(57)【要約】【課題】タンパク質内のエピトープ候補の取得を容易にする。【解決手段】端末からの要求に応じて、予測対象タンパク質に含まれるエピトープの候補を、学習対象タンパク質と当該学習対象タンパク質から検出されているエピトープとの関係を学習用データとして用いた学習済みモデルの出力結果に基づいて取得し、エピトープの候補を出力する、エピトープ予測方法である。学習用データは、学習対象タンパク質に含まれる複数のアミノ酸について、アミノ酸の所定の特性が数値化されたスコアに基づく入力値と、当該学習対象タンパク質から検出されているエピトープに含まれているか否かを示す情報であるラベルと、を含む。学習済みモデルは、予測対象タンパク質に含まれる複数のアミノ酸について、スコアに基づく入力値に対して、エピトープに含まれるか否かを示す情報を出力する。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
端末からの要求に応じて、予測対象タンパク質に含まれるエピトープの候補を、学習対象タンパク質と前記学習対象タンパク質から検出されているエピトープとの関係を学習用データとして用いた学習済みモデルの出力結果に基づいて取得し、
前記取得されたエピトープの候補を出力する、
エピトープ予測方法。
【請求項２】
前記学習用データは、前記学習対象タンパク質に含まれる少なくとも一部のアミノ酸それぞれについて、所定の特性が数値化されたスコアに基づく入力値と、前記学習対象タンパク質から検出されているエピトープに含まれているか否かを示すラベルと、を含み、
前記学習済みモデルは、前記予測対象タンパク質に含まれる複数のアミノ酸それぞれについて、前記スコアに基づく入力値に対して、エピトープに含まれているか否かを示す情報を出力する、
請求項１に記載のエピトープ予測方法。
【請求項３】
前記予測対象タンパク質に含まれる複数のアミノ酸のそれぞれについて、１のアミノ酸を含む連続して配列されている所定数のアミノ酸のスコアに基づいて前記１のアミノ酸についての前記学習済みモデルへの入力値を算出する、
請求項２に記載のエピトープ予測方法。
【請求項４】
前記予測対象タンパク質に含まれる連続して配列されている所定数のアミノ酸を含む複数のアミノ酸群の中から、各アミノ酸群に含まれる前記所定数のアミノ酸の少なくとも一部のそれぞれの前記学習済みモデルの出力値に基づいて、エピトープの候補を取得する、請求項２又は３に記載のエピトープ予測方法。
【請求項５】
前記学習済みモデルの出力結果は、前記予測対象タンパク質に含まれる少なくとも一部のアミノ酸それぞれについての、エピトープである確率であり、
前記複数のアミノ酸群それぞれについて、各アミノ酸群に含まれる前記所定数のアミノ酸の少なくとも一部のそれぞれの前記確率の値の合計値を求め、
前記合計値の大きい上位所定数のアミノ酸群をエピトープの候補として取得する、
請求項４に記載のエピトープ予測方法。
【請求項６】
前記エピトープの候補として取得されたアミノ酸群と前記アミノ酸群の両端に位置する所定数のアミノ酸とを含む第１のペプチドを作成し、
前記第１のペプチドを抗原ペプチド候補として出力する、
請求項４に記載のエピトープ予測方法。
【請求項７】
前記第１のペプチドが所定の配列パターンを含む場合に、前記第１のペプチドを抗原ペプチド候補から除外する又は前記ペプチドを抗原ペプチド候補に追加する、
請求項６に記載のエピトープ予測方法。
【請求項８】
前記端末から前記予測対象タンパク質の質量分析に用いられる酵素の情報を受け付け、
前記第１のペプチドが、前記酵素による切断部位を含む場合には、前記第１のペプチドを抗原ペプチド候補から除外する、
請求項６又は７に記載のエピトープ予測方法。
【請求項９】
前記学習対象タンパク質と当該学習対象タンパク質から検出されているエピトープとの関係を学習用データとして所定の機械学習モデルに学習させて、前記学習済みモデルを取得する、
請求項１から８のいずれか一項に記載のエピトープ予測方法。
【請求項１０】
前記取得されたエピトープの候補と、前記エピトープの候補の有用性とを前記学習用データに追加する、
請求項１から９のいずれか１項に記載のエピトープ予測方法。
【請求項１１】
前記取得されたエピトープの候補と、前記エピトープの候補に対する有用性の評価とを含む履歴情報を履歴データベースに保存し、
前記履歴情報を新たな学習用データとして追加する、
請求項１０に記載のエピトープ予測方法。
【請求項１２】
端末からの要求に応じて、予測対象タンパク質に含まれるエピトープの候補を、学習対象タンパク質と前記学習対象タンパク質から検出されているエピトープとの関係を学習用データとして用いた学習済みモデルの出力結果に基づいて取得する取得部と、
前記エピトープの候補を出力する出力部と、
を備えるエピトープ予測システム。
【請求項１３】
前記学習済みモデルと前記取得部とを備えるサーバを含み、
前記サーバと前記端末とはインターネットを介して接続される、
請求項１２に記載のエピトープ予測システム。
【請求項１４】
前記エピトープの候補の履歴情報を保存する履歴データベースをさらに備える、
請求項１２又は１３に記載のエピトープ予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、エピトープ予測方法及びエピトープ予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
対象のタンパク質に対する抗体を作成するために、対象のタンパク質に含まれる抗原ペプチドの位置を予測することが行われている。抗原ペプチドは、抗体の結合先となるペプチドである。抗体が認識する抗原ペプチド内の部分をエピトープという。エピトープは、抗原決定基とも称される。タンパク質は、複数のアミノ酸の配列であって、抗原ペプチド及びエピトープも複数のアミノ酸の配列である。アミノ酸の数は、タンパク質＞＞抗原ペプチド＞エピトープである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１５／０２７８４４１号明細書
【特許文献２】米国特許第８１２１７９７号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、タンパク質内の抗原ペプチドの位置を予測することは、専門の知識と経験に依る部分が大きく、容易に行うことが困難であった。
【０００５】
本発明の一実施形態では、タンパク質内のエピトープ候補の取得を容易にすることが可能なエピトープ予測方法及びエピトープ予測システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の態様の一つは、端末からの要求に応じて、予測対象タンパク質に含まれるエピトープの候補を、学習対象タンパク質と当該学習対象タンパク質から検出されているエピトープとの関係を学習用データとして用いた学習済みモデルの出力結果に基づいて取得し、エピトープの候補を出力する、エピトープ予測方法である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、タンパク質内のエピトープ候補を容易に取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、第１実施形態に係る抗原ペプチド予測システムのシステム構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、抗原ペプチド予測システムにおける処理シーケンスの一例を示す図である。
【図３】図３は、サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。
【図４】図４は、サーバの機能構成の一例を示す図である。
【図５Ａ】図５Ａは、新規設計画面の一例を示す図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、新規設計画面の一例を示す図である。
【図６】図６は、抗原ペプチドの予測処理の一例を示す図である。
【図７】図７は、抗原ペプチドの予測結果の出力の一例を示す図である。
【図８】図８は、学習モデルの学習用データの一例を示す図である。
【図９】図９は、サーバにおける抗原ペプチドの予測処理のフローチャートの一例である。
【図１０】図１０は、サーバにおける、学習モデルへの入力値の算出処理のフローチャートの一例である。
【図１１】図１１は、サーバにおける、抗原ペプチド候補決定処理のフローチャートの一例である。
【図１２】図１２は、サーバにおける、学習モデルの更新処理のフローチャートの一例である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本発明は実施形態の構成に限定されない。
【００１０】
本発明の態様の一つは、コンピュータが、端末からの要求に応じて、予測対象タンパク質に含まれるエピトープの候補を、学習対象タンパク質と当該学習対象タンパク質から検出されているエピトープとの関係を学習用データとして用いた学習済みモデルの出力結果に基づいて取得し、エピトープの候補を出力する、エピトープ予測方法である。
【００１１】
エピトープ予測とは、例えば、予測対象タンパク質に含まれる、エピトープとして機能するアミノ酸配列又はアミノ酸配列の位置を特定することである。ただし、実施形態の一つにおける学習済みモデルによって予測されるエピトープは、Ｔ細胞エピトープを目的とするものではない。Ｔ細胞エピトープは、例えば、ＨＬＡ／ＭＨＣ（ヒト白血球型抗原：Human Leukocyte Antigen／主要組織適合遺伝子複合体：Major Histocompatibility Complex）のエピトープである。Ｔ細胞エピトープは予測が比較的容易であるが、本発明の態
様の一つにおけるシステムを用いれば、予測が困難なＴ細胞エピトープ以外のエピトープも容易に予測することができる。
【００１２】
学習対象タンパク質には、例えば、エピトープとして機能するアミノ酸配列又はアミノ酸配列の位置が既知であるタンパク質が採用される。学習対象タンパク質と当該学習対象タンパク質から検出されているエピトープとの関係は、例えば、学習対象タンパク質に含まれるエピトープの位置、学習タンパク質に含まれる各アミノ酸のエピトープらしさが数値化されたスコア等がある。
【００１３】
本発明の態様の一つによれば、学習済みモデルの出力に基づいて予測対象タンパク質に含まれるエピトープの候補を取得することができるので、専門の知識を有する者以外でも容易にエピトープの候補を取得することができる。また、学習済みモデルを用いることによって、専門の知識を有する者自身がエピトープの予測を行う場合よりも、より短い時間でエピトープの候補を取得することができる。
【００１４】
