【手続補正書】
【提出日】平成16年7月13日(2004.7.13)
【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】
抗菌物質の作用機構の同定および／または特徴付けのための方法であって、以下の工程：
ａ）特定の微生物培養物を作用機構が公知である試験物質で処理することによって参照スペクトルをコンパイルして、ＩＲスペクトル、ＦＴ−ＩＲスペクトル、ラマンスペクトル、およびＦＴ−ラマンスペクトルの群からの少なくとも１つのスペクトルを記録する工程、
ｂ）各場合において、同じまたは類似する構造の少なくとも１つの波長範囲を選択することにより、対応する作用機構に属するクラス間を区別し、参照スペクトルを参照データベースのクラスに割り当て、それによって、あるクラスに割り当てられた前記参照スペクトルが、前記選択された波長範囲において同一または類似しているが、前記選択された波長範囲の他のクラスの参照スペクトルの構造とは有意に異なる構造を示す、工程、
ｃ）微生物培養物を試験されるべき前記物質で処理する工程、
ｄ）ＩＲスペクトル、ＦＴ−ＩＲスペクトル、ラマンスペクトル、およびＦＴ−ラマンスペクトルの群から少なくとも１つのスペクトル（試験スペクトル）を記録する工程、
ｅ）工程ｄ）からの前記試験スペクトル（単数／複数）を前記参照データベース中の１つ以上の参照スペクトルと比較する工程、
ｆ）前記試験スペクトルを、参照データベース中の１つ、２つ、またはそれより多くのクラスの参照スペクトルに割り当て、前記作用機構の同定または特徴付けを行う工程、
を包含する、方法。
【請求項２】
前記比較する工程ｅ）がパターン認識の数学的方法によって行われることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記工程ｄ）におけるスペクトルが、特徴的なスペクトル変化およびパターンの自動的認識を可能にするように処理されることを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
２以上のクラスを同時に分離し得るパターン認識によって分類を行う、請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記クラスの１つに特徴的なスペクトルパターンの情報が、分類モデルにおいて、または合成ニューロンネットワークの重みの形態で保存される、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記試験スペクトルの前記参照スペクトルとの比較が、前記分類モデルによって行われる、請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記微生物培養物が純粋な培養物である、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記作用機構は、タンパク質生合成、ＲＮＡ代謝もしくはＤＮＡ代謝、細胞壁代謝もしくは脂質代謝、膜栄養性物質またはＤＮＡインターカレーターのインヒビターを含む、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
細菌病原菌の規定された変異体もまた、前記参照データベースの作成のために使用され、それによって、関係している前記標的遺伝子の変異は前記遺伝子産物の仮定的参照物質との相互作用を制御することを特徴とする、請求項１〜８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
前記変異体が、選択された標的遺伝子の産生が低下または増大したものか、または点変異および／または欠失のために生物学的活性が低下または増大したものである、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記クラスの区別のために使用される波長範囲の選択（波長選択）が、遺伝的アルゴリズムのような最適化プロセスとの組み合わせのような多変量統計学的手順によってなされることを特徴とする、請求項１〜１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
前記多変量統計学的手順が、分散分析、共分散分析、因子分析、統計学的距離次元、ユークリッドの距離もしくはマハラノビスの距離、またはこれらの方法の組み合わせから選択される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記波長選択の前に、前記参照スペクトルの予備的処理が、微分の形成、デコンボリューション、フィルタリング、ノイズ抑制、またはウェーブレット変換もしくは因子分析によるデータ集約によって前記スペクトルのコントラストを増大させるために行われることを特徴とする、請求項１〜１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
前記参照スペクトルの前記異なるクラスへの割り当てが、パターン認識、一般的線形モデル、合成ニューロンネットワーク、事例に基づく分類、ベクトル最適化もしくは機械学習の方法、遺伝的アルゴリズムもしくは進化的プログラミングの方法のような数学的分類方法によって行われることを特徴とする、請求項１〜１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
前記参照スペクトルの前記異なるクラスへの割り当てが、数学的分類方法によって行われる、請求項１〜１４のいずれかに記載の方法。
【請求項１６】
前記数学的分類方法が、パターン認識の多変量統計学的方法、ニューロンネットワーク、事例に基づく分類もしくは機械学習の方法、遺伝的アルゴリズムもしくは進化的プログラミングの方法から選択される、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
いくつかの合成ニューロンネットワークおよび分類方法が使用されることを特徴とする、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
いくつかの合成ニューロンネットワークが３層を有するフィードフォワードネットワークとして、そして勾配減少法が学習アルゴリズムとして使用されることを特徴とする、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記分類システムがツリー構造を有し、当該ツリー構造において、分類タスクは、部分タスクに分解され、そしてユニット内の前記個々の分類システムは、階層的分類システムを形成するように組み合わされ、前記階層的分類システムにおいて、当該階層の全ての段階が、前記評価の途中に自動的に処理されることを特徴とする、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記個々の分類システムは、特別のタスクのために最適化されたニューロンネットワークを含むことを特徴とする、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記１つ、２つまたはそれより多くのクラスへの試験スペクトルの割り当てが、数学的分類方法によって行われることを特徴とする、請求項１〜２０のいずれかに記載の方法。
【請求項２２】
前記分類方法が、パターン認識の多変量統計学的処理、ニューロンネットワーク、事例に基づく分類および機械学習の方法、遺伝的アルゴリズム、ならびに進化的プログラミングの方法から選択される、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記ＩＲスペクトルの記録が、５００〜４，０００ｃｍ-1および／または４，０００〜１０，０００ｃｍ-1のスペクトル範囲において行われることを特徴とする、請求項１〜２２のいずれかに記載の方法。
【請求項２４】
前記試験物質は、阻害剤であることを特徴とする、請求項１〜２３のいずれかに記載の方法。
【請求項２５】
前記細菌培養物が処理される阻害剤の濃度が、前記試験物質についての最小阻害剤濃度（ＭＩＣ）の０．１倍〜２０倍の範囲内にあることを特徴とする、請求項１〜２４のいずれかに記載の方法。
【請求項２６】
微生物培養物の試験スペクトルが記録され、その全ての場合において、前記微生物培養物が同じ阻害剤ではあるが、異なる濃度で処理されていることを特徴とする、請求項１〜２５のいずれかに記載の方法。
【請求項２７】
透過、吸収、および反射で測定され、自動化測定／貫流測定およびハイスループットスクリーニングに適したキュベット、貫流キュベット、およびマイクロキュベット内で測定を行うことを特徴とする、請求項１〜２６のいずれかに記載の方法。
【請求項２８】
ＦＴ−ＩＲ、ＩＲ、ラマン、およびＦＴ−ラマン測定が、サンプル調製液および容器において直接測定され得ることを特徴とする、請求項１〜２７のいずれかに記載の方法。
【請求項２９】
真核細胞または原核細胞が、微生物細胞培養として使用される、請求項１〜２８のいずれかに記載の方法。
【請求項３０】
前記細菌培養物は、細菌、カビ、酵母、古細菌から選択される、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
非微生物起源の細胞培養物もまた、試験され得る、請求項１〜２９のいずれかに記載の方法。
【請求項３２】
前記細胞培養物は、ガン細胞、免疫学的に作用する細胞、上皮細胞、および植物細胞の群からのものである、請求項３０に記載の方法。