(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
アプタマー配列を入力する入力手段と、アプタマー配列の特徴を抽出する特徴抽出手段と、アプタマー配列を分類する配列分類手段と、アプタマー配列の分類結果を出力する出力手段とを備え、
前記特徴抽出手段は、下記（Ａ）のクラスター形成工程を実行し、
（Ａ）予め設定された特徴抽出方法によって前記入力手段によって入力されたアプタマー配列の特徴を抽出し、前記特徴毎にアプタマー配列のクラスターを複数形成するクラスター形成工程
前記配列分類手段は、下記（Ｂ）のクラスター統合工程および（Ｃ）のアプタマー配列分類工程を実行し、
（Ｂ）前記特徴の類似度が最も高い前記クラスター間の類似度を算出し、
前記類似度が最も高いクラスター同士を一つのクラスターに統合し、
統合された一つのクラスターにおいて、共通する特徴をそのクラスターの特徴とすると共に、他の特徴は削除するクラスター統合工程
（Ｃ）前記（Ｂ）工程で統合されたクラスターを一つのアプタマー配列と見做し、前記工程（Ｂ）を繰り返し実行し、予め設定した終了条件を満たした場合、前記工程（Ｂ）を終了し、得られたクラスターのアプタマー配列および前記アプタマー配列の特徴を決定するアプタマー配列分類工程
前記出力手段は、前記（Ｂ）工程で決定されたアプタマー配列および前記アプタマー配列の特徴を出力する、
ことを特徴とするアプタマー分類装置。
【請求項２】
前記類似度が、二つのクラスターに共通する特徴の数であることを特徴とする請求項１記載のアプタマー分類装置。
【請求項３】
前記配列分類手段が、さらに、クラスター間の分離度を決定する工程を実行することを特徴とする請求項１または２記載のアプタマー分類装置。
【請求項４】
前記分離度が、各クラスター間の特徴の距離の平均であることを特徴とする請求項３記載のアプタマー分類装置。
【請求項５】
前記距離が、ハミング距離であることを特徴とする請求項４記載のアプタマー分類装置。
【請求項６】
前記平均が、クラスターに含まれる配列数の重みをかけたものの平均であることを特徴とする請求項４または５記載のアプタマー分類装置。
【請求項７】
さらに、前記アプタマー配列を記憶する配列記憶手段と、前記アプタマー配列情報に関連付けて前記アプタマー配列の特徴を記憶する特徴記憶手段とを備えることを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載のアプタマー分類装置。
【請求項８】
下記（Ａ）工程、（Ｂ）工程および（Ｃ）工程を含むことを特徴とするアプタマー分類方法。
（Ａ）予め設定された特徴抽出方法によって、入力されたアプタマー配列の特徴を抽出し、前記特徴毎にアプタマー配列のクラスターを複数形成するクラスター形成工程
（Ｂ）前記特徴の類似度が最も高い前記クラスター間の類似度を算出し、
前記類似度が最も高いクラスター同士を一つのクラスターに統合し、
統合された一つのクラスターにおいて、共通する特徴をそのクラスターの特徴とすると共に、他の特徴は削除するクラスター統合工程
（Ｃ）前記（Ｂ）工程で統合されたクラスターを一つのアプタマー配列と見做し、前記工程（Ｂ）を繰り返し実行し、予め設定した終了条件を満たした場合、前記工程（Ｂ）を終了し、得られたクラスターのアプタマー配列および前記アプタマー配列の特徴を決定するアプタマー配列分類工程
【請求項９】
前記類似度が、二つのクラスターに共通する特徴の数であることを特徴とする請求項８記載のアプタマー分類方法。
【請求項１０】
前記（Ｂ）工程が、さらに、クラスター間の分離度を決定する工程を含むことを特徴とする請求項８または９記載のアプタマー分類方法。
【請求項１１】
前記分離度が、各クラスター間の特徴の距離の平均であることを特徴とする請求項１０記載のアプタマー分類方法。
【請求項１２】
前記距離が、ハミング距離であることを特徴とする請求項１１記載のアプタマー分類装方法。
【請求項１３】
前記平均が、クラスターに含まれる配列数の重みをかけたものの平均であることを特徴とする請求項１１または１２記載のアプタマー分類方法。
【請求項１４】
請求項８から１３のいずれか一項に記載のアプタマー分類方法を、コンピュータ上で実行可能なことを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
請求項１４記載のプログラムを記録していることを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アプタマー分類装置、アプタマー分類方法、プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
アプタマーは、標的物質に特異的に結合する核酸リガンドである。アプタマーは、１９９０年に、ＧＯＬＤらによって初めてその概念が報告された（特許文献１、非特許文献１）。アプタマーは、医薬品およびセンサへの応用が期待されており、例えば、アプタマー医薬として、血管新生型加齢黄斑変性症（ＡＭＤ）の治療薬であるペガプタニブ・ナトリウム注射剤が開発され実用化されている。
【０００３】
変異の蓄積によって配列の多様性を獲得した天然の核酸分子を分類するためには、既知の核酸配列から何らかのデータを学習させた判別機械による核酸配列分類方法が有効である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第２７６３９５８号
