(57)【要約】【課題】分類器の予測精度を最適化するための、分類器の訓練データに用いるデータを正規化する情報処理装置、情報処理方法、および、プログラムを提供することを課題とする。【解決手段】本発明は、生体ネットワーク情報に基づいて、生体ネットワークを構成する生体分子の次数中心性、媒介値中心性、距離の中心性、および、バートの制約値を含む中心性尺度を、生体ネットワーク毎に算出し、算出された生体ネットワーク毎の中心性尺度を、正規分布または連続一様分布となるように変換した変換中心性尺度を取得する。【選択図】図４
2015219840.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶部と制御部とを少なくとも備えた情報処理装置であって、
前記記憶部は、
生体分子間の関連性に基づき構成された、複数の生体ネットワーク、且つ、前記生体ネットワーク間における前記生体分子の被覆率が所定値以上である前記生体ネットワーク、に関する生体ネットワーク情報を記憶する生体ネットワーク情報記憶手段、
を備え、
前記制御部は、
前記生体ネットワーク情報記憶手段に記憶された前記生体ネットワーク情報に基づいて、前記生体ネットワークを構成する前記生体分子の次数中心性、媒介値中心性、距離の中心性、および、バートの制約値を含む中心性尺度を、前記生体ネットワーク毎に算出する中心性尺度算出手段と、
前記中心性尺度算出手段により算出された前記生体ネットワーク毎の前記中心性尺度を、正規分布または連続一様分布となるように変換した変換中心性尺度を取得する変換手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記所定値は、
９０％であることを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の情報処理装置において、
前記生体ネットワークは、
類似性ネットワーク、相互作用ネットワーク、または、共発現ネットワークであることを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記生体分子は、
タンパク質、または、遺伝子であることを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
記憶部と制御部とを少なくとも備えた情報処理装置において実行される情報処理方法であって、
前記記憶部は、
生体分子間の関連性に基づき構成された、複数の生体ネットワーク、且つ、前記生体ネットワーク間における前記生体分子の被覆率が所定値以上である前記生体ネットワーク、に関する生体ネットワーク情報を記憶する生体ネットワーク情報記憶手段、
を備え、
前記制御部において実行される、
前記生体ネットワーク情報記憶手段に記憶された前記生体ネットワーク情報に基づいて、前記生体ネットワークを構成する前記生体分子の次数中心性、媒介値中心性、距離の中心性、および、バートの制約値を含む中心性尺度を、前記生体ネットワーク毎に算出する中心性尺度算出ステップと、
前記中心性尺度算出ステップにて算出された前記生体ネットワーク毎の前記中心性尺度を、正規分布または連続一様分布となるように変換した変換中心性尺度を取得する変換ステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項６】
記憶部と制御部とを少なくとも備えた情報処理装置に実行させるためのプログラムであって、
前記記憶部は、
生体分子間の関連性に基づき構成された、複数の生体ネットワーク、且つ、前記生体ネットワーク間における前記生体分子の被覆率が所定値以上である前記生体ネットワーク、に関する生体ネットワーク情報を記憶する生体ネットワーク情報記憶手段、
を備え、
前記制御部において、
前記生体ネットワーク情報記憶手段に記憶された前記生体ネットワーク情報に基づいて、前記生体ネットワークを構成する前記生体分子の次数中心性、媒介値中心性、距離の中心性、および、バートの制約値を含む中心性尺度を、前記生体ネットワーク毎に算出する中心性尺度算出ステップと、
前記中心性尺度算出ステップにて算出された前記生体ネットワーク毎の前記中心性尺度を、正規分布または連続一様分布となるように変換した変換中心性尺度を取得する変換ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、および、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、中心性尺度を分類器の訓練データとして用いる技術が開示されている。
【０００３】
特許文献１に記載の承認予測装置においては、タンパク質類似性ネットワーク、および、タンパク質間相互作用ネットワークを構成するタンパク質の次数中心性、媒介値中心性、距離の中心性、および、バートの制約値を含む中心性尺度を算出し、各薬剤の承認属性と、算出された中心性尺度の各薬剤の標的毎の合計値および平均値と、を訓練データとする分類器を用いて、検証対象の化合物が非承認の薬剤に分類される確率である拒否スコアを算出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特願２０１２−２１９７３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、次数中心性、媒介値中心性、距離の中心性、または、バートの制約値など多くの中心性測定は、ロングテール分布（ＬＴＤ）となる。そのため、特許文献１に記載の従来の承認予測装置においては、小さなサンプルサイズから求めた中心性の平均が、大きいサンプルサイズから求めた中心性の平均よりも低くなる傾向があるため、分類器が誤って訓練される可能性があるという問題点を有していた。
【０００６】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、分類器の予測精度を最適化するための、分類器の訓練データに用いるデータを正規化する情報処理装置、情報処理方法、および、プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
