(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
状態の治療のために候補摂動因子を特定するための方法であって、前記方法は、記憶装置に記憶されたコンピュータ実行可能命令をプロセッサが実行することにより、コンピュータによって実行され、
複数のバッチの遺伝子発現プロファイル（ＧＥＰ）実験に関連したデータにアクセスすることであって、各バッチが摂動因子と関連付けられた複数の試験インスタンス及び複数の対照インスタンスと関連付けられ、前記インスタンスがそれぞれ、複数のプローブのそれぞれの発現値を含む、アクセスすることと、
各バッチについて、前記バッチの平均対照ＧＥＰを決定することであって、前記バッチの前記平均対照ＧＥＰが全ての前記対照インスタンスにわたるプローブのサブセットのそれぞれの前記発現値を平均化することにより決定される、決定することと、
１つのバッチにおける各試験インスタンスの調節された試験ＧＥＰを決定することであって、各調節された試験ＧＥＰが、前記試験インスタンスにおける前記プローブのサブセットのそれぞれの前記発現値を対応する１つのバッチの前記平均対照ＧＥＰにおける対応する１つのプローブの前記発現値から差し引くことにより決定される、決定することと、
全ての前記複数のバッチからの全ての前記調節された試験ＧＥＰを組み合わせることによりデータ行列を作成することと、
前記データ行列から任意の摂動因子の調節された試験ＧＥＰを除去することにより換算データ行列を作成することであって、前記摂動因子のために前記データ行列中に単一の調節された試験ＧＥＰのみが存在する、作成することと、
射影空間を定義する射影行列又は射影関数を作成するために、前記換算データ行列の多変量統計分析を行うことと、
射影された行列を作成するために、前記射影行列又は前記射影関数を用いて前記射影空間上に前記データ行列を射影することと、
前記射影された行列を保つために、次元の数を決定することと、
調節された状態ＧＥＰを決定することと、
前記射影行列又は前記射影関数を用いて前記射影空間上に前記調節された状態ＧＥＰを射影することと、
１つ以上の摂動因子を特定するために、前記射影空間における前記調節された状態ＧＥＰの位置を前記射影空間における前記調節された試験ＧＥＰの位置と比較することと、を含む、方法。
【請求項２】
調節された状態ＧＥＰを決定することが、
第２のバッチの第２の平均対照ＧＥＰを決定することであって、前記第２のバッチが対照細胞のＧＥＰ及び前記状態に暴露された細胞のＧＥＰを含む、決定することと、
前記第２のバッチの平均状態ＧＥＰを決定することと、
前記プローブのサブセットのそれぞれについて、前記第２の平均対照ＧＥＰにおける前記プローブの前記発現値と前記平均状態ＧＥＰにおける前記プローブの前記発現値との間の差を決定することにより、前記調節された状態ＧＥＰを決定することであって、好ましくは、前記第２のバッチの平均状態ＧＥＰを決定することが、前記プローブのサブセットのそれぞれについて、複数の状態ＧＥＰにわたる前記プローブの平均発現値を決定することを含む、決定することと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
１つ以上の摂動因子を特定するために、前記射影空間における前記調節された状態ＧＥＰの前記位置を前記射影空間における前記調節された試験ＧＥＰの前記位置と比較することが、
前記データ行列における平均状態プロファイルから前記調節された試験ＧＥＰのそれぞれまでの前記射影空間における距離を計算することであって、好ましくは、ユークリッド距離又は余弦距離を計算することを含む、前記射影空間における距離を計算すること、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
１つ以上の摂動因子を特定するために、前記射影空間における前記調節された状態ＧＥＰの前記位置を前記射影空間における前記調節された試験ＧＥＰの前記位置と比較することが、
前記平均状態プロファイルから各摂動因子の前記調節された試験ＧＥＰまでの前記射影空間における前記距離に従って、前記１つ以上の摂動因子を序列付けすること、を更に含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記プローブのサブセットが、
前記複数の対照及び試験インスタンスにわたる各プローブの平均発現値を決定することと、
前記平均発現値を分類することと、
いくつかの最も高度に発現したプローブを選択することと、を含む、方法により決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記プローブのサブセットが、前記プローブの相対発現に従って所定の数のプローブを選択することを含む、方法により決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記プローブのサブセットが、所定の閾値発現レベルを超えるプローブのサブセットを選択することを含む、方法により決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
多変量統計分析を行うことが、Ｆｉｓｈｅｒ判別分析を行うことを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
摂動因子で処理された各複数の細胞から複数の生体サンプルを抽出することと、前記生体サンプルをマイクロアレイ分析に供することと、を更に含む、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
関連マッピングは、オペレーションズリサーチ、コンピュータネットワーキング、及び電気通信の分野でうまく適用される、周知の仮説生成及び試験ツールである。ヒトゲノムプロジェクトの着手及び完了、並びに非常にハイスループットな高密度ＤＮＡマイクロアレイ技術の並行開発は、大量の遺伝子データベースの生成をもたらした。同時に、分子モデリング及びドッキング研究等の、コンピュータによる方法での新規薬学的活性剤の探索は、潜在的な小分子活性剤の巨大なライブラリの生成を促した。疾患を遺伝的プロファイルと、遺伝的プロファイルを薬物と、及び疾患を薬物とつなぐ情報量は、飛躍的に増加し、創薬科学における関連性マッピングの仮説試験ツールとしての用途は成熟した。
【０００２】
Ｔ．Ｒ．Ｈｕｇｈｅｓ  ｅｔ  ａｌ．（「Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ｖｉａ  ａ  ｃｏｍｐｅｎｄｉｕｍ  ｏｆ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｐｒｏｆｉｌｅｓ」  Ｃｅｌｌ  １０２，１０９〜１２６（２０００））による独創性に富んだ論文の公開、続いてそのすぐ後のＭＩＴのＪｕｓｔｉｎ  Ｌａｍｂらによる関連性マッププロジェクトの起動（「Ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ  Ｍａｐ：Ｇｅｎｅ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ  ｔｏ  Ｃｏｎｎｅｃｔ  Ｓｍａｌｌ  Ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ，Ｇｅｎｅｓ，ａｎｄ  Ｄｉｓｅａｓｅ，」Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｖｏｌ  ３１３（２００６）と共に、以前は特定されていなかった遺伝子について、機能性を精密に決定することができ、薬剤の潜在的標的は、薬物処理細胞の遺伝子発現プロファイルのデータベースにおけるマッピング関連により特定することができるという一般的概念が、２０００年に最前線に立った。２００６年に、Ｌａｍｂのグループは、「Ｃマップ」構築の方法の詳細な概要の公開、第１世代Ｃマップの作成に使用した遺伝子発現プロファイルの参照コレクションの連載、並びに現在進行中の大規模コミュニティＣマッププロジェクト（ハイパーリンク、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｃｉｅｎｃｅｍａｇ．ｏｒｇ／ｃｏｎｔｅｎｔ／３１３／５７９５／１９２９／ｓｕｐｐｌ／ＤＣ１の「ｓｕｐｐｏｒｔｉｎｇ  ｍａｔｅｒｉａｌｓ」で閲覧可能）の始動を開始した。
【０００３】
現代の関連性マッピングは、その厳密な数学的土台、及び現代の計算能力の支えにより、癌を含む様々な疾患の治療用の新規剤を特定することの確定された医学的成功をもたらした。それにもかかわらず、ある特定の制限的仮定が、種々の、及び多くの場合明らかに無関係の、細胞表現型の顕在を特徴とする、多酵素起源の疾患又は症候性状態に関して、関連性マッピングの適用に異議を唱える。Ｌａｍｂによると、有用な関連性マップの構築に対する課題は、クエリにおいて臨床的に突出した及び有用な出力の生成を可能にする、入力参照データの選択にある。Ｌａｍｂの薬物関連Ｃマップでは、強い関連付けは参照関連付けを含み、強い関連付けは、ヒットとして特定される所望の出力である。Ｌａｍｂは、ハイスループットな、高密度プロファイリングプラットフォームの利益について言及したが、それにもかかわらず、「これだけの火力でさえ、あらゆる可能な期間にわたって、あらゆる可能な濃度で、あらゆる既知の摂動因子（perturbagen）に暴露される、推定２００の様々な細胞種の１つ１つの分析を可能にするには不十分である．．．したがって、妥協案が必要とされる」（５４ページ、第３欄、最終段落）と警告した。したがって、Ｌａｍｂは、ＬａｍｂのＣマップを非常に少数の樹立細胞株からのデータに限定した。Ｌａｍｂは、参照関連が極めて慎重を期し、同時に、検出が困難である（弱い）場合に特に困難に直面することもまた強調し、Ｌａｍｂは、多数の拡散した関連性を最小限に抑えることを目的とする妥協案を採用した。
【０００４】
シグネチャベースのＣマップクエリは、例えば、対象の状態に応答して顕著に上方調節又は下方調節された遺伝子に対応するプローブセットのリストを特定することにより行われる。このプローブセットのリストは、状態シグネチャと呼ばれる。シグネチャは、このシグネチャを最も良く複製する、又は逆行させる剤を特定するために、Ｃマップデータベースに対してスコア付けされる。シグネチャベースのクエリアプローチは、いくつかの新規技術を特定するためにうまく使用されてきた。しかしながら、対象の状態は多くの既知の及び未知の外因性及び内因性因子を含む、複雑なプロセスを含んでもよく、このような因子に対する応答は、時間にわたり推移し得る。これは、特異的な標的、遺伝子、又は作用機構が研究される、薬物スクリーニング方法において典型的に観察されるものと対照的である。刺激に対する細胞応答の複雑さを考慮すると、生物学的状態の精密なシグネチャを生成すること、及び摂動因子又は状態に起因し得る遺伝子発現データとバックグラウンド遺伝子発現データとを区別することは、困難であり得る。したがって、シグネチャベースのクエリについて、クエリシグネチャは、予測値が遺伝子シグネチャの質に依存し得るので、慎重に誘導するべきである。
【０００５】
クエリシグネチャの質に影響を与える可能性がある１つの因子は、シグネチャに含まれる遺伝子の数である。十分な数の遺伝子が摂動因子又は状態に対する細胞応答と関連付けられた優性な及び鍵となる生物学を反映するように選択されなければならないが、それでも、遺伝子のセットは、ランダムな機会のための統計的に有意な発現変動を示す実質的な数の遺伝子を好ましく除外する。いくつかのデータアーキテクチャ及び関連性マップについて、あまりに少ない遺伝子（例えば、２０，０００超の測定されたプローブセットから５００プローブセット）しか、最も高いスコア付けインスタンスに関して不安定であるシグネチャをもたらし得ない、すなわち、クエリシグネチャに対する小変化は、最も高いスコア付けインスタンスにおいて重大な相違をもたらし得る（すなわち、クエリシグネチャの小変化は、クエリ結果を顕著に変更し得る）。シグネチャベースのＣマップクエリのプローブのサブセットの選択と関連付けられた困難は、場合によっては、この技術の有効性を制限する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｔ．Ｒ．Ｈｕｇｈｅｓ  ｅｔ  ａｌ．（「Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ｖｉａ  ａ  ｃｏｍｐｅｎｄｉｕｍ  ｏｆ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｐｒｏｆｉｌｅｓ」  Ｃｅｌｌ  １０２，１０９〜１２６（２０００））
【非特許文献２】Ｊｕｓｔｉｎ  Ｌａｍｂらによる関連性マッププロジェクトの起動（「Ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ  Ｍａｐ：Ｇｅｎｅ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ  ｔｏ  Ｃｏｎｎｅｃｔ  Ｓｍａｌｌ  Ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ，Ｇｅｎｅｓ，ａｎｄ  Ｄｉｓｅａｓｅ，」Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｖｏｌ  ３１３（２００６）
