(57)【要約】  ヒットの選択を容易にするために化合物の相関特性を使用するハイスループットのスクリーニングのシステム及び方法は、ヒット確認率を大幅に向上させ、かつ所定のレベルのＳＡＲ又は他の関係の特徴を示す活性化合物ファミリーを直に識別できるようにする。リード創製のプロセスの初期の段階で取得される有用なファミリー及びＳＡＲの情報は、高品質のリードのシリーズの同定を容易にしかつ創薬プロセスの全体的な成功率に寄与することができる。
2008535791.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ハイスループットのスクリーニングのヒット同定方法であって、
解析されるべき複数の化合物の１つのファミリーを選択することと、
上記化合物ファミリーを相関特性に従って評価することと、
上記評価に従って、上記化合物のそれぞれに優先順位を付けることを含む同定方法。
【請求項２】
所定の数の化合物ファミリーが選択されかつ評価されるまで、上記選択すること及び上記評価することを選択的に繰り返すことをさらに含む請求項１記載の方法。
【請求項３】
上記評価することは、上記化合物ファミリーに確率スコアを割り当てることを含む請求項１記載の方法。
【請求項４】
上記割り当てることは、ノンパラメトリックな確率スコアを計算することを含む請求項３記載の方法。
【請求項５】
上記割り当てることは、超幾何確率分布に基づいて上記確率スコアを計算することを含む請求項３記載の方法。
【請求項６】
上記評価することは、構造活性相関解析に従って実行される請求項１記載の方法。
【請求項７】
活性基準に従って上記化合物をランク付けすることをさらに含み、
上記優先順位を付けることはさらに、上記化合物のうちの選択されたそれぞれを上記ランク付け及び上記評価に従って解析することを含む請求項１記載の方法。
【請求項８】
ハイスループットのスクリーニングのヒットの選択のためのデータ及び複数の命令で符号化されるコンピュータ読取り可能な媒体であって、上記データ及び命令は、上記命令を実行する装置に、
解析されるべき複数の化合物の１つのファミリーを同定させ、
解析されるべき個々の化合物に活性基準に関してランクを付けさせ、
上記化合物ファミリーを相関特性に従って評価させ、
上記化合物のうちのそれぞれに、上記評価の結果に従って及びランクに従って優先順位を付けさせるコンピュータ読取り可能な媒体。
【請求項９】
データ及び複数の命令によってさらに符号化され、上記データ及び命令はさらに、上記命令を選択的に実行する装置に、化合物ファミリーを同定すること及び上記化合物ファミリーを評価することを繰り返させる請求項８記載のコンピュータ読取り可能な媒体。
【請求項１０】
データ及び複数の命令によってさらに符号化され、上記データ及び命令はさらに、上記命令を実行する装置に、上記化合物ファミリーに確率スコアを割り当てさせる請求項８記載のコンピュータ読取り可能な媒体。
【請求項１１】
データ及び複数の命令によってさらに符号化され、上記データ及び命令はさらに、上記命令を実行する装置に、ノンパラメトリックな確率スコアを計算させる請求項１０記載のコンピュータ読取り可能な媒体。
【請求項１２】
データ及び複数の命令によってさらに符号化され、上記データ及び命令はさらに、上記命令を実行する装置に、超幾何確率分布に基づいて上記確率スコアを計算させる請求項１０記載のコンピュータ読取り可能な媒体。
【請求項１３】
データ及び複数の命令によってさらに符号化され、上記データ及び命令はさらに、上記命令を実行する装置に、上記化合物ファミリーを構造活性相関解析に従って評価させる請求項８記載のコンピュータ読取り可能な媒体。
【請求項１４】
ハイスループットのスクリーニングシステムであって、
データ処理演算を実行するように動作するプロセッサと、
上記プロセッサによるアクセスが可能なデータ及び複数の命令で符号化されるメモリと、
上記プロセッサと協働して、
解析されるべき複数の化合物の１つのファミリーを同定し、
上記化合物ファミリーを相関特性に従って評価し、
上記評価の結果に従ってかつ個々の化合物のランクに従って上記化合物のそれぞれに優先順位を付けるように動作するヒットセレクタとを備え、
上記ランクは活性基準に関連付けられるハイスループットのスクリーニングシステム。
【請求項１５】
上記ヒットセレクタはさらに、化合物ファミリーを同定すること及び上記化合物ファミリーを評価することを選択的に繰り返すように動作する請求項１４記載のシステム。
【請求項１６】
