(57)【要約】  （１）医学文献群（Ｌ）に対してテキストマイニングやデータマイニングといった処理を施しデータベース化する。（２）薬剤（Ｘ）をキーにして相互作用ＤＢ（１００）にアクセスすることで、薬剤（Ｘ）に関する既知情報（１０２）を相互作用ＤＢ（１００）から抽出する。既知情報（１０２）では、薬剤（Ｘ）は大腸がんと最も高い関連性を持つ。（３）実験対象（１１０）に薬剤（Ｘ）を投与することで実験結果（１０３）を得る。（４）実験結果（１０３）により、薬剤（Ｘ）に関する実験結果分析情報（１０１）を抽出する。両情報（１０１），（１０２）を比較と、既知情報（１０２）により薬剤（Ｘ）と糖尿病との関連は低いように見えるが、実際に実験をおこない、量変動分子（Ｄ），（Ｅ），（Ｆ）を解析すると、実は薬剤（Ｘ）の投与効果と最も関連度が高いのは糖尿病であることが実験結果分析情報（１０１）により示される。
2009044459.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを、
実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける受付手段、
前記受付手段によって受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイを取得する第１の取得手段、
分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイを取得する第２の取得手段、
前記第１の取得手段によって取得された第１のパスウェイの前記量変動分子間相互作用に関連する生体内現象のうち、前記第２の取得手段によって取得された第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象を、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規性のある生体内現象に決定する決定手段、
前記決定手段によって決定された決定結果を出力する出力手段、
として機能させることを特徴とする分析支援プログラム。
【請求項２】
前記第１の取得手段は、
前記第１のパスウェイを構成する前記量変動分子間相互作用に関連する生体内現象の関連性の強さをあらわす第１の関連度を取得し、
前記第２の取得手段は、
前記第２のパスウェイを構成する前記分子間相互作用に関連する生体内現象の関連性の強さをあらわす第２の関連度を取得し、
前記決定手段は、
前記第１の関連度と前記第２の関連度とを同一の生体内現象で比較することにより、当該生体内現象を前記新規性のある生体内現象に決定することを特徴とする請求項１に記載の分析支援プログラム。
【請求項３】
前記決定手段は、
前記第２の関連度よりも前記第１の関連度が大きい生体内現象を、前記新規性のある生体内現象に決定することを特徴とする請求項２に記載の分析支援プログラム。
【請求項４】
前記コンピュータを、
前記決定手段によって決定された新規性のある生体内現象に関連する分子間相互作用から構成されるパスウェイを、前記第１のパスウェイの中から抽出する抽出手段として機能させ、
前記決定手段は、
前記抽出手段によって抽出されたパスウェイを、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規なパスウェイに決定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の分析支援プログラム。
【請求項５】
コンピュータを、
実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける受付手段、
前記受付手段によって受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイを取得する第１の取得手段、
分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイを取得する第２の取得手段、
前記第１の取得手段によって取得された第１のパスウェイの中から、前記第２の取得手段によって取得された第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象が関連する量変動分子間相互作用から構成されるパスウェイを抽出する抽出手段、
前記抽出手段によって抽出されたパスウェイを、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規なパスウェイに決定する決定手段、
前記決定手段によって決定された決定結果を出力する出力手段、
として機能させることを特徴とする分析支援プログラム。
【請求項６】
前記実験結果データには、さらに、前記各量変動分子の量変動を特定する情報が含まれており、
前記コンピュータを、
前記各量変動分子の量変動を特定する情報に基づいて、前記量変動分子群が既知の量変動パターンと同一または類似の量変動パターンであるか否かを判断する判断手段、
前記判断手段によって判断された判断結果に基づいて、前記抽出手段によって抽出されたパスウェイを絞り込む絞込み手段として機能させ、
前記決定手段は、
前記絞込み手段によって絞り込まれたパスウェイを、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規なパスウェイに決定することを特徴とする請求項４または５に記載の分析支援プログラム。
【請求項７】
前記出力手段は、
前記決定結果を表示画面に表示することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の分析支援プログラム。
【請求項８】
前記出力手段は、
前記決定結果の要求元に当該決定結果を送信することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の分析支援プログラム。
【請求項９】
前記受付手段は、
前記新規性のある生体内現象の指定を受け付け、
前記出力手段は、
前記受付手段によって前記新規性のある生体内現象の指定が受け付けられた場合、前記新規なパスウェイを前記表示画面に表示することを特徴とする請求項４〜６のいずれか一つに記載の分析支援プログラム。
【請求項１０】
前記受付手段は、
前記新規性のある生体内現象の指定を前記決定結果の要求元から受け付け、
前記出力手段は、
前記受付手段によって前記要求元から前記新規性のある生体内現象の指定が受け付けられた場合、前記新規なパスウェイを前記要求元に送信することを特徴とする請求項４〜６のいずれか一つに記載の分析支援プログラム。
【請求項１１】
実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイを取得する第１の取得手段と、
分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイを取得する第２の取得手段と、
前記第１の取得手段によって取得された第１のパスウェイの前記量変動分子間相互作用に関連する生体内現象のうち、前記第２の取得手段によって取得された第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象を、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規性のある生体内現象に決定する決定手段と、
前記決定手段によって決定された決定結果を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする分析支援装置。
【請求項１２】
実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイを取得する第１の取得手段と、
分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイを取得する第２の取得手段と、
前記第１の取得手段によって取得された第１のパスウェイの中から、前記第２の取得手段によって取得された第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象が関連する量変動分子間相互作用から構成されるパスウェイを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出されたパスウェイを、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規なパスウェイに決定する決定手段と、
前記決定手段によって決定された決定結果を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする分析支援装置。
【請求項１３】
実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける受付工程と、
前記受付工程によって受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイと、分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイとを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された第１のパスウェイの前記量変動分子間相互作用に関連する生体内現象のうち、前記取得工程によって取得された第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象を、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規性のある生体内現象に決定する決定工程と、
前記決定工程によって決定された決定結果を出力する出力工程と、
を含んだことを特徴とする分析支援方法。
【請求項１４】
実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける受付工程と、
前記受付工程によって受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイと、分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイとを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された第１のパスウェイの中から、前記取得工程によって取得された第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象が関連する量変動分子間相互作用から構成されるパスウェイを抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出されたパスウェイを、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規なパスウェイに決定する決定工程と、
前記決定工程によって決定された決定結果を出力する出力工程と、
を含んだことを特徴とする分析支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、生体内現象の分析を支援する分析支援プログラム、分析支援装置、および分析支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生物の体内、いわゆる生体内では、遺伝子やタンパク質、脂質や酸など、多くの化学物質が存在する。これらの化学物質は分子単位で存在し、互いに影響を及ぼしあっている。この分子間相互の影響を、分子間相互作用と呼ぶ。【０００３】
生体内には無数の分子が存在するので、当然のことながら、多くの分子間相互作用が存在する。また、分子間相互作用は単一で存在せず、多くは分子間相互作用どうしの連なりを形成する。例として、「分子Ａが分子Ｂに影響を与え、その結果、分子Ｂが分子Ｃを形成する。」などがある。つまり、分子間相互作用は、分子Ａから分子Ｂ、そして分子Ｃという数珠繋ぎを形成する。このように数珠状に連なった分子間相互作用群を、「パスウェイ」という。【０００４】
パスウェイは、生命活動を理解するうえで有用である。例として、「分子Ａと分子Ｂの相互作用により、分子Ｃは変形する。その結果、分子Ｃの変形が原因となって特定の疾患が誘発される。」や「分子Ａと分子Ｂの相互作用により、分子Ｃが特定の形状を保つ。その結果、正常な臓器の活動が継続される。」などがある。【０００５】
これらの例のように、分子間相互作用の連なりであるパスウェイの結果として、正常・疾患にかかわらず、生命活動のあらましが理解可能となる。よって、パスウェイを構築することは、医療・薬剤開発などの生命科学の分野にとって重要である。パスウェイの構築方法は、いくつか存在する。【０００６】
そのひとつとして、キュレーションが存在する。キュレーションとは、キュレーターと呼ばれる専門家が文献を読み、文献内の記述中から分子間相互作用を抽出し、分子間相互作用を組み合わせてパスウェイを構築する方法である。【０００７】
キュレーションは、キュレーターという人的資源を基盤にした構築法であるので、読む対象となる文献数が作業負荷に直結する。文献群を格納したデータベースを公開しているウェブサイトに、ＰｕｂＭｅｄ（非特許文献１を参照。）が存在する。【０００８】
参考として、キュレーションにより構築されたパスウェイを格納したデータベースを公開しているウェブサイトにＫＥＧＧ（非特許文献２を参照。）やＢｉｏＣａｒｔａ（非特許文献３）などが存在する。【０００９】
もう一つのパスウェイ構築例として、機械処理によるデータマイニングおよびテキストマイニングが存在する。データマイニングとは、種々の統計解析手法を用いて大量のデータを分析し、隠れた関係性や意味を見つけ出す知識発見手法の総称である。特に、テキストデータ（通常の自然文）を単語などに分割し、その出現頻度や相関関係などを解析することで、一定の知見や発想を得ることをテキストマイニングという。【００１０】
バイオテクノロジーに特化したテキストマイニングでは、文献中における、分子間相互作用を起こす「分子」と、その分子が起こす「動作」などに対して、機械的構文解析をおこなうことで、相互作用を抽出してパスウェイを構築する方法などがとられている。これらテキストマイニングとデータマイニングを組み合わせることで、「大腸がんと関連があるパスウェイ」といった、生命科学的に意味のあるパスウェイが、計算機により構築可能となる。【００１１】
生物学的なデータマイニングに使用される生物医学用語としてＭｅＳＨ（非特許文献４）が存在する。ＭｅＳＨはＭｅｄｉｃａｌ  Ｓｕｂｊｅｃｔ  Ｈｅａｄｉｎｇｓの略語であり、生物・医学的な用語群を指す。ＭｅＳＨタームが文献に付与されており、ＭｅＳＨタームの統計量を算出することで、特定の文献群が、生物・医学的にどのような意味を持つのかを解析可能である。【００１２】
また、パスウェイの構成要素である分子に、生物・医学的な意味づけをおこない、データベース化し、公開しているウェブサイトも存在する。ＯＭＩＭ（非特許文献５を参照。）、Ｈ‐ｉｎｖＤＢ（非特許文献６を参照。）が、それに相当する。ともに遺伝子に関する意味づけがおこなわれたデータベースである。これらのデータベースのデータもまた、データマイニングに使用することで、遺伝子という分子に対する生物・医学的な意味を見出すことが可能である。【００１３】
また、生物・医学に特化したテキストマイニングに関する参考文献として非特許文献７があり、また研究団体としてＢｉｏＣｒｅＡｔＩｖＥ（非特許文献７を参照。）が存在する。また、相互作用情報をあらかじめ格納したデータベースを公開しているウェブサイトに、ＨＰＲＤ（非特許文献８を参照。）があり、有償でのデータ提供をおこなっているものにＢＯＮＤ（非特許文献９を参照。）が存在する。これらのウェブサイトでは、「結合」など、タンパク質間の直接的な相互作用が登録されている。また、登録されている分子間相互作用の情報は一括で入手でき、データマイニングなどへの利用が可能である。【００１４】
分子間相互作用と分子間相互作用を起こす分子に、その「種類」や「機能」が意味づけられた商用データベースとして、ＡＲＩＡＤＮＥ  ＧＥＮＯＭＩＣＳ社のＲｅｓＮｅｔが存在する。このようなデータベースを購入し、データマイニングをおこなうことも可能である。【００１５】
これらテキストマイニングとデータマイニングを組み合わせることで、「大腸がんと関連があるパスウェイ」といった、生命科学的に意味のあるパスウェイが、計算機により構築可能となる。このように構築されたパスウェイと疾患などの医学・生化学的現象との関連度を数値化する機能を持つソフトウェアとして、米国ＧｅｎｅＧｏ社のＭｅｔａＣｏｒｅ（非特許文献１０を参照。）が存在する。ただし、ＭｅｔａＣｏｒｅが「文献に記載された分子間相互作用とＭｅＳＨの関連度を数値化」しているのか、もしくは、「文献に記載された分子とＭｅＳＨの関連度を数値化」しているのかは不明である。【００１６】
また、下記特許文献１では、疾患などの「生物・医学的」情報を、相互作用に付与する従来技術が紹介されている。また、下記特許文献２では、疾患への関連度を考慮した経路選択のアプローチとして、サブネットと呼ばれる二つ以上の分子間の経路集合を用いた手法を紹介している。疾患などに関係するサブネットをあらかじめ構築しておき、経路探索時に、疾患と関係するサブネットがヒットした場合、疾患と関係する経路選択が可能になる。【００１７】
また、下記特許文献３では、遺伝子に関係する化合物、疾患名、タンパク質などの用語ネットワークを構築するための画面表示方法が開示されている。下記特許文献３では、用語群１と用語群２をユーザが指定し、用語間の関係性を示唆する文献情報を、ネットワークとして描画するための手法である。【００１８】
【非特許文献１】ＰｕｂＭｅｄ、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｅｎｔｒｅｚ／ｑｕｅｒｙ．ｆｃｇｉ＞
【非特許文献２】ＫＥＧＧ：  Ｋｙｏｔｏ  Ｅｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａ  ｏｆ  Ｇｅｎｅｓ  ａｎｄ  Ｇｅｎｏｍｅｓ、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｅｎｏｍｅ．ｊｐ／ｋｅｇｇ／ｐａｔｈｗａｙ．ｈｔｍｌ＞
【非特許文献３】ＢｉｏＣａｒｔａ：［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｉｏｃａｒｔａ．ｃｏｍ／＞
【非特許文献４】ＭｅＳＨ、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｍｅｓｈ／ｍｅｓｈｈｏｍｅ．ｈｔｍｌ＞
【非特許文献５】ＯＭＩＭ、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｅｎｔｒｅｚ／ｑｕｅｒｙ．ｆｃｇｉ？ｄｂ＝ＯＭＩＭ＞
【非特許文献６】Ｈ−ｉｎｖ  ＤＢ［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｂｉｃ．ｏｒ．ｊｐ／ａｃｔｉｖｉｔｙ／ｉ＿ｄｂ＿ｐｊ／ｈ−ｉｎｖ＿ｄｂ．ｈｔｍｌ＞
【非特許文献７】ＢｉｏＣｒｅＡｔＩｖＥ、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｂｉｏｃｒｅａｔｉｖｅ．ｓｏｕｒｃｅｆｏｒｇｅ．ｎｅｔ／＞
【非特許文献８】Ｈｕｍａｎ  Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  Ｄａｔａｂａｓｅ、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｈｐｒｄ．ｏｒｇ／＞
【非特許文献９】ＢＯＮＤ、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｏｎｄ．ｕｎｌｅａｓｈｅｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ．ｃｏｍ／Ａｃｔｉｏｎ？＞
【非特許文献１０】ＭｅｔａＣｏｒｅ、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｅｎｅｇｏ．ｃｏｍ／ｍｅｔａｃｏｒｅ．ｐｈｐ＞
【特許文献１】特開２００６−１４６３８０号公報
【特許文献２】国際公開ＷＯ２００３／０７７１５９パンフレット
【特許文献３】特開２００５−１２２２３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
薬剤の新たな役割を発見することは、特許期間を延長するという産業上の重要な意味を持つ。特許期間の延長に関しては、世界的に多くの製薬企業が積極的に取り組んでいる。また、遺伝子などの生体内分子の新たな役割を発見することも、学術・産業上有益である。しかしながら、このように薬剤や遺伝子などの生体内で機能する分子の新たな役割を発見することを促すような手法は、上述した非特許文献１〜１０および特許文献１〜３の従来技術では、パスウェイ解析の分野においては具体的に見出されていない。【００２０】
また、上述した非特許文献１０の従来技術では、投与した薬剤や欠損した遺伝子がもたらしたパスウェイと「大腸がん」などの医学・生物学的現象との数値的な関連性が示唆されるにとどまり、投与した薬剤や欠損した遺伝子などの分子がもつ新たな役割の発見を促すには至らない。【００２１】
また、特許文献１では、投与した薬剤や遺伝子などの新たな役割の発見を促す技術は有していない。また、特許文献２では、疾患と関係するパスウェイの経路が示唆されるものの、そのような経路と実験に用いた薬剤や欠損遺伝子の新たな役割の発見を促すには至っていない。【００２２】
また、生体内分子のメカニズムに関する生物学的研究は、ＰｕｂＭｅｄへの投稿数増加のペースから考えても、常に現在進行形であり、更新され続けている。よって、あらかじめ構築されたサブネットでは、生物・医学的な情報に関する漏れが生じる。しかしながら、特許文献２では代替手段は提示されていない。また計算機等を用いた、常時更新可能な疾患に関係するサブネットの構築手法に関しては述べられておらず不十分である。【００２３】
また、特許文献３では、そもそも、各分子や、分子間の連なりに対して、特定疾患などの生物・医学的意味との関係性を表示する手法自体が提示されていない。【００２４】