このような目的を達成するため、本発明の情報処理装置は、記憶部と制御部とを少なくとも備えた情報処理装置であって、前記記憶部は、生体分子間の関連性に基づき構成された、複数の生体ネットワーク、且つ、前記生体ネットワーク間における前記生体分子の被覆率が所定値以上である前記生体ネットワーク、に関する生体ネットワーク情報を記憶する生体ネットワーク情報記憶手段、を備え、前記制御部は、前記生体ネットワーク情報記憶手段に記憶された前記生体ネットワーク情報に基づいて、前記生体ネットワークを構成する前記生体分子の次数中心性、媒介値中心性、距離の中心性、および、バートの制約値を含む中心性尺度を、前記生体ネットワーク毎に算出する中心性尺度算出手段と、前記中心性尺度算出手段により算出された前記生体ネットワーク毎の前記中心性尺度を、正規分布または連続一様分布となるように変換した変換中心性尺度を取得する変換手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の情報処理装置は、上記記載の情報処理装置において、前記所定値は、９０％であることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の情報処理装置は、上記記載の情報処理装置において、前記生体ネットワークは、類似性ネットワーク、相互作用ネットワーク、または、共発現ネットワークであることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の情報処理装置は、上記記載の情報処理装置において、前記生体分子は、タンパク質、または、遺伝子であることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の情報処理方法は、記憶部と制御部とを少なくとも備えた情報処理装置において実行される情報処理方法であって、前記記憶部は、生体分子間の関連性に基づき構成された、複数の生体ネットワーク、且つ、前記生体ネットワーク間における前記生体分子の被覆率が所定値以上である前記生体ネットワーク、に関する生体ネットワーク情報を記憶する生体ネットワーク情報記憶手段、を備え、前記制御部において実行される、前記生体ネットワーク情報記憶手段に記憶された前記生体ネットワーク情報に基づいて、前記生体ネットワークを構成する前記生体分子の次数中心性、媒介値中心性、距離の中心性、および、バートの制約値を含む中心性尺度を、前記生体ネットワーク毎に算出する中心性尺度算出ステップと、前記中心性尺度算出ステップにて算出された前記生体ネットワーク毎の前記中心性尺度を、正規分布または連続一様分布となるように変換した変換中心性尺度を取得する変換ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明のプログラムは、記憶部と制御部とを少なくとも備えた情報処理装置に実行させるためのプログラムであって、前記記憶部は、生体分子間の関連性に基づき構成された、複数の生体ネットワーク、且つ、前記生体ネットワーク間における前記生体分子の被覆率が所定値以上である前記生体ネットワーク、に関する生体ネットワーク情報を記憶する生体ネットワーク情報記憶手段、を備え、前記制御部において、前記生体ネットワーク情報記憶手段に記憶された前記生体ネットワーク情報に基づいて、前記生体ネットワークを構成する前記生体分子の次数中心性、媒介値中心性、距離の中心性、および、バートの制約値を含む中心性尺度を、前記生体ネットワーク毎に算出する中心性尺度算出ステップと、前記中心性尺度算出ステップにて算出された前記生体ネットワーク毎の前記中心性尺度を、正規分布または連続一様分布となるように変換した変換中心性尺度を取得する変換ステップと、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
この発明によれば、生体ネットワーク情報に基づいて、生体ネットワークを構成する生体分子の次数中心性、媒介値中心性、距離の中心性、および、バートの制約値を含む中心性尺度を、生体ネットワーク毎に算出し、算出された生体ネットワーク毎の中心性尺度を、正規分布または連続一様分布となるように変換した変換中心性尺度を取得するので、どんな生体ネットワーク（生物学的ネットワーク）からの平均中心性の算出にも利用でき、それぞれ個別に解析できるという効果を奏する。また、この発明によれば、分類器が誤って訓練される可能性を低下させ、人工的な違いをもたらす可能性を低下させるという効果を奏する。また、この発明によれば、分類器の効果的なデータの一般化を可能とするという効果を奏する。
【００１４】
また、この発明によれば、所定値は、９０％であるので、利用するデータ間の明らかな冗長性を排除できるという効果を奏する。
【００１５】
また、この発明によれば、生体ネットワークは、類似性ネットワーク、相互作用ネットワーク、または、共発現ネットワークであるので、様々な生体情報の解析に活用できるという効果を奏する。
【００１６】
また、この発明によれば、生体分子は、タンパク質、または、遺伝子であるので、様々な生体情報の解析に活用できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、本実施の形態の基本原理を示すフローチャートである。
【図２】図２は、本実施の形態における情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、本実施の形態の情報処理装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、本実施の形態における変換処理の一例を示す図である。
【図５】図５は、本実施の形態におけるデータの遷移の一例を示す遷移図である。
【図６】図６は、本実施の形態における相互検証結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に、本発明にかかる情報処理装置、情報処理方法、および、プログラムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１９】
［本発明の実施の形態の概要］
以下、本発明の実施の形態の概要について図１を参照して説明し、その後、本実施の形態の構成および処理等について詳細に説明する。図１は、本実施の形態の基本原理を示すフローチャートである。本実施の形態は、概略的に、以下の基本的特徴を有する。
【００２０】
すなわち、本実施の形態の情報処理装置の制御部は、図１に示すように、生体分子間の関連性に基づき構成された、複数の生体ネットワーク、且つ、生体ネットワーク間における生体分子の被覆率が所定値以上である生体ネットワーク、に関する生体ネットワーク情報に基づいて、生体ネットワークを構成する生体分子の次数中心性、媒介値中心性、距離の中心性、および、バートの制約値を含む中心性尺度を、生体ネットワーク毎に算出する
