(57)【要約】  本発明の一態様は、現象学に基づく組合せ曲面モデルを使用して、様々なネットワーク構成に関する1組のモデル予想によってネットワーク・システムの組合せの撹乱物質の効果を分析する方法である。この方法を使用して、既知のネットワークの組合せ撹乱物質の効果を予想し、治療用化合物の機械的な妥当性を提供することができる。または、この方法では、未知の構造のネットワークに対する観測された組合せ効果から、接続性モデルを構成するための制約を提供することができ、たとえば、治療用化合物の新規の標的を同定するのに必要な理解を提供する。2007507047.tif 000042
2007507047.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の作用物質に支配されているネットワーク・システムにおける接続性を解明する方法であって、
a.  システムにおける作用物質の相互作用を記述するための1組の相互作用モデルを提供する段階と、
b.  システムにおける作用物質の相互作用を最も良くモデル化する相互作用モデルを1組の相互作用モデルから選択する段階と、
c.  選択されたモデルをネットワークの接続性に関連付ける段階
とを含む方法。
【請求項２】
ネットワーク・システムは、化学的システム、生化学的システム、および生物学的システムのうちの少なくとも1つを含む、請求項1記載の方法。
【請求項３】
複数の作用物質は少なくとも1つの組成物を含む、請求項1記載の方法。
【請求項４】
組成物は、薬学的に活性な組成物を含む、請求項3記載の方法。
【請求項５】
組成物は、患者への投与が政府の規制機関によって承認されている実体を含む、請求項3記載の方法。
【請求項６】
組成物は、確立された安全プロファイル、認識されている薬理学プロファイル、および認識されている毒性プロファイルのうちの少なくとも1つを有する実体を含む、請求項3記載の方法。
【請求項７】
請求項1記載のネットワーク・システムと相互作用する相互作用物質を同定する方法であって、
d.  ネットワークの接続性に基づいてネットワーク・システム中で相互作用する相互作用物質を同定する段階
をさらに含む方法。
【請求項８】
相互作用物質は、複数の作用物質のうちの1つではない、請求項7記載の方法。
【請求項９】
相互作用物質は、薬学的に活性な組成物の少なくとも一部である、請求項7記載の方法。
【請求項１０】
以下を含む、薬学的に活性な組成物：
請求項9記載の同定された相互作用物質と、
ネットワークにおける別の作用物質と相互作用物質との相互作用に基づいて同定される該別の作用物質。
【請求項１１】
薬学的に活性な組成物を使用して生物内で相互作用を生じさせる方法であって、
請求項9記載の相互作用物質を同定する段階と、
相互作用物質を、ネットワーク・システムにおける別の作用物質と相互作用物質との相互作用に基づいて同定された該別の作用物質と組み合わせて薬学的に活性な組成物を生成する段階と、
ネットワーク・システムを有する生物に薬学的に活性な組成物を投与する段階
とを含む方法。
【請求項１２】
相互作用物質は、患者への投与が政府の規制機関によって承認されている実体を含む、請求項9記載の方法。
【請求項１３】
請求項1記載の特定のネットワーク・システムで相互作用する相互作用物質を同定する方法であって、
d.  複数のネットワーク・システムのそれぞれについて段階a、b、およびcを繰り返す段階と、
e.  複数のネットワーク・システムのうちの少なくとも1つの接続性に基づいて特定のネットワーク・システムで相互作用する相互作用物質を同定する段階とを含む方法。
【請求項１４】
相互作用物質は、複数の作用物質のうちの1つではない、請求項13記載の方法。
【請求項１５】
特定のネットワーク・システムは、複数のネットワーク・システムのうちの1つではない、請求項13記載の方法。
【請求項１６】
相互作用物質は、薬学的に活性な組成物の少なくとも一部である、請求項13記載の方法。
【請求項１７】
以下を含む、薬学的に活性な組成物：
請求項16記載の同定された相互作用物質と、
特定のネットワークにおける別の作用物質と相互作用物質との相互作用に基づいて同定される、該別の作用物質。
【請求項１８】
薬学的に活性な組成物を使用して生物内で相互作用を生じさせる方法であって、
請求項16記載の相互作用物質を同定する段階と、
相互作用物質を、ネットワーク・システムにおける別の作用物質と相互作用物質との相互作用に基づいて同定される該別の作用物質と組み合わせて、薬学的に活性な組成物を生成する段階と、
特定のネットワーク・システムを有する生物に薬学的に活性な組成物を投与する段階
とを含む方法。
【請求項１９】
相互作用物質は、患者への投与が政府の規制機関によって承認されている実体を含む、請求項13記載の方法。
【請求項２０】
請求項1記載の特定の組成物の相互作用の潜在的なメカニズムを解明する方法であって、複数の作用物質が少なくとも1つの組成物を含む、以下の段階をさらに含む方法：
ネットワークの接続性に基づいて特定のシステムにおける特定の組成物の相互作用の潜在的なメカニズムを同定する段階。
【請求項２１】
特定の組成物が少なくとも1つの組成物のうちの1つではない、請求項16記載の方法。
【請求項２２】
特定の組成物は、患者への投与が政府の規制機関によって承認されている実体を含む、請求項16記載の方法。
【請求項２３】
複数の作用物質に支配されているネットワーク・システムにおける接続性を解明する方法であって、
a.  システムにおける作用物質の相互作用を記述するための1組の相互作用モデルを提供する段階と、
b.  システムにおける複数の作用物質のうちの少なくとも1つの相互作用を判定する段階と、
c.  作用物質の相互作用を最も良くモデル化する相互作用モデルを1組の相互作用モデルから選択する段階と、
d.  選択されたモデルをネットワークの接続性に関連付ける段階
とを含む方法。
【請求項２４】
相互作用を判定する段階は、ハイスループット・スクリーニング法を使用する段階を含む、請求項23記載の方法。
【請求項２５】
複数の作用物質は、少なくとも3つの作用物質を含む方法であって、
各相互作用モデルが、システムにおける作用物質の特定の相互作用を最も良くモデル化する少なくとも1つの相互作用モデルを1組の相互作用モデルから選択する段階と、
選択された各モデルをネットワークの接続性に関連付ける段階
とをさらに含む、請求項23記載の方法。
【請求項２６】
少なくとも1つの相互作用モデルはLoewe加法モデルである、請求項1記載の方法。
【請求項２７】
Loeweの加法モデルが、以下の組合せ濃度CX、CYでの効果レベルIに対する制約によって表される、請求項26記載の方法：
2007507047.tif 000038
式中、CX、CYは特定の組合せ処理用の2つの作用物質の濃度であり、ECX、ECYはそれぞれ、2つの作用物質の有効濃度である。
【請求項２８】
