(57)【要約】【課題】  化合物の薬理活性や毒性ついて未知の細胞情報に対して、薬理活性又は毒性の有る化合物又は、薬理活性又は毒性の低い化合物を推定することができる化合物推定装置、化合物推定方法及びそのプログラムを提供する。【解決手段】  距離算出処理部１５は、関連情報データベース１２ｃに格納している各細胞の発現情報と、未知細胞の発現情報との類似度を示す値である距離を算出する。化合物推定処理部１６は、距離算出処理部１５が算出した未知細胞と各細胞の距離と、関連情報データベース１２ｃから参照する各細胞に対する化合物情報とを基に、未知細胞に対して薬理活性又は毒性を有する化合物又は、未知細胞に対して薬理活性又は毒性の低い化合物を推定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
細胞を特定する細胞特定情報に関連付けて、前記細胞特定情報で特定される細胞における遺伝子の発現に関する情報を含む第１の発現情報と、前記細胞特定情報で特定される細胞に対する複数種類の化合物の薬理活性又は毒性に関する情報を含む化合物情報とを格納する関連情報格納手段と、
前記化合物情報が未知である未知細胞における遺伝子の発現に関する情報を含む第２の発現情報を得た場合に、前記関連情報格納手段に格納している各細胞の前記第１の発現情報と、前記未知細胞の前記第２の発現情報との類似度を示す値である距離を算出する距離算出手段と、
前記距離算出手段が算出した前記未知細胞と各細胞の前記距離と、前記関連情報格納手段から参照する各細胞に対する前記化合物情報とを基に、前記未知細胞に対して前記薬理活性又は毒性を有する化合物又は、前記未知細胞に対して前記薬理活性又は毒性の低い化合物を推定する化合物推定手段と
を具備することを特徴とする化合物推定装置。
【請求項２】
前記化合物情報は、前記細胞特定情報で特定される細胞に対する複数種類の化合物の薬理活性又は毒性を数値化した薬理活性値又は毒性値を含む情報であり、
前記化合物推定手段は、前記距離算出手段が算出した前記未知細胞と各細胞の前記距離と、前記関連情報格納手段から参照する各細胞に対する前記化合物情報とを基に、前記未知細胞に対して前記化合物の前記薬理活性値又は毒性値を推定することにより、前記未知細胞に対して前記薬理活性又は毒性を有する化合物又は、前記未知細胞に対して前記薬理活性又は毒性の低い化合物を推定すること
を特徴とする請求項１に記載の化合物推定装置。
【請求項３】
前記第１の発現情報を格納する発現情報データベースと、
前記化合物情報を格納する化合物情報データベースと、
前記発現情報データベースから前記第１の発現情報を参照して、前記化合物情報データベースから前記化合物情報を参照することで、前記関連情報格納手段に対して、前記細胞を特定する細胞特定情報に関連付けて、前記第１の発現情報と、前記化合物情報とを登録する情報登録手段と
を更に具備することを特徴とする請求項１又は２に記載の化合物推定装置。
【請求項４】
前記第１の発現情報及び前記第２の発現情報は、前記各細胞及び前記未知細胞における複数種類の遺伝子の発現量に関する情報を含む情報であり、
前記距離算出手段は、前記関連情報格納手段から参照する前記第１の発現情報と前記第２の発現情報とに含まれる共通の遺伝子の発現量を比較することで前記距離を算出することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の化合物推定装置。
【請求項５】
前記化合物情報データベースは、前記化合物の構造に関する情報である構造情報を更に格納し、
種々の情報を表示する表示手段と、
前記化合物情報データベースより前記構造情報を参照して、前記化合物推定手段が推定した前記未知細胞に対して前記薬理活性又は毒性を有する化合物の構造又は、前記未知細胞に対して前記薬理活性又は毒性の低い化合物の構造を示す推定結果画面を前記表示手段に表示させる推定結果表示手段と
を更に具備することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の化合物推定装置。
【請求項６】
細胞を特定する細胞特定情報に関連付けて、前記細胞特定情報で特定される細胞における遺伝子の発現に関する情報を含む第１の発現情報と、前記細胞特定情報で特定される細胞に対する複数種類の化合物の薬理活性又は毒性に関する情報を含む化合物情報とを格納する関連情報格納手段を備える化合物推定装置を用いた化合物推定方法であって、
前記化合物情報が未知である未知細胞における遺伝子の発現に関する情報を含む第２の発現情報を得る取得ステップと、
前記関連情報格納手段に格納している各細胞の前記第１の発現情報と、前記未知細胞の前記第２の発現情報との類似度を示す値である距離を算出する距離算出ステップと、