また、本発明の態様の一つでは、学習用データは、学習対象タンパク質に含まれる少なくとも一部のアミノ酸それぞれについて、アミノ酸の所定の特性が数値化されたスコアに基づく入力値と、当該学習対象タンパク質から検出されているエピトープに含まれているか否かを示すラベルと、を含んでもよい。また、学習済みモデルは、予測対象タンパク質に含まれる複数のアミノ酸それぞれについて、スコアに基づく入力値に対して、エピトープに含まれるか否かを示す情報を出力するようにしてもよい。
【００１５】
アミノ酸の所定の特性とは、例えば、疎水性、親水性、抗原性、溶媒露出、柔軟性、二次構造の取りやすさ等である。アミノ酸の所定の特性の傾向が数値化されたスコア（以下、アミノ酸のスコア）は、例えば、上記アミノ酸の所定の特性についてのスコアであり、具体的には、疎水性指数、αへリックス値等がある。アミノ酸のスコアは、複数種類用いられてもよい。アミノ酸のスコアは、例えば、公開されているタンパク質のデータベースや論文等から取得されてもよいし、予めデータベースとして備えていてもよい。公開され
ているタンパク質のデータベースには、例えば、ＮＣＢＩ（National Center for Biotechnology Information、NCBI）サーバ、Ｕｎｉｐｒｏｔ、ＡＡｉｎｄｅｘ等がある。
【００１６】
したがって、学習済みモデルが、アミノ酸のスコアに基づく入力値と、エピトープに含まれるか否かを示すラベルとを用いて学習されていることによって、公開されているデータベースや論文等、又は、備えているデータベースからアミノ酸の所定の特性が数値化されたスコアが取得可能であるので、予測対象タンパク質の特定をするだけで、当該予測対象タンパク質に含まれるエピトープを予測することができる。
【００１７】
また、本発明の態様の一つでは、予測対象タンパク質に含まれる複数のアミノ酸それぞれについて、１のアミノ酸を含む連続して配列されている所定数のアミノ酸のスコアに基づいて、当該１のアミノ酸についての学習済みモデルへの入力値を算出するようにしてもよい。これによって、１のアミノ酸を含む連続して配列されている所定数のアミノ酸の配列（組成）による特性の変化を、１のアミノ酸に対応する入力値に反映させることができ、アミノ酸の配列を考慮したエピトープの予測を行うことができる。
【００１８】
また、本発明の態様の一つでは、予測対象タンパク質に含まれる連続して配列されている所定数のアミノ酸を含む複数のアミノ酸群の中から、各アミノ酸群に含まれる所定数のアミノ酸の少なくとも一部のそれぞれの学習済みモデルの出力値に基づいて、エピトープの候補を取得するようにしてもよい。なお、アミノ酸群に含まれるアミノ酸の数と、１のアミノ酸についての学習モデルの入力値の算出に用いられる当該１のアミノ酸を含む連続して配列されているアミノ酸の数と、は、同じであってもよいし異なっていてもよい。なお、所定数のアミノ酸のうち全ての出力値に基づいて、エピトープの候補とすることが好ましい。これにより、予測の精度を高めることができる。
【００１９】
エピトープは、タンパク質内のアミノ酸配列の一部、すなわち、連続して配列されている複数のアミノ酸であるので、各アミノ酸群に含まれる所定数のアミノ酸それぞれの学習済みモデルの出力値に基づくことで、効率良く、エピトープの候補を取得することができる。
【００２０】
また、本発明の態様の一つでは、学習済みモデルの出力結果は、予測対象タンパク質に含まれる複数のアミノ酸それぞれについての、エピトープである確率であってもよい。また、この場合に、複数のアミノ酸群それぞれについて、各アミノ酸群に含まれる所定数のアミノ酸の少なくとも一部のそれぞれの確率の値の合計値を求め、合計値の大きい上位所定数のアミノ酸群をエピトープの候補として取得するようにしてもよい。これによって、エピトープである確率の高いエピトープ候補を取得することができる。なお、所定数のアミノ酸のうち全てのアミノ酸のそれぞれの確率の値の合計値を求め、その合計値に基づいて、エピトープの候補とすることが好ましい。これにより、予測の精度を高めることができる。
【００２１】
また、本発明の態様の一つでは、エピトープの候補であるアミノ酸群と当該アミノ酸群の両端に位置する所定数のアミノ酸とを含む第１のペプチドを作成し、第１のペプチドを抗原ペプチド候補として出力するようにしてもよい。実際のエピトープは、エピトープ候補と一部だけが重複していたり、エピトープ候補よりもアミノ酸の数が多かったりする可能性が高いので、エピトープ候補の両端のアミノ酸を含む第1のペプチドを抗原ペプチド
候補として出力することで、実用性が向上し、エピトープの的中率が向上する。
【００２２】
また、本発明の態様の一つでは、前記第１のペプチドが所定の配列パターンを含む場合に、当該第１のペプチドを抗原ペプチド候補から除外する又は当該第１のペプチドを抗原ペプチド候補に追加するようにしてもよい。所定の配列パターンは、例えば、要求元の端
末のユーザによって指定されてもよい。これによって、例えば、要求元のユーザの要望に応じた抗原ペプチド候補を出力することができる。
【００２３】
また、本発明の態様の一つでは、端末から予測対象タンパク質の質量分析に用いられる酵素の情報を受け付け、前記第１のペプチドが、当該酵素による切断部位を含む場合には、当該ペプチドを抗原ペプチド候補から除外するようにしてもよい。これによって、抗原ペプチド候補には質量分析によるタンパク質の切断部位が含まれなくなるので、指定された酵素による質量分析に適した抗原ペプチドを設計することができる。
【００２４】
また、本発明の態様の一つでは、学習対象タンパク質と当該学習対象タンパク質から検出されているエピトープとの関係を学習用データとして所定の機械学習モデルに学習させて、学習済みモデルを取得するようにしてもよい。これによって、例えば、既存の機械学習モデルを用いて、本発明の態様の一つで用いられる学習済みモデルを作成することができる。
【００２５】
また、本発明の態様の一つでは、取得されたエピトープの候補と、当該エピトープの候補の有用性とを学習用データに追加するようにしてもよい。取得されたエピトープの候補の有用性は、例えば、取得されたエピトープの候補について所定の評価方法によってユーザまたはユーザ以外の者により評価された結果であってもよいし、取得されたエピトープの候補に合致又は類似するエピトープについての有用性の情報を所定のデータベースや論文等の情報源から取得してもよい。これによって、本発明のエピトープ予測方法によって予測されたエピトープの候補の有用性を、学習済みモデルにフィードバックすることができ、学習済みモデルの精度をより向上させることができる。
【００２６】
また、本発明の態様の一つでは、取得されたエピトープの候補と、エピトープの候補の有用性の評価とを含む履歴情報を履歴データベースに保存し、当該履歴情報を新たな学習用データとして追加するようにしてもよい。取得されたエピトープの候補の有用性の評価は、例えば、要求元の端末のユーザによる評価結果であってもよい。要求元の端末のユーザによる評価結果は、例えば、エピトープ候補に含まれる各アミノ酸について、エピトープであるか否かの情報であってもよい。これによって、本発明のエピトープ予測方法によって予測されたエピトープ候補に対する評価結果を、学習済みモデルにフィードバックすることができる。また、特定のユーザから入力されたタンパク質とエピトープの候補の評価との関係を学習モデルに学習させることで、学習済みモデルを特定のユーザが所望するタンパク質のエピトープに関する予測の精度を向上させることができる。
【００２７】
また、本発明の態様の一つでは、要求元の端末から予測対象タンパク質の識別情報を受け付け、予測対象タンパク質の識別情報に基づいて、所定のデータベースから、予測対象タンパク質のアミノ酸配列を含む予測対象タンパク質に関する情報を取得し、予測対象タンパク質のアミノ酸配列から予測対象タンパク質に含まれる複数のアミノ酸を特定するようにしてもよい。所定のデータベースは、例えば、ＮＣＢＩサーバ、Ｕｎｉｐｒｏｔデータベースサーバ等の公開されているタンパク質のデータベースである。また、要求元の端末から受け付けられる予測対象タンパク質の識別情報は、例えば、所定のデータベースで用いられているタンパク質のＩＤが用いられる。これによって、要求元の端末のユーザは、予測対象タンパク質の識別情報を入力するだけで、予測対象タンパク質に含まれるエピトープ候補を取得することができ、専門の知識を有さないユーザであっても簡易にエピトープ予測を行うことができる。
【００２８】
また、本発明の他の態様の一つには、端末からの要求に応じて、予測対象タンパク質に含まれるエピトープの候補を、学習対象タンパク質と当該学習対象タンパク質から検出されているエピトープとの関係を学習用データとして用いた学習済みモデルの出力結果に基
づいて取得する取得部と、エピトープの候補を出力する出力部と、を備えるエピトープ予測システムがある。なお、上述までのエピトープ予測方法に関して開示された技術的思想は、技術的な齟齬が生じない範囲で当該エピトープ予測システムにも適用できる。
【００２９】
なお、本発明の態様の一つであるエピトープ予測システムは、一又は複数の、コンピュータ等の処理装置で構成されてもよい。エピトープ予測システムが複数の処理装置で構成される場合には、エピトープ予測システムの各構成は複数の処理装置に分散して備えられ、それぞれの処理装置が協同してエピトープ予測システムとしての処理を実現する。
＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態に係る抗原ペプチド予測システムのシステム構成の一例を示す図である。抗原ペプチド予測システム１は、タンパク質内の抗原ペプチドとして機能するアミノ酸配列又は当該アミノ酸配列の位置を予測するサービスを提供するシステムである。以降、タンパク質内の抗原ペプチドとして機能するアミノ酸配列又は当該アミノ酸配列の位置を予測することを、単に、抗原ペプチド予測、抗原ペプチドの予測と称する。また、タンパク質内の抗原ペプチドとして機能するアミノ酸配列又は当該アミノ酸配列の位置を予測することは、抗原ペプチドを設計する（design）、とも称される。
【００３０】
抗原ペプチド予測システム１は、例えば、サーバ１００、複数のユーザ端末２００を含む。図１では、タンパク質のＩＤやタンパク質のアミノ酸配列の情報を保持するＮＣＢＩサーバ、Ｕｎｉｐｒｏｔデータベースサーバ等の公開されているデータベースも示されている。また、本実施形態においては、タンパク質に含まれる各アミノ酸の各種特性のスコアは、例えば、サーバ１００や抗原ペプチド予測システム１の内部のデータベースに非公開で保持されている。アミノ酸の各種特性のスコアとは、各種特性についての傾向が数値化されたものである。アミノ酸の特性には、例えば、疎水性、親水性、溶媒露出、柔軟性、二次構造、抗原性等がある。なお、タンパク質のＩＤやタンパク質のアミノ酸配列の情報を保持するサーバは、サーバ１００や抗原ペプチド予測システム１の内部に設けられてもよく、タンパク質に含まれる各アミノ酸の各種特性のスコアは、公開のデータベースに保持されていてもよい。