少なくとも1つの相互作用モデルは独立モデルである、請求項1記載の方法。
【請求項２９】
独立モデルが、以下の式によって表される、請求項28記載の方法：
I = X + Y - XYγ
式中、Iは、それぞれ濃度CXおよびCYでの組成物XおよびYの組合せの予想される阻害率であり；Xは、濃度CXでの化合物Xの単一で予想される阻害率であり；Yは、濃度CYでの化合物Yの単一で予想される阻害率であり；ガンマ（γ）は、相互作用パラメータであり、単一作用物質が相互作用して組合せ効果を生じる程度を表し；
γは、以下の式で表される値：
γ=1、
γ=(X∞+Y∞-1)/(X∞Y∞)、
γ=1/max(X∞,Y∞)、
γ=0、
γ=(X∞+Y∞)/(X∞Y∞)、または
ネットワーク・システムにおける作用物質の特定の相互作用に対応する他の任意を有してもよい。
【請求項３０】
少なくとも1つの相互作用モデルはGrecoの相乗作用モデルである、請求項1記載の方法。
【請求項３１】
Grecoの相乗作用モデルが以下の制約によって表される、請求項30記載の方法：
2007507047.tif 000039
式中、Iは、それぞれ濃度CXおよびCYでの組成物XおよびYの組合せの予想される阻害率であり；CX、CYは特定の組合せ処理用の2つの作用物質の濃度であり；ECX、ECYは、単一作用物質の有効濃度であり（指定された濃度での場合と同じレベルの効果を生じうる単一作用物質濃度）；アルファ（α）は、相乗相互作用の強度を表し、-1から無限大の値を有する、請求項30記載の方法。
【請求項３２】
少なくとも1つの相互作用モデルは増強作用モデルである、請求項1記載の方法。
【請求項３３】
増強作用モデルは以下の式によって表され、
I = X(C'X)
式中、Iは、それぞれ濃度CXおよびCYでの組成物XおよびYの組合せの予想される阻害率であり；Xは、濃度CXでの化合物Xの単一で予想される阻害率であり；Yは、濃度CYでの化合物Yの単一で予想される阻害率であり；
C'XはCX(1+CY/C0)πであり、C0は、増強作用が重要になるしきい値Y濃度であり、パイ（π）は、生じる相乗作用の程度を支配する増強作用指数である。
【請求項３４】
相互作用モデルを選択する段階は、最小二乗法に基づいて相互作用モデルを選択する段階を含む、請求項1記載の方法。
【請求項３５】
ネットワークの接続性に基づいてハイスループット・スクリーニングを準備する段階をさらに含む、請求項1記載のハイスループット・スクリーニングを準備する方法。
【請求項３６】
作用物質の相互作用からネットワーク・システムにおける接続性を解明するために、コンピュータ・システム上で使用されるコンピュータ・プログラム製品であって、コンピュータ可読プログラム・コードが以下を含む、コンピュータ・プログラム製品：
a.  作用物質の相互作用に関するデータを収集するモジュールと、
b.  各モデルがネットワークの特定の接続性を表す1組の相互作用モデルのそれぞれについてシステムにおける作用物質の予想される相互作用を算出するプログラム・コードと、
c.  作用物質の算出された予想される相互作用に基づいて作用物質の相互作用を最も良くモデル化する相互作用モデルを選択するための、プログラム・コード。
【請求項３７】
少なくとも1つの相互作用モデルはLoewe加法モデルである、請求項36記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項３８】
Loeweの加法モデルは、以下の式のように、組合せ濃度CX、CYでの効果レベルIに対する制約によって表される、請求項37記載のコンピュータ・プログラム製品：
2007507047.tif 000040
式中、CX、CYは特定の組合せ処理用の2つの作用物質の濃度であり、ECX、ECYはそれぞれ、2つの作用物質の有効濃度である。
【請求項３９】
少なくとも1つの相互作用モデルは独立モデルである、請求項36記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項４０】
独立モデルは以下の式によって表される、請求項39記載のコンピュータ・プログラム製品：
I = X + Y - XYγ
式中、Iは、それぞれ濃度CXおよびCYでの組成物XおよびYの組合せの予想される阻害率であり；Xは、濃度CXでの化合物Xの単一で予想される阻害率であり；Yは、濃度CYでの化合物Yの単一で予想される阻害率であり；ガンマ（γ）は、相互作用パラメータであり、単一作用物質が相互作用して組合せ効果を生じる程度を表し；かつ
γは、以下の式で表される値：
γ=1、
γ=(X∞+Y∞-1)/(X∞Y∞)、
γ=1/max(X∞,Y∞)、
γ=1/min(X∞,Y∞)、
γ=0、
γ=(X∞+Y∞)/(X∞Y∞)、または
ネットワーク・システムにおける作用物質の特定の相互作用に対応する他の任意の値を有してもよい。
【請求項４１】
少なくとも1つの相互作用モデルはGrecoの相乗作用モデルである、請求項36記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項４２】
Grecoの相乗作用モデルは以下の制約によって表される、請求項41記載のコンピュータ・プログラム製品：
2007507047.tif 000041
式中、Iは、それぞれ濃度CXおよびCYでの組成物XおよびYの組合せの予想される阻害率であり；CX、CYは特定の組合せ処理用の2つの作用物質の濃度であり、ECX、ECYは、単一作用物質の「有効濃度」であり（指定された濃度での場合と同じレベルの効果を生じうる単一作用物質濃度）；アルファ（α）は、相乗相互作用の強度を表し、-1から無限大の値を有する。
【請求項４３】
少なくとも1つの相互作用モデルは増強作用モデルである、請求項36記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項４４】
増強作用モデルが以下の式によって表される、請求項43記載のコンピュータ・プログラム製品：
I = X(C'X)
式中、Iは、それぞれ濃度CXおよびCYでの組成物XおよびYの組合せの予想される阻害率であり；Xは、濃度CXでの化合物Xの単一で予想される阻害率であり；Yは、濃度CYでの化合物Yの単一で予想される阻害率であり；
C'XはCX(1+CY/C0)πであり、C0は、増強作用が重要になるしきい値Y濃度であり、パイ（π）は、生じる相乗作用の程度を支配する増強作用指数である。
【請求項４５】
相互作用モデルを選択するプログラム・コードが、最小二乗法を実施するプログラム・コードを含む、請求項36記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項４６】
システムにおける接続性を解明するために、ネットワーク・システムにおける作用物質の相互作用を記述する相互作用モデルを作成する方法であって、
a.  システムにおける作用物質の相互作用をシミュレートして応答曲面を作成する段階と、