前記距離算出ステップで算出した前記未知細胞と各細胞の前記距離と、前記関連情報格納手段から参照する各細胞に対する前記化合物情報とを基に、前記未知細胞に対して前記薬理活性又は毒性を有する化合物を推定する化合物推定ステップと
を有することを特徴とする化合物推定方法。
【請求項７】
細胞を特定する細胞特定情報に関連付けて、前記細胞特定情報で特定される細胞における遺伝子の発現に関する情報を含む第１の発現情報と、前記細胞特定情報で特定される細胞に対する複数種類の化合物の薬理活性又は毒性に関する情報を含む化合物情報とを格納する関連情報格納手段を備える化合物推定装置用のプログラムであって、
前記化合物情報が未知である未知細胞における遺伝子の発現に関する情報を含む第２の発現情報を得る取得ステップと、
前記関連情報格納手段に格納している各細胞の前記第１の発現情報と、前記未知細胞の前記第２の発現情報との類似度を示す値である距離を算出する距離算出ステップと、
前記距離算出ステップで算出した前記未知細胞と各細胞の前記距離と、前記関連情報格納手段から参照する各細胞に対する前記化合物情報とを基に、前記未知細胞に対して前記薬理活性又は毒性を有する化合物を推定する化合物推定ステップと
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定の疾患等に対して薬理活性を有する化合物（特定の疾患等に対する効き目がある化合物）を推定する化合物推定装置、化合物推定方法及びそのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
創薬スクリーニング技術の１つとして、例えば、化合物の３次元構造情報と薬理活性情報とをデータベースに登録しておき、ユーザが薬理活性の項目を指定することで、リード候補の化合物を抽出するという技術が開示されている（例えば、特許文献１を参照。）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−７３６２６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、近年では化合物の構造情報や薬理活性情報や毒性情報などの情報だけでなく、細胞情報（細胞の遺伝子情報）と疾患との関連性に関するデータベースも充実して来ている。これにより、それらの情報を基に、化合物の薬理活性又は毒性ついて未知の細胞情報（遺伝子情報は分かっている）に対して、薬理活性又は毒性の有る化合物や、反対に薬理活性又は毒性の低い化合物を推定する技術についても望まれるようになっている。
【０００５】
本発明は、上述した事情を考慮してなされたもので、化合物の薬理活性や毒性ついて未知の細胞情報に対して、薬理活性又は毒性の有る化合物又は、薬理活性又は毒性の低い化合物を推定することができる化合物推定装置、化合物推定方法及びそのプログラム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】
【０００６】
この発明は、上述した課題を解決すべくなされたもので、本発明による化合物推定装置においては、細胞を特定する細胞特定情報に関連付けて、細胞特定情報で特定される細胞における遺伝子の発現に関する情報を含む第１の発現情報と、細胞特定情報で特定される細胞に対する複数種類の化合物の薬理活性又は毒性に関する情報を含む化合物情報とを格納する関連情報格納手段と、化合物情報が未知である未知細胞における遺伝子の発現に関する情報を含む第２の発現情報を得た場合に、関連情報格納手段に格納している各細胞の第１の発現情報と、未知細胞の第２の発現情報との類似度を示す値である距離を算出する距離算出手段と、距離算出手段が算出した未知細胞と各細胞の距離と、関連情報格納手段から参照する各細胞に対する化合物情報とを基に、未知細胞に対して薬理活性又は毒性を有する化合物又は、未知細胞に対して薬理活性又は毒性の低い化合物を推定する化合物推定手段とを具備することを特徴とする。
【０００７】
これにより、本発明による化合物推定装置は、化合物の薬理活性や毒性ついて未知の細胞情報（発現情報を含む細胞に関する情報）に対して、化合物情報が既知の細胞情報との類似度を求めることにより、未知の細胞情報に対して薬理活性又は毒性の有る化合物又は、薬理活性又は毒性の低い化合物を推定することができる。ここで、薬理活性又は毒性の低い化合物とは、薬理活性値や毒性値が相対的に低い化合物や、薬理活性値や毒性値がある基準値より低い化合物のことを示す。
【０００８】