【００３１】
サーバ１００、ユーザ端末２００、ＮＣＢＩサーバ等のデータベースサーバは、例えば、互いにインターネットで接続されている。サーバ１００は、抗原ペプチドの予測を行う。ユーザ端末２００は、ユーザが抗原ペプチド予測システム１を利用するための端末である。ユーザ端末２００は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、スマートフォン、タブレット端末等である。
【００３２】
図２は、抗原ペプチド予測システム１における処理シーケンスの一例を示す図である。サーバ１００とユーザ端末２００との間の通信は、例えば、ＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）を用いて行われる。
【００３３】
Ｓ１１からＳ１４は、抗原ペプチド予測システム１へのログインに係る処理である。Ｓ１１では、ユーザ端末２００は、例えば、サーバ１００にアクセスする。例えば、ユーザ端末２００は、ブラウザや所定のアプリケーションを起動し、所定のＷｅｂページにアクセスすることで、サーバ１００にアクセスする。
【００３４】
Ｓ１２では、サーバ１００は、ユーザ端末２００にログイン画面の画面情報を送信する。ログイン画面の画面情報等の、以下に登場する各種画面情報には、例えば、画面の画像データ、フォーマットの情報等が含まれている。ユーザ端末２００は、サーバ１００からログイン画面情報を受信するとログイン画面を表示し、利用ユーザからログイン情報の入力を受ける。Ｓ１３では、ユーザ端末２００は、サーバ１００にログイン要求と、利用ユーザから入力されたログイン情報と、を送信する。ログイン情報には、例えば、ユーザＩ
Ｄとログインパスワードとが含まれている。ユーザＩＤとログインパスワードは、予め決定されており、サーバ１００にも登録されている。
【００３５】
Ｓ１４では、サーバ１００は、ユーザ端末２００からログイン要求を受信し、ログイン要求とともに受信したログイン情報に基づいてユーザ認証を行う。ユーザ認証では、例えば、ログイン要求に含まれているログイン情報と、サーバ１００に予め登録されているログイン情報とが一致するか否かに応じて行われる。ログイン要求に含まれているログイン情報と、サーバ１００に予め登録されているログイン情報とが一致する場合に、ユーザ認証が成功となる。なお、Ｓ１３において、ログイン要求とログイン情報との送信には、セキュリティのために、暗号化通信が用いられてもよい。
【００３６】
ユーザ認証が成功すると、サーバ１００は、例えば、ユーザ端末２００に、トップ画面を送信する。ユーザ認証が失敗すると、サーバ１００は、例えば、ユーザ端末２００に、認証失敗を通知するメッセージ又は画面情報を送信する。
【００３７】
Ｓ２１からＳ２４は、抗原ペプチドの予測に係る処理である。Ｓ２１では、サーバ１００は、ユーザ認証が成功したので、ユーザ端末２００に、トップ画面として、新規設計画面の画面情報を送信する。新規設計画面は、抗原ペプチドの予測の対象となるタンパク質の識別情報、抗原ペプチドの設計条件等を入力するための画面である。第１実施形態では、抗原ペプチドの予測の対象となるタンパク質の識別情報として、例えば、タンパク質のアミノ酸配列、各種データベースに登録されているタンパク質の識別情報（ＮＣＢＩについてはＲｅｆＳｅｑ ａｃｃｅｓｓｉｏｎ  ｎｕｍｂｅｒｓ、Ｕｎｉｐｒｏｔについては
Ｕｎｉｐｒｏｔ  ａｃｃｅｓｓｉｏｎ  ｎｕｍｂｅｒｓ等）の公開されている各タンパク質データベースで用いられているタンパク質の識別情報を用いることができる。抗原ペプチドの設計条件は、除外したい又は包含させたいアミノ酸配列、求めたいエピトープ長の指定等が含まれており、オプションである。
【００３８】
Ｓ２２では、ユーザ端末２００は、利用ユーザから新規設計画面に入力された対象のタンパク質の識別情報等の入力を受け、設計要求とともにサーバ１００に送信する。
【００３９】
Ｓ２３では、サーバ１００は、ユーザ端末２００から設計要求を受信すると、設計要求とともに受信した対象のタンパク質の識別情報、設計条件等に基づいて、抗原ペプチドの予測を行う。対象のタンパク質の識別情報として、ＮＣＢＩ  ＩＤ又はＵｎｉｐｒｏｔ  ＩＤ等を受信した場合には、サーバ１００は、内部データベースや、ＮＣＢＩサーバ又はＵｎｉｐｒｏｔデータベースサーバおよび内部のデータベースから、ＩＤに応じたタンパク質に関する情報等を取得する。
【００４０】
サーバ１００は、例えば、抗原ペプチドの予測用に学習済のニューラルネットワークモデルを保持しており、当該モデルを用いて、抗原ペプチドの予測を行う。抗原ペプチドの予測の処理の詳細については後述される。以降、抗原ペプチドの予測の結果として得られるペプチドを抗原ペプチド候補と称する。
【００４１】
Ｓ２４では、サーバ１００は、抗原ペプチドの予測結果として、抗原ペプチド候補に関する情報をユーザ端末２００に通知する。以後、利用ユーザは、所望のタイミングで、対象タンパク質の抗原ペプチドの予測結果を参照可能となる。
【００４２】
Ｓ３１及びＳ３２の処理は、サーバ１００の学習モデルの更新処理に係る処理である。なお、図２では省略されているが、Ｓ３１の処理の前に、Ｓ１１からＳ１４と同様のログインに係る処理が行われていることとする。
【００４３】
Ｓ３１では、ユーザ端末２００は、サーバ１００に、利用ユーザから入力された抗原ペプチド候補についての、有用性の評価結果を送信する（フィードバック）。抗原ペプチド候補についての評価結果は、例えば、対象のタンパク質についての抗原ペプチドの予測結果の出力画面から入力される。サーバ１００は、ユーザ端末２００からの抗原ペプチド候補についての評価結果をデータベースに保存する。
【００４４】
Ｓ３２では、サーバ１００は、利用ユーザの抗原ペプチド候補についての評価結果をラベルとして、学習モデルの学習を行い、学習モデルを更新する。学習モデルの学習処理の詳細については、後述される。なお、学習モデルの更新は、例えば、一日、一週間、一か月等につき一回等のバッチ処理で行われてもよいし、ユーザ端末２００からのフィードバックの受信の度に行われてもよい。
【００４５】
図３は、サーバ１００のハードウェア構成の一例を示す図である。サーバ１００は、例えば、専用のコンピュータである。サーバ１００は、ＰＣのような汎用のコンピュータであってもよい。サーバ１００は、ハードウェア構成要素として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、ネットワークインタフェース１
４を備え、これらのハードウェア構成要素はバス１５で電気的に接続されている。
【００４６】
補助記憶装置１３は、様々なプログラムや、各プログラムの実行に際してＣＰＵ  １１が使用するデータを格納する。補助記憶装置１３は、例えば、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）やハードディスクドライブ（Hard Disc Drive）である。補助記憶装置１３に保持されるプログラムには、例えば、オペレーティングシステム（ＯＳ）、抗原ペプチド予測プログラム、学習モデルプログラム、システム管理プログラム、データベース管理プログラム、その他様々なアプリケーションプログラムを保持する。抗原ペプチド予測プログラムは、抗原ペプチドの予測のためのプログラムである。学習モデルプログラムは、学習モデルによる演算処理を行うためのプログラムである。システム管理プログラムは、ログイン、ユーザ認証、評価結果の登録、抗原ペプチド予測プログラム及び学習プログラムの呼び出し等の抗原ペプチド予測システム１のフレームワークに係る処理を行うためのプログラムである。データベース管理プログラムは、データベースを管理するプログラムである。
【００４７】
主記憶装置１２は、ＣＰＵ  １１に、補助記憶装置１３に格納されているプログラムをロードする記憶領域および作業領域を提供したり、バッファとして用いられたりする記憶装置である。主記憶装置１２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random
Access Memory）のような半導体メモリを含む。
【００４８】
ＣＰＵ  １１は、補助記憶装置１３に保持されたＯＳや様々なアプリケーションプログラムを主記憶装置１２にロードして実行することによって、様々な処理を実行する。ＣＰＵ  １１は、１つに限られず、複数備えられてもよい。
【００４９】
ネットワークインタフェース１４は、ネットワークとの情報の入出力を行うインタフェースである。ネットワークインタフェース１４は、有線のネットワークと接続するインタフェースであってもよいし、無線のネットワークと接続するインタフェースであってもよい。ネットワークインタフェース１４は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）や無線回路等である。
【００５０】
なお、図３に示されるサーバ１００のハードウェア構成は、一例であり、上記に限られず、実施の形態に応じて適宜構成要素の省略や置換、追加が可能である。例えば、サーバ１００は、可搬記録媒体駆動装置を備え、可搬記録媒体に記録されたプログラムを実行してもよい。可搬記録媒体は、例えば、ＳＤカード、ｍｉｎｉＳＤカード、ｍｉｃｒｏＳＤ
カード、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）フラッシュメモリ、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ、又はフラッシュメモリカードのような記録媒体である。また、例えば、サーバ１００は、入力装置及び出力装置を備えてもよい。入力装置は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等である。出力装置は、例えば、ディスプレイ等である。
【００５１】