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は所望の生物活性及び／又は活性機構を有する剤を特定するために有用な、新規方法、器具、及びシステムを提供する。具体的には、本開示は、多数のバッチにわたり回収された遺伝子発現データに基づく、剤（すなわち、「摂動因子」）及び生物学的状態についての仮説を試験し、生成するために有用なツールを提供する。本発明の方法、器具、及びシステムは、例えば、様々な状態の治療において効果的な剤を特定するために好適である。
【０００８】
本説明は、多数の摂動因子間の関係を決定するための方法、器具、及びシステムを広く含む、実施形態を説明する。本説明は、対象の生物学的状態と１つ以上の摂動因子との間の関係を決定するための方法、器具、及びシステムを広く含む、実施形態もまた説明する。この方法は、状態の根底にある生物学的プロセス、状態と関連付けられた全ての遺伝子、又は状態と関連付けられた細胞種の詳細な知識を伴わずに、生物学的状態の発現に影響する摂動因子を特定するために使用してもよい。
【０００９】
データアーキテクチャを構築するためのコンピュータ実装方法は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体（storate medium）に格納され、この媒体は、プロセッサに通信可能に連結される。この方法は、コンピュータ読み取り可能な媒体の第１のデータベースから複数のインスタンスを取り出すことを含む。各インスタンスは、複数のバッチのうちの１つに対応し、複数のプローブのそれぞれの発現値を含む。複数のバッチのそれぞれは、対照に関連した遺伝子発現プロファイル（ＧＥＰ）に対応する複数の対照インスタンス、及び摂動因子に関連したＧＥＰに対応する複数の試験インスタンスをもたらす。この方法は、複数のプローブから（全てのプローブであり得る）プローブのサブセットを選択することもまた含む。この方法は、プロセッサを用いて、各バッチについて、平均対照ＧＥＰを決定することを更に含む。平均対照ＧＥＰは、選択されたプローブのサブセットのみを含み、このプローブのサブセットのそれぞれについて、複数の対照インスタンスにわたるプローブの平均発現値を計算することにより決定される。加えて、この方法は、プロセッサを用いて、１つのバッチにおける各試験インスタンスの調節されたＧＥＰを決定することを含む。各調節されたＧＥＰは、このプローブのサブセットのそれぞれについて、試験インスタンスにおけるプローブの発現値と、このバッチの対照インスタンスにおけるプローブの平均発現値との間の差を決定することにより決定される。また更に、この方法は、コンピュータ読み取り可能な媒体の第２のデータベースに複数の調節されたインスタンスを格納することを含み、各調節されたインスタンスは全ての複数のバッチにおける全ての試験インスタンスから決定された調節されたＧＥＰのうちの１つに対応する。
【００１０】
データ構造は、調節されたＧＥＰの行列を含む。調節されたＧＥＰは、複数のバッチの試験インスタンスから決定される。各バッチは、複数の対照インスタンス及び複数の試験インスタンスを含む。調節されたＧＥＰはそれぞれ、複数のプローブのそれぞれについて、１つの特定のバッチの複数の対照インスタンスにわたるプローブの平均発現値とこの特定のバッチ内の試験インスタンスにおけるプローブの発現値との間の差分値を含む。
【００１１】
状態を治療するための候補摂動因子を特定する方法は、複数のバッチのＧＥＰ実験に関連したデータにアクセスすることを含む。各バッチは、摂動因子と関連付けられた複数の試験インスタンス及び複数の対照インスタンスと関連付けられる。各インスタンスは、複数のプローブのそれぞれの発現値を含む。この方法は、各バッチについて、バッチの平均対照ＧＥＰを決定することもまた含む。平均対照ＧＥＰは、全ての対照インスタンスにわたるプローブのサブセットのそれぞれの発現値を平均化することにより決定される。この方法は、１つのバッチにおける各試験インスタンスの調節された試験ＧＥＰを決定することを更に含む。各調節されたＧＥＰは、試験インスタンスにおけるプローブのサブセットのそれぞれの発現値を対応するバッチの平均対照ＧＥＰにおける対応するプローブの発現値から差し引くことにより決定される。データ行列は、全ての複数のバッチからの全ての調節された試験ＧＥＰを組み合わせることにより作成される。換算データ行列は、データ行列から任意の摂動因子の調節された試験ＧＥＰを除去することにより作成され、この任意の摂動因子のためにデータ行列中に単一の調節された試験ＧＥＰのみが存在する。この方法は、射影空間を定義する射影行列又は射影関数を作成するために、換算データ行列の多変量統計分析を行うこと、及び射影された行列を作成するために、射影行列又は射影関数を用いて射影空間上にデータ行列を射影することを更に含む。更に、この方法は、（その数が全ての次元であり得る）射影された行列を保つために、次元の数を決定することを含む。調節された状態ＧＥＰが決定され、調節された状態ＧＥＰが、射影行列又は射影関数を用いて射影空間上に射影される。射影空間における調節された状態ＧＥＰの位置を、１つ以上の摂動因子を特定するために、射影空間における調節された試験ＧＥＰの位置と比較する。
【００１２】
類似した生物活性を有する摂動因子を特定する方法では、方法は複数のバッチのＧＥＰ実験に関連したデータにアクセスすることを含む。各バッチは、複数の対照インスタンス及び複数の試験インスタンスと関連付けられる。複数の対照インスタンスはそれぞれ、対照細胞のＧＥＰに関連した情報を含み、複数の試験インスタンスはそれぞれ、対応する摂動因子に暴露された細胞に関連した情報を含む。インスタンスはそれぞれ、複数のプローブのそれぞれの発現値を含む。この方法は、各バッチについて、バッチの平均対照ＧＥＰを決定することもまた含む。バッチの平均対照ＧＥＰは、全ての対照ＧＥＰにわたるプローブのサブセットのそれぞれの発現値を平均化することにより決定される。この方法は、１つのバッチにおける各試験インスタンスの調節された試験ＧＥＰを決定することを更に含む。各調節された試験ＧＥＰは、試験インスタンスにおけるプローブのサブセットのそれぞれの発現値を、対応するバッチの平均対照ＧＥＰの発現値から差し引くことにより決定される。データ行列は、全ての複数のバッチからの全ての調節された試験ＧＥＰを組み合わせることにより作成され、換算データ行列は、このデータ行列から任意の摂動因子の調節された試験ＧＥＰを除去することにより作成され、この摂動因子のためにこのデータ行列中に単一の調節された試験ＧＥＰのみが存在する。射影空間を定義する射影行列又は射影関数を作成するために、換算データ行列の多変量統計分析を行う。射影された行列を作成するために、射影行列又は射影関数を用いて射影空間上にデータ行列を射影する。加えて、この方法は、射影された行列を保つために次元の数を決定することを含む。射影空間における調節された試験ＧＥＰの位置を、類似した生物活性を有する摂動因子を特定するために比較する。
【００１３】
状態を治療するための候補摂動因子を特定するシステムは、複数のＧＥＰ記録を格納する第１のデータベースを含む。各ＧＥＰ記録は、複数のバッチのうちの１つに対応し、バッチにおいて実験的に決定された複数のＧＥＰのそれぞれについて、複数のプローブのそれぞれの発現値を含む。複数のバッチはそれぞれ、複数の対照ＧＥＰ及び複数の試験ＧＥＰを含む。試験ＧＥＰはそれぞれ、１つの摂動因子に暴露された細胞について（「摂動因子ＧＥＰ」）、又は１つの状態に暴露された細胞について（「状態ＧＥＰ」）である。このシステムは、データベースに及び記憶装置（memory device）に通信可能に連結されたコンピュータプロセッサを更に含む。記憶装置は、コンピュータ読み取り可能な媒体の第１のデータベースから複数のＧＥＰ記録を取り出すために、プロセッサにより実行可能な命令を格納する。この命令は、各バッチについて、バッチの平均対照ＧＥＰを決定するために更に実行可能である。バッチの平均対照ＧＥＰは、選択されたプローブのサブセットのみを含み、このプローブのサブセットのそれぞれについて、複数の対照ＧＥＰにわたるプローブの平均発現値を計算することにより決定される。この命令は、１つのバッチにおける各摂動因子ＧＥＰの調節された試験ＧＥＰを決定するためにもまた実行可能である。各調節された試験ＧＥＰは、プローブのサブセットのそれぞれについて、摂動因子ＧＥＰにおけるプローブの発現値と対応するバッチの対照ＧＥＰにおけるプローブの平均発現値との間の差を決定することにより決定される。更に、この命令は、全ての複数のバッチからの全ての調節された試験ＧＥＰを組み合わせることによりデータ行列を作成するために、及びこのデータ行列から任意の摂動因子の調節された試験ＧＥＰを除去することにより換算データ行列を作成するために、実行可能であり、この摂動因子のためにこのデータ行列中に単一の調節された試験ＧＥＰのみが存在する。この命令は、射影空間を定義する射影行列又は射影関数を作成するために換算データ行列の多変量統計分析を行うために、及び射影された行列を作成するために射影行列又は射影関数を用いて射影空間上にデータ行列を射影するために、実行可能である。加えて、この命令は、射影された行列を保つために次元の数を決定するために、調節された状態ＧＥＰベクターを決定するために、及び射影行列又は射影関数を用いて射影空間上に調節された状態ＧＥＰベクターを射影するために、実行可能である。この命令は、１つ以上の摂動因子を特定するために、射影空間における調節された状態ＧＥＰの位置を、射影空間における調節された試験ＧＥＰの位置と比較するためにもまた実行可能である。
【００１４】
システムは、複数のＧＥＰ記録を格納する第１のデータベースを含む。各ＧＥＰ記録は、複数のバッチのうちの１つに対応し、バッチにおいて実験的に決定された複数のＧＥＰのそれぞれについて、複数のプローブのそれぞれの発現値を含む。複数のバッチはそれぞれ、複数の対照ＧＥＰ及び複数の摂動因子ＧＥＰを含む。摂動因子ＧＥＰはそれぞれ、１つの摂動因子に暴露された細胞についてである。システムは、データベースに、及びプロセッサにより実行可能な命令を格納する記憶装置に、通信可能に連結されたコンピュータプロセッサもまた含む。この命令は、コンピュータ読み取り可能な媒体の第１のデータベースから複数のＧＥＰ記録を取り出すために実行可能である。この命令は、各バッチについて、バッチの平均対照ＧＥＰを決定するためにもまた実行可能である。バッチの平均対照ＧＥＰは、選択されたプローブのサブセットのみを含み、このプローブのサブセットのそれぞれについて、複数の対照ＧＥＰにわたるプローブの平均発現値を計算することにより決定される。更に、この命令は、１つのバッチにおける各摂動因子ＧＥＰの調節された試験ＧＥＰを決定するために実行可能である。各調節された試験ＧＥＰは、このプローブのサブセットのそれぞれについて、摂動因子ＧＥＰにおけるプローブの発現値と対応するバッチの対照ＧＥＰにおけるプローブの平均発現値との間の差を決定することにより決定される。加えて、この命令は、全ての複数のバッチからの全ての調節された試験ＧＥＰを組み合わせることによりデータ行列を作成するために、及びこのデータ行列から任意の摂動因子の調節された試験ＧＥＰを除去することにより換算データ行列を作成するために、実行可能であり、この摂動因子のためにこのデータ行列中に単一の調節された試験ＧＥＰのみが存在する。また更に、この命令は、射影空間を定義する射影行列又は射影関数を作成するために換算データ行列の多変量統計分析を行うために、及び射影された行列を作成するために射影行列又は射影関数を用いて射影空間上にデータ行列を射影するために、実行可能である。この命令は、射影された行列を保つために次元の数を決定するために、クエリ摂動因子に対応する調節された試験ＧＥＰの選択を受容するために、及びクエリ摂動因子に対応する調節された試験ＧＥＰの射影空間における位置を、調節された試験ＧＥＰのそれぞれの射影空間における位置と比較するために、更に実行可能である。
【００１５】
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、このコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に連結されたプロセッサにより実行可能な１セットの命令を格納する。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、複数のバッチのＧＥＰ実験のデータを得るための命令を含む。各バッチは、１つの摂動因子に関連した情報を含む複数の試験インスタンス、及び複数の対照インスタンスをもたらす。インスタンスはそれぞれ、複数のプローブのそれぞれの発現値を含む。記憶媒体は、各バッチについて、バッチの平均対照ＧＥＰを決定するための命令もまた含む。バッチの平均対照ＧＥＰは、全ての対照ＧＥＰにわたるプローブのサブセットのそれぞれの発現値を平均化することにより決定される。更に、記憶媒体は、１つのバッチにおける各試験インスタンスの調節された試験ＧＥＰを決定するための命令を含む。各調節された試験ＧＥＰは、試験インスタンスにおけるプローブのサブセットのそれぞれの発現値を、対応するバッチの平均対照ＧＥＰの発現値から差し引くことにより決定される。加えて、記憶媒体は、全ての複数のバッチからの全ての調節された試験ＧＥＰを組み合わせることによりデータ行列を作成するための命令と、このデータ行列から任意の摂動因子の調節された試験ＧＥＰを除去することにより換算データ行列を作成するための命令と、を含み、この摂動因子のためにこのデータ行列中に単一の調節された試験ＧＥＰのみが存在する。また更に、記憶媒体は、射影空間を定義する射影行列又は射影関数を作成するために換算データ行列の多変量統計分析を行うための命令と、射影された行列を作成するために射影行列又は射影関数を用いて射影空間上にデータ行列を射影するための命令と、射影された行列を保つために次元の数を決定するための命令と、を含む。記憶媒体は、類似した生物活性を有する摂動因子を特定するために、射影空間における調節された試験ＧＥＰの位置を比較するための命令もまた含む。