また、本発明による化合物推定装置の一態様例においては、上記化合物情報は、細胞特定情報で特定される細胞に対する複数種類の化合物の薬理活性又は毒性を数値化した薬理活性値又は毒性値を含む情報であり、化合物推定手段は、距離算出手段が算出した未知細胞と各細胞の距離と、関連情報格納手段から参照する各細胞に対する化合物情報とを基に、未知細胞に対して化合物の薬理活性値又は毒性値を推定することにより、未知細胞に対して薬理活性又は毒性を有する化合物又は、未知細胞に対して薬理活性又は毒性の低い化合物を推定することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明による化合物推定装置の一態様例においては、上記第１の発現情報を格納する発現情報データベースと、上記化合物情報を格納する化合物情報データベースと、発現情報データベースから第１の発現情報を参照して、化合物情報データベースから化合物情報を参照することで、関連情報格納手段に対して、細胞を特定する細胞特定情報に関連付けて、第１の発現情報と、化合物情報とを登録する情報登録手段とを更に具備することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明による化合物推定装置の一態様例においては、上記第１の発現情報及び第２の発現情報は、各細胞及び未知細胞における複数種類の遺伝子の発現量に関する情報を含む情報であり、距離算出手段は、関連情報格納手段から参照する第１の発現情報と第２の発現情報とに含まれる共通の遺伝子の発現量を比較することで距離を算出することを特徴とする。具体的には、第１の発現情報と第２の発現情報とに含まれる共通の遺伝子の発現量の差分を基にユークリッド距離などを求めることで、上記距離を算出する。
【００１１】
また、本発明による化合物推定装置の一態様例においては、上記化合物情報データベースは、化合物の構造に関する情報である構造情報を更に格納し、種々の情報を表示する表示手段と、化合物情報データベースより構造情報を参照して、化合物推定手段が推定した未知細胞に対して薬理活性又は毒性を有する化合物の構造又は、未知細胞に対して薬理活性又は毒性の低い化合物の構造を示す推定結果画面を表示手段に表示させる推定結果表示手段とを更に具備することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明による化合物推定方法においては、細胞を特定する細胞特定情報に関連付けて、細胞特定情報で特定される細胞における遺伝子の発現に関する情報を含む第１の発現情報と、細胞特定情報で特定される細胞に対する複数種類の化合物の薬理活性又は毒性に関する情報を含む化合物情報とを格納する関連情報格納手段を備える化合物推定装置を用いた化合物推定方法であって、化合物情報が未知である未知細胞における遺伝子の発現に関する情報を含む第２の発現情報を得る取得ステップと、関連情報格納手段に格納している各細胞の第１の発現情報と、未知細胞の第２の発現情報との類似度を示す値である距離を算出する距離算出ステップと、距離算出ステップで算出した未知細胞と各細胞の距離と、関連情報格納手段から参照する各細胞に対する化合物情報とを基に、未知細胞に対して薬理活性又は毒性を有する化合物を推定する化合物推定ステップとを有することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明によるプログラムは、細胞を特定する細胞特定情報に関連付けて、細胞特定情報で特定される細胞における遺伝子の発現に関する情報を含む第１の発現情報と、細胞特定情報で特定される細胞に対する複数種類の化合物の薬理活性又は毒性に関する情報を含む化合物情報とを格納する関連情報格納手段を備える化合物推定装置用のプログラムであって、化合物情報が未知である未知細胞における遺伝子の発現に関する情報を含む第２の発現情報を得る取得ステップと、関連情報格納手段に格納している各細胞の第１の発現情報と、未知細胞の第２の発現情報との類似度を示す値である距離を算出する距離算出ステップと、距離算出ステップで算出した未知細胞と各細胞の距離と、関連情報格納手段から参照する各細胞に対する化合物情報とを基に、未知細胞に対して薬理活性又は毒性を有する化合物を推定する化合物推定ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明による化合物推定装置、化合物推定方法及びそのプログラムによれば、化合物の薬理活性又は毒性ついて未知の細胞情報に対して、薬理活性又は毒性の有る化合物や、薬理活性又は毒性の低い化合物を推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態を説明する。
本発明の一実施形態における化合物推定装置は、特定の疾患等に対して薬理活性を有する化合物（特定の疾患等に対する効き目がある化合物）を推定する処理を行う装置であり、以下にその概略構成について説明を行う。図１は、本実施形態における化合物推定装置の概略構成を示す図である。