また、ＯＭＩＭ（非特許文献５）やＨ−ｉｎｖＤＢ（非特許文献６）など、遺伝子ごとに医学・生物学的な意味を付与しているデータベースや、相互作用情報を格納したＨＰＲＤ（非特許文献８）、ＢＯＮＤ（非特許文献９）などは、データマイニングの材料としては有効であるものの、それ自体は、パスウェイを構築する機能を有していない。よって、パスウェイの結果である、薬剤投与実験や遺伝子欠損実験などの生体内での現象を考察できず、当然、それら実験結果から、分子の新たな役割を見出すには至らない。【００２５】
また、米国ＧｅｎｅＧｏ社のＭｅｔａＣｏｒｅ（非特許文献１０）などのパスウェイ解析ソフトウェアは、実験で用いた薬剤や欠損した遺伝子らと、その結果もたらされたパスウェイとを用いて、薬剤や遺伝子などの分子のもつ新たな役割の発見をうながすような機能の提示は行われていない。【００２６】
このように、上述した非特許文献１〜１０および特許文献１〜３ではいずれも、実験結果がもたらすパスウェイから、実験に用いた薬剤や遺伝子の新たな役割の発見を促すには至らず課題が残る。【００２７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、分子のあらたな役割を探索することにより、ユーザの負担軽減や新薬研究開発の促進、特許期間の延長に寄与することができる分析支援プログラム、分析支援装置、および分析支援方法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】
【００２８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、この分析支援プログラム、分析支援装置、および分析支援方法は、実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付け、受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイを取得し、分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイを取得し、第１のパスウェイの前記量変動分子間相互作用に関連する生体内現象のうち、第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象を、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規性のある生体内現象に決定し、決定結果を出力することを要件とする。【００２９】
この分析支援プログラム、分析支援装置、および分析支援方法によれば、分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイと、実験結果から得られる分析対象分子を含まない第１のパスウェイとを比較することで、分析対象分子についての新規性のある生体内現象（疾患や副作用など）を発見することができる。ここで、「新規性のある生体内現象」とは、第２のパスウェイからは得られない生体内現象（新規な生体内現象）のほか、第２のパスウェイからは得られるが第２のパスウェイでは軽視されている生体内現象（新規性の高い生体内現象）のことをいう。【００３０】
また、前記第１のパスウェイを構成する前記量変動分子間相互作用に関連する生体内現象の関連性の強さをあらわす第１の関連度を取得し、前記第２のパスウェイを構成する前記分子間相互作用に関連する生体内現象の関連性の強さをあらわす第２の関連度を取得し、前記第１の関連度と前記第２の関連度とを同一の生体内現象で比較することにより、当該生体内現象を前記新規性のある生体内現象に決定することとしてもよい。また、前記第２の関連度よりも前記第１の関連度が大きい生体内現象を、前記新規性のある生体内現象に決定することとしてもよい。【００３１】
この分析支援プログラム、分析支援装置、および分析支援方法によれば、第２のパスウェイでは評価が低く、かつ第１のパスウェイでは評価が高い生体内現象を発見することができる。【００３２】
また、新規性のある生体内現象に関連する分子間相互作用から構成されるパスウェイを、前記第１のパスウェイの中から抽出し、抽出されたパスウェイを、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規なパスウェイに決定することとしてもよい。【００３３】
この分析支援プログラム、分析支援装置、および分析支援方法によれば、研究対象を、生体内現象（疾患）という範囲からより狭い分子という範囲に落とし込むことができる。【００３４】
また、前記実験結果データには、さらに、前記各量変動分子の量変動を特定する情報が含まれており、前記各量変動分子の量変動を特定する情報に基づいて、前記量変動分子群が既知の量変動パターンと同一または類似の量変動パターンであるか否かを判断し、判断結果に基づいて、抽出されたパスウェイを絞り込み、絞り込まれたパスウェイを、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規なパスウェイに決定することとしてもよい。【００３５】
この分析支援プログラム、分析支援装置、および分析支援方法によれば、新規でかつ確からしいパスウェイを特定することができる。
【発明の効果】
【００３６】
この分析支援プログラム、分析支援装置、および分析支援方法は、分子のあらたな役割を探索することにより、ユーザの負担軽減や新薬研究開発の促進、特許期間の延長に寄与することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】図１は、実施の形態にかかる分子分析の概要を示す説明図である。
【図２】図２は、この発明の実施の形態にかかる分析支援装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【図３】図３は、医学文献ＤＢの記憶内容を示す説明図である。
【図４】図４は、相互作用ＤＢの記憶内容を示す説明図である。
【図５】図５は、量変動パターンＤＢの記憶内容を示す説明図である。
【図６】図６は、分析支援装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図７】図７は、実験結果データの一例を示す説明図である。
【図８】図８は、統合テーブルを示す説明図である。
【図９】図９は、決定結果の一表示例を示す説明図である。
【図１０】図１０は、新規なパスウェイＰＷ１の表示例を示す説明図である。
【図１１】図１１は、新規なパスウェイＰＷ３の表示例を示す説明図である。
【図１２】図１２は、分析支援装置による分析支援処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、実施例１にかかる分析支援処理手順（前半）を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、実施例１にかかる分析支援処理手順（後半）を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、実施例２にかかるクライアントの処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、実施例２にかかる分析支援処理手順（前半）を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、実施例２にかかる分析支援処理手順（後半）を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、実施例３にかかるクライアントの処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、サーバーによる定期処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】図２０は、サーバーによる分析支援処理手順（前半）を示すフローチャートである。
【図２１】図２１は、サーバーによる分析支援処理手順（後半）を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３８】
１０１  実験結果分析情報
１０２  既知情報
１０３  実験結果
１１０  実験対象
２００  分析支援装置
６０１  受付部
６０２  第１の取得部
６０３  第２の取得部
６０４  決定部
６０５  抽出部
６０６  判断部
６０７  絞込み部
６０８  出力部
７００  実験結果データ
８００  統合テーブル
ＰＷ１，ＰＷ２，ＰＷ３  パスウェイ
Ｔ１，Ｔ２  関連度テーブル
Ｘ  分析対象分子（薬剤または遺伝子）
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
以下に添付図面を参照して、分析支援プログラム、分析支援装置、および分析支援方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。まず、この実施の形態の骨子について説明する。本実施の形態では、タンパク質などの分子のほか、薬剤や遺伝子、化合物も総称して「分子」と呼ぶ。この分子に関して新たな役割を発見するには、その分子に対して報告されている情報を既知情報として整理し、実験結果から得られる情報と照らし合わせ、その中から何が未知か、すなわち分子の新たな役割であるのかを選定する必要がある。【００４０】
図１は、実施の形態にかかる分子分析の概要を示す説明図である。図１においては、医学文献群Ｌという既知情報を用いる。各文献Ｌ１〜Ｌｎには、分子間相互作用やＭｅＳＨタームが記載されている。たとえば、文献Ｌ１には、「Ｘ  ａｃｔｉｖａｔｅｓ  Ａ．」などのように、分子Ｘ，Ａと活性化をあらわす分子間相互作用（“ａｃｔｉｖａｔｅ”）が記載されている。また、文献Ｌ１にはＭｅＳＨタームとして、「大腸がん、風邪、喘息が割り振られている。【００４１】
（１）まず、医学文献群Ｌに対してテキストマイニングやデータマイニングといった処理を施し、その結果をデータベース化する。データベース化された情報を相互作用ＤＢ１００と称す。相互作用ＤＢ１００には、分子間相互作用ごとに、その分子間相互作用のタイプ（たとえば、“ａｃｔｉｖａｔｅ”）やＭｅＳＨターム（たとえば、“大腸がん”）が記憶されている。【００４２】
（２）つぎに、薬剤Ｘについて調べたい場合、薬剤Ｘをキーにして相互作用ＤＢ１００にアクセスすることで、薬剤Ｘに関する既知情報１０２を相互作用ＤＢ１００から抽出することができる。薬剤Ｘに関する既知情報１０２とは、薬剤Ｘを中心としたパスウェイＰＷ２と、薬剤Ｘと生体内現象との関連性の強さをあらわす関連度テーブルＴ２である。関連度は、ここでは例として、ＭｅＳＨタームの出現回数を計数することで、関連度としている。この関連度はこのほか、各種統計的手法により算出可能である。【００４３】
このパスウェイＰＷ２は、薬剤Ｘを中心とした分子ネットワークである。具体的には、このパスウェイＰＷ２は、薬剤Ｘと直接分子間相互作用が働く分子Ａ，Ｂ，Ｃと、分子Ｘおよび分子Ａの分子間相互作用、分子Ｘおよび分子Ｂの分子間相互作用、および分子Ｘおよび分子Ｃの分子間相互作用（分子間を結ぶ線分で表記）により構成されている。各分子間相互作用にはＭｅＳＨタームが割り振られているため、これらを集計することにより、関連度テーブルＴ２に示した関連度の数値が得られる。【００４４】
なお、このパスウェイＰＷ２では、薬剤Ｘと直接的に分子間相互作用がある分子までしか相互作用ＤＢ１００から抽出していないが、これらの分子と分子間相互作用のある分子、すなわち、薬剤Ｘとは間接的に繋がる分子もパスウェイＰＷ２に含めることとしてもよい。どこまでパスウェイＰＷ２を拡げるかはユーザにより任意に設定可能である。【００４５】
このように、この既知情報１０２では、「薬剤Ｘ−分子Ａ」、「薬剤Ｘ−分子Ｂ」、「薬剤Ｘ−分子Ｃ」との関係において、大腸がんと関連する報告が文献によりなされているため、薬剤Ｘは大腸がんと最も高い関連性を持っていることがわかる。一方、「薬剤Ｘ−分子Ｃ」との関係においてのみ文献による報告がなされているため、糖尿病との関連度は低いことがわかる。【００４６】
また、関連度の根拠となった文献にアクセスすることで、文献内容を確認することも可能である。つまり、分子の生体内現象に対する数値的傾向と内容の両方が、分子（薬剤Ｘ）に関する既知情報１０２として整理されることとなる。【００４７】
一方、同じ薬剤Ｘを用いた実験結果を情報源として加味することでも、パスウェイの構築が可能である。実験結果を用いると、投与した薬剤Ｘとの医学・生物学的な意味を関連付けることが可能となる。また、ここでは、分子Ｘを薬剤としているが、分子Ｘをノックアウト／ノックダウン（先天的／後天的に欠損させること）させた遺伝子とすることにより、欠損させた遺伝子Ｘとの医学・生物学的な意味を関連付けることが可能となる。図１に示した実験は、実験対象１１０であるマウスに薬剤Ｘを投与した例である。【００４８】
（３）この実験では、実験対象１１０に薬剤Ｘを投与することで実験結果１０３を得る。実験結果１０３では、薬剤Ｘの投与効果により膨大な分子群の中から量変動をきたした分子群Ｄ，Ｅ，Ｆが得られている。（４）そして、実験結果１０３により得られた分子群Ｄ，Ｅ，Ｆに関して相互作用ＤＢ１００にアクセスして、薬剤Ｘに関する実験結果分析情報１０１を抽出する。【００４９】
この実験結果分析情報１０１内のパスウェイＰＷ１は、薬剤Ｘの投与効果による量変動分子に関する分子ネットワークである。具体的には、実験結果１０３により得られた分子群Ｄ，Ｅ，Ｆとこれらを連結する分子間相互作用により分子ネットワークを構成している。すなわち、登場分子Ｄ，Ｅ，Ｆが実験結果に拘束されているため、実験結果１０３が反映された分子ネットワークである。【００５０】
また、実験結果分析情報１０１内の関連度テーブルＴ１は、薬剤Ｘの投与により量変動をきたした分子間相互作用と生体内現象との関連性の強さを関連度であらわしている。関連度は、ここでは例として、量変動分子間相互作用（量変動分子間を結ぶ線分で表記）に割り振られているＭｅＳＨタームの出現回数を計数することで、関連度としている。この関連度はこのほか、各種統計的手法により算出可能である。【００５１】
このように、この実験結果分析情報１０１では、大腸がんと関連度が高かった既知情報１０２とは異なり、糖尿病との関連度が最も高いことがわかる。さらに、糖尿病と関係する量変動分子間相互作用は「分子Ｄ−分子Ｅ」、「分子Ｄ−分子Ｆ」であり、パスウェイＰＷ１には薬剤Ｘは登場しない。【００５２】
したがって、両情報１０１，１０２を比較することで以下の考察が可能である。既知情報１０２により薬剤Ｘと糖尿病との関連は低いように見えるが、実際に実験をおこない、量変動分子Ｄ，Ｅ，Ｆを解析すると、実は薬剤Ｘの投与効果と最も関連度が高いのは糖尿病であることが実験結果分析情報１０１により示される。【００５３】
また、実験結果分析情報１０１では、糖尿病と関係のある量変動分子はＤ，Ｅ，Ｆであり、量変動分子Ｄ，Ｅ，Ｆは、薬剤Ｘに関する既知情報１０２では示されない。すなわち、既知情報１０２にはない「薬剤Ｘ投与により分子Ｅ，Ｄ，Ｆが影響を受け、その効果が糖尿病に関係する」という、全く新しい薬剤Ｘの役割が提示される。【００５４】
さらに、実験結果分析情報１０１に示された「リウマチ」に関しては、「リウマチ」という症状レベルでの文献報告が、薬剤Ｘに関する既知情報１０２では存在しない。ゆえに「薬剤Ｘ投与により分子Ｄ，Ｅが影響を受け、その効果がリウマチに関係する」という、分子レベルだけでなく症状のレベルでも新規性の高い薬剤Ｘの新しい役割が提示されることになる。本実施の形態は、このような薬剤Ｘの新しい役割を提示する技術である。以下、具体的に説明する。【００５５】
（分析支援装置のハードウェア構成）
まず、この発明の実施の形態にかかる分析支援装置のハードウェア構成について説明する。図２は、この発明の実施の形態にかかる分析支援装置のハードウェア構成を示す説明図である。【００５６】
図２において、分析支援装置２００は、コンピュータ本体２１０と、入力装置２２０と、出力装置２３０と、から構成されており、不図示のルータやモデムを介してＬＡＮ，ＷＡＮやインターネットなどのネットワーク２４０に接続可能である。【００５７】
コンピュータ本体２１０は、ＣＰＵ，記憶部，インターフェースを有する。ＣＰＵは、分析支援装置２００の全体の制御を司る。記憶部は、ＲＯＭ，ＲＡＭ，ＨＤ，光ディスク２１１，フラッシュメモリから構成される。ＲＡＭはＣＰＵのワークエリアとして使用される。【００５８】
また、記憶部には各種プログラムが格納されており、ＣＰＵからの命令に応じてロードされる。ＨＤおよび光ディスク２１１はディスクドライブによりデータのリード／ライトが制御される。また、光ディスク２１１およびフラッシュメモリはコンピュータ本体２１０に対し着脱自在である。インターフェースは、入力装置２２０からの入力、出力装置２３０への出力、ネットワーク２４０に対する送受信の制御をおこなう。【００５９】
また、入力装置２２０としては、キーボード２２１、マウス２２２、スキャナ２２３などがある。キーボード２２１は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式であってもよい。マウス２２２は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。スキャナ２２３は、画像を光学的に読み取る。読み取られた画像は画像データとして取り込まれ、コンピュータ本体２１０内の記憶部に格納される。なお、スキャナ２２３にＯＣＲ機能を持たせてもよい。【００６０】
また、出力装置２３０としては、ディスプレイ２３１、プリンタ２３２、スピーカ２３３などがある。ディスプレイ２３１は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。また、プリンタ２３２は、画像データや文書データを印刷する。またスピーカ２３３は、効果音や読み上げ音などの音声を出力する。【００６１】
（医学文献ＤＢの記憶内容）
つぎに、医学文献ＤＢの記憶内容について説明する。図３は、医学文献ＤＢの記憶内容を示す説明図である。図３において、医学文献ＤＢ３００は一般に公開されているデータベースであり、医学文献を特定する文献ＩＤごとに、医学文献のタイトル、アブストラクト（要約）、著者、出版年月日、ＭｅＳＨタームが記憶されている。ＭｅＳＨタームは、文献検索に使用される生物医学用語である。医学文献に付与されたＭｅＳＨタームの統計量を算出することで、特定の医学文献群が、生物・医学的にどのような意味を持つのかを解析することができる。【００６２】
医学文献ＤＢ３００は、ＨＤや半導体メモリなどの記録媒体によってその機能を実現する。また、医学文献ＤＢ３００は、分析支援装置２００に備えられていてもよく、また、外部のサーバーからネットワーク２４０を介して分析支援装置２００とアクセス可能としてもよい。【００６３】
（相互作用ＤＢ１００の記憶内容）
つぎに、相互作用ＤＢ１００の記憶内容について説明する。図４は、相互作用ＤＢ１００の記憶内容を示す説明図である。図４において、相互作用ＤＢ１００は、分子１の分子表記およびそのタイプ、分子２の分子表記およびそのタイプ、分子間相互作用のタイプと方向、文献情報（文献ＩＤとＭｅＳＨターム）を記憶することで、レコードごとに、分子間相互作用を特定する。【００６４】
ここで、分子１とは、分子間相互作用を構成する一端の分子であり、分子２とは他端の分子である。また、分子表記とは、分子間相互作用を構成する分子の表記である。（分子の）タイプとは、分子間相互作用を構成する分子の種別（タンパク質、化合物、遺伝子、薬剤など）をあらわす。【００６５】
（分子間相互作用の）タイプとは、両分子（分子１および分子２）間の分子間相互作用の種別（阻害、結合、活性化など）をあらわす。（分子間相互作用の）方向とは、分子間相互作用を特定する分子が影響先か影響元かを特定する情報である。たとえば、「→」となっている場合、その相互作用では分子１が分子２に影響を与えていることを示す。文献ＩＤとは、分子間相互作用を特定する分子が記述された医学文献の文献ＩＤであり、この文献ＩＤにより医学文献ＤＢ３００と関連付けられ、ＭｅＳＨタームは、文献検索に使用される生物医学用語である。【００６６】
分子間相互作用は、分子１の分子表記およびそのタイプ、分子２の分子表記およびそのタイプ、分子間相互作用のタイプおよび方向、文献情報（文献ＩＤとＭｅＳＨターム）により、レコードごとに特定される。分子間相互作用は、キュレーションや自然言語処理による構文解析により抽出された情報により構築される。【００６７】
相互作用ＤＢ１００は、ＨＤや半導体メモリなどの記録媒体によってその機能を実現する。また、相互作用ＤＢ１００は、分析支援装置２００に備えられていてもよく、また、外部のサーバーからネットワーク２４０を介して分析支援装置２００とアクセス可能としてもよい。【００６８】
（量変動パターンＤＢの記憶内容）
つぎに、量変動パターンＤＢの記憶内容について説明する。図５は、量変動パターンＤＢの記憶内容を示す説明図である。図５において、量変動パターンとは、量変動分子群の分子量の増減を特定する。たとえば、パターンＰ２では、量変動分子Ｄ，Ｆが減少しているが、量変動分子Ｅは増加していることを示している。量変動パターンＤＢ５００は、生体内の分子の増減を測定した実験結果から構築される。【００６９】
量変動パターンＤＢ５００は、ＨＤや半導体メモリなどの記録媒体によってその機能を実現する。また、量変動パターンＤＢ５００は、分析支援装置２００に備えられていてもよく、また、外部のサーバーからネットワーク２４０を介して分析支援装置２００とアクセス可能としてもよい。【００７０】
（分析支援装置の機能的構成）
つぎに、分析支援装置２００の機能的構成について説明する。図６は、分析支援装置２００の機能的構成を示すブロック図である。図６において、分析支援装置２００は、受付部６０１と、第１の取得部６０２と、第２の取得部６０３と、決定部６０４と、抽出部６０５と、判断部６０６と、絞込み部６０７と、出力部６０８と、を備えている。これら各機能６０１〜６０８は、記憶部に格納された当該機能６０１〜６０８に関するプログラムをＣＰＵに実行させることにより、または、入出力Ｉ／Ｆにより、当該機能を実現することができる。【００７１】