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｓｃｉｅｎｃｅ．（１９９０）２４９，５０５−５１０．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、以下に述べるように、人工的に多様な配列が合成されたアプタマーの場合、前述の一般的な核酸配列分類方法は使用できない。第１には、アプタマーの機能は、配列の一部分のみで実現される場合が多いため、塩基配列の全体的な類似性を基準とする核酸配列分類方法によっては、標的分子との結合様式等の機能に一致する高精度の分類は困難なためである。第２には、分類するアプタマーが多数の場合、メモリ容量、計算時間等の分類時の計算コストが、著しく増大するからである。また、第３には、核酸配列分類方法をアプタマー分類に適用した場合、アプタマーの機能に重要な領域が絞り込みきれず、アプタマー配列中の重要な領域が、分類後も明確にならないからである。
【０００７】
そこで、本発明は、高精度にアプタマーを分類し、アプタマーの重要な特徴を絞り込み、多数のアプタマーを低コストで分類することが可能なアプタマー分類装置、アプタマー分類方法、プログラムおよび記録媒体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】
【０００８】
前記目的を達成するために、本発明のアプタマー分類装置は、
アプタマー配列を入力する入力手段と、アプタマー配列の特徴を抽出する特徴抽出手段と、アプタマー配列を分類する配列分類手段と、アプタマー配列の分類結果を出力する出力手段とを備え、
前記特徴抽出手段は、下記（Ａ）のクラスター形成工程を実行し、
（Ａ）予め設定された特徴抽出方法によって前記入力手段によって入力されたアプタマー配列の特徴を抽出し、前記特徴毎にアプタマー配列のクラスターを複数形成するクラスター形成工程
前記配列分類手段は、下記（Ｂ）のクラスター統合工程および（Ｃ）のアプタマー配列分類工程を実行し、
（Ｂ）前記特徴の類似度が最も高い前記クラスター間の類似度を算出し、
前記類似度が最も高いクラスター同士を一つのクラスターに統合し、
統合された一つのクラスターにおいて、共通する特徴をそのクラスターの特徴とすると共に、他の特徴は削除するクラスター統合工程
（Ｃ）前記（Ｂ）工程で統合されたクラスターを一つのアプタマー配列と見做し、前記工程（Ｂ）を繰り返し実行し、予め設定した終了条件を満たした場合、前記工程（Ｂ）を終了し、得られたクラスターのアプタマー配列および前記アプタマー配列の特徴を決定するアプタマー配列分類工程
前記出力手段は、前記（Ｂ）工程で決定されたアプタマー配列および前記アプタマー配列の特徴を出力する、
ことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明のアプタマー分類方法は、
下記（Ａ）工程、（Ｂ）工程および（Ｃ）工程を含むことを特徴とする。
（Ａ）予め設定された特徴抽出方法によって、入力されたアプタマー配列の特徴を抽出し、前記特徴毎にアプタマー配列のクラスターを複数形成するクラスター形成工程
（Ｂ）前記特徴の類似度が最も高い前記クラスター間の類似度を算出し、
前記類似度が最も高いクラスター同士を一つのクラスターに統合し、
統合された一つのクラスターにおいて、共通する特徴をそのクラスターの特徴とすると共に、他の特徴は削除するクラスター統合工程
（Ｃ）前記（Ｂ）工程で統合されたクラスターを一つのアプタマー配列と見做し、前記工程（Ｂ）を繰り返し実行し、予め設定した終了条件を満たした場合、前記工程（Ｂ）を終了し、得られたクラスターのアプタマー配列および前記アプタマー配列の特徴を決定するアプタマー配列分類工程
【００１０】
また、本発明のプログラムは、
前記本発明のアプタマー分類方法を、アプタマー分類装置に実行させることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の記録媒体は、
前記本発明のプログラムを記録していることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、高精度にアプタマーを分類し、アプタマーの重要な特徴を絞り込み、多数のアプタマーを低コストで分類することが可能なアプタマー分類装置、アプタマー分類方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、本発明のアプタマー分類装置の実施形態を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明のアプタマー分類方法およびアプタマー分類プログラムの実施形態を示すフローチャートである。
【図３】図３は、本発明のアプタマー分類方法およびアプタマー分類プログラムの実施形態を示すフローチャートである。
【図４】図４は、本発明のアプタマー分類装置の実施形態を示すブロック図である。
【図５】図５は、本発明のアプタマー分類方法およびアプタマー分類プログラムの実施形態を示すフローチャートである。
【図６】図６は、本発明のアプタマー分類方法およびアプタマー分類プログラムの実施形態を説明するための図である。
【図７】図７は、本発明のアプタマー分類方法およびアプタマー分類プログラムの実施例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、本発明のアプタマー分類方法およびアプタマー分類プログラムの実施例において、アプタマー配列分類の過程で形成されるクラスター数と、そのときのクラスター間のハミング距離の平均を示すグラフである。