上記ヒットセレクタはさらに、上記化合物ファミリーに確率スコアを割り当てるように動作する請求項１４記載のシステム。
【請求項１７】
上記確率スコアはノンパラメトリックである請求項１６記載のシステム。
【請求項１８】
上記ヒットセレクタはさらに、超幾何確率分布に基づいて上記確率スコアを計算するように選択的に動作する請求項１６記載のシステム。
【請求項１９】
上記ヒットセレクタはさらに、上記化合物ファミリーを構造活性相関解析に従って評価するように動作する請求項１４記載のシステム。
【請求項２０】
ハイスループットのスクリーニング方法であって、
解析されるべき複数の化合物の複数のファミリーを選択することと、
上記複数のファミリーのそれぞれを、その構成要素である複数の化合物に関連付けられる相関特性に従って評価することと、
上記評価に従って、上記複数のファミリーのそれぞれに優先順位を付けることを含む方法。
【請求項２１】
上記評価することは、確率スコアを上記複数のファミリーのそれぞれに割り当てることを含む請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
上記割り当てることは、ノンパラメトリックな確率スコアを計算することを含む請求項２１記載の方法。
【請求項２３】
上記割り当てることは、超幾何確率分布に基づいて上記確率スコアを計算することを含む請求項２１記載の方法。
【請求項２４】
上記評価することは構造活性相関解析に従って実行される請求項２０記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の態様は、一般に、ハイスループットのスクリーニングのアプリケーションに関し、特に、ハイスループットのスクリーニングのヒットの選択のために化合物の相関特性（ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ）を使用するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
伝統的な方法論によれば、小分子の創薬プロジェクトは通常、所定の疾患に関連付けられるとされる生物学的標的を対象として化合物の大集合をスクリーニングすることから始まる。このようなスクリーニングの目的は、一般に、興味深く、扱いやすい医化学上の出発点を同定することにある。現在、製薬会社では、百万個もの化合物を含む巨大なライブラリのスクリーニングを数日単位で行うことができるという事実にも関わらず、最終的にリード最適化の医化学フェーズに入る化合物の数は、多くても２００個程度に大幅に限定される。この点に関しては、一般に、創薬の始めのリード創製プロセスにおける大きな難題は、一次的なハイスループットのスクリーニング（ＨＴＳ）の結果から最も有望な化合物を選択することであることが広く理解されている。
【０００３】
現行のＨＴＳのデータ解析では、活性のカットオフ値は通常、検査される活性がこのしきい値より大きい（又は、アプリケーションに依存して小さい）所定の数の化合物を選択できるように設定される。選択された化合物は「一次ヒット」と呼ばれ、再検査を受けて確認される。このような再検査及び確認の後、確認された又は承認された一次ヒット化合物は、複数のファミリーに分類される。別の評価又は追加の化学的な調査に基づいて、所定の所望される又は有望な特性（例えば、ファミリー内の化合物間でのある程度の構造活性相関（ＳＡＲ（ｓｔｒｕｔｕｒｅ−ａｃｉｔｉｖｉｔｙ  ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ））、効果的な特許のステータス、化学的改質に対する従順性、好ましい物理化学的及び薬物動態論的性質等）を示すファミリーが、次の解析及び最適化のためのリードのシリーズとして選択される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の一次ヒットの選択プロセスは、一般に、次のような２つの主な弱点を有する。すなわち、第１に、確認率は、主として単一用量のＨＴＳ方法のノイズが多くエラーが発生しやすいという性質に起因して比較的低く、約４０％以下の範囲であることが多く、第２に、最初のヒット選抜（ｐｉｃｋｉｎｇ）プロセスにおいて、ＳＡＲの調査等の知識ベースの解析が考慮されない。例えば、医化学者は、弱いＳＡＲを示す化合物を有する効力のあるファミリーを、一般により良いＳＡＲを有するが活性は僅かに弱いファミリーと交換したがる場合が多い。これは、多くの場合、後者の方が最適化にとって優れた出発点となるからである。創薬プロジェクトの最初のステップとして、この単純な「チェリーピッキング」のステップは後のプロセスに対して基本的かつ広範な効果を有するが、従来の一次ＨＴＳ技術は化合物ファミリーの要素間のＳＡＲ又は他の定量化できる関係を考慮しない。カットオフに基づく現行の方法は明らかに効果がなく、ハイスループット技術は未だその設定された高い期待に応えていないという不本意な事実を導いているものであると言える。従って、ＨＴＳヒットの選択におけるこれらの課題に効果的に対処する新規な方法が緊急に必要とされている。