また、各機能６０１〜６０８からの出力データはメモリに保持される。また、図６中矢印で示した接続先の機能は、接続元の機能からの出力データを記憶部から読み込んで、当該機能に関するプログラムをＣＰＵに実行させる。【００７２】
まず、受付部６０１は、実験対象１１０に対して投与された分子または欠損させた分子（分析対象分子）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した実験対象１１０内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける機能を有する。ここで、実験結果データについて説明する。【００７３】
図７は、実験結果データの一例を示す説明図である。図７において、実験結果データ７００は、分析対象分子と、この分析対象分子を投与した（または欠損させた）ことにより量変動をきたした量変動分子群と、その投与（または欠損）前後の分子量が特定されている。【００７４】
たとえば、量変動分子Ｄについて、投与前の分子量Ｑｄと投与後の分子量ＱＤとの関係が、Ｑｄ＜ＱＤである場合、薬剤Ｘの投与により量変動分子Ｄが増加したことを示しており、Ｑｄ＞ＱＤである場合、薬剤Ｘの投与により量変動分子Ｄが減少したことを示しており、Ｑｄ＝ＱＤである場合、薬剤Ｘの投与によっても量変動分子Ｄが量変動しないことを示している。量変動分子Ｅ，Ｆについても同様である。【００７５】
なお、分子の量変動に関しては、たとえば、遺伝子の量変動を測定する手法にマイクロアレイがある。また、遺伝子だけでなくタンパク質やその他の化学物質を測定する手法にＮＭＲ（核磁気共鳴）、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ：磁気共鳴画像装置）、マススペクトルなどが存在する。【００７６】
この受付部６０１は、キーボードやマウスなどのユーザ操作により実験結果データ７００を入力する構成でもよく、また、記憶部に記憶された実験結果データ７００を呼び出す構成でもよく、さらに、外部のコンピュータからネットワーク２４０を介して受信する構成でもよい。また、受付部６０１は、実験結果データ７００のほか、各種の情報、たとえば、生体内現象の指定情報などを受け付ける。【００７７】
また、第１の取得部６０２は、受付部６０１によって受け付けられた実験結果データ７００により特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイを取得する機能を有する。具体的には、たとえば、図７に示した実験結果データ７００の場合、量変動分子群Ｄ，Ｅ，ＦによりパスウェイＰＷ１を第１のパスウェイとして取得する。【００７８】
パスウェイＰＷ１の取得手法は、量変動分子群Ｄ，Ｅ，Ｆをキーとして相互作用ＤＢ１００に検索をかけることで、量変動分子群Ｄ，Ｅ，Ｆの量変動分子間相互作用を抽出することができ、この量変動分子間相互作用を数珠繋ぎで連結することで、パスウェイＰＷ１を構築する。なお、各量変動分子間相互作用には、ＭｅＳＨタームを割り振っておく。【００７９】
また、第１の取得部６０２は、第１のパスウェイを構成する量変動分子間相互作用に関連する生体内現象の第１の関連度も取得する。具体的には、たとえば、第１のパスウェイがパスウェイＰＷ１である場合、図１に示した関連度テーブルＴ１を取得することである。関連度テーブルＴ１内の各関連度αが第１の関連度に相当する。【００８０】
本実施の形態では、この関連度α自体が本分析支援装置２００に取り込まれればよく、関連度αが本分析支援装置２００により、取得したパスウェイＰＷ１を解析しＭｅＳＨタームを用いて統計的に算出（たとえば、ＭｅＳＨターム数を計数）することとしてもよく、外部のコンピュータにより算出された関連度α（または関連度テーブルＴ１）を受信することとしてもよい。【００８１】
また、第２の取得部６０３は、分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイを取得する機能を有する。具体的には、たとえば、図１に示した既知情報１０２の場合、分子群Ｘ，Ａ，Ｂ，ＣによりパスウェイＰＷ２を、相互作用ＤＢ１００を基に第２のパスウェイとして取得する。【００８２】
パスウェイＰＷ２の取得手法は、薬剤Ｘをキーとして相互作用ＤＢ１００に検索をかけることで、薬剤Ｘと分子間相互作用の関係にある分子群Ａ，Ｂ，Ｃの分子間相互作用を抽出することができ、この分子間相互作用を数珠繋ぎで連結することで、パスウェイＰＷ２を構築する。なお、各分子間相互作用には、ＭｅＳＨタームを割り振っておく。【００８３】
また、第２の取得部６０３は、第２のパスウェイを構成する分子間相互作用に関連する生体内現象の第２の関連度も取得する。具体的には、たとえば、第２のパスウェイがパスウェイＰＷ２である場合、図１に示した関連度テーブルＴ２を取得することである。関連度テーブルＴ２内の各関連度βが第２の関連度に相当する。【００８４】
本実施の形態では、この関連度β自体が本分析支援装置２００に取り込まれればよく、関連度βが本分析支援装置２００により、取得したパスウェイＰＷ２を解析しＭｅＳＨタームを用いて統計的に算出（たとえば、ＭｅＳＨターム数を計数）することとしてもよく、外部のコンピュータにより算出された関連度β（または関連度テーブルＴ２）を受信することとしてもよい。【００８５】
また、決定部６０４は、第１のパスウェイの量変動分子間相互作用に関連する生体内現象の中から、第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象を、分析対象分子の投与または欠損により生じる新規性のある生体内現象に決定する機能を有する。ここで、「新規性のある生体内現象」とは、第２のパスウェイからは得られない生体内現象のほか、第２のパスウェイからは得られるが第２のパスウェイでは軽視されている生体内現象のことをいう。具体的には、たとえば、パスウェイＰＷ１の量変動分子間相互作用に関連する生体内現象である「糖尿病」、「喘息」、「リウマチ」が決定処理の母集団となる。【００８６】
そして、この母集団の中から、パスウェイＰＷ２の分子間相互作用に関連する生体内現象である「大腸がん」、「喘息」、「風邪」、「糖尿病」以外の生体内現象を取り出す。この場合、その取り出される生体内現象は「リウマチ」である。決定部６０４では、この「リウマチ」を薬剤Ｘの投与により生じる新規性のある生体内現象に決定する。薬剤Ｘがリウマチに関連することは薬剤ＸをキーとしたパスウェイＰＷ２や関連度テーブルＴ２では全くわからなかったが、本実施の形態により、薬剤Ｘが実は「大腸がん」ではなく「リウマチ」と密接な関係があることがわかる。これにより、薬剤Ｘの新規な役割を発見することができる。【００８７】
このように、関連度テーブルＴ１にのみある生体内現象を取り出すだけでなく、関連度テーブルＴ２にもある生体内現象も決定対象となりうる。たとえば、関連度テーブルＴ１，Ｔ２において同一の生体内現象の関連度α，βを比較し、その比較結果に応じて生体内現象を決定対象とすることも可能である。【００８８】
この場合、関連度テーブルＴ１，Ｔ２を統合しておく。図８は、統合テーブルを示す説明図である。図８において、比率とは、α／βで算出される値である。すなわち、同一の生体内現象において０≦α／β≦１である場合、すなわち、αがβ以下である場合、その生体内現象は、薬剤Ｘとの関連性は強いが薬剤Ｘの投与効果との関連性は弱いということにある。そのため、その生体内現象は決定対象とはならない。図８の場合、「喘息」、「風邪」、そして、パスウェイＰＷ２および関連度テーブルＴ２において最も関連性の高い「大腸がん」が決定対象から外れることとなる。【００８９】
一方、同一の生体内現象においてα／β＞１である場合、すなわち、αがβよりも大きい場合、その生体内現象は、薬剤Ｘとの関連性は弱いが薬剤Ｘの投与効果との関連性は強いということにある。そのため、その生体内現象は決定対象となる。図８の場合、「リウマチ」はもちろんのこと、パスウェイＰＷ２および関連度テーブルＴ２において最も関連性の低い「糖尿病」が、薬剤Ｘの投与により生じる新規性のある生体内現象に決定される。すなわち、「糖尿病」は、パスウェイＰＷ２の相互作用のＭｅＳＨとして割り振られているが、パスウェイＰＷ２では「大腸がん」が重要視されているため、「糖尿病」は軽視されている。本例では、関連度α、βによる比較評価により、パスウェイＰＷ２では軽視されていた「糖尿病」という生体内現象を、パスウェイＰＷ２では重要視されていた「大腸がん」よりも新規性の高い生体内現象に決定することができる。【００９０】
なお、この決定部６０４では、新規性のある生体内現象を決定してから、その新規性のある生体内現象をキーとして新規なパスウェイを決定することとしているが、新規性のある生体内現象を決定せずに、新規なパスウェイを決定することとしてもよい。この場合、抽出部６０５では、パスウェイＰＷ１の中から、パスウェイＰＷ２の分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象が関連する量変動分子間相互作用から構成されるパスウェイを抽出する。そして、決定部６０４では、抽出パスウェイを新規なパスウェイとして決定することとなる。【００９１】
また、出力部６０８は、決定部６０４によって決定された決定結果を出力する機能を有する。具体的には、表示画面への表示、プリンタによる印刷出力、外部、たとえば、決定結果の要求元となるコンピュータへの送信などがある。送信の場合、送信先のコンピュータのＯＳ，ブラウザ，またはアプリケーションで表示可能な形式で送信する。ここで、表示形式の一例を示す。【００９２】
図９は、決定結果の一表示例を示す説明図である。図９では、表示画面９００中、テーブルビュー領域９０１に、図８に示した統合テーブル８００が表示されている。薬剤Ｘの投与により生じる新規性のある生体内現象のセル８０１，８０２は強調表示（図９では網掛け）される。これにより、ユーザはどの生体内現象が薬剤Ｘの投与により生じる新規性のある生体内現象であるかを視覚的に認識することができる。【００９３】
また、抽出部６０５は、決定部６０４によって決定された新規性のある生体内現象に関連する分子間相互作用から構成されるパスウェイを、第１のパスウェイの中から抽出する機能を有する。具体的には、図９を例に挙げると、新規性のある生体内現象として「糖尿病」と「リウマチ」が決定されているが、「糖尿病」の場合、図１に示したパスウェイＰＷ１を参照すると、量変動分子Ｄ，Ｅ間における量変動分子間相互作用にＭｅＳＨタームとして割り付けられており、量変動分子Ｄ，Ｆ間における量変動分子間相互作用にもＭｅＳＨタームとして割り付けられている。したがって、「糖尿病」の場合には、パスウェイＰＷ１がそのまま抽出されることとなる。【００９４】
この場合、決定部６０４では、抽出パスウェイを分析対象分子の投与（または欠損）により生じる新規なパスウェイに決定する。したがって、この例では、パスウェイＰＷ１を、薬剤Ｘの投与により生じる新規なパスウェイに決定する。【００９５】
そして、出力部６０８では、新規なパスウェイに決定されたパスウェイＰＷ１が出力される。たとえば、表示画面９００のネットワークビュー領域９０２に、パスウェイＰＷ１が表示される。【００９６】
図１０は、新規なパスウェイＰＷ１の表示例を示す説明図である。この場合、ネットワークビュー領域９０２に表示されたパスウェイＰＷ１に関連する生体内現象「糖尿病」のセル８０１については、統合テーブル８００において同じく強調表示されている「リウマチ」のセル８０２とは区別して強調表示される。【００９７】
一方、「リウマチ」の場合、図１に示したパスウェイＰＷ１を参照すると、量変動分子Ｄ，Ｅ間における量変動分子間相互作用にＭｅＳＨタームとして割り付けられているだけなので、パスウェイＰＷ１の中から、「リウマチ」に関連する量変動分子Ｄ，Ｅ間の量変動分子間相互作用から構成されるパスウェイを抽出する。【００９８】
したがって、「リウマチ」の場合には、パスウェイＰＷ１から抽出されたパスウェイが決定部６０４により、新規なパスウェイに決定される。出力部６０８では、新規な機能に決定されたパスウェイ（抽出パスウェイＰＷ１の一部）が出力される。たとえば、表示画面９００のネットワークビュー領域９０２に、そのパスウェイが表示される。【００９９】
図１１は、新規なパスウェイＰＷ３の表示例を示す説明図である。この場合、ネットワークビュー領域９０２に表示されたパスウェイＰＷ３に関連する生体内現象「リウマチ」のセル８０２については、統合テーブル８００において同じく強調表示されている「糖尿病」のセル８０１とは区別して強調表示される。【０１００】
また、判断部６０６は、各量変動分子の量変動を特定する情報に基づいて、量変動分子群が既知の量変動パターンと同一または類似の量変動パターンであるか否かを判断する機能を有する。実験結果データ７００には、各量変動分子の量変動を特定する情報、たとえば、投与前後の分子量が含まれているため、図５に示した量変動パターンＤＢ５００を参照することで、既知のパターンと同一または類似であるか否かを判断することができる。【０１０１】
たとえば、図７に示した実験結果データ７００において、量変動分子ＤについてはＱｄ＞ＱＤ（減少）、量変動分子ＥについてはＱｅ＜ＱＥ（増加）、量変動分子ＦについてはＱｆ＞ＱＦ（減少）である場合、この分子の組み合わせ（Ｄ，Ｅ，Ｆ）とその量変動パターン（減少，増加，減少）とが同一または類似であるか否かを判断する。【０１０２】
なお、同一または類似の判断基準としては、たとえば、実験結果データ７００と量変動パターンが完全一致する場合には、同一と判断する。たとえば、図５において、パターンＰ２は上記量変動パターンと完全一致するため、同一と判断される。【０１０３】
一方、完全不一致または同一組み合わせの分子群が存在しない場合は、非類似と判断される。たとえば、図５において、パターンＰ３は完全不一致であるので、非類似と判断される。また、実験結果データ７００と量変動パターンが一部一致の場合、一部一致の割合により類似であるか否かを判断することとなる。たとえば、本例では、量変動分子が３つあるため、２つが一致していれば類似、１つが一致していれば非類似と判断される。たとえば、図５において、パターンＰ１は量変動分子Ｅのみが一致しているため、非類似と判断される。【０１０４】
また、絞込み部６０７は、判断部６０６によって判断された判断結果に基づいて、抽出部６０５によって抽出されたパスウェイを絞り込む機能を有する。具体的には、抽出部６０５によって抽出されたパスウェイが複数存在する場合、いずれのパスウェイも新規性はあるが正確性は不明である。したがって、量変動パターンの判断結果により同一または類似と判断されたパスウェイに絞り込むことで、正確性も考慮することができる。【０１０５】
たとえば、上記の例では、「糖尿病」に関するパスウェイＰＷ１と「リウマチ」に関するパスウェイＰＷ３が抽出されているが、図５に示したように、「糖尿病」に関するパスウェイＰＷ１を構成する量変動分子Ｄ，Ｅ，Ｆの量変動パターンはパターンＰ２と同一であると判断される。一方、「リウマチ」に関するパスウェイＰＷ３を構成する量変動分子Ｄ，Ｅの量変動パターンと同一または類似の量変動パターンが存在しない場合、パスウェイＰＷ３は外される。これにより、パスウェイＰＷ１，ＰＷ３からパスウェイＰＷ１に絞り込まれることとなる。【０１０６】
この場合、決定部６０４では、絞り込まれたパスウェイＰＷ１を新規なパスウェイに決定する。そして、出力部６０８では、そのパスウェイを出力する。たとえば、図１０に示したようにネットワークビュー領域９０２に表示する。この場合、量変動パターンを特定する情報として分子近傍に矢印を表示している。上向きの矢印は分子量の増加、下向きの矢印は分子量の減少を示している。【０１０７】
（分析支援処理手順）
つぎに、上述した分析支援装置による分析支援処理手順について説明する。図１２は、分析支援装置による分析支援処理手順を示すフローチャートである。図１２において、まず、受付部６０１により、実験結果データ７００の受付処理を実行する（ステップＳ１２０１）。つぎに、第１の取得部６０２により第１のパスウェイ（パスウェイＰＷ１）および第１の関連度（関連度テーブルＴ１）の取得処理を実行する（ステップＳ１２０２）。【０１０８】
そして、第２の取得部６０３により第２のパスウェイ（パスウェイＰＷ２）および第２の関連度（関連度テーブルＴ２）の取得処理を実行する（ステップＳ１２０３）。この２つの取得処理は、いずれが先に実行されてもよく、また、並列に実行されてもよい。【０１０９】
このあと、決定部６０４により、新規性のある生体内現象の決定処理を実行し（ステップＳ１２０４）、出力部６０８により、新規性のある生体内現象の出力処理を実行する（ステップＳ１２０５）。また、抽出部６０５により、パスウェイ抽出処理を実行して（ステップＳ１２０６）、絞込み部６０７により、量変動パターンによるパスウェイ絞込み処理を実行する（ステップＳ１２０７）。この処理は任意である。【０１１０】
つぎに、また決定部６０４により、新規なパスウェイの決定処理を実行し（ステップＳ１２０８）、出力部６０８により、新規なパスウェイの出力処理を実行し（ステップＳ１２０９）、一連の処理を終了する。これにより、分子のあらたな役割を発見することができる。以下に、上述した実施の形態の一例となる実施例について説明する。
【実施例１】
【０１１１】
実施例１は、分析支援装置２００がスタンドアロン型の場合の例である。図１３および図１４は、実施例１にかかる分析支援処理手順を示すフローチャートである。図１３において、まず、受付部６０１により、実験結果データ７００が入力されるまで待ち受け（ステップＳ１３０１：Ｎｏ）、実験結果データ７００が入力された場合（ステップＳ１３０１：Ｙｅｓ）、第１の取得部６０２により、量変動分子群からなるパスウェイＰＷ１を検索し（ステップＳ１３０２）て、量変動分子群と生体内現象との関連性をあらわす関連度テーブルＴ１を取得する（ステップＳ１３０３）。【０１１２】
また、第２の取得部６０３により、分析対象分子（薬剤Ｘ）を中心とするパスウェイＰＷ２を検索して（ステップＳ１３０４）、分析対象分子（薬剤Ｘ）と生体内現象との関連性をあらわす関連度テーブルＴ２を取得する（ステップＳ１３０５）。このあと、比率Ｒ（Ｒ＝α／β）を算出して関連度テーブルＴ１，Ｔ２を統合する（ステップＳ１３０６）。【０１１３】
そして、Ｒ＞１の生体内現象があるか否かを判断する（ステップＳ１３０７）。Ｒ＞１でない場合（ステップＳ１３０７：Ｎｏ）、ステップＳ１３１０に移行する。一方、Ｒ＞１の場合（ステップＳ１３０７：Ｙｅｓ）、決定部６０４により、その生体内現象を分析対象分子に対する新規性のある生体内現象に決定する（ステップＳ１３０８）。【０１１４】
このあと、統合テーブル８００における新規性のある生体内現象のセル８０１，８０２とパスウェイＰＷ１とを関連付ける（ステップＳ１３０９）。そして、出力部６０８により、図９に示したように、統合テーブル８００を表示する（ステップＳ１３１０）。【０１１５】
図１４において、受付部６０１により、Ｒ＞１の生体内現象が指定されたか否かを判断する（ステップＳ１４０１）。具体的には、新規性のある生体内現象のセル８０１，８０２がユーザ操作により指定されたか否かを判断する。【０１１６】
指定されてない場合（ステップＳ１４０１：Ｎｏ）、ステップＳ１４１０に移行する。一方、指定された場合（ステップＳ１４０１：Ｙｅｓ）、抽出部６０５により、指定生体内現象が関連するパスウェイをパスウェイＰＷ１から抽出する（ステップＳ１４０２）。そして、抽出パスウェイの中から、パスウェイＰＷ２内の分子間相互作用と同一の分子間相互作用を削除する（ステップＳ１４０３）。これにより、パスウェイＰＷ２に含まれる分子間相互作用と抽出パスウェイとの重複を排除することができる。【０１１７】
このあと、パスウェイが残っているか否かを判断する（ステップＳ１４０４）。すなわち、ステップＳ１４０３による削除処理により残余のパスウェイがあるか否かを判断する（ステップＳ１４０４）。パスウェイが残っていない場合（ステップＳ１４０４：Ｎｏ）、ステップＳ１４１０に移行する。【０１１８】
一方、パスウェイが残っている場合（ステップＳ１４０４：Ｙｅｓ）、量変動パターンの判定モードであるか否かを判断する（ステップＳ１４０５）。量変動パターンの判定モードに設定されていない場合（ステップＳ１４０５：Ｎｏ）、ステップＳ１４０８に移行する。【０１１９】
一方、量変動パターンの判定モードに設定されている場合（ステップＳ１４０５：Ｙｅｓ）、判断部６０６により、量変動パターンが同一または類似のパスウェイがあるか否かを判断する（ステップＳ１４０６）。同一または類似のパスウェイがない場合（ステップＳ１４０６：Ｎｏ）、ステップＳ１４１０に移行する。【０１２０】
一方、同一または類似のパスウェイがある場合（ステップＳ１４０６：Ｙｅｓ）、絞込み部６０７により、抽出パスウェイをその同一または類似のパスウェイに絞り込む（ステップＳ１４０７）。このあと、決定部６０４により、得られたパスウェイを分析対象分子に対する新規なパスウェイに決定する（ステップＳ１４０８）。【０１２１】
そして、出力部６０８により、図１０または図１１に示したように、新規なパスウェイを表示する（ステップＳ１４０９）。このあと、終了しない場合（ステップＳ１４１０：Ｎｏ）、ステップＳ１４０１に戻り、終了する場合（ステップＳ１４１０：Ｙｅｓ）、一連の処理を終了する。【０１２２】
この実施例１によれば、ユーザは「分子Ｅ，Ｄと薬剤Ｘとの関係を確認する実験系」を構築し、「その結果が与える糖尿病やリウマチへの影響」といった、薬剤Ｘの役割に関する新たな役割に関して、仮説を立案することができる。
【実施例２】
【０１２３】
つぎに、実施例２について説明する。実施例２は、サーバー＆クライアント型の分析支援システムである。実施例２では、サーバーが分析支援装置２００に該当する。クライアントは、サーバーに対して必要なデータを送信したり、サーバーからのデータを受信して表示画面に表示する。【０１２４】
図１５は、実施例２にかかるクライアントの処理手順を示すフローチャートである。図１５において、クライアントからサーバーに実験結果データ７００を送信する（ステップＳ１５０１）。そして、サーバーから送信されてきた統合テーブル８００が受信されたか否かを判断する（ステップＳ１５０２）。受信されていない場合（ステップＳ１５０２：Ｎｏ）、ステップＳ１５０８に移行する。【０１２５】
