(57)【要約】選択された生物学的標的について所望の活性を有する化合物をみいだす際の、薬剤発見方法であり、比較的多数の化合物を探索する必要性を減少する方法。比較的小さいスクリーニングデータから、構造的特徴と生物活性を結びつける法則を導き出し、この法則を用いて、スクリーニングすべき新たな化合物の選択の指針とする。これによって、スクリーニングする化合物の合計数が減少するため、スクリーニング費用を削減することができる。化合物の特性は数値により記述し、これら化合物を、数値記述子の狭い範囲を含む小さな数学的ビンに配置する。次に、統計分析により、ビンのどの組合せが、活性化合物を含む可能性が最も高い化学空間の領域を記述しているかを決定する。そして、これらの領域に含まれる未試験化合物が、スクリーニングすべき優良候補として認められる。【特許請求の範囲】
【請求項１】
高次元記述子空間の小領域をみいだすセルベース分析方法であって、
（ａ）高次元空間を、あらゆる可能な組合せの低次元サブ空間に射影し、各サブ空間を対応する領域セルに区分けし；
（ｂ）活性領域のセルをみいだし；
（ｃ）活性セルをリファインする、
各段階を含んでなる方法。
【請求項２】
高次元空間を有限数の低次元セルに区分けする方法であって、
（ａ）検定する低次元空間を決定し；
（ｂ）サブ空間内のセル数（ｍ）を選択し；
（ｃ）第１ビンおよび最後のビンに含ませようとする極値点の数を決定し；
（ｄ）１Ｄ空間はｍ個のビン、２Ｄ空間はｍ１／２個のビン、３Ｄ空間はｍ１／３個のビンへと、各記述子範囲を区分けし；
（ｅ）１Ｄセル、２Ｄセルおよび３Ｄセルを形成する、
各段階を含んでなる方法。
【請求項３】
スクリーニングすべき化合物を識別する方法であって、
（ａ）高次元空間を、あらゆる可能な組合せの低次元サブ空間に射影し；
（ｂ）各サブ空間を定数の小さなセルに区分けし；
（ｃ）高比率の活性化合物を有するセルをみいだし；
（ｄ）セルを順位付けするための統計選択基準を使用し；
（ｅ）ランダム置換を用いて、優良セルのリストを決定し；
（ｆ）セルの順位付け基準と得点関数を用いて、前記リストにあるセルの順位付けおよび採点を行い；
（ｇ）リストにあるすべてのセルについての化合物の合計得点に基づき、新しい化合物を選択する、
各段階を含んでなる方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
発明の技術分野
薬剤発見を目的とする生物学的スクリーニングでは、活性化合物をみいだすために、数百万から数十万の化合物をスクリーニングする。一つの化合物を評価するのに、アッセイの複雑さに応じて、数セントから数ドルの費用がかかる。初期「ヒット」が、最終的に薬剤につながる可能性は少ない。複雑な評価が必要であり、典型的には、初期ヒットを１原子ずつ改変することにより、分子の重要な特徴を改善する。複数の異なる化学クラスをみいだすことができれば、これらは、活性、物理的特性、組織分布、血漿半減期、毒性などをさらに最適化するための任意の出発点となる。
【０００２】
【従来の技術】
発明の背景
生物活性に重要な化合物の特徴を決定する工程の第１段階では、分析が可能なように、かつ、生物活性に関連して、分子を記述する。薬剤様分子は、小さな３次元の物体であるが、２次元の図で表わされることが多い。この２次元グラフを数理解析にかけると、分子の特徴を表す数値記述子（ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ）が得られる。分子量は、このような記述子の１つであり、そのほかにも多数ある。理想的には、記述子は、後の分析が複雑になりすぎないように、関連情報を含み、しかも、数が少ないのがよい。このような方法の例として挙げれば、我々は、ＰｅａｒｌｍａｎおよびＳｍｉｔｈ（１９９８年）により提示されたＢＣＵＴ記述子のシステム（その開示内容はすべて、参照として本明細書に組み込まれるものとする。）を用いており、これは、Ｂｕｒｄｅｎ（１９８９年）の方法（これも同様に、開示内容すべてを参照として本明細書に組み込まれるものとする。）の方法から導き出されたものである。これらの記述子は、分子グラフから導かれた連結性行列からの固有値である。正方行列、すなわち、各非水素原子の特性の対角線に沿って、原子特性を配置する。対角線から外れた要素により、２つの原子間の連結度を評価することができる。原子特性としては、サイズ、原子番号、電荷などがある。固有値は、行列不変量であるため、これらの数により、分子グラフの特性を評価することができる。また、対角線上の特性は、重要な原子特性の尺度となることから、これらの数で、重要な分子特性を評価することができる。ＰｅａｒｌｍａｎおよびＳｍｉｔｈ（１９９８年）により記載された６７のＢＣＵＴ記述子がある。
【０００３】
この種のデータの統計モデル化における基本的課題は、様々な化学クラスの有効な化合物が多様に作用している可能性があるということである。すなわち、様々な化学的記述子と、これら記述子の狭い範囲とが、多様な機構に重要となる場合がある。単一の数理モデルでは、すべての作用機構を十分に説明することができそうにない。別の課題は、多くの場合、分子記述子（説明変数）が高度に相関していることである。これは、ＢＣＵＴ数についてもいえる。本発明者らは、活性化合物が存在する高次元記述子空間の小領域をみいだすセルベース分析方法について記載および請求する。この方法は、データにおける相関の原因となる化合物を選択する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
前述のように、薬剤発見の初期段階の１つは、多数の化合物をスクリーニングし、潜在的生物活性を示す化合物を探しだすことである。スクリーニングしたものから活性化合物をみいだす以外に、各化合物を個別にスクリーニングする必要なしに、新しい活性化合物をみいだす方法がわかれば、非常に有用である。我々は、初めに収集物の一部をスクリーニングし、スクリーニングした化合物についての結果を得て、まだスクリーニングしていない化合物のどれが活性でありそうかを知ろうとする。このためには、初期高処理量スクリーニングデータを分析することにより、生物活性と化合物記述子の具体的値を結びつける結合法則をみいだす必要がある。その際、以下に挙げるような問題点がある：
１．活性化合物が、様々な作用機構を通じて作用し得る。
【０００５】
２．活性と分子記述子とを結びつける関係は、非線形であることが多い。一般に、閾値が存在する。記述子間に複雑な相互関係が存在し得る。典型的には、記述子同士に高度の相関がある。
【０００６】
３．線形加法モデル、一般加法モデル、およびニューラルネットなどの一般的統計分析は無効である可能性がある。
【０００７】
本発明の統計分析方法は、これらの問題を解決する。これによって、活性化合物が存在する高次元空間の小領域をみいだすことができる。これらの領域に残っている未試験の化合物は、活性である可能性が高い。この方法は、リカーシブ・パーティショニング（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）により、予測の正確さを向上することができる。
【０００８】
本発明は、以下に挙げるようにいくつかの新しい特徴を呈示する：
１．ビン（ｂｉｎ）へと低次元射影をスライスし、得られたセルに分析の焦点を絞る。
【０００９】
２．非常に多数のセルが得られるため、複数の活性化合物はセル内に偶然にしか現れないという統計上の危険性がある。本発明では、セル内のｎ個の化合物中に、ｋ個以上の活性化合物をみいだす確率を計算する。この確率を調節して、被検セルの数を計算に入れることができる（ボンフェローニ調節）。本発明では、セル内の化合物の数を考慮することにより、この調節を改善する。セル内に十分な化合物がない限り、統計的有意性はありえない。その結果、これまでより小さな調節で、セルが活性であると判断する高い統計的能力が達成される。
【００１０】
３．活性化合物が、非常に小さな化学的空間部分に存在する傾向があることはよく知られている。この分析方法は、小さな活性領域をみいだすように設計されている。この方法は、活性に関して多数の機構が存在する場合でも、機能するように設計されている。