b.  応答曲面に基づいて相互作用モデルを作成する段階
とを含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
技術分野
本発明は、ネットワーク・システム、特に化学的メカニズム、生化学的メカニズム、および生物学的メカニズムを利用したシステムにおける関係を同定する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
背景技術
多くの分野では、依然として、ネットワーク・システムの接続性を理解することが課題である。たとえば、生物学の進歩の科学として、生物学的システム全体を理解する問題が注目されている。「システム生物学」では、特定の生物または有機経路における多数の成分の状態を記録するために大量のデータが収集され、システムのグローバル・ネットワーク・モデルを制約するために使用されている。
【０００３】
代表的な企業では、研究グループがモデル・システム（たとえば、ガン細胞培養液）を選択し、いくつかの臨界的な条件（たとえば、飢餓や、温度の変動や、様々な抗悪性腫瘍薬による処理）の下で複数の変数を観測している。収集されたデータは制約として使用され、システムにとって可能性のあるネットワーク・モデルの多くが不要になっている。
【０００４】
生物学的システムは複雑であるため、このような研究には莫大な量のデータが必要である。システム生物学の現在のデータ供給源には、cDNAマイクロアレイを使用した遺伝子発現プロファイリング、二次元ゲルを使用したタンパク質発現プロファイリング、質量スペクトル分析計を使用した代謝産物プロファイリングが含まれる。これらのデータがすべて存在する場合でも、システム生物学の研究の成果は、データに適合する様々なネットワーク・モデルが依然として広範囲の生物学的なばらつきを含むという点で、制約が大きく不足する。このため、十分な生物学的制約を与える新しいソースが重要である。
【０００５】
生物学的に活性な化合物による撹乱から、システム生物学に最も有用なデータのいくつかが得られる。このような撹乱によって、ある条件が観察できるだけでなく、システムの操作もできるようになり、したがって、従来の発現プロファイリングや質量スペクトルでは不可能な、予想的な研究が可能になる。
【０００６】
複数の撹乱化合物は、システムに利用できる制約を指数関数的に増大させることができる。複数の撹乱物質がシステムに作用するとき、それらの撹乱物質は、組合せ効果を有さないことも、または相乗的もしくは拮抗的に作用することもある。相乗作用に関する最も標準的な参考文献は、最も一般的に適用されている相乗作用判定方法である組合せ指数（Combination Index）[Chou & Talalay 1984, Adv Enzyme Regul. 22:27-55]の基礎となるLoeweの加法モデルに関する文献[Loewe 1928, Ergeb. Physiol. 27:47]である。このような参考文献と、本願に記載された他のすべての文献は、参照として本明細書に組み入れられる。
【０００７】
生物学的システムの制約としての化合物の組合せの研究は、Robert Jacksonの研究[たとえば、Jackson & Harrap 1973, Arch. Biochem & Biophys 158:827-841;Jackson 1993, Cancer Res 53:3998-4003]によって開拓された。彼は、広範囲のコンピュータ・シミュレーションによって、多重撹乱酵素経路の挙動が経路内の各撹乱物質の標的の相対位置に大きく依存することを見出した。葉酸ヌクレオチド合成経路に関する最近の研究によって、組合せ効果につながる接続された標的の実験的な例が得られた[Faessel et al. 1998, Cancer Res 58:3036]。近年、Haggertyら[2003, J. Am. Chem. Soc. 125:10543-5]は、24個の生物的に活性な化合物のすべての組合せによって処理された酵母の10個の変異菌株を使用した実験によって、酵母の様々な菌株がそれぞれの異なる組合せプロファイルを生成することを示すことができた。
【０００８】
しかし、前述のこれらの研究のいずれも、撹乱物質のそれぞれの組合せから得られる情報は限られていた。Jacksonは、結果として得られる組合せ指数が様々な細胞質分裂パラメータの特定の値の影響を受けやすいため、酵素ネットワークの相乗作用または拮抗作用のレベルを予想するのは困難であるという常に考えていた。このため、Faesselらのような研究は、葉酸経路の予想的な組合せモデルを試験することができなかった。Haggertyらによる化学的ゲノム・スクリーニング実験も同様に、生物学的ネットワークの基本構造に対処せずに化学的関連付けのネットワークを構築することに限定されていた。Jacksonの分析もLoewe加法モデルとの比較のみに限定されていた。
【発明の開示】
【０００９】
発明の概要
本発明の第1の態様では、ネットワーク・システムで相互作用する複数の作用物質に支配されているネットワーク・システムにおける接続性を解明する方法が提供される。この方法は、システムにおける作用物質の相互作用を記述する1組の相互作用モデルを提供する段階と、システムにおける作用物質の相互作用を最も良くモデル化する相互作用モデルを1組の相互作用モデルから選択する段階と、選択されたモデルをネットワークの接続性に関連付ける段階とを含む。複数の作用物質は、少なくとも1つの組成物を含んでもよい。組成物は、薬学的に活性な組成物、政府の規制機関によって患者への投与が承認された実体、確立された安全プロファイル、認識されている薬理学プロファイル、および、認識されている毒性プロファイルのうちの少なくとも1つを有する実体を含んでもよい。相互作用モデルを選択する段階は、最小二乗法に基づいてもよい。
【００１０】
本願に記載の発明の態様と一緒に使用できる相互作用モデルには、（1）Loeweの加法モデル、（2）平行性モデル、分岐モデル、Blissモデル、および迂回モデルを含む独立モデル、（3）Grecoの相乗作用モデル、および（4）増強作用モデルが含まれる。
【００１１】
Loeweの加法モデルは、組合せの両方の成分が経路内の同じ位置に同様に影響を与える場合に適用される。このような組合せに対する応答は以下の制約に従う：
2007507047.tif 000003
式中、CX、XYは、特定の組合せ処理に関する2つの作用物質の濃度であり、ECX、ECYは、単一作用物質の「有効濃度」（指定された組合せと同じレベルの効果を生じうる単一作用物質濃度）である。
【００１２】
独立モデルは、標的が経路内の独立した位置にある場合に適用され、この場合、生じた濃度CX、CYの組合せ阻害率Iは以下の式で表される：
I = X + Y - XYγ