一方、受信された場合（ステップＳ１５０２：Ｙｅｓ）、図９に示したように、統合テーブル８００を表示する（ステップＳ１５０３）。このあと、比率Ｒ＞１の生体内現象のセル８０１，８０２が指定されたか否かを判断する（ステップＳ１５０４）。【０１２６】
指定されていない場合（ステップＳ１５０４：Ｎｏ）、ステップＳ１５０８に移行する。一方、指定された場合（ステップＳ１５０４：Ｙｅｓ）、指定生体内現象の指定情報を送信する（ステップＳ１５０５）。このあと、サーバーから決定結果が受信されたか否かを判断する（ステップＳ１５０６）。【０１２７】
受信されていない場合（ステップＳ１５０６：Ｎｏ）、ステップＳ１５０８に移行する。一方、受信された場合（ステップＳ１５０６：Ｙｅｓ）、決定結果を表示する（ステップＳ１５０７）。このあと終了するか否かを判断し（ステップＳ１５０８）、終了しない場合（ステップＳ１５０８：Ｎｏ）、ステップＳ１５０２に移行する。一方、終了する場合（ステップＳ１５０８：Ｙｅｓ）、クライアントの一連の処理を終了する。【０１２８】
図１６および図１７は、実施例２にかかる分析支援処理手順を示すフローチャートである。図１６において、まず、受付部６０１により、実験結果データ７００が入力されるまで待ち受け（ステップＳ１６０１：Ｎｏ）、実験結果データ７００が入力された場合（ステップＳ１６０１：Ｙｅｓ）、第１の取得部６０２により、量変動分子群からなるパスウェイＰＷ１を検索し（ステップＳ１６０２）て、量変動分子群と生体内現象との関連性をあらわす関連度テーブルＴ１を取得する（ステップＳ１６０３）。【０１２９】
また、第２の取得部６０３により、分析対象分子（薬剤Ｘ）を中心とするパスウェイＰＷ２を検索して（ステップＳ１６０４）、分析対象分子（薬剤Ｘ）と生体内現象との関連性をあらわす関連度テーブルＴ２を取得する（ステップＳ１６０５）。このあと、比率Ｒ（Ｒ＝α／β）を算出して関連度テーブルＴ１，Ｔ２を統合する（ステップＳ１６０６）。【０１３０】
そして、Ｒ＞１の生体内現象があるか否かを判断する（ステップＳ１６０７）。Ｒ＞１でない場合（ステップＳ１６０７：Ｎｏ）、ステップＳ１６１０に移行する。一方、Ｒ＞１の場合（ステップＳ１６０７：Ｙｅｓ）、決定部６０４により、その生体内現象を分析対象分子に対する新規性のある生体内現象に決定する（ステップＳ１６０８）。【０１３１】
このあと、統合テーブル８００における新規性のある生体内現象のセル８０１，８０２とパスウェイＰＷ１とを関連付ける（ステップＳ１６０９）。そして、出力部６０８により、その統合テーブル８００をクライアントに送信する（ステップＳ１６１０）。これにより、クライアントが統合テーブル８００を受信することで、図９に示した表示画面９００がクライアントに表示されることとなる。【０１３２】
図１７において、受付部６０１により、Ｒ＞１の生体内現象の指定情報が受信されたか否かを判断する（ステップＳ１７０１）。具体的には、新規性のある生体内現象のセル８０１，８０２がユーザ操作により指定された指定情報がクライアントから受信されたか否かを判断する。【０１３３】
受信されてない場合（ステップＳ１７０１：Ｎｏ）、ステップＳ１７１０に移行する。一方、受信された場合（ステップＳ１７０１：Ｙｅｓ）、抽出部６０５により、指定生体内現象が関連するパスウェイをパスウェイＰＷ１から抽出する（ステップＳ１７０２）。そして、抽出パスウェイの中から、パスウェイＰＷ２内の分子間相互作用と同一の分子間相互作用を削除する（ステップＳ１７０３）。これにより、パスウェイＰＷ２に含まれる分子間相互作用と抽出パスウェイとの重複を排除することができる。【０１３４】
このあと、パスウェイが残っているか否かを判断する（ステップＳ１７０４）。すなわち、ステップＳ１７０３による削除処理により残余のパスウェイがあるか否かを判断する（ステップＳ１７０４）。パスウェイが残っていない場合（ステップＳ１７０４：Ｎｏ）、ステップＳ１７１０に移行する。【０１３５】
一方、パスウェイが残っている場合（ステップＳ１７０４：Ｙｅｓ）、量変動パターンの判定モードであるか否かを判断する（ステップＳ１７０５）。量変動パターンの判定モードに設定されていない場合（ステップＳ１７０５：Ｎｏ）、ステップＳ１７０８に移行する。【０１３６】
一方、量変動パターンの判定モードに設定されている場合（ステップＳ１７０５：Ｙｅｓ）、判断部６０６により、量変動パターンが同一または類似のパスウェイがあるか否かを判断する（ステップＳ１７０６）。同一または類似のパスウェイがない場合（ステップＳ１７０６：Ｎｏ）、ステップＳ１７１０に移行する。【０１３７】
一方、同一または類似のパスウェイがある場合（ステップＳ１７０６：Ｙｅｓ）、絞込み部６０７により、抽出パスウェイをその同一または類似のパスウェイに絞り込む（ステップＳ１７０７）。このあと、決定部６０４により、得られたパスウェイを分析対象分子に対する新規なパスウェイに決定する（ステップＳ１７０８）。【０１３８】
そして、出力部６０８により、新規なパスウェイをクライアントに送信する（ステップＳ１７０９）。これにより、クライアントはこの決定結果を受信することで、図１０または図１１に示したように、新規なパスウェイが表示される。このあと、終了しない場合（ステップＳ１７１０：Ｎｏ）、ステップＳ１７０１に戻り、終了する場合（ステップＳ１７１０：Ｙｅｓ）、サーバーによる一連の処理を終了する。【０１３９】
この実施例２においても実施例１と同様、ユーザは「分子Ｅ，Ｄと薬剤Ｘとの関係を確認する実験系」を構築し、「その結果が与える糖尿病やリウマチへの影響」といった、薬剤Ｘの役割に関する新たな役割に関して、仮説を立案することができる。
【実施例３】
【０１４０】
つぎに、実施例３について説明する。実施例３は、実施例２と同様、サーバー＆クライアント型の分析支援システムである。すなわち、サーバーが分析支援装置２００に該当する。クライアントは、サーバーに対して必要なデータを送信したり、サーバーからのデータを受信して表示画面に表示する。実施例３では、あらかじめサーバーがクライアントから実験結果データ７００を収集しておく。そして、あるクライアントから分析対象分子Ｘの分析依頼を受けることで、サーバーは分析支援処理を実行する。【０１４１】
図１８は、実施例３にかかるクライアントの処理手順を示すフローチャートである。まず、分析対象分子を指定して分析依頼とともにサーバーに送信する（ステップＳ１８０１）。そして、サーバーからパスウェイＰＷ２および関連度テーブルＴ２が受信されたか否かを判断する（ステップＳ１８０２）。受信されていない場合（ステップＳ１８０２：Ｎｏ）、ステップＳ１８０８に移行する。【０１４２】
一方、受信された場合（ステップＳ１８０２：Ｙｅｓ）、受信されたパスウェイＰＷ２および関連度テーブルＴ２を表示する（ステップＳ１８０３）。このあと、関連度テーブルＴ２内の任意の生体内現象のセルが指定されたか否かを判断する（ステップＳ１８０４）。【０１４３】
指定されていない場合（ステップＳ１８０４：Ｎｏ）、ステップＳ１８０８に移行する。一方、指定された場合（ステップＳ１８０４：Ｙｅｓ）、指定生体内現象の指定情報を送信する（ステップＳ１８０５）。このあと、サーバーから決定結果が受信されたか否かを判断する（ステップＳ１８０６）。【０１４４】
受信されていない場合（ステップＳ１８０６：Ｎｏ）、ステップＳ１８０８に移行する。一方、受信された場合（ステップＳ１８０６：Ｙｅｓ）、決定結果を表示する（ステップＳ１８０７）。このあと終了するか否かを判断し（ステップＳ１８０８）、終了しない場合（ステップＳ１８０８：Ｎｏ）、ステップＳ１８０２に移行する。一方、終了する場合（ステップＳ１８０８：Ｙｅｓ）、クライアントの一連の処理を終了する。【０１４５】
つぎに、サーバーによる定期処理手順について説明する。図１９は、サーバーによる定期処理手順を示すフローチャートである。図１９において、まず、受付部６０１により、実験結果データ７００が入力されるまで待ち受け（ステップＳ１９０１：Ｎｏ）、実験結果データ７００が入力された場合（ステップＳ１９０１：Ｙｅｓ）、第１の取得部６０２により、量変動分子群からなるパスウェイＰＷ１を検索して（ステップＳ１９０２）、量変動分子群と生体内現象との関連性をあらわす関連度テーブルＴ１を取得する（ステップＳ１９０３）。そして、得られたパスウェイＰＷ１および関連度テーブルＴ１をその実験結果データ７００とともに格納し（ステップＳ１９０４）、ステップＳ１９０１に戻る。【０１４６】
これにより、サーバーは常時実験結果データ７００を収集して、パスウェイＰＷ１および関連度テーブルＴ１を保持しておくことができるため、薬剤Ｘの投与効果や遺伝子Ｘの欠損効果など様々な効果に関する情報を蓄積することができ、分析対象分子の新たな役割の探索率の向上を図ることができる。【０１４７】
図２０は、サーバーによる分析支援処理手順（前半）を示すフローチャートである。図２０において、まず、受付部６０１により、分析対象分子の特定情報が受信されるまで待ち受け（ステップＳ２００１：Ｎｏ）、分析対象分子の特定情報が受信された場合（ステップＳ２００１：Ｙｅｓ）、第２の取得部６０３により、分析対象分子（薬剤Ｘ）を中心とするパスウェイＰＷ２を検索して（ステップＳ２００２）、分析対象分子（薬剤Ｘ）と生体内現象との関連性をあらわす関連度テーブルＴ２を取得する（ステップＳ２００３）。【０１４８】
分析対象分子の特定情報を送信してきたクライアントに対して、パスウェイＰＷ２および関連度テーブルＴ２を送信する（ステップＳ２００４）。このあと、そのクライアントから送信されてきた生体内現象の指定情報が受信されたか否かを判断する（ステップＳ２００５）。【０１４９】
受信されなかった場合（ステップＳ２００５：Ｎｏ）、図２１に示すステップＳ２１０９に移行する。一方、受信された場合（ステップＳ２００５：Ｙｅｓ）、ステップＳ１９０４で格納された実験結果データ７００の中に、ステップＳ２００１で受信された特定情報と分析対象分子が同一の実験結果データ７００があるか否かを判断する（ステップＳ２００６）。【０１５０】
ない場合（ステップＳ２００６：Ｎｏ）、図２１に示すステップＳ２１０９に移行する。一方、ある場合（ステップＳ２００６：Ｙｅｓ）、ステップＳ１９０４でその実験結果データ７００とともに格納されたパスウェイＰＷ１および関連度テーブルＴ１を抽出する（ステップＳ２００７）。このあと、比率Ｒ（Ｒ＝α／β）を算出して関連度テーブルＴ１，Ｔ２を統合して（ステップＳ２００８）、ステップＳ２１０１に移行する。【０１５１】
図２１は、サーバーによる分析支援処理手順（後半）を示すフローチャートである。図２１において、ステップＳ２００５で指定情報として受信された指定生体内現象は比率Ｒ＞１であるか否かを判断する（ステップＳ２１０１）。Ｒ＞１でない場合（ステップＳ２１０１：Ｎｏ）、新規な役割はないため、ステップＳ２１０９に移行して、指定生体内現象に新規性はない旨の結果を送信することとなる。一方、Ｒ＞１である場合（ステップＳ２１０１：Ｙｅｓ）、抽出部６０５により、指定生体内現象が関連するパスウェイをパスウェイＰＷ１から抽出する（ステップＳ２１０２）。そして、抽出パスウェイの中から、パスウェイＰＷ２内の分子間相互作用と同一の分子間相互作用を削除する（ステップＳ２１０３）。これにより、パスウェイＰＷ２に含まれる分子間相互作用と抽出パスウェイとの重複を排除することができる。【０１５２】
このあと、パスウェイが残っているか否かを判断する（ステップＳ２１０４）。すなわち、ステップＳ２１０３による削除処理により残余のパスウェイがあるか否かを判断する（ステップＳ２１０４）。パスウェイが残っていない場合（ステップＳ２１０４：Ｎｏ）、ステップＳ２１０９に移行して、指定生体内現象に新規性はない旨の結果を送信することとなる。【０１５３】
一方、パスウェイが残っている場合（ステップＳ２１０４：Ｙｅｓ）、量変動パターンの判定モードであるか否かを判断する（ステップＳ２１０５）。量変動パターンの判定モードに設定されていない場合（ステップＳ２１０５：Ｎｏ）、ステップＳ２１０７に移行する。【０１５４】
一方、量変動パターンの判定モードに設定されている場合（ステップＳ２１０５：Ｙｅｓ）、判断部６０６により、量変動パターンが同一または類似のパスウェイがあるか否かを判断する（ステップＳ２１０６）。同一または類似のパスウェイがない場合（ステップＳ２１０６：Ｎｏ）、ステップＳ２１０９に移行して、指定生体内現象が生じることが不確かである旨の結果を送信することとなる。【０１５５】
一方、同一または類似のパスウェイがある場合（ステップＳ２１０６：Ｙｅｓ）、絞込み部６０７により、抽出パスウェイをその同一または類似のパスウェイに絞り込む（ステップＳ２１０７）。このあと、決定部６０４により、得られたパスウェイを分析対象分子に対する新規なパスウェイに決定する（ステップＳ２１０８）。【０１５６】
そして、出力部６０８により、統合テーブル８００と新規なパスウェイをクライアントに送信する（ステップＳ２１０９）。これにより、クライアントはこの決定結果を受信することで、図１０または図１１に示したように、統合テーブル８００と新規なパスウェイが表示される。すなわち、ユーザがステップＳ１８０４で任意の生体内現象として「糖尿病」を指定した場合には、図１０に示した画面が表示され、「リウマチ」を指定した場合には、図１１に示した画面が表示される。このあと、終了しない場合（ステップＳ２１１０：Ｎｏ）、ステップＳ２１０１に戻り、終了する場合（ステップＳ２１１０：Ｙｅｓ）、サーバーによる一連の処理を終了する。【０１５７】
この実施例３によれば、ユーザが関連度テーブルＴ２により提示された生体内現象のうちいずれの生体内現象が新規性が高い生体内現象であるかがわからなくても、「分子Ｅ，Ｄと薬剤Ｘとの関係を確認する実験系」を構築し、「その結果が与える糖尿病やリウマチへの影響」といった、薬剤Ｘの役割に関する新たな役割に関して、仮説を立案することができる。【０１５８】
このように、上述した実施の形態（実施例１〜３含む）では、分析対象分子Ｘに関する既知情報１０２を整理し、また、実験により分析対象分子Ｘの影響を受けた他の分子Ｄ，Ｅ，Ｆがもたらす実験結果分析情報１０１を整理する。これら整理された実験結果分析情報１０１，既知情報１０２を図９〜図１１に示したように比較することで、分析対象分子Ｘの新たな役割を見出せるという効果を奏する。【０１５９】
また、既知情報１０２と実験結果から得られる実験結果分析情報１０１との比較は、「実験を行うことで初めて、分析対象分子Ｘと生体内現象との関係が見えてくる」ことを意味する。つまり分析対象分子Ｘに関して既知情報１０２のみを解析するだけでなく、実験を行うことの意義が増すことになる。よって、このような比較を行うことによって、実験結果（実験結果分析情報１０１）の資産価値を高めることができる。【０１６０】
また、パスウェイから分析対象分子Ｘに関する新規の役割を見出すためには、従来では、パスウェイを構成する分子や分子間相互作用について記述した多くの論文を読まなければならない。その点で、本実施の形態は、図９に示したように、「薬剤Ｘに関して新規性の高い疾患は、糖尿病とリウマチである」と提示することで、読むべき論文の範囲を「糖尿病」、「リウマチ」といった分野に限定することができる。【０１６１】
さらに、図１０および図１１に示したように、それらの生体内現象（疾患）と関連する量変動分子間相互作用を提示することで、読むべき論文の範囲が、生体内現象（疾患）という範囲からより狭い分子という範囲に落とし込むことができる。したがって、本実施の形態では、パスウェイ解析時に読むべき論文数の低減化を図ることにより、研究者（ユーザ）の負担軽減および新薬の開発期間の短縮化に貢献することができる。【０１６２】
また、パスウェイから分析対象分子Ｘに関する新規の役割を見出すために読むべき多くの論文があるが、通常は、その際にどの論文を読むかという判断は、研究者に委ねられる。本実施の形態では、図９に示したように、分析対象分子Ｘに関する既知情報１０２と、実験結果（実験結果分析情報１０１）とを対比させることで、数値的な根拠に基づいて、読むべき論文の範囲を限定することが可能となる。これにより、研究者の主観や偏った経験などを排したかたちで、分子の新規性に関する解析が可能となる。【０１６３】
以上のことから、本実施の形態では、分析対象分子Ｘの新たな役割を探索することが可能となる。既に市場に出ている自社の医薬品に、あらたな適用症や剤形を開発して加えることを適用拡大と呼ぶ。これは、ジェネリック対策としても非常に有効であり、特に適用症の拡大は用途の特許期間が延長されるため、特許ライセンス戦略としては不可欠である。たとえば、当初風邪薬であった薬剤に関して、抗頭痛効果というあらたな役割を発見することにより、特許期間を延長して、利益維持を図ることができる。このように、分析対象分子Ｘが薬剤であった場合、その薬剤の適用症を拡大することで、特許期間を延長し、ライセンスを有する製薬企業や学術団体の利益の維持・拡大が可能となる。【０１６４】
また、分析対象分子Ｘが遺伝子であった場合には、その遺伝子を欠損させるなどして、影響を受けた分子群からパスウェイを構築し、欠損遺伝子の新たな役割を探索することで、その遺伝子では従来報告されていなかったような疾患との関連が見えてくる。これは医学・臨床研究上、非常に有益である。また、実験データ（実験結果分析情報１０１）の資産価値を高めることは、民間企業や公的な学術団体を問わず有益である。【０１６５】
なお、本実施の形態で説明した分析支援方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することが可能な媒体であってもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１６６】
以上のように、分析支援装置、分析支援方法、および分析支援プログラムは、タンパク質、化合物、遺伝子、薬剤などの分子との分子間相互作用からなるパスウェイの分析に有用である。
【図１】
2009044459.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【手続補正書】
【提出日】平成22年3月11日(2010.3.11)
【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】
コンピュータを、
実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける受付手段、
前記受付手段によって受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイを取得する第１の取得手段、
分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイを取得する第２の取得手段、
前記第１の取得手段によって取得された第１のパスウェイの前記量変動分子間相互作用に関連する生体内現象のうち、前記第２の取得手段によって取得された第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象を、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規性のある生体内現象に決定する決定手段、
前記決定手段によって決定された決定結果を出力する出力手段、
として機能させることを特徴とする分析支援プログラム。
【請求項２】
前記第１の取得手段は、
前記第１のパスウェイを構成する前記量変動分子間相互作用に関連する生体内現象の関連性の強さをあらわす第１の関連度を取得し、
前記第２の取得手段は、
前記第２のパスウェイを構成する前記分子間相互作用に関連する生体内現象の関連性の強さをあらわす第２の関連度を取得し、
前記決定手段は、
前記第１の関連度と前記第２の関連度とを同一の生体内現象で比較することにより、当該生体内現象を前記新規性のある生体内現象に決定することを特徴とする請求項１に記載の分析支援プログラム。
【請求項３】
前記決定手段は、
前記第２の関連度よりも前記第１の関連度が大きい生体内現象を、前記新規性のある生体内現象に決定することを特徴とする請求項２に記載の分析支援プログラム。
【請求項４】
前記コンピュータを、
前記決定手段によって決定された新規性のある生体内現象に関連する分子間相互作用から構成されるパスウェイを、前記第１のパスウェイの中から抽出する抽出手段として機能させ、
前記決定手段は、
前記抽出手段によって抽出されたパスウェイを、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規なパスウェイに決定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の分析支援プログラム。
【請求項５】
コンピュータを、
実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける受付手段、
前記受付手段によって受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイを取得する第１の取得手段、
分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイを取得する第２の取得手段、
前記第１の取得手段によって取得された第１のパスウェイの中から、前記第２の取得手段によって取得された第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象が関連する量変動分子間相互作用から構成されるパスウェイを抽出する抽出手段、
前記抽出手段によって抽出されたパスウェイを、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規なパスウェイに決定する決定手段、
前記決定手段によって決定された決定結果を出力する出力手段、
として機能させることを特徴とする分析支援プログラム。
【請求項６】
前記実験結果データには、さらに、前記各量変動分子の量変動を特定する情報が含まれており、
前記コンピュータを、
前記各量変動分子の量変動を特定する情報に基づいて、前記量変動分子群が既知の量変動パターンと同一または類似の量変動パターンであるか否かを判断する判断手段、
前記判断手段によって判断された判断結果に基づいて、前記抽出手段によって抽出されたパスウェイを絞り込む絞込み手段として機能させ、