【図９】図９は、本発明のアプタマー分類方法およびアプタマー分類プログラムの実施例において、クラスター数とアプタマー配列の分類能の評価結果との関係、および、クラスター数とクラスター間のハミング距離の平均との関係を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照しながら本発明のさらに具体的な実施形態について説明する。ただし、本発明は、以下の実施形態に限定されない。
【００１５】
［実施形態１］
図１（ａ）に、本実施形態のアプタマー分類装置の一例の構成を示す。図示のとおり、このアプタマー分類装置１０は、入力手段１１と特徴抽出手段１２と配列分類手段１３と出力手段１４とを備える。前記特徴抽出手段１２と前記配列分類手段１３とは、例えば同図に示すように、ハードウェアであるデータ処理装置１５に組み込まれていてもよい。データ処理装置１５は、例えば、ＣＰＵ等を備えていてもよい。
【００１６】
前記入力手段１１は、前記特徴抽出手段１２に電気的に接続されている。前記特徴抽出手段１２は、前記配列分類手段１３に電気的に接続されている。前記配列分類手段１３は、前記出力手段１４に電気的に接続されている。
【００１７】
前記入力手段１１は、前記特徴抽出手段１２にアプタマー配列を入力する手段である。前記入力手段１１は、その他の点では特に制限されないが、例えば、キーボード、マウス等のコンピュータに備わる通常の入力装置、入力ファイル、および他のコンピュータ等を用いることができる。また、前記入力手段１１は、例えば、図１（ｂ）に示すように、データベースに格納されたアプタマー配列を読み出す手段であってもよい。この場合、例えば、同図に示すように、予めサーバ１６に格納されたアプタマー配列が、回線網１７を通じて、前記入力手段１１に呼び出される。また、前記入力手段１１は、例えば、同図に示すように、通信インターフェース１１１を含んでいてもよい。
【００１８】
前記特徴抽出手段１２は、分類するアプタマー配列の情報を取り出す。前記特徴抽出手段１２は、前記アプタマー配列の特徴を抽出して関連付ける。この際に抽出される特徴は、特に制限されないが、例えば、塩基配列の並び方、出現頻度、推定二次構造、各塩基の含有率、連続する塩基の出現頻度等があげられる。前記特徴を抽出する方法は、特に制限されず、従来公知の方法によって行うことができる。例えば、既存の核酸配列解析ソフトウェア、二次構造予測ソフトウェアを使用する方法等があげられる。
【００１９】
前記特徴抽出手段１２が、前記特徴に基づいて形成する、アプタマー配列のクラスター（初期クラスター）は、特に制限されないが、例えば、前記アプタマー配列のうち、全ての特徴が一致するアプタマー集団をクラスターとしてもよい。
【００２０】
前記配列分類手段１３は、前記特徴抽出手段１２から、前記初期クラスターの情報を取り出す。次に、それぞれのクラスター間で類似度を決定する。類似度は抽出された特徴を用いて決定されればよく、特に制限されないが、例えば、二つのクラスター間で共通する特徴の個数、それぞれのクラスターが元々持っていた特徴の総数に対する共通する特徴の総数の割合等があげられる。また、この際にクラスター間の分離度も合わせて決定してもよい。分離度とは、クラスターがどの程度分類できているかを表す指標であり、最もよく分類されているときに分離度が最高になる。分離度は、特に制限されないが、例えば、クラスター間の特徴の距離の平均、特徴の相関の平均等があげられる。前記特徴の距離は、特に制限されないが、例えば、ハミング距離、マンハッタン距離、レーベンシュタイン距離、ユークリッド距離等があげられる。前記平均は、特に制限されないが、例えば、重みをかけたものの平均、重みをかけずに均一に扱ったものの平均等があげられる。前記重みをかけたものの平均は、特に制限されないが、例えば、クラスターに含まれる配列数の重みをかけたものの平均、配列ごとの結合力の強さの重みをかけたものの平均等があげられる。類似度と分離度が決定されると、クラスター間の類似度が最も高い組を、共通した特徴のみを新たな特徴として引き継ぐ新たなクラスターとしてまとめる。この際、クラスター間で共通していなかった特徴は削除される。前記削除とは、前記クラスター間において、前記特徴は無いものとみなすことをいう。新たなクラスターが形成されると、再びクラスター間の類似度決定の手順に戻り、同様の手順を繰り返す。これは、クラスター間で共通の特徴が無くなるまで繰り返される。繰り返しが終わると、最後に配列の分類結果が出力手段１４に出力される。この際に出力される分類結果は、ユーザーが入力する条件に従う。ユーザーが入力する条件には、分離度が最大であるときの分類結果や、クラスター数が一定数以下になったときの分類結果や、クラスターの類似度が一定以下になったときの分類結果などが挙げられる。
【００２１】
前記配列分類手段１３としては、前記特徴に基づいて前記クラスター相互の類似度を決定し、前記類似度が最も高いクラスター間に共通の特徴を決定し、前記共通の特徴に基づきクラスターを再形成する手段であればよい。前記配列分類手段１３は、その他の点では特に制限されないが、例えば、中央演算処理回路（ＣＰＵ）を備えていてもよいし、プログラム制御により動作してもよい。なお、本実施形態のアプタマー分類装置が、例えば、操作部、表示部、メモリ等を備える場合には、前記配列分類手段１３は、例えば、これらの部材と電気的に接続されていてもよい。
【００２２】
前記配列分類手段１３が、前記特徴に基づいて決定する、前記クラスター相互の類似度は、クラスター相互の類似の程度を表す指標であって、抽出された特徴を用いて決定されていればよい。前記配列分類手段１３は、特に制限されないが、例えば、二つのクラスターに共通する特徴の個数、各クラスターの有する特徴の総数に対する共通する特徴の割合等があげられる。
