(57)【要約】  本発明は物質のアドメ特性を計算するコンピュータシステムおよび方法に関する。本発明は、  ａ．分子特性とアドメ特性との間の相関を記述し、上記物質の分子特性の生物物理学的モデルへの入力のステップ、  ｂ．アドメ特性の出力のステップ  を備える。
2005512176.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物質のアドメ特性を計算する方法であって、
分子特性とアドメ特性との間の関係を記述する生物物理学的モデルへの上記物質の分子特性の入力のステップ、および
上記アドメ特性の出力のステップ
からなる方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、さらに：
データベースへの上記物質の化学構造の入力のステップ、
化学構造の入力に関して上記データベースへの循環的なクエリーを実行するステップ、
上記データベースへの上記入力が循環的クエリーの実行により確認された後で、上記化学構造に基づいた、上記物質の分子特性の自動計算のステップ、および
上記分子特性の上記生物物理学モデルへの自動入力のステップ
を含む方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の方法であって、さらに：
他の、実験で決定された上記物質の分子特性についての第２のデータベースへのアクセスのステップ、および
計算された上記分子特性および上記他の分子特性の上記生物物理学モデルへの自動入力のステップ
をもつ方法。
【請求項４】
請求項１、請求項２または請求項３に記載の方法であって、上記生物物理学的モデルが生理学に基づいた薬物動態学的モデルであり、そのモデルは複数の器官を含み、かつ、各器官のサブモデルを含み、それらのサブモデルは血流モデルにより相互に接続され、この関係は質量平衡関係式により記述される方法。
【請求項５】
請求項１から請求項４のうち１つに記載の方法であって、上記物質の上記分子特性が、統計的方法、好ましくはＱＳＡＲまたはＨＱＳＡＲにより、またはニューラルネットワークを用いて、好ましくは記述子または指紋の形での、化学構造から計算される方法。
【請求項６】
請求項１から請求項５のうち１つに記載の方法であって、人の体および／または動物の体への薬理的効果をもつ物質を含み、１つ以上の以下のアドメ特性：
経口使用後の物質の１回の投与量の吸収されたフラクション、
上記物質の経口使用後の静脈内の濃度時間曲線グラフ、
血漿中の遊離型のフラクション、
器官血漿分配係数、および
上記物質の経口使用後または静脈注射後の血漿中および器官中の濃度時間曲線
が計算される方法。
【請求項７】
請求項１から請求項６のうち１つに記載の方法であって、上記物質が作物保護用の物質であり、１つ以上の以下のアドメ特性：
ａ．スプレー使用後の葉への吸収速度に関する特性、
ｂ．外皮を通しての昆虫への吸収速度に関する特性、
ｃ．葉への使用後の植物中の分布速度に関する特性（師部移動度）、
ｄ．根への使用後の植物中の分布速度に関する特性（木部移動度）、および
ｅ．昆虫の器官間の濃度分布
が計算される方法。
【請求項８】
請求項１から請求項７のうち１つに記載の方法であって、さらに：
ａ．種々の物質、特に同じ化学的親物質をもった種々の物質の上記アドメ特性の繰り返しの計算のステップ、および
ｂ．上記アドメ特性の値により物質を分類するステップ
をもつ方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法であって、複数のアドメ特性が上記種々の物質の各々に関してそれぞれ計算されて、２つ以上の上記アドメ特性からインデックスを形成することにより上記物質の上記分類が実行される方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法であって、少なくとも２つの上記アドメ特性の加重和により上記インデックスが形成される方法。
【請求項１１】
請求項８、請求項９または請求項１０に記載の方法であって、上記物質の上記アドメ特性の出力が、テーブルの形式、好ましくはリレーショナル・テーブルで出力される方法。