【００１６】
図１において、１は、化合物推定装置であり、例えば癌細胞に対して薬理活性を有する化合物を推定する処理を行う。２は、ネットワークであり、例えばインターネットである。３は、ＮＣＩ（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ）データベースであり、本実施形態で利用するＮＩＣが公開しているデータベースであり、具体的には、癌細胞の遺伝子発現パターンに関する情報である発現情報と、癌細胞に対する化合物の薬理活性値に関する情報である化合物情報とが少なくとも格納されているデータベースである。すなわち、化合物推定装置１は、ネットワーク２を介してＮＣＩデータベース３から、上述した発現情報及び化合物情報を取得して利用することで、薬理活性に関して未知の癌細胞に対して、薬理活性を有するであろう化合物を推定する処理を行う。尚、化合物推定装置１は、図示していないが、マウスやキーボードなどの入力装置および、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）や液晶ディスプレイなどの表示装置を具備する。
【００１７】
ここで、発現情報における、癌細胞の遺伝子発現パターンとは、複数種類の癌細胞毎に複数種類の遺伝子別の発現量（遺伝子が機能しているか否かを示す量）に関する情報である。すなわち、特定の癌細胞においては、特定の遺伝子の組合せ（遺伝子パターン）が発現している。また、化合物情報とは、複数種類の癌細胞毎に複数種類の化合物別の薬理活性値を示す情報である。尚、発現情報及び化合物情報については具体例を後述する。
【００１８】
次に、化合物推定装置１の機能構成について説明する。１１は、制御部であり、化合物推定装置１内の各処理部やデータの流れの制御を行う。１２は、データベースであり、上述した発現情報を格納する発現情報データベース１２ａと、上述した化合物情報を格納する化合物情報データベース１２ｂと、上記発現情報と化合物情報から遺伝子の発現パターンと化合物の関連に関する情報である関連情報を格納する関連情報データベース１２ｃから構成される。
【００１９】
１３は、情報登録処理部であり、後述する送受信処理部１８及びネットワーク２を介してＮＣＩデータベース３から発現情報を取得して発現情報データベース１２ａに登録する処理と、ＮＣＩデータベース３から化合物情報を取得して化合物情報データベース１２ｂに登録する処理を行う。本実施形態における情報登録処理部１３は、ＮＣＩデータベース３から癌細胞の遺伝子発現パターンに関する情報であるＴ−Ｍａｔｒｉｘ（発現情報）を取得して、必要な情報を発現情報データベース１２ａに登録する。また、情報登録処理部１３は、ＮＣＩデータベース３から癌細胞の化合物に対する薬理活性値に関する情報であるＡ−Ｍａｔｒｉｘ（化合物情報）を取得して、必要な情報を化合物情報データベース１２ｂに登録する。
【００２０】
ここで、上述した発現情報データベース１２ａ及び化合物情報データベース１２ｂに格納する発現情報及び化合物情報のデータ構成例を図２及び図３を用いて説明する。図２は、図１に示した発現情報データベース１２ａのデータ構成例を示す図である。図２において、ＣＬＩＤはＣｌｏｎｅ  ＩＤから接頭辞“ＩＭＡＧＥ：”を抜いた数値であり、各遺伝子に固有の数値である。ＮＡＭＥはＣｌｏｎｅ  ＩＤのｃＤＮＡ（Ｔｙｐｅ）に紐付く遺伝子名称ある。また、「ＭＥ：ＭＡＬＭＥ−３Ｍ」や「ＭＥ：ＳＫ−ＭＥＬ−２８」は、癌細胞の名称である。また、癌細胞の名称の下には各遺伝子に対する発現量が示されている。尚、これらのＣＬＩＤやＮＡＭＥはＮＣＩデータベース３から参照するＴ−Ｍａｔｒｉｘ（発現情報）で規定されている。また、図２に示す各遺伝子の発現量は、ＮＣＩデータベース３において６０種の中から代表的な７種の癌細胞を抜き出し、その平均と分散値で正規化した値である。
【００２１】
図３は、図１に示した化合物情報データベース１２ｂのデータ構成例を示す図である。
図３において、“ＮＳＣ  Ｎｏ．”は、化合物を特定する数値である。また、図２と同様に、「ＭＥ−ＭＡＬＭＥ−３Ｍ」や「ＭＥ−ＳＫ−ＭＥＬ−２８」などは、癌細胞の名称である。また、癌細胞の名称の下には各化合物に対する薬理活性値が示されている。この薬理活性値は、例えば化合物δの細胞ωに対する薬理活性値ａ（ω，δ）は以下の式１で算出される。
【００２２】
【数１】
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【００２３】