式中、X、Yはそれぞれ、CX、CYでの単一撹乱物質の阻害率である。相互作用パラメータのガンマ（γ）は、単一の作用物質が相互作用して組合せ効果を生じる程度を表している。ガンマは、いくつかが図2に示されている標的の特定の配置に対してそれぞれの異なる値をとる。γ=1の特定のケースはBlissの独立モデル[Bliss, 1939, Ann. Appl. Biol. 26:585-115]に対応し、2つの撹乱物質がネットワークに直列的に配置されるときに予想される結果である。他の特殊なケースは、本明細書において後で説明するように標的がそれぞれの異なる配置にあるときに生じる。
【００１３】
Grecoの相互作用モデル[Greco, WR, Park, HS, Rustum, YM, 1990, Cancer Res. 50:5318-5327]は、標的が上述の独立モデルのうちの1つを生成するように配置される場合であり、数回の指数関数的展開（たとえば、増殖世代）の後で阻害率が算出されたときに適用することができる。Loeweの加法モデルと同様に、Grecoの相乗作用モデルは以下の制約に従う：
2007507047.tif 000004
この制約は、最大単一作用物質効果（α = -1）からLoeweの加法モデル（α = 0）を経て（αが非常に大きな値になる）効力の非常に顕著な推移に至る円滑な遷移を可能にする[Greco et al., 1990]。Loeweの加法モデルと同様に、数値的根探索を使用して各CX、CY対の組合せ応答値を求めなければならない。
【００１４】
最後に、増強作用モデルは、Y化合物が、X化合物の、生物学的プロセスを阻害する能力を直接増大または低減させる場合に適用することができる。増強作用モデルの阻害率は以下の式で表される：
2007507047.tif 000005
式中、C'XはCX(1+CY/C0)πである。
【００１５】
ここで、C0は、増強作用が重要になるしきい値Y濃度であり、パイ（π）は、生じる相乗作用の程度を支配する増強作用指数である。
【００１６】
本発明の関連する態様では、ネットワーク・システムと相互作用する相互作用物質を同定する方法が開示される。この方法は、第1の態様の段階を含み、ネットワークの接続性に基づいてネットワーク・システムで相互作用する相互作用物質を同定する段階をさらに含む。相互作用物質は、複数の作用物質のうちの1つであってもそうでなくてもよく、薬学的に活性な組成物の少なくとも一部であってもよく、かつ患者への投与を政府の規制機関によって承認された実体を含んでもよい。薬学的に活性な組成物は、この関連する態様によって生成することができ、相互作用物質と、ネットワークにおける別の作用物質と相互作用物質との相互作用に基づいて同定される上記の別の作用物質とを含む。関連する態様は、薬学的に活性な組成物を使用して生物内で相互作用を生じさせる方法も提供することができ、この方法は、相互作用物質を同定する段階と、相互作用物質を、ネットワーク・システムにおける別の作用物質と相互作用物質との相互作用に基づいて同定される上記の別の作用物質と組み合わせる段階と、薬学的に活性な組成物を生成する段階と、薬学的に活性な組成物を、ネットワーク・システムを持つ生物に投与する段階とを含む。
【００１７】
本発明の別の関連する態様では、特定のネットワーク・システムで相互作用する相互作用物質を同定する方法が提供される。この方法は、複数のネットワーク・システムのそれぞれについて本発明の第1の態様の段階を繰り返す段階と、複数のネットワーク・システムのうちの少なくとも1つの接続性に基づいて特定のネットワーク・システムで相互作用する相互作用物質を同定する段階とをさらに含む。相互作用物質は、複数の作用物質のうちの1つであってもそうでなくてもよく、薬学的に活性な組成物の少なくとも一部であってもよく、かつ患者への投与を政府の規制機関によって承認された実体を含んでもよい。特定のネットワーク・システムは、複数のネットワーク・システムのうちの１つであってもそうでなくてもよい。薬学的に活性な組成物は、この関連する態様によって生成することができ、相互作用物質と、ネットワークにおける別の作用物質と相互作用物質との相互作用に基づいて同定される別の作用物質とを含む。別の関連する態様は、薬学的に活性な組成物を使用して生物内で相互作用を生じさせる方法も提供することができ、この方法は、相互作用物質を同定する段階と、特定のネットワーク・システムにおける別の作用物質と相互作用物質との相互作用に基づいて同定される、相互作用物質と別の作用物質とを組み合わせて、薬学的に活性な組成物を生成する段階と、薬学的に活性な組成物を、特定のネットワーク・システムを持つ生物に投与する段階とを含む。
【００１８】
さらに別の本発明の関連する態様は、特定の組成物の相互作用の潜在的なメカニズムを解明する方法であって、この方法は、複数の作用物質が少なくとも1つの組成物を含む。この方法は、第1の態様の段階を使用し、ネットワークの接続性に基づいた特定のシステムにおける特定の組成物の相互作用の潜在的なメカニズムを識別する段階をさらに含む。特定の組成物は、少なくとも1つの組成物であってもそうでなくてもよく、かつ患者への投与を政府の規制機関によって承認された実体を含んでもよい。
【００１９】
さらにもう一つの本発明の関連する態様では、ハイスループット・スクリーニングを準備する方法が開示される。この方法は、第1の態様の段階を含み、ネットワークの接続性に基づいてハイスループット・スクリーニングを準備する段階をさらに含む。
【００２０】
本発明の第2の態様では、複数の作用物質に支配されているネットワーク・システムにおける接続性を解明する方法が示される。この方法は、システムにおける作用物質の相互作用を記述する1組の相互作用モデルを提供する段階と、システム内の複数の作用物質のうちの少なくとも1つの相互作用を判定する段階と、作用物質の相互作用を最も良くモデル化する相互作用モデルを1組の相互作用モデルから選択する段階と、選択されたモデルをネットワークの接続性に関連付ける段階とを含む。相互作用を判定する段階は、ハイスループット・スクリーニング方法を使用する段階を含んでもよい。この態様は、複数の作用物質における少なくとも3つの作用物質を使用する段階を含んでもよく、各相互作用モデルがシステムにおける作用物質の特定の相互作用を最も良くモデル化する少なくとも1つの相互作用モデルを1組の相互作用モデルから選択する段階と、選択された各モデルをネットワークの接続性に関連付ける段階とをさらに含んでもよい。
【００２１】
本発明の第3の態様では、ネットワーク・システムにおける作用物質の相互作用を記述する相互作用モデルを作成してシステムにおける接続性を解明する方法が示される。この方法は、システムにおける作用物質の相互作用をシミュレートして応答曲面を作成する段階と、応答曲面に基づいて相互作用モデルを作成する段階とを含む。
【００２２】
本発明の他の態様は、コンピュータ・システム上で使用できるコンピュータ・プログラム製品を使用して、本願に記載の方法を実施する。
【００２３】
特定の態様の詳細な説明