【請求項１２】
請求項１から請求項１１のうち１つに記載の方法を実行するコンピュータプログラム。
【請求項１３】
請求項１から請求項１１のうち１つに記載の方法を実行するコンピュータシステム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のコンピュータシステムであって、
ａ．物質の上記化学構造を入力するための第１のデータベース（１３）、
ｂ．化学構造の入力に関して上記データベースへの循環的クエリーを実行する実行手段（１４）、
ｃ．上記化学構造の上記入力が循環的クエリーを実行することにより検出された後で、上記化学構造に基づいて、物質の分子特性を自動計算する自動計算手段（１５）、および
ｄ．１つ以上のアドメ特性を自動計算する自動計算手段（１７）
をもつコンピュータシステム。
【請求項１５】
請求項１３または請求項１４に記載のコンピュータシステムであって、上記物質の実験で決定された他の分子特性を保存するための第２のデータベースをもち、上記アドメ特性の上記自動計算が、計算された上記分子特性および／または実験で決定された上記他の分子特性に基づいて実行されるコンピュータシステム。
【請求項１６】
請求項１３、請求項１４または請求項１５のうち１つに記載のコンピュータシステムであって、種々の物質の計算されたアドメ特性の構造化形式の、好ましくはテーブル形式の、特に好ましくはリレーショナル・テーブル形式の出力のための出力手段（２１）をもつコンピュータシステム。
【請求項１７】
請求項１３から請求項１６のうち１つに記載のコンピュータシステムであって、上記物質を分類するために、上記アドメ特性からのインデックスの計算のための計算手段をもつコンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物質、特に薬理的な効果をもつ物質または作物保護の用途の物質の、アドメ特性を計算するコンピュータシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
活性薬物の効き目は、対象部位における濃度によるのと同様に分子の生物学的対象との相互作用により決定される。この２つの量は、一般的に異なる分子パラメータにより決定され、したがって、ある限度内で互いに独立して最適化可能である。本来の生物化学的効果は、初期の研究段階での多数の物質に関しての体外試験で決定可能であるが、活性部位における物質の濃度は、生物（動物、植物、または菌）全体に関する実験を通してのみ研究可能である。これは、情報が、上記実験の複雑な性質のせいで、後期の研究段階においてのみ実行可能であり、したがって、初期の最適化サイクルには利用不可能であることを意味する。
【０００３】
その結果として、近年、活性薬物のアドメ（吸収、分布、代謝、排泄）作用に関する初期の情報を得る代わりの方法を見つける試みが、製薬産業および作物保護産業においてなされてきた。アドメ作用の多くが、容易に測定可能な物理化学特性または化学構造から計算可能な量により影響されるので、高いスループットでの上記量を実験で決定する手順または実験で計算する手順が確立された（非特許文献１を参照）。
【０００４】
これに関して通常考慮される典型的な特性の例は、水素受容体および水素供与体などの特定の構造特性の、脂肪親和性、水溶解度、合成膜または細胞層を通しての浸透性、分子量、および数を含む。物質の評価は、一般的に、特定の制限に従うことを含み、その特定の制限は通常市販の製品についての特性の、経験に基づく値または統計的分布から得られる（非特許文献２を参照）。
【０００５】
この方法の欠点は、間接的にしか関係のない個々の特性のために柔軟性のない制限が考えられていることである。しかし、実際に重要であるアドメ特性は、一般的に、複数のこれらの量に同時に依存しているので、個々の量の許容制限はそれらの値にも依存し、したがって絶対制限値はとても粗くのみ設定できる。
【０００６】
特許文献１は物質ライブラリに基づいた分子量の少なくとも部分的な自動計算のためのコンピュータプログラム製品を開示する。しかしこの方法はアドメ特性を計算できない。
