のサブセットを識別するように前記計算機システムをさらに制御する、請求項１１に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１３】
前記構造的特徴は、電荷パッチまたは疎水性パッチへの残基の参加、隣接する残基のグループの多様性、残基の溶媒へのアクセス性、領域／鎖のインターフェースへの近さ、二次構造環境、分子および変異体中の残基のサイズ、および分子および変異体中の残基の酸性度からなるグループから選択される、請求項１１又は１２に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１４】
前記１つ以上の非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、前記１つ以上の処理ユニットによって実行されると、新しい変異体分子のために修飾された残基の数を生成するため、前記親分子の残基に対する変化を示す入力を前記コンピューティングシステムに取得させる、追加のコンピュータ実行可能命令を格納する、請求項１１〜１３のいずれか１項に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１５】
前記１つ以上のコンピュータ可読記憶媒体は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記コンピューティングシステムに、新しい変異体分子の各残基について、新しい変異体各々の残基が前記親分子の対応する位置の残基に対して変化したかどうかを示す配列を含む新しい変異体情報を生成させる、追加のコンピュータ実行可能命令を格納する、請求項１４に記載のコンピューティングシステム。