定義。本説明および添付の特許請求の範囲では、以下の用語は、特に文脈上必要のないかぎり、以下に示された意味を有するものとする。
【００２４】
「作用物質」は、別の作用物質またはネットワーク・システムの一部と相互作用することのできる任意の組成物または物理量もしくは化学量である。作用物質には、化学的化合物、生物学的実体、熱、放射線、電界または電力、および磁界または磁力が含まれるが、これらに限定されない。
【００２５】
「組成物」は、1組の離散サンプルを構成する1つまたは複数の実体である。各組成物は、任意の他の組成物と比べて同じもしくは異なる1組の実体を含んでもよい。組成物内の特定の実体の絶対量および濃度は、他の任意の実体の絶対量または濃度と一致しても、この絶対量または濃度と異なってもよい。したがって、2つの組成物は同じであってよいが、これらの組成物は1つまたは複数の実体の濃度または量が異なる。
【００２６】
単一作用物質の「有効濃度」ECXおよびECYは、本明細書では、指定された有効性レベルを実現するのに必要な単一作用物質濃度を意味する。
【００２７】
「ネットワーク・システムの接続性」は、ネットワーク・システムの複数の異なる部分間の関係を指す。
【００２８】
「実体」は、組成物の成分である。特定の実体には、化学物質、薬物、生物学的部分、および化学物質、薬物、または生物学的部分（たとえば、吸収された有機分子層を有する小さな高分子粒子）を保持することのできる基板が含まれるが、これらに限定されない。実体は、化合物を分析するアッセイの構成要素であっても、化合物自体または化合物の成分であってもよい。
【００２９】
「相互作用」は、複数の作用物質間または少なくとも1つの作用物質とシステムとの間の任意の種類の作用を指す。用語「相互作用」は、特定の結果を仮定しない。たとえば、作用物質の相互作用の場合、結果は相乗的であっても、拮抗的であっても、加法的であっても、無効であってもよい。
【００３０】
「ネットワーク・システム」は、1つまたは複数の終点を1つまたは複数の始点に関連付けることのできる潜在的な経路およびメカニズムを指す。点は、任意の1組の環境変数、物理変数、または化学変数によって定義することができる。本発明の各態様を適用することのできるネットワーク・システムには、環境システム、化学システム、生物学的システム、および生化学システムが含まれる。ネットワーク・システムは、2種類以上のシステムを混成させる経路およびメカニズムを含んでもよい（たとえば、ネットワーク・システムに化学・生物学的システムを埋め込むことができる）。用語「ネットワーク・システム」は、任意の始点と任意の終点との複雑さまたは単純さの程度を制限するものではない。
【００３１】
本発明の特定の態様では、酵素経路内の、本明細書では撹乱物質とも呼ばれる作用物質の対としての組合せのシミュレーションを使用して、各モデルが、ネットワーク・システムの撹乱物質の標的同士の間の特定の関係に関連付けされた、組合せ曲面モデルの4つの相互作用モデルを作成する。曲面は、システムにおける作用物質の相互作用の結果としての（測定、算出、またはシミュレートされた）1組の応答または終点を指す。Loeweの加法モデルに加えて、全体として、ネットワーク内のそれぞれの異なる部位を標的とするインヒビターの組合せ曲面を記述することのできる、3つの新規のモデルが作成される。Blissの独立モデル、すなわち、確立引数に基づく初期代替相乗作用モデル[Bliss, 1939, Ann. Appl. Biol. 26:585]が、独立モデルの特殊ケースであることに留意されたい。
【００３２】
本発明のいくつかの態様は、数組の相互作用モデルを使用して、ネットワーク・システムに作用する複数の作用物質が存在することによって作成される特定の応答曲面を記述する。その結果、本発明のいくつかの態様を使用して、同じ阻害されたネットワークによって作成された曲面が、Loeweの相乗作用と拮抗作用の両方の領域を含むにもかかわらず、同じトポロジーを有することを示すことができる。したがって、モデルを、それが適用されるネットワーク・システムの接続性に関連付けることができる。当業者には理解されるように、ネットワーク・システムの接続性が分かれば、このネットワーク・システムまたは他の類似のネットワーク・システムにおいて望ましい相互作用または望ましくない相互作用する相互作用物質を同定することができる。さらに、同定される相互作用物質は、応答曲面を作成する際に使用された作用物質であっても、応答曲面には存在しなかったが、応答曲面に使用されている作用物質の類似した物理的特徴、化学的特徴、またはその他の特徴に基づいて同定される作用物質であってもよい（類似した特徴とは、当業者によって認識される特徴である）。このような同定される相互作用物質は組成物であってよい。組成物の非制限的な例には、薬学的に活性な組成物、政府の規制機関によって患者への投与が承認された実体を含む組成物、確立された安全プロファイル、認識されている薬理学プロファイル、および認識されている毒性プロファイルのうちの少なくとも1つを有する組成物を含んでもよい。相互作用物質は、ある組成物の成分であってもよい。
【００３３】
本発明のいくつかの態様は、生物学的ネットワーク・システムおよび生化学的ネットワーク・システムに関する態様である。しかし、当業者には、相互作用モデルを使用してネットワーク・システムにおける作用物質の相互作用を記述することに関する方法は、本明細書の特定の態様で説明するネットワーク・システム以外のネットワーク・システムに適用できることが容易に理解されよう。たとえば、いくつかの化学反応方式におけるネットワーク・システムは、類似の構造および接続性を有してもよい。これらの化学反応方式は、特定の反応方式における分子相互作用の化学反応速度論の理解に照らして見出されてもよく、また、化学反応速度論による輸送現象（たとえば、工業触媒プロセス）を含む、より異質なシステムを含んでもよい。類似の構造または接続性を有し得るネットワーク・システムの他の例として、化学的、電気的、または機械的自動プロセス制御および環境システム（たとえば、地域的なシステムと大域的なシステムの両方を含む生態システムや気候システム）の分野のネットワーク・システムがある。したがって、本発明の各態様は、特定の作用物質が存在することによって撹乱させられる、本願に記載の方法に適した接続性を持つ任意のネットワーク・システムに使用することができる。
【００３４】
本明細書で説明する本発明のいくつかの態様は、複数の撹乱物質によって作成される効果曲面または応答曲面の記述を利用する。当業者には既知のように、多くの種類の応答曲面は、それぞれの異なる種類の変数を使用して作成することができる。本発明の特定の態様では、ある化合物が高濃度で存在することによって完全に阻害される測定された終点（最終状態）を生物学的システムが有する場合、化合物が存在しないときの阻害率は0%であり、化合物の濃度が高いときの阻害率は100%であると予想される。阻害率Iは数式によって定義される。