上述した式１において、ＧＩ50とは増殖抑制濃度であり、ここでは、癌細胞ωの増殖が５０％の確率で抑制される化合物δの濃度を意味する。ａaverageとａsdはそれぞれ指定された化合物に対する癌細胞群の薬理活性値の平均と分散である。これにより、式１で求まる薬理活性値ａ（ω，δ）は、癌細胞ωに対する化合物δの増殖抑制の効果を意味し、化合物毎に正規化された値となる。
【００２４】
１４は、関連解析処理部であり、発現情報データベース１２ａから発現情報、化合物情報データベース１２ｂから化合物情報を参照して、同じ癌細胞における遺伝子発現パターンと薬理活性を有する化合物の関連に関する情報である関連情報を生成して、関連情報データベース１２ｃに登録する。具体的には、関連解析処理部１４は、上述した発現情報の癌細胞名と化合物情報の癌細胞名が同じものをキーに遺伝子発現パターンと薬理活性値を紐付けて、関連情報データベース１２ｃに登録する。この際、関連解析処理部１４は、本実施形態の化合物推定装置１では薬理活性があると期待できる化合物を推定する処理を行うので、薬理活性値の下限値εを設け、その下限値ε以下の薬理活性値を有する化合物については紐付け処理及び登録処理を行わない。
【００２５】
１５は、距離算出処理部であり、薬理活性に関して未知の癌細胞の遺伝子発現パターンと、関連情報データベース１２ｃより参照する薬理活性に関して既知の癌細胞の遺伝子発現パターンとを基に、未知の癌細胞と既知の癌細胞との遺伝子発現パターンの距離を求める。尚、薬理活性に関して未知の癌細胞において、遺伝子の発現パターンは判明しており、その発現パターンに関する情報を距離算出処理部１５は取得しているとする。ここで、遺伝子発現パターンの距離とは、双方の癌細胞における遺伝子発現パターンの類似度を示す値であり、双方の癌細胞の発現情報を基に、共通する遺伝子の発現量を比較する（例えば、差分を取る）ことで、遺伝子発現パターンの類似度を算出する。
【００２６】
具体的には、距離算出処理部１５は、例えば薬理活性に関して未知の癌細胞χの遺伝子発現パターンＸが観測された場合には、薬理活性に関して既知の癌細胞ωの遺伝子発現パターンＣとの距離ｄ（ω，χ）は以下の式２及び式３により求めることができる。
【００２７】
【数２】
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【００２８】
式２及び式３において、γは、発現情報データベース１２ａに格納する発現情報に含まれるＣＬＩＤのいずれかであって、癌細胞ωとχの両方に発現量が存在する遺伝子を特定するＣＬＩＤである。Γは、癌細胞ωとχの両方に発現量が存在する遺伝子を示すＣＬＩＤの集合である。すなわち、γは集合Γの内のいずれかのＣＬＩＤである。また、ｃγは、ＣＬＩＤを示すγで特定される遺伝子であって、遺伝子発現パターンＣに含まれる遺伝子の癌細胞ωにおける発現量を示す。ｘγは、ＣＬＩＤを示すγで特定される遺伝子であって、遺伝子発現パターンＸに含まれる遺伝子の癌細胞χにおける発現量を示す。
【００２９】
上述した式２及び式３で求める距離ｄ（ω，χ）は、癌細胞ω及びχの遺伝子発現パターンＣ及びＸの内、両方に共通に存在する遺伝子の発現量（ｃγ及びｘγ）の距離としてユークリッド距離を求めて、次元数により正規化した値である。
次元数で正規化する理由は、細胞毎に発現データの存在する遺伝子数が大きく異なるからである。なお、距離算出処理部１５は、遺伝子発現パターンＸと遺伝子発現パターンＣとの間に共通する遺伝子が存在しない場合、すなわち｜Γ｜＝０の場合は距離が算出できないためその癌細胞ωを無視する。
【００３０】
１６は、化合物推定処理部であり、癌細胞ωに関連する化合物δの未知の癌細胞χに対する薬理活性値を距離算出処理部１５が求めた距離を用いて推定し、推定した薬理活性値を基に、未知の癌細胞χに対する化合物δの薬理活性の強さを推定する活性ポイントを求める。
【００３１】
具体的には、化合物推定処理部１６は、関連情報データベース１２ｃを参照して癌細胞ωに関連する化合物δを特定して、化合物δの未知の癌細胞χに対する薬理活性値ｅ（ω，χ，δ）を距離算出処理部１５が求めた距離ｄ（ω，χ）を用いて、以下の式４を計算することにより推定する。すなわち、例えば特定の癌細胞ω１に対して薬理活性値の高い化合物δ１がある場合に、特定の癌細胞ω１と癌細胞χの遺伝子発現パターンが類似していればいるほど、化合物推定処理部１６は、化合物δ１の癌細胞χに対する薬理活性値も高いと推定する。
【００３２】
【数３】
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【００３３】
上述した式４において、α及びβは、距離と薬理活性値の影響度合いを決定するパラメータである。αは推定する薬理活性値の値域に影響を与え、βは値を大きくとることで細胞間の類似性の評価を厳しくする働きがある。
【００３４】