前記決定手段は、
前記絞込み手段によって絞り込まれたパスウェイを、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規なパスウェイに決定することを特徴とする請求項４または５に記載の分析支援プログラム。
【請求項７】
実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイを取得する第１の取得手段と、
分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイを取得する第２の取得手段と、
前記第１の取得手段によって取得された第１のパスウェイの前記量変動分子間相互作用に関連する生体内現象のうち、前記第２の取得手段によって取得された第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象を、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規性のある生体内現象に決定する決定手段と、
前記決定手段によって決定された決定結果を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする分析支援装置。
【請求項８】
実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイを取得する第１の取得手段と、
分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイを取得する第２の取得手段と、
前記第１の取得手段によって取得された第１のパスウェイの中から、前記第２の取得手段によって取得された第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象が関連する量変動分子間相互作用から構成されるパスウェイを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出されたパスウェイを、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規なパスウェイに決定する決定手段と、
前記決定手段によって決定された決定結果を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする分析支援装置。
【請求項９】
実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける受付工程と、
前記受付工程によって受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイと、分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイとを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された第１のパスウェイの前記量変動分子間相互作用に関連する生体内現象のうち、前記取得工程によって取得された第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象を、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規性のある生体内現象に決定する決定工程と、
前記決定工程によって決定された決定結果を出力する出力工程と、
を含んだことを特徴とする分析支援方法。
【請求項１０】
実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける受付工程と、
前記受付工程によって受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイと、分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイとを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された第１のパスウェイの中から、前記取得工程によって取得された第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象が関連する量変動分子間相互作用から構成されるパスウェイを抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出されたパスウェイを、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規なパスウェイに決定する決定工程と、
前記決定工程によって決定された決定結果を出力する出力工程と、
を含んだことを特徴とする分析支援方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、生体内現象の分析を支援する分析支援プログラム、分析支援装置、および分析支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生物の体内、いわゆる生体内では、遺伝子やタンパク質、脂質や酸など、多くの化学物質が存在する。これらの化学物質は分子単位で存在し、互いに影響を及ぼしあっている。この分子間相互の影響を、分子間相互作用と呼ぶ。
【０００３】
生体内には無数の分子が存在するので、当然のことながら、多くの分子間相互作用が存在する。また、分子間相互作用は単一で存在せず、多くは分子間相互作用どうしの連なりを形成する。例として、「分子Ａが分子Ｂに影響を与え、その結果、分子Ｂが分子Ｃを形成する。」などがある。つまり、分子間相互作用は、分子Ａから分子Ｂ、そして分子Ｃという数珠繋ぎを形成する。このように数珠状に連なった分子間相互作用群を、「パスウェイ」という。
【０００４】
パスウェイは、生命活動を理解するうえで有用である。例として、「分子Ａと分子Ｂの相互作用により、分子Ｃは変形する。その結果、分子Ｃの変形が原因となって特定の疾患が誘発される。」や「分子Ａと分子Ｂの相互作用により、分子Ｃが特定の形状を保つ。その結果、正常な臓器の活動が継続される。」などがある。
【０００５】
これらの例のように、分子間相互作用の連なりであるパスウェイの結果として、正常・疾患にかかわらず、生命活動のあらましが理解可能となる。よって、パスウェイを構築することは、医療・薬剤開発などの生命科学の分野にとって重要である。パスウェイの構築方法は、いくつか存在する。
【０００６】
そのひとつとして、キュレーションが存在する。キュレーションとは、キュレーターと呼ばれる専門家が文献を読み、文献内の記述中から分子間相互作用を抽出し、分子間相互作用を組み合わせてパスウェイを構築する方法である。
【０００７】
キュレーションは、キュレーターという人的資源を基盤にした構築法であるので、読む対象となる文献数が作業負荷に直結する。文献群を格納したデータベースを公開しているウェブサイトに、ＰｕｂＭｅｄ（非特許文献１を参照。）が存在する。
【０００８】
参考として、キュレーションにより構築されたパスウェイを格納したデータベースを公開しているウェブサイトにＫＥＧＧ（非特許文献２を参照。）やＢｉｏＣａｒｔａ（非特許文献３）などが存在する。
【０００９】
もう一つのパスウェイ構築例として、機械処理によるデータマイニングおよびテキストマイニングが存在する。データマイニングとは、種々の統計解析手法を用いて大量のデータを分析し、隠れた関係性や意味を見つけ出す知識発見手法の総称である。特に、テキストデータ（通常の自然文）を単語などに分割し、その出現頻度や相関関係などを解析することで、一定の知見や発想を得ることをテキストマイニングという。
【００１０】
バイオテクノロジーに特化したテキストマイニングでは、文献中における、分子間相互作用を起こす「分子」と、その分子が起こす「動作」などに対して、機械的構文解析をおこなうことで、相互作用を抽出してパスウェイを構築する方法などがとられている。これらテキストマイニングとデータマイニングを組み合わせることで、「大腸がんと関連があるパスウェイ」といった、生命科学的に意味のあるパスウェイが、計算機により構築可能となる。
【００１１】
生物学的なデータマイニングに使用される生物医学用語としてＭｅＳＨ（非特許文献４）が存在する。ＭｅＳＨはＭｅｄｉｃａｌ  Ｓｕｂｊｅｃｔ  Ｈｅａｄｉｎｇｓの略語であり、生物・医学的な用語群を指す。ＭｅＳＨタームが文献に付与されており、ＭｅＳＨタームの統計量を算出することで、特定の文献群が、生物・医学的にどのような意味を持つのかを解析可能である。
【００１２】
また、パスウェイの構成要素である分子に、生物・医学的な意味づけをおこない、データベース化し、公開しているウェブサイトも存在する。ＯＭＩＭ（非特許文献５を参照。）、Ｈ‐ｉｎｖＤＢ（非特許文献６を参照。）が、それに相当する。ともに遺伝子に関する意味づけがおこなわれたデータベースである。これらのデータベースのデータもまた、データマイニングに使用することで、遺伝子という分子に対する生物・医学的な意味を見出すことが可能である。
【００１３】
また、生物・医学に特化したテキストマイニングに関する参考文献として非特許文献７があり、また研究団体としてＢｉｏＣｒｅＡｔＩｖＥ（非特許文献７を参照。）が存在する。また、相互作用情報をあらかじめ格納したデータベースを公開しているウェブサイトに、ＨＰＲＤ（非特許文献８を参照。）があり、有償でのデータ提供をおこなっているものにＢＯＮＤ（非特許文献９を参照。）が存在する。これらのウェブサイトでは、「結合」など、タンパク質間の直接的な相互作用が登録されている。また、登録されている分子間相互作用の情報は一括で入手でき、データマイニングなどへの利用が可能である。
【００１４】
分子間相互作用と分子間相互作用を起こす分子に、その「種類」や「機能」が意味づけられた商用データベースとして、ＡＲＩＡＤＮＥ  ＧＥＮＯＭＩＣＳ社のＲｅｓＮｅｔが存在する。このようなデータベースを購入し、データマイニングをおこなうことも可能である。
【００１５】
これらテキストマイニングとデータマイニングを組み合わせることで、「大腸がんと関連があるパスウェイ」といった、生命科学的に意味のあるパスウェイが、計算機により構築可能となる。このように構築されたパスウェイと疾患などの医学・生化学的現象との関連度を数値化する機能を持つソフトウェアとして、米国ＧｅｎｅＧｏ社のＭｅｔａＣｏｒｅ（非特許文献１０を参照。）が存在する。ただし、ＭｅｔａＣｏｒｅが「文献に記載された分子間相互作用とＭｅＳＨの関連度を数値化」しているのか、もしくは、「文献に記載された分子とＭｅＳＨの関連度を数値化」しているのかは不明である。
【００１６】
また、下記特許文献１では、疾患などの「生物・医学的」情報を、相互作用に付与する従来技術が紹介されている。また、下記特許文献２では、疾患への関連度を考慮した経路選択のアプローチとして、サブネットと呼ばれる二つ以上の分子間の経路集合を用いた手法を紹介している。疾患などに関係するサブネットをあらかじめ構築しておき、経路探索時に、疾患と関係するサブネットがヒットした場合、疾患と関係する経路選択が可能になる。
【００１７】
また、下記特許文献３では、遺伝子に関係する化合物、疾患名、タンパク質などの用語ネットワークを構築するための画面表示方法が開示されている。下記特許文献３では、用語群１と用語群２をユーザが指定し、用語間の関係性を示唆する文献情報を、ネットワークとして描画するための手法である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１８】
【特許文献１】特開２００６−１４６３８０号公報
【特許文献２】国際公開ＷＯ２００３／０７７１５９パンフレット
【特許文献３】特開２００５−１２２２３１号公報
【非特許文献】
【００１９】
【非特許文献１】ＰｕｂＭｅｄ、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｅｎｔｒｅｚ／ｑｕｅｒｙ．ｆｃｇｉ＞
【非特許文献２】ＫＥＧＧ：  Ｋｙｏｔｏ  Ｅｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａ  ｏｆ  Ｇｅｎｅｓ  ａｎｄ  Ｇｅｎｏｍｅｓ、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｅｎｏｍｅ．ｊｐ／ｋｅｇｇ／ｐａｔｈｗａｙ．ｈｔｍｌ＞
【非特許文献３】ＢｉｏＣａｒｔａ：［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｉｏｃａｒｔａ．ｃｏｍ／＞
【非特許文献４】ＭｅＳＨ、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｍｅｓｈ／ｍｅｓｈｈｏｍｅ．ｈｔｍｌ＞
【非特許文献５】ＯＭＩＭ、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｅｎｔｒｅｚ／ｑｕｅｒｙ．ｆｃｇｉ？ｄｂ＝ＯＭＩＭ＞
【非特許文献６】Ｈ−ｉｎｖ  ＤＢ［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｂｉｃ．ｏｒ．ｊｐ／ａｃｔｉｖｉｔｙ／ｉ＿ｄｂ＿ｐｊ／ｈ−ｉｎｖ＿ｄｂ．ｈｔｍｌ＞
【非特許文献７】ＢｉｏＣｒｅＡｔＩｖＥ、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｂｉｏｃｒｅａｔｉｖｅ．ｓｏｕｒｃｅｆｏｒｇｅ．ｎｅｔ／＞
【非特許文献８】Ｈｕｍａｎ  Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  Ｄａｔａｂａｓｅ、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｈｐｒｄ．ｏｒｇ／＞
【非特許文献９】ＢＯＮＤ、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｏｎｄ．ｕｎｌｅａｓｈｅｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ．ｃｏｍ／Ａｃｔｉｏｎ？＞
【非特許文献１０】ＭｅｔａＣｏｒｅ、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年９月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｅｎｅｇｏ．ｃｏｍ／ｍｅｔａｃｏｒｅ．ｐｈｐ＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２０】
薬剤の新たな役割を発見することは、特許期間を延長するという産業上の重要な意味を持つ。特許期間の延長に関しては、世界的に多くの製薬企業が積極的に取り組んでいる。また、遺伝子などの生体内分子の新たな役割を発見することも、学術・産業上有益である。しかしながら、このように薬剤や遺伝子などの生体内で機能する分子の新たな役割を発見することを促すような手法は、上述した非特許文献１〜１０および特許文献１〜３の従来技術では、パスウェイ解析の分野においては具体的に見出されていない。
【００２１】
また、上述した非特許文献１０の従来技術では、投与した薬剤や欠損した遺伝子がもたらしたパスウェイと「大腸がん」などの医学・生物学的現象との数値的な関連性が示唆されるにとどまり、投与した薬剤や欠損した遺伝子などの分子がもつ新たな役割の発見を促すには至らない。
【００２２】
また、特許文献１では、投与した薬剤や遺伝子などの新たな役割の発見を促す技術は有していない。また、特許文献２では、疾患と関係するパスウェイの経路が示唆されるものの、そのような経路と実験に用いた薬剤や欠損遺伝子の新たな役割の発見を促すには至っていない。
【００２３】
また、生体内分子のメカニズムに関する生物学的研究は、ＰｕｂＭｅｄへの投稿数増加のペースから考えても、常に現在進行形であり、更新され続けている。よって、あらかじめ構築されたサブネットでは、生物・医学的な情報に関する漏れが生じる。しかしながら、特許文献２では代替手段は提示されていない。また計算機等を用いた、常時更新可能な疾患に関係するサブネットの構築手法に関しては述べられておらず不十分である。
【００２４】
また、特許文献３では、そもそも、各分子や、分子間の連なりに対して、特定疾患などの生物・医学的意味との関係性を表示する手法自体が提示されていない。
【００２５】
また、ＯＭＩＭ（非特許文献５）やＨ−ｉｎｖＤＢ（非特許文献６）など、遺伝子ごとに医学・生物学的な意味を付与しているデータベースや、相互作用情報を格納したＨＰＲＤ（非特許文献８）、ＢＯＮＤ（非特許文献９）などは、データマイニングの材料としては有効であるものの、それ自体は、パスウェイを構築する機能を有していない。よって、パスウェイの結果である、薬剤投与実験や遺伝子欠損実験などの生体内での現象を考察できず、当然、それら実験結果から、分子の新たな役割を見出すには至らない。
【００２６】
また、米国ＧｅｎｅＧｏ社のＭｅｔａＣｏｒｅ（非特許文献１０）などのパスウェイ解析ソフトウェアは、実験で用いた薬剤や欠損した遺伝子らと、その結果もたらされたパスウェイとを用いて、薬剤や遺伝子などの分子のもつ新たな役割の発見をうながすような機能の提示は行われていない。
【００２７】
このように、上述した非特許文献１〜１０および特許文献１〜３ではいずれも、実験結果がもたらすパスウェイから、実験に用いた薬剤や遺伝子の新たな役割の発見を促すには至らず課題が残る。
【００２８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、分子のあらたな役割を探索することにより、ユーザの負担軽減や新薬研究開発の促進、特許期間の延長に寄与することができる分析支援プログラム、分析支援装置、および分析支援方法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】
【００２９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、この分析支援プログラム、分析支援装置、および分析支援方法は、実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付け、受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイを取得し、分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイを取得し、第１のパスウェイの前記量変動分子間相互作用に関連する生体内現象のうち、第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象を、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規性のある生体内現象に決定し、決定結果を出力することを要件とする。
【００３０】
この分析支援プログラム、分析支援装置、および分析支援方法によれば、分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイと、実験結果から得られる分析対象分子を含まない第１のパスウェイとを比較することで、分析対象分子についての新規性のある生体内現象（疾患や副作用など）を発見することができる。ここで、「新規性のある生体内現象」とは、第２のパスウェイからは得られない生体内現象（新規な生体内現象）のほか、第２のパスウェイからは得られるが第２のパスウェイでは軽視されている生体内現象（新規性の高い生体内現象）のことをいう。
【００３１】
また、前記第１のパスウェイを構成する前記量変動分子間相互作用に関連する生体内現象の関連性の強さをあらわす第１の関連度を取得し、前記第２のパスウェイを構成する前記分子間相互作用に関連する生体内現象の関連性の強さをあらわす第２の関連度を取得し、前記第１の関連度と前記第２の関連度とを同一の生体内現象で比較することにより、当該生体内現象を前記新規性のある生体内現象に決定することとしてもよい。また、前記第２の関連度よりも前記第１の関連度が大きい生体内現象を、前記新規性のある生体内現象に決定することとしてもよい。
【００３２】
この分析支援プログラム、分析支援装置、および分析支援方法によれば、第２のパスウェイでは評価が低く、かつ第１のパスウェイでは評価が高い生体内現象を発見することができる。
【００３３】
また、新規性のある生体内現象に関連する分子間相互作用から構成されるパスウェイを、前記第１のパスウェイの中から抽出し、抽出されたパスウェイを、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規なパスウェイに決定することとしてもよい。
【００３４】
この分析支援プログラム、分析支援装置、および分析支援方法によれば、研究対象を、生体内現象（疾患）という範囲からより狭い分子という範囲に落とし込むことができる。
【００３５】
また、前記実験結果データには、さらに、前記各量変動分子の量変動を特定する情報が含まれており、前記各量変動分子の量変動を特定する情報に基づいて、前記量変動分子群が既知の量変動パターンと同一または類似の量変動パターンであるか否かを判断し、判断結果に基づいて、抽出されたパスウェイを絞り込み、絞り込まれたパスウェイを、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規なパスウェイに決定することとしてもよい。
【００３６】
この分析支援プログラム、分析支援装置、および分析支援方法によれば、新規でかつ確からしいパスウェイを特定することができる。
【発明の効果】
【００３７】
この分析支援プログラム、分析支援装置、および分析支援方法は、分子のあらたな役割を探索することにより、ユーザの負担軽減や新薬研究開発の促進、特許期間の延長に寄与することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】実施の形態にかかる分子分析の概要を示す説明図である。
【図２】この発明の実施の形態にかかる分析支援装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【図３】医学文献ＤＢの記憶内容を示す説明図である。