【００２３】
前記配列分類手段１３は、前記共通の特徴に基づいて、アプタマー配列のクラスターを再形成する。前記アプタマー配列のクラスターは、特に制限されないが、例えば、前記クラスターのうち、前記共通の特徴の全てが一致するクラスター集団を、新たなクラスターとしてもよい。前記配列分類手段１３は、このクラスター再形成により、元のクラスターを統合する。
【００２４】
また、前記配列分類手段１３は、例えば、クラスター間の分離度を決定する機能等を備えていてもよい。前記分離度は、クラスターの分類の程度を表す指標であればよく、特に制限されないが、例えば、各クラスター間の特徴の距離の平均や、特徴の相関の平均等があげられる。前記アプタマーが最もよく分類されているときに、前記分離度が最高になる。
【００２５】
また、前記配列分類手段１３は、例えば、クラスターに含まれる配列中の優先順位を重心からの距離で判別する機能を備えていてもよい。
【００２６】
前記出力手段１４は、アプタマー配列の分類結果を出力する手段であればよく、その他の点では特に制限されないが、例えば、ディスプレイ装置、印刷装置等のコンピュータに備わる通常の出力装置、出力ファイル、および他のコンピュータ等を用いることができる。
【００２７】
つぎに、図２および図３のフローチャートを参照し、本実施形態のアプタマー分類方法を説明する。本実施形態のアプタマー分類方法は、クラスター形成工程（ステップＡ２１）と、クラスター統合工程（ステップＡ２２）と、アプタマー配列分類工程（ステップＡ２３）とを含む。
【００２８】
〔クラスター形成工程〕
前記特徴抽出手段１２は、予め設定された特徴抽出方法によって、入力されたアプタマー配列の特徴を抽出し、前記特徴毎にアプタマー配列のクラスターを複数形成する（ステップＡ２１）。
【００２９】
〔クラスター統合工程〕
前記配列分類手段１３は、前記特徴の類似度が最も高い前記クラスター間の類似度を算出し、前記類似度が最も高いクラスター同士を一つのクラスターに統合し、統合された一つのクラスターにおいて、共通する特徴をそのクラスターの特徴とすると共に、他の特徴は削除する（ステップＡ２２）。以下、図３に基づき、ステップＡ２２の詳細を述べる。前記配列分類手段１３は、特徴に関連付けられた配列を初期クラスターとして取り出す（ステップＡ３０１）。次に、取り出された前記初期クラスターから、比較元クラスターを選択し、同じく選択した比較先クラスターとの類似度を決定する（ステップＡ３０２、Ａ３０３、Ａ３０４）。決定の結果得られた類似度が比較元クラスターの最大類似度よりも大きかった場合、ここで得た類似度が比較元クラスターの最大類似度として登録され、比較先クラスターがその際の比較先クラスターとして登録される（ステップＡ３０５、Ａ３０６）。ここで、比較元クラスターとの類似度を決定していないクラスターが存在する場合は、そのクラスターを新たな比較先クラスターとして選択し、ステップＡ３０３以下の手順を繰り返す（Ａ３０７）。比較元クラスターに対して、他の全てのクラスターの類似度の決定が終わった場合、比較元クラスターとして選択していないクラスターがある場合は、そのクラスターを新たな比較元クラスターとして選択してＡ３０２以下の手順を繰り返す（ステップＡ３０８）。次に、比較元クラスターと比較先クラスターの類似度が最大になる組み合わせについて、その類似度（最大類似度）が条件を満たす場合、二つのクラスターに共通する特徴を抽出し、その共通する特徴を特徴とする新たなクラスターとして、二つのクラスターをまとめる（ステップＡ３０９、Ａ３１０、Ａ３１１、Ａ３１２）。前記条件は、特に制限されないが、前記最大類似度が、基準値以上であること、基準値を超えること等があげられる。また、本工程は、さらに、クラスター間の分離度を決定する工程を含んでいてもよい。
【００３０】
〔アプタマー配列分類工程〕
前記配列分類手段１３は、前記クラスター統合工程で統合されたクラスターを一つのアプタマー配列と見做し、前記クラスター統合工程を繰り返し実行し、予め設定した終了条件を満たした場合、前記クラスター統合工程を終了し、得られたクラスターのアプタマー配列および前記アプタマー配列の特徴を決定する（ステップＡ３１３）。前記終了条件を満たさない場合、前記配列分類手段１３は、前記クラスター統合工程で統合されたクラスターを一つのアプタマー配列と見做し、Ａ３０１以下の手順を繰り返す。前記予め設定した終了条件については、特に制限されないが、最大類似度が基準値未満または基準値以下である場合、クラスター総数が基準値未満または基準値以下である場合、クラスターに含まれる配列数が最大の基準値以上である場合、クラスターの特徴の数が基準値未満または基準値以下である場合等があげられる。以上の工程により、アプタマー配列の分類が完了する。
【００３１】
分類が終了したアプタマーの配列は、ユーザーが指定した条件に従って、前記出力手段１４で出力されてもよい。前記出力手段１４が、分類結果を出力する前記条件は任意であり、特に制限されないが、例えば、分離度が最大時の分類結果、クラスター数が一定未満または一定以下になったときの分類結果、クラスターの類似度が一定未満または一定以下になったときの分類結果、クラスターの特徴の数が基準値未満または基準値以下になったときの分類結果等があげられる。さらに、前記出力手段１４は、例えば、前記特徴、前記クラスター、前記類似度、前記優先順位および前記分離度等を出力する機能を備えていてもよい。