【０００５】
具体的には、上記従来のかつ広く使用されているヒット選抜方法は単に、例えば数例を挙げるだけでも、引き続き行われるアッセイの性質、容量又は他の特性、担当科学者の経験又はロジスティクス又は便宜性の考慮にも依存してしばしば多少任意に決定される１つの活性のしきい値に依存している。一次ヒットの選択においては、よりロバストでより厳密な統計学的手法を用いて真の確信的なヒットの同定を促進すべきであることは認識されるであろう。ＨＴＳデータ解析のための統計モデルを確立する試みは実行されているが、提案されている手法は様々な理由で不完全である。例えば、幾つかの研究が提案しているＺ’スコアは現在、ＨＴＳアッセイの品質評価のために一般的に使用されているが、具体的に最初のヒット選択ステップ用として提案されている方法はほとんどない。さらに、最近では、先に述べたようにＨＴＳデータから期待されるリード化合物を同定するために、ＳＡＲの情報を可能な限り早い段階で選択プロセスに効果的に組み込むことが重要である点が認識されているが、この方向での試行はほとんどない。今までのところ、ＨＴＳによって検査された化合物は、主として（単一の任意の検査に基づく場合が多い）所定のカットオフ値に対して測定されたそのアッセイ活性に基づいて引き続き活性又は不活性であるように思われる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の実施形態は、従来技術の上述の欠点及び他の様々な欠点を克服し、化合物の相関特性を使用してハイスループットのスクリーニングのヒットの選択を促進するシステム及び方法を提供する。
【０００７】
例えば、幾つかの実施形態によれば、ハイスループットのスクリーニングのヒット同定方法は、一般に、解析されるべき複数の化合物の１つのファミリーを選択することと、上記化合物ファミリーを相関特性に従って評価することと、上記評価に従って、上記化合物のそれぞれに優先順位を付けることを含んでもよい。このような方法の中には、所定の数の化合物ファミリーが選択されかつ評価されるまで、上記選択及び上記評価を選択的に繰り返すことをさらに含んでもよいものがある。
【０００８】
本明細書では、上記評価することは、上記化合物ファミリーに確率スコアを割り当てることを含み、このような割り当てることは、例えば、ノンパラメトリックな確率スコアを計算すること、超幾何確率分布に基づいて確率スコアを計算すること、又は両方を含んでもよいという実施形態を開示する。上記評価することは、例えば構造活性相関解析に従って、又は、例えばメカニズム活性相関に従って実行されてもよい。
【０００９】
例示的な方法の中には、活性基準に従って上記化合物をランク付けすることをさらに含むものがあり、このようなランク付けを採用する方法においては、上記優先順位を付けることはさらに、上記化合物のうちの選択されたそれぞれを上記ランク付け及び上記評価に従って解析することを含んでもよい。
【００１０】
さらに後述するように、本明細書は、ハイスループットのスクリーニングのヒットの選択のためのデータ及び複数の命令で符号化されるコンピュータ読取り可能な媒体の実施形態を幾つか開示する。上記データ及び命令は上記命令を実行する装置に、解析されるべき複数の化合物の１つのファミリーを同定させ、解析されるべき個々の化合物に活性基準に関してランクを付けさせ、上記化合物ファミリーを相関特性に従って評価させ、上記化合物のうちのそれぞれに、上記評価の結果に従って及びランクに従って優先順位を付けさせてもよい。
【００１１】
コンピュータ読取り可能な媒体は、データ及び複数の命令によってさらに符号化され、上記データ及び命令はさらに、上記命令を選択的に実行する装置に、化合物ファミリーを同定すること及び上記化合物ファミリーを評価することを繰り返させてもよい。実施形態によっては、データ及び複数の命令によってさらに符号化され、上記データ及び命令はさらに、上記命令を実行する装置に、上記化合物ファミリーに確率スコアを割り当てさせてもよく、後述するように、これは、ノンパラメトリックな確率スコアを計算すること、超幾何確率分布に基づいて確率スコアを計算すること、又は両方を含んでもよい。