【図４】相互作用ＤＢの記憶内容を示す説明図である。
【図５】量変動パターンＤＢの記憶内容を示す説明図である。
【図６】分析支援装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図７】実験結果データの一例を示す説明図である。
【図８】統合テーブルを示す説明図である。
【図９】決定結果の一表示例を示す説明図である。
【図１０】新規なパスウェイＰＷ１の表示例を示す説明図である。
【図１１】新規なパスウェイＰＷ３の表示例を示す説明図である。
【図１２】分析支援装置による分析支援処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】実施例１にかかる分析支援処理手順（前半）を示すフローチャートである。
【図１４】実施例１にかかる分析支援処理手順（後半）を示すフローチャートである。
【図１５】実施例２にかかるクライアントの処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】実施例２にかかる分析支援処理手順（前半）を示すフローチャートである。
【図１７】実施例２にかかる分析支援処理手順（後半）を示すフローチャートである。
【図１８】実施例３にかかるクライアントの処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】サーバーによる定期処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】サーバーによる分析支援処理手順（前半）を示すフローチャートである。
【図２１】サーバーによる分析支援処理手順（後半）を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３９】
以下に添付図面を参照して、分析支援プログラム、分析支援装置、および分析支援方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。まず、この実施の形態の骨子について説明する。本実施の形態では、タンパク質などの分子のほか、薬剤や遺伝子、化合物も総称して「分子」と呼ぶ。この分子に関して新たな役割を発見するには、その分子に対して報告されている情報を既知情報として整理し、実験結果から得られる情報と照らし合わせ、その中から何が未知か、すなわち分子の新たな役割であるのかを選定する必要がある。
【００４０】
図１は、実施の形態にかかる分子分析の概要を示す説明図である。図１においては、医学文献群Ｌという既知情報を用いる。各文献Ｌ１〜Ｌｎには、分子間相互作用やＭｅＳＨタームが記載されている。たとえば、文献Ｌ１には、「Ｘ  ａｃｔｉｖａｔｅｓ  Ａ．」などのように、分子Ｘ，Ａと活性化をあらわす分子間相互作用（“ａｃｔｉｖａｔｅ”）が記載されている。また、文献Ｌ１にはＭｅＳＨタームとして、「大腸がん、風邪、喘息が割り振られている。
【００４１】
（１）まず、医学文献群Ｌに対してテキストマイニングやデータマイニングといった処理を施し、その結果をデータベース化する。データベース化された情報を相互作用ＤＢ１００と称す。相互作用ＤＢ１００には、分子間相互作用ごとに、その分子間相互作用のタイプ（たとえば、“ａｃｔｉｖａｔｅ”）やＭｅＳＨターム（たとえば、“大腸がん”）が記憶されている。
【００４２】
（２）つぎに、薬剤Ｘについて調べたい場合、薬剤Ｘをキーにして相互作用ＤＢ１００にアクセスすることで、薬剤Ｘに関する既知情報１０２を相互作用ＤＢ１００から抽出することができる。薬剤Ｘに関する既知情報１０２とは、薬剤Ｘを中心としたパスウェイＰＷ２と、薬剤Ｘと生体内現象との関連性の強さをあらわす関連度テーブルＴ２である。関連度は、ここでは例として、ＭｅＳＨタームの出現回数を計数することで、関連度としている。この関連度はこのほか、各種統計的手法により算出可能である。
【００４３】
このパスウェイＰＷ２は、薬剤Ｘを中心とした分子ネットワークである。具体的には、このパスウェイＰＷ２は、薬剤Ｘと直接分子間相互作用が働く分子Ａ，Ｂ，Ｃと、分子Ｘおよび分子Ａの分子間相互作用、分子Ｘおよび分子Ｂの分子間相互作用、および分子Ｘおよび分子Ｃの分子間相互作用（分子間を結ぶ線分で表記）により構成されている。各分子間相互作用にはＭｅＳＨタームが割り振られているため、これらを集計することにより、関連度テーブルＴ２に示した関連度の数値が得られる。
【００４４】
なお、このパスウェイＰＷ２では、薬剤Ｘと直接的に分子間相互作用がある分子までしか相互作用ＤＢ１００から抽出していないが、これらの分子と分子間相互作用のある分子、すなわち、薬剤Ｘとは間接的に繋がる分子もパスウェイＰＷ２に含めることとしてもよい。どこまでパスウェイＰＷ２を拡げるかはユーザにより任意に設定可能である。
【００４５】
このように、この既知情報１０２では、「薬剤Ｘ−分子Ａ」、「薬剤Ｘ−分子Ｂ」、「薬剤Ｘ−分子Ｃ」との関係において、大腸がんと関連する報告が文献によりなされているため、薬剤Ｘは大腸がんと最も高い関連性を持っていることがわかる。一方、「薬剤Ｘ−分子Ｃ」との関係においてのみ文献による報告がなされているため、糖尿病との関連度は低いことがわかる。
【００４６】
また、関連度の根拠となった文献にアクセスすることで、文献内容を確認することも可能である。つまり、分子の生体内現象に対する数値的傾向と内容の両方が、分子（薬剤Ｘ）に関する既知情報１０２として整理されることとなる。
【００４７】
一方、同じ薬剤Ｘを用いた実験結果を情報源として加味することでも、パスウェイの構築が可能である。実験結果を用いると、投与した薬剤Ｘとの医学・生物学的な意味を関連付けることが可能となる。また、ここでは、分子Ｘを薬剤としているが、分子Ｘをノックアウト／ノックダウン（先天的／後天的に欠損させること）させた遺伝子とすることにより、欠損させた遺伝子Ｘとの医学・生物学的な意味を関連付けることが可能となる。図１に示した実験は、実験対象１１０であるマウスに薬剤Ｘを投与した例である。
【００４８】
（３）この実験では、実験対象１１０に薬剤Ｘを投与することで実験結果１０３を得る。実験結果１０３では、薬剤Ｘの投与効果により膨大な分子群の中から量変動をきたした分子群Ｄ，Ｅ，Ｆが得られている。（４）そして、実験結果１０３により得られた分子群Ｄ，Ｅ，Ｆに関して相互作用ＤＢ１００にアクセスして、薬剤Ｘに関する実験結果分析情報１０１を抽出する。
【００４９】
この実験結果分析情報１０１内のパスウェイＰＷ１は、薬剤Ｘの投与効果による量変動分子に関する分子ネットワークである。具体的には、実験結果１０３により得られた分子群Ｄ，Ｅ，Ｆとこれらを連結する分子間相互作用により分子ネットワークを構成している。すなわち、登場分子Ｄ，Ｅ，Ｆが実験結果に拘束されているため、実験結果１０３が反映された分子ネットワークである。
【００５０】
また、実験結果分析情報１０１内の関連度テーブルＴ１は、薬剤Ｘの投与により量変動をきたした分子間相互作用と生体内現象との関連性の強さを関連度であらわしている。関連度は、ここでは例として、量変動分子間相互作用（量変動分子間を結ぶ線分で表記）に割り振られているＭｅＳＨタームの出現回数を計数することで、関連度としている。この関連度はこのほか、各種統計的手法により算出可能である。
【００５１】
このように、この実験結果分析情報１０１では、大腸がんと関連度が高かった既知情報１０２とは異なり、糖尿病との関連度が最も高いことがわかる。さらに、糖尿病と関係する量変動分子間相互作用は「分子Ｄ−分子Ｅ」、「分子Ｄ−分子Ｆ」であり、パスウェイＰＷ１には薬剤Ｘは登場しない。
【００５２】
したがって、両情報１０１，１０２を比較することで以下の考察が可能である。既知情報１０２により薬剤Ｘと糖尿病との関連は低いように見えるが、実際に実験をおこない、量変動分子Ｄ，Ｅ，Ｆを解析すると、実は薬剤Ｘの投与効果と最も関連度が高いのは糖尿病であることが実験結果分析情報１０１により示される。
【００５３】
また、実験結果分析情報１０１では、糖尿病と関係のある量変動分子はＤ，Ｅ，Ｆであり、量変動分子Ｄ，Ｅ，Ｆは、薬剤Ｘに関する既知情報１０２では示されない。すなわち、既知情報１０２にはない「薬剤Ｘ投与により分子Ｅ，Ｄ，Ｆが影響を受け、その効果が糖尿病に関係する」という、全く新しい薬剤Ｘの役割が提示される。
【００５４】
さらに、実験結果分析情報１０１に示された「リウマチ」に関しては、「リウマチ」という症状レベルでの文献報告が、薬剤Ｘに関する既知情報１０２では存在しない。ゆえに「薬剤Ｘ投与により分子Ｄ，Ｅが影響を受け、その効果がリウマチに関係する」という、分子レベルだけでなく症状のレベルでも新規性の高い薬剤Ｘの新しい役割が提示されることになる。本実施の形態は、このような薬剤Ｘの新しい役割を提示する技術である。以下、具体的に説明する。
【００５５】
（分析支援装置のハードウェア構成）
まず、この発明の実施の形態にかかる分析支援装置のハードウェア構成について説明する。図２は、この発明の実施の形態にかかる分析支援装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【００５６】
図２において、分析支援装置２００は、コンピュータ本体２１０と、入力装置２２０と、出力装置２３０と、から構成されており、不図示のルータやモデムを介してＬＡＮ，ＷＡＮやインターネットなどのネットワーク２４０に接続可能である。
【００５７】
コンピュータ本体２１０は、ＣＰＵ，記憶部，インターフェースを有する。ＣＰＵは、分析支援装置２００の全体の制御を司る。記憶部は、ＲＯＭ，ＲＡＭ，ＨＤ，光ディスク２１１，フラッシュメモリから構成される。ＲＡＭはＣＰＵのワークエリアとして使用される。
【００５８】
また、記憶部には各種プログラムが格納されており、ＣＰＵからの命令に応じてロードされる。ＨＤおよび光ディスク２１１はディスクドライブによりデータのリード／ライトが制御される。また、光ディスク２１１およびフラッシュメモリはコンピュータ本体２１０に対し着脱自在である。インターフェースは、入力装置２２０からの入力、出力装置２３０への出力、ネットワーク２４０に対する送受信の制御をおこなう。
【００５９】
また、入力装置２２０としては、キーボード２２１、マウス２２２、スキャナ２２３などがある。キーボード２２１は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式であってもよい。マウス２２２は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。スキャナ２２３は、画像を光学的に読み取る。読み取られた画像は画像データとして取り込まれ、コンピュータ本体２１０内の記憶部に格納される。なお、スキャナ２２３にＯＣＲ機能を持たせてもよい。
【００６０】
また、出力装置２３０としては、ディスプレイ２３１、プリンタ２３２、スピーカ２３３などがある。ディスプレイ２３１は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。また、プリンタ２３２は、画像データや文書データを印刷する。またスピーカ２３３は、効果音や読み上げ音などの音声を出力する。
【００６１】
（医学文献ＤＢの記憶内容）
つぎに、医学文献ＤＢの記憶内容について説明する。図３は、医学文献ＤＢの記憶内容を示す説明図である。図３において、医学文献ＤＢ３００は一般に公開されているデータベースであり、医学文献を特定する文献ＩＤごとに、医学文献のタイトル、アブストラクト（要約）、著者、出版年月日、ＭｅＳＨタームが記憶されている。ＭｅＳＨタームは、文献検索に使用される生物医学用語である。医学文献に付与されたＭｅＳＨタームの統計量を算出することで、特定の医学文献群が、生物・医学的にどのような意味を持つのかを解析することができる。
【００６２】
医学文献ＤＢ３００は、ＨＤや半導体メモリなどの記録媒体によってその機能を実現する。また、医学文献ＤＢ３００は、分析支援装置２００に備えられていてもよく、また、外部のサーバーからネットワーク２４０を介して分析支援装置２００とアクセス可能としてもよい。
【００６３】
（相互作用ＤＢ１００の記憶内容）
つぎに、相互作用ＤＢ１００の記憶内容について説明する。図４は、相互作用ＤＢ１００の記憶内容を示す説明図である。図４において、相互作用ＤＢ１００は、分子１の分子表記およびそのタイプ、分子２の分子表記およびそのタイプ、分子間相互作用のタイプと方向、文献情報（文献ＩＤとＭｅＳＨターム）を記憶することで、レコードごとに、分子間相互作用を特定する。
【００６４】
ここで、分子１とは、分子間相互作用を構成する一端の分子であり、分子２とは他端の分子である。また、分子表記とは、分子間相互作用を構成する分子の表記である。（分子の）タイプとは、分子間相互作用を構成する分子の種別（タンパク質、化合物、遺伝子、薬剤など）をあらわす。
【００６５】
（分子間相互作用の）タイプとは、両分子（分子１および分子２）間の分子間相互作用の種別（阻害、結合、活性化など）をあらわす。（分子間相互作用の）方向とは、分子間相互作用を特定する分子が影響先か影響元かを特定する情報である。たとえば、「→」となっている場合、その相互作用では分子１が分子２に影響を与えていることを示す。文献ＩＤとは、分子間相互作用を特定する分子が記述された医学文献の文献ＩＤであり、この文献ＩＤにより医学文献ＤＢ３００と関連付けられ、ＭｅＳＨタームは、文献検索に使用される生物医学用語である。
【００６６】
分子間相互作用は、分子１の分子表記およびそのタイプ、分子２の分子表記およびそのタイプ、分子間相互作用のタイプおよび方向、文献情報（文献ＩＤとＭｅＳＨターム）により、レコードごとに特定される。分子間相互作用は、キュレーションや自然言語処理による構文解析により抽出された情報により構築される。
【００６７】
相互作用ＤＢ１００は、ＨＤや半導体メモリなどの記録媒体によってその機能を実現する。また、相互作用ＤＢ１００は、分析支援装置２００に備えられていてもよく、また、外部のサーバーからネットワーク２４０を介して分析支援装置２００とアクセス可能としてもよい。
【００６８】
（量変動パターンＤＢの記憶内容）
つぎに、量変動パターンＤＢの記憶内容について説明する。図５は、量変動パターンＤＢの記憶内容を示す説明図である。図５において、量変動パターンとは、量変動分子群の分子量の増減を特定する。たとえば、パターンＰ２では、量変動分子Ｄ，Ｆが減少しているが、量変動分子Ｅは増加していることを示している。量変動パターンＤＢ５００は、生体内の分子の増減を測定した実験結果から構築される。
【００６９】
量変動パターンＤＢ５００は、ＨＤや半導体メモリなどの記録媒体によってその機能を実現する。また、量変動パターンＤＢ５００は、分析支援装置２００に備えられていてもよく、また、外部のサーバーからネットワーク２４０を介して分析支援装置２００とアクセス可能としてもよい。
【００７０】
（分析支援装置の機能的構成）
つぎに、分析支援装置２００の機能的構成について説明する。図６は、分析支援装置２００の機能的構成を示すブロック図である。図６において、分析支援装置２００は、受付部６０１と、第１の取得部６０２と、第２の取得部６０３と、決定部６０４と、抽出部６０５と、判断部６０６と、絞込み部６０７と、出力部６０８と、を備えている。これら各機能６０１〜６０８は、記憶部に格納された当該機能６０１〜６０８に関するプログラムをＣＰＵに実行させることにより、または、入出力Ｉ／Ｆにより、当該機能を実現することができる。
【００７１】
また、各機能６０１〜６０８からの出力データはメモリに保持される。また、図６中矢印で示した接続先の機能は、接続元の機能からの出力データを記憶部から読み込んで、当該機能に関するプログラムをＣＰＵに実行させる。
【００７２】
まず、受付部６０１は、実験対象１１０に対して投与された分子または欠損させた分子（分析対象分子）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した実験対象１１０内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける機能を有する。ここで、実験結果データについて説明する。
【００７３】
図７は、実験結果データの一例を示す説明図である。図７において、実験結果データ７００は、分析対象分子と、この分析対象分子を投与した（または欠損させた）ことにより量変動をきたした量変動分子群と、その投与（または欠損）前後の分子量が特定されている。
【００７４】
たとえば、量変動分子Ｄについて、投与前の分子量Ｑｄと投与後の分子量ＱＤとの関係が、Ｑｄ＜ＱＤである場合、薬剤Ｘの投与により量変動分子Ｄが増加したことを示しており、Ｑｄ＞ＱＤである場合、薬剤Ｘの投与により量変動分子Ｄが減少したことを示しており、Ｑｄ＝ＱＤである場合、薬剤Ｘの投与によっても量変動分子Ｄが量変動しないことを示している。量変動分子Ｅ，Ｆについても同様である。
【００７５】
なお、分子の量変動に関しては、たとえば、遺伝子の量変動を測定する手法にマイクロアレイがある。また、遺伝子だけでなくタンパク質やその他の化学物質を測定する手法にＮＭＲ（核磁気共鳴）、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ：磁気共鳴画像装置）、マススペクトルなどが存在する。
【００７６】
この受付部６０１は、キーボードやマウスなどのユーザ操作により実験結果データ７００を入力する構成でもよく、また、記憶部に記憶された実験結果データ７００を呼び出す構成でもよく、さらに、外部のコンピュータからネットワーク２４０を介して受信する構成でもよい。また、受付部６０１は、実験結果データ７００のほか、各種の情報、たとえば、生体内現象の指定情報などを受け付ける。
【００７７】
また、第１の取得部６０２は、受付部６０１によって受け付けられた実験結果データ７００により特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイを取得する機能を有する。具体的には、たとえば、図７に示した実験結果データ７００の場合、量変動分子群Ｄ，Ｅ，ＦによりパスウェイＰＷ１を第１のパスウェイとして取得する。
【００７８】
パスウェイＰＷ１の取得手法は、量変動分子群Ｄ，Ｅ，Ｆをキーとして相互作用ＤＢ１００に検索をかけることで、量変動分子群Ｄ，Ｅ，Ｆの量変動分子間相互作用を抽出することができ、この量変動分子間相互作用を数珠繋ぎで連結することで、パスウェイＰＷ１を構築する。なお、各量変動分子間相互作用には、ＭｅＳＨタームを割り振っておく。
【００７９】
また、第１の取得部６０２は、第１のパスウェイを構成する量変動分子間相互作用に関連する生体内現象の第１の関連度も取得する。具体的には、たとえば、第１のパスウェイがパスウェイＰＷ１である場合、図１に示した関連度テーブルＴ１を取得することである。関連度テーブルＴ１内の各関連度αが第１の関連度に相当する。
【００８０】
本実施の形態では、この関連度α自体が本分析支援装置２００に取り込まれればよく、関連度αが本分析支援装置２００により、取得したパスウェイＰＷ１を解析しＭｅＳＨタームを用いて統計的に算出（たとえば、ＭｅＳＨターム数を計数）することとしてもよく、外部のコンピュータにより算出された関連度α（または関連度テーブルＴ１）を受信することとしてもよい。
【００８１】
また、第２の取得部６０３は、分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイを取得する機能を有する。具体的には、たとえば、図１に示した既知情報１０２の場合、分子群Ｘ，Ａ，Ｂ，ＣによりパスウェイＰＷ２を、相互作用ＤＢ１００を基に第２のパスウェイとして取得する。
【００８２】
パスウェイＰＷ２の取得手法は、薬剤Ｘをキーとして相互作用ＤＢ１００に検索をかけることで、薬剤Ｘと分子間相互作用の関係にある分子群Ａ，Ｂ，Ｃの分子間相互作用を抽出することができ、この分子間相互作用を数珠繋ぎで連結することで、パスウェイＰＷ２を構築する。なお、各分子間相互作用には、ＭｅＳＨタームを割り振っておく。
【００８３】
また、第２の取得部６０３は、第２のパスウェイを構成する分子間相互作用に関連する生体内現象の第２の関連度も取得する。具体的には、たとえば、第２のパスウェイがパスウェイＰＷ２である場合、図１に示した関連度テーブルＴ２を取得することである。関連度テーブルＴ２内の各関連度βが第２の関連度に相当する。
【００８４】
本実施の形態では、この関連度β自体が本分析支援装置２００に取り込まれればよく、関連度βが本分析支援装置２００により、取得したパスウェイＰＷ２を解析しＭｅＳＨタームを用いて統計的に算出（たとえば、ＭｅＳＨターム数を計数）することとしてもよく、外部のコンピュータにより算出された関連度β（または関連度テーブルＴ２）を受信することとしてもよい。
【００８５】
また、決定部６０４は、第１のパスウェイの量変動分子間相互作用に関連する生体内現象の中から、第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象を、分析対象分子の投与または欠損により生じる新規性のある生体内現象に決定する機能を有する。ここで、「新規性のある生体内現象」とは、第２のパスウェイからは得られない生体内現象のほか、第２のパスウェイからは得られるが第２のパスウェイでは軽視されている生体内現象のことをいう。具体的には、たとえば、パスウェイＰＷ１の量変動分子間相互作用に関連する生体内現象である「糖尿病」、「喘息」、「リウマチ」が決定処理の母集団となる。
【００８６】
そして、この母集団の中から、パスウェイＰＷ２の分子間相互作用に関連する生体内現象である「大腸がん」、「喘息」、「風邪」、「糖尿病」以外の生体内現象を取り出す。この場合、その取り出される生体内現象は「リウマチ」である。決定部６０４では、この「リウマチ」を薬剤Ｘの投与により生じる新規性のある生体内現象に決定する。薬剤Ｘがリウマチに関連することは薬剤ＸをキーとしたパスウェイＰＷ２や関連度テーブルＴ２では全くわからなかったが、本実施の形態により、薬剤Ｘが実は「大腸がん」ではなく「リウマチ」と密接な関係があることがわかる。これにより、薬剤Ｘの新規な役割を発見することができる。
【００８７】