ユーザ端末２００は、例えば、ＰＣ、スマートフォン、タブレット端末である。ユーザ端末２００のハードウェア構成の図示は省略される。ユーザ端末２００は、ハードウェア構成要素として、例えば、ＣＰＵ、主記憶装置、補助記憶装置、入力装置、出力装置、ネットワークインタフェースを備える。ユーザ端末２００に備えられる入力装置は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、操作ボタン等である。ユーザ端末２００に備えられる出力装置は、ディスプレイである。ユーザ端末２００は、入力装置、出力装置として、それぞれ、音声入力装置であるマイクロフォン、音声出力装置であるスピーカを備えてもよい。また、ユーザ端末２００は、タッチパネルディスプレイ等の入力装置と出力装置とが一体化された入出力装置を備えてもよい。例えば、ユーザ端末２００がスマートフォン、タブレット端末等の携帯端末である場合には、ユーザ端末２００はネットワークインタフェースの代わりに、無線通信用の無線回路とアンテナとを備える。なお、ユーザ端末２００は抗原ペプチド予測システム１に抗原ペプチドの予測の要求を入力し得られた予測結果を受け取ることができるものであればよい。例えば、キーボード等の入力装置やディスプレイ等の出力装置を備えなくてもよく、抗原ペプチド予測システム１によって提供されるサービスを利用する別のシステムであってもよい。
【００５２】
ユーザ端末２００の補助記憶装置には、例えば、抗原ペプチド予測システム１によって提供されるサービスを利用するためのアプリケーションプログラムが格納されている。抗原ペプチド予測システム１によって提供されるサービスを利用するためのアプリケーションプログラムは、例えば、図２のＳ１１、Ｓ１３、Ｓ２２、Ｓ３１における利用ユーザからの入力の受付処理及び送信処理と、図２のＳ１２、Ｓ２１、Ｓ２４における受信処理及び画面表示処理とをユーザ端末２００に実行させるためのプログラムである。
【００５３】
なお、ユーザ端末２００のハードウェア構成は、上述のものに限定されず、適宜、追加、置換、削除等の変更が可能である。例えば、ユーザ端末２００は、可搬記録媒体を駆動する可搬記録媒体駆動装置をさらに備えてもよい。可搬記録媒体は、例えば、ＳＤカード、ｍｉｃｒｏＳＤカード等である。また、ユーザ端末２００に備えられるプロセッサは、１つのＣＰＵに限定されず、複数のプロセッサが備えられてもよい。
【００５４】
図４は、サーバ１００の機能構成の一例を示す図である。サーバ１００は、機能構成要素として、受信処理部１０１、ユーザ認証処理部１０２、送信処理部１０３、システム制御部１０４、設計処理部１０５、学習制御部１０６、学習モデル１０７、ユーザ情報データベース（ＤＢ）１０８、設計結果ＤＢ  １０９、タンパク質特性ＤＢ  １１０を備える。
【００５５】
受信処理部１０１、ユーザ認証処理部１０２、送信処理部１０３、システム制御部１０４は、例えば、サーバ１００のＣＰＵ  １１によるシステム管理プログラムの実行によって実現される機能構成要素である。設計処理部１０５、学習制御部１０６は、例えば、サーバ１００のＣＰＵ  １１による抗原ペプチド予測プログラムの実行によって実現される機能構成要素である。学習モデル１０７は、例えば、サーバ１００のＣＰＵ  １１による学習モデルプログラムの実行によって実現される機能構成要素である。
【００５６】
受信処理部１０１及び送信処理部１０３は、ユーザ端末２００とのインタフェースである。受信処理部１０１には、ユーザ端末２００からの通信が入力される。送信処理部１０
３は、他の機能構成要素からのユーザ端末２００への通信が入力され、ユーザ端末２００へ送信する。
【００５７】
受信処理部１０１は、入力されたユーザ端末２００からの通信をユーザ認証処理部１０２又はシステム制御部１０４に振り分ける。具体的には、受信処理部１０１は、ログイン画面のウェブページへのアクセスを含む未認証のユーザ端末２００からの通信をユーザ認証処理部１０２へ出力し、認証済みのユーザ端末２００からの通信をシステム制御部１０４へ出力する。ユーザ端末２００が未認証又は認証済みであることは、例えば、図示されていない、セッション管理テーブルに基づいて判定される。セッション管理テーブルには、例えば、サーバ１００にアクセスしてきたユーザ端末２００のユーザＩＤと、当該ユーザ端末２００に対して発行されているセッションＩＤと、ユーザ認証済みであるか否かを示す情報とが含まれている。
【００５８】
ユーザ認証処理部１０２には、受信処理部１０１から、未認証のユーザ端末２００からの通信が入力される。受信処理部１０１から入力されるユーザ端末２００からの通信がログイン画面のウェブページへのアクセスである場合には、ユーザ認証処理部１０２は、送信処理部１０３へ、当該ユーザ端末２００へのログイン画面の画面情報を出力し、送信処理部１０３は当該ユーザ端末２００へログイン画面の画面情報を送信する。
【００５９】
受信処理部１０１から入力されるユーザ端末２００の通信がログイン要求である場合には、ユーザ認証処理部１０２は、ユーザ端末２００の利用ユーザが正規のユーザであるか否かを判定するユーザ認証を行う。ユーザ認証方法は、例えば、パスワードによる認証である。ただし、ユーザ認証の方法は特定の方法に限定されず、例えば、指紋認証又は静脈認証等の生体認証等が用いられてもよい。また、ユーザ認証の方法として、２以上の認証方法が組み合わせて用いられてもよい。
【００６０】
ユーザ認証処理部１０２は、ログイン要求とともに受信されるログイン情報と後述のユーザ情報ＤＢ  １０７に予め登録されているログイン情報とに基づいてユーザ認証を行う。ユーザ認証が成功した場合には、ユーザ認証処理部１０２は、例えば、上述のセッション管理テーブルに当該ユーザ端末２００は認証済みであることを記録する。これによって、以降、当該ユーザ端末２００からの通信は受信処理部１０１によってシステム制御部１０４に振り分けられることになる。また、ユーザ認証処理部１０２は、ユーザ認証が成功した場合には、送信処理部１０３を介して、ユーザ認証が成功したユーザ端末２００へ、例えば、トップ画面として新規設計画面の画面情報を送信する。ユーザ認証が失敗した場合には、送信処理部１０３を介して、例えば、ユーザ認証が失敗したユーザ端末２００へユーザ認証が失敗した旨の通知を送信する。
【００６１】
システム制御部１０４には、受信処理部１０１から認証済みのユーザ端末２００からの通信が入力される。システム制御部１０４は、例えば、受信処理部１０１から入力されたユーザ端末２００からの通信が設計要求である場合には、設計処理部１０５に当該設計要求を出力する。システム制御部１０４には、設計処理部１０５から、抗原ペプチドの予測結果として抗原ペプチド候補に関する情報が入力される。システム制御部１０４は、抗原ペプチド候補に関する情報を含む予測結果の出力画面の画面情報を、送信処理部１０３を介して、設計要求の送信元のユーザ端末２００へ送信する。
【００６２】
システム制御部１０４は、例えば、受信処理部１０１から入力されたユーザ端末２００からの通信が抗原ペプチド候補についての有用性に関する評価結果である場合には、当該評価結果を設計結果ＤＢ  １０８に登録する。
【００６３】
また、システム制御部１０４は、例えば、所定のイベントの発生を契機に、学習制御部
１０６に学習モデル１０７の更新処理の実行を指示する。学習モデル１０７の更新処理の契機となる所定のイベントは、例えば、予め設定されている日時となったこと、抗原ペプチドの予測結果に対する評価結果が所定数に達したこと、等である。
【００６４】
設計処理部１０５は、ユーザ端末２００からの設計要求が入力された場合に、対象のタンパク質について、抗原ペプチドの予測処理を行う。抗原ペプチドの予測処理では、まず、設計処理部１０５は、対象のタンパク質に関する情報を取得する。対象のタンパク質に関する情報には、例えば、対象のタンパク質のアミノ酸配列、対象のタンパク質に含まれる各種特性のスコア等が含まれている。第１実施形態では、対象のタンパク質のアミノ酸配列は、ＮＣＢＩサーバやＵｎｉｐｒｏｔデータベースサーバ等の外部サーバから取得される。また、第１実施形態では、対象のタンパク質に含まれる各種特性のスコアは、後述のタンパク質特性ＤＢ  １１０から取得される。
【００６５】
次に、設計処理部１０５は、取得した対象タンパク質に関する情報から、学習モデル１０７への入力値を算出する。学習モデル１０７への入力値の算出方法についての詳細は後述される。設計処理部１０５は、算出した入力値を学習モデル１０７に入力し、学習モデル１０７の演算結果である出力値を取得する。設計処理部１０５は、学習モデル１０７の出力値に基づいて、対象タンパク質内のエピトープ候補を特定し、特定したエピトープ候補に当該エピトープ候補の両端に配列されている所定数のアミノ酸を追加して抗原ペプチド候補を取得する。設計処理部１０５は、取得した抗原ペプチド候補に関する情報をシステム制御部１０４に出力する。設計処理部１０５の抗原ペプチドの予測処理の詳細は後述される。
【００６６】
学習モデル１０７は、例えば、予め、既知のエピトープのデータを学習用データとして学習済みである学習モデルである。学習モデル１０７は入力値を与えられると、所定の演算を行い、演算結果を出力値として出力する。第１実施形態では、抗原ペプチドに含まれる各アミノ酸の特性のスコアに基づく入力値に対して、各アミノ酸がエピトープである確率を出力値として出力するように、学習モデル１０７は学習済みである。学習モデル１０７は、ニューラルネットワーク、ロジスティック回帰、木、ベイズ、時系列等の教師あり学習を行う機械学習モデルであり、特定の機械学習モデルに限定されない。また、学習モデル１０７の学習方法も特定の学習方法に限定されない。
【００６７】
例えば、学習モデル１０７がニューラルネットワークを有する場合の処理は以下の通りである。学習モデル１０７には、パラメータ列｛ｘｉ、ｉ＝１、２、・・・、Ｎ｝が入力される。学習モデル１０７は、入力されたパラメータ列に重み係数｛ｗｉ，ｊ，ｌ，（ここで、ｊは１から畳み込み演算される要素数Ｍまでの値、ｌは１から階層の数Ｌまでの値）｝で積和演算する畳み込み処理と、畳み込み処理の結果を判定する活性化関数と、畳み込み処理に対する活性化関数の判定結果から一部を間引く処理であるプーリング処理とを実行する。学習モデル１０７は、以上の処理をパラメータ列が入力される入力層から最上位の全結合層まで複数階層Ｌに渡って繰り返し実行し、最終段階の全結合層で出力パラメータ（または出力パラメータ列）｛ｙｋ、ｋ＝１，・・・、Ｐ｝を出力する。教師ありモデルでの学習では、出力パラメータ（出力値）と正解データ（ラベル）とが比較され、エラーが算出される。エラーは、上記ニューラルネットワークを複数階層に渡って最上位の全結合層から入力層に逆伝搬され、重み係数が調整される。また、学習済みの学習モデル１０７に新たなパラメータ列が入力されると、学習モデル１０７は、入力されたパラメータ列に対して、出力パラメータを出力する。
【００６８】
学習モデル１０７は、例えば、複数の利用ユーザに共通（例えば１つ）で用意されてもあってもよく、利用ユーザのユーザ群ごとに１つ又は複数用意されてもよい。例えば、ユーザ群は、１つの組織又は組織内の部署に属する複数のユーザの集まりである。例えば、