次に、化合物推定処理部１６は、推定した薬理活性値ｅ（ω，χ，δ）を基に、以下の式５及び式６を用いて未知の癌細胞χに対する化合物δの活性ポイントｐ（χ，δ）を求める。
【００３５】
【数４】
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【００３６】
上述した式５及び式６において、Ξは、発現情報データベース１２ａに格納される全癌細胞ωの集合Ωにおいて癌細胞χとの距離ｄ（ω，χ）が算出できる癌細胞ωの部分集合（上記｜Γ｜＝０でない癌細胞ωの集合）である。この式５の計算により、最終的な活性ポイントｐ（χ，δ）は、推定した薬理活性値ｅ（ω，χ，δ）の化合物δ別の平均値となる。化合物推定処理部１６は、化合物δ別の活性ポイントｐ（χ，δ）を降順に並べて上位５０個の化合物識別情報（“ＮＳＣ  Ｎｏ．”）と活性ポイントの組合せを推定結果として出力する。
【００３７】
１７は、結果表示処理部であり、化合物推定処理部１６が出力する推定結果を基に、化合物情報データベース１２ｂから化合物δの構造に関する情報を取得して、推定結果画面を化合物推定装置１の表示装置に表示する。図４は、結果表示処理部１７が、化合物推定装置１の表示装置に表示する推定結果画面例を示す図である。図４においては、化合物推定処理部１６が求めた活性ポイントｐ（χ，δ）の上位５０件中の上位１２件の化合物δに関する情報を推定結果として表示している。図４に示すように、化合物δに関する画面情報は、化合物の構造を図示する図示エリア４１と、化合物の名称を記載する行４２と、化合物を特定する情報である“ＮＳＣ  Ｎｏ．”を記載する行４３と、当該化合物の癌細胞χに対する活性ポイントを記載する行４４とから構成される。尚、本実施形態においては、現状のＮＣＩデータベース３で公開されている化合物構造情報には化合物名が付与されていないため、化合物名を記載する行４２にも、“ＮＳＣ  Ｎｏ．”を記載している。もちろん、化合物名に関する情報も化合物情報データベース１２ｂに格納することができた場合には、行４２には化合物名を記載する。
【００３８】
１８は、送受信処理部であり、ネットワーク２を介してＮＣＩデータベース３と通信を行う。尚、本実施形態の化合物推定装置１においては、外部にあるＮＣＩデータベース３に格納されるデータを利用するため、ネットワーク２に接続する機能を有しているが、この限りではなく、外部のデータベースを利用することなく、例えば入力手段から内部のデータベース１２に予め発現情報や化合物情報を登録して格納していてもよい。この場合には、化合物推定装置１は、ネットワーク２に接続するための機能を必要としない。
【００３９】
次に、図１に示した化合物推定装置１における癌細胞に有効な化合物の推定処理について、具体例を示して説明する。図５は、図１に示した化合物推定装置１における癌細胞に有効な化合物の推定処理を示す図である。尚、図５の処理を説明するに当たり、具体例として、癌細胞の一種であるＭＥＬ−ＵＡＣＣ−２５７を薬理活性のある化合物が未知であり、遺伝子発現パターンが既知である癌細胞と仮定する。尚、実際には癌細胞「ＭＥＬ−ＵＡＣＣ−２５７」に対しては図６に示すようなＢｅｎｚｏｔｈｉｏｐｈｅｎｅｄｉｏｎｅの構造をもつ化合物が薬理活性を有することが分かっている。すなわち、癌細胞「ＭＥＬ−ＵＡＣＣ−２５７」の遺伝子発現パターンから図６に示すＢｅｎｚｏｔｈｉｏｐｈｅｎｅｄｉｏｎｅの構造をもつ化合物を推定できれば、本実施形態における化合物推定装置１は、適正な化合物を推定できているといえる。
【００４０】
図５に示すように、ステップＳ１において、情報登録処理部１３は、ネットワーク２を介してＮＣＩデータベース３から発現情報及び化合物情報を取得し、それぞれ発現情報データベース１２ａ及び化合物情報データベース１２ｂに登録する。具体的には、情報登録処理部１３は、ＮＣＩデータベース３から発現情報として６０種の癌細胞に対する４４６３種の化合物（データが存在するのは４４４４種）の薬理活性値を含むデータテーブルであるＡ−Ｍａｔｒｉｘを取得して、発現情報データベース１２ａに登録する。
【００４１】
また、情報登録処理部１３は、６０種の癌細胞に対する９７０４種の遺伝子（データが存在するのは９０７３種）の発現量を含むデータテーブルであるＴ−Ｍａｔｒｉｘを取得して、化合物情報データベース１２ｂに登録する。但し、情報登録処理部１３は、Ｔ−Ｍａｔｒｉｘと上記Ａ−Ｍａｔｒｉｘとでは同一の癌細胞における細胞名の表記法が異なるのでどちらかの細胞名に統一する変換を行う（例：ＭＥ：ＭＡＬＭＥ−３Ｍ  →  ＭＥＬ−ＭＡＬＭＥ−３Ｍ）。また、発現情報データベース１２ａ及び化合物情報データベース１２ｂに登録した癌細胞のデータの内、本実施形態では未知の癌細胞と仮定した癌細胞ＭＥＬ−ＵＡＣＣ−２５７（癌細胞χ）を除いた５９種の癌細胞（癌細胞ω）について、以降の処理を行う。