【００１１】
４．低次元射影の当初のスライスにより形成されるセルは、活性領域に集中していない可能性がある。この方法では、セルをシフトすることにより、さらに別の活性セルをみいだす。
【００１２】
５．様々な低次元射影からの情報、活性セルを組み合わせて、未試験化合物の活性についての予測を改善することができる。このような情報の組み合わせでは、相関する変数、さらにまたその他の次元からのデータを用いる。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
発明の概要
１．下記のように、データをトレーニング（Ｔｒａｉｎｉｎｇ）および確認（Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）セットに区分する。効能によりデータを分類し、ランダムに各々の連続対の１方を２つのデータセットに配置する。
【００１４】
２．６７のＢＣＵＴすべてを用いて、低次元サブ空間に焦点を絞る。これによって、５０，１８３の１Ｄ／２Ｄ／３Ｄサブ空間が得られる。
【００１５】
３．データ駆動ハイブリッドビニング（ｂｉｎｎｉｎｇ）法を使用することにより、７２９のセル／サブ空間を用いて、すべてのサブ空間をビンに入れると、１セル当たり大体１５〜２０個の化合物が得られる。
【００１６】
４．元のセルからシフトさせたセルを形成する。
【００１７】
５．トレーニングセット：各セルについて合計統計量を計算し、少なくとも３ヒットを有し、かつヒット率が２０％以上のセルを記録する。
【００１８】
６．段階５を繰り返すが、Ｙをランダムに並べかえる（ｒｅ−ｏｒｄｅｒ）（ランダム置換）。ランダム置換の下で、優良セルの「カットオフ」を上から第１０位の値として定義する。この方法では、極値（数百万個の被検セルから）ではなく、第１０位の値を用いる。
【００１９】
７．トレーニングセット：優良セルを、段階６のカットオフ値より優れた値を有するセルとして定義する。
【００２０】
８．トレーニングセット：セル選択基準（例えば、Ｐｖａｌｕｅ、ＨＲ、ＢＨＲＬｏｗ、ＭｅａｎＹ、ＭＬｏｗ、ＮＨＲＬｏｗ）により優良セルの順位付けをする。
【００２１】
９．トレーニングセット：得点関数（ｓｃｏｒｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）を用いて、優良セルの各々に点数を割り当てる。
【００２２】
１０．確認セット：上位（ｔｏｐ）セルに基づき、確認化合物を選択する（上位セル法）。
【００２３】
１１．確認セット：各確認化合物の得点を計算し、その得点により、これら化合物の順位付けを行なう（頻度選択／重み付き得点選択）。
【００２４】
１２．確認セット：これらの選択方法に基づいて、最上位についた化合物を選択し、それらの対応する確認ヒット率を評価する。
【００２５】
2005506511.tif 000002
2005506511.tif 000003
参照文献
以下に挙げる出版物が、本明細書の開示に含まれるものとし、各々は、参照としてその全文が本明細書に組み込まれるものとする。
【００２６】
Ｂａｙｌｅｙ， Ｍ． Ｊ．およびＷｉｌｌｅｔｔ， Ｐ（１９９９年）Ｂｉｎｎｉｎｇ ｓｃｈｅｍｅｓ ｆｏｒ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ−ｂａｓｅｄ ｃｏｍｐｏｕｎｄ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ． Ｊ ｏｆ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ ａｎｄ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ １７， １０−１８
Ｂｕｒｄｅｎ， Ｆ．Ｒ．（１９８９年）Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｎｕｍｂｅｒ ｆｏｒ Ｓｕｂｓｔｒｕｃｔｕｒｅ Ｓｅａｒｃｈｅｓ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ２９， ２２５−２２７
Ｈａｗｋｉｎｓ， Ｄ．Ｍ．， Ｙｏｕｎｇ， Ｓ．Ｓ．， およびＲｕｓｉｎｋｏ， Ａ．（１９９７年）Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ａ ｌａｒｇｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ−ａｃｔｉｖｉｔｙ ｄａｔａ ｓｅｔ ｕｓｉｎｇ ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ． Ｑｕａｎｔ． Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ−Ａｃｔｉｖｉｔｙ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ １６， ２９６−３０２
Ｈｉｇｇｓ， Ｒ．Ｅ．， Ｂｅｍｉｓ， Ｋ．Ｇ．， Ｗａｔｓｏｎ， Ｉ．Ａ．およびＷｉｋｅ， Ｊ．Ｈ．（１９９７年）Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ Ｄｅｓｉｇｎｓ ｆｏｒ Ｓｅｌｅｃｔｉｎｇ Ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ ｆｒｏｍ Ｌａｒｇｅ Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｄａｔａｂａｓｅｓ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ３７， ８６１−８７０
Ｊｏｎｅｓ−Ｈｅｒｔｚｏｇ， Ｄ．Ｋ．．， Ｍｕｋｈｏｐａｄｙａｙ， Ｐ．， Ｋｅｅｆｅｒ， Ｃ．およびＹｏｕｎｇ， Ｓ．Ｓ．（２０００年）Ｕｓｅ ｏｆ Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ Ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ ｏｆ Ｇ−ｐｒｏｔｅｉｎ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｒｅｃｅｐｔｏｒｓ。提出論文。
【００２７】
Ｌａｍ， Ｒ．Ｌ．Ｈ．， Ｗｅｌｃｈ， Ｗ．Ｊ．， およびＹｏｕｎｇ， Ｓ．Ｓ．（２０００年）：Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｃｏｖｅｒａｇｅ Ｄｅｓｉｇｎｓ ｆｏｒ Ｍｏｌｅｃｕｌｅ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ． Ｔｅｃｈｎｏｍｅｔｒｉｃｓに提出された論文。
【００２８】
ＭｃＦａｒｌａｎｇ， Ｊ． Ｗ．およびＧａｎｓ， Ｄ．Ｊ．（１９８６年）Ｏｎ ｔｈｅ Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ ｏｆ Ｃｌｕｓｔｅｒｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ ｏｆ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ−Ａｃｔｉｖｉｔｙ Ｄａｔａ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｅｄｉｃｉｎａｌ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ ２９， ５０５−５１４。
【００２９】
Ｍｉｌｌｅｒ， Ｒ． Ｇ．（１９８１年）：Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ。Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ第２版、ニューヨーク。
【００３０】