（ステップＳＡ−１）。
【００２１】
そして、情報処理装置の制御部は、算出された生体ネットワーク毎の中心性尺度を、正規分布または連続一様分布となるように変換した変換中心性尺度を取得し（ステップＳＡ−２）、処理を終了する。
【００２２】
以上で、本実施の形態の概要の説明を終える。
【００２３】
［情報処理装置１００の構成］
次に、本実施の形態における情報処理装置１００の構成の詳細について、図２を参照して以下に説明する。図２は、本実施の形態における情報処理装置１００の構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。ここで、本実施の形態における情報処理装置１００においては、各構成が一筐体内に全て備えられ、単独で処理を行うもの（スタンドアローン型）を、情報処理装置１００として説明するが、当該実施例に限らず、各構成が分離した筐体内に備えられ、ネットワーク３００等を介して接続されて一つの概念としての装置を構成するもの（例えば、クラウドコンピューティング等）であってもよい。
【００２４】
図２において、外部システム２００は、ネットワーク３００を介して、情報処理装置１００と相互に接続され、配列情報、薬剤情報、薬剤標的情報、相互作用情報、および／もしくは、共発現情報等に関する外部データベース、ならびに／または、ユーザインターフェース等を実行するウェブサイトを提供する機能等を有していてもよい。
【００２５】
ここで、外部システム２００は、ＷＥＢサーバやＡＳＰサーバ等として構成していてもよい。また、外部システム２００のハードウェア構成は、一般に市販されるワークステーション、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置およびその付属装置により構成していてもよい。また、外部システム２００の各機能は、外部システム２００のハードウェア構成中のＣＰＵ、ディスク装置、メモリ装置、入力装置、出力装置、通信制御装置等およびそれらを制御するプログラム等により実現されてもよい。
【００２６】
また、ネットワーク３００は、情報処理装置１００と外部システム２００等とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネット等である。
【００２７】
また、情報処理装置１００は、概略的に、制御部１０２と通信制御インターフェース部１０４と記憶部１０６と入出力制御インターフェース部１０８とを備える。ここで、情報処理装置１００は、更に、表示部１１２を少なくとも含む出力部、および、入力部１１４を備えていてもよい。また、出力部は、更に、音声出力部、および、印刷出力部等を含んでいてもよい。ここで、制御部１０２は、情報処理装置１００の全体を統括的に制御するＣＰＵ等である。
【００２８】
また、通信制御インターフェース部１０４は、通信回線等に接続されるルータ等の通信装置（図示せず）に接続されるインターフェースであり、入出力制御インターフェース部１０８は、出力部、および、入力部１１４に接続されるインターフェースである。また、記憶部１０６は、各種のデータベースやテーブルなどを格納する装置である。これら情報処理装置１００の各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。更に、この情報処理装置１００は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、ネットワーク３００に通信可能に接続されている。
【００２９】
記憶部１０６に格納される各種のデータベースやテーブル（配列情報データベース１０６ａ、生体ネットワーク情報データベース１０６ｂ、薬剤データベース１０６ｃ、中心性データベース１０６ｄ、および、変換データベース１０６ｅ）は、固定ディスク装置等のストレージ手段である。例えば、記憶部１０６は、各種処理に用いる各種のプログラム、テーブル、ファイル、データベース、および、ウェブページ等を格納する。
【００３０】
これら記憶部１０６の各構成要素のうち、配列情報データベース１０６ａは、生体分子の配列に関する配列情報を記憶する配列情報記憶手段である。ここで、生体分子は、遺伝子、ＤＮＡ、ＲＮＡ、代謝産物、または、生体高分子等であってもよい。また、配列情報データベース１０６ａは、タンパク質のアミノ酸配列に関する配列情報を記憶してもよい。例えば、アミノ酸配列は、ヒトタンパク質のアミノ酸配列であってもよい。また、配列情報は、ＦＡＳＴＡ形式であってもよい。
【００３１】
また、配列情報データベース１０６ａは、遺伝子の塩基配列に関する配列情報を記憶してもよい。これら配列情報は、配列情報データベース１０６ａに予め記憶されており、情報処理装置１００の制御部１０２は、定期的に、および／または、制御部１０２による処理に応じてネットワーク３００を介して最新のデータを外部システム２００（例えば、ＮＣＢＩ、または、ＵＮＩＰＲＯＴ等）からダウンロードして配列情報データベース１０６ａに記憶された配列情報をアップデートしてもよい。
【００３２】
また、生体ネットワーク情報データベース１０６ｂは、生体ネットワーク（生物学的ネットワーク）に関する生体ネットワーク情報（生物学的ネットワーク情報）を記憶する生体ネットワーク情報記憶手段である。ここで、生体ネットワーク情報データベース１０６ｂは、生体分子間の関連性に基づき構成された、複数の生体ネットワーク、且つ、生体ネットワーク間における生体分子の被覆率が所定値以上である生体ネットワーク、に関する生体ネットワーク情報を記憶してもよい。
【００３３】
ここで、所定値は、９０％であってもよい。また、生体ネットワークは、類似性ネットワーク、相互作用ネットワーク、または、共発現ネットワーク等であってもよい。また、生体ネットワークは、ネットワーク内の接続ポイントであるノード（例えば、ＰＰＩにおける各タンパク質）と、２ノード間を接続するエッジ（例えば、ＰＰＩにおいて、物理的に互いに相互作用することが知られている２つのタンパク質間の接続）と、で構成されていてもよい。
【００３４】
また、生体ネットワーク情報データベース１０６ｂは、類似性を有する生体分子同士で構成された生体分子類似性ネットワークに関する類似性ネットワーク情報を記憶してもよい。例えば、生体ネットワーク情報データベース１０６ｂは、類似性を有するタンパク質同士で構成されたタンパク質類似性ネットワーク（ＰＳＩＮ）に関する類似性ネットワーク情報を記憶してもよい。
【００３５】