【００３２】
本実施形態によれば、第１に、複数のアプタマーを、ある特定の特徴を共有するという条件に基づいて高精度で分類することができる。その理由は、アプタマーの配列そのものではなく、塩基の出現頻度や二次構造等の特徴を抽出し、その特徴が類似である配列同士にクラスターを形成させるためである。アプタマーの性質は、配列そのものではなく、その配列が形成する二次構造や一部の特定の塩基の並びによって影響を受けることが多いため、単純な配列類似性を評価するよりも分類精度が高くなる。
【００３３】
また、本実施形態によれば、第２に、分類時のコストが、削減できる。コストが削減できる理由として、例えば、メモリ容量が削減できること、計算時間が短縮できること等があげられる。本発明のアプタマー分類方法によって、メモリ容量が削減できる理由は、例えば以下の通りである。すなわち、一般的な核酸配列分類方法の場合、全ての配列ペアに対するペアワイズアラインメントを実行し、結果を保持する必要がある。この場合、配列の数ｎに対して、必要なメモリは、ｎＣ２＝ｎ×（ｎ＋１）／２となる。一方、本発明のアプタマー分類方法の場合、各クラスターについて、そのクラスターと最も類似度が高いクラスターのＩＤと、その類似度を保持すれば足り、必要なメモリは、ｎ＋ｎ＝２ｎになる。したがって、一般的な核酸配列分類方法が、配列数ｎに対してｎの２乗のオーダーのメモリを必要とするのに対し、本発明のアプタマー分類方法は、配列数ｎに対してｎの１乗のオーダーのメモリで充分である。したがって、本発明のアプタマー分類方法によれば、必要とするメモリ容量を削減でき、この傾向は、配列数が多い場合に特に顕著になる。また、本発明のアプタマー分類方法によって、計算時間が短縮できる理由は、例えば以下の通りである。すなわち、一般的な核酸配列分類方法の場合、配列を厳密に直接比較する必要がある。一方、本発明のアプタマー分類方法において類似度を決定する場合、抽出した特徴のみが比較の対象であり、前記特徴の重複を判定するのみの単純な処理で足りる。しかも、分類が進むほど、前述のように特徴が削除され、類似度を決定する際に考慮が必要な特徴の数が少なくなる。したがって、本発明のアプタマー分類方法によれば、配列比較一度当たりの計算時間を短縮できる。
【００３４】
また、本実施形態によれば、第３に、アプタマー配列の有する特徴のうち、重要な特徴が絞り込まれる。その理由は、アプタマーを分類する過程において類似度の高い配列間で共通していない特徴が削ぎ落とされることにより、各クラスターにおける重要な特徴が絞り込まれるためである。重要な特徴が絞り込まれた結果、アプタマー配列中の不要な領域の除外や、修飾核酸への置換等の、アプタマーを加工する作業が容易となる。
【００３５】
本発明のプログラムは、前述の本発明のアプタマー分類装置の使用方法を、同装置に実行させるプログラムである。本発明のプログラムは、例えば、記録媒体に記録されていてもよい。前記記録媒体は、特に制限されず、例えば、ＨＤＤ、ＣＤ−ＲＯＭ（ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ）、ＤＶＤ、メモリーカード等があげられる。また、本発明のプログラムは、例えば、予め、前述の本発明のアプタマー分類装置にインストールされていてもよいし、前記記録媒体またはインターネット等の回線網を介して、インストールされてもよい。なお、本発明のプログラムは、必ずしも、前述の本発明のアプタマー分類装置にインストールされている必要はなく、例えば、サーバに格納されている本発明のプログラムにより、前述の使用方法を、前述の装置に実行させてもよい。
【００３６】
［実施形態２］
図４に、本実施形態のアプタマー分類装置４０の一例の構成を示す。同図において、図１と同一部分には同一符号を付している。図４に示すとおり、このアプタマー分類装置４０は、配列記憶手段４１および特徴記憶手段４２をさらに備えること以外は、実施形態１のアプタマー分類装置と同様の構成を有する。すなわち、このアプタマー分類装置４０は、入力手段１１と特徴抽出手段１２と配列分類手段１３と出力手段１４と配列記憶手段４１と特徴記憶手段４２とを備える。前記特徴抽出手段１２と前記配列分類手段１３とは、例えば同図に示すように、ハードウェアであるデータ処理装置１５に組み込まれていてもよい。前記特徴抽出手段１２と前記配列分類手段１３とは、例えばソフトウェアそのものでも良いし、ハードウェアにソフトウェアが組み込まれたものでもよい。データ処理装置１５は、例えば、ＣＰＵ等を備えていてもよい。前記配列記憶手段４１と前記特徴記憶手段４２とは、例えば同図に示すように、ハードウェアである記憶装置４３に組み込まれていてもよい。
【００３７】
図示の通り、前記配列記憶手段４１は、前記入力手段１１および前記特徴抽出手段１２に電気的に接続されている。また、前記特徴記憶手段４２は、前記特徴抽出手段１２および前記配列分類手段１３に電気的に接続されている。
【００３８】
前記配列記憶手段４１は、前記入力手段１１から入力された、分類するアプタマーの配列の情報を記憶し、前記特徴抽出手段１２に前記情報を出力する。
【００３９】
前記特徴記憶手段４２は、前記特徴抽出手段１２で抽出されたアプタマーの配列の特徴を、それぞれの配列に関連付けたものを記憶し、前記配列分類手段１３に前記特徴を出力する。
【００４０】
本実施形態では、例えば、アプタマー配列Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの分類を行うことができる。以下にその詳細を説明する。
【００４１】