【０００７】
特許文献２は、薬物動態学的パラメータおよび薬力学的パラメータに関する生理学上のデータの計算のためのシミュレーションシステムを開示する。このシミュレーションシステムの欠点は、計算が、評価される物質の分子特性に直接的には依存しないことである。このモデルは訓練目的にのみ適切であって、新物質のアドメ特性の計算には向かない。
【特許文献１】米国特許第５、９０１、０６９号
【特許文献２】米国特許第５、６８０、５９０号
【非特許文献１】Ｈ．ｖａｎ  ｄｅ  Ｗａｔｅｒｂｅｅｍｄ、Ｄ．Ａ．Ｓｍｉｔｈ、Ｋ．Ｂｅａｕｍｏｎｔ、Ｄ．Ｋ．Ｗａｌｋｅｒ著、Ｊ．Ｍｅｄ．Ｃｈｅｍ．  第４４、１−２１（２００１）
【非特許文献２】Ｃ．Ａ．Ｌｉｐｉｎｓｋｉ、Ｆ．Ｌｏｍｂａｒｄｏ、Ｂ．Ｗ．Ｄｏｍｉｎｙ、Ｐ．Ｊ．Ｆｅｅｎｅｙ著、ａｄｖ．Ｄｒｕｇ  Ｄｅｌｉｖｅｒｙ  ２３  ３−２５（１９９７）
【非特許文献３】Ｃ．Ｍ．Ｔｉｃｅ著、Ｐｅｓｔ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｃｉ．５７  ３−１６（２００１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、物質のアドメ特性を計算する改良された方法、および対応するコンピュータプログラムとコンピュータシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の目的は複数の独立形式の請求項の特徴によりそれぞれ達成される。
【００１０】
本発明の好ましい実施の形態は、従属形式の請求項により特定される。
【００１１】
本発明は、物質ライブラリの既に合成された物質および「仮想構造」の両方にとって好ましく使用可能である。本発明によりアドメ特性を計算するために、物質の分子的および物理化学的特性と、問題のアドメ特性との間の生物物理学的関係が使用される。次に数学的記述は、解析的数式を使用して、または、より複雑な関係のための数値シミュレーションを使用して、行われる。
【００１２】
本発明の好ましい効果は、アドメ特性の計算が研究される物質の分子特性に基づいて直接実行されることである。生物物理学的モデルがこの目的のために使用されて、その生物物理学的モデルの中へ、分子特性が入力量として入力される。この生物物理学的モデルは分子特性とアドメ特性との間の関係を構築する。この方法で、従来技術の場合にあるように単に代理の量を相関させるのではなく、アドメ特性について直接的な結論が得られる。
【００１３】
本発明の好ましい実施の形態によれば、脂肪親和性、タンパク質との結合および分子の大きさは分子特性として使用される。例えば、これは、人間、動物または植物の生物の中の活性薬物のモデル化を可能にする。上記脂肪親和性は、この場合、類脂質相（例えばオクタノール、食用油、ヘキサン、リン脂質膜）と水との間の分配係数により説明される。例えば、モル質量またはモル体積は、分子の大きさの尺度として使用可能である。
【００１４】
これは一般的に浸透過程で決定され、かつ、浸透性は脂肪親和性および浸透する分子の大きさに依存することが知られているので、吸収速度に関する推測はこれらの特性から導出可能である。しかし依存性が反対なので、例えば同じ吸収速度に達するために、モル質量が高いほど、許容できる脂肪親和性が増加する。しかも、この事実は、最適な脂肪親和性および分子の大きさに関して、固定された限度の値を使用したとき、従来技術では十分には考慮できなかった。
【００１５】
しかし、本発明は、アドメ特性を分子特性から直接に導出できるので、正確さを改良した計算が可能である。
【００１６】
本発明の好ましい実施の形態によれば、生物物理学的モデルは生理学に基づいた薬物動態学的モデルである。例えば人体内の、物質のアドメ特性を研究するために、上記モデルは、少なくとも本研究にとって本質的な器官、例えば肺、肝臓、腎臓、並びに血液循環を備える。上記器官の種々のサブモデルは、質量保存の方程式により結合されている。
【００１７】