また、生体ネットワーク情報データベース１０６ｂは、生体分子間の相互作用に基づき構成された生体分子間相互作用ネットワークに関する相互作用ネットワーク情報を記憶してもよい。例えば、生体ネットワーク情報データベース１０６ｂは、タンパク質間の相互作用に基づき構成されたタンパク質間相互作用ネットワーク（ＰＰＩ）に関する相互作用ネットワーク情報を記憶してもよい。また、生体ネットワーク情報データベース１０６ｂは、生体分子の共発現情報に基づく、生体分子共発現ネットワークに関する共発現ネットワーク情報を記憶してもよい。
【００３６】
これら生体ネットワーク情報は、生体ネットワーク情報データベース１０６ｂに予め記憶されており、情報処理装置１００の制御部１０２は、定期的に、および／または、制御部１０２による処理に応じてネットワーク３００を介して最新のデータを外部システム２００（例えば、ＨＩＰＰＩＥ（ｈｔｔｐ：／／ｃｂｄｍ．ｍｄｃ−ｂｅｒｌｉｎ．ｄｅ／ｔｏｏｌｓ／ｈｉｐｐｉｅ／）、および／または、ＳＴＲＩＮＧ（ｈｔｔｐ：／／ｓｔｒｉｎｇ−ｄｂ．ｏｒｇ／）等）からダウンロードして生体ネットワーク情報データベース１０６ｂに記憶された生体ネットワーク情報をアップデートしてもよい。
【００３７】
また、薬剤データベース１０６ｃは、薬剤の承認、または、非承認に関する承認属性を含む薬剤情報と、当該薬剤の標的となる生体分子に関する生体分子情報と、を対応付けて記憶する薬剤記憶手段である。ここで、薬剤データベース１０６ｃに記憶される情報には、薬剤名称（Ｄｒｕｇ）、当該薬剤の標的となる生体分子の名称（Ｔａｒｇｅｔｓ）、および、（日本の厚生労働省、または、米国のＦＤＡ等による）当該薬剤の承認、または、非承認に関する承認属性（Ｓｔａｔｕｓ）が含まれていてもよい。
【００３８】
例えば、薬剤データベース１０６ｃは、薬剤の承認、または、非承認に関する承認属性を含む薬剤情報と、当該薬剤の標的となるタンパク質に関するタンパク質情報と、を対応付けて記憶してもよい。ここで、非承認の薬剤とは、本実施の形態において、薬剤承認において撤回（Ｗｉｔｈｄｒａｗ）、または、却下（Ｉｌｌｉｃｉｔ）された薬剤を、問題がある薬剤として１つのグループと見なした薬剤であってもよい。
【００３９】
すなわち、問題がある薬剤とは、有害な影響を与えるため市場から撤廃しなければならない薬剤、または、社会的に許されない違法な薬剤（例えば、覚せい剤または幻覚剤等）であって、承認される薬剤と区別する必要のある薬剤であってもよい。また、薬剤データベース１０６ｃは、薬剤の結合タンパク質、薬剤の市場状況情報、化学構造、公知の副作用、いくつかの分類などの情報が含まれていてもよい。ここで、分類は、安全／危険、具体的な副作用、および、患者団体情報などであってもよい。
【００４０】
これら薬剤承認に関する薬剤情報およびタンパク質情報は、薬剤データベース１０６ｃに予め記憶されており、情報処理装置１００の制御部１０２は、定期的に、および／または、制御部１０２による処理に応じてネットワーク３００を介して最新のデータを外部システム２００（例えば、治療標的データベース、ＤｒｕｇＢａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄｒｕｇｂａｎｋ．ｃａ／）、および／または、ＣｈＥＭＢＬ（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｅｂｉ．ａｃ．ｕｋ／ｃｈｅｍｂｌ／）等）からダウンロードして薬剤データベース１０６ｃに記憶された薬剤承認に関する薬剤情報およびタンパク質情報をアップデートしてもよい。
【００４１】
また、中心性データベース１０６ｄは、生体ネットワークを構成する生体分子の次数中心性、媒介値中心性、距離の中心性、および、バートの制約値を含む中心性尺度を生体ネットワーク毎に記憶する中心性記憶手段である。
【００４２】
また、変換データベース１０６ｅは、生体ネットワーク毎の中心性尺度を、正規分布または連続一様分布となるように変換した変換中心性尺度を記憶する変換記憶手段である。
【００４３】
また、通信制御インターフェース部１０４は、情報処理装置１００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信制御を行う。すなわち、通信制御インターフェース部１０４は、外部システム２００、および、他の端末等と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。
【００４４】
また、入出力制御インターフェース部１０８は、出力部（表示部１１２）、および、入力部１１４の制御を行う。
【００４５】
ここで、表示部１１２としては、アプリケーション等の表示画面を表示する表示手段（例えば、液晶または有機ＥＬ等から構成されるディスプレイ、モニタ、または、タッチパネル等）であってもよい。また、入力部１１４は、例えば、キー入力部、タッチパネル、コントロールパッド（例えば、タッチパッド、および、ゲームパッド等）、マウス、キーボード、または、マイク等であってもよい。また、音声出力部としては、例えば、スピーカ等であってもよい。また、印刷出力部としては、例えば、プリンタ等であってもよい。
【００４６】
また、図２において、制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラムや、各種の処理手順等を規定したプログラム、および、所要データを格納するための内部メモリを有する。そして、制御部１０２は、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部１０２は、機能概念的に、類似性ネットワーク情報格納部１０２ａ、中心性尺度算出部１０２ｂ、変換部１０２ｃ、拒否スコア算出部１０２ｄ、および、拒否スコア出力部１０２ｅを備える。
【００４７】
このうち、類似性ネットワーク情報格納部１０２ａは、配列情報データベース１０６ａに記憶された配列情報に基づき、シグネチャベースアルゴリズムを用いて生体分子同士の類似性が相互に検出された場合、当該相互に類似性が検出された生体分子同士で構成される生体分子類似性ネットワークを作成し、当該生体分子類似性ネットワークに関する類似性ネットワーク情報を生体ネットワーク情報データベース１０６ｂに格納する類似性ネットワーク情報格納手段である。
【００４８】