2007507047.tif 000006
式中、「未処理」は、生物学的システムが撹乱物質にさらされていないときに測定された終点である。「処理済み」は、生物学的システムが撹乱物質にさらされたときに測定された終点である。
【００３５】
2つの撹乱物質をシステムに適用すると、組合せ応答曲面は、観測される阻害率によって、両方の撹乱物質（本明細書では、阻害率曲面に関連してインヒビターとも呼ぶ）の濃度の関数として定義される。たとえば、図1は、阻害率曲面の形をした生物学的システムに関する組合せ応答曲面を示している。左側のパネル110は、阻害率を両方のインヒビター濃度として示している。値は、原点の0から、各化合物がその最高濃度に達するときの100%まで大きくなる。個々の用量応答曲線は、下軸111および左軸112に沿って見ることができる。右側のパネル120は、同じ濃度での、観測された阻害率曲面と最高単一作用物質阻害率との差を示している。したがって、単一作用物質濃度CX=CY=1では、どちらの単一作用物質も、対応する曲面値113、114で示されるように阻害率が32%であり、一方、組合せは、対応する曲面値115で示されるように49%阻害される。組合せ値は、32%の最高単一作用物質値よりも16%高く、この差分値は、右側のパネル120内の対応する曲面値121によって示されている。コンピュータ・シミュレーションによって阻害率曲面を得るか、または実験によって実測定値を得ることができる。
【００３６】
阻害率曲面を使用してネットワーク・システムの接続性に関する情報を与えることができる。単純な分岐ネットワークを有するネットワーク・システムの一例が図2の接続図によって示されている。供給された入力化合物210は、経路によって示されているように、多くの中間段階230を介して終点生成物220に転換される。各反応段階は、触媒240によって媒介される。反応は、2つの経路250、260のいずれかに沿って進行する。
【００３７】
本発明の一態様では、図2の構造を有する酵素ネットワークが、Jackson [1993]の技術を使用してシミュレートされる。シミュレーションによって広範囲の組合せ応答曲面が作成された。各曲面の厳密な形状と（組合せ指数によって測定された）相乗作用はどちらも実質的にパラメータの変化に応じて変動したが、各曲面のトポロジー（すなわち種類）は、ネットワーク内のインヒビターの特定の構成に対して変わらなかった。
【００３８】
インヒビター対に関して作成される組合せ応答曲面は、本発明の一態様では、現象学ベースの4つのモデル、すなわち、Loeweの加法モデル、独立モデル、Grecoの相乗作用モデル、および増強作用モデルによってモデル化することができる。これらのモデルのうちのいくつかは当業者に既知であるが、一般的な独立モデルおよび増強作用モデルはそれぞれ、本発明の態様である。しかし、本明細書で説明するネットワークにすべてのこれらのモデルを適用することはそれぞれ、本発明の新規の態様である。これらのモデルのいくつかのネットワーク接続性の図形表現は、対応する代表的な阻害率曲面および最高の単一作用物質からの差分値曲面と共に、図3に示されている態様によって示される。新規のモデルは、効力の推移が制限される。
【００３９】
・Loeweの加法モデル：
このモデルは、両方の撹乱物質311、312が生物学的ネットワーク310における同じ点313を標的とするときに適用できる。このモデルは、両方の撹乱物質が同じ部位を標的とする場合にかぎり、ネットワーク内の任意の位置に適用することができる。Loeweの加法モデルは以下の数学的制約に従う：
2007507047.tif 000007
式中、CXおよびCYは撹乱物質の濃度であり、一方、ECXおよびECYは同じ有効性レベルでの撹乱物質の濃度である。Loeweの加法モデルは、組合せ阻害率レベルが撹乱物質が別個に阻害率レベルを超えることはないが、効力の実質的な増大（より低い濃度での類似の効果）を生じさせることができるという特性を有する。この制約式に閉形の解はないので、この制約を満たす有効レベルは、数値的根探索技術を使用してCX、CYのそれぞれについて求めなければならない。指定されたLoeweの加法モデルは、阻害率の測定値に限定されず、効果の任意の定量的測度に一般的に適用される。
【００４０】
・独立モデル：
このモデルは、標的が経路内の独立した位置である場合に適用される。作成される組合せ阻害率Iは以下の式のとおりである：
I = X + Y - XYγ
式中、X、Yはそれぞれ、CXおよびCYでの単一撹乱物質の阻害率である。相互作用パラメータのガンマ（γ）は、単一作用物質が相互作用して組合せ効果を生じる程度を表す。ガンマは、そのいくつかが図3に示されている（たとえば、ネットワーク320、330、および340）標的の特定の配置に対してそれぞれの異なる値をとる。ガンマの値の例には以下の値が含まれる：
γ=1（Blissの独立モデル）は直列標的に適用される；
γ=(X∞+Y∞-1)/(X∞Y∞)「平行独立モデル（図3のネットワーク320）」はインヒビター321、322の平行配置に対応する時に適用される；
γ=1/max(X∞,Y∞)「分岐独立モデル（図3のネットワーク330）」は、インヒビター321、322が分岐点にまたがるときに適用される；
γ=1/min(X∞,Y∞)「迂回独立モデル（図3のネットワーク340）」は、インヒビター321、322の両方が迂回された分岐にあるときに適用される；
γ=0「迂回平行モデル」は、どちらも迂回された互いに平行なインヒビターに適用される；および、
γ=(X∞+Y∞)/(X∞Y∞)「拮抗独立モデル」は完全な拮抗作用に対応する；
式中、X∞およびY∞は、単一作用物質の非常に高い濃度での限界影響量である。本明細書で指定される独立モデルは、インヒビターとして測定される効果にのみ適用されるが、他の効果の測度、たとえば、単純な処理済み・未処理実験反応比に関して容易に使用することができる。
【００４１】
・Grecoの相乗作用モデル：
このモデル（Greco WR, Park HS, Rustum YM, 1990, Cancer Res. 50: 5318-5327）は、上述の独立モデル（平行性、迂回、分岐、Bliss）のうちの1つを作成するように配置される場合であり、数回の指数関数的展開（たとえば、増殖世代）の後で阻害率が算出されたときに適用することができる。Grecoの相乗作用モデルは以下の制約に従う：
2007507047.tif 000008
Grecoの相乗作用モデルは、最大単一作用物質効果（α = -1）からLoeweの加法モデル（α = 0）を経て（αが非常に大きな値になる）効力の非常に顕著な推移に至る円滑な遷移を可能にする[Greco et al., 1990]。Loeweの加法モデルと同様に、この制約式に閉形の解はなく、したがって、この制約を満たす効果レベルは、数値的根探索技術を使用してCX、CYのそれぞれについて求めなければならない。さらに、Loeweの加法モデルと同様に、Grecoの相乗作用モデルは効果の任意の定量的測度にも同様に適用される。