本発明のもう１つの好ましい実施の形態によれば、質量保存の方程式は連立微分方程式の形で表され、上記連立微分方程式の入力量は、計算された分子特性から直接得られる。
【００１８】
本発明のもう１つの好ましい実施の形態によれば、研究する物質の化学構造がデータベースへ入力される。この目的のため、例えば、上記化学構造は記述子またはいわゆる指紋の形でも表せる。
【００１９】
上記化学構造の入力は、この場合、クライアントコンピュータから分散して実行されてもよい。上記クライアントコンピュータは、例えば、アドメ特性が前もって決定されるよう意図されている、新しい化学構造の入力のために、化学者のワークステーションに位置する。
【００２０】
次にこのデータベースへのクエリーは、例えばサーバコンピュータにより循環的に実行される。新しい化学構造の入力が上記サーバコンピュータにより識別されるとすぐに、この化学構造の分子特性は、対応するプログラム・スタートアップ・コマンドにより自動的に決定される。
【００２１】
代わりの方法では、または、上の方法に追加して、サーバコンピュータはもう１つのデータベースにアクセスできる。そのデータベースの中には実験により決定された物質の分子特性が保存されている。上記分子特性が決定された後で、もう１つのプログラム・スタートアップ・コマンドにより、上記分子特性が生物物理学的モデルに入力されるので、意図されたアドメ特性の計算が自動的に実行される。
【００２２】
この過程は、好ましくは、例えば同じ親物質について、種々の物質に関し反復して実行される。次に、アドメの計算の結果は、例えば、特定のアドメ特性の値により分類されたまたはアドメ特性の加重インデックスにより分類された構造化形式で出力される。
【００２３】
本発明のもう１つの好ましい実施の形態によれば、ＱＳＡＲまたはＨＱＳＡＲによる方法、またはニューラルネットワークに基づいた方法などの、統計的方法が、上記化学構造から分子特性を計算するために使用される。例えば上記化学構造の記述子からの分子特性の決定のためのそれらの方法はそれ自体従来技術から既知である。
【００２４】
薬類としての用途にとって、本発明は特に下記のアドメ特性を計算可能にする。
・経口使用後に物質の１回の投与量の吸収されたフラクション（吸収されたフラクション）、
・経口使用後の静脈中の濃度時間曲線、
・血漿中における遊離型の（ｆｒｅｅ）フラクション、
・器官／血漿分配係数、
・経口使用後または静脈注射後の血漿中および器官中の濃縮時間曲線、
・最大濃度、最大濃度の時間、分布量、半減期などの濃度時間曲線から導出される通常の薬物動態学的パラメータ。
【００２５】
作物保護の用途にとって、本発明は特に下記のアドメ特性を計算可能にする：
・スプレー使用後の葉への吸収速度に関する特性、
・外皮を通しての昆虫への吸収速度に関する特性、
・葉への使用後の植物中の分布速度に関する特性（師部移動度）、
・根への使用後の植物中の分布速度に関する特性（木部移動度）、および
・昆虫の器官間の濃度分布。
【００２６】
計算されたデータはデータベースに直接保存されるかテーブルの形で出力されるかのいずれかである。このように提供されたデータは、関連する物質または構造の順位づけ、およびこの順位の助けを借りた更なる最適化のための候補の選択、に関する基礎となる。
【００２７】
順位付けのために、最適化されるべき活性薬物の所望の使用にとって非常に重要なこれらの特性は、最初に選択されるべきである。その評価は適切なデータ処理および視覚化のためのソフトウェアにより手動で実行される。上記順位付けは、この場合、特性分布における最適範囲（例えば経口使用後最大吸収の１０の物質）に存在する物質または構造を発見するために使用される。もし１つより多い特性が上記順序づけに考慮されると、それらの特性を含む指数（最も単純な場合、全ての量の値の合計）が計算可能であって、その場合特性の重み付けも関与度により実行可能である。
【００２８】