【００４２】
また、情報登録処理部１３は、ＮＣＩデータベース３から４４６３種の化合物の構造情報を取得して、化合物情報データベース１２ｂに登録する。
【００４３】
次に、ステップＳ２において、関連解析処理部１４は、上述した発現情報の癌細胞名と化合物情報の癌細胞名が同じものをキーに遺伝子発現パターンと薬理活性値を紐付けて、関連情報データベース１２ｃに登録する。この時、関連解析処理部１４は、薬理活性値の下限値ε＝１．０を設け、その下限値ε以下の薬理活性値を有する化合物については紐付け処理及び登録処理を行わない。
【００４４】
次に、ステップＳ３において、距離算出処理部１５は、未知の癌細胞χと薬理活性に関して既知の癌細胞ωとの遺伝子発現パターンの距離ｄ（ω，χ）を上述した式２及び式３により求める。尚、本実施形態では、癌細胞「ＭＥＬ−ＵＡＣＣ−２５７」を、化合物情報が未知であると仮定して処理したので、未知の癌細胞「ＭＥＬ−ＵＡＣＣ−２５７」の遺伝子発現パターンに関する情報は発現情報データベース１２ａから参照できたが、発現情報データベース１２ａに未知の癌細胞の遺伝子発現パターンが格納されていない場合には、図示していない入力装置からの入力したりネットワーク２を介して受信することなどにより、未知の癌細胞の遺伝子発現パターンを取得する必要がある。
【００４５】
次に、ステップＳ４において、化合物推定処理部１６は、関連情報データベース１２ｃを参照して癌細胞ωに紐付けられた化合物δの未知の癌細胞χに対する薬理活性値ｅ（ω，χ，δ）を距離算出処理部１５が求めた距離ｄ（ω，χ）と、上述した式４を用いて計算することにより推定する。尚、本実施形態における化合物推定処理部１６は、式４の係数α＝９、β＝１０と設定する。
【００４６】
次に、ステップＳ５において、化合物推定処理部１６は、ステップＳ４で推定した薬理活性値ｅ（ω，χ，δ）を基に、上述した式５及び式６を用いて未知の癌細胞χに対する化合物δの活性ポイントｐ（χ，δ）を求める。本実施形態の化合物推定処理部１６は、求めた活性ポイントを降順に並べて上位５０件の化合物識別情報（“ＮＳＣ  Ｎｏ．”）と活性ポイントの組合せを推定結果として出力する。すなわち、化合物推定処理部１６は、活性ポイントの高い化合物を、癌細胞χに対して薬理活性を有する化合物と推定して出力している。
【００４７】
次に、ステップＳ６において、結果表示処理部１７は、結果表示処理部であり、化合物推定処理部１６が出力する推定結果を基に、化合物情報データベース１２ｂから化合物δの構造に関する情報を取得して、上位５０件の化合物の一覧となる図７に示すような推定結果画面を化合物推定装置１の表示装置に表示する。
【００４８】
図７は、上述した具体的な処理フローにより、実際に推定された５０件の化合物の一覧表示例を示す図である。図７において、点線で囲んである化合物は、図６に示すＢｅｎｚｏｔｈｉｏｐｈｅｎｅｄｉｏｎｅの構造をもつ化合物であり、５０件中１０件が該当している。尚、推定の対象となった全化合物（４４４４種）の内、Ｂｅｎｚｏｔｈｉｏｐｈｅｎｅｄｉｏｎｅの構造をもつ化合物は２３件存在し、その存在確率は０．５２％（小数点第２以下四捨五入）であり、化合物推定装置１は、そのような存在確率に対して２０％の確率でＢｅｎｚｏｔｈｉｏｐｈｅｎｅｄｉｏｎｅの構造をもつ化合物を推定できている。すなわち、本実施形態における化合物推定装置１は、癌細胞「ＭＥＬ−ＵＡＣＣ−２５７」の遺伝子発現パターンから図６に示すＢｅｎｚｏｔｈｉｏｐｈｅｎｅｄｉｏｎｅの構造をもつ化合物を精度良く推定できる。また、この図７の結果は、本実施形態の化合物推定装置１における化合物の推定方法が有効であることを示している。
【００４９】
尚、図７に表示される化合物に関する情報の種類は、図４に示した情報の種類（化合物の構造、化合物名、ＮＳＣ  Ｎｏ．）と同様であり、表示している化合物の数が異なるのみである。また、化合物の表示方法は、図４や図７に示した表示方法に限定されるものではなく、少なくとも化合物が特定できる情報と、その化合物が癌細胞χに対してどれだけの薬理活性を有するか推定した値（上述の活性ポイント）とが表示される画面であればよい。
【００５０】
尚、上述した実施形態における化合物推定装置１は、癌細胞に対して薬理活性を有する化合物を推定する処理を行ったが、その他にも、健常細胞に対して毒性の少ない化合物を推定する処理などに応用して好適である。この場合には、例えば健常細胞の遺伝子発現パターンに関する情報を発現情報として、健常細胞に対する化合物の毒性値に関する情報を化合物情報とすればよい。
【００５１】