【００１６】
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、このコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に連結されたプロセッサにより実行可能な１セットの命令を格納する。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、複数のバッチのＧＥＰ実験のデータを得るための命令を含む。各バッチは、摂動因子に関連した情報を含む複数の試験インスタンス、及び複数の対照インスタンスをもたらす。インスタンスはそれぞれ、複数のプローブのそれぞれの発現値を含む。記憶媒体は、各バッチについて、バッチの平均対照ＧＥＰを決定するための命令もまた含む。バッチの平均対照ＧＥＰは、全ての対照インスタンスにわたるプローブのサブセットのそれぞれの発現値を平均化することにより決定される。更に、記憶媒体は、１つのバッチにおける各試験インスタンスの調節された試験ＧＥＰを決定するための命令を含む。各調節された試験ＧＥＰは、試験インスタンスにおけるプローブのサブセットのそれぞれの発現値を、対応するバッチの平均対照ＧＥＰの発現値から差し引くことにより決定される。更にまた、記憶媒体は、全ての複数のバッチからの全ての調節された試験ＧＥＰを組み合わせることによりデータ行列を作成するための命令と、このデータ行列から任意の摂動因子の調節された試験ＧＥＰを除去することにより換算データ行列を作成するための命令と、を含み、この摂動因子のためにこのデータ行列中に単一の調節された試験ＧＥＰのみが存在する。加えて、記憶媒体は、射影空間を定義する射影行列又は射影関数を作成するために換算データ行列の多変量統計分析を行うための命令と、射影された行列を作成するために射影行列又は射影関数を用いて射影空間上にデータ行列を射影するための命令と、射影された行列を保つために次元の数を決定するための命令と、を含む。記憶媒体はまた、調節された状態ＧＥＰを決定するための命令と、射影行列を用いて射影空間上に調節された状態ＧＥＰを射影するための命令と、１つ以上の摂動因子を特定するために、射影空間における調節された状態ＧＥＰの位置を射影空間における調節された試験ＧＥＰの位置と比較するための命令と、を含む。
【００１７】
反対の生物活性を有する摂動因子を特定する方法は、複数のバッチのＧＥＰ実験に関連したデータにアクセスすることを含む。各バッチは、複数の対照インスタンス及び複数の試験インスタンスと関連付けられる。複数の対照インスタンスはそれぞれ、対照細胞のＧＥＰに関連した情報を含む。複数の試験インスタンスはそれぞれ、対応する摂動因子に暴露された細胞に関連した情報を含む。インスタンスはそれぞれ、複数のプローブのそれぞれの発現値を含む。平均対照ＧＥＰは、各バッチについて決定される。バッチの平均対照ＧＥＰは、全ての対照ＧＥＰにわたるプローブのサブセットのそれぞれの発現値を平均化することにより決定される。この方法は、１つのバッチにおける各試験インスタンスの調節された試験ＧＥＰを決定することを更に含む。各調節された試験ＧＥＰは、試験インスタンスにおけるプローブのサブセットのそれぞれの発現値を、対応するバッチの平均対照ＧＥＰの発現値から差し引くことにより決定される。データ行列は、全ての複数のバッチからの全ての調節された試験ＧＥＰを組み合わせることにより作成され、換算データ行列は、このデータ行列から任意の摂動因子の調節された試験ＧＥＰを除去することにより作成され、この摂動因子のためにこのデータ行列中に単一の調節された試験ＧＥＰのみが存在する。射影空間を定義する射影行列又は射影関数を作成するために、換算データ行列の多変量統計分析を行う。この方法は、射影された行列を作成するために射影行列又は射影関数を用いて射影空間上にデータ行列を射影することと、射影された行列を保つために次元の数を決定することと、を更に含む。加えて、この方法は、反対の生物活性を有する摂動因子を特定するために、射影空間における調節された試験ＧＥＰの位置を比較することを含む。
【００１８】
異なる摂動因子に暴露された細胞の遺伝子発現プロファイル間の類似性を特定することによる組成物の調合方法は、複数のバッチのＧＥＰ実験に関連したデータにアクセスすることを含む。各バッチは、複数の対照インスタンス及び複数の試験インスタンスと関連付けられる。複数の対照インスタンスはそれぞれ、対照細胞のＧＥＰに関連した情報を含み、複数の試験インスタンスはそれぞれ、対応する摂動因子に暴露された細胞に関連した情報を含む。インスタンスはそれぞれ、複数のプローブのそれぞれの発現値を含む。この方法は、各バッチについて、バッチの平均対照ＧＥＰを決定することもまた含む。バッチの平均対照ＧＥＰは、全ての対照ＧＥＰにわたるプローブのサブセットのそれぞれの発現値を平均化することにより決定される。更に、この方法は、１つのバッチにおける各試験インスタンスの調節された試験ＧＥＰを決定することを含む。各調節された試験ＧＥＰは、試験インスタンスにおけるプローブのサブセットのそれぞれの発現値を、対応するバッチの平均対照ＧＥＰの発現値から差し引くことにより決定される。データ行列は、全ての複数のバッチからの全ての調節された試験ＧＥＰを組み合わせることにより作成され、換算データ行列は、このデータ行列から任意の摂動因子の調節された試験ＧＥＰを除去することにより作成され、この摂動因子のためにこのデータ行列中に単一の調節された試験ＧＥＰのみが存在する。射影空間を定義する射影行列又は射影関数を作成するために、換算データ行列の多変量統計分析を行い、射影された行列を作成するために、射影行列又は射影関数を用いて射影空間上にデータ行列を射影する。この方法はまた、射影された行列を保つために次元の数を決定することと、類似した生物活性を有する摂動因子を特定するために射影空間における調節された試験ＧＥＰの位置を比較することと、許容される担体及び第２の摂動因子に対する射影空間におけるその近接性に従って選択された少なくとも１つの摂動因子を含む組成物を調合することと、を含む。
【００１９】
１つの摂動因子に暴露された細胞の遺伝子発現プロファイルと１つの状態に暴露された細胞の遺伝子発現プロファイルとの間の相違を特定することによる組成物の調合方法は、複数のバッチのＧＥＰ実験に関連したデータにアクセスすることを含む。各バッチは、１つの摂動因子と関連付けられた複数の試験インスタンス、及び複数の対照インスタンスと関連付けられる。インスタンスはそれぞれ、複数のプローブのそれぞれの発現値を含む。この方法は、各バッチについて、バッチの平均対照ＧＥＰを決定することもまた含む。バッチの平均対照ＧＥＰは、全ての対照インスタンスにわたるプローブのサブセットのそれぞれの発現値を平均化することにより決定される。更に、この方法は、１つのバッチにおける各試験インスタンスの調節された試験ＧＥＰを決定することを含む。各調節された試験ＧＥＰは、試験インスタンスにおけるプローブのサブセットのそれぞれの発現値を、対応するバッチの平均対照ＧＥＰにおける対応するプローブの発現値から差し引くことにより決定される。データ行列は、全ての複数のバッチからの全ての調節された試験ＧＥＰを組み合わせることにより作成され、換算データ行列は、このデータ行列から任意の摂動因子の調節された試験ＧＥＰを除去することにより作成され、この摂動因子のためにこのデータ行列中に単一の調節された試験ＧＥＰのみが存在する。射影空間を定義する射影行列又は射影関数を作成するために、換算データ行列の多変量統計分析を行い、射影された行列を作成するために、射影行列又は射影関数を用いて射影空間上にデータ行列を射影する。また更に、この方法は、射影された行列を保つために次元の数を決定することと、調節された状態ＧＥＰを決定することと、射影行列を用いて射影空間上にこの調節された状態ＧＥＰを射影することと、を含む。加えて、この方法は、１つ以上の摂動因子を特定するために、射影空間における調節された状態ＧＥＰの位置を射影空間における調節された試験ＧＥＰの位置と比較することと、許容される担体及びこの位置の比較に従って選択された少なくとも１つの摂動因子を含む組成物を調合することと、を含む。
【００２０】
これら及び付加的な本発明の対象、実施形態、並びに態様は、下記の図面及び詳細な説明を参照することによって明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
本明細書は、本発明と見なされる主題を特定して指摘し、明確に請求する特許請求の範囲をもって結論とするが、本発明は、添付の図面と関連させた次の説明から更によく理解されると考えられる。一部の図は、他の要素をより明らかに示すため、選択された要素を省略することで簡略化されている場合がある。いくつかの図中のかかる要素の省略は、対応する明細書の中で明確に述べられている場合を除き、例示的な実施形態のいずれかにおいて必ずしも特定要素の有無を暗示するものではない。いずれの図面も必ずしも一律の縮尺に従っていない。
【図１】本発明での使用に好適なコンピュータシステムの略図である。
【図２】図１のコンピュータシステムのコンピュータ読み取り可能な媒体と関連付けられたインスタンスの略図である。
【図３】本説明に従う使用に好適なプログラム可能なコンピュータの略図である。
【図４】インスタンスを生成するための例示的なシステムの略図である。
【図５】本説明に従う類似した剤を特定する方法を描写する。
【図６】状態を治療するための候補剤を特定する方法を描写する。
【図７】図５及び６の方法に従うデータ調整方法を描写する。
【図８Ａ】図５及び６の方法に従う多変量統計分析を行う方法を描写する。
【図８Ｂ】図８Ａの方法に従う多変量統計分析において規則的Ｆｉｓｈｅｒ判別分析を用いて射影空間を決定する方法を描写する。
【図９】図５の方法に従う化学的類似性についてのクエリを行う方法を描写する。
【図１０】図６の方法に従う所望の作用機構についてのクエリを行う方法を描写する。
【図１１】図７の方法に従うプローブを選択する方法を描写する。
【図１２】図７の方法に従う調節された遺伝子発現プロファイルを決定する方法を描写する。
【図１３】本説明の様々な実施形態と関連付けられた例示的なデータ構造を描写する。
【図１４】クエリ剤に化学的に類似した剤についてのクエリの例示的な結果を例示する。
【図１５】第１の細胞株においてクエリ剤と類似した生物活性を有する剤についてのクエリに関連した例示的な結果を例示する。
【図１６】第２の細胞株において同じクエリ剤と類似した生物活性を有する剤についてのクエリに関連した例示的な結果を例示する。
【図１７】細胞株におけるクエリ状態の遺伝子発現プロファイルとは最も異なる遺伝子発現プロファイルを有する剤についてのクエリに関連した例示的な結果を例示する。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
本発明は、本発明の特定の実施形態を時折参照して本明細書で説明される。しかしながら、本発明は、異なる形態で実施されてもよく、本明細書において記載の実施形態に限定されると解釈されるべきではない。むしろ、本開示が徹底され、完全なものであり、当業者に本発明の範囲を十分に伝えるように、これらの実施形態が提供される。
【００２３】
特に定義しないかぎり、本明細書で用いるすべての技術的及び科学的用語は、本発明の属する分野における当業者に一般的に理解されるものと同じ意味を有する。本明細書において本発明の説明に使用される用語は、特定の実施形態を説明するために過ぎず、本発明を制限するものではない。本発明の説明及び添付の「特許請求の範囲」において使用される、単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、文脈が明らかに示さないかぎり、同様に複数形を含むものとする。別途記載のない限り、全ての数値は用語「約」により全ての場合において改変されることが理解されるべきである。加えて、任意の範囲の開示は、この範囲それ自体及びまたその中に包含されるいずれのもの、並びに終点を含むことが理解されるべきである。全ての数範囲は、より狭い範囲を包含し、表現された上方及び下方範囲の限界値は互換可能であって、明示されていない範囲を更に作成する。
【００２４】