Ｐｅａｒｌｍａｎ， Ｒ．Ｓ．およびＳｍｉｔｈ， Ｋ． Ｍ．（１９９８年）Ｎｏｖｅｌ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｔｏｏｌｓ ｆｏｒ ｃｈｅｍｉｃａｌ ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ。Ｐｅｒｓｐｅｃｔ． Ｄｒｕｇ Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ Ｄｅｓｉｇｎ ０９／１０／１１ ３３９−３５３。
【００３１】
Ｒｕｂｉｎｓｋｏ， Ａ， ＩＩＩ， Ｆａｒｍｅｎ， Ｍ．Ｗ．， Ｌａｍｂｅｒｔ， Ｃ．Ｇ．， Ｂｒｏｗｎ， Ｐ．Ｌ．， Ｙｏｕｎｇ， Ｓ．Ｓ． Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ａ ｌａｒｇｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ／ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｄａｔａ ｓｅｔ ｕｓｉｎｇ ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ １９９９， ３８， １０１７−１０２６。
【００３２】
【発明の実施の形態】
本発明の好ましい実施形態についての詳細な説明
物体は、連続的記述子で記述される。例えば、化合物の場合、記述子の１つは分子量である。典型的には、各物体について、１０前後の数値記述子がある。
【００３３】
ＢＣＵＴ分子記述子、またはそれらの何らかの一般化は、本発明の分析方法に用いる際、有用な分子記述子となる。原子に基づく特性をＢＣＵＴ分子記述子行列の対角線に用いる。この行列は、実要素であり、対称である。非対角要素には、結合または空間を介した原子同士の距離測度を用いる。典型的には、１０対１および４０対１までの任意の箇所に、非対角線に対する対角線の相対的重み付けを用いる。分子行列の固有値を計算することにより、分子記述子を決定する。ＰｅａｒｌｅｍａｎおよびＳｍｉｔｈのＢＣＵＴ記述子は、許容できる分子記述子である（注：ＰｅａｒｌｅｍａｎおよびＳｍｉｔｈは、１９９８年、定量的構造活性分析のＢＣＵＴ数の使用に対抗して教示している）
本発明の方法では、化学的空間の低次元射影、典型的には、１Ｄ、２Ｄ、および３Ｄ射影のすべてを用いる。各サブ空間を非重複ビン（またはセル）に区分けする。化学に関する場合には、我々は、一定百分率の分布を第１および最後のビンに配置し、残った範囲を一定幅のビンに区分けする。各サブ空間で、ビンの数を一定に維持する。従って、１Ｄ射影を６４個のビンに区分けする場合には、２Ｄ射影も８×８＝６４ビンに区分けする。１ビン内の活性の統計依存推定値を得るには、１ビン内に複数の化合物を必要とする。化合物の活性を二項式（活性／不活性、１／０）として測定する場合には、１セル当たり１０〜２０個の化合物が必要である。化合物の活性を連続として測定する場合には、１セル内に５〜１０個の化合物が必要である。切断（ｃｕｔ）数を調節して、１ビン内にこれら平均サンプルサイズを付与することにより、ビンの幅を調節することができる。
【００３４】
活性化合物は、それらが最初に選択された状態のようにビン内に集中している訳ではないので、基準フレームをビン半分下方または上方に、もしくは両方にシフトさせてもよい。個々の分子の活性は、二項式変数（活性／不活性、１／０）として、または連続測定値、例えば、パーセント結合として評価することができる。それらの活性レベルに応じて、セルの順位付けを行なう。この順位付けは、複数の方法のいずれを用いて行なってもよい。二項式活性の場合には、ヒット率、ｘ／ｎ、ｎ個の活性セルからのｘのＰ値、ヒット率についての統計上の下限などにより、セルを順位付けすることができる。連続的活性の場合は、平均活性、平均活性の統計的下限により、セルを順位付けする。
【００３５】
いったんセルを活性により順位付けしたら、切断点を決定するが、この切断点を超えるセルが活性と判断され、切断点に満たないものが不活性と判断される。切断点は、シミュレーションにより決定する。観測した化合物の効能値をランダムに化合物に割り当てる、すなわち、効能値を置換する。この分析手順全体を置換データセットについて繰り返す。効能値を再度置換し、分析全体を再度繰り返す。この方法を何度も繰り返すことによって、記述子が化合物の活性に何の影響も与えないという仮定の下に、化合物順位付けの分布を推定することができる。観測し、順位付けしたセルの評価のための切断点は、この分布のうち切り捨てる割合を小さくするような値とする。切り捨てる割合としては、５％、１％および１％の１／１０が典型的な値である。
【００３６】
活性セルは、未試験化合物の活性の予測に有用である。未試験化合物の活性は、該化合物があてはまるセルの活性から予測することができる。セルは、共通の変数により決定することができ、かつ変数は相関している可能性があるため、化合物は１以上のセルに適合し得る。多数の方法のいずれかに従い、前記ステップで決定された活性セルを用いて、非試験化合物のセットを採点し、順位付けすることができる。ａ．まず、第１活性セルに含まれる化合物を取り出し、次に、第２活性セルに属する化合物を取り出し、以下同様に続けていく。ｂ．化合物には、それが属する活性セルの数と等しい点数を与えることができる。ｃ．各活性セルには、重みを与えることができ、化合物の得点は、選択した全セルについてセルの重みの積を合計したものである。非試験化合物を、それらの得点に従って順位付けする。
【００３７】
本明細書に記載する方法の好ましい実施形態は、連続および離散応答の両方に適用が可能である。例として、連続活性成果（Ｃｏｒｅ９８）を有するデータセットと、バイナリ活性成果（ＮＣＩ）を有するデータセットが挙げられる。
【００３８】
【実施例】
実施例１−Ｃｏｒｅ９８分子データ（連続応答）
２３，０５６個の化合物を含んでなる化学データセット、Ｃｏｒｅ９８について、生物活性得点を取得した。Ｃｏｒｅ９８は、Ｇｌａｘｏ Ｗｅｌｌｃｏｍｅコレクションからの化学データセットである。活性は、阻害率（％）として測定し、理論的に０〜１００までの範囲内にあり、効能の高い化合物ほど得点も高い。生物学的およびアッセイ変動は、０〜１００の範囲を超える観測値を発生する可能性がある。典型的には、スクリーニング化合物のわずか約０．５％〜２％しか有効な化合物として評価されない。化合物は、６７のＢＣＵＴ数によって記述される。これらの６７の連続的記述子が、分子結合パターン、ならびに、表面積や、電荷、水素結合供与体および受容体能力のような原子特性を評価する測度となる。本発明者らは、これら６７のＢＣＵＴ記述子が、高度に相関していることをみいだした。これらの相関は、少なくとも２つの理由から高度である。まず、科学者が、化合物の同じ一般的特性を評価する記述子をしばしば考案してきたことである。また、化合物（Ｃｏｒｅ９８の化合物を含む）は、目的をもって作製されるのが一般である。いったん優良な化合物が作製されれば、ケミカルリード（ｃｈｅｍｉｃａｌ ｌｅａｄ）最適化プログラムにより類似した別の化合物が作製される。尚、このようなプログラムは、医薬発見および開発の分野における当業者にはよく知られている。これらの状況の両方が、化学データセットにおける強力な相関を生み出すと考えられる。
【００３９】
実施例２−ＮＣＩ分子データ（バイナリ応答）
ＮＣＩ化学データベースは、ウェブサイトｈｔｔｐ／／ｄｔｐ．ｎｃｉ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｄｏｃｓ／ａｉｄｓ／ａｉｄｓ ｄａｔａ．ｈｔｍｌから入手することができる。我々が１９９９年５月にデータをダウンロードしたところ、ＮＣＩ ＤＴＰ ＡＩＤＳ抗ウイルススクリーンデータには、約３万２千個の化合物があった。これらのいくつかは、その記述子が計算できなかったため、削除され、約３万個のユニークな分子が残っている。Ｃｏｒｅ９８データと同様に、同じセットの６７のＢＣＵＴ記述子がＮＣＩデータについて計算された。しかし、応答が連続的であるＣｏｒｅ９８とは違って、ＮＣＩ化合物は、中程度に活性、確実に活性、または不活性と分類される。最初の２つの分類は併せて「活性」とされる。