手動の評価の代わりの方法として、データに関する出力マスクを使用することも可能である。これらの出力マスクは、各構造に関し、特定の値または特定の値の組み合わせ（指数）が、関連する使用（例えば交通信号の色を使用した表示）のための最適な範囲に存在するかどうかをチェックするために、上記データを利用して、自動的評価を実行する。次にプロジェクト特定の規則が（例えば表計算プログラム内にある）解析マスクのもとに保存される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下に、添付の図面を参照して発明の実施の形態を説明する。
【００３０】
図１は物質のアドメ特性の計算のためのフローチャートを示す。物質の分子特性はステップ１で決定される。もし上記物質がすでに化学合成されているならば、これは実験的に行える。分子特性の決定はさらに計算により実行できる。
【００３１】
このために、化学構造から分子特性を計算することを可能にする方法は、それ自体、従来技術から知られている。それらの方法の例はＱＳＡＲ、ＨＱＳＡＲおよびニューラルネットワークである。研究される物質の化学構造の記述子または指紋は、そのような計算方法の入力量として使用される。
【００３２】
ステップ１では、実験的に決定された物質の分子特性、および計算により決定された物質の分子特性の両方をさらに入手可能である。この方法で、実験的方法は、分子特性を決定するために、計算での方法により補うことができる。
【００３３】
物質のステップ１で決定される分子特性は、ステップ２の生物物理学的モデルに入力される。上記生物物理学的モデルは注目する分子量とアドメ特性の間の関係を確立する。例えば、それは生理学に基づいた薬物動態学的モデルであってもよい。そのような生物物理学的モデルの１つの実施の形態は、以下で図２および図３を参照してより詳細に説明される。
【００３４】
アドメ特性はステップ３の生物物理学的モデルからの出力である。この場合の１つの長所は、アドメ特性が、解釈を必要とする代理の数を含まずに、直接に分子構造から決定されることである。これはアドメ特性の計算の完全な自動的処理を可能にする。
【００３５】
図２は定温動物、例えば人間の生物物理学的モデル４を示す。上記生物物理学的モデル４は、体内での物質の分布に最も関係する定温動物の器官のための多くのサブモデルを含む。図２の例では、これらは、肺のためのサブモデル５、肝臓のためのサブモデル６、腎臓のためのサブモデル７、および種々の他の器官Ｘのための複数のサブモデル８である。
【００３６】
サブモデル５、７、８は、静脈血９および動脈血１０により、互いに「相互接続」されている。静脈血９は肺のためのサブモデル５に入り、そこで動脈血１０に変換される。次に動脈血１０は他のサブモデル６、７および８に入り、そこから静脈血９として再び現れる。器官の上記サブモデルは、したがって、静脈血９および動脈血１０により「並列に接続されている」。
【００３７】
上記生物物理学的モデル４は、さらにサブモデル６およびサブモデル７、すなわち肝臓と腎臓のための排泄モデル１１を含む。
【００３８】
今考えている図２の例の場合において、上記生物物理学的モデルは、研究される物質の１回の投与量の時間依存性の濃度分布のモデル化を意図している。この場合の上記１回の投与量は、静脈血９を経由して、すなわち、例えば、経口使用または静脈注射に続く、門脈経由で分配される。
【００３９】
経験的に基づく値の対応する表は、肺５を通る静脈血９の流速Ｑlungに関して利用可能である。流速Ｑliver、ＱkidneysおよびＱxの対応する経験に基づく値は、同様に、他の器官のサブモデル６、７、８を通る動脈血１０の流速に関してアクセス可能である。
【００４０】
量Ｃxは１つの時間での関係のある器官Ｘ内の物質の濃度である。パラメータＫxは、平衡状態における血液および器官Ｘの間の物質の分配係数を示す。パラメータＣＬliverおよびＣＬkidneysは、それぞれ肝臓および腎臓の本来の排泄を示す。
【００４１】
生物物理学的モデル４に基づいて、質量平衡関係は、各器官Ｘに関して以下の形式の微分方程式により求められる。
【数１】
2005512176.tif 000003
Ｖx＝器官Ｘの体積
Ｃx＝器官Ｘ中の物質の濃度
Ｑx＝器官Ｘを通る血液の流速
ｆu＝血漿に結合されない物質のフラクション