ここで、類似性ネットワーク情報格納部１０２ａは、配列情報データベース１０６ａに記憶された配列情報に基づき、シグネチャベースアルゴリズムを用いてタンパク質同士の類似性が相互に検出された場合、当該相互に類似性が検出されたタンパク質同士で構成されるタンパク質類似性ネットワーク（ＰＳＩＮ）を作成し、当該タンパク質類似性ネットワークに関する類似性ネットワーク情報を生体ネットワーク情報データベース１０６ｂに格納する類似性ネットワーク情報格納手段である。
【００４９】
また、中心性尺度算出部１０２ｂは、生体ネットワーク情報データベース１０６ｂに記憶された生体ネットワーク情報に基づいて、生体ネットワークを構成する生体分子の次数中心性（Ｄｅｇｒｅｅ）、媒介値中心性（Ｂｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓ）、距離の中心性（Ｃｌｏｓｅｎｅｓｓ  Ｃｅｎｔｒａｌｉｔｙ）、および、バートの制約値（Ｂｕｒｔ’ｓ  Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ）を含む中心性尺度を、生体ネットワーク毎に算出する中心性尺度算出手段である。ここで、中心性尺度は、生体ネットワーク内のノードの位置を特定するために使用される単位であってもよい。
【００５０】
ここで、次数中心性は、ネットワーク内で他のノードとどの程度（いくつ）直接つながっているのかを示す指標である。また、媒介値中心性は、ネットワーク内の他のノードと接続するために通過しなければならない最短経路の数を数えることによって、生体分子のネットワークの中心性を測るものである。また、距離の中心性は、ネットワーク内の他の全てのノードに到達するために必要なステップ数を測定したものである。また、バートの制約値は、グループ内の個人の位置関係と利点を学習する社会学的文脈で提案された指標である。
【００５１】
また、中心性尺度算出部１０２ｂは、生体ネットワーク情報データベース１０６ｂに記憶された類似性ネットワーク情報に基づき、生体分子類似性ネットワークを構成する生体分子の次数中心性、媒介値中心性、距離の中心性、および、バートの制約値を含む中心性尺度である類似性中心性尺度を算出してもよい。また、中心性尺度算出部１０２ｂは、生体ネットワーク情報データベース１０６ｂに記憶された相互作用ネットワーク情報に基づき、生体分子間相互作用ネットワークを構成する生体分子の次数中心性、媒介値中心性、距離の中心性、および、バートの制約値を含む中心性尺度である相互作用中心性尺度を算出してもよい。
【００５２】
また、変換部１０２ｃは、生体ネットワーク毎の中心性尺度を、正規分布または連続一様分布となるように変換した変換中心性尺度を取得する変換手段である。例えば、変換部１０２ｃは、ガンマ分布、対数正規分布、もしくは、べき乗分布等のロングテール分布データ、または、タンパク質類似性ネットワーク（ＰＳＩＮ）、タンパク質間相互作用ネットワーク（ＰＰＩ）、もしくは、遺伝子共発現ネットワーク（ＧＣＮ）等のスケールフリーネットワーク（次数分布がべき乗分布であるネットワーク）を、正規分布または連続一様分布となるように変換してもよい。
【００５３】
また、拒否スコア算出部１０２ｄは、薬剤データベース１０６ｃに記憶された各薬剤の承認属性と、変換部１０２ｃにより取得された変換中心性尺度の各薬剤の標的毎の合計値および平均値と、を訓練データとする分類器を用いて、検証対象の化合物が非承認の薬剤に分類される確率である拒否スコアを算出する拒否スコア算出手段である。
【００５４】
例えば、拒否スコア算出部１０２ｄは、薬剤データベース１０６ｃに記憶された各薬剤の承認属性と、変換部１０２ｃにより取得された類似性中心性尺度を変換した変換中心性尺度の各薬剤の標的毎の合計値および平均値と、変換部１０２ｃにより取得された相互作用中心性尺度を変換した変換中心性尺度の各薬剤の標的毎の合計値および平均値と、を訓練データとする分類器を用いて、検証対象の化合物が非承認の薬剤に分類される確率である拒否スコアを算出してもよい。ここで、検証対象の化合物（薬剤）は、ユーザにより入力部１１４を介して入力された化合物情報に基づくものであってもよい。
【００５５】
また、拒否スコア出力部１０２ｅは、拒否スコア算出部１０２ｄにより算出された拒否スコアを出力部を介して出力させる拒否スコア出力手段である。ここで、拒否スコア出力部１０２ｅは、拒否スコアを表示部１１２に表示させてもよい。また、拒否スコア出力部１０２ｅは、拒否スコアを印刷出力部を介して出力させてもよい。
【００５６】
以上で、本実施の形態における情報処理装置１００の構成の一例の説明を終える。
【００５７】
［情報処理装置１００の処理］
次に、このように構成された本実施の形態における情報処理装置１００の処理の詳細について、以下に図３乃至図５を参照して詳細に説明する。図３は、本実施の形態における情報処理装置１００の処理の一例を示すフローチャートである。
【００５８】
図３に示すように、類似性ネットワーク情報格納部１０２ａは、配列情報データベース１０６ａに記憶された配列情報に基づき、タンパク質のホモログ間の類似点を探索するタンパク質シグネチャベースアルゴリズムを用いてタンパク質同士の類似性が相互に検出された場合、当該相互に類似性が検出されたタンパク質同士で構成されるタンパク質類似性ネットワーク（ＰＳＩＮ）を作成し、当該タンパク質類似性ネットワークに関する類似性ネットワーク情報を生体ネットワーク情報データベース１０６ｂに格納する（ステップＳＢ−１）。
【００５９】
ここで、類似性ネットワーク情報格納部１０２ａは、グラフ理論表現を用いた新しいタンパク質類似性ネットワークを作成してもよい。ここで、当該タンパク質類似性ネットワークでは、ノードがタンパク質を表しており、タンパク質の配列が高い類似性を有し、且つ、双方向のヒット（すなわち、タンパク質Ａがタンパク質Ｂに類似することが同定される場合、その逆のタンパク質Ｂがタンパク質Ａに類似することが同定されること）が確認されたときにのみ、２つのノードがエッジで接続されていてもよい。
【００６０】
そして、中心性尺度算出部１０２ｂは、生体ネットワーク情報データベース１０６ｂに記憶された類似性ネットワーク情報に基づき、中心性基準を算出するアルゴリズムを用いて、タンパク質類似性ネットワークを構成するタンパク質の次数中心性（Ｄｅｇｒｅｅ）、媒介値中心性（Ｂｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓ）、距離の中心性（Ｃｌｏｓｅｎｅｓｓ  Ｃｅｎｔｒａｌｉｔｙ）、および、バートの制約値（Ｂｕｒｔ’ｓ  Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ）を含む中心性尺度である類似性中心性尺度を算出し、中心性データベース１０６ｄに格納する（ステップＳＢ−２）。