【００４０】
統計分析方法
以下に、化学データセットに一般に用いられる２種の統計分析方法について説明する。
【００４１】
Ａ．クラスター有意性分析
クラスター有意性分析（ＣＳＡ）、ＭｃＦａｒｌａｎｄおよびＧａｎｓ（１９８６年）（その開示内容は参照として本明細書に組み込まれるものとする。）は、高次元化学空間における活性の隠れた領域をみいだすことを狙いとしている。例えば、活性化合物が、４００〜５００の分子量と、１６０〜２０５℃の融点を有する場合である。分子量が２５０で、融点が１００〜３００℃である化合物を試験する場合には、簡単な統計分析法である線形回帰では、関係を見逃す恐れがある。データの簡単な作図では、活性化合物のクラスターが示される（図１ａの四角）。ＣＳＡでは、高次元空間のサブ空間における活性化合物同士の平均距離を計算し、この距離と、ランダムに選択した同数の不活性化合物の平均距離を比較する。活性化合物の方が密に集中していれば、活性化合物が密集している次元が、活性に重要な記述子であるという証拠である。一度に２つの記述子を比較して、分子量×融点のサブ空間だけに活性化合物がまとまって密集している場合には、これら２つの記述子が重要であることを意味している。ＣＳＡでは、暗黙のうちに、１クラスの活性化合物しかないと想定する。
【００４２】
様々な機構を通じて作用する第２クラスの化合物が存在する場合には、下記の分析を用いる。これらの化合物の場合、ｌｏｇＰと呼ばれる８進（ｏｃｔｏｎａｌ）の水配分係数が４〜５であれば（薬剤は、一般に、−２〜＋６の範囲にある）、生物活性が存在する。すべての１Ｄおよび２Ｄグラフに注意しながら、これらの化合物だけを記入したら、活性化合物は、ｌｏｇＰ軸に沿って１Ｄ射影に密集する（図１ｂの×印）ことがわかるであろう。しかし、大きな不均質データセットでは、これらの化合物が１つの機構により作用するのは希である。両機構からの化合物を２Ｄ（分子量×融点）に一緒に記入すると、２Ｄグラフ全体に分散する第２機構化合物（図１ａの×印）が認められる。第３次元からの産物が最初の２つの次元に入り込んできたため、第１機構に続く化合物をはっきりと認めることができなくなってしまった。従って、ＣＳＡは、１機構について隠れた活性領域の問題を解決することはできるが、従来の方法では、複数の機構、不均質データセットについてはうまくいかないことが予想される。
【００４３】
合成データセットは、上記方法および潜在的問題を知らせるものである。ここに、作成された２Ｄ分散グラフ、分子量対融点、および分子量対ＬｏｇＰがある。各点は、化合物を表す。図１ａおよび１ｂにおける四角および×印で示される２つの活性クラスの化合物がある。クラスＩ化合物（四角）は活性であるが、これは、分子量が４００〜５００の間にあり、かつ、融点が１６０〜２０５℃であるのが不可欠である。活性化合物の集中は上記範囲内にあることに注意しなければならない。クラスＩＩ化合物（×印）は活性であるが、これは、ＬｏｇＰが４．０〜５．０の間にあるのが不可欠である。ここでＣＳＡアルゴリズムに、問題が発生してくる。小さい２Ｄ領域にクラスＩ活性化合物は集中しているが、ＣＳＡは、すべてを活性化合物とみなし、集中をみいださない。これにより、分子量と融点の変数対が、併せると重要ではないという誤った結論が導かれることなる。２Ｄ分子量対ＬｏｇＰ分散グラフを吟味すれば、１ＤＬｏｇＰが重要であることが明らかである。しかし、ＣＳＡアルゴリズムは、この関係を、ＬｏｇＰ範囲全体に広がるクラスＩ化合物としてみいだすことはない。ＣＳＡは、１クラスの活性化合物しかなく、これらが、サブ空間の小領域に集中することになると推定する。２つの活性クラスがある場合には、ＣＳＡアルゴリズムは混乱する恐れがある。この合成例では、第３次元からの活性産物が、次元１および２を汚染する。
【００４４】
Ｂ．リカーシブ・パーティショニング（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）手法
不均質データセットの分析は難しい。不均質データセットは、活性化合物を発生させる１以上の機構を有する。化合物にはある１つの理由から活性であるものもあれば、別の理由で活性なものもある。多くの統計方法は、不均質データセットで成功するとは考えられていない。リカーシブ・パーティショニング（ＲＰ）は、多数の機構で成功し得る統計方法である（Ｈａｗｋｉｎｓら、（１９９７年）、Ｒｕｓｉｎｋｏら（１９９９年）、その開示内容はすべて、参照として本明細書に組み込む）。ＲＰは、記述子を選択し、より均質な２以上のグループへと、１記述子に基づくデータをパーティション化する。次に、グループが均質と判断されるか、あるいは、最小サンプルサイズに到達するまで、各子グループはパーティション化される。データをより小さいデータセットに分類することにより、混合物の成分を個々のグループに区分けすることができ、その際、個々のグループでは、ただ１つの機構だけが機能し得る。
【００４５】
ＲＰはＨＴＳデータセットの分析（Ｊｏｎｅｓ−Ｈｅｒｔｚｏｇら、２０００）では成功しているものの、多くの問題が考えられる。第１に、この手法は一度に１つずつ記述子を選択することにより、データセットを分割（ｓｐｌｉｔ）する。しかし、単一の記述子は、この分割過程について十分な情報を提供しないこともある。加えて、記述子が高度に相関している場合には、１記述子の選択は、他のいくつかの除外につながる可能性もある。第２の問題は、活性領域のいくつかが、互いに近接している、または重複している場合の複数の機構に関する。図２は、２つの機構からの活性化合物（星および丸印）および不活性化合物（点）の構成を示し、１つの機構しかないときには、スプリット・リカーシブ・パーティショニング（点線）ができる。ｘ１およびｘ２は、任意で選択された、生物活性に重要な化学的記述子である。図２ａでは、リカーシブ・パーティショニングは、１前後のｘ１およびｘ２で分割し、２機構の２つの活性領域両方を含む１つの大きな領域と、サイドに２つの無関係の領域が認められる。これは、１度に１つずつの変数のパーティショニングが無効となり得ることを示している。図２ｂでは、リカーシブ・パーティショニングは、ｘ１およびｘ２のいずれかで２回分割する可能性があり、２機構のうち一方が認められる。パーティショニングに応じてサンプルのサイズが縮小するため、不活性化合物から、残る活性化合物を分けることは困難になる。第３の問題は、スプリットの数である。リカーシブ・パーティショニングには、バイナリ・スプリットが用いられることが多い。どんなに１つの切断点しか選択しなかったとしても、活性領域は不活性領域と結合することから、活性パターンが不活性−活性−不活性である場合に、問題が起こる恐れがある。下記の考察に留意する必要がある：１つの機構しかないとき、２つの化合物は、類似した生物活性に対するあらゆる重要な記述子のほぼ近似値を持っていなければならない（ＭｃＦａｒｌａｎｄおよびＧａｎｓ、１９８６年、その開示内容はすべて、参照として本明細書に組み込まれるものとする）。これは、１パーティションからの全分子が類似した活性を持つことになる場合には、パーティションが狭く、複数の次元で同時に存在しなければならないことを意味する。
【００４６】
大きなデータセットのセルベース分析
本発明では、高次元記述子空間内の優良領域（セル）を識別した後、優良領域についての情報を用いて、新しい化合物を採点し、それらに試験実施の優先順位をつけることからなる、セルベースの分析を紹介する。
【００４７】
記述子空間の優良領域の識別は、下記の３つの段階を含んでなる：（１）高次元空間をあらゆる可能な組合せの低次元サブ空間に射影してから、各サブ空間をセルに区分けし；（２）活性セル（領域）をみいだし；（３）活性セルをリファイン（ｒｅｆｉｎｅ）する。本発明では、Ｌａｍら（２０００年）により記載されたデータ駆動ビニング（ｂｉｎｎｉｎｇ）方法（その開示内容はすべて、参照として本明細書に組み込まれるものとする。）を用いて、低次元サブ空間と、これらのサブ空間内のセルを形成する。複数の統計選択基準を用いて、主に、セル内のヒット率および／またはその信頼性に基づき、優良セル（高比率の活性化合物を含むもの）を識別する。元のセル境界を調節またはリファインするためには、サブ空間の各次元でセルをシフトし、これにより、最初のビニングで見落とした優良セルを識別する。これらの方法については、以下の「優良セルの識別」と題する節でさらに詳しく説明する。