同じユーザ群に属する利用ユーザは、ユーザＩＤの共通の一部分に共通の値を有し、ユーザＩＤによって当該利用ユーザが属するユーザ群が判定可能となっている。したがって、設計処理部１０５は使用する学習モデル１０７を、例えば、設計要求の送信元のユーザ端末２００のユーザＩＤに基づいて選択することができる。このように複数の利用ユーザで１つの学習モデル１０７を用いることにより、複数のユーザの多様な要求を反映させた学習モデル１０７とすることができる。
【００６９】
学習制御部１０６は、システム制御部１０４からの指示を受けて、例えば、新規の学習モデルの作成、使用中の学習モデル１０７の更新の処理を行う。いずれの処理についても、学習制御部１０６は、学習用データを作成又は取得し、学習用データを学習モデルに入力して学習させる。学習用データには、学習モデルの入力値とラベルとが含まれる。第１実施形態では、学習モデルのラベルは、タンパク質に含まれる各アミノ酸について、エピトープであるか否かを示す情報である。エピトープであるか否かを示す情報は、例えば、フラグであってもよい。
【００７０】
新規の学習モデルの作成の場合には、学習用データは、例えば、公開されている既知のエピトープのデータに基づいて取得される。新規の学習モデルの作成の場合には、学習制御部１０６は、公開されている既知のエピトープのデータを、例えば、ＮＣＢＩサーバやＵｎｉｐｒｏｔデータベースサーバ等の公開されているタンパク質のデータベース、論文等の各種の情報源から取得することができる。エピトープのデータには、例えば、タンパク質内のエピトープの位置、当該エピトープに含まれるアミノ酸配列、各アミノ酸の特性のスコア、等が含まれている。新規の学習モデルの作成の場合には、学習制御部１０６は、例えば、学習用データの一つとしての学習モデルへの入力値を、公開されている既知のエピトープに含まれる各アミノ酸の特性のスコアに基づいて算出する。また、学習制御部１０６は、例えば、学習用データの一つとしての学習モデルのラベルを、タンパク質内のエピトープの位置に基づいて取得する。
【００７１】
なお、新規の学習モデルの作成の処理は、サーバ１００の学習制御部１０６が行うことに限定されない。例えば、サーバ１００以外の処理装置や、抗原ペプチド予測システム１外の処理装置によって、公開されている既知のエピトープのデータを学習用データとして学習済の学習モデルが学習モデル１０７として用いられてもよい。
【００７２】
学習モデル１０７の更新の場合には、学習用データは、例えば、当該学習モデル１０７に対応するユーザ群の抗原ペプチド候補の履歴データに基づいて取得される。抗原ペプチド候補の履歴データは、例えば、後述の設計結果ＤＢ  １０８に保存されている。抗原ペプチド候補の履歴データには、例えば、抗原ペプチド候補に関する情報（抗原ペプチド候補のタンパク質内の位置、当該抗原ペプチドに含まれているアミノ酸配列、各アミノ酸の特性のスコア等）と、ユーザの評価結果とが含まれている。抗原ペプチド候補の履歴データには、例えば、当該抗原ペプチドに含まれている各アミノ酸の学習モデル１０７への入力値が含まれていてもよい。ユーザの評価結果は、例えば、ユーザによって入力された、当該抗原ペプチド候補に含まれている各アミノ酸について、実際にエピトープとして機能したか否か等を示す情報である。また、ユーザの評価結果は、抗原ペプチド候補に含まれている各アミノ酸について、実際にエピトープとして機能したか否かの２値（１と０、○と×等）に限定されず、段階的な評価であってもよい。段階的な評価とは、例えば、数が大きいほどエピトープとして機能した程度が高いことを示す１から５のうちのいずれかを選択する評価方法である。
【００７３】
学習モデル１０７の更新の場合には、学習制御部１０６は、例えば、学習用データの一つとしての学習モデルへの入力値を、抗原ペプチド候補の履歴データから取得又は算出する。また、学習制御部１０６は、例えば、学習用データの一つとしての学習モデルのラベ
ルを、ユーザの評価結果に基づいて取得する。
【００７４】
学習モデルの更新処理の契機となるイベントは、例えば、各ユーザ群について設定されており、学習制御部１０６は、各ユーザ群について学習モデルの更新処理の契機となるイベントが発生する毎に対応する学習モデル１０７について更新処理を行う。学習モデルの更新処理における学習対象の学習モデルは、例えば、学習モデル１０７として使用中のもののコピーであってもよいし、学習モデル１０７とは異なる新たなモデルであってもよい。
【００７５】
学習制御部１０６は、学習モデルの学習が終了すると、使用中の学習モデル１０７と学習済の学習モデルとのそれぞれについて、所定の性能評価方法に則って性能を評価し、より良い性能の学習モデルを選択して、新たに学習モデル１０７とする。
【００７６】
ユーザ情報ＤＢ  １０７及び設計結果ＤＢ  １０８は、例えば、サーバ１００の補助記憶装置１３内に作成され、サーバ１００のＣＰＵ  １１によるデータベース管理プログラムの実行によって管理される。ユーザ情報ＤＢ  １０７には、例えば、利用ユーザのログイン情報が格納されている。
【００７７】
設計結果ＤＢ  １０８には、抗原ペプチドの予測結果が格納されている。設計結果ＤＢ
１０８は、例えば、ユーザ群ごとに用意され、ユーザ群間で互いにアクセス不可能に設定されてもよい。設計結果ＤＢ  １０８には、抗原ペプチド候補の履歴データが格納されている。抗原ペプチドの履歴データは、例えば、抗原ペプチド候補に関する情報と抗原ペプチド候補の評価結果とを含む。抗原ペプチド候補に関する情報には、例えば、抗原ペプチドの予測処理によって得られた抗原ペプチド候補のアミノ酸配列、対象タンパク質の識別情報、対象タンパク質内の位置、当該抗原ペプチド候補に含まれるアミノ酸の各種特性のスコア等が含まれている。抗原ペプチド候補の評価結果は、当該抗原ペプチド候補について、ユーザからのフィードバックがない場合には、当該抗原ペプチド候補の履歴データ（設計結果ＤＢ  １０８）には含まれていない。設計結果ＤＢ  １０８は、「履歴データベース」の一例である。設計結果ＤＢ  １０８に格納されている履歴データは、「履歴情報」の一例である。
【００７８】
図５Ａ及び図５Ｂは、新規設計画面の一例を示す図である。新規設計画面は、ユーザ端末２００に表示される画面であって、抗原ペプチドの予測の対象のタンパク質の指定、各種条件を設定可能な画面である。
【００７９】
図５Ａに示される例における入力欄Ｆ１は、対象タンパク質の識別情報の入力欄である。対象タンパク質の識別情報として、例えば、ＮＣＢＩで規定されているＲｅｆｓｅｑ  ＩＤ、Ｕｎｉｐｒｏｔで規定されているＵｎｉｐｒｏｔ  ＩＤ等がある。また、入力欄Ｆ１には、対象タンパク質の識別情報として、当該タンパク質のアミノ酸配列が直接入力されてもよい。
【００８０】
図５Ａに示される例における入力欄Ｆ２は、抗原ペプチド候補の包含条件又は除外条件の一つとなるタンパク質の識別情報の入力欄である。入力欄Ｆ２に入力された識別情報のタンパク質は、マルチプルアライアメントによって対象タンパク質と共通するアミノ酸配列が検出される。当該検出されたアミノ酸配列を含むペプチドは、抗原ペプチド候補に包含される（包含条件）、又は、抗原ペプチド候補から除外される（除外条件）。
【００８１】
図５Ａに示される例におけるチェックボックスＣ１は、入力欄Ｆ２に入力された識別情報のタンパク質を除外条件として指定するチェックボックスである。チェックボックスＣ１にチェックが入力されない場合には、例えば、入力欄Ｆ２に入力された識別情報のタン
パク質は包含条件として用いられる。チェックボックスＣ１にチェックが入力される場合には、例えば、入力欄Ｆ２に入力された識別情報のタンパク質は除外条件として用いられる。なお、入力欄Ｆ２への入力は、任意である。
【００８２】
図５Ｂに示される入力欄Ｆ３は、抗原ペプチド候補の除外条件の一つとなるアミノ酸配列の入力欄である。入力欄Ｆ３に入力されたアミノ酸配列を含むペプチドは抗原ペプチド候補から除外される。なお、入力欄Ｆ３への入力は、任意である。
【００８３】
図５Ｂに示されるチェックボックスＣ２は、除外条件の一つとなる酵素処理に用いられる酵素を選択するチェックボックスである。図５Ｂでは、酵素処理に用いられる酵素としてトリプシンが表示されており、チェックボックスＣ２にチェックが入力される場合には、例えば、トリプシンを用いた酵素処理によるアミノ酸配列の切断位置を含むペプチドは抗原ペプチド候補から除外される。
【００８４】
このように、設計画面において除外条件をあらかじめ設定可能とすることにより、容易に解析を行うことができる。
【００８５】
図５Ｂに示されるプルダウンボックスＰ１、Ｐ２は、予測結果となる抗原ペプチド候補の長さ（アミノ酸の数）の範囲を指定するためのプルダウンボックスである。図５Ｂに示されるプルダウンボックスＰ３は、対象タンパク質内のアミノ酸配列の特性を考慮する範囲である解析ウィンドウのサイズを指定するためのプルダウンボックスである。解析ウィンドウの詳細は、後述される。抗原ペプチド候補の長さ、解析ウィンドウのサイズの指定は任意であって、指定されない場合にはデフォルト値が適用される。
【００８６】
図５Ｂに示される「実行」ボタンを選択することによって、各入力欄等に入力された条件で、対象タンパク質に含まれる抗原ペプチド候補の予測が開始される。なお、図５Ａ及び図５Ｂに示される新規設計画面は一例であって、新規設計画面は図５Ａ及び図５Ｂに示されるものに限定されない。
【００８７】
図６は、抗原ペプチドの予測処理の一例を示す図である。抗原ペプチドの予測処理では、対象タンパク質のアミノ酸配列に基づいて、学習モデルへの入力値が算出される。学習モデルへの入力値には、第１実施形態では、アミノ酸の各種特性について、解析ウィンドウに含まれるアミノ酸のスコアの平均値が用いられる。このような入力値を用いることで、タンパク質の任意の位置における各種特性について、その周辺領域のアミノ酸組成の影響を考慮して算出可能になる。換言すると、解析ウィンドウが用いられるのは、アミノ酸配列によって現れる特徴を学習モデル１０７の出力値に反映させるためである。
【００８８】
第１実施形態では、解析ウィンドウのサイズは、新規設定画面においてユーザによって指定されたサイズとなる。ただし、解析ウィンドウ内でアミノ酸配列の特性の変化が平均化されるので、解析ウィンドウのサイズが大きすぎるとアミノ酸配列の特性の変化がなだらかになり、アミノ酸配列によって現れる特徴が学習モデル１０７の出力値に反映されづらくなる。また、解析ウィンドウのサイズが小さすぎてもノイズの影響が大きくなるおそれがある。したがって、解析ウィンドウのサイズは、例えば、７〜１１アミノ酸数に設定されることが望ましい。
【００８９】
アミノ酸の各種特性は、例えば、疎水性、親水性、溶媒露出、柔軟性、二次構造の成りやすさ等がある。各種特性のスコアには、例えば、アミノ酸の疎水性傾向をスコア化した疎水性指標、二次構造のなりやすさをスコア化したαへリックス、βシート、ターン等が用いられる。
【００９０】