本明細書で使用される「遺伝子発現プロファイリング」及び「遺伝子発現プロファイリング実験」という用語は、任意の好適なプロファイリング技術を用いる、生体サンプル中の複数の遺伝子の発現の測定を指す。遺伝子発現を表す例示的な生体分子（すなわち、「バイオマーカー」）はタンパク質、核酸（例えば、ｍＲＮＡ又はｃＤＮＡ）、タンパク質断片若しくは代謝産物、及び／又は遺伝子転写物によりコードされるタンパク質によりコードされる酵素活性の生成物を含み、本明細書中に記載されるバイオマーカーのいずれかの検出及び／又は測定は、本発明の文脈において好適である。一実施形態では、この方法は、遺伝子のうちの１つ以上によりコードされるｍＲＮＡを測定することを含む。所望の場合、この方法は遺伝子のうちの１つ以上によりコードされるｍＲＮＡを逆転写すること、及び対応するｃＤＮＡを測定することを含む。任意の定量的核酸アッセイを使用してもよい。例えば、多くの定量的ハイブリダイゼーション、ノーザンブロット、及びポリメラーゼ連鎖反応手順は、生体サンプル中のｍＲＮＡ転写物又はｃＤＮＡの量を定量的に測定するために存在する。例えば、Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，Ａｕｓｕｂｅｌ  ｅｔ  ａｌ．，ｅｄｓ．，Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ（２００７）及びその全ての補遺を参照のこと。任意に、ｍＲＮＡ又はｃＤＮＡは、ハイブリダイゼーション前にポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）により増幅される。ｍＲＮＡ又はｃＤＮＡサンプルはその後、例えば、任意に基板（例えば、アレイ又はマイクロアレイ）上に固定された、パネルの遺伝子のうちの１つ以上によりコードされるｍＲＮＡ又はｃＤＮＡに特異的なオリゴヌクレオチドとのハイブリダイゼーションにより調べられる。ｍＲＮＡ又はｃＤＮＡに特異的な１つ以上の好適なプローブの選択、及びハイブリダイゼーション又はＰＣＲ条件の選択は、核酸を取り扱う科学者の技術の範囲内である。ｍＲＮＡ又はｃＤＮＡに特異的なオリゴヌクレオチドプローブに対するｍＲＮＡ又はｃＤＮＡの結合は、遺伝子発現の特定及び定量を可能にする。例えば、多数の遺伝子のｍＲＮＡ発現は、マイクロアレイ法を用いて決定することができる。使用可能な他の新たな技術としては、ＮｅｘｔＧｅｎ配列決定法を用いるＲＮＡ−Ｓｅｑ又は全トランスクリプトームの配列決定が挙げられる。
【００２５】
本明細書で使用する「マイクロアレイ」という用語は、生体サンプルにおける遺伝子発現の検出及び／又は定量（すなわち、遺伝子発現プロファイリング）を可能にする、基板上の核酸、オリゴヌクレオチド、タンパク質、小分子、大分子、及び／又はこれらの組み合わせのあらゆる順序付き配列を広く指す。マイクロアレイの非限定的な例は、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ，Ｉｎｃ．、Ａｇｉｌｅｎｔ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，Ｉｎｃ．、Ｉｌｕｍｉｎａ，Ｉｎｃ．、ＧＥ  Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ，Ｉｎｃ．、Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ，Ｉｎｃ．、及びＢｅｃｋｍａｎ  Ｃｏｕｌｔｅｒ，Ｉｎｃ．から入手可能である。
【００２６】
本明細書で使用される「摂動因子」という用語は、遺伝子発現データを生成するための遺伝子発現プロファイリング実験においてチャレンジとして使用される刺激を意味する。例示的な摂動因子としては、植物又は哺乳類抽出物等の天然産物、合成化学物質、小分子、ペプチド、（抗体又はその断片等の）タンパク質、ペプチド模倣薬、ポリヌクレオチド（ＤＮＡ又はＲＮＡ）、薬物（例えば、Ｓｉｇｍａ−Ａｌｄｒｉｃｈ  ＬＯＰＡＣ（Ｌｉｂｒａｒｙ  ｏｆ  Ｐｈａｒｍａｃｏｌｏｇｉｃａｌｌｙ  Ａｃｔｉｖｅ  Ｃｏｍｐｏｕｎｄｓ）ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）、及びこれらの組み合わせが挙げられるが、これらに限定されない。摂動因子の他の非限定的な例としては、植物成分（植物の根、幹皮、葉、種子、又は果実のうちの１つ以上に由来し得る）が挙げられる。一部の植物成分は、もう１つの溶剤を用いて植物バイオマス（例えば、根、茎、樹皮、葉等）から抽出してもよい。摂動因子組成物（例えば、植物組成物）は、化合物の複雑な混合物を含み、明らかな活性成分を欠くことがある。
【００２７】
例示として、限定ではなく、摂動因子は、本発明の様々な態様で、米国食品医薬品局により一般的に安全であると認識される（ＧＲＡＳ）物質、食品添加物、又は店頭薬を含む消費者製品において使用される物質である。摂動因子としての使用に好適な剤の一部の例は、米国国立衛生研究所と関連付けられたＰｕｂＣｈｅｍデータベース（ｈｔｔｐ：／／ｐｕｂｃｈｅｍ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ）；米国化粧品工業会の成分データベース（ｈｔｔｐ：／／ｏｎｌｉｎｅ．ｐｅｒｓｏｎａｌｃａｒｅｃｏｕｎｃｉｌ．ｏｒｇ／ｊｓｐ／Ｈｏｍｅ．ｊｓｐ）；及び米国化粧品工業会発行の２０１０  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｓｍｅｔｉｃ  Ｉｎｇｒｅｄｉｅｎｔ  Ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ  ａｎｄ  Ｈａｎｄｂｏｏｋ、第１３版；ＥＵ化粧品成分及び物質リスト；日本化粧品成分リスト；米国化粧品工業会のＳｋｉｎＤｅｅｐデータベース（ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｏｓｍｅｔｉｃｓｄａｔａｂａｓｅ．ｃｏｍ）；ＦＤＡ認可賦形剤リスト；ＦＤＡ  ＯＴＣリスト；日本医薬部外品リスト；米国ＦＤＡ全食品添加物データベース；ＥＵ全食品添加物リスト；日本既存食品添加物、香味料ＧＲＡＳリスト；米国ＦＤＡ  ＧＲＡＳ物質評価委員会；米国家庭製品データベース；世界新製品データベース（ＧＮＰＤ）パーソナルケア、保健医療、食品／飲料／ペット、及び家庭用品データベース（ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｎｐｄ．ｃｏｍ）；並びに化粧品成分及び植物成分供給業者、から見出すことができる。様々な実施形態では、摂動因子は、病原体（例えば、微生物又はウイルス）、放射線、熱、ｐＨ、浸透圧ストレス等である。
【００２８】
本明細書で使用する「インスタンス」及び「遺伝子発現プロファイル記録」という用語は、遺伝子発現プロファイリング実験に関連したデータを指す。例えば、いくつかの実施形態では、摂動因子を細胞に適用し、遺伝子発現を検出し、及び／又は定量し、生ずる遺伝子発現データをデータアーキテクチャ中のインスタンスとして格納する。インスタンスは、摂動因子を投与した細胞からの遺伝子発現データを含む「試験インスタンス」、特定の表現型若しくは検査下の生物学的状態を有する細胞（例えば、癌細胞等の、医学障害と関連付けられた細胞、ヒトのライノウイルス感染により影響を受けた細胞、又はウイルス若しくは細菌により影響を受けた細胞）からの遺伝子発現データを含む「状態インスタンス」、又は摂動因子に暴露されていない及び対象の状態を示さない細胞からの遺伝子発現データ（すなわち、対照細胞からのデータ）を含む「対照インスタンス」であり得る。いくつかの実施形態では、遺伝子発現データは、遺伝子発現プロファイリング実験の部分である遺伝子を表す、識別子のリストを含む。識別子は、遺伝子名、遺伝子記号、マイクロアレイプローブＩＤ、又は任意の他の識別子を含んでもよい。いくつかの実施形態では、遺伝子発現データは、１つ以上のプローブ（例えば、オリゴヌクレオチドプローブ）を用いて検出される、２つ以上の遺伝子の遺伝子発現の測定を含む。いくつかの実施形態では、インスタンスは、マイクロアレイ実験からのデータを含み、対照条件下での遺伝子発現と比較した、プローブの標的遺伝子（単数又は複数）の示差的発現の程度により順序付けられた、マイクロアレイのプローブＩＤのリストを含む。遺伝子発現データは、メタデータもまた含むことができ、これには、摂動因子、遺伝子発現プロファイリング試験条件、細胞、及びマイクロアレイのうちの１つ以上に関連するデータが含まれるが、これらに限定されない。
【００２９】
本明細書で使用する「コンピュータ読み取り可能な媒体」という用語は、コンピュータ読み取り可能な命令、データ及びデータ構造、デジタルファイル、ソフトウェアプログラム及びアプリケーション、又は他のデジタル情報等の情報の格納のために任意の方法若しくは技術で実装されたあらゆる電子記憶媒体を指し、これにはあらゆる揮発性、非揮発性、着脱式、及び非着脱式媒体が含まれるが、これらに限定されない。コンピュータ読み取り可能な媒体としては、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、同期ＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、ダブルデータレートＳＤＲＡＭ（ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ）、ダイレクトＲＡＭバスＲＡＭ（ＤＲＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラム可能読み取り専用メモリ（ＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、ディスク、搬送波、及びメモリスティックが挙げられるが、これらに限定されない。揮発性メモリの例としては、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、同期ＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、ダブルデータレートＳＤＲＡＭ（ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ）、及びダイレクトＲＡＭバスＲＡＭ（ＤＲＲＡＭ）が挙げられるが、これらに限定されない。非揮発性メモリの例としては、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラム可能読み取り専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、及び電気的消去可能プログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）が挙げられるが、これらに限定されない。メモリは、プロセス及び／又はデータを格納することができる。また他のコンピュータ読み取り可能な媒体としては、あらゆる好適なディスク媒体が挙げられ、これには、磁気ディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、テープドライブ、ジップドライブ、フラッシュメモリカード、メモリスティック、コンパクトディスクＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤ書き込み可能ドライブ（ＣＤ−Ｒドライブ）、ＣＤ書き換え可能ドライブ（ＣＤ−ＲＷドライブ）、及びデジタル多用途ＲＯＭドライブ（ＤＶＤ  ＲＯＭ）が含まれるが、これらに限定されない。本明細書で使用する「コンピュータ読み取り可能な記憶媒体」という用語は、搬送波及び他の一過性の信号を除く、あらゆるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を指す。
【００３０】
本明細書で使用する「ソフトウェア」及び「ソフトウェアアプリケーション」という用語は、計算装置又は他の電子装置に機能、作業を行わせる、及び／又は所望の様式で挙動させる、１つ以上のコンピュータ読み取り可能な及び／又は実行可能な命令を指す。命令は、ルーチン、アルゴリズム、モジュール、ライブラリ、方法、及び／又はプログラム等の、１つ以上の様々な形態で実施されてもよい。ソフトウェアは、様々な実行可能な及び／又は読み込み可能な形態で実装することができ、１つのコンピュータ構成要素に位置してもよく、並びに／又は２つ以上の通信、協働、及び／若しくは並列処理するコンピュータ構成要素の間に分散されてもよく、それにより直列、並列、及び他の様式で読み込み及び／又は実行が可能である。ソフトウェアは、１つ以上のコンピュータ読み取り可能な媒体上に格納することができ、本発明の方法及び機能を全体的又は部分的に実装してもよい。
【００３１】
本明細書で使用する「データアーキテクチャ」という用語は、概して、編成されたデータコレクションを含む１つ以上のデジタルデータ構造を指す。いくつかの実施形態では、デジタルデータ構造は、デジタルファイル（例えば、スプレッドシートファイル、テキストファイル、ワープロファイル、データベースファイル等）として、コンピュータ読み取り可能な媒体上に格納することができる。いくつかの実施形態では、データベースに格納されたデータ（例えば、遺伝子発現プロファイルデータ）にアクセスし、編成し、選択するために使用されるデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）によって管理することができるデータベースの形態で、データアーキテクチャが提供される。いくつかの実施形態では、データベースは、単一のコンピュータ読み取り可能な媒体上に格納することができ、一方で他の実施形態では、データベースは１つ超のコンピュータ読み取り可能な媒体上及び／又はこれらにわたり格納することができる。
【００３２】
Ｉ．システム及び装置
図１、２、及び４を参照して、摂動因子と、状態と、遺伝子との間の関係の特定に使用するための本発明に従うシステム及び装置のいくつかの例をここで説明する。システム１０は、計算装置１２、１４、計算装置１２と関連付けられたコンピュータ読み取り可能な媒体１６、及び通信網１８のうちの１つ以上を備える。