【００４２】
・増強作用モデル：
このモデルは、Y化合物が、X化合物の、生物学的プロセスを阻害する能力を直接増大または低減させる場合に適用することができる。増強作用モデルの阻害率は以下の式で表される：
I = X(C'X)
式中、C'XはCX(1+CY/C0)πである。
ここで、C0は、増強作用が重要になるしきい値Y濃度であり、パイ（π）は、生じる相乗作用の程度を支配する増強作用指数である。増強作用モデルは、効果の任意の定量的測度にも、指定された形態で同様に適用され、阻害率の測定値に限定されない。
【００４３】
これら4つのモデルを使用して、単一の分岐を含む単純な経路に生じる阻害率曲面を記述することができる。しかし、本発明の一態様では、4つのモデルを使用して、より複雑なネットワークの挙動を集合的に予測することもできる。これは、すべてのネットワーク構造が、一対のインヒビター間の同じ考えられる標的関係を生じさせる基本的接続で構成されているからである。本発明の他の態様は、4つのモデルの一部を使用するか、または他の相互作用モデルを含む1組の相互作用モデルを使用して、ネットワーク・システムの挙動を集合的に予想することができる。
【００４４】
4つのモデルは、分岐された経路の一対のインヒビターに関して構成されているが、2つよりも多くの撹乱物質を有する多重阻害システムに一般化することができる。すべてのモデルを、2つよりも多くのインヒビターを使用する状況に一般化することができる。
【００４５】
4つのモデルは、阻害された酵素経路に関して構成されているが、当業者に既知のように、生物学的ネットワークであるかどうかにかかわらず任意の種類のネットワークに対する任意の撹乱効果を記述するように同様に修正することができる。同様に、本発明の他の態様は、修正された4つのモデルのうちの1つまたは複数を使用して、阻害率の関連変数（たとえば、背景測定値に対して正規化された阻害率測度）を予想することができる。当業者には、この関連変数と阻害率との変換が理解されよう。
【００４６】
したがって、本発明の一態様では、システムで相互作用する複数の作用物質に支配されているネットワーク・システムにおける接続性を解明する方法は、1組の4つの相互作用モデルを提供する段階と、システムにおける作用物質の相互作用を最も良くモデル化する相互作用モデルを1組の相互作用モデルから選択する段階と；選択されたモデルをネットワークの接続性に関連付ける段階とを含む。
【００４７】
この方法を使用して、特定のネットワークに対する組み合わされた撹乱物質の効果を予想し試験することができる。この場合の特定のネットワークは、ネットワーク上の撹乱物質の相互作用が既知である1つまたは複数の他のネットワークに類似したネットワークであってよい。同様に、この方法を使用して、作用物質（たとえば、治療用化合物）の相互作用から、既知のネットワークにおける識別された接続性に基づくネットワーク・システムにおける作用物質の潜在的なメカニズムを識別することができる。この方法を使用して、システムに共同して作用する作用物質（たとえば、食餌と投薬）同士の間の予想されない接続を解明することもできる。
【００４８】
また、この方法では、未知の構造のネットワークに対する観測された組合せ効果から接続性モデルを構成するための制約を得ることができ、したがって、たとえば治療用化合物の新規の標的を識別するのに必要な知識が得られる。同様に、この方法を使用して治療用の化合物の組合せのハイスループット・スクリーニング方法を最適化し、治療効果の確率を高めるであろうデータの部分を強調することができる。
【００４９】
上述の方法は、コンピュータ・システムで実現されるプロセスのうちの1つまたはすべてを有してもよい。このような実施は、コンピュータ可読媒体（たとえば、ディスケット、CD-ROM、ROM、固定ディスク）などの有形媒体上に固定されるか、またはモデムや、媒体を介してネットワークに接続された通信アダプタのような他のインタフェース装置を介してコンピュータ・システムに送信できる一連のコンピュータ命令を含んでもよい。この媒体は、有形媒体（たとえば、光通信回線やアナログ通信回線）であっても、無線技術によって実現される媒体（たとえば、マイクロ波、赤外線、その他の伝送技術）であってもよい。一連のコンピュータ命令は、本明細書ですでに説明した機能のすべてまたは一部を実現する。当業者には、多くのコンピュータ・アーキテクチャまたはオペレーティング・システムと一緒に使用できるいくつかのプログラミング言語でこのようなコンピュータ命令を書くことができることを理解されたい。さらに、このような命令は、半導体メモリ装置、磁気メモリ装置、光学メモリ装置、その他のメモリ装置のような任意のメモリ装置に記憶することができ、光、赤外線、マイクロ波、その他の伝送技術のような任意の通信技術を使用して送信することができる。このようなコンピュータ・プログラム製品を添付の印刷文書または電子文書と一緒に着脱可能な媒体として配給するか（たとえば、シュリンク・ラップ・ソフトウェア）、コンピュータ・システムに（たとえば、システムROMや固定ディスク上に）事前にロードしておくか、またはネットワーク（たとえば、インタネットやWorld Wide Web）上でサーバまたは電子掲示板から配布することが考えられる。もちろん、本発明のいくつかの態様は、ソフトウェア（たとえば、コンピュータ・プログラム製品）とハードウェアの両方の組合せとして実現することができる。本発明の他の態様は、全体的にハードウェアとして実現されるか、または全体的にソフトウェア（たとえば、コンピュータ・プログラム製品）として実現される。
【００５０】
本発明のすべての上述の態様は例示的なものに過ぎず、当業者には多数の変形態様および修正態様が明らかになろう。すべてのそのような変形態様および修正態様は、添付の特許請求の範囲に定義された本発明の範囲内の態様である。
【００５１】
本明細書の本発明の各態様に関する追加情報は、参照として本明細書に組み入れられる、添付の未公開文書のJ. Lehar, G. Zimmermann, L. Giusti, R. Molnar, M. Lee, G. Serbedzija, and C. Keith著"Probing Biological Systems with Drug Combinations" （付属書A参照）に記載されている。
【００５２】
実施例
以下の実施例は、本発明のいくつかの態様を例示するためのものであり、使用された任意の特定の態様の範囲を制限するためのものではない。
【００５３】
一実施例では、酵母内のステロール生合成経路を標的とする化合物の組合せ効果に上記の4つの相互作用モデルを相関付けると共に、他のどの抗真菌剤がステロール経路インヒビターと相乗的に組み合わされるかを明らかにするために実験を行う。
【００５４】