また、上述した実施形態のように未知の癌細胞に対して薬理活性のある化合物を推定する場合には、癌細胞における遺伝子発現に関係する情報を発現情報として発現情報データベース１２ａに登録するが、未知の健常細胞に対して毒性のある化合物を推定する場合には、化合物情報データベース１２ｂには、健常細胞における遺伝子発現に関係する情報を発現情報として登録する。同様に、上述した実施形態のように未知の癌細胞に対して薬理活性のある化合物を推定する場合には、癌細胞に対して何らかの薬理活性が認められている化合物を化合物情報データベース１２ｂに登録するが、未知の健常細胞に対して毒性のある化合物を推定する場合には、化合物情報データベース１２ｂには、健常細胞に対して何らかの毒性が認められている化合物を登録する。これにより、関連解析処理部１４は、同一の健常細胞における発現情報と化合物情報を関連付けて関連情報データベース１２ｃに格納する。
【００５２】
また、上述した実施形態において、図１に示した化合物推定装置１の各処理部は、ハードウェアとしてはメモリ及びＣＰＵ（中央演算装置）により構成され、各処理部の機能を実現する為のプログラムをメモリに読み込んでＣＰＵが実行することによりその機能を実現させるものである。また、これに限定されるものではなく、各処理部の一部の処理又は全部の処理を専用のハードウェアにより実現されるものであってもよい。
また、上記メモリは、ハードディスク装置や光磁気ディスク装置、フラッシュメモリ等の不揮発性のメモリや、ＣＤ−ＲＯＭ等の読み出しのみが可能な記録媒体、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）のような揮発性のメモリ、あるいはこれらの組合せによるコンピュータ読み取り、書き込み可能な記録媒体より構成されるものとする。
【００５３】
また、図１に示した化合物推定装置１の各処理部は、上述したようにコンピュータがプログラムを実行することによって実現しているが、そのプログラムをコンピュータに供給するための手段、例えばかかるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体又はかかるプログラムを伝送する伝送媒体も本発明の実施形態として適用することができる。また、上記のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体等のプログラムプロダクトも本発明の実施形態として適用することができる。上記のプログラム、記録媒体、伝送媒体及びプログラムプロダクトは、本発明の範疇に含まれる。
【００５４】
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００５５】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
【００５６】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現する為のものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００５７】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本実施形態における化合物推定装置の概略構成を示す図である。
【図２】図１に示した発現情報データベース１２ａのデータ構成例を示す図である。
【図３】図１に示した化合物情報データベース１２ｂのデータ構成例を示す図である。
【図４】結果表示処理部１７が、化合物推定装置１の表示装置に表示する推定結果画面例を示す図である。
【図５】図１に示した化合物推定装置１における癌細胞に有効な化合物の推定処理を示す図である。
【図６】Ｂｅｎｚｏｔｈｉｏｐｈｅｎｅｄｉｏｎｅの構造を示す図である。
【図７】本実施形態による推定方法により実際に推定された５０件の化合物の一覧表示例を示す図である。
【符号の説明】
【００５９】
１        化合物推定装置
２        ネットワーク
３        ＮＣＩデータベース
１１      制御部
１２      データベース
１２ａ    発現情報データベース
１２ｂ    化合物情報データベース
１２ｃ    関連情報データベース
１３      情報登録処理部
１４      関連解析処理部
１５      距離算出処理部
１６      化合物推定処理部
１７      結果表示処理部
１８      送受信処理部
【図１】
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【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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