Ｃar＝動脈経由で器官に到達する物質の濃度
Ｋx＝平衡状態における血液および器官Ｘの間の物質の分配係数
【００４２】
パラメータｆuは、血液の血漿と水の間で平衡である物質の分配係数の逆数から計算される。
【００４３】
肝臓および腎臓についての対応する微分方程式は、物質の排泄を記述した追加の項を含む。そのような微分方程式は、腎臓に関しては以下のように与えられる。同様な考えが肝臓に関しても適用される。
【数２】
2005512176.tif 000004
Ｖki＝腎臓の体積
Ｃki＝腎臓中の物質の濃度
Ｑki＝腎臓を通る血液の流速
ｆu＝血漿に結合されない物質のフラクション
Ｃar＝動脈経由で腎臓に到達する物質の濃度
Ｋki＝平衡状態における血液および腎臓の間の物質の分配係数
ＣＬki＝腎臓の本来の排泄
【００４４】
静脈血に関する方程式はこれから求められ、特に、種々の器官の全ての「出力」濃度および静脈注射されて加えられた物質の投与量を加え合せることにより求められる。項
【数３】
2005512176.tif 000005
は物質の脂肪親和性値に依存し、したがって分子特性から決定できる。
【００４５】
肺に関する微分方程式は静脈血と動脈血の間の関係を確立する。これに対応する方程式は以下のように与えられる。
【数４】
2005512176.tif 000006
【数５】
2005512176.tif 000007
Ｖve＝静脈血の体積
Ｃve＝肺へ送られる静脈血中の物質の濃度
Ｑx＝器官Ｘを通る血液の流速
ｆu＝血漿に結合していない物質のフラクション
Ｃx＝器官Ｘ中の物質の濃度
Ｋx＝平衡状態における血液および器官Ｘの間の物質の分配係数
Ｑlu＝肺を通る血流＝全ての血流の和
Ｖlu＝肺の体積
Ｃlu＝肺中の物質の濃度
Ｋlu＝平衡状態における血液および肺の間の物質の分配係数
ｄｏｓｅ（投与量）＝入力関数Ｉ（ｔ）による時間ｔの関数としての静脈血に加えられる物質の投与量
【００４６】
平衡状態における種々の分配係数の知識は、生物物理学モデル４の結果として生じる連立微分方程式を解くために必要である。これは実験で発見されたまたは前もって計算された、物質の分子特性から決定可能である。
【００４７】
計算の過程で、脂肪と水の間の平衡（Ｋfat）およびタンパク質と水の間での平衡（Ｋprotein）における分配係数は、１つの物質に関して決定可能である。上記分配係数は計算または実験のいずれでも決定される；計算による決定および実験による決定の両方について、従来技術から、それ自体知られている複数の方法がある。
【００４８】
水、脂肪およびタンパク質の成分を含む上記器官の組成はさらに計算のために利用される。これらは図３による表から見出すことができる。種々の器官にとって図３の表は、関係する器官の全体の質量の他、上記器官中のグラム単位の水、脂肪およびタンパク質の絶対フラクションを示す。
【００４９】
Ｆwater、ＦfatおよびＦproteinはこれから決定可能である。
Ｆwater＝器官中の全ての水の質量／器官全体の質量
Ｆfat＝器官中の全ての脂肪の質量／器官全体の質量
Ｆprotein＝器官中の全てのタンパク質の質量／器官全体の質量
【００５０】
平衡状態（Ｋorgan/water）における器官および水の間での物質の分配係数は、以下より計算可能である。
Ｋorgan/water＝Ｆwater＋Ｋfat・Ｆfat＋Ｋprotein・Ｆprotein        （１）
【００５１】
器官／血液または器官／血漿の分配係数は以下より順に計算できる。
Ｋorgan/blood＝Ｋorgan/water／Ｋblood/water                      （２）
Ｋorgan/plasma＝Ｋorgan/water／Ｋplasma/water                      （３）
【００５２】
計数Ｋblood/waterおよびＫplasma/waterは同様に式（１）により計算できる。
【００５３】