【００６１】
ここで、本実施の形態におけるＰＳＩＮを構成するタンパク質の中心性尺度について説明する。まず、中心性尺度算出部１０２ｂは、ＰＳＩＮ内のノードとどの程度直接つながっているのかを示す指標である次数中心性として、１（最もつながりの少ないもの）から４４１（最もつながりの多いもの）の範囲で算出している。
【００６２】
また、中心性尺度算出部１０２ｂは、ノードｉとノードｊとの間の最短経路の数であるｓｉｊ、および、ノードｖを通過する最短経路の割合であるｓｉｊ（ｖ）からなる以下の数式（１）を用いて、媒介値中心性Ｂ（ｖ）を算出している。
【数１】
2015219840.tif 000003
【００６３】
また、中心性尺度算出部１０２ｂは、ノードｖとノードｉとの間のステップで表す距離であるｄ（ｖ，ｉ）からなる以下の数式（２）を用いて、距離の中心性Ｃ（ｖ）を算出している。
【数２】
2015219840.tif 000004
【００６４】
また、中心性尺度算出部１０２ｂは、ノードｊとノードｉとの関係の比例強度、および、ノードｊとノードｑとの関係の比例強度の積であるｐｉｑｐｑｊからなる以下の数式（３）を用いて、バートの制約値Ｃ（ｉ）を算出している。
【数３】
2015219840.tif 000005
【００６５】
ここで、本実施の形態においては、小さなバートの制約値を持つタンパク質（ノード）は、一般的に異なるタンパク質ファミリーの間に位置する複数のドメインを有するものとなり、大きなバートの制約値を持つタンパク質（ノード）は、わずかな隣接タンパク質と配列類似性を示すものとなる。
【００６６】
そして、変換部１０２ｃは、ステップＳＢ−２にて中心性尺度算出部１０２ｂにより類似性中心性尺度が算出されたタンパク質類似性ネットワークとのタンパク質の被覆率が９０％以上である、タンパク質間相互作用ネットワークを構成するタンパク質の次数中心性、媒介値中心性、距離の中心性、および、バートの制約値を含む中心性尺度である相互作用中心性尺度を中心性データベース１０６ｄから取得する（ステップＳＢ−３）。
【００６７】
このように、本実施の形態においては、明らかな冗長性を削除して、低い被覆率のデータを組み合わせて使用しないようにしている。ここで、特許文献１においては、２つのデータ（ＰＳＩＮおよびＰＰＩ）を統合すると予測能力を増加させることが示唆されていたが、２つのデータベース間の被覆率がどうあるべきかについては指定されていなかった。そこで、本実施の形態においては、両データで利用可能なデータの割合を、被覆率、すなわち、カバレージとして定義している。
【００６８】
例えば、従来、タンパク質類似性ネットワーク（ＰＳＩＮ）と、タンパク質間相互作用ネットワーク（ＰＰＩ）と、は比較的低い被覆率（ＰＳＩＮ中のタンパク質の７５％以下がＰＰＩに存在）で利用していた。そこで、本実施の形態においては、ＰＳＩＮと９０％以上の被覆率を持つＰＰＩのデータを統合するようにしている。
【００６９】
なお、本実施の形態においては、タンパク質類似性ネットワークとタンパク質間相互作用ネットワークとを用いているが、任意の生物学的ネットワーク（例えば、生体ネットワーク情報データベース１０６ｂに記憶された生体ネットワーク情報に基づく、生体分子間の関連性に基づき構成された複数の生体ネットワーク）を組み合わせて利用してもよい。
【００７０】
そして、変換部１０２ｃは、中心性データベース１０６ｄに記憶されたタンパク質類似性ネットワークの類似性中心性尺度、および、ステップＳＢ−３にて取得したタンパク質間相互作用ネットワーク（ＰＰＩ）の相互作用中心性尺度を、正規分布または連続一様分布となるように変換した変換中心性尺度を取得し、更に、薬剤データベース１０６ｃからタンパク質類似性ネットワークおよびタンパク質間相互作用ネットワークを構成するタンパク質を標的とする各薬剤の承認属性を取得し、各変換中心性尺度と、各薬剤の承認属性と、を変換データベース１０６ｅに格納する（ステップＳＢ−４）。
【００７１】
ここで、図４を参照して、本実施の形態における変換処理の一例について説明する。図４は、本実施の形態における変換処理の一例を示す図である。
【００７２】
ここで、図４に示すように、本実施の形態においては、正規分布または連続一様分布となるデータを取得するために、最適な数学的変換方法（例えば、べき乗変換、ログ変換、指数変換、または、Ｂｏｘ−Ｃｏｘ変換等）を用いて、中心性尺度（例えば、次数中心性等）を変換して、変換中心性尺度（例えば、次数のべき乗変換データ、または、次数のログ変換データ等）を取得してもよい。すなわち、本実施の形態においては、最も正規分布のデータを得られる変換方法を採用してもよい。
【００７３】
図３に戻り、拒否スコア算出部１０２ｄは、変換データベース１０６ｅに記憶された各薬剤の承認属性と、変換データベース１０６ｅに記憶されたタンパク質類似性ネットワークの変換中心性尺度に含まれる次数中心性、媒介値中心性、距離の中心性、および、バートの制約値の各薬剤の標的毎の合計値および平均値と、変換データベース１０６ｅに記憶されたタンパク質間相互作用ネットワークの変換中心性尺度に含まれる次数中心性、媒介値中心性、距離の中心性、および、バートの制約値の各薬剤の標的毎の合計値および平均値と、を訓練データとする機械学習の分類器を用いて、検証対象の化合物が非承認の薬剤に分類される確率である拒否スコアを算出する（ステップＳＢ−５）。
【００７４】
ここで、薬剤データベース１０６ｃでは、ほとんどの既存の薬剤（化合物）は、一度に複数のタンパク質等の生体分子に結合してその活性を阻害する、すなわち、複数の薬剤標的が報告されているため、各化合物について標的となるすべてのタンパク質等の生体分子の中心性尺度を考慮する必要がある。そこで、拒否スコア算出部１０２ｄは、複数の生体ネットワークを使用して、各薬剤について標的毎の次数中心性、媒介値中心性、距離の中心性、および、バートの制約値の合計値および平均値を算出し、各生体ネットワークから８属性、および、化合物（承認または非承認）のクラスを示す１属性を分類器に入力する最終データセットとして用いている。
【００７５】