解析ウィンドウに含まれるアミノ酸のスコアの平均値は、第１実施形態では、解析ウィンドウの中心に位置するアミノ酸に対応する入力値として扱われる。したがって、第１実施形態では、解析ウィンドウのサイズ（アミノ酸数）は、奇数となる。ただし、これに限定されず、解析ウィンドウのサイズは偶数であってもよく、解析ウィンドウに含まれるアミノ酸のスコアの平均値は、解析ウィンドウ内に位置するいずれのアミノ酸に対応する入力値として扱われてもよい。また、１つのアミノ酸についての学習モデル１０７への入力値は、当該１つのアミノ酸を含む解析ウィンドウに含まれるアミノ酸のスコアの平均値に限定されず、例えば、中央値、標準偏差等であってもよい。
【００９１】
例えば、図６に示される例では、解析ウィンドウのサイズは７アミノ酸数であり、アミノ酸Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇの７つのアミノ酸を含む解析ウィンドウに含まれるアミノ酸から取得される入力値は、アミノ酸Ｄに対応する入力値となる。そのため、第１実施形態では、解析ウィンドウのサイズが２ｎ＋１である場合に、対象タンパク質の先頭ｎ個、及び、末尾ｎ個のアミノ酸に対応する入力値は存在しないこととなる。
【００９２】
上述のようにして求められた対象タンパク質に含まれる各アミノ酸の入力値が学習モデルに入力されると、学習モデルから各アミノ酸に対応する出力値が得られる。学習モデルの出力値は、例えば、対応するアミノ酸がエピトープである確率であり、０から１の間の値となる。第１実施形態において、学習モデルの出力値が対応するアミノ酸がエピトープである確率となるのは、学習モデルのラベルとして、抗原ペプチドに含まれる各アミノ酸についてのエピトープであるか否かを示す情報が用いられるためである。抗原ペプチドに含まれる各アミノ酸についてのエピトープであるか否かを示す情報は、例えば、対応するアミノ酸がエピトープである場合には１、対応するアミノ酸がエピトープでない場合には０である。
【００９３】
エピトープ候補は、学習モデルの出力値に基づいて決定される。詳細には、例えば、エピトープウィンドウに含まれる各アミノ酸に対応する学習モデルの出力値の合計値の大きい順で、エピトープウィンドウのサイズのアミノ酸配列がランク付けされる。その中で、上位から所定数のアミノ酸配列がエピトープ候補となる。なお、エピトープウィンドウに含まれる各アミノ酸に対応する学習モデルの出力値の合計値の大きい順でランク付けされることに限定されず、例えば、エピトープウィンドウに含まれる各アミノ酸に対応する学習モデルの出力値の平均値でランク付けされてもよい。また、エピトープ候補となるアミノ酸配列は、例えば、エピトープウィンドウに含まれる各アミノ酸に対応する学習モデルの出力値又は出力値の平均値が、所定の閾値以上であるものであってもよい。
【００９４】
エピトープウィンドウのサイズは、第１実施形態では、管理者によって予め設定されたサイズが用いられる。例えば、エピトープウィンドウのサイズは、４〜８アミノ酸数に設定される。エピトープウィンドウと解析ウィンドウとで、サイズが同じであってもよいし異なっていてもよい。なお、第１実施形態では、解析ウィンドウのサイズが２ｎ＋１である場合に、対象タンパク質の先頭ｎ個、及び、末尾ｎ個のアミノ酸に対応する入力値は存在しないため、対象タンパク質の先頭ｎ個、及び、末尾ｎ個のアミノ酸に対応する出力値も存在しないこととなる。
【００９５】
エピトープ候補は、当該エピトープ候補の両端に位置する同じアミノ酸数のアミノ酸が追加され、指定されたペプチド長のサイズにされて（本明細書においては抗原ペプチド化と呼ぶ）、抗原ペプチド候補のペプチドとなる。ただし、エピトープ候補を含むペプチドが除外条件に合致する場合又は包含条件に合致しない場合には、当該ペプチドは抗原ペプチド候補から除外される。なお、エピトープウィンドウが奇数の場合には、抗原ペプチド候補のサイズは奇数となり、エピトープウィンドウが偶数の場合には、抗原ペプチド候補のサイズは偶数となる。エピトープ候補の抗原ペプチド化によって得られるペプチドは、
「第１のペプチド」の一例である。
【００９６】
図６で説明されたように、第１実施形態では、学習モデルを用いて対象タンパク質内のエピトープが予測され、予測で得られたエピトープ候補が拡張され、抗原ペプチド候補が取得される。これは、学習モデルから得られるエピトープ候補はエピトープウィンドウのサイズになっているものの、実際のエピトープのサイズはエピトープウィンドウのサイズであるとは限らず、エピトープ候補を抗原ペプチド化した方が実用的であるためである。なお、抗原ペプチドの予測処理は、上述のような解析ウィンドウを用いる方法に限定されず、解析ウィンドウを用いない他の方法が用いられてもよい。また、抗原ペプチドの予測処理は、解析ウィンドウを用いる方法と、解析ウィンドウを用いない他の方法との両方が用いられ、各方法における予測結果であるエピトープ候補それぞれを所定の評価方法で評価し、評価結果の良いエピトープ候補について抗原ペプチドが求められてもよい。
【００９７】
解析ウィンドウに含まれるアミノ酸配列は、「１のアミノ酸を含む連続して配列されている所定数のアミノ酸」の一例である。エピトープウィンドウに含まれるアミノ酸配列は、「連続して配列されている所定数のアミノ酸を含む複数のアミノ酸群」の一例である。
【００９８】
図７は、予測結果の出力の一例を示す図である。図７では、エピトープ候補に含まれる各アミノ酸に対応する学習モデルの出力値に基づいてランク付けされた上位５つの抗原ペプチド候補が表示されている。図７に示される例では、各抗原ペプチド候補について、対象タンパク質における位置、長さ、アミノ酸配列、分子量、平均疎水性値、電荷密度が表示されている。なお、抗原ペプチド候補の長さは、システインが添加された場合の長さが表示されている。抗原ペプチド候補の分子量、平均疎水性値、電荷密度等の値は、タンパク質特性ＤＢ  １１０や、ＮＣＢＩのＰＵＢＣＨＥＭデータベース等の外部サーバから得られる対象タンパク質に関する情報から求められる。なお、抗原ペプチドの予測結果の出力は、図７に示される情報に限定されず、システムの設計者が任意に設計可能である。
【００９９】
設計結果ＤＢ  １０９には、抗原ペプチド候補の履歴データとして、図７に示される出力例に含まれる情報に加えて、新規設計画面で指定されたペプチド長、解析ウィンドウのサイズ、除外条件、包含条件等の設計条件も保存される。また、これらの情報に加えて、抗原ペプチドの履歴データとして、抗原ペプチド候補に含まれる各アミノ酸と各特性のスコア、及び／又は、学習モデルへの入力値等も保存されてもよい。
【０１００】
図８は、学習モデルの学習用データの一例を示す図である。図８に示される例では、或る抗原ペプチドに関する情報と、当該抗原ペプチドに関する情報から取得される学習用データの一例が示されている。
【０１０１】
図８に示される例では、抗原ペプチドに関する情報として、タンパク質内における抗原ペプチドの位置、抗原ペプチドに含まれるアミノ酸配列、各アミノ酸の特性のスコア、各アミノ酸の特性に対する入力値、エピトープであるか否かを示す情報とが示されている。アミノ酸の特性を示すスコアとして、図８に示される例では、疎水性指標とαへリックスの２種類が用いられている。
【０１０２】
図８に示される例における抗原ペプチドに関する情報は、例えば、公開されている抗原ペプチドのデータから学習用データが取得される場合には外部のデータベースサーバから、抗原ペプチド予測システム１の履歴データから学習用データが取得される場合には設計結果ＤＢ  １０９から取得される。公開されている抗原ペプチドのデータから学習用データが取得される場合は、例えば、新規に学習モデルを作成する場合である。抗原ペプチド予測システム１の履歴データから学習用データが取得される場合は、例えば、学習モデル１０７が更新される場合である。
【０１０３】
抗原ペプチドに含まれる各アミノ酸の疎水性指標、αヘリックスそれぞれについての学習モデルの入力値は、タンパク質特性ＤＢ  １１０から取得されたそれぞれの値から学習制御部１０６が算出してもよいし、設計結果ＤＢ  １０９の履歴データの一つとして保存されている場合には設計結果ＤＢ  １０９から取得されてもよい。学習モデルの入力値が算出される場合には、設計結果ＤＢ  １０９の履歴データの一つとして保存されている解析ウィンドウのサイズ、すなわち、当該抗原ペプチド候補が予測された際に用いられた解析ウィンドウのサイズで算出されることとする。
【０１０４】
図８に示される例における「エピトープかどうか」は、学習モデルの学習処理においてラベルとして用いられる。第１実施形態において、学習モデルの学習処理におけるラベルである「エピトープかどうか」の値は、０又は１となる。「エピトープかどうか」の値が「１」である場合には、例えば、当該アミノ酸はエピトープであることが示される。「エピトープかどうか」の値が「０」である場合には、例えば、当該アミノ酸はエピトープでないことが示される。「エピトープかどうか」の値は、例えば、公開されている抗原ペプチドのデータから学習用データが取得される場合には外部のデータベースサーバから取得される。また、「エピトープかどうか」の値は、抗原ペプチド予測システム１の履歴データから学習用データが取得される場合には、設計結果ＤＢ  １０９から取得される。すなわち、抗原ペプチド予測システム１の履歴データから学習用データが取得される場合には、「エピトープかどうか」の値は、抗原ペプチド候補に対するユーザの評価結果である。
【０１０５】
図８に示される例では、解析ウィンドウのサイズが７アミノ酸数であるので、学習用データとして、４番目から７番目までのアミノ酸について、学習モデルへの学習の入力値と、ラベルとが用いられる。
【０１０６】
学習モデルの学習は、例えば、学習モデルの出力値がラベル値に近づくように、学習モデル内の係数が調整されることによって行われる。より具体的には、学習モデルに学習の入力値を入力して得られる出力値とラベルとの差分を求め、当該差分に基づいて各係数を更新する処理を終了条件が満たされるまで繰り返し行うことで、学習モデルの学習が行われる。学習モデルの終了条件は、例えば、上記処理の実行回数が上限値に達すること、学習モデルの出力値とラベルとの差分が閾値未満となること、等である。
【０１０７】
新規の学習モデルの作成、及び、学習モデル１０７の更新の際に、複数の抗原ペプチド又は抗原ペプチド候補について学習が行われる場合には、学習の対象となる抗原ペプチド又は抗原ペプチド候補それぞれについて、上述の学習処理が行われる。
【０１０８】
学習用データに含まれる、学習モデルへの入力値と、ラベルとしての各アミノ酸のエピトープであるか否かを示す情報とは、「学習対象タンパク質と前記学習対象タンパク質から検出されているエピトープとの関係」の一例である。ただし、「学習対象タンパク質と前記学習対象タンパク質から検出されているエピトープとの関係」はこれに限定されない。