【００３３】
ハードディスクドライブとして設けられてもよいコンピュータ読み取り可能な媒体１６は、デジタルファイル２０と関連付けられたデータ構造に格納された複数のインスタンス２２、２４、及び２６を含むデジタルファイル２０、例えば、データベースファイルを含む。複数のインスタンスは、リレーショナルテーブル及びインデックス、又は他の種類のコンピュータ読み取り可能な媒体に格納してもよい。インスタンス２２、２４、及び２６はまた、複数のデジタルファイルにわたって分散されてもよく、本明細書では単に簡単にするために、単一のデジタルファイル２０を例示する。
【００３４】
デジタルファイル２０は、ワープロファイル形式（例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｗｏｒｄ）、スプレッドシートファイル形式（例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｅｘｃｅｌ）、及びデータベースファイル形式（例えば、ＧＩＦ、ＰＮＧ）が挙げられるが、これらに限定されない、多種多様な形式で提供することができる。好適なファイル形式のいくつかの一般的な例としては、*．ｘｌｓ、*．ｘｌｄ、*．ｘｌｋ、*．ｘｌｌ、*．ｘｌｔ、*．ｘｌｘｓ、*．ｄｉｆ、*．ｄｂ、*．ｄｂｆ、*．ａｃｃｄｂ、*．ｍｄｂ、*．ｍｄｆ、*．ｃｄｂ、*．ｆｄｂ、*．ｃｓｖ、*ｓｑｌ、*．ｘｍｌ、*．ｄｏｃ、*．ｔｘｔ、*．ｒｔｆ、*．ｌｏｇ、*．ｄｏｃｘ、*．ａｎｓ、*．ｐａｇｅｓ、*．ｗｐｓ等のファイル拡張子と関連付けられたものが挙げられるが、これらに限定されない。
【００３５】
図２を参照すると、いくつかの実施形態では、インスタンス２２は、マイクロアレイプローブＩＤ及び対応する発現値の順序付きリストを含んでもよく、Ｎの値は、マイクロアレイ上のプローブの総数と等しい。一般的なマイクロアレイとしては、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ遺伝子チップ及びＩｌｌｕｍｉｎａ遺伝子チップが挙げられ、これらはどちらもプローブセットとカスタムプローブセットとを備える。好適なマイクロアレイチップとしては、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘモデル番号ＨＧ−Ｕ１３２及びＵ１３３（例えば、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ  ＨＧ−Ｕ１３３ＡＰｌｕｓ２）等の、ヒトゲノムをプロファイリングするために設計されたものが挙げられるが、これらに限定されない。しかしながら、任意のマイクロアレイは、所有起源に関わらず、本発明に従うデータアーキテクチャを構築するために使用されるプローブセットが実質的に類似である限り、好適であることが、当業者により理解されるであろう。
【００３６】
マイクロアレイ分析に由来するインスタンスは、遺伝子プローブＩＤ（及び対応する発現値）の順序付きリストを含んでよく、このリストは、例えば、２２，０００以上のプローブＩＤを含む（より少ないプローブＩＤもまた企図される）。順序付きリストは、デジタルファイル２０のデータ構造に格納してもよく、データは、デジタルファイルがソフトウェアアプリケーション２８によって読み取られたときに、プローブＩＤの順序付きリストを表す複数の文字列が再生されるように配列してもよい。様々な実施形態では、各インスタンスはプローブＩＤの完全なリストを含むが、これらのインスタンスのうちの１つ以上は、マイクロアレイの全てのプローブＩＤを下回るプローブＩＤを含み得ることが企図される。インスタンスが、プローブＩＤの順序付きリストに加えて又はその代わりに、他のデータを含み得ることもまた企図される。例えば、同等の遺伝子名及び／又は遺伝子記号の順序付きリストでプローブＩＤの順序付きリストを代用してもよい。インスタンス及び／又はデジタルファイル２０と共に、追加データを格納してもよい。いくつかの実施形態では、この追加データはメタデータと称され、これは細胞株ＩＤ、バッチ番号、暴露期間、及び他の実験によって得られるデータ、並びにインスタンスＩＤと関連付けられた、他の任意の記述的材料のうちの１つ以上を含んでもよい。また、順序付きリストは、順序付きリスト中の識別子の序列付けされた位置を表す、そのそれぞれの識別子と関連付けられた数値も含んでよい。
【００３７】
再び図１、２、及び３を参照すると、コンピュータ読み取り可能な媒体１６は、その媒体上に格納された第２のデジタルファイル３０もまた有することがある。第２のデジタルファイル３０は、１つ以上の状態と関連付けられたマイクロアレイプローブＩＤの１つ以上のリスト３２を含む。マイクロアレイプローブＩＤのリスト３２は、任意に、第１のデジタルファイル２０のインスタンスより小さい、プローブＩＤのリストを含む。いくつかの実施形態では、このリストは２〜１０００のプローブＩＤを含む。他の特異的な実施形態では、このリストは、５０〜４００のプローブＩＤを含む。また、いくつかの実施形態では、このリストは５，０００〜１０，０００のプローブＩＤ、５，０００〜２０，０００のプローブＩＤ、１０，０００〜２０，０００のプローブＩＤ、１０，０００〜５０，０００のプローブＩＤ、２０，０００〜５０，０００のプローブＩＤ、又は全てのプローブＩＤを含む。第２のデジタルファイル３０のプローブＩＤのリスト３２は、対象の状態を表すために選択された、上方及び／又は下方調節された遺伝子を表すプローブＩＤ及び対応する発現値のリストを含む。いくつかの実施形態では、第１のリストは、遺伝子発現プロファイルの上方調節された遺伝子を表してもよく、第２のリストは、遺伝子発現プロファイルの下方調節された遺伝子を表してもよい。リスト（単数又は複数）は、デジタルファイル３０のデータ構造中に格納してもよく、データは、デジタルファイルがソフトウェアアプリケーション２８によって読み取られるときに、プローブＩＤのリストを表す複数の文字列が再生されるように配列してもよい。プローブＩＤの代わりに、同等の遺伝子名及び／又は遺伝子記号（又は別の命名法）で、プローブセットＩＤのリストを代用してもよい。デジタルファイル３０と共に追加データを格納してもよく、これは一般にメタデータと称されるが、これは任意の関連情報、例えば、細胞株又はサンプル源、及びマイクロアレイＩＤを含んでもよい。いくつかの実施形態では、１つ以上の遺伝子発現プロファイルは、複数のデジタルファイルに格納してもよく、及び／又は複数のコンピュータ読み取り可能な媒体上に格納してもよい。他の実施形態では、複数の遺伝子発現プロファイル（例えば、３２、３４）は、同じデジタルファイル（例えば、３０）に格納してもよく、又はインスタンス２２、２４、及び２６を含む同じデジタルファイル若しくはデータベースに格納してもよい。
【００３８】
第１及び第２のデジタルファイルに格納されたデータは、本明細書で説明されるデータ構造及び／又は形式等の、多種多様なデータ構造及び／又は形式で格納することができる。いくつかの実施形態では、データは、無料データベース、市販のデータベース、又は社内の独自データベース等の、１つ以上の検索可能なデータベース中に格納される。データベースは、例えば、非限定的に、フラットモデル、階層モデル、ネットワークモデル、関係モデル、次元モデル、若しくはオブジェクト指向モデル等の、任意のモデルに従って提供され、又は構築されることがある。いくつかの実施形態では、少なくとも１つの検索可能なデータベースは独自のデータベースである。システム１０のユーザーは、１つ以上のデータベース、又はシステムが通信可能に連結された他のデータ源からのデータにアクセスし、これを取り出すために、データベース管理システムと関連付けられたグラフィカル・ユーザー・インターフェースを使用してもよい。いくつかの実施形態では、第１のデジタルファイル２０は、第１のデータベースの形態で提供され、第２のデジタルファイル３０は、第２のデータベースの形態で提供される。他の実施形態では、第１及び第２のデジタルファイルを組み合わせて、単一ファイルの形態で提供してもよい。
【００３９】
いくつかの実施形態では、第１のデジタルファイル２０は、コンピュータ読み取り可能な媒体３８上に格納されたデジタルファイル３６から通信網１８を通して送信されるデータを含んでもよい。一実施形態では、第１のデジタルファイル２０は、細胞株（例えば、鼻の上皮細胞株、癌細胞株等）から得られる遺伝子発現データ、加えて他の細胞株又は細胞種からの遺伝子発現データ、摂動因子情報、臨床試験データ、科学文献、化学データベース、薬学データベース、並びに他のデータ及びメタデータ等の、デジタルファイル３６からのデータを含んでもよい。デジタルファイル３６は、Ｓｉｇｍａ−Ａｌｄｒｉｃｈ  ＬＯＰＡＣコレクション、Ｂｒｏａｄ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ＣＭＡＰコレクション、ＧＥＯコレクション、及びＣｈｅｍｉｃａｌ  Ａｂｓｔｒａｃｔｓ  Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＣＡＳ）データベースを含むが、これらに限定されないデータベースの形態で提供してもよい。
【００４０】
また、コンピュータ読み取り可能な媒体１６（又は別のコンピュータ読み取り可能な媒体、例えば１６）上には、読み取り、書き込み、ないしは別の方法でデジタルファイル２０、３０の管理、及び／若しくはデジタルファイル２０、３０へのアクセスのためのコンピュータ読み取り可能な命令又はソフトウェアを含む１つ以上のデジタルファイル２８が格納されていてもよい。また、コンピュータ読み取り可能な媒体１６は、ソフトウェア又はコンピュータ読み取り可能な及び／若しくは実行可能な命令を含んでもよく、これらの命令は、計算装置１２に本明細書に記載される１つ以上の方法を行わせ、これらの方法は、例えば、非限定的に、デジタルファイル３０に格納された遺伝子発現プロファイルデータをデジタルファイル２０に格納されたインスタンス２２、２４、及び２６と比較することと関連付けられた方法（又は方法の部分）、１つ以上の摂動因子と関連付けられた遺伝子発現プロファイルデータを比較するための方法（又は方法の部分）、及び／又は（ｉ）１つの状態に関連した遺伝子発現プロファイルデータを（ｉｉ）１つ以上の療法剤に関連した遺伝子発現プロファイルデータと比較するための方法（又は方法の部分）を含む。いくつかの実施形態では、１つ以上のデジタルファイル２８は、デジタルファイル２０、２８を管理するためのデータベース管理システムの部分を形成する。データベース管理システムの非限定的な例は、米国特許第４，９６７，３４１号及び同第５，２９７，２７９号に記載されている。
【００４１】
コンピュータ読み取り可能な媒体１６は、計算装置１２の部分を形成してもよく、ないしは別の方法で計算装置１２に接続されてもよい。計算装置１２は、あらゆる汎用又は専用コンピュータ、例えば、サーバー、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タワー型コンピュータ、マイクロコンピュータ、ミニコンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートホン、及びメインフレームコンピュータが挙げられるがこれらに限定されない、多種多様な形態で提供することができる。様々な計算装置が本発明での使用に好適であり得るが、汎用計算装置１２を図３に例示する。計算装置１２は、プロセッサ４０、システムメモリ４２、及びシステムバス４４から選択される１つ以上の構成要素を備えてもよい。システムバス４４は、システムメモリ４２及びプロセッサ４０が挙げられるがこれらに限定されない、システム構成要素のためのインターフェースを提供する。システムバス３６は、何種類かのバス構造のいずれであってもよく、これは種々の市販のバスアーキテクチャのうちのいずれかを使用して、メモリバス（場合によりメモリコントローラを備える）、周辺バス、及びローカルバスと更に相互接続してもよい。ローカルバスの例としては、業界標準アーキテクチャ（ＩＳＡ）バス、マイクロチャネルアーキテクチャ（ＭＳＡ）バス、拡張ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）バス、周辺構成要素相互接続（ＰＣＩ）バス、ユニバーサルシリアル（ＵＳＢ）バス、及び小型コンピュータシステムインターフェース（ＳＣＳＩ）バスが挙げられる。プロセッサ４０は、あらゆる好適なプロセッサから選択可能であり、これにはデュアルマイクロプロセッサ及び他のマルチプロセッサアーキテクチャを含むが、これらに限定されない。プロセッサは、１つ以上のプログラムアプリケーション又はソフトウェアと関連付けられた１セットの格納された命令を実行する。
【００４２】
システムメモリ４２は、非揮発性メモリ４６（例えば、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）等）、及び／又は揮発性メモリ４８（例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ））を含んでもよい。基本入力／出力システム（ＢＩＯＳ）は、非揮発性メモリ３８に格納してもよく、計算装置１２内の要素間で情報を伝達するのに役立つ基本ルーチンを含んでもよい。また、揮発性メモリ４８は、データをキャッシュするための静的ＲＡＭ等の、高速ＲＡＭを含むこともできる。