【００４８】
次に、優良セルを用いて、活性である可能性が最も高い新しい化合物を採点および選択する。順位が最も高いセルに現れた新化合物、または優良セルに頻繁に現れる新化合物が、試験に付す有望な候補である。あるいは、細胞選択に用いた１以上の基準を用いて、新しい化合物を採点してもよく、これらの得点を用いて、化合物の順位付けを行なう。新しい化合物の選択方法の詳細は、第６節に記載されている。
【００４９】
優良セルの識別
１Ｄ／２Ｄ／３Ｄセルへの記述子空間のビニング
セルに空間を区分けする利点は、多数の方法を開発して、優良セル、すなわち、高比率の活性化合物を含むものを識別できることである。高次元空間を多くの細かい、低次元セルに区分けする方法について以下に説明する。
【００５０】
通常のセルベース方法では、記述子各々についての範囲を同じサイズのｍ個のビンに細分する。６７のＢＣＵＴ記述子を用いると、ｍ６７個のセルが得られる。ｍ＝２でも、２６７個のセルが形成され、その大部分は、存在する最大の化学データベースでも空である。データ点よりもセルの方が多く、しかも、ほとんどの化合物は、密集している。化合物の大部分が、比較的少数のセルに集中している場合には、活性および不活性領域を分けるのは困難もしくは不可能である。
【００５１】
Ｌａｍら（２０００年）に従い、我々は、低次元サブ空間、典型的には、１Ｄ、２Ｄ、および３Ｄサブ空間のすべてに注目した。各サブ空間について細胞数を一定に維持し、次元によるセル数の指数増加を防止する。記述子の範囲の境界に向かう分子の希少性によって発生する空のセルを解消するため、本発明では、極限に向かうほどビンを大きくする、データ駆動ハイブリッドビニング方法を採用する。高次元空間を低次元セルにビニングすることについて、さらに詳しくは、Ｌａｍら（２０００年）の４．１節（セルの形成）および４．２節（データ駆動ビニング）を参照されたい。手短に言えば、次のようにセルを形成する。最初に、各記述子をｍ個のビンに区分けする。各記述子については、これらビンは、その１Ｄサブ空間のセルに隣接している。所与の２Ｄサブ空間のセルを形成するには、その次元の各々のビンをｍ１／２個のビンに併合する。これらの大きなビンの併合により、ｍ１／２×ｍ１／２＝ｍ個の２Ｄセルができる。同様に、３Ｄセルを形成するには、各次元の１Ｄビンをｍ１／３個のビンに併合すると、これらは、ｍ１／３×ｍ１／３×ｍ１／３＝ｍ個の３Ｄセルとなる。このようにして、１Ｄ、２Ｄ、または３Ｄにかかわらず、あらゆるサブ空間が、同じ数のセルを有する。整数のビンを形成するために、ｍが、６乗される整数、例えば、２６＝６４または３６＝７２９であれば好都合である。さらに、ｍを選択する際の指針を以下に示す。
【００５２】
ｋ個の記述子では、合計で、
【数１】
2005506511.tif 000004
個の１Ｄ、２Ｄ、および３Ｄサブ空間が存在する。あらゆるサブ空間で、分子は唯一のセル内にある。ここでは、多数の活性化合物があり、かつ活性化合物の比率が高いセルのセットをみいだすことを目標とする。
【００５３】
ビンのサイズはどれくらいでなければならないか？大きなビンから形成されるセルは、１以上のクラスの化合物を含んでいる可能性がある。さらに、セルの部分だけが優良であれば、活性化合物が不活性化合物により希釈され、セルが不活性とみなされる恐れがある（２つの化合物は、類似した生物活性についてのあらゆる重要な記述子と相当近似した値を持っていなければならない）。これに対し、非常に微小なビンにより形成されるセルは、同じクラスの化合物のすべてを含んでいるわけではない。さらに、非常に小さなセルは、含んでいる化合物が非常に少ない傾向があり、セルの品質を評価するための情報がほとんどないことになる。本発明では、ビンを小さくするが、小さすぎないようにし、被検化合物の数、Ｎを付与する。各セルのヒット率の信頼できる評価のために、本発明では、１セル当たり約１０〜２０個の化合物とするのが好ましい。これは、サブ空間当たりのセルの数を、約Ｎ／２０〜Ｎ／１０にすべきであることを意味する。セルをシフトすれば（５．４節に記載）、初めのビニングでは見落とした別の活性領域をみいだすことができる。
【００５４】
一サブ空間でのサブ空間内セル（シフトしたセルは含まない）は、互いに排他的で、様々なセットの化合物を包含する。これに対し、サブ空間間セル、すなわち、様々なサブ空間からのセルは、重複している可能性があり、同じセットの化合物を包含し得る。第６節に記載した化合物選択方法は、サブ空間間セルにおける重複と、記述子変数同士の相関を利用している。
【００５５】
セルの順位付け
活性セルの識別のために当然最初に選択するのは、セル内で活性である化合物すべての比率（観測ヒット率）を計算し、次に、これらの比率に応じてセルの順位付けを行なうことである。活性化合物の比率が高いセルは、活性であると判断される。この方法に関しての大きな問題は、少数の化合物をたまたま有するセルを優先してしまうことである。２／２および１９／２０活性化合物を含む２つのセルを想定する。第１のセルは、ヒット率が１００％であるが、これは２個の化合物、すなわち、極めて小さいサンプルに基づくものである。第２のセルの９５％ヒット率は、２０個の化合物に基づいており、こちらの方が信頼性ははるかに高い。従って、セル選択の基準のいくつかは、生（ｒａｗ）ヒット率と共に、サンプリングからの統計的変動性を計算に入れている。
【００５６】
様々なタイプの活性データが考えられ、これが上記基準に反映される。第一に、化合物を「活性」または「不活性」のいずれかとして評価することができる。以下に挙げるｐ値（Ｐｖａｌｕｅ）、ヒット率（ＨＲ）、および二項式ヒット率下方信頼性限界（ＢＨＲＬｏｗ）基準が、このタイプのデータに関する。第二に、アッセイから、活性の数値Ｙ（例えば、阻害率（％））が得られる。この場合、以下に挙げる平均活性点（ＭｅａｎＹ）、平均Ｙの低信頼区間（ＭＬｏｗ）、正規ヒット率下方信頼性限界（ＮＨＲＬｏｗ）がある。あるカットオフｃについて、「活性」をＹ＞ｃとして定義し、第２タイプのデータを第１タイプに変換することにより、すべての基準を使用可能にすることもできる。
【００５７】
Ｐ値（Ｐｖａｌｕｅ）
Ｎを、データセットに含まれる化合物の数（例えば、Ｃｏｒｅ９８トレーニングセットには１１，５２８個の化合物がある）とし、Ａを、データセットに含まれる活性化合物の数（例えば、１００個の活性化合物）とする。所与のサブ空間内の所与のセルを考えると、これは、ｎ個の化合物を有し、そのうち、ｘ個が活性である。
【００５８】
Ａ個の活性化合物が、ランダムに所与セル内または外にあると想定する。この統計的帰無仮説の下で、ｎ個の化合物から、ｘ個の活性化合物を観測する確率は、超幾何分布によって与えられる：
【数２】
2005506511.tif 000005
ｐ値は、ｎ個のうち少なくともｘ個の活性化合物を有する確率である：
ｐ値＝Ｐｒｏｂ（Ｘ≧ｘ｜ｎ化合物）
【数３】
2005506511.tif 000006
ｐ値が小さければ、ｎ個のうちｘ個以上の活性化合物をみいだす可能性はほとんどない。従って、Ｐ値が小さい場合には、セル内／外における活性化合物のランダム配分の的帰無仮説に反する最大の証拠（従って、セル内の活性化合物の数は、偶然より高い）が得られる。すべてのセルについてＰ値を計算し、Ｐ値が最も小さいセルが、最上位のセルとなる。
【００５９】
ｐ値手法での１つの問題は、ヒット率がかなり低くても、多数の化合物を含むセルを選ぶ傾向があることである。例えば、１７４個のうち１５個が活性であれば、ｐ＜０．０００１であるが、４個のうちの４個であれば、ｐ＝０．００１４である。サンプルのサイズが大きいため、ヒット率ははるかに低いのに、統計的証拠は前者の方が強いのである。新しい化合物をスクリーニングする際、より高いヒット率に上記工程を向けるためには、例えば、少なくとも３０％のヒット率を有するセルだけをｐ値によって順位付けすることができる。