ここで、本実施の形態において、機械学習の分類器は、ＷＥＫＡ等の既存のパッケージなどの機械学習の分類器のセットであってもよく、Ｋｓｔａｒ、Ｂａｇｇｉｎｇ、Ｒｏｔａｔｉｏｎ  Ｆｏｒｅｓｔ、Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ、または、Ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒ  Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓなどの分類器であってもよい。さらに、本実施の形態において、これらの分類器のすべての予測をまとめてプールしてもよい。
【００７６】
そして、拒否スコア出力部１０２ｅは、拒否スコア算出部１０２ｄにより算出された化合物の拒否スコアを表示部１１２に表示させ（ステップＳＢ−６）、処理を終了する。ここで、拒否スコア出力部１０２ｅは、化合物の拒否スコアを印刷出力部を介して出力させてもよい。
【００７７】
ここで、図５を参照して、本実施の形態におけるデータの遷移の一例を説明する。図５は、本実施の形態におけるデータの遷移の一例を示す遷移図である。
【００７８】
図５に示すように、まず、制御部１０２は、薬剤データベース１０６ｃに記憶された薬剤情報と、中心性データベース１０６ｄに記憶された生物学的ネットワークの中心性とについて、各薬剤の結合標的の中心性を平均化することによって結合し、平均ネットワーク中心性と薬剤標的とを記憶部１０６に格納する（ステップＳＣ−１）。ここで、本処理（パイプライン）は、多くの公的に入手可能な薬剤のデータベースおよび生物学的ネットワークのデータベースに対して、適用することができる。
【００７９】
そして、変換部１０２ｃは、平均ネットワーク中心性を正規分布または連続一様分布となるように変換し、変換ネットワーク中心性と薬剤標的とを記憶部１０６に格納する（ステップＳＣ−２）。
【００８０】
そして、制御部１０２は、記憶部１０６に記憶されたデータを０と１との間になるようにスケーリングし、欠損値はすべての薬全体の中心性の平均で埋め、スケール調整した変換ネットワーク中心性と薬剤ラベルとを記憶部１０６に格納する（ステップＳＣ−３）。
【００８１】
そして、制御部１０２は、ラベルクラスの両方においてほぼ等しい数の薬剤を確保できるように、記憶部１０６に記憶されたデータセットをバランス調整し、バランス調整されたスケール調整後の変換ネットワーク中心性と薬剤ラベルとを記憶部１０６に格納する（ステップＳＣ−４）。ここで、バランス調整は、市販薬と取り下げ薬とを同数とする調整であってもよい。また、問題のある薬剤を承認された薬剤として誤分類することで引き起こされる不都合よりも小さいため、本実施の形態においては、ＳＭＯＴＥアルゴリズム等を用いることによって、小さなクラスを多く集め、大きなクラスを少なくサンプリングしてもよい。
【００８２】
そして、拒否スコア算出部１０２ｄは、平均ネットワーク中心性からの薬剤のラベルを予測する機械学習アルゴリズムを訓練するために、記憶部１０６に記憶されたバランス調整されたスケール調整後の変換ネットワーク中心性と薬剤ラベルとを使用して分類器をトレーニングする（ステップＳＣ−５）。
【００８３】
そして、拒否スコア算出部１０２ｄは、薬剤データベース１０６ｃに記憶された開発の初期段階の新規薬剤のバインディング情報と、中心性データベース１０６ｄに記憶されたバインディングタンパク質のネットワーク中心性の平均とを、薬剤のラベルを予測するためにトレーニングされた分類器で評価することにより、当該新規薬剤が市場に出回ることができる（市販される）か、ＦＤＡ等の承認検査を通過した後に回収される可能性があるかどうかを予測し（ステップＳＣ−６）、処理を終了する。
【００８４】
以上で、本実施の形態における情報処理装置１００の処理の一例の説明を終える。
【００８５】
ここで、図６を参照して、本実施の形態における相互検証結果の一例について説明する。図６は、本実施の形態における相互検証結果の一例を示す図である。なお、図６右側には、従来技術（従来のパイプライン）の相互検証結果が示されており、図６左側には、本発明（今回提案のパイプライン）の相互検証結果が示されている。
【００８６】
まず、本実施の形態において、従来のパイプラインと、今回提案のパイプラインを比較するために、ＤｒｕｇＢａｎｋデータベース、タンパク質類似性ネットワーク（ＰＳＩＮ）、ＷＥＫＡから入手したＢａｇｇｉｎｇ分類器を用いている。前処理として、ＤｒｕｇＢａｎｋデータベース内で薬剤ラベル「Ｗｉｔｈｄｒａｗ（撤回）」または「Ｉｌｌｉｃｉｔ（違法）」とラベルされていたものは、本実施の形態においては、「Ｐｒｏｂｌｅｍａｔｉｃ  Ｄｒｕｇｓ（問題のある薬物）」とし、その他の薬物を「Ａｐｐｒｏｖｅｄ（承認）」というラベル付けをした。また、ＤｒｕｇＢａｎｋデータベースには、薬剤の標的タンパク質のリストが含まれているため、この標的タンパク質は、薬剤が「問題のある」または「承認」のどちらであるかを予測するために、ＰＳＩＮからの平均中心性の算出に利用した。
【００８７】
そして、本実施の形態においては、分類器の性能を評価するために、伝統的な相互検証（クロス確認）メソッドを用いている。ここで、本実施の形態において、７０／３０クロスバリデーションを用いて、ランダムにデータを分割した。次に、本実施の形態においては、受信者動作特性（ＲＯＣ（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ  Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ））曲線を用いて、分類器の性能の一般的な指標の曲線下面積（ＡＵＣ（Ａｒｅａ  Ｕｎｄｅｒ  Ｔｈｅ  Ｃｕｒｖｅ））を計算した。ここで、ＡＵＣが１の場合、完璧な分類となり、ＡＵＣが０．５の場合、ランダム推測の期待値となる。
【００８８】
ここで、図６においては、今回提案の手法（パイプライン）と、従来の手法（パイプライン）と、について相互検証試験を行った結果を示している。本実施の形態において、相互検証試験は、薬剤がタンパク質とランダムに結合する際の機械学習アルゴリズムの性能を測定しており、分類器の性能を、受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線下の面積（ＡＵＣ）で測定している。
【００８９】
ここで、図６に示す平均ＡＵＣは、パイプラインで１００回繰り返される公称（既知）データの交差検定により決定されている。また、図６においては、各パイプラインに、薬剤がＰＳＩＮ内のタンパク質にランダムに結合するようにして、各パイプラインのコントロールデータを構築している。ここで、コントロールデータのＡＵＣと、オリジナルのデータ由来のＡＵＣと比較した場合に、より大きい値のＡＵＣを持つパイプラインが、高性能な分類器を有するものとなる。