【００４３】
計算装置１２は、格納装置４４を更に含んでもよく、これは、例えば、格納装置用の内蔵ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）（例えば、拡張統合ドライブエレクトロニクス（ＥＩＤＥ）又はシリアル・アドバンスド・テクノロジー・アタッチメント（ＳＡＴＡ））を備えてもよい。計算装置１２は、（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ又はＤＶＤ−ＲＯＭ  ４８を読み取るための）光ディスクドライブ４６を更に含んでもよい。ドライブ及び関連付けられたコンピュータ読み取り可能な媒体は、本発明のデータ、データ構造、及びデータアーキテクチャの不揮発性格納装置、コンピュータ実行可能命令等を提供する。計算装置１２について、ドライブ及び媒体は、好適なデジタル形式で任意のデータの格納装置を収容する。上記のコンピュータ読み取り可能な媒体の説明は、ＨＤＤ及び光学式媒体、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ又はＤＶＤ−ＲＯＭに関するが、当業者は、コンピュータにより読み取り可能な他の種類の媒体、例えば、ジップディスク、磁気カセット、フラッシュメモリカード、カートリッジ等もまた使用してよく、更に、そのようないかなる媒体も本発明の方法を行うためのコンピュータ実行可能な命令を含有してよいことを理解するべきである。
【００４４】
本明細書に記載される機能及び／又は方法を全体的若しくは部分的に実装するオペレーティングシステム及び１つ以上のソフトウェアアプリケーションを含む、いくつかのソフトウェアアプリケーションを、ドライブ４４及び揮発性メモリ４８上に格納してもよい。各実施形態が、様々な市販のオペレーティングシステム又はオペレーティングシステムの組み合わせを用いて実装できることを理解するべきである。中央演算処理装置４０は、揮発性メモリ４８内のソフトウェアアプリケーションと共に、本明細書に記載される機能を実装するように構成又は適合された計算装置１２の制御システムとしての機能を果たしてもよい。
【００４５】
ユーザーは、１つ以上の有線若しくは無線入力装置５０、例えば、キーボード、ポインティング装置、例えば、マウス（図示されていない）、又はタッチスクリーンを通して計算装置１２にコマンド及び情報を入力することができる。これら及び他の入力装置は、多くの場合、システムバス４４に連結される入力装置インターフェース５２を通して、中央演算処理装置４０に接続されるが、パラレルポート、ＩＥＥＥ  １３９４シリアルポート、ゲームポート、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート、ＩＲインターフェース等の他のインターフェースによって接続されてもよい。計算装置１２は、別個又は統合型の表示装置５４を駆動してもよく、それもまた、ビデオポート５６等のインターフェースを介してシステムバス４４に接続されてもよい。
【００４６】
計算装置１２、１４は、有線及び／又は無線ネットワーク通信インターフェース５８を用いて、ネットワーク化された環境でネットワーク１８で動作してもよい。ネットワークインターフェースポート５８は、有線及び／又は無線通信を容易にすることができる。ネットワークインターフェースポートは、ネットワークインターフェースカード、ネットワークインターフェースコントローラ（ＮＩＣ）、ネットワークアダプタ、又はＬＡＮアダプタの部分であってもよい。通信網１８は、インターネット等の広域ネットワーク（ＷＡＮ）、又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）であってもよい。通信網１８は、光ファイバーネットワーク、ツイストペアネットワーク、Ｔｌ／Ｅｌラインベースネットワーク若しくはＴ−キャリア／Ｅキャリアプロトコルの他のリンク、又は無線ローカルエリア若しくは広域ネットワーク（ウルトラモバイルバンド（ＵＭＢ）、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）等の多数のプロトコルを通して作動する）を含んでよい。加えて、通信網１８は、トランシーバ、変調／復調のための関連電子装置、並びにパケット交換通信の場合等のバックホール通信用のバックボーンネットワークに接続するためのスイッチ及びポートを含む、無線通信用の基地局を含んでもよい。
【００４７】
ＩＩ．複数のインスタンスを作成するための方法
いくつかの実施形態では、本発明の方法は、少なくとも第１のデジタルファイル２０を、複数の遺伝子発現プロファイリング実験に由来するデータを含む、複数のインスタンス（例えば、２２、２４、２６）で事前設定することを含み、これらの実験のうちの１つ以上は、細胞を少なくとも１つの摂動因子に暴露することを含む。説明を簡単にするために、下記で説明する遺伝子発現プロファイリングは、マイクロアレイ実験の状況とする。
【００４８】
図４を参照して、本発明の方法の一実施形態を例示する。方法５８は、細胞６０及び／又は細胞６２を摂動因子６４に暴露することを含む。暴露後、摂動因子に暴露された細胞から、ｍＲＮＡを抽出する。任意に、比較のためにこの摂動因子に暴露されていない基準細胞６６（例えば、対照細胞）から、ｍＲＮＡを抽出する。ｍＲＮＡ  ６８、７０、７２をｃＤＮＡ  ６４、７６、７８に逆転写し、二色マイクロアレイ分析を行う場合は、種々の蛍光染料（例えば、赤色及び緑色）で標識してもよい。あるいは、このサンプルを一色マイクロアレイ分析のために調製してもよい。所望の場合、複数の複製物をプロセスしてもよい。ｃＤＮＡサンプルを、複数のプローブ８１を備えるマイクロアレイ８０と共ハイブリダイズさせてもよい。マイクロアレイは、多数のプローブ８１を含んでもよい。いくつかの実施形態では、マイクロアレイ８０上に１０，０００〜５０，０００の遺伝子プローブ８１が存在する。マイクロアレイ８０を、スキャナ８３によってスキャンするが、これは、色素を励起し、蛍光量を測定する。計算装置８５は、サンプル中のｃＤＮＡ（又はｍＲＮＡ）の量を決定するために未加工の像を分析するために使用され、このｃＤＮＡ（又はｍＲＮＡ）の量は、細胞６０、６２における遺伝子発現レベルを表し、基準細胞６６において観測される遺伝子発現レベルと比較される。スキャナ８３は、計算装置８５の機能を組み込んでもよい。発現レベルは、ｉ）上方調節（例えば、基準物質と比較して、より多くのｍＲＮＡ又はｃＤＮＡが試験物質中に存在し、そのため、プローブに結合される基準物質（例えば、ｃＤＮＡ  ７８）の量と比較して、より多くの試験物質（例えば、ｃＤＮＡ  ７４、７６）がプローブにより結合される）、又はｉｉ）下方調節（例えば、プローブに結合される試験物質（例えば、ｃＤＮＡ  ７４、７６）の量と比較して、より多くの基準物質（例えば、ｃＤＮＡ  ７８）がプローブに結合される）、ｉｉｉ）示差的発現がない（例えば、類似した量の基準物質（例えば、ｃＤＮＡ  ７８）及び試験物質（例えば、ｃＤＮＡ  ７４、７６）がプローブにより結合される）、並びにｉｖ）検出可能な信号又はノイズがない、を含む。上方及び下方調節された遺伝子は、「示差的に発現した」と称される。
【００４９】
マイクロアレイ及びマイクロアレイ分析技術は本分野で周知であり、本明細書で例示されるもの以外のマイクロアレイ技術は、本発明の方法、装置及びシステムにおける使用に好適であることが企図される。任意の好適な市販の又は非市販のマイクロアレイ技術及び関連技術、例えば、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ  ＧｅｎｅＣｈｉｐ（登録商標）技術及びＩｌｌｕｍｉｎａ  ＢｅａｄＣｈｉｐ（商標）技術を使用してもよい。当業者は、本発明が例示される実施形態の方法論に限定されず、他の方法及び技術もまた本発明の範囲内であると企図されることを理解するであろう。
【００５０】
あるいは、プローブＩＤは、非分類リストで順序付けしてもよく、又は多数のインスタンスにわたる平均発現値に従って序列順序付けしてもよい。いくつかの実施形態では、プローブＩＤ及び発現値は、例えば、マイクロアレイにより定義される、標準の順序でリストに載せられ、以下に記載される方法に従って操作される。例えば、プローブＩＤのサブセットは、全てのインスタンスの平均発現値、並びに／又は対象のこのプローブＩＤについて行われる様々な計算及び／若しくは分析に従って選択してもよい。また、このインスタンスデータは、メタデータ、例えば、摂動因子ＩＤ、摂動因子濃度、細胞株又はサンプル源、及びマイクロアレイＩＤを更に含んでもよい。いくつかの実施形態では、データベースは、少なくとも約５０個、１００個、２５０個、５００個、若しくは１０００個のインスタンス、及び／又は約５０，０００個、２０，０００個、１５，０００個、１０，０００個、７，５００個、５，０００個、若しくは２，５００個未満のインスタンスを含む。インスタンスの複製を作成してもよく、同じ摂動因子を、第１の種類の細胞からの第１のインスタンス及び第２の種類の細胞からの第２のインスタンス及び第３の種類の細胞からの第３のインスタンスを誘導するために使用してもよい。
【００５１】
ＩＩＩ．摂動因子をクエリするためのシグネチャを含まない方法
クエリにおいて大きなプローブセットを使用することについての著しい困難は、Ｃマップデータベースにおけるバッチ効果の存在である。バッチ効果は、ラージスケールのデータコレクション努力における広汎な問題であり、それは分析を顕著に歪め、関連する生物活性の代わりにバッチベースの人為結果を特定させ得る。具体的には、摂動因子処理細胞、対照細胞、又は状態暴露細胞の複製サンプルはわずかに変動する条件下で生成され、プロファイリング実験中に取られる測定においてわずかな差をもたらすことがある。マイクロアレイ実験においてバッチ効果を引き起こすことが観測されているいくつかの因子は、使用される増幅試薬のバッチ、アッセイが実行される日の時間、及び大気オゾンレベルさえも含む（Ｆａｒｅ  ｅｔ  ａｌ．２００３）。したがって、プロセスされ、異なるバッチで行われるサンプルは、多くの場合、同じ実験バッチで試験された異なる摂動因子又は状態が、異なる実験バッチで試験された同一の摂動因子又は状態より、構造又は活性機構において互いに近いように見えることを引き起こし得る、系統的な非生物学的変動を含有する。同様に、バッチ効果分散は、類似した摂動因子又は状態が人為的に別個のものに見えることを引き起こし得る。
【００５２】
一般的に説明すると、本明細書に記載されるシグネチャを含まないクエリ方法により具体化される技術アプローチは、Ｃマップデータベース中に見られる遺伝子発現プロファイル等のデータを分析する。まだ正規化していない場合、データを、一般的に既知の様々な正規化技術のうちの１つを適用することにより正規化する。例として、非限定的に、いくつかの実施形態では、使用される正規化技術は、ＭＡＳ５アルゴリズム又はロバストマルチアレイ平均（ＲＭＡ）アルゴリズムである。正規化の出力は、遺伝子発現プロファイリング実験で分析された各プローブの発現値を含むべきである。したがって、いくつかの実施形態では、存在するＣマップデータベースは、正規化データを含むであろう。他の実施形態では、１つ以上の遺伝子発現プロファイリング実験を行ってもよく、データはいくつかのインスタンス（すなわち、遺伝子発現プロファイリング実験からのデータ）を生産するために正規化される。各インスタンスは、実験で分析された全てのプローブの発現値データを含んでもよい。インスタンスは、対照インスタンス、試験インスタンス、及び／又は状態インスタンスを含んでもよい。
【００５３】
インスタンスを、分析で使用するためのプローブのサブセットを決定するために更にプロセスしてもよい。各プローブについて、発現値は、全ての摂動因子及び対照インスタンスにわたり平均化され、平均発現値が分類される。結果的に、プローブのサブセットが選択される。いくつかの実施形態では、このプローブのサブセットは、最も高い平均発現値を有する５，０００〜１０，０００プローブを含んでもよい。他の実施形態では、このプローブのサブセットは、より多い又はより少ないプローブを含んでもよく、全てのプローブを含んでもよい（すなわち、このサブセットはセット全体であってよい）。このプローブのサブセットは、いくつかの実施形態では、所定の閾値より高い平均発現値を有するプローブに従って選択してもよい。いくつかの実施形態では、この発現値を、任意の更なるプロセッシングを行う前に、ログ変換してもよい。他の実施形態では、更なるプロセッシングが、未加工の正規化発現値について行われる。いかなる事象でも、特定のバッチにおける各対照インスタンスについて、各プローブの平均発現値が計算される。バッチにおける各試験インスタンスについて、プローブの平均発現値と試験インスタンスにおけるプローブの発現値との間に、差が見られる。全てのバッチからの全ての試験インスタンスを組み合わせて、単一のデータ行列にする。
【００５４】