このように、関連度テーブルＴ１にのみある生体内現象を取り出すだけでなく、関連度テーブルＴ２にもある生体内現象も決定対象となりうる。たとえば、関連度テーブルＴ１，Ｔ２において同一の生体内現象の関連度α，βを比較し、その比較結果に応じて生体内現象を決定対象とすることも可能である。
【００８８】
この場合、関連度テーブルＴ１，Ｔ２を統合しておく。図８は、統合テーブルを示す説明図である。図８において、比率とは、α／βで算出される値である。すなわち、同一の生体内現象において０≦α／β≦１である場合、すなわち、αがβ以下である場合、その生体内現象は、薬剤Ｘとの関連性は強いが薬剤Ｘの投与効果との関連性は弱いということにある。そのため、その生体内現象は決定対象とはならない。図８の場合、「喘息」、「風邪」、そして、パスウェイＰＷ２および関連度テーブルＴ２において最も関連性の高い「大腸がん」が決定対象から外れることとなる。
【００８９】
一方、同一の生体内現象においてα／β＞１である場合、すなわち、αがβよりも大きい場合、その生体内現象は、薬剤Ｘとの関連性は弱いが薬剤Ｘの投与効果との関連性は強いということにある。そのため、その生体内現象は決定対象となる。図８の場合、「リウマチ」はもちろんのこと、パスウェイＰＷ２および関連度テーブルＴ２において最も関連性の低い「糖尿病」が、薬剤Ｘの投与により生じる新規性のある生体内現象に決定される。すなわち、「糖尿病」は、パスウェイＰＷ２の相互作用のＭｅＳＨとして割り振られているが、パスウェイＰＷ２では「大腸がん」が重要視されているため、「糖尿病」は軽視されている。本例では、関連度α、βによる比較評価により、パスウェイＰＷ２では軽視されていた「糖尿病」という生体内現象を、パスウェイＰＷ２では重要視されていた「大腸がん」よりも新規性の高い生体内現象に決定することができる。
【００９０】
なお、この決定部６０４では、新規性のある生体内現象を決定してから、その新規性のある生体内現象をキーとして新規なパスウェイを決定することとしているが、新規性のある生体内現象を決定せずに、新規なパスウェイを決定することとしてもよい。この場合、抽出部６０５では、パスウェイＰＷ１の中から、パスウェイＰＷ２の分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象が関連する量変動分子間相互作用から構成されるパスウェイを抽出する。そして、決定部６０４では、抽出パスウェイを新規なパスウェイとして決定することとなる。
【００９１】
また、出力部６０８は、決定部６０４によって決定された決定結果を出力する機能を有する。具体的には、表示画面への表示、プリンタによる印刷出力、外部、たとえば、決定結果の要求元となるコンピュータへの送信などがある。送信の場合、送信先のコンピュータのＯＳ，ブラウザ，またはアプリケーションで表示可能な形式で送信する。ここで、表示形式の一例を示す。
【００９２】
図９は、決定結果の一表示例を示す説明図である。図９では、表示画面９００中、テーブルビュー領域９０１に、図８に示した統合テーブル８００が表示されている。薬剤Ｘの投与により生じる新規性のある生体内現象のセル８０１，８０２は強調表示（図９では網掛け）される。これにより、ユーザはどの生体内現象が薬剤Ｘの投与により生じる新規性のある生体内現象であるかを視覚的に認識することができる。
【００９３】
また、抽出部６０５は、決定部６０４によって決定された新規性のある生体内現象に関連する分子間相互作用から構成されるパスウェイを、第１のパスウェイの中から抽出する機能を有する。具体的には、図９を例に挙げると、新規性のある生体内現象として「糖尿病」と「リウマチ」が決定されているが、「糖尿病」の場合、図１に示したパスウェイＰＷ１を参照すると、量変動分子Ｄ，Ｅ間における量変動分子間相互作用にＭｅＳＨタームとして割り付けられており、量変動分子Ｄ，Ｆ間における量変動分子間相互作用にもＭｅＳＨタームとして割り付けられている。したがって、「糖尿病」の場合には、パスウェイＰＷ１がそのまま抽出されることとなる。
【００９４】
この場合、決定部６０４では、抽出パスウェイを分析対象分子の投与（または欠損）により生じる新規なパスウェイに決定する。したがって、この例では、パスウェイＰＷ１を、薬剤Ｘの投与により生じる新規なパスウェイに決定する。
【００９５】
そして、出力部６０８では、新規なパスウェイに決定されたパスウェイＰＷ１が出力される。たとえば、表示画面９００のネットワークビュー領域９０２に、パスウェイＰＷ１が表示される。
【００９６】
図１０は、新規なパスウェイＰＷ１の表示例を示す説明図である。この場合、ネットワークビュー領域９０２に表示されたパスウェイＰＷ１に関連する生体内現象「糖尿病」のセル８０１については、統合テーブル８００において同じく強調表示されている「リウマチ」のセル８０２とは区別して強調表示される。
【００９７】
一方、「リウマチ」の場合、図１に示したパスウェイＰＷ１を参照すると、量変動分子Ｄ，Ｅ間における量変動分子間相互作用にＭｅＳＨタームとして割り付けられているだけなので、パスウェイＰＷ１の中から、「リウマチ」に関連する量変動分子Ｄ，Ｅ間の量変動分子間相互作用から構成されるパスウェイを抽出する。
【００９８】
したがって、「リウマチ」の場合には、パスウェイＰＷ１から抽出されたパスウェイが決定部６０４により、新規なパスウェイに決定される。出力部６０８では、新規な機能に決定されたパスウェイ（抽出パスウェイＰＷ１の一部）が出力される。たとえば、表示画面９００のネットワークビュー領域９０２に、そのパスウェイが表示される。
【００９９】
図１１は、新規なパスウェイＰＷ３の表示例を示す説明図である。この場合、ネットワークビュー領域９０２に表示されたパスウェイＰＷ３に関連する生体内現象「リウマチ」のセル８０２については、統合テーブル８００において同じく強調表示されている「糖尿病」のセル８０１とは区別して強調表示される。
【０１００】
また、判断部６０６は、各量変動分子の量変動を特定する情報に基づいて、量変動分子群が既知の量変動パターンと同一または類似の量変動パターンであるか否かを判断する機能を有する。実験結果データ７００には、各量変動分子の量変動を特定する情報、たとえば、投与前後の分子量が含まれているため、図５に示した量変動パターンＤＢ５００を参照することで、既知のパターンと同一または類似であるか否かを判断することができる。
【０１０１】
たとえば、図７に示した実験結果データ７００において、量変動分子ＤについてはＱｄ＞ＱＤ（減少）、量変動分子ＥについてはＱｅ＜ＱＥ（増加）、量変動分子ＦについてはＱｆ＞ＱＦ（減少）である場合、この分子の組み合わせ（Ｄ，Ｅ，Ｆ）とその量変動パターン（減少，増加，減少）とが同一または類似であるか否かを判断する。
【０１０２】
なお、同一または類似の判断基準としては、たとえば、実験結果データ７００と量変動パターンが完全一致する場合には、同一と判断する。たとえば、図５において、パターンＰ２は上記量変動パターンと完全一致するため、同一と判断される。
【０１０３】
一方、完全不一致または同一組み合わせの分子群が存在しない場合は、非類似と判断される。たとえば、図５において、パターンＰ３は完全不一致であるので、非類似と判断される。また、実験結果データ７００と量変動パターンが一部一致の場合、一部一致の割合により類似であるか否かを判断することとなる。たとえば、本例では、量変動分子が３つあるため、２つが一致していれば類似、１つが一致していれば非類似と判断される。たとえば、図５において、パターンＰ１は量変動分子Ｅのみが一致しているため、非類似と判断される。
【０１０４】
また、絞込み部６０７は、判断部６０６によって判断された判断結果に基づいて、抽出部６０５によって抽出されたパスウェイを絞り込む機能を有する。具体的には、抽出部６０５によって抽出されたパスウェイが複数存在する場合、いずれのパスウェイも新規性はあるが正確性は不明である。したがって、量変動パターンの判断結果により同一または類似と判断されたパスウェイに絞り込むことで、正確性も考慮することができる。
【０１０５】
たとえば、上記の例では、「糖尿病」に関するパスウェイＰＷ１と「リウマチ」に関するパスウェイＰＷ３が抽出されているが、図５に示したように、「糖尿病」に関するパスウェイＰＷ１を構成する量変動分子Ｄ，Ｅ，Ｆの量変動パターンはパターンＰ２と同一であると判断される。一方、「リウマチ」に関するパスウェイＰＷ３を構成する量変動分子Ｄ，Ｅの量変動パターンと同一または類似の量変動パターンが存在しない場合、パスウェイＰＷ３は外される。これにより、パスウェイＰＷ１，ＰＷ３からパスウェイＰＷ１に絞り込まれることとなる。
【０１０６】
この場合、決定部６０４では、絞り込まれたパスウェイＰＷ１を新規なパスウェイに決定する。そして、出力部６０８では、そのパスウェイを出力する。たとえば、図１０に示したようにネットワークビュー領域９０２に表示する。この場合、量変動パターンを特定する情報として分子近傍に矢印を表示している。上向きの矢印は分子量の増加、下向きの矢印は分子量の減少を示している。
【０１０７】
（分析支援処理手順）
つぎに、上述した分析支援装置による分析支援処理手順について説明する。図１２は、分析支援装置による分析支援処理手順を示すフローチャートである。図１２において、まず、受付部６０１により、実験結果データ７００の受付処理を実行する（ステップＳ１２０１）。つぎに、第１の取得部６０２により第１のパスウェイ（パスウェイＰＷ１）および第１の関連度（関連度テーブルＴ１）の取得処理を実行する（ステップＳ１２０２）。
【０１０８】
そして、第２の取得部６０３により第２のパスウェイ（パスウェイＰＷ２）および第２の関連度（関連度テーブルＴ２）の取得処理を実行する（ステップＳ１２０３）。この２つの取得処理は、いずれが先に実行されてもよく、また、並列に実行されてもよい。
【０１０９】
このあと、決定部６０４により、新規性のある生体内現象の決定処理を実行し（ステップＳ１２０４）、出力部６０８により、新規性のある生体内現象の出力処理を実行する（ステップＳ１２０５）。また、抽出部６０５により、パスウェイ抽出処理を実行して（ステップＳ１２０６）、絞込み部６０７により、量変動パターンによるパスウェイ絞込み処理を実行する（ステップＳ１２０７）。この処理は任意である。
【０１１０】
つぎに、また決定部６０４により、新規なパスウェイの決定処理を実行し（ステップＳ１２０８）、出力部６０８により、新規なパスウェイの出力処理を実行し（ステップＳ１２０９）、一連の処理を終了する。これにより、分子のあらたな役割を発見することができる。以下に、上述した実施の形態の一例となる実施例について説明する。
【実施例１】
【０１１１】
実施例１は、分析支援装置２００がスタンドアロン型の場合の例である。図１３および図１４は、実施例１にかかる分析支援処理手順を示すフローチャートである。図１３において、まず、受付部６０１により、実験結果データ７００が入力されるまで待ち受け（ステップＳ１３０１：Ｎｏ）、実験結果データ７００が入力された場合（ステップＳ１３０１：Ｙｅｓ）、第１の取得部６０２により、量変動分子群からなるパスウェイＰＷ１を検索し（ステップＳ１３０２）て、量変動分子群と生体内現象との関連性をあらわす関連度テーブルＴ１を取得する（ステップＳ１３０３）。
【０１１２】
また、第２の取得部６０３により、分析対象分子（薬剤Ｘ）を中心とするパスウェイＰＷ２を検索して（ステップＳ１３０４）、分析対象分子（薬剤Ｘ）と生体内現象との関連性をあらわす関連度テーブルＴ２を取得する（ステップＳ１３０５）。このあと、比率Ｒ（Ｒ＝α／β）を算出して関連度テーブルＴ１，Ｔ２を統合する（ステップＳ１３０６）。
【０１１３】
そして、Ｒ＞１の生体内現象があるか否かを判断する（ステップＳ１３０７）。Ｒ＞１でない場合（ステップＳ１３０７：Ｎｏ）、ステップＳ１３１０に移行する。一方、Ｒ＞１の場合（ステップＳ１３０７：Ｙｅｓ）、決定部６０４により、その生体内現象を分析対象分子に対する新規性のある生体内現象に決定する（ステップＳ１３０８）。
【０１１４】
このあと、統合テーブル８００における新規性のある生体内現象のセル８０１，８０２とパスウェイＰＷ１とを関連付ける（ステップＳ１３０９）。そして、出力部６０８により、図９に示したように、統合テーブル８００を表示する（ステップＳ１３１０）。
【０１１５】
図１４において、受付部６０１により、Ｒ＞１の生体内現象が指定されたか否かを判断する（ステップＳ１４０１）。具体的には、新規性のある生体内現象のセル８０１，８０２がユーザ操作により指定されたか否かを判断する。
【０１１６】
指定されてない場合（ステップＳ１４０１：Ｎｏ）、ステップＳ１４１０に移行する。一方、指定された場合（ステップＳ１４０１：Ｙｅｓ）、抽出部６０５により、指定生体内現象が関連するパスウェイをパスウェイＰＷ１から抽出する（ステップＳ１４０２）。そして、抽出パスウェイの中から、パスウェイＰＷ２内の分子間相互作用と同一の分子間相互作用を削除する（ステップＳ１４０３）。これにより、パスウェイＰＷ２に含まれる分子間相互作用と抽出パスウェイとの重複を排除することができる。
【０１１７】
このあと、パスウェイが残っているか否かを判断する（ステップＳ１４０４）。すなわち、ステップＳ１４０３による削除処理により残余のパスウェイがあるか否かを判断する（ステップＳ１４０４）。パスウェイが残っていない場合（ステップＳ１４０４：Ｎｏ）、ステップＳ１４１０に移行する。
【０１１８】
一方、パスウェイが残っている場合（ステップＳ１４０４：Ｙｅｓ）、量変動パターンの判定モードであるか否かを判断する（ステップＳ１４０５）。量変動パターンの判定モードに設定されていない場合（ステップＳ１４０５：Ｎｏ）、ステップＳ１４０８に移行する。
【０１１９】
一方、量変動パターンの判定モードに設定されている場合（ステップＳ１４０５：Ｙｅｓ）、判断部６０６により、量変動パターンが同一または類似のパスウェイがあるか否かを判断する（ステップＳ１４０６）。同一または類似のパスウェイがない場合（ステップＳ１４０６：Ｎｏ）、ステップＳ１４１０に移行する。
【０１２０】
一方、同一または類似のパスウェイがある場合（ステップＳ１４０６：Ｙｅｓ）、絞込み部６０７により、抽出パスウェイをその同一または類似のパスウェイに絞り込む（ステップＳ１４０７）。このあと、決定部６０４により、得られたパスウェイを分析対象分子に対する新規なパスウェイに決定する（ステップＳ１４０８）。
【０１２１】
そして、出力部６０８により、図１０または図１１に示したように、新規なパスウェイを表示する（ステップＳ１４０９）。このあと、終了しない場合（ステップＳ１４１０：Ｎｏ）、ステップＳ１４０１に戻り、終了する場合（ステップＳ１４１０：Ｙｅｓ）、一連の処理を終了する。
【０１２２】
この実施例１によれば、ユーザは「分子Ｅ，Ｄと薬剤Ｘとの関係を確認する実験系」を構築し、「その結果が与える糖尿病やリウマチへの影響」といった、薬剤Ｘの役割に関する新たな役割に関して、仮説を立案することができる。
【実施例２】
【０１２３】
つぎに、実施例２について説明する。実施例２は、サーバー＆クライアント型の分析支援システムである。実施例２では、サーバーが分析支援装置２００に該当する。クライアントは、サーバーに対して必要なデータを送信したり、サーバーからのデータを受信して表示画面に表示する。
【０１２４】
図１５は、実施例２にかかるクライアントの処理手順を示すフローチャートである。図１５において、クライアントからサーバーに実験結果データ７００を送信する（ステップＳ１５０１）。そして、サーバーから送信されてきた統合テーブル８００が受信されたか否かを判断する（ステップＳ１５０２）。受信されていない場合（ステップＳ１５０２：Ｎｏ）、ステップＳ１５０８に移行する。
【０１２５】
一方、受信された場合（ステップＳ１５０２：Ｙｅｓ）、図９に示したように、統合テーブル８００を表示する（ステップＳ１５０３）。このあと、比率Ｒ＞１の生体内現象のセル８０１，８０２が指定されたか否かを判断する（ステップＳ１５０４）。
【０１２６】
指定されていない場合（ステップＳ１５０４：Ｎｏ）、ステップＳ１５０８に移行する。一方、指定された場合（ステップＳ１５０４：Ｙｅｓ）、指定生体内現象の指定情報を送信する（ステップＳ１５０５）。このあと、サーバーから決定結果が受信されたか否かを判断する（ステップＳ１５０６）。
【０１２７】
受信されていない場合（ステップＳ１５０６：Ｎｏ）、ステップＳ１５０８に移行する。一方、受信された場合（ステップＳ１５０６：Ｙｅｓ）、決定結果を表示する（ステップＳ１５０７）。このあと終了するか否かを判断し（ステップＳ１５０８）、終了しない場合（ステップＳ１５０８：Ｎｏ）、ステップＳ１５０２に移行する。一方、終了する場合（ステップＳ１５０８：Ｙｅｓ）、クライアントの一連の処理を終了する。
【０１２８】
図１６および図１７は、実施例２にかかる分析支援処理手順を示すフローチャートである。図１６において、まず、受付部６０１により、実験結果データ７００が入力されるまで待ち受け（ステップＳ１６０１：Ｎｏ）、実験結果データ７００が入力された場合（ステップＳ１６０１：Ｙｅｓ）、第１の取得部６０２により、量変動分子群からなるパスウェイＰＷ１を検索し（ステップＳ１６０２）て、量変動分子群と生体内現象との関連性をあらわす関連度テーブルＴ１を取得する（ステップＳ１６０３）。
【０１２９】
また、第２の取得部６０３により、分析対象分子（薬剤Ｘ）を中心とするパスウェイＰＷ２を検索して（ステップＳ１６０４）、分析対象分子（薬剤Ｘ）と生体内現象との関連性をあらわす関連度テーブルＴ２を取得する（ステップＳ１６０５）。このあと、比率Ｒ（Ｒ＝α／β）を算出して関連度テーブルＴ１，Ｔ２を統合する（ステップＳ１６０６）。
【０１３０】
そして、Ｒ＞１の生体内現象があるか否かを判断する（ステップＳ１６０７）。Ｒ＞１でない場合（ステップＳ１６０７：Ｎｏ）、ステップＳ１６１０に移行する。一方、Ｒ＞１の場合（ステップＳ１６０７：Ｙｅｓ）、決定部６０４により、その生体内現象を分析対象分子に対する新規性のある生体内現象に決定する（ステップＳ１６０８）。
【０１３１】
このあと、統合テーブル８００における新規性のある生体内現象のセル８０１，８０２とパスウェイＰＷ１とを関連付ける（ステップＳ１６０９）。そして、出力部６０８により、その統合テーブル８００をクライアントに送信する（ステップＳ１６１０）。これにより、クライアントが統合テーブル８００を受信することで、図９に示した表示画面９００がクライアントに表示されることとなる。
【０１３２】
図１７において、受付部６０１により、Ｒ＞１の生体内現象の指定情報が受信されたか否かを判断する（ステップＳ１７０１）。具体的には、新規性のある生体内現象のセル８０１，８０２がユーザ操作により指定された指定情報がクライアントから受信されたか否かを判断する。
【０１３３】
受信されてない場合（ステップＳ１７０１：Ｎｏ）、ステップＳ１７１０に移行する。一方、受信された場合（ステップＳ１７０１：Ｙｅｓ）、抽出部６０５により、指定生体内現象が関連するパスウェイをパスウェイＰＷ１から抽出する（ステップＳ１７０２）。そして、抽出パスウェイの中から、パスウェイＰＷ２内の分子間相互作用と同一の分子間相互作用を削除する（ステップＳ１７０３）。これにより、パスウェイＰＷ２に含まれる分子間相互作用と抽出パスウェイとの重複を排除することができる。
【０１３４】
このあと、パスウェイが残っているか否かを判断する（ステップＳ１７０４）。すなわち、ステップＳ１７０３による削除処理により残余のパスウェイがあるか否かを判断する（ステップＳ１７０４）。パスウェイが残っていない場合（ステップＳ１７０４：Ｎｏ）、ステップＳ１７１０に移行する。
【０１３５】
一方、パスウェイが残っている場合（ステップＳ１７０４：Ｙｅｓ）、量変動パターンの判定モードであるか否かを判断する（ステップＳ１７０５）。量変動パターンの判定モードに設定されていない場合（ステップＳ１７０５：Ｎｏ）、ステップＳ１７０８に移行する。
【０１３６】
一方、量変動パターンの判定モードに設定されている場合（ステップＳ１７０５：Ｙｅｓ）、判断部６０６により、量変動パターンが同一または類似のパスウェイがあるか否かを判断する（ステップＳ１７０６）。同一または類似のパスウェイがない場合（ステップＳ１７０６：Ｎｏ）、ステップＳ１７１０に移行する。
【０１３７】
一方、同一または類似のパスウェイがある場合（ステップＳ１７０６：Ｙｅｓ）、絞込み部６０７により、抽出パスウェイをその同一または類似のパスウェイに絞り込む（ステップＳ１７０７）。このあと、決定部６０４により、得られたパスウェイを分析対象分子に対する新規なパスウェイに決定する（ステップＳ１７０８）。
【０１３８】
そして、出力部６０８により、新規なパスウェイをクライアントに送信する（ステップＳ１７０９）。これにより、クライアントはこの決定結果を受信することで、図１０または図１１に示したように、新規なパスウェイが表示される。このあと、終了しない場合（ステップＳ１７１０：Ｎｏ）、ステップＳ１７０１に戻り、終了する場合（ステップＳ１７１０：Ｙｅｓ）、サーバーによる一連の処理を終了する。
【０１３９】
この実施例２においても実施例１と同様、ユーザは「分子Ｅ，Ｄと薬剤Ｘとの関係を確認する実験系」を構築し、「その結果が与える糖尿病やリウマチへの影響」といった、薬剤Ｘの役割に関する新たな役割に関して、仮説を立案することができる。
【実施例３】
【０１４０】
つぎに、実施例３について説明する。実施例３は、実施例２と同様、サーバー＆クライアント型の分析支援システムである。すなわち、サーバーが分析支援装置２００に該当する。クライアントは、サーバーに対して必要なデータを送信したり、サーバーからのデータを受信して表示画面に表示する。実施例３では、あらかじめサーバーがクライアントから実験結果データ７００を収集しておく。そして、あるクライアントから分析対象分子Ｘの分析依頼を受けることで、サーバーは分析支援処理を実行する。
【０１４１】
図１８は、実施例３にかかるクライアントの処理手順を示すフローチャートである。まず、分析対象分子を指定して分析依頼とともにサーバーに送信する（ステップＳ１８０１）。そして、サーバーからパスウェイＰＷ２および関連度テーブルＴ２が受信されたか否かを判断する（ステップＳ１８０２）。受信されていない場合（ステップＳ１８０２：Ｎｏ）、ステップＳ１８０８に移行する。
【０１４２】