【００６０】
ヒット率（ＨＲ）
前記の記号式で、一セルのヒット率はｘ／ｎである。これは、サンプルサイズが大きくなるほど増加する信頼性を無視している。例えば、１／１は１００％のヒット率を与えるが、９／１０は９０％のヒット率を与えるものの；９／１０のセルの方が可能性は高い。この問題を解決する簡単な方法は、複数の活性化合物を含むセルだけを考慮することである。２つのセルのヒット率が同じである場合、ｐ値または平均活性点のような別の基準を用いて、いずれが優位かを決めることができる。
【００６１】
二項式ヒット率下方信頼性限界（ＢＨＲＬｏｗ）
二項式分布に基づく、新しい化合物のヒット率に関して正確な下方信頼性限界を得ることができる。所与のセルに入ると考えられる多数の化合物については、比率ｈが活性である、すなわち、ｈはヒット率であると仮定する。セル内のｎ個の被検化合物が、該セルに考えられる全化合物のランダムサンプルであるとすると、活性と認められた数は、ｎ回の試験と確率ｈの二項式分布に従う。Ｐｒｏｂ（Ｘ≧ｘ｜ｈ，ｎ）＝０．０５となるようなｈの最小値は、９５％二項式ヒット率下方信頼性限界（ＢＨＲＬｏｗ）である。これは、ヒット率とその変動性の両方を考慮している。ＢＨＲＬｏｗは、ヒット率またはｐ値のいずれよりも優れた確認ヒット率の予測値であると思われる。ＢＨＲＬｏｗは、セルサイズが大きいとき、有効である。各セルにごくわずかの化合物しかない場合には、ＢＨＲＬｏｗは不感受性になり、ヒット数が低いセルまたは領域や、ヒット率が極めて高いものを選択する傾向がある。例えば、
ＢＨＲＬｏｗ（３／３）＝０．３６８４であるが、ＢＨＲＬｏｗ（８／１５）＝０．２９９９であり、また、
ＢＨＲＬｏｗ（６／６）＝０．６０７０であるが、ＢＨＲＬｏｗ（１２／１５）＝０．５６０２である。
【００６２】
この問題は、優良セルは、数個の活性化合物を含んでいなければならないと仮定することにより、解消することができる。
【００６３】
平均活性点（ＭｅａｎＹ）
数値アッセイ値、Ｙが利用可能である場合には、一セル内の全化合物についての平均が、平均活性点（ＭｅａｎＹ）である。偶然に、多数より少数の化合物から高い平均値を得る方が容易であるため、平均値Ｙは、少数の化合物（例えば、活性値が高い２つの化合物）を含むセルを選択する傾向がある。ＨＲと同様に、数個の活性化合物を含むセルだけを考慮することによって、この問題を解消することができる。
【００６４】
平均Ｙの下方信頼性限界（ＭＬｏｗ）
数値アッセイ値、Ｙを有するＢＨＲＬｏｗと同様に、正規分布からサンプリングすると仮定して、Ｙ値（ＭＬｏｗ）を与える分布の平均値についての下方信頼性限界を用いることができる。ＭＬｏｗは、観測した平均値と変動性の両方を考慮し、下記のように定義する：
【数４】
2005506511.tif 000007
上式において、
【数５】
2005506511.tif 000008
は、セル内のＹ分布の正規偏差の自由度ｄに基づく推定値であり、ｔ（ｄ，０．９５）は、自由度ｄを有するｔ分布の９５％分位数を示す。
【００６５】
本発明では、サブ空間内の全セルについての
【数６】
2005506511.tif 000009
の共通値を用いる。所与のサブ空間について、これは、全細胞に対するサンプル分散をプールすることにより、計算する：
【数７】
2005506511.tif 000010
上式において、ｓｉ２は、セルｉのサンプル分散であり、セルｉはｎｉ個の化合物を含む。
【００６６】
ＭＬｏｗは、セルの順位付けで、ＭｅａｎＹよりも良好に機能するようである。
【００６７】
正規ヒット率下方信頼性限界（ＮＨＲＬｏｗ）
活性の数値測度、Ｙと、活性のカットオフ、ｃを用いて、正規分布に基づく確率Ｐｒｏｂ（Ｙ＞ｃ）の下方信頼性限界を導き出すことができる。この基準が、ＮＨＲＬｏｗと呼ばれる。
【００６８】
平均値μおよび分散σ２を有する正規分布から、Ｙ値がランダムにサンプリングされると仮定し、正確なＮＨＲＬｏｗを下記のように決定する。
【００６９】
【数８】
2005506511.tif 000011
上式において、Φは、標準的正規累積分布関数である。
【００７０】
σが既知であれば（上記と同様に、全セルに及ぶサンプル変数をプールすることにより、σの優れた推定値を得ることができる）、下記式により、Φを推定することができる：
【数９】
2005506511.tif 000012
上式において、
【数１０】
2005506511.tif 000013
は、セル内のｎ個の化合物についての平均Ｙである。
【００７１】
いま、
【数１１】
2005506511.tif 000014
とする。これは、
【数１２】
2005506511.tif 000015
より推定することができる。ここで、
【数１３】
2005506511.tif 000016
であり、
【数１４】
2005506511.tif 000017
である。
【００７２】
従って、
【数１５】
2005506511.tif 000018
であり、
【数１６】
2005506511.tif 000019
となる。上式において、Ｚ．９５は、標準正規分布の９５％分位数である。
【００７３】
上記不等式を変形すると、
【数１７】
2005506511.tif 000020
となる。但し、上式において、
【数１８】
2005506511.tif 000021
であるものとする。
【００７４】
【数１９】
2005506511.tif 000022
についての９５％信頼区間（ＣＩ）は（ＺＬ，∞）であり、これに対応する
【数２０】
2005506511.tif 000023
の９５％信頼区間（ＣＩ）は、Φが単調増加関数であることから、（Φ（ＺＬ），１）である。
【００７５】
従って、
【数２１】
2005506511.tif 000024
となる。
【００７６】
基準間の関係
活性の数値測度が利用可能であれば、６つの基準すべてを用いることができる。活性（ヒット）の切断点ｃは、次のように用いる。Ｐｖａｌｕｅ、ＨＲおよびＢＨＲＬｏｗについては、ｃを用いて、データを「活性」／「不活性」に変換した後、これらを計算する。ＭｅａｎＹおよびＭＬｏｗはいずれもｃを無視する。ＮＨＲＬｏｗの場合には、ｙ分布をモデル化し、最後にｃを用いて、ＮＨＲＬｏｗを決定する。
【００７７】
複数の試験
６７の記述子を用いると、合計５０，１８３の１Ｄ／２Ｄ／３Ｄサブ空間ができる。各サブ空間を７２９個のセルに区分すると、３６，５８３，４０７個のセルができる。このように多数のセルでは、中程度の活性を有するセルを偶然にしかみいだすことはできない。
【００７８】
ｐ値基準を考える。これを被検セルの合計数、Ｃに合わせて調節するためには、単純にｐ値にＣを掛ける。これは、ボンフェローニ（Ｂｏｎｆｅｒｒｏｎｉ）修正である（Ｍｉｌｌｅｒ（１９８１年）、その開示内容はすべて、参照として本明細書に組み込まれるものとする）。トレーニングデータでは、ボンフェローニ調節ｐ値が小さい（例えば、＜０．０５）場合、セルを優良セルとみなす。
【００７９】
ボンフェローニ修正は、過剰修正する傾向がある。６７の記述子と７２９のセル／サブ空間を有するＣｏｒｅ９８では、合計３６，５８３，４０７個のセルを調べた。そのうち、１９，０１０，５２０個のセルだけが少なくとも３つの化合物を含んでいた。２以下の化合物を含むセルは、サンプルサイズが小さいために、活性とみなすことができない。従って、少なくとも３つの化合物を含むセルの数を掛けることにより、ｐ値を調節する。
【００８０】
また、最小ヒット率を課すことにより、修正に関連するセルを定義することもできる。例えば、Ｃｏｒｅ９８トレーニングデータでは、少なくとも３個の活性化合物を含み、かつヒット率が少なくとも５０％のセルだけを考慮する場合、全化合物の０．５％が活性となるように、活性の閾値を設定すると、わずか３，１４４個のセルしかない。
【００８１】