【０１０９】
＜処理の流れ＞
図９は、サーバ１００における抗原ペプチドの予測処理のフローチャートの一例である。図９に示される処理は、例えば、ユーザ端末２００からの設計要求がサーバ１００に届くと開始される。図９に示される処理の実行主体は、サーバ１００のＣＰＵ  １１であるが、便宜上、機能構成要素である設計処理部１０５を主体として説明する。以降のフローチャートも同様に、機能構成要素を主体として説明される。
【０１１０】
ＯＰ１０１では、設計処理部１０５は、設計要求に含まれる対象タンパク質の識別情報
に対応する対象タンパク質に関する情報を、所定の外部サーバ又はタンパク質特性ＤＢ  １１０から取得する。対象タンパク質の識別情報がＩＤの場合には、設計処理部１０５は、ＩＤに対応する外部サーバから対象タンパク質のアミノ酸配列を取得し、タンパク質特性ＤＢ  １１０から対象タンパク質のアミノ酸の特性のスコア等を取得する。対象タンパク質の識別情報がアミノ酸配列である場合には、設計処理部１０５は、タンパク質特性ＤＢ  １１０から対象タンパク質のアミノ酸の特性のスコア等を取得する。
【０１１１】
ＯＰ１０２では、設計処理部１０５は、学習モデル１０７への入力値を算出する。学習モデル１０７への入力値の算出処理のフローチャートは後述される。ＯＰ１０３では、設計処理部１０５は、設計要求元のユーザ端末２００のユーザが属するユーザ群に対応する学習モデル１０７を選択し、選択した学習モデル１０７に入力値を入力し、出力値を取得する。
【０１１２】
ＯＰ１０４では、設計処理部１０５は、学習モデル１０７の出力値から抗原ペプチド候補を決定する抗原ペプチド候補決定処理を行う。抗原ペプチド候補決定処理のフローチャートは後述される。
【０１１３】
ＯＰ１０５では、設計処理部１０５は、抗原ペプチド候補それぞれについて、各種特徴量を算出する。抗原ペプチド候補について算出される特徴量は、例えば、図７に示される抗原ペプチドの予測結果の出力例における、分子量、平均疎水性値、電荷密度である。
【０１１４】
ＯＰ１０６では、設計処理部１０５は、予測結果として抗原ペプチド候補に関する情報をシステム制御部１０４に出力する。抗原ペプチド候補に関する情報には、例えば、抗原ペプチド候補のアミノ酸配列、抗原ペプチドの対象タンパク質内の位置、抗原ペプチド候補に含まれる各アミノ酸の各種特性のスコア、各種特徴量等が含まれている。また、抗原ペプチド候補に関する情報に、学習モデル１０７への入力値、又は、解析ウィンドウサイズも含まれていてもよい。システム制御部１０４は、抗原ペプチド候補に関する情報を、設計要求元のユーザが属するユーザ群に対応する設計結果ＤＢ  １０９に登録する（履歴データの登録）。システム制御部１０４は、例えば、図７に示されるような情報を含む出力画面の画面情報を生成し、ユーザ端末２００に送信する。その後、図９に示される処理が終了する。
【０１１５】
図１０は、サーバ１００における、学習モデルへの入力値の算出処理のフローチャートの一例である。図１０に示される処理は、例えば、図９に示される抗原ペプチドの予測処理のＯＰ１０２で実行される処理である。
【０１１６】
ＯＰ２０１では、設計処理部１０５は、変数ｎを１に設定する。変数ｎは、対象タンパク質における図１０に示される処理の対象であるアミノ酸の位置を示す変数である。
【０１１７】
ＯＰ２０２では、設計処理部１０５は、ｎ＋（Ｗ１−１）／２番目（Ｗ１：解析ウィンドウのサイズ）のアミノ酸の入力値として、ｎ番目からｎ＋Ｗ１−１番目までアミノ酸の各種特性のスコア値の平均値を算出する。複数種類の特性のスコアが用いられる場合には、各特性のスコアについて、ｎ＋（Ｗ１−１）／２番目のアミノ酸の入力値が求められる。
【０１１８】
ＯＰ２０３では、設計処理部１０５は、変数ｎの値がＮ−（Ｗ１−１）／２以上であるか否かを判定する。Ｎは、対象タンパク質のアミノ酸配列に含まれるアミノ酸の総数である。変数ｎの値がＮ−（Ｗ１−１）／２以上である場合には（ＯＰ２０３：ＹＥＳ）、図１０に示される処理が終了し、処理が図９のＯＰ１０３に進む。変数ｎの値がＮ−（Ｗ１−１）／２未満である場合には（ＯＰ２０３：ＮＯ）、処理がＯＰ２０４に進む。
【０１１９】
ＯＰ２０４では、設計処理部１０５は、変数ｎに１を加算して変数ｎを更新する。その後処理がＯＰ２０２に進み。変数ｎの値がＮ−（Ｗ１−１）／２以上になるまでＯＰ２０２からＯＰ２０４の処理が繰り返し実行される。
【０１２０】
なお、図１０に示される処理は、解析ウィンドウが用いられ、且つ、解析ウィンドウに含まれる各アミノ酸のスコアの平均値が解析ウィンドウの中心に位置するアミノ酸に対応する入力値として用いられる場合について想定された処理である。解析ウィンドウを用いない場合には、例えば、図１０におけるＷ１＝１として図１０の処理が行われてもよい。また、解析ウィンドウを用いる方法と解析ウィンドウを用いない方法とが併用される場合には、図１０に示される処理が、解析ウィンドウサイズの値を変えて、それぞれの方法について行われ、それぞれの方法に対する学習モデル１０７への入力値が取得されてもよい。この場合には、それぞれの方法に対する学習モデル１０７への入力値をそれぞれ学習モデル１０７に入力して、それぞれの方法に対する学習モデル１０７の出力値が取得される。
【０１２１】
また、解析ウィンドウに含まれる各アミノ酸のスコアの平均値が解析ウィンドウの中心以外に位置するアミノ酸に対応する入力値として用いられる場合には、適宜、ＯＰ２０２における、求められる入力値を対応させるアミノ酸の位置、ＯＰ２０３における判定式を変更可能である。
【０１２２】
図１１は、サーバ１００における、抗原ペプチド候補決定処理のフローチャートの一例である。図１１に示される処理は、例えば、図９に示される抗原ペプチドの予測処理のＯＰ１０４で実行される処理である。
【０１２３】
ＯＰ３０１では、設計処理部１０５は、ｎ番目からｎ＋Ｗ２−１番目のアミノ酸について、学習モデル１０７の出力値を合計する。ｎは、対象タンパク質におけるアミノ酸の位置を示す変数である。ｎの初期値は１＋（Ｗ１−１）／２（Ｗ１は解析ウィンドウのサイズ）である。Ｗ２は、エピトープウィンドウのサイズ（アミノ酸数）である。なお、図１１において、ｎは、１＋（Ｗ１−１）／２からＮ−（Ｗ１−１）／２（Ｎは対象タンパク質のアミノ酸配列内のアミノ酸総数）までの値を取りうる。
【０１２４】
ＯＰ３０２では、設計処理部１０５は、ｎがＮ−（Ｗ１−１）／２−（Ｗ２−１）以上であるか否かを判定する。これは、エピトープウィンドウに含まれる学習モデル１０７の出力値の合計の算出の終了を判定する処理である。ｎがＮ−（Ｗ１−１）／２−（Ｗ２−１）以上の場合には（ＯＰ３０２：ＹＥＳ）、処理がＯＰ３０４に進む。ｎがＮ−（Ｗ１−１）／２−（Ｗ２−１）未満の場合には（ＯＰ３０２：ＮＯ）、処理がＯＰ３０３に進む。ＯＰ３０３では、設計処理部１０５は、ｎに１を加算してｎを更新する。その後ＯＰ３０１から処理が繰り返し実行される。
【０１２５】
ＯＰ３０４では、設計処理部１０５は、エピトープウィンドウに含まれる学習モデル１０７の出力値の合計値の大きい順で、学習モデル１０７の出力結果から得られるエピトープウィンドウサイズのアミノ酸配列を並び替える。並び替え後の上位所定数、又は、所定の閾値以上のアミノ酸配列が、エピトープ候補となる。
【０１２６】
ＯＰ３０５からＯＰ３０７の処理は、１つのエピトープ候補につき、とり得るペプチド長のサイズの数だけ繰り返し実行される。ＯＰ３０５では、設計処理部１０５は、並び替え後のｍ番目のエピトープ候補を両端のアミノ酸を追加してペプチド化する。ｍの初期値は１である。例えば、ＯＰ３０５では、設計処理部１０５は、ｍ番目のエピトープ候補を、新規設計画面で指定されたペプチド長の範囲のうち、最も大きいサイズでペプチド化す
る。以降、当該エピトープ候補について再度ＯＰ３０５の処理が行われる場合には、新規設計画面で指定されたペプチド長の範囲内で前回よりも小さいサイズでペプチド化が行われる。新規設計画面で指定されたペプチド長の範囲のうち最も小さいサイズよりもＯＰ３０５で作成されたペプチドが小さい場合には、例えば、ＯＰ３０５からＯＰ３０７の繰り返し処理が終了し、処理がＯＰ３０８に進む。
【０１２７】
ＯＰ３０６では、設計処理部１０５は、ＯＰ３０５で作成されたペプチドが除外条件に一致するか否かを判定する。ＯＰ３０５で作成されたペプチドがいずれかの除外条件に一致する場合には（ＯＰ３０６：ＹＥＳ）、当該ｍ番目のエピトープ候補について、ＯＰ３０５の処理が再度行われる。ＯＰ３０５で作成されたペプチドがいずれの除外条件にも一致しない場合には（ＯＰ３０６：ＮＯ）、処理がＯＰ３０７に進む。なお、除外条件が設定されていない場合には、ＯＰ３０６では、ＯＰ３０５で作成されたペプチドはいずれの除外条件にも一致しないと判定され（ＯＰ３０６：ＮＯ）、処理がＯＰ３０７に進む。
【０１２８】
ＯＰ３０７では、設計処理部１０５は、ＯＰ３０５で作成されたペプチドが包含条件に一致するか否かを判定する。ＯＰ３０５で作成されたペプチドが包含条件に一致する場合には（ＯＰ３０７：ＹＥＳ）、処理がＯＰ３０９に進む。ＯＰ３０５で作成されたペプチドが包含条件に一致しない場合には（ＯＰ３０７：ＮＯ）、当該ｍ番目のエピトープ候補について、ＯＰ３０５の処理が再度行われる。なお、包含条件が設定されていない場合には、ＯＰ３０７では、ＯＰ３０５で作成されたペプチドが包含条件に一致すると判定され（ＯＰ３０７：ＹＥＳ）、処理がＯＰ３０９に進む。
【０１２９】
ＯＰ３０５からＯＰ３０７までのｍ番目のエピトープ候補について繰り返し処理が終了すると、処理がＯＰ３０８に進む。ＯＰ３０８では、設計処理部１０５は、ｍに１を加算して更新する。その後、更新されたｍ番目のエピトープ候補について、ＯＰ３０５からＯＰ３０７までの繰り返し処理が実行される。
【０１３０】
ＯＰ３０９では、設計処理部１０５は、ｍ番目のエピトープ候補を含むペプチドを、抗原ペプチド候補に追加する。なお、この時、既に登録されている抗原ペプチド候補と、ｍ番目のペプチドとが、重複する部分を有する場合、又は、抗原ペプチド中のエピトープ候補の領域が重複する場合には、ｍ番目のペプチドは、抗原ペプチド候補に追加されない。例えば、１０番目から２０番目までに位置するアミノ酸を含むペプチドがすでに抗原ペプチド候補として登録されている場合に、１５番目から２５番目までに位置するアミノ酸を含むｍ番目のペプチドは、既に登録されている抗原ペプチド候補と領域が重なるため、ｍ番目のペプチドは抗原ペプチド候補として追加されない。
【０１３１】