まず、入力手段１１は、特徴抽出手段１２に、アプタマー配列Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄのデータを出力する（ステップＡ１）。
【００４２】
前記特徴抽出手段１２は、前記アプタマー配列Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄから特徴を抽出する（ステップＡ２）。前記抽出の結果、特徴ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅが抽出された場合、図６（ａ）のように、前記特徴抽出手段１２は、配列分類手段１３に、前記アプタマー配列Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄを、それぞれクラスターＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄとして出力する。図６において、特徴が存在することを１、特徴が存在しないことを０と表す。
【００４３】
以下、図５および６に基づき、本実施形態のアプタマー分類方法を説明する。配列分類手段１３は、図６（ａ）の特徴に関連付けられた配列をクラスターの情報として読み込む（ステップＡ３０１、図５、以下図番号省略）。次に、最初の比較元としてクラスターＡを選択し、その最初の比較先としてクラスターＢを選択し、クラスターＡ、Ｂ間の類似度を決定する（ステップＡ３０２、Ａ３０３、Ａ３０４）。本実施形態において、類似度を二つのクラスターに共通する特徴の数と定義する。この場合、クラスターＡ、Ｂ間には特徴ａ、ｂ、ｅという３つの特徴が共通するため、類似度は３となる。この値は現時点の比較元クラスターＡの最大類似度として登録され、その比較先としてクラスターＢも登録される（ステップＡ３０５、Ａ３０６）。これでクラスターＡに対するクラスターＢの評価は終了する。
【００４４】
比較元クラスターＡの比較先クラスターとして未評価のクラスターＣ、Ｄがあるので、比較元クラスターをＡ、比較先クラスターをＣまたはＤとしたステップＡ３０３〜Ａ３０６の評価手順を同様に繰り返す（ステップＡ３０７）。この際、比較元クラスターＡに対する比較先クラスターＣ、Ｄの類似度は、それぞれ２、１であるため、最大類似度は更新されない。これでクラスターＡを比較元クラスターとする評価は終了する。
【００４５】
クラスターＡを比較元クラスターとする評価が終了すると、比較元クラスターとして未評価のクラスターＢ、Ｃ、Ｄを比較元クラスターとしたステップＡ３０２〜Ａ３０６の評価手順を同様に繰り返す（ステップＡ３０８）。これで全てのクラスターの評価は終了する。
【００４６】
ステップＡ３０８の後に、クラスターの分離度を決定することとした（ステップＡ５０１）。本実施形態において、分離度は、クラスター間のハミング距離にクラスターに含まれる配列数の重みをかけたものの平均と定義する。例えば、図６（ａ）において、クラスターＡ−Ｂ間、Ａ−Ｃ間、Ａ−Ｄ間、Ｂ−Ｃ間、Ｂ−Ｄ間、Ｃ−Ｄ間のハミング距離は、それぞれ１、３、３、２、４、４であり、各クラスターには配列が１つずつ含まれるので、各クラスターの配列数の重みは、１／４となる。したがって、この場合、
分離度＝（１×（１／４＋１／４）＋３×（１／４＋１／４）＋３×（１／４＋１／４）＋２×（１／４＋１／４）＋４×（１／４＋１／４）＋４×（１／４＋１／４））／４Ｃ２＝１．４２
と決定される。
【００４７】
図６（ａ）において、クラスターＡ−Ｂ間、Ａ−Ｃ間、Ａ−Ｄ間、Ｂ−Ｃ間、Ｂ−Ｄ間、Ｃ−Ｄ間の類似度は、それぞれ４、２、２、３、１、１である。したがって、同図（ａ）において、最大類似度が最大の比較元クラスターと比較先クラスターは、クラスターＡとＢになる。本実施形態において、最大類似度の条件を、基準値である１以上であることとする（ステップＡ５０２）。クラスターＡとＢとの類似度は３であり、前記基準値である１以上であるので、クラスターＡとＢとに共通の特徴ａ、ｂ、ｃ、ｅを決定する（ステップＡ３１１、Ａ３１２）。前記共通の特徴ａ、ｂ、ｃ、ｅにより、クラスターを再形成した結果、クラスターＡおよびＢは、クラスターＡＢとして一つに統合され、結果として図６（ｂ）に示す状態になる。なお、クラスターＡとＢとで共通しなかった特徴ｄについては、クラスターＡＢ内において、０であるものとする。
【００４８】
本実施形態において、終了条件を、クラスター数が基準値である２未満であることとする（ステップＡ５０３）。図６（ｂ）において、クラスターの数は、ＡＢ、ＣおよびＤの３つであり、前記基準値である２未満でないので、ステップＡ３０１以下の手順を同様に繰り返す。
【００４９】
図６（ｂ）において、クラスターＡＢ−Ｃ間、ＡＢ−Ｄ間、Ｃ−Ｄ間のハミング距離は、それぞれ２、４、４であり、クラスターＡＢ、Ｃ、Ｄの配列重みは、それぞれ２／４、１／４、１／４である。したがって、この場合、
分離度＝（２×（２／４＋１／４）＋４×（２／４＋１／４）＋４×（１／４＋１／４））／３Ｃ２＝２．１７
と決定される（ステップＡ５０１）。
【００５０】
また、図６（ｂ）において、クラスターＡＢ−Ｃ間、ＡＢ−Ｄ間、Ｃ−Ｄ間の類似度は、それぞれ２、１、１である。したがって、同図（ｂ）において、最大類似度が最大の比較元クラスターと比較先クラスターは、クラスターＡＢとＣになる（ステップＡ３０９）。クラスターＡＢとＣとの類似度は、２であり、ステップＡ３１１における最大類似度の基準値である１以上であるので、クラスターＡＢとＣとに共通の特徴ａ、ｂを決定する（ステップＡ３１１、Ａ３１２）。前記論理積である特徴ａ、ｂにより、クラスターを新たに形成した結果、クラスターＡＢおよびＣは、クラスターＡＢＣとして一つに統合され、結果として同図（ｃ）に示す状態となる。なお、クラスターＡＢとＣとで共通しなかった特徴ｃおよびｅについては、クラスターＡＢＣ内において、０であるものとする。