真菌中のステロール経路を阻害する一連の化合物と、それらの標的ネットワークによってグループ分けされた、より広い範囲の抗真菌化合物を選択した。次いで、384ウェル・プレート上でカンジダグラブラータ菌株90031を使用する真菌増殖アッセイを実行した。各組合せを36個のウェルに配列し、図1の曲面に形式が類似した6x6組合せ曲面を作成した。代謝アッセイ（アラマー・ブルー）を使用して真菌の成長を判定した。
【００５５】
次いで、CombinatoRxのインフォマティクス・プラットフォーム[Borisy et al. 2003, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 100(13):7977-7982]を使用して各プレートから各マトリックスを抽出した。各阻害率マトリックスと共に、対応する誤差マトリックスを、未処理ウェル内のアッセイのウェル間のばらつきに基づいて算出し、さらに、化合物の供給の不規則性を考慮して、各マトリックス内の近傍のウェルの標準偏差だけ増大させた。
【００５６】
用量応答マトリックスおよび誤差マトリックスを収集した後、それらの各々を次のように分析した。
【００５７】
（1）測定された曲面と各マトリックス上の観測された単一作用物質曲線から測定されたモデル曲面との体積差を測定することによって、各用量応答マトリックスをすべての4つのモデルと比較した。加法曲面を算出するために、反復数値的根探索法を適用して[Pritchard & Shipman 1990, Antiviral Res 14:181-206と同様な]Loeweの加法関係式を解いた。この新規のモデル曲面は、観測された単一作用物質用量応答曲線を使用して直接算出したものである。各マトリックスの組合せ空間全体にわたって体積差の和をとり、各構成ウェル誤差の二乗の和をとることによって誤差推定値を得た。
【００５８】
（2）次いで、最適モデルとして、（どの組合せ濃度にも顕著な阻害率が生じない故障要素を除外するために）阻害率曲面の総体積が体積ノイズを超えないことを条件として、最小二乗（chi-quared）適合度を有する場合を選択した。
【００５９】
結果として得られた1組の組合せ効果および組合せ効果呼出しを、図4に示されている表現によって要約する。実験410の抗真菌化合物は、軸420、425に沿って配置され、その機能に従ってグループ分けされている。左側のマトリックス430は、図1〜3と同様な、観測された組合せ効果曲面を示している。右側のマトリックス435内の円は、組合せ効果がどれだけ顕著に観察されたか（円のサイズと相関する強度）と、どのモデルが最も適合したか（円の色に相関するモデル）を示している。灰色の円431は、2つ以上の予想されたモデル曲面が、測定誤差によるノイズ・レベルにおいて区別できないほど類似しているために、組合せ効果を組合せモデルのうちの1つに明確に分類できなかった実験である。'X' 434を有するボックスは、試験されなかった組合せを表している。モデル判定の信頼性は、マトリックスの対角線に沿った、すべてがLoeweの加法モデルに適合するかまたは灰色である（曖昧モデル割当て）べきである要素によって測定することができる。
【００６０】
ステロール経路内（本発明者の結果をWills, Redinbo, Perfect, Del Poeta, 2000, Emerging Therapeutic Targets 4(3):1-32と比較する）で、標的が同じであることが知られている化合物も、（たとえば、アゾール同士の間に）予想されるようにLoeweの加法モデルに従う傾向がある。ステロール経路内に標的を有するインヒビターは、標的を共有し、予想されるように主としてLoeweの加法効果を生じさせるインヒビターと、それぞれの異なる標的を有し、増強作用状効果を生じさせるインヒビターとに明確に分割される（この分析には、Grecoの相乗作用モデルを含めなかったが、これらはすべて、各指数関数的細胞増殖世代後の別個の標的組合せについて予想されるように、このモデルにうまく適合するであろう）。それぞれの異なる経路を標的とする化合物同士の組合せは、最適モデルの分布が様々であることを示しており、組合せ効果が重要な標的関係情報を含むという概念を支持する。
【００６１】
この実験の結果として、特にステロール経路インヒビターとの相乗作用を示す抗真菌化合物の種類を識別することができ、2つの経路間のネットワーク関係の特徴付けを行うことができる。類似の特性を有する他の化合物を、最優先順位抗真菌候補とステロール経路インヒビターとの組合せとして試験することができる。類似の分析を多数のアッセイ法に適用し、より効率的な組合せスクリーニングを可能にする優先順位付けを行うことができる。
【００６２】
付属書A
2007507047.tif 000009
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【図面の簡単な説明】
【００６３】
本発明の上記の特徴は、以下の詳細な説明を添付の図面と共に参照することによって容易に明らかになろう。
【図１】2つの作用物質の濃度の関数としての組合せ阻害率曲面と、組合せ阻害率と独立的に作用する2つの作用物質の最高単一作用物質阻害率との対応する差分曲面とを示す図である。
【図２】ネットワーク・システムの単純な分岐接続図である。
【図３】図2のネットワーク図内の標的対の様々な配置によって作成される、図1と類似の組合せ阻害率曲面を示す図である。
【図４】特定の相互作用物質対に対応する特定の測定応答曲面に最も良く適合する相互作用モデルはどれかを示す、酵母経路実験の結果の図である。
【図１】
2007507047.tif 000043
【図２】
2007507047.tif 000044
【図３Ａ−１】
2007507047.tif 000045
【図３Ａ−２】
2007507047.tif 000046
【図３Ａ−３】
2007507047.tif 000047
【図３Ｂ−１】
2007507047.tif 000048
【図３Ｂ−２】
2007507047.tif 000049
【図３Ｂ−３】
2007507047.tif 000050
【図３Ｃ−１】
2007507047.tif 000051
【図３Ｃ−２】
2007507047.tif 000052
【図３Ｃ−３】
2007507047.tif 000053
【図３Ｄ−１】
2007507047.tif 000054
【図３Ｄ−２】
2007507047.tif 000055
【図３Ｄ−３】
2007507047.tif 000056
【図４Ａ】
2007507047.tif 000057
【図４Ｂ】
2007507047.tif 000058
【国際調査報告】
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2007507047.tif 000060
2007507047.tif 000061
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