したがって、生物物理学的モデル４（図２を参照）を用いて、動脈血（Ｃar）中の物質の濃度と同様に特定の器官Ｘ（Ｃx）中の物質の濃度、およびこの濃度の時間グラフも、上記連立方程式を解くことにより、物質の分子特性ＫfatおよびＫproteinから直接決定可能である。
【００５４】
図４は、物質のアドメ特性の計算のためのコンピュータシステムのブロック図を示す。
【００５５】
ファイル１２は、例えばいわゆる記述子または指紋の形で物質の化学構造を含む。上記ファイル１２は、化学者により手動で入力されるか、または、アドメ特性が決定されるべき化学構造の物質ライブラリの一部である。
【００５６】
上記ファイル１２はデータベース１３に入力される。上記データベース１３は化学構造を記述する複数のファイル１２を保存するために使用される。上記ファイル１３について、プログラム１４により循環的にクエリーが実行され、特に前のクエリーが実行されてからのある期間に新しいファイル１２が入力されたかどうかに関してクエリーが実行される。
【００５７】
例えば、上記ファイル１２の入力は、クライアントコンピュータにより実行可能である。データベース１３はデータベース１３に対してクエリーを循環的に実行するプログラム１４と同様に、例えばサーバコンピュータに位置される。分散システムはこのように作成可能である。
【００５８】
プログラム１４は、もし新しいファイル１２が、最近、データベース１３に入力されていたと確認すると、ファイル１２により記述される物質の分子特性の計算のためのプログラム１５を自動的に起動する。プログラム１５により計算される上記分子特性は、一時的にファイルに保存されるか、または、データベース１６に保存される。
【００５９】
上記分子特性が計算されて上記データベース１６に保存された後で、プログラム１５は、物質の１つ以上のアドメ特性の計算のためにプログラム１７を自動的に起動する。この目的のため、上記プログラム１７は、上記プログラム１５により前もって計算された物質の分子特性を呼び出すために上記データベース１６を利用する。
【００６０】
代わりの方法として、または、さらに、上記プログラム１７は、さらに、物質の実験で決定された分子特性を含むデータベース１８にアクセスする。これは、その物質が既に化学合成されていることを前提とするので、実験で決定されるファイル１９内の物質の分子特性は、データベース１８へ入力可能である。
【００６１】
データベース１６および／またはデータベース１８に保存された分子特性に基づいてプログラム１７により計算されるアドメ特性は、データベース２０に保存される。プログラム２１は、構造化された出力を生成するためにデータベース２０に利用する。これはスプレッドシート形式の表の出力の形で実行される。この出力は、特定のアドメ特性による分類としても可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】物質の分子特性からのアドメ特性の計算のフローチャート
【図２】分子特性とアドメ特性との間の関係を確立するための生物物理学的モデルの実施の形態を示す図
【図３】図２のモデルの器官／血液分配係数の計算のためのテーブルを示す図
【図４】本発明によるコンピュータシステムの実施の形態を示す図
【符号の説明】
【００６３】
４  生物物理学的モデル
５  サブモデル
６  サブモデル
７  サブモデル
８  サブモデル
９  静脈血
１０  動脈血
１２  排泄モデル
１３  ファイル
１４  プログラム
１５  プログラム
１６  データベース
１７  プログラム
１８  データベース
１９  ファイル
２０  データベース
２１  プログラム
【図１】
2005512176.tif 000008
【図２】
2005512176.tif 000009
【図３】
2005512176.tif 000010
【図４】
2005512176.tif 000011
【国際調査報告】
2005512176.tif 000012
2005512176.tif 000013
2005512176.tif 000014
2005512176.tif 000015
2005512176.tif 000016
2005512176.tif 000017