データ行列を多変量統計分析を用いて分析する。射影行列のカーネルバージョンを用いた規則的Ｆｉｓｈｅｒ判別分析について本明細書で説明されるが、当業者は、多変量統計分析の他の形態が、他の実施形態で使用され得ることを容易に理解するであろう。例示として、非限定的に、射影行列の非カーネルバージョン、非規則的Ｆｉｓｈｅｒ判別分析、線形判別分析、又は一般化線形判別分析を使用することができる。いかなる事象でも、データ行列は、非複製インスタンス（例えば、単一の遺伝的発現プロファイルのみを有する摂動因子のインスタンス）を除去することにより減少される。射影行列（又は関数）を多変量統計分析を用いて学習し、全データ行列（すなわち、減少された行列ではない）を射影行列（又は関数）を用いて射影空間上に射影する。（Ｆｉｓｈｅｒ判別分析のカーネルバージョンを用いるとき、この結果は、射影をコンピュータ計算するためにカーネル関数を利用する、射影関数である。生ずる行列は、顕著に減少された次元を有する。主構成要素分析と同様に、あまり重要でない次元は、生ずる行列のパフォーマンスを改善するために更に落とすことができる。規則的Ｆｉｓｈｅｒ判別分析のパラメータ及び最終的に射影される行列を保つための次元の数は、交差検定により決定される。
【００５５】
生ずる行列は、摂動因子間で類似性又は相違性を決定するために使用することができる。具体的には、新規行列における摂動因子を選択してもよく、この選択された摂動因子とあらゆる他の摂動因子との間の射影空間における距離を、余弦距離又はユークリッド距離のいずれかを用いて計算してもよい。摂動因子のそれぞれは、その後、この選択された摂動因子からのその距離に従って序列付けしてもよい。また、生ずる行列は、試験された全ての摂動因子間の類似度（距離）行列をコンピュータ計算するために使用してもよい。クラスタリング方法は、類似した化学物質を群に分けるために、又はそれらを系統樹様の構造に組織化するために、使用することができる。
【００５６】
あるいは、平均状態プロファイルを決定し、摂動因子データに対するクエリとして使用してもよい。状態の遺伝子発現プロファイルを、摂動因子の遺伝子発現プロファイルについて上記に説明されるように正規化してもよい。状態の正規化遺伝子発現プロファイル（例えば、状態インスタンスとして格納される）は、射影行列を学習するために使用されるこのプローブのサブセットのそれぞれの平均発現値を見出すことにより、平均状態プロファイルを決定するために平均化してもよい。このように、対応する対照インスタンスの正規化遺伝子発現プロファイルは同じ様式で決定してもよく、各プローブについて、対照インスタンスにおけるプローブの平均発現値と状態インスタンスにおけるプローブの平均発現値との間で差が見られる。生ずるベクターは、平均状態プロファイルと呼ばれてもよく、射影行列を用いて射影空間上に射影してもよい。平均状態プロファイルと摂動因子のそれぞれとの間の射影空間における距離は、余弦距離又はユークリッド距離のいずれかを用いて計算してもよい。摂動因子はそれぞれ、その後、平均状態プロファイルからのそれらの距離に従って序列付けしてもよい。
【００５７】
ここで図５〜１３を参照して、生物剤のシグネチャを含まない特定のための、コンピュータ実装方法が記載される。ここで記載される方法はバッチ効果を軽減し、対応するサンプルが異なる実験バッチでプロセスされ、行われるときでさえも、多くのプローブセットが分析されることを可能にする。ここで記載される方法又はその部分は、１つ以上のコンピュータ読み取り可能な媒体上に格納される命令として具体化してもよい。
【００５８】
図１３について簡潔に参照して、例えば、ファイル２０のデータ構造中のデータと対応し得る表１６０及び１６２はそれぞれ、各バッチと関連付けられた複数のインスタンス１６４を描写する。表１６０、１６２はそれぞれ、Ｙ及びＺインスタンス１６４をそれぞれ含み、各インスタンス１６４は、ＮプローブＩＤ  １６８のそれぞれの発現値１６６を含み、値Ｎは、いくつかの実施形態では、マイクロアレイ上のプローブの総数と等しい。いくつかの実施形態では、データ構造１６０、１６２は、１セットの限界値として格納してもよい。例えば、データ構造１６０、１６２中の第１の値１７０は指数「０」であり、続くＮ値１６８は、それぞれ、Ｙ又はＺインスタンス１６４の対応する発現値１６６のそれぞれと関連付けられたＮプローブＩＤ  １６８を特定する。データ構造１６０、１６２中の各インスタンス１６４は、ＮプローブＩＤ  １６８のそれぞれの発現値１６６を含む。各バッチ及び、それゆえ、各データ構造は、対照インスタンス１７２（例えば、インスタンス１Ａ、２Ａ、１Ｂ、２Ｂ）、状態インスタンス１７４（例えば、インスタンス３Ａ〜１０Ａ、インスタンス３Ｂ〜１０Ｂ）、及び試験インスタンス１７６（例えば、インスタンス１１Ａ〜ＹＡ、１１Ｂ〜ＺＢ）を含有してもよい。
【００５９】
図５は、クエリ剤と類似した生物剤を特定するための方法１００を描写する。方法１００では、遺伝子発現プロファイリング実験は、上記に説明されるように行われる（ブロック１０２）。いくつかの実施形態では、遺伝子発現プロファイリング実験は多数のバッチを含み、各バッチは、摂動因子処理細胞及び対照細胞を含む。他の実施形態では、遺伝子発現プロファイリング実験は多数のバッチを含み、各バッチは（例えば、図１３中の表１６０及び１６２に対応するバッチ中のように）摂動因子処理細胞、対照細胞、及び１つの状態に暴露された細胞を含む。また他の実施形態では、遺伝子発現プロファイリング実験は、１つの状態に暴露された細胞を含む１つ以上のバッチ、及び１つの状態に暴露された細胞を含まない１つ以上のバッチを含む。また他の実施形態では、このバッチのうちの１つ以上は、任意の摂動因子処理細胞を含まなくてもよい。遺伝子発現プロファイリング実験から生ずるデータはその後、上記に簡潔に及び以下により詳細に（図７について）説明されるように、調整される（ブロック１０４）。この方法は多変量分析を行うことを更に含む（ブロック１０６）（図８Ａ及び８Ｂについて以下に説明される）。多変量分析に続いて、遺伝子発現プロファイルのうちの１つである、クエリ剤は、図９について以下に説明されるように、クエリ剤と類似した剤を発見するために、分析されたデータに対するクエリとして提示される（ブロック１０８）。
【００６０】
同様に、図６は、１つのクエリ状態を治療するための候補物質である生物剤を特定するための方法１１０を描写する。方法１１０では、遺伝子発現プロファイリング実験は、上記に説明されるように行われる（ブロック１０２）。遺伝子発現プロファイリング実験は、少なくとも対照細胞、摂動因子処理細胞、及びクエリ状態に暴露された細胞に関連したデータを生産する。いくつかの実施形態では、遺伝子発現プロファイリング実験は多数のバッチを含み、各バッチは、摂動因子処理細胞及び対照細胞を含む。他の実施形態では、遺伝子発現プロファイリング実験は多数のバッチを含み、各バッチは、摂動因子処理細胞、対照細胞、及び１つの状態に暴露された細胞を含む。いくつかの実施形態では、遺伝子発現プロファイリング実験は、１つの状態に暴露された細胞を含む１つ以上のバッチ、及び１つの状態に暴露された細胞を含まない１つ以上のバッチを含む。いくつかの実施形態では、このバッチのうちの１つ以上は、任意の摂動因子処理細胞を含まなくてもよい。遺伝子発現プロファイリング実験から生ずるデータは、その後、上記に簡潔に及び以下により詳細に（図７について）説明されるように、調整される（ブロック１０４）。この方法は、多変量分析を行うことを更に含む（ブロック１０６）（図８Ａ及び８Ｂについて以下に説明される）。多変量分析に続いて、クエリ状態の平均遺伝子発現プロファイルは、図１０について以下に説明されるように、例えば、このクエリ状態の遺伝子発現プロファイルから最も遠い（それゆえ、最も非類似の）遺伝子発現プロファイルと関連付けられた剤を特定することにより（ブロック１１２）、この状態を逆行させる可能性が最も高い剤を発見するために分析された摂動因子データに対するクエリとして提示される。
【００６１】
ここで図７に移って、データ調整のための方法１２０が、方法１００及び１１０におけるデータ調整の実施形態に対応して（すなわち、ブロック１０４の実施形態に対応して）、描写される。方法１２０では、各遺伝子発現プロファイルは、一般的に知られる発現正規化技術を用いて正規化される（ブロック１２２）。いくつかの実施形態では、使用される正規化技術はＭＡＳ５アルゴリズムである。いくつかの実施形態では、使用される正規化技術はＲＭＡ技術である。様々な実施形態では、正規化は、遺伝子発現プロファイル中の各プローブについて、プローブの発現値のログを発見することを含む。
【００６２】
方法１２０は、いくつかの実施形態では、更なる分析のためのプローブの選択で続けられる（ブロック１２４）。図１１は、データ調整方法１２０中のプローブの選択（ブロック１２４）に対応する、プローブを選択するための方法１６０を描写する。図１１及び１３について、遺伝子発現プロファイルを生成するために使用されるＮプローブのそれぞれについて（すなわち、インスタンス１６４で）、発現値１６６は分析されるべき全てのインスタンス１６４にわたり平均化される（ブロック１６２）。すなわち、１００個（例えば、Ｙ＋Ｚ）のインスタンス１６４がそれぞれ、１０００プローブのそれぞれの発現値１６６を含む場合、１０００プローブのそれぞれの平均化発現値が決定される。例えば、図１３を参照して、一実施形態では、プローブＩＤ１の平均化発現値は、インスタンス１１Ａ〜ＹＡ及び１１Ｂ〜ＺＢのそれぞれにおけるプローブＩＤ１の発現値１６６を平均化することにより計算されてもよく、プローブＩＤ２の平均化発現値は、インスタンス１１Ａ〜ＹＡ及び１１Ｂ〜ＺＢのそれぞれにおけるプローブＩＤ２の発現値１６６を平均化することにより計算されてもよい、等。平均化発現値は分類され、かつ／あるいは序列付けされてもよい。プローブのサブセットは、どのプローブが平均で最も高度に発現されるかに従って選択してもよい（ブロック１６６）。プローブのサブセットは、いくつかの実施形態では、全てのプローブ（例えば、プローブＩＤ、ＩＤ１〜ＩＤＸ）であってもよい。いくつかの実施形態では、プローブのサブセットは、５，０００〜１０，０００プローブであってよい。サブセットとしては、様々な実施形態では、約５，０００プローブ〜約１５，０００プローブ、約５，０００プローブ〜約２５，０００プローブ、約１０，０００プローブ〜約２０，０００プローブ、約１０，０００プローブ〜約２５，０００プローブ、約２５，０００プローブ約５０，０００プローブ、１０，０００プローブ超、２５，０００プローブ超、５０，０００プローブ超等を挙げることができる。いくつかの実施形態では、プローブのサブセットは、プローブのうちのどれが所定の閾値より高い平均発現値を有するかに従って選択してもよい。
【００６３】
図７を再び参照して、プローブが選択された（ブロック１２４）後、調節された遺伝子発現プロファイルは、図１２の方法１７０でより詳細に描写されるように、各インスタンスについて決定される（ブロック１２６）。方法１７０は、分析に含まれるバッチのそれぞれについて行われる。１つのバッチ（例えば、データ構造１６０中のデータを有するバッチ）を選択し（ブロック１７２）、各プローブ（又はプローブのサブセットが選択される実施形態では、このサブセット中の各プローブ）の平均発現値を、選択されたバッチにおける全ての対照インスタンスにわたり計算する（ブロック１７４）。共に、全ての対照インスタンスにわたるプローブの平均発現値は、平均対照遺伝子発現プロファイルを構成する。例えば、データ構造１６０中のデータについて、平均発現値を、対照インスタンス（例えば、インスタンス１Ａ及び１Ｂ）にわたるＸプローブＩＤのそれぞれについて計算してもよい。データ構造１６０中に描写されるバッチ中のプローブＩＤ１の平均発現値は、
（ＣＮＴ１1A＋ＣＮＴ１2A）／２
（式中、
ＣＮＴ１1Aはインスタンス１Ａの発現値ＣＮＴ１であり、
ＣＮＴ１2Aはインスタンス２Ａの発現値ＣＮＴ１である）、
プローブＩＤ２については、
（ＣＮＴ２1A＋ＣＮＴ２2A）／２
（式中、
ＣＮＴ２1Aはインスタンス１Ａの発現値ＣＮＴ２であり、
ＣＮＴ２2Aはインスタンス２Ａの発現値ＣＮＴ２である）等。
【００６４】
次に、差分発現値（本明細書で「調節された試験遺伝子発現プロファイル」又は「調節された遺伝子発現プロファイル」とも呼ばれる）は、各プローブ（又はサブセット中の各プローブ）の平均発現値と摂動因子インスタンス（例えば、インスタンス１１Ａ〜ＹＡ、１１Ｂ〜ＺＢ）中の対応するプローブの発現値１６６との間の差を決定することにより、バッチにおける各摂動因子インスタンスについて決定される（ブロック１７６）。前の例を続けて、インスタンス１１ＡのプローブＩＤ１の差分発現値は、
ＣＮＴ１11A−［（ＣＮＴ１1A＋ＣＮＴ１2A）／２］、
インスタンス１１ＡのプローブＩＤ２の差分発現値は、
ＣＮＴ２11A−［（ＣＮＴ２1A＋ＣＮＴ２2A）／２］、
インスタンス１２ＡのプローブＩＤ１の差分発現値は、
ＣＮＴ１12A−［（ＣＮＴ１1A＋ＣＮＴ１2A）／２］、等。
【００６５】
追加のバッチ（例えば、データ構造１６２中に描写されるバッチ）が存在する場合（ブロック１７８）、コントロールは次のバッチの選択に戻り（ブロック１７２）、方法１７０が分析されるべき全てのバッチについて行われるまで、方法１７０を再実行する。各インスタンスについて、全ての差分発現値を含む、調節された遺伝子発現プロファイルを組み合わせ、データ行列にする（図７、ブロック１２８）。このデータ行列は、以下にデータ行列又は摂動因子データ行列と呼ばれるであろうが、このデータ行列は、摂動因子処理細胞、状態暴露細胞等のインスタンスデータを含んでもよいことが、明らかであるべきである。摂動因子データ行列は、例えば、コンピュータ読み取り可能な媒体１６及び／又はコンピュータ読み取り可能な媒体３８に格納してもよい。
【００６６】