【００５１】
図６（ｃ）において、クラスターの数は、ＡＢＣおよびＤの２つであり、ステップＡ３１４におけるクラスター数の基準値である２未満でないので、Ａ３０１以下の手順を同様に繰り返す（ステップＡ５０３）。
【００５２】
図６（ｃ）において、クラスターＡＢＣ−Ｄ間のハミング距離は３であり、クラスターＡＢＣ、Ｄの配列重みは、それぞれ３／４、１／４である。したがって、この場合、
分離度＝３×（３／４＋１／４）／２Ｃ２＝３
と決定される（ステップＡ５０１）。
【００５３】
図６（ｃ）において、クラスターＡＢＣとクラスターＤには共通する特徴が存在しないため、最大類似度が０になり、ステップＡ５０２における最大類似度の基準値である１以上でないため、配列の分類が終了する（ステップＡ５０２）。
【００５４】
分類が終了すると、前記出力手段１４は、分類結果を出力する（ステップＡ４）。ユーザーの指定する分類結果の出力条件は、任意であり、特に制限されないが、例えば、クラスターの分離度が最大時の分類結果を前記出力条件とした場合、Ａ３の分類中に分離度が最大となった図６（ｃ）の結果が、分類結果として出力される。
【００５５】
以上の結果、本実施形態により、アプタマー配列Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが分類された。
【実施例】
【００５６】
つぎに、本発明の実施例について説明する。ただし、本発明は、下記の実施例により制限されない。
【００５７】
［実施例１］
本実施例では、１７ターゲットについての５９４のアプタマー配列を正解データセットとして用い、アプタマー配列の分類能の評価を行った。前記アプタマー配列は、ランダム領域の長さが３０塩基であるアプタマーデータベースＮ３０に登録されており、前記アプタマーデータベースＮ３０は、インターネット上（http://aptamer.icmb.utexas.edu/）でＥｌｌｉｎｇｔｏｎ研究室により公開されている。本実施例における具体的な分類方法を以下に述べる。まず、本実施例において、アプタマーから抽出する特徴として、ウィンドウサイズ７塩基に対して４塩基のミスマッチを許容する３塩基の組み合わせの有無を用いた。また、図７に示すように、終了条件を追加し、ステップＡ５０３の後に、ステップＡ７０１を設け、特徴数が最小のクラスターの特徴数が、基準値（最小内包個数）未満の場合、分類を終了することとし、前記特徴数が前記基準値である最小内包個数以上の場合、分類を継続することとした。それ以外は、実施形態２と同様に分類を行った。以下にその詳細を説明する。
【００５８】
（ターゲット判定方法）
以下に述べる、定義（Ａ）に従って、分類されたクラスターの属するターゲットを判定した。
（Ａ）各ターゲットがただ一つのクラスターを形成すると仮定し、各ターゲット配列が最も多く属するクラスターが、唯一そのターゲットに属すると定義した。
【００５９】
（分類結果の評価方法）
分類結果は、以下の規則に従って、特異度、感度、精度を決定することにより、評価した。例えば、標的Ａに着目した場合、
真陽性（True  Positive）：標的Ａのアプタマーが、標的Ａのクラスターに所属する
偽陰性（False  Negative）：標的Ａのアプタマーが、標的Ａ以外のクラスターに所属する
偽陽性（False  Positive）：標的Ａ以外のアプタマーが、標的Ａのクラスターに所属する
偽陰性（False  Negative）：標的Ａのアプタマーが、どのクラスターにも所属しない
として、各クラスターにつき、真陽性の件数をＴＰ、偽陰性の件数をＦＮ、偽陽性の件数をＦＰとして、以下の計算式および定義により、分類結果の特異度、感度、精度を決定した。
特異度＝（ＴＰ／ＴＰ＋ＦＰ）
感度＝（ＴＰ／ＴＰ＋ＦＮ）
精度：特異度と感度との相乗平均
【００６０】
表１に、前記最小内包個数を変化させ、上述の定義（Ａ）に従って、１７ターゲットの５９４配列全てを含むデータセットについてアプタマー配列分類を行い、ターゲットごとに配列の分類結果を評価した場合の、アプタマー配列分類の評価結果を示す。
【００６１】
【表１】
0005419145.tif 000002
【００６２】
表１によって、このデータセットにおいて、アプタマー配列分類の精度は、最小内包個数が３〜２０程度であれば、ほぼ同様の精度となることが示された。
【００６３】
図８は、アプタマー配列分類の過程で形成されるクラスター数と、そのときのクラスター間のハミング距離の平均との関係を示すグラフである。前記グラフの横軸は、アプタマー配列分類の過程で形成されるクラスター数を示し、前記グラフの縦軸は、クラスター間のハミング距離の平均を示す。同グラフに示すとおり、近隣結合法による統合で徐々にクラスター数が絞り込まれていく過程で、クラスター数２００〜１４０付近でクラスター間のハミング距離の平均が最大となることが確認された。この時の最小内包個数は、７０個〜２００個程度であり、表１によると、この時の予測精度は、特異度は高いものの感度は低い。しかし、今回の評価は、上述の定義（Ａ）に基づいているため、各ターゲットが複数のクラスターを形成するという実際の解析時においては、このクラスター数２００〜１４０の時に予測精度が最も良い状態にある可能性が考えられる。
【００６４】