一方、受信された場合（ステップＳ１８０２：Ｙｅｓ）、受信されたパスウェイＰＷ２および関連度テーブルＴ２を表示する（ステップＳ１８０３）。このあと、関連度テーブルＴ２内の任意の生体内現象のセルが指定されたか否かを判断する（ステップＳ１８０４）。
【０１４３】
指定されていない場合（ステップＳ１８０４：Ｎｏ）、ステップＳ１８０８に移行する。一方、指定された場合（ステップＳ１８０４：Ｙｅｓ）、指定生体内現象の指定情報を送信する（ステップＳ１８０５）。このあと、サーバーから決定結果が受信されたか否かを判断する（ステップＳ１８０６）。
【０１４４】
受信されていない場合（ステップＳ１８０６：Ｎｏ）、ステップＳ１８０８に移行する。一方、受信された場合（ステップＳ１８０６：Ｙｅｓ）、決定結果を表示する（ステップＳ１８０７）。このあと終了するか否かを判断し（ステップＳ１８０８）、終了しない場合（ステップＳ１８０８：Ｎｏ）、ステップＳ１８０２に移行する。一方、終了する場合（ステップＳ１８０８：Ｙｅｓ）、クライアントの一連の処理を終了する。
【０１４５】
つぎに、サーバーによる定期処理手順について説明する。図１９は、サーバーによる定期処理手順を示すフローチャートである。図１９において、まず、受付部６０１により、実験結果データ７００が入力されるまで待ち受け（ステップＳ１９０１：Ｎｏ）、実験結果データ７００が入力された場合（ステップＳ１９０１：Ｙｅｓ）、第１の取得部６０２により、量変動分子群からなるパスウェイＰＷ１を検索して（ステップＳ１９０２）、量変動分子群と生体内現象との関連性をあらわす関連度テーブルＴ１を取得する（ステップＳ１９０３）。そして、得られたパスウェイＰＷ１および関連度テーブルＴ１をその実験結果データ７００とともに格納し（ステップＳ１９０４）、ステップＳ１９０１に戻る。
【０１４６】
これにより、サーバーは常時実験結果データ７００を収集して、パスウェイＰＷ１および関連度テーブルＴ１を保持しておくことができるため、薬剤Ｘの投与効果や遺伝子Ｘの欠損効果など様々な効果に関する情報を蓄積することができ、分析対象分子の新たな役割の探索率の向上を図ることができる。
【０１４７】
図２０は、サーバーによる分析支援処理手順（前半）を示すフローチャートである。図２０において、まず、受付部６０１により、分析対象分子の特定情報が受信されるまで待ち受け（ステップＳ２００１：Ｎｏ）、分析対象分子の特定情報が受信された場合（ステップＳ２００１：Ｙｅｓ）、第２の取得部６０３により、分析対象分子（薬剤Ｘ）を中心とするパスウェイＰＷ２を検索して（ステップＳ２００２）、分析対象分子（薬剤Ｘ）と生体内現象との関連性をあらわす関連度テーブルＴ２を取得する（ステップＳ２００３）。
【０１４８】
分析対象分子の特定情報を送信してきたクライアントに対して、パスウェイＰＷ２および関連度テーブルＴ２を送信する（ステップＳ２００４）。このあと、そのクライアントから送信されてきた生体内現象の指定情報が受信されたか否かを判断する（ステップＳ２００５）。
【０１４９】
受信されなかった場合（ステップＳ２００５：Ｎｏ）、図２１に示すステップＳ２１０９に移行する。一方、受信された場合（ステップＳ２００５：Ｙｅｓ）、ステップＳ１９０４で格納された実験結果データ７００の中に、ステップＳ２００１で受信された特定情報と分析対象分子が同一の実験結果データ７００があるか否かを判断する（ステップＳ２００６）。
【０１５０】
ない場合（ステップＳ２００６：Ｎｏ）、図２１に示すステップＳ２１０９に移行する。一方、ある場合（ステップＳ２００６：Ｙｅｓ）、ステップＳ１９０４でその実験結果データ７００とともに格納されたパスウェイＰＷ１および関連度テーブルＴ１を抽出する（ステップＳ２００７）。このあと、比率Ｒ（Ｒ＝α／β）を算出して関連度テーブルＴ１，Ｔ２を統合して（ステップＳ２００８）、ステップＳ２１０１に移行する。
【０１５１】
図２１は、サーバーによる分析支援処理手順（後半）を示すフローチャートである。図２１において、ステップＳ２００５で指定情報として受信された指定生体内現象は比率Ｒ＞１であるか否かを判断する（ステップＳ２１０１）。Ｒ＞１でない場合（ステップＳ２１０１：Ｎｏ）、新規な役割はないため、ステップＳ２１０９に移行して、指定生体内現象に新規性はない旨の結果を送信することとなる。一方、Ｒ＞１である場合（ステップＳ２１０１：Ｙｅｓ）、抽出部６０５により、指定生体内現象が関連するパスウェイをパスウェイＰＷ１から抽出する（ステップＳ２１０２）。そして、抽出パスウェイの中から、パスウェイＰＷ２内の分子間相互作用と同一の分子間相互作用を削除する（ステップＳ２１０３）。これにより、パスウェイＰＷ２に含まれる分子間相互作用と抽出パスウェイとの重複を排除することができる。
【０１５２】
このあと、パスウェイが残っているか否かを判断する（ステップＳ２１０４）。すなわち、ステップＳ２１０３による削除処理により残余のパスウェイがあるか否かを判断する（ステップＳ２１０４）。パスウェイが残っていない場合（ステップＳ２１０４：Ｎｏ）、ステップＳ２１０９に移行して、指定生体内現象に新規性はない旨の結果を送信することとなる。
【０１５３】
一方、パスウェイが残っている場合（ステップＳ２１０４：Ｙｅｓ）、量変動パターンの判定モードであるか否かを判断する（ステップＳ２１０５）。量変動パターンの判定モードに設定されていない場合（ステップＳ２１０５：Ｎｏ）、ステップＳ２１０７に移行する。
【０１５４】
一方、量変動パターンの判定モードに設定されている場合（ステップＳ２１０５：Ｙｅｓ）、判断部６０６により、量変動パターンが同一または類似のパスウェイがあるか否かを判断する（ステップＳ２１０６）。同一または類似のパスウェイがない場合（ステップＳ２１０６：Ｎｏ）、ステップＳ２１０９に移行して、指定生体内現象が生じることが不確かである旨の結果を送信することとなる。
【０１５５】
一方、同一または類似のパスウェイがある場合（ステップＳ２１０６：Ｙｅｓ）、絞込み部６０７により、抽出パスウェイをその同一または類似のパスウェイに絞り込む（ステップＳ２１０７）。このあと、決定部６０４により、得られたパスウェイを分析対象分子に対する新規なパスウェイに決定する（ステップＳ２１０８）。
【０１５６】
そして、出力部６０８により、統合テーブル８００と新規なパスウェイをクライアントに送信する（ステップＳ２１０９）。これにより、クライアントはこの決定結果を受信することで、図１０または図１１に示したように、統合テーブル８００と新規なパスウェイが表示される。すなわち、ユーザがステップＳ１８０４で任意の生体内現象として「糖尿病」を指定した場合には、図１０に示した画面が表示され、「リウマチ」を指定した場合には、図１１に示した画面が表示される。このあと、終了しない場合（ステップＳ２１１０：Ｎｏ）、ステップＳ２１０１に戻り、終了する場合（ステップＳ２１１０：Ｙｅｓ）、サーバーによる一連の処理を終了する。
【０１５７】
この実施例３によれば、ユーザが関連度テーブルＴ２により提示された生体内現象のうちいずれの生体内現象が新規性が高い生体内現象であるかがわからなくても、「分子Ｅ，Ｄと薬剤Ｘとの関係を確認する実験系」を構築し、「その結果が与える糖尿病やリウマチへの影響」といった、薬剤Ｘの役割に関する新たな役割に関して、仮説を立案することができる。
【０１５８】
このように、上述した実施の形態（実施例１〜３含む）では、分析対象分子Ｘに関する既知情報１０２を整理し、また、実験により分析対象分子Ｘの影響を受けた他の分子Ｄ，Ｅ，Ｆがもたらす実験結果分析情報１０１を整理する。これら整理された実験結果分析情報１０１，既知情報１０２を図９〜図１１に示したように比較することで、分析対象分子Ｘの新たな役割を見出せるという効果を奏する。
【０１５９】
また、既知情報１０２と実験結果から得られる実験結果分析情報１０１との比較は、「実験を行うことで初めて、分析対象分子Ｘと生体内現象との関係が見えてくる」ことを意味する。つまり分析対象分子Ｘに関して既知情報１０２のみを解析するだけでなく、実験を行うことの意義が増すことになる。よって、このような比較を行うことによって、実験結果（実験結果分析情報１０１）の資産価値を高めることができる。
【０１６０】
また、パスウェイから分析対象分子Ｘに関する新規の役割を見出すためには、従来では、パスウェイを構成する分子や分子間相互作用について記述した多くの論文を読まなければならない。その点で、本実施の形態は、図９に示したように、「薬剤Ｘに関して新規性の高い疾患は、糖尿病とリウマチである」と提示することで、読むべき論文の範囲を「糖尿病」、「リウマチ」といった分野に限定することができる。
【０１６１】
さらに、図１０および図１１に示したように、それらの生体内現象（疾患）と関連する量変動分子間相互作用を提示することで、読むべき論文の範囲が、生体内現象（疾患）という範囲からより狭い分子という範囲に落とし込むことができる。したがって、本実施の形態では、パスウェイ解析時に読むべき論文数の低減化を図ることにより、研究者（ユーザ）の負担軽減および新薬の開発期間の短縮化に貢献することができる。
【０１６２】
また、パスウェイから分析対象分子Ｘに関する新規の役割を見出すために読むべき多くの論文があるが、通常は、その際にどの論文を読むかという判断は、研究者に委ねられる。本実施の形態では、図９に示したように、分析対象分子Ｘに関する既知情報１０２と、実験結果（実験結果分析情報１０１）とを対比させることで、数値的な根拠に基づいて、読むべき論文の範囲を限定することが可能となる。これにより、研究者の主観や偏った経験などを排したかたちで、分子の新規性に関する解析が可能となる。
【０１６３】
以上のことから、本実施の形態では、分析対象分子Ｘの新たな役割を探索することが可能となる。既に市場に出ている自社の医薬品に、あらたな適用症や剤形を開発して加えることを適用拡大と呼ぶ。これは、ジェネリック対策としても非常に有効であり、特に適用症の拡大は用途の特許期間が延長されるため、特許ライセンス戦略としては不可欠である。たとえば、当初風邪薬であった薬剤に関して、抗頭痛効果というあらたな役割を発見することにより、特許期間を延長して、利益維持を図ることができる。このように、分析対象分子Ｘが薬剤であった場合、その薬剤の適用症を拡大することで、特許期間を延長し、ライセンスを有する製薬企業や学術団体の利益の維持・拡大が可能となる。
【０１６４】
また、分析対象分子Ｘが遺伝子であった場合には、その遺伝子を欠損させるなどして、影響を受けた分子群からパスウェイを構築し、欠損遺伝子の新たな役割を探索することで、その遺伝子では従来報告されていなかったような疾患との関連が見えてくる。これは医学・臨床研究上、非常に有益である。また、実験データ（実験結果分析情報１０１）の資産価値を高めることは、民間企業や公的な学術団体を問わず有益である。
【０１６５】
なお、本実施の形態で説明した分析支援方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することが可能な媒体であってもよい。
【０１６６】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１６７】
（付記１）コンピュータを、
実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける受付手段、
前記受付手段によって受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイを取得する第１の取得手段、
分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイを取得する第２の取得手段、
前記第１の取得手段によって取得された第１のパスウェイの前記量変動分子間相互作用に関連する生体内現象のうち、前記第２の取得手段によって取得された第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象を、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規性のある生体内現象に決定する決定手段、
前記決定手段によって決定された決定結果を出力する出力手段、
として機能させることを特徴とする分析支援プログラム。
【０１６８】
（付記２）前記第１の取得手段は、
前記第１のパスウェイを構成する前記量変動分子間相互作用に関連する生体内現象の関連性の強さをあらわす第１の関連度を取得し、
前記第２の取得手段は、
前記第２のパスウェイを構成する前記分子間相互作用に関連する生体内現象の関連性の強さをあらわす第２の関連度を取得し、
前記決定手段は、
前記第１の関連度と前記第２の関連度とを同一の生体内現象で比較することにより、当該生体内現象を前記新規性のある生体内現象に決定することを特徴とする付記１に記載の分析支援プログラム。
【０１６９】
（付記３）前記決定手段は、
前記第２の関連度よりも前記第１の関連度が大きい生体内現象を、前記新規性のある生体内現象に決定することを特徴とする付記２に記載の分析支援プログラム。
【０１７０】
（付記４）前記コンピュータを、
前記決定手段によって決定された新規性のある生体内現象に関連する分子間相互作用から構成されるパスウェイを、前記第１のパスウェイの中から抽出する抽出手段として機能させ、
前記決定手段は、
前記抽出手段によって抽出されたパスウェイを、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規なパスウェイに決定することを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の分析支援プログラム。
【０１７１】
（付記５）コンピュータを、
実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける受付手段、
前記受付手段によって受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイを取得する第１の取得手段、
分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイを取得する第２の取得手段、
前記第１の取得手段によって取得された第１のパスウェイの中から、前記第２の取得手段によって取得された第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象が関連する量変動分子間相互作用から構成されるパスウェイを抽出する抽出手段、
前記抽出手段によって抽出されたパスウェイを、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規なパスウェイに決定する決定手段、
前記決定手段によって決定された決定結果を出力する出力手段、
として機能させることを特徴とする分析支援プログラム。
【０１７２】
（付記６）前記実験結果データには、さらに、前記各量変動分子の量変動を特定する情報が含まれており、
前記コンピュータを、
前記各量変動分子の量変動を特定する情報に基づいて、前記量変動分子群が既知の量変動パターンと同一または類似の量変動パターンであるか否かを判断する判断手段、
前記判断手段によって判断された判断結果に基づいて、前記抽出手段によって抽出されたパスウェイを絞り込む絞込み手段として機能させ、
前記決定手段は、
前記絞込み手段によって絞り込まれたパスウェイを、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規なパスウェイに決定することを特徴とする付記４または５に記載の分析支援プログラム。
【０１７３】
（付記７）前記出力手段は、
前記決定結果を表示画面に表示することを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の分析支援プログラム。
【０１７４】
（付記８）前記出力手段は、
前記決定結果の要求元に当該決定結果を送信することを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の分析支援プログラム。
【０１７５】
（付記９）前記受付手段は、
前記新規性のある生体内現象の指定を受け付け、
前記出力手段は、
前記受付手段によって前記新規性のある生体内現象の指定が受け付けられた場合、前記新規なパスウェイを前記表示画面に表示することを特徴とする付記４〜６のいずれか一つに記載の分析支援プログラム。
【０１７６】
（付記１０）前記受付手段は、
前記新規性のある生体内現象の指定を前記決定結果の要求元から受け付け、
前記出力手段は、
前記受付手段によって前記要求元から前記新規性のある生体内現象の指定が受け付けられた場合、前記新規なパスウェイを前記要求元に送信することを特徴とする付記４〜６のいずれか一つに記載の分析支援プログラム。
【０１７７】
（付記１１）実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイを取得する第１の取得手段と、
分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイを取得する第２の取得手段と、
前記第１の取得手段によって取得された第１のパスウェイの前記量変動分子間相互作用に関連する生体内現象のうち、前記第２の取得手段によって取得された第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象を、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規性のある生体内現象に決定する決定手段と、
前記決定手段によって決定された決定結果を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする分析支援装置。
【０１７８】
（付記１２）実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイを取得する第１の取得手段と、
分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイを取得する第２の取得手段と、
前記第１の取得手段によって取得された第１のパスウェイの中から、前記第２の取得手段によって取得された第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象が関連する量変動分子間相互作用から構成されるパスウェイを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出されたパスウェイを、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規なパスウェイに決定する決定手段と、
前記決定手段によって決定された決定結果を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする分析支援装置。
【０１７９】
（付記１３）実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける受付工程と、
前記受付工程によって受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイと、分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイとを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された第１のパスウェイの前記量変動分子間相互作用に関連する生体内現象のうち、前記取得工程によって取得された第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象を、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規性のある生体内現象に決定する決定工程と、
前記決定工程によって決定された決定結果を出力する出力工程と、
を含んだことを特徴とする分析支援方法。
【０１８０】
（付記１４）実験対象に対して投与された分子または欠損させた分子（以下、「分析対象分子」という）と当該分析対象分子の投与または欠損により量変動した前記実験対象内の量変動分子群とを特定する実験結果データを受け付ける受付工程と、
前記受付工程によって受け付けられた実験結果データにより特定される量変動分子群の量変動分子間相互作用から構成される第１のパスウェイと、分子間相互作用ごとに分子間相互作用のタイプが記憶されたデータベースから、前記分析対象分子の分子間相互作用から構成される第２のパスウェイとを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された第１のパスウェイの中から、前記取得工程によって取得された第２のパスウェイの分子間相互作用に関連する生体内現象以外の生体内現象が関連する量変動分子間相互作用から構成されるパスウェイを抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出されたパスウェイを、前記分析対象分子の投与または欠損により生じる新規なパスウェイに決定する決定工程と、
前記決定工程によって決定された決定結果を出力する出力工程と、
を含んだことを特徴とする分析支援方法。
【産業上の利用可能性】
【０１８１】
以上のように、分析支援プログラム、分析支援装置、および分析支援方法は、タンパク質、化合物、遺伝子、薬剤などの分子との分子間相互作用からなるパスウェイの分析に有用である。
【符号の説明】
【０１８２】
１０１  実験結果分析情報
１０２  既知情報
１０３  実験結果
１１０  実験対象
２００  分析支援装置
６０１  受付部
６０２  第１の取得部
６０３  第２の取得部
６０４  決定部
６０５  抽出部
６０６  判断部
６０７  絞込み部
６０８  出力部
７００  実験結果データ
８００  統合テーブル
ＰＷ１，ＰＷ２，ＰＷ３  パスウェイ
Ｔ１，Ｔ２  関連度テーブル
Ｘ  分析対象分子（薬剤または遺伝子）
【国際調査報告】
2009044459.tif 000024
2009044459.tif 000025
2009044459.tif 000026
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