複数試験の問題に取り組む最善の方法は、恐らく、アッセイ値のランダム置換を用いて、活性および不活性の間にカットオフを画定することであろう。トレーニングデータにおける活性／不活性またはＹ値をランダムに並びかえる（ｒｅ−ｏｒｄｅｒ）。ｐ値が、セル順位付けの基準である場合には、上記カットオフを、得られた最小ｐ値として設定する。データのランダム置換の下では、どのセルも優良セルとして識別されないはずであり、最小ｐ値はただ偶然によるものである。実際のデータ（置換なし）の場合には、このカットオフ値より小さいｐ値を有するすべてのセルを用いる。この置換方法を用いて、セルベースの選択方法のいずれについてもカットオフ値を設定することができる。
【００８２】
シフトされたセル
ハイブリッドビニング方法により、サブ空間内に非重複セルができる。これらを元の非シフトセルと呼ぶ。また、このビニングが最善ではないことを見込んで、様々な次元における元のセルをシフトして、重複セルを形成する。例えば、２Ｄサブ空間では、４セットのセルを形成する：１セットは、元の非シフトセル、２セットは、１次元だけをビン半分シフトしたセル、ならびに、最後の１セットは、両次元でビン半分シフトしたセルである。
【００８３】
これを図３に表すが、この図は、２つの記述子、ｘ１およびｘ２、により形成されたサブ空間内に１０個の活性化合物の位置を示している。２Ｄセルを形成するために、各記述子の範囲を５つのビンに区分けする。元の非シフトセルは、図３の左上のグラフに示す。シフトされたセルを形成するためには、最初に、ｘ１ビンをビン半分シフトするが、ｘ２ビンは固定したままにしておく（右上のグラフ）。次に、ｘ２ビンをビン半分シフトするが、ｘ１ビンは固定したままにしておく（左下のグラフ）。最後に、ｘ１およびｘ２ビンをビン半分シフトする（右下のグラフ）。
【００８４】
優良セルが、少なくとも３個の活性化合物を含んでいなければならないとすると、上方２つのグラフの各々に１つの活性セルがあり、下方２つのグラフの各々に２つの活性セルがある。これらの重複する活性セルにより形成される領域を図４に示す。カウント数は、活性セルにより各活性化合物が選択される回数である。破線は、どのようにして活性領域を調節して、活性化合物のない部分領域を排除することができたかを示す。シフトされたセルにより、活性領域をリファインする効率的方法が提供される。
【００８５】
我々は、活性領域のサイズ変更（ｒｅ−ｓｉｚｉｎｇ）のためのいくつかの方法についても調べた。しかし、元の活性セル周辺のセルのサイズ変更は、セルのシフトほど有効でも効率的でもないことがわかった。
【００８６】
新しい化合物の選択
以下に、生物学的スクリーニングのための新しい化合物の３つの選択方法：「上位セル選択」、「頻度選択」および「重み付き得点選択」を紹介する。
【００８７】
上位セル選択
この方法は、まず、既述したセル選択基準の１つに従い、セルを順位付けする。未試験の新しい化合物のデータベースにおいて、最良セルに含まれるすべての化合物を選択し、次に二番目に優良なセにル含まれるすべてを選択し、試験しようとする所望の化合物数に到達するまで、または初期セルベース分析から優良セルがなくなるまで、これを続ける。
【００８８】
様々なサブ空間からの優良セルは、記述子を共有しているために、重複する可能性もある。従って、新しい化合物は、複数の高順位セルに現れると考えられる。上位セル選択手法は、これを考慮に入れないため、確認セットにおけるヒット率を下げる。次の方法は、重複セルからの情報を利用する。
【００８９】
頻度選択
６７の記述子には高い相関が存在するが、これがＢＣＵＴの特性である。従って、新規化合物が高順位セルに含まれていれば、相関する記述子を共有するさらに高順位のセルにも含まれている可能性がある。頻度選択方法は、データにおけるこれら相関を利用する。この方法では、優良セルのリストへの出現頻度に基づき、化合物を選択する。
【００９０】
高順位セルに出現する回数により、新規化合物を順位付けする（リストの長さは、例えば、ランダム置換手法により決定することができる）。スクリーニングのために選択した第１化合物は、最高頻度で出現する化合物である。選択した第２化合物は、２番目に高い頻度であり、これが順次続く。複数の重複領域に存在する化合物は、多くの記述子からの情報が利用されているため、活性である可能性が最も高い。頻度選択方法は、選択された最初の１０個の化合物についての確認ヒット率を大幅に改善する。
【００９１】
重み付き得点選択
優良セルのリストにおける出現頻度をただカウントする以外に、重み付け関数をセルに使用し、リストに載っている全セルについて、合計重み付き得点に基づき、化合物を選択することができる。このとき、最良の化合物は、最高得点を有するものである。
【００９２】
既述したセル選択基準は、重み付け関数として採用することができる。例えば、ＢＨＲＬｏｗ値または−ｌｏｇ（ｐ値）を重みとして用いることが可能である。これらの重み付け関数には、いくつかの望ましい特性が求められる：（１）優良セルのリストが延長されても、元のリストにあるセルの相対重みは変化しないこと；（２）重み付け関数は、セル順位のなめらかで単調な減少関数であること；ならびに、（３）セル選択基準によって同等に評価されたセルには、同じ重みを割り当てること。
【００９３】
性能評価
この節では、Ｃｏｒｅ９８およびＮＣＩデータセットを用いて、セルベース方法の性能を評価する。
【００９４】
トレーニングおよび確認セットへのデータの区分け
新しい方法の妥当性を証明する目的で、元のデータをトレーニングセットおよび確認セットに区分けする。トレーニングデータセット（スクリーニングされた化合物としてみなす）を用いて、モデル（すなわち、活性領域をみいだす）を構築し、また、確認データセットを用いて、予測の正確さを評価する（すなわち、これら領域における活性が高いままであるかを確認する）。実際の使用で、全データを用いて、活性領域をみいだす。
【００９５】
新規の統計方法を研究、開発および例証するには、一般に、同じ生物活性を評価する１以上のデータセットを用意するのが有用である。第１のデータセット、すなわち、トレーニングセットを用いて、統計予測方法を較正することができる。第２のデータセット、すなわち、確認データセットを用いて、その有効性を試験することができる。トレーニングセットを用いて、統計予測方法を展開する場合には、その方法が「データを記憶」してしまい、トレーニングセットに基づく予測が過度に楽観的になってしまうという危険性がある。この方法を用いて、「ホールド・アウト（ｈｏｌｄ ｏｕｔ）」または確認データセットを予測すれば、統計方法の有効性の評価がこれまでより偏りが少なくなる。もちろん、実際の試験では、完全に独立したデータセットに上記方法を適用する。
【００９６】
スクリーニングする化合物の約０．５％〜２％しか活性と評価されないため、十分な活性化合物をトレーニングおよび確認データセットの両方に注意深く割り当て、優良領域を識別および確認できるようにすることが重要である。アッセイ値によりデータセットを分類し、各連続対の一方を２つのデータセットにランダムに配置する。
【００９７】
評価計画
評価ステップ
１．次のように、トレーニングおよび確認セットにデータを区分けする。効能および位置によりデータセットをランダムに分類し、各連続対の一方を２つのデータセットに分類する。
【００９８】
２．６７のＢＣＵＴすべてを用い、低次元サブ空間に焦点を絞る。これによって、５０，１８３の１Ｄ／２Ｄ／３Ｄサブ空間が得られる。
【００９９】
３．データ駆動ハイブリッドビニング方法を使用し、７２９のセル／サブ空間を用いて全サブ空間をビニングすることにより、１セル当たり、大体１５〜２０個の化合物を得る。
【０１００】
４．元のセルから、シフトされたセルを形成する。
【０１０１】
５．トレーニングセット：各セルについて合計統計量を計算し、少なくとも３ヒットを有し、ヒット率が２０％以上のセルを記録する。
【０１０２】
６．段階５を繰り返すが、Ｙをランダムに並べかえる（ランダム置換）。優良セルの「カットオフ」を、ランダム置換を受けた第１０位のに優れた値として定義する。極限値ではなく、第１０位の値を用いる（数百万の被検セルから）。
【０１０３】
７．トレーニングセット：優良セルを、段階６のカットオフ値より高い値を有するセルとして定義する。