［実施例２］
各ターゲットが複数のクラスターを形成するという仮定に基づく、以下の定義（Ｂ）に従って、分類されたクラスターの属するターゲットを判定した以外は、実施例２と同様にアプタマー配列の分類能の評価を行った。
（Ｂ）各ターゲットが複数のクラスターを形成すると仮定し、各クラスターの半数以上のアプタマー配列が、単独のターゲット配列で占められている場合には、そのクラスターはそのターゲットに属すると定義した。
【００６５】
図９は、上述の定義（Ｂ）に従った場合の、クラスター数とアプタマー配列の分類能の評価結果との関係、および、クラスター数とクラスター間のハミング距離の平均との関係を示すグラフである。前記グラフの横軸は、アプタマー配列分類の過程で形成されるクラスター数を示し、前記グラフの縦軸は、クラスター間のハミング距離の平均、または、アプタマー配列の分類能の評価結果である特異度、感度および精度を示す。
【００６６】
図９に示すとおり、本実施例においてクラスターを分類した場合、クラスター間のハミング距離の平均が最大になるクラスター数２００付近において、予測精度も最大になった。したがって、本発明の方法を用いて正解クラスターが分かっていない未知のアプタマー配列を分類する際にも、ハミング距離が最大になるクラスター数で分割することによって、最良のクラスタリング結果が得られることが示唆された。また、これらの解析の結果、各ターゲットが複数のクラスターに所属すると考えた方が妥当な結果が得られたため、以下の解析には、各ターゲットが複数のクラスターを形成するという仮定に基づく上述の定義（Ｂ）を採用する。
【００６７】
また、定義（Ｂ）に基づいて、本発明の方法を用いてアプタマー配列を分類すれば、同じ標的分子に対するアプタマーが、異なるクラスターに分類されることがある。この場合、クラスターが異なる配列は、同じ標的分子に対するアプタマーであっても、結合様式が異なる等、特徴が異なることが明らかになり、アプタマー配列の性質に関して新たな情報が得られるという効果が生じる。その結果、取得された配列の性質の調査のための実験の効率が上がり、機能が異なるアプタマーを取得することが容易になる。
【００６８】
［比較例１］
以下、比較例１として、塩基配列解析ソフトウェアとして広く知られているＣｌｕｓｔａｌＷ（Julie  D.  Thompson  et  al.  Nucleic  Acids  Research,  1994,  22,  22  4673-4680）を用いた解析を行った。ＣｌｕｓｔａｌＷは、階層的クラスタリングを行うツールであるため、アプタマーを個別のクラスターに分類するためには何らかの基準で系統樹を分割する必要がある。分割する基準となるパラメーターとして、今回は各配列の遺伝的距離に注目し、それを変化させることによって予測精度が最高になるパラメーターを推定した。
【００６９】
以下の表２に、実施例２および比較例１の、最も高精度だったときの各ターゲットに対するアプタマー分類の特異度、感度および精度を示す。表２中、平均とは、各ターゲットに対するアプタマー分類の特異度、感度および精度の、配列数で重み付けしたものの平均（加重平均）を意味する。表２によると、全てのターゲットに関して、実施例２は、比較例１よりも優れた精度を示すことが分かった。また、精度の平均値は、比較例１に対して２６ポイント（比較例１の４６％）上昇した。この結果から、本実施例の方法は、配列解析ソフトウェアを使用する方法よりも、アプタマー分類の精度が優れていることが示された。
【００７０】
【表２】
0005419145.tif 000003
【００７１】
実施例２および比較例１におけるアプタマー配列分類における計算コストを以下の表３に示す。
【００７２】
【表３】
0005419145.tif 000004
【００７３】
表３によると、比較例１において、アプタマー配列分類に必要なメモリ容量は、配列数の２乗に比例して増加する。一方、実施例２において必要なメモリ容量は、配列数の１乗に比例して増加する。したがって、実施例２の方が、より大量の配列を解析可能であることが示された。また、実施例２において、アプタマー配列分類に必要な計算時間は、比較例１において必要な計算時間の１／５程度であり、計算時間も大幅に短縮されたことが示された。この結果から、本発明の方法は、配列解析ソフトウェアを使用する方法よりも、計算コストが大幅に削減されていることが示された。
【産業上の利用可能性】
【００７４】
本発明により、アプタマーの分類を効率良く行うことができる。また、本発明により、アプタマーの機能に重要な特徴を選択することができ、新たなアプタマーの設計に重要な情報が得られる。
【符号の説明】
【００７５】
１０、４０    アプタマー分類装置
１１    入力手段
１２    特徴抽出手段
１３    配列分類手段
１４    出力手段
１５    データ処理装置
１６    サーバ
１７    回線網
４１    配列記憶手段
４２    特徴記憶手段
４３    記憶装置
１１１  通信インターフェース
【図１】
0005419145.tif 000005
【図２】
0005419145.tif 000006
【図３】
0005419145.tif 000007
【図４】
0005419145.tif 000008
【図５】
0005419145.tif 000009
【図６】
0005419145.tif 000010
【図７】
0005419145.tif 000011
【図８】
0005419145.tif 000012
【図９】
0005419145.tif 000013