方法１００及び方法１１０のどちらでも、多変量分析を行うこと（ブロック１０６）は、いくつかの実施形態では、図８Ａで描写される方法１３０の実行を含む。射影行列を学習する目的のために、単一の遺伝子発現プロファイルのみを有する摂動因子のインスタンスを摂動因子データ行列から除去して換算摂動因子データ行列を作成する（ブロック１３２）（ときどき、単に「換算データ行列」とも呼ばれる）が、これはまたコンピュータ読み取り可能な媒体１６、３８のうちの１つ又は両方上に格納してもよい。射影行列は、換算摂動因子データ行列を用いて多変量統計分析の方法に従って学習され、具体的には、規則的Ｆｉｓｈｅｒ判別分析を用いて学習されてもよい（ブロック１３４）。図８Ｂで描写される方法１３５では、インスタンスについて、射影空間は、規則的Ｆｉｓｈｅｒ判別分析（ＲＦＤＡ）を用いて決定される（ブロック１３４）。化学物質散乱行列内、及び化学物質散乱行列間を計算する（ブロック１３７）。総散乱行列を規則化し、一般固有値問題を設定する（ブロック１３８）。一般固有値問題を解決して射影空間を決定する（ブロック１３９）。いくつかの実施形態では、射影行列は、Ｚ．Ｚｈａｎｇ  ｅｔ  ａｌ．「Ｒｅｇｕｌａｒｉｚｅｄ  Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，Ｒｉｄｇｅ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｂｅｙｏｎｄ」（Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  １１（２０１０）２１９９〜２２２８、２０１０年８月）に記載されるように、ＲＢＦカーネル射影行列であってよい。全行列（すなわち、ブロック１２８で作成された摂動因子データ行列）はその後、射影行列を用いて射影空間上に射影され、顕著に減少された次元を有する射影空間行列を作成する（ブロック１３６）。本明細書に記載される他の行列と同様に、射影空間行列は、コンピュータ読み取り可能な媒体１６、３８のうちの１つ又は両方に格納してもよい。
【００６７】
射影空間行列を用いて、射影空間中の遺伝子発現プロファイル間の類似性（又は相違）を決定することが可能である。方法１００及び１１０は、例えば、類似した生物活性（ブロック１０８）及び生物学的相違性（すなわち、臨床的終点を逆行させる可能性が最も高い剤）（ブロック１１２）のクエリを、それぞれ、射影空間行列中で描写されるインスタンス間の距離を見ることにより行う。はじめに方法１００に移って、図９は、射影空間中の２つの点にマッピングされるインスタンス間の類似した生物活性のクエリを行うための（例えば、摂動因子間の類似した活性のクエリを行うための）方法１４０を描写する（ブロック１０８）。この方法は、いくつかの実施形態では、分析するための細胞株の選択を受容することを含む（ブロック１４２）。例えば、ユーザーは、いくつかの摂動因子が試験された第１の細胞株（例えば、ｔｅｒｔケラチノサイト）を選択してもよく、又はいくつかの摂動因子が試験された第２の細胞株（例えば、ＢＪ線維芽細胞）を選択してもよい。摂動因子の同じ又は異なるセットを、第１及び第２の細胞株のそれぞれについて試験してもよい。加えて、いくつかの実施形態では、方法は、複製されたインスタンスの処理に関連した選択を受容することを含んでもよい。すなわち、各化学物質インスタンス（すなわち、各摂動因子遺伝子発現プロファイルの各複製物を含む）を射影空間中で調べてもよく、又は化学物質複製物のインスタンスを平均化してもよい。化学物質複製物の平均化は、種々の実施形態では、射影空間行列中への射影前又は後に行ってよい。
【００６８】
クエリ摂動因子（クエリ剤とも呼ばれる）はその後、射影空間行列中の摂動因子から選択される（ブロック１４４）。もちろん、クエリ「摂動因子」としてここで記載されるが、クエリ剤は、摂動因子のベクター、仮定的化学構造のベクター、状態暴露細胞の遺伝子プロファイルに対応するベクター等を含む、射影空間行列中の任意のベクターであることができる。射影空間中のクエリ摂動因子からの距離は、射影空間行列中の各インスタンスについて（又はインスタンスの選択されたサブセットについて）計算される（ブロック１４６）。いくつかの実施形態では、距離は余弦距離として計算される。いくつかの実施形態では、距離はユークリッド距離として計算される。いかなる事象でも、射影空間行列中の様々な摂動因子（又は他のデータ）は、クエリ摂動因子からのそれぞれの距離に従って序列付けされる（ブロック１４８）。射影空間中のクエリ摂動因子に最も近い（すなわち、クエリ摂動因子から最も短い距離を有する）摂動因子は、このクエリ摂動因子の遺伝子発現プロファイルと最も類似した遺伝子発現プロファイルを誘発する。クエリ摂動因子と射影空間中の他のインスタンスとの間の相対距離を決定するための、序列付け以外の方法が、いくつかの実施形態で使用されることがある。
【００６９】
図１４は、クエリ摂動因子１８２を有する例示的クエリの結果１８０を例示する。例示されるように（及び予想されるように）、クエリ摂動因子１８２は、それ自体から０．０の距離１８４を有する。結果１８０は、描写された例で、チップＩＤ  １８６及び対応する化学物質名１８８もまた示す。例示的な結果は、同じ化学物質（ｏ−フェナントロリン）（例えば、２及び３に序列付けされる化学物質）の複製物は、クエリ摂動因子からの最も小さな距離を有することを例示する。結果１８０中の序列４及び５を有する摂動因子は、２，６−ジ（２−ピリジル）ピリジンである。描写されるように、ｏ−フェナントロリンの化学構造１８７は、２，６−ジ（２−ピリジル）ピリジンの化学構造１８９Ａと類似する。４，４’−ジメチル−２，２’−ビピリジン及び３，４，７，８−テトラメチルフェナントロリンの化学構造１８９Ｂ及び１８９Ｃはそれぞれ、ｏ−フェナントロリンの化学構造とはわずかにあまり類似せず、ｏ−フェナントロリンからの距離に従ってそれぞれ、６〜７及び８〜９に序列付けされる。
【００７０】
図１５及び１６について、転写レベルでの種々の細胞種の種々の摂動因子の効果は容易に明らかである。図１５では、表２００は、細胞株ＭＣＦ７  ２０６でのクエリ摂動因子２０４（エストラジオール）からの距離２０２に従って序列付けされる上位５つ及び下位５つの化学物質を描写する。上位５つのうち、最も類似した化学物質インスタンス２０８は、エストラジオール複製物である。反対端（最も相違する）には、抗エストロゲン作用剤クロミフェン及びフルベストラント２１０がある。この挙動は、ＭＣＦ７細胞株がエストロゲン受容体を発現し、上位及び下位に載る化学物質２０８、２１０それぞれは、アゴニスト及びアンタゴニストとして働くという事実と一致する。しかしながら、図１６で示されるように、表２１２は、異なる細胞株ＰＣ３  ２１８における同じクエリ摂動因子２１６（エストラジオール）からの距離２１４に従って序列付けされる上位１０個の化学物質を描写し、これは、エストロゲン受容体を欠くＰＣ３（前立腺癌）細胞におけるエストラジオール処理を見るとき、フルベストラントはエストラジオールと類似すると見出されることを示す。エストラジオール及びフルベストラントの構造２２０、２２２は類似し、これらの剤は、エストロゲン受容体を欠くｐＣ３細胞株において類似した転写応答を誘発する。これらの結果は、問題の細胞株に依存する活性機構の存在下でさえも、ノイズの多い遺伝子発現データから意味のある信号を抽出する、本明細書に記載される方法、システム、及び器具の能力を立証する。
【００７１】
次に、方法１１０に移って、図１０は、１つの状態により誘発される生物応答とは相違する生物応答を引き出す摂動因子（例えば、細胞で特定の状態を逆行させる可能性がある化学物質）のクエリを行うための方法１５０を描写する（ブロック１１２）。この方法は、上記に記載されるように、クエリとして使用するための平均状態プロファイルを決定することを含む（ブロック１５２）。具体的には、平均状態プロファイル（「調節された状態遺伝子発現プロファイル」とも呼ばれる）は、発現行列を学習するために使用されるプローブのサブセットのそれぞれの平均発現値を見出すことにより計算してもよい。すなわち、全てのプローブＩＤ１〜ＩＤＮ（図１３を参照して）が発現行列を学習するために使用された場合、インスタンス３Ａ〜１０Ａ及び３Ｂ〜１０Ｂ中で試験される状態の平均発現プロファイルは、プローブＩＤ１の平均発現値、
（ＣＯＮ１3A＋ＣＯＮ１...A＋ＣＯＮ１10A＋ＣＯＮ１3B＋ＣＯＮ１...B＋ＣＯＮ１10B）／１６、
プローブＩＤ２の平均発現値、
（ＣＯＮ２3A＋ＣＯＮ２...A＋ＣＯＮ２10A＋ＣＯＮ２3B＋ＣＯＮ２...B＋ＣＯＮ２10B）／１６等を含むであろう。
【００７２】
もちろん、これは、インスタンス３Ａ〜１０Ａ及び３Ｂ〜１０Ｂのそれぞれは、同じ状態を示す細胞についてであることを仮定するが、必ずしもこの場合である必要はない。対象の状態の平均対照プロファイルは、上記に説明されるように、平均状態プロファイルから差し引かれる。
【００７３】
平均状態プロファイルは、射影空間上に射影される（ブロック１５４）。射影空間行列中の平均状態プロファイルから摂動因子のそれぞれまでの距離を決定し（ブロック１５６）、少なくともいくつかの実施形態では、摂動因子を平均状態プロファイルからの射影空間中のそれぞれの距離に従って序列付けする（ブロック１５８）。いくつかの実施形態では、距離は余弦距離として計算される。いくつかの実施形態では、距離はユークリッド距離として計算される。クエリとして使用される平均状態プロファイルから射影空間中でより遠い（すなわち、最も大きな距離を有する）摂動因子は、平均状態プロファイルの発現パターンを逆行させる可能性が最も高い。
【００７４】
図１７は、臨床結果を逆行させる（又は模倣する）化学物質インスタンスに対応する結果２３２の表２３０である。クエリ状態２３４（例えば、フケ）は、状態治療細胞の平均状態プロファイルに対応する。クエリ状態２３４からより遠い、クリンバゾール及びケトコナゾール（Ketocanozole）を含む、摂動因子の序列付けは、クエリ状態を治療するための摂動因子の潜在的有用性を示す。具体的には、クリンバゾール（Climazole）及びケトコナゾール（Ketocanozole）は周知の抗フケ剤である。同様に、対象の任意の状態の遺伝子発現データ（及び関連付けられた対照データ）が使用可能である場合、データは、状態と関連付けられた示差的遺伝子発現パターンを最も良く模倣する又は逆行させる治療を特定する、シグネチャを含まないクエリを行うために、本明細書に記載される方法、システム、及び器具を用いて分析することができる。
【００７５】
上記の方法及びシステムは、遺伝子発現プロファイルデータの分析について説明されるが、この方法は、遺伝子発現プロファイルデータ以外のデータセット（例示のために、非限定的に、他のバイオマーカーに関連したデータセット）の分析に容易に適用することができることが理解されるであろう。
【００７６】
本明細書に引用される全ての文献は、特に除外すること又は限定することを明言しないかぎりにおいて、その全容にわたって参照することにより本明細書に援用するものである。いずれの文献の引用も、こうした文献が本明細書で開示又は特許請求される全ての発明に対する先行技術であることを容認するものではなく、また、こうした文献が、単独で、あるいは他の全ての参照文献（単数又は複数）とのあらゆる組み合わせにおいて、こうした発明のいずれかを教示、示唆又は開示していることを容認するものでもない。更に、本書における用語のいずれかの意味又は定義が、参考として組み込まれた文献における同じ用語のいずれかの意味又は定義と相反する限りにおいて、本書においてその用語に与えられた意味又は定義が適用されるものとする。
【００７７】
本明細書に開示される値は、列挙される正確な数値に厳しく限定されると理解されるべきではない。それよりむしろ、特に指定されない限り、こうした値はそれぞれ、列挙された値とその値周辺の機能的に同等の範囲の両方を意味することを意図する。
【００７８】
本発明は、本明細書に記載される特定の実施例に限定されると見なされるべきではなく、むしろ、本発明の全ての態様を含めると理解されるべきである。様々な改変、同等のプロセス、並びに本発明が適用可能であり得る多くの構造及び装置は、当業者に容易に明らかとなるであろう。当業者は、本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更が行われてもよく、それが、本明細書に記載されるものに限定されると見なされるものではないことを理解するであろう。
【図１】
0005986231.tif 000002
【図２】
0005986231.tif 000003
【図３】
0005986231.tif 000004
【図４】
0005986231.tif 000005
【図５】
0005986231.tif 000006
【図６】
0005986231.tif 000007
【図７】
0005986231.tif 000008
【図８Ａ】
0005986231.tif 000009
【図８Ｂ】
0005986231.tif 000010
【図９】
0005986231.tif 000011
【図１０】
0005986231.tif 000012
【図１１】
0005986231.tif 000013
【図１２】
0005986231.tif 000014
【図１３】
0005986231.tif 000015
【図１４】
0005986231.tif 000016
【図１５】
0005986231.tif 000017
【図１６】
0005986231.tif 000018
【図１７】
0005986231.tif 000019