ＯＰ３１０では、設計処理部１０５は、抗原ペプチド候補の数が所定の出力数以上であるか否かを判定する。抗原ペプチド候補の数が所定の出力数以上である場合には（ＯＰ３１０：ＹＥＳ）、図１１に示される処理が終了し、例えば、処理が図９のＯＰ１０５に進む。抗原ペプチド候補の数が所定の出力数未満である場合には（ＯＰ３１０：ＮＯ）、処理がＯＰ３０８に進む。
【０１３２】
なお、図１１に示される例では、抗原ペプチド候補が所定の出力数に達することが図１１に示される処理の終了条件となっているが、これに限られず、例えば、ｍ番目のエピトープ候補の、エピトープウィンドウに含まれる学習モデル１０７の出力値の合計値が所定の閾値未満となることを、図１１に示される処理の終了条件としてもよい。この場合には、エピトープウィンドウに含まれる学習モデル１０７の出力値の合計値が所定の閾値以上のエピトープ候補を含み、且つ、除外条件に一致せず、且つ、包含条件を満たすペプチドが抗原ペプチド候補となる。また、図１１に示される処理の終了条件として、抗原ペプチド候補が所定の出力数に達することと、ｍ番目のエピトープ候補の、エピトープウィンド
ウに含まれる学習モデル１０７の出力値の合計値が所定の閾値未満となることと、のいずれか一方が満たされた場合としてもよい。
【０１３３】
図１２は、サーバ１００における、学習モデルの更新処理のフローチャートの一例である。図１２に示される処理は、例えば、所定のイベントが発生した場合に開始される。所定のイベントは、１日に一回、一週間に一回等の所定の日時になること、抗原ペプチド候補に対する評価結果が新たに登録されたこと、等である。なお、図１２に示される学習モデルの更新処理は、例えば、ユーザ群ごと、学習モデル１０７ごとに行われる。
【０１３４】
ＯＰ４０１では、学習制御部１０６は、対象のユーザ群に対応する設計結果ＤＢ  １０８から、評価結果の存在する抗原ペプチド候補を抽出する。ＯＰ４０２では、学習制御部１０６は、抽出された抗原ペプチド候補それぞれについて、設計結果ＤＢ  １０８から、例えば、履歴データ（抗原ペプチド候補に関する情報と評価結果）を取得する。履歴データ（抗原ペプチド候補に関する情報）に、学習モデル１０７への入力値が含まれていない場合には、学習制御部１０６は、学習モデル１０７への入力値を算出する。
【０１３５】
ＯＰ４０３では、学習制御部１０６は、学習モデルへの入力値と、ラベルとして評価結果とを学習モデルに入力し、学習させる。なお、ＯＰ４０３で学習を行う学習モデルは、使用中の学習モデル１０７のコピーであってもよいし、学習モデル１０７とは別の学習モデルであってもよい。なお、新たな評価結果のある抗原ペプチド候補のデータが複数ある場合には、各抗原ペプチド候補について、学習モデルの更新処理が行われる。
【０１３６】
ＯＰ４０４では、学習制御部１０６は、使用中の学習モデル１０７と、ＯＰ４０３で学習を行った学習モデルとの性能を比較する。学習モデルの性能の評価方法は、所定の方法に限定されず、公知の方法のいずれが用いられてもよい。学習モデルの性能の評価方法には、例えば、再現率（recall）、適合率（precision）、正解率（accuracy）、Ｆ値（F-measure）等の値を用いる方法がある。
【０１３７】
ＯＰ４０５では、学習制御部１０６は、性能の比較結果に応じて、使用する学習モデルを選択する。例えば、使用中の学習モデル１０７の方が性能が良い場合には、学習制御部１０６は、学習モデル１０７の更新を行わない。例えば、ＯＰ４０３で学習を行った学習モデルの方が性能が良い場合には、学習制御部１０６は、学習モデル１０７をＯＰ４０３で学習を行った学習モデルに更新する。その後、図１２に示される処理が終了する。
【０１３８】
なお、図１２に示される学習モデルの更新処理では、学習用データのラベルとして、抗原ペプチド候補に対するユーザからの評価結果（例えば、エピトープであるか否か等）が用いられるが、学習用データのラベルとして用いることができるデータはこれに限られない。例えば、学習モデルの更新処理において学習用データのラベルとして用いることができるデータには、抗原ペプチド候補に対する所定の有用性の評価方法に従った評価結果等が用いられる。抗原ペプチド候補に対する所定の有用性の評価方法に従った評価結果は、例えば、ユーザによる評価実験の結果、論文等に記載される評価結果から取得することができる。
【０１３９】
抗原ペプチド候補に対する有用性の評価方法には、例えば、既知の、タンパク質からの特定のペプチドの検出方法、抗原の分離方法、分子の分析方法、アミノ酸の結合部位の同定方法、抗体との結合による反応を検出する方法等がある。より具体的には、タンパク質からの特定のペプチドの検出方法には、ウエスタンブロッティング（ＷＢ: Western Blotting）法、免疫細胞染色法（ＩＣＣ：ImmunoCytoChemistry）、免疫組織染色法（ＩＨＣ
：ImmunoHistoChemistry）がある。タンパク質からの抗原の分離方法には、例えば、免疫沈降法（ＩＰ：ImmunoPrecipitation）がある。分子の分析方法には、例えば、フローサ
イトメトリー（ＦＣＭ：Flow CytoMetry）がある。アミノ酸の結合部位の同定方法には、例えば、クロマチン免疫沈降法（ＣｈＩＰ：Chromatin ImmunoPrecipitation）がある。
抗体との結合による反応を検出する方法には、例えば、エライザ法（ＥＬＩＳＡ：Enzyme-Linked ImmunoSorbent Assay）、サンドイッチエライザ法（Ｓａｎｄｗｉｃｈ  ＥＬＩ
ＳＡ）、中和抗体（Neutralizing：Neutralizing antibody）を用いる方法がある。
【０１４０】
また、設計結果ＤＢ  １０８に格納されるユーザからの評価結果は、設計要求の要求元であるユーザからの評価結果に限定されず、設計要求の要求以外のユーザからの評価結果も含まれてもよい。
【０１４１】
＜第１実施形態の作用効果＞
第１実施形態では、学習モデルを用いて抗原ペプチドの予測が行われるため、専門の知識を有していなくても、対象タンパク質に関する情報を入力すれば、抗原ペプチド候補の情報を取得することができる。また、専門の知識を有する者による抗原ペプチドの予測よりも短時間で抗原ペプチド候補を取得することができる。
【０１４２】
また、ユーザ端末２００のユーザは、新規設計画面において、対象タンパク質のＩＤや、その他設計条件を入力することで、対象タンパク質に含まれる抗原ペプチド候補を取得することができるので、容易に抗原ペプチドの予測を行うことができる。また、サーバ１００とユーザ端末２００とは、インターネットを介して接続されているので、ユーザ端末２００のユーザは、時間と場所とを問わずに抗原ペプチドの予測を行うことができる。
【０１４３】
また、第１実施形態では、学習モデルは、抗原ペプチドに含まれる各アミノ酸の特性のスコアに基づく入力値と、ラベルとしての抗原ペプチドに含まれる各アミノ酸について抗原ペプチドであるか否かを示す情報とを用いて学習が行われている。また、学習モデルは、出力値として対象タンパク質に含まれる各アミノ酸がエピトープである確率を出力する。
【０１４４】
学習モデルへの入力値は、解析ウィンドウを用いて算出される。これによって、解析ウィンドウ内のアミノ酸の配列（組成）による特性の変化を、１のアミノ酸に対応する入力値に反映させることができ、アミノ酸の配列を考慮したエピトープの予測を行うことができる。
【０１４５】
第１実施形態では、エピトープ候補は、エピトープウィンドウ内の各アミノ酸の学習モデルの出力値の合計値によって決定される。エピトープは、例えば、６〜１０個のアミノ酸の配列であるので、エピトープウィンドウを用いることによって、効率良くエピトープ候補を決定することができる。
【０１４６】
また、第１実施形態では、エピトープ候補の両端に位置する所定数のアミノ酸が追加されたペプチドが、抗原ペプチド候補として出力される。エピトープ候補の長さ（エピトープウィンドウのサイズ）が実際のエピトープの長さと一致しているとは限らないため、エピトープ候補をペプチド化したものをユーザに提示することで、より実用的であり、エピトープの的中率も向上する。
【０１４７】
また、第１実施形態では、新規設計画面において、ユーザは、各種設計条件を指定することができる。これによって、ユーザの要望や抗原ペプチドの用途等に応じた抗原ペプチド候補を提示することができる。
【０１４８】
また、第１実施形態では、サーバ１００は、学習モデル１０７を、公開されている抗原ペプチドのデータを学習用データとして用いて、所定の機械学習モデルを用いて新規に作
成することができる。これによって、例えば、既存の機械学習モデルを用いて、エピトープの予測に適した学習モデルを作成することができる。
【０１４９】
また、第１実施形態では、抗原ペプチド候補に対するユーザからの評価結果をラベルとして、学習モデル１０７の更新が行われる。これによって、学習モデル１０７によるエピトープの予測結果に対する評価結果を、学習モデル１０７にフィードバックすることができ、学習モデル１０７を、各ユーザ群の要望に応じたタンパク質のエピトープ予測に特化させることができる。
【０１５０】
＜その他＞
第１実施形態では、サーバ１００は、エピトープ候補をペプチド化し、抗原ペプチド候補としてユーザ端末２００に出力するが、エピトープ候補そのものを出力するようにしてもよい。サーバ１００に含まれる各機能構成要素は、それぞれ異なる処理装置によって実現されてもよい。
【符号の説明】
【０１５１】
１        抗原ペプチド予測システム
１１      ＣＰＵ
１２      主記憶装置
１３      補助記憶装置
１４      ネットワークインタフェース
１００    サーバ
１０１    受信処理部
１０２    ユーザ認証処理部
１０３    送信処理部
１０４    システム制御部
１０５    設計処理部
１０６    学習制御部
１０７    学習モデル
１０８    ユーザ情報データベース
１０９    設計結果データベース
１１０    タンパク質特性データベース
【図１】
2019179356.tif 000003
【図２】
2019179356.tif 000004
【図３】
2019179356.tif 000005
【図４】
2019179356.tif 000006
【図５Ａ】
2019179356.tif 000007
【図５Ｂ】
2019179356.tif 000008
【図６】
2019179356.tif 000009
【図７】
2019179356.tif 000010
【図８】
2019179356.tif 000011
【図９】
2019179356.tif 000012
【図１０】
2019179356.tif 000013
【図１１】
2019179356.tif 000014
【図１２】
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