【００９０】
したがって、図６に示すように、今回提案のパイプラインにおける分類器は、従来のパイプラインに比べ、薬剤ターゲットの特定の特性を利用していることが確認できた。すなわち、従来のパイプラインにおいて、分類器が誤って訓練されることによって、コントロールデータとの差異がでない結果となっているが、今回提案のパイプラインでは、分類器が最適に訓練されるため、かかる問題が是正され、予測精度を向上させることができた。
【００９１】
このように、本実施の形態においては、ＬＴＤデータから採取したサンプルのグループ平均から得られたデータを、訓練する分類器の予測精度を最適化するように、正規化するための発明を提案している。そして、本実施の形態においては、この技術に基づいて、生物学的ネットワークからの情報を使用して、承認された医薬品を予測する一例を示している。
【００９２】
［他の実施の形態］
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。
【００９３】
例えば、情報処理装置１００がスタンドアローンの形態で処理を行う場合を一例に説明したが、情報処理装置１００は、クライアント端末（情報処理装置１００とは別筐体である）からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するようにしてもよい。
【００９４】
また、実施の形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【００９５】
このほか、上記文献中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００９６】
また、情報処理装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
【００９７】
例えば、情報処理装置１００の各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。尚、プログラムは、後述する、コンピュータに本発明に係る方法を実行させるためのプログラム化された命令を含む、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されており、必要に応じて情報処理装置１００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などの記憶部１０６などには、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。
【００９８】
また、このコンピュータプログラムは、情報処理装置１００に対して任意のネットワーク３００を介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【００９９】
また、本発明に係るプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、および、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。
【０１００】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【０１０１】
記憶部１０６に格納される各種のデータベース等（配列情報データベース１０６ａ、生体ネットワーク情報データベース１０６ｂ、薬剤データベース１０６ｃ、中心性データベース１０６ｄ、および、変換データベース１０６ｅ）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラム、テーブル、データベース、および、ウェブページ用ファイル等を格納する。
【０１０２】
また、情報処理装置１００は、既知のデスクトップ型またはノート型のパーソナルコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、ＰＨＳ、およびＰＤＡ等の携帯端末装置、ならびに、ワークステーション等の情報処理端末として構成してもよく、また、該情報処理端末に任意の周辺装置を接続して構成してもよい。また、情報処理装置１００は、該情報処理端末に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【０１０３】
更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じて、または、機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施の形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施の形態を選択的に実施してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１０４】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、分類器の予測精度を最適化するための、分類器の訓練データに用いるデータを正規化する情報処理装置、情報処理方法、および、プログラムを提供することができるので、特に医療、製薬、創薬、および、生物学研究などの様々な分野において極めて有用である。
【符号の説明】
【０１０５】
１００  情報処理装置
１０２  制御部
１０２ａ  類似性ネットワーク情報格納部
１０２ｂ  中心性尺度算出部
１０２ｃ  変換部
１０２ｄ  拒否スコア算出部
１０２ｅ  拒否スコア出力部
１０４  通信制御インターフェース部
１０６  記憶部
１０６ａ  配列情報データベース
１０６ｂ  生体ネットワーク情報データベース
１０６ｃ  薬剤データベース
１０６ｄ  中心性データベース
１０６ｅ  変換データベース
１０８  入出力制御インターフェース部
１１２  表示部
１１４  入力部
２００  外部システム
３００  ネットワーク
【図１】
2015219840.tif 000006
【図２】
2015219840.tif 000007
【図３】
2015219840.tif 000008
【図４】
2015219840.tif 000009
【図５】
2015219840.tif 000010
【図６】
2015219840.tif 000011