【０１０４】
８．トレーニングセット：セル選択基準（例えば、Ｐｖａｌｕｅ、ＨＲ、ＢＨＲＬｏｗ、ＭｅａｎＹ、ＭＬｏｗ、ＮＨＲＬｏｗ）により優良セルを順位付けする。
【０１０５】
９．トレーニングセット：得点関数を用いて、優良セルの各々に点数を割り当てる。
【０１０６】
１０．確認セット：上位セルに基づき、確認化合物を選択する（上位セル法）。
【０１０７】
１１．確認セット：各確認化合物について得点を計算し、その得点に応じてこれらの化合物を順位付けする（頻度選択／重み付き得点選択）。
【０１０８】
１２．確認セット：これらの選択方法に基づき、最高順位がついた化合物を選択し、それらの対応する確認ヒット率を評価する。
【０１０９】
評価目的
生物アッセイＹ１１による２３，０５６ 個のＣｏｒｅ９８化合物と、２９，８１２個のＮＣＩ化合物を用いて、本発明のセルベース分析方法の性能を評価した。この評価の目的は、（１）新規の方法によって、ランダム選択より高いヒット率が得られるかどうかを決定すること、（２）６つのセル選択基準がヒット率に及ぼす影響、および（３）本発明のセル選択方法で、実活性セルまたはフォールスアラームをみいだすことができるかどうかを決定すること、である。
【０１１０】
評価のために、Ｃｏｒｅ９８化合物を下記のように活性／不活性として定義する。第１に、活性化合物は、活性値が５０以上の化合物とする。この定義によれば、２３，０５６個のうち、１０３個（０．４５％）の化合物だけが、活性である。第２に、この０．４５％を集団ヒット率またはランダムヒット率と呼ぶ。このヒット率は、本発明の分析方法の性能に関する水準点を提供する。新規の方法に基づくこのヒット率が、ランダムヒット率より何倍も高い場合には、この新規の方法が十分機能していることになる。
【０１１１】
結果
ＮＣＩおよびＣｏｒｅ９８化合物をトレーニングおよび確認セットに区分けし、次のようにまとめた。
【０１１２】
【表１】
2005506511.tif 000025
確認データセットからの集団ヒット率（またはランダムヒット率）を水準点として用いる。この結果を２つの部分に区分けする。部分Ｉは、トレーニングデータに基づく優良セル対フォールスアラームを、また、部分ＩＩは、確認データに基づいて得られたヒット率を表す。
【０１１３】
対優良セル偽陽性
Ｐ値修正
本発明のセルベース方法が、偽陽性結果を与える（すなわち、セルが優良でないときに優良であると判断する）かどうかを試験するために、化合物に活性値をランダムに割り当てなおす。ランダムヒット率の様々な設定値（０．５％、１％、２％）と、ビンサイズ（７２９と４，０９６）を用いて、値が実数値であったかのように、同じ分析を数回実施した。既述したｐ値修正方法を用いると、１つのセルも優良と判断されなかった。これに対し、実活性値を用いると、数百から数千の優良セルがみいだされた。過剰修正手法は、偽陽性結果に対処するが、過度に保存的である。
【０１１４】
優良セルのカットオフ
ランダム置換試験を実施することにより、Ｃｏｒｅ９８およびＮＣＩトレーニングデータセットの両方について、優良セルとその他のセルを分けるカットオフをみいだす。
【０１１５】
ＮＣＩ化合物の場合、ランダム置換を受けた第１０位の優れたＰｖａｌｕｅおよびＢＨＲＬｏｗ値は、１．７０＊１０−７および０．３６８４であり、実活性値を用いると、３０１，１５６のセルがＰｖａｌｕｅ＜１．７０＊１０−７、また８８，６７９のセルはＢＨＲＬｏｗ＞０．３６８４であることがわかった。ランダム置換を受けた第１０位の優れたＨＲは、１．０（３／３）である。既述したように、ＨＲ単独では、カットオフを画定する基準にはならない。
【０１１６】
Ｃｏｒｅ９８化合物については、ランダム置換を受けた第１０位の優れたＰｖａｌｕｅおよびＢＨＲＬｏｗ値は、１．２５＊１０−６および０．０９７７であり、実活性値を用いると、４１，３００のセルがＰｖａｌｕｅ＜１．２５＊１０−６、また４３，６５０のセルがＢＨＲＬｏｗ＞０．０９７７であることがわかった。ランダム置換を受けた第１０位の優れたＨＲは、０．３３３３（３／９）である。
【０１１７】
【表２】
2005506511.tif 000026
これ以外にも、第１０位ＰＶａｌｕｅおよびＢＨＲＬｏｗの両方を組み合わせることにより、「共通」カットオフを画定することができる。ＮＣＩ化合物については、ＰＶａｌｕｅ＜１．７０＊１０−７およびＢＨＲＬｏｗ ＞０．３６８４である８４，０２１のセルが存在する。共通カットオフでは、ＨＲも用いて、優良セルを順位付けすることができる。共通のカットオフを用いて同様の結果が得られるることから、本明細書には記載しない。
【０１１８】
ヒット率の確認
重み付き得点選択方法を用いて、上位５，００００のセルに基づき、確認セット中の化合物を選択することができる。様々なセル順位付け基準の基づく対応ヒット率は、ＮＣＩおよびＣｏｒｅ９８化合物についてそれぞれ図５および６に示す。上記セル順位付け基準のいずれかと組み合わせたセルベース分析方法により、ランダムヒット率より何倍も高いヒット率（図の水平線）が得られる。
【０１１９】
ＳＡＳで計算した最小ｐ値は１×１０−１６であるため、ＳＡＳでは、ＰＶａｌｕｅ基準を用いて、適正に順位付けし、採点することができなかった。例えば、ＮＣＩトレーニングデータを用いれば、４１，２７８のセルがＰＶａｌｕｅ＜１×１０−１６であるが、この値は、ＳＡＳではゼロに設定されている。これらの４１，２７８のセルには、ＳＡＳでは同じ順位が与えられた。いずれにしても、頻度選択および重み付き得点選択方法は堅調である。
【０１２０】
結果
これらの結果から、（１）セルベース方法は、優良セルを識別するのに有用であり、（２）フォールスアラームではなく、多くの優良セルがみいだされ、（３）ＢＣＵＴ記述子は有益であることが確認される。本発明のセルベース分析方法により、ランダムヒット率より何倍も高いヒット率が得られる。セル選択方法では、数千の優良領域が識別された。上位セル方法によって上位活性領域が選択された。また、頻度選択方法により、ヒット率が高い最も有望な化合物が選択された。
【０１２１】
本発明のセルベース分析方法は、以下に挙げる統計モデル化の問題に取り組む：
１．非線形性、
２．閾値、
３．相互作用、
４．多数の機構、
５．高度に相関する記述子。
【０１２２】
以上述べてきた内容は、本発明の考えられるあらゆる実施形態を網羅的に挙げた、または記載したわけではなく、同等の方法を用いて可能なあらゆる代替実施形態、当業者に容認されているアルゴリズムまたは要素も、本発明の請求の範囲に含まれるものとする。さらに、本発明の代替実施形態では、適したコンピューターまたはその他の好適なプロセッサーを用いて、前記方法のいずれかを実施する、さらには、コンピューター端末、交換およびサーバーの国際ネットワーク（インターネット）を通じてデータを転送することにより、部分的または完全な実施が可能であることに留意すべきである。
【図面の簡単な説明】
【図１】
図１Ａは、クラスター有意性分析のための２つの異なる機構からの活性化合物のクラスターを示すグラフである。
図１Ｂは、クラスター有意性分析のための２つの異なる機構からの活性化合物のクラスターを示すグラフである。
【図２】
図２Ａは、何故リカーシブ・パーティショニングがうまくいく、またはいかないかを説明するグラフである。
図２Ｂは、何故リカーシブ・パーティショニングがうまくいく、またはいかないかを説明するグラフである。
【図３】
シフトされたビンおよび重複セルの概念を説明するグラフである。
【図４】
活性領域を形成する、シフトされたセルの重複を説明するグラフである。
【図５】
ＮＣＩ化合物に基づく頻度選択方法の性能を説明するグラフである。
【図６】
Ｃｏｒｅ９８化合物に基づく選択方法の性能を説明するグラフである。
【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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【国際公開パンフレット】
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