【００１２】
アプリケーションによっては、コンピュータ読取り可能な媒体はさらに、データ及び複数の命令によってさらに符号化され、上記データ及び命令はさらに、上記命令を実行する装置に、上記化合物ファミリーを構造活性相関解析に従って評価させてもよい。
【００１３】
実装によっては、例示的なハイスループットのスクリーニングシステムは、一般に、データ処理演算を実行するように動作するプロセッサと、上記プロセッサによるアクセスが可能なデータ及び複数の命令で符号化されるメモリと、上記プロセッサと協働して、解析されるべき複数の化合物の１つのファミリーを同定し、上記化合物ファミリーを相関特性に従って評価し、上記評価の結果に従ってかつ個々の化合物のランクに従って上記化合物のそれぞれに優先順位を付けるように動作するヒットセレクタとを備えてもよく、上記ランクは活性基準に関連付けられる。
【００１４】
本明細書では、上記ヒットセレクタがさらに、化合物ファミリーの同定及び上記化合物ファミリーの評価を選択的に繰り返すように動作する実施形態を開示する。ヒットセレクタはさらに、上記化合物ファミリーに確率スコアを割り当てるように動作してもよく、実施形態によっては、上記確率スコアはノンパラメトリックである。後述するように、ヒットセレクタはさらに、上記確率スコアを超幾何確率分布に基づいて選択的に計算するように動作してもよい。
【００１５】
システムによっては、ヒットセレクタはさらに、上記化合物ファミリーを構造活性相関解析に従って評価するように動作し、或いは又は追加的に、上記ヒットセレクタはさらに、上記化合物ファミリーをメカニズム活性相関解析に従って評価するように動作してもよい。
【００１６】
例示的なハイスループットのスクリーニング方法の中には、一般に、解析されるべき複数の化合物の複数のファミリーを選択することと、上記複数のファミリーのそれぞれを、その構成要素である複数の化合物に関連付けられる相関特性に従って評価することと、上記評価に従って、上記複数のファミリーのそれぞれに優先順位を付けることを含んでもよいものがある。後述するように、上記評価することは、確率スコアを上記複数のファミリーのそれぞれに割り当てることを含んでもよく、上記割り当てることは、ノンパラメトリックな確率スコアを計算すること、超幾何確率分布に基づいて上記確率スコアを計算すること、又は両方を含んでもよい。幾つかの方法に従って、上記評価は、構造活性相関解析、メカニズム活性相関解析又は両方に従って実行されてもよい。
【００１７】
本発明の様々な実施形態の上述の態様及び他の態様は、以下の本発明の詳細な説明を添付の図面に関連して精査すればより明白となるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
先に概説したように、現時点でハイスループットのスクリーニング（ＨＴＳ）データ解析に広く使用されている活性のしきい値に基づく標準的なヒットの選択方法は、良質のヒットの同定にはほとんど効果がない。しかしながら、本開示に従って構成されかつ動作する関係に基づくヒット選抜システム及び方法は、所定のスクリーニングライブラリ内における複数の化合物間で共有される、隠れた構造活性相関（ＳＡＲ）又は他の相関特性により駆動されることが可能である。後にさらに詳述するように、ＨＴＳシステム及び方法は、貴重なＳＡＲ又は他の定量化できる相関情報を使用して活性の化合物ファミリー又は化合物グループを高い確認率で同定するように、直接に使用可能にされてもよい。この手法は、特にスクリーニングプロセスの初期段階において、高品質のリードを取り出すことを助け、創薬におけるリード創製プロセスを促進することができる。
【００１９】
このコンテキストにおいて、「相関特性」という言い回しが構造活性相関又は他の構造の相関の特定の態様又は定量化できる特性に限定されないことは認識されるであろう。具体的には、ＳＡＲの情報は相関特性の１つのタイプ又は形式として考えることができるが、本開示は、後述のように複数の化合物を複数のファミリーに分類するために使用される任意の特有の戦略又はメカニズムによって限定されることを意図するものではない。例えば、化合物の中には、構造は著しく異なるが同じ又は同様の作用のメカニズムを共有することが知られるものがある（例えば、同じ疾病関連の生物学的経路を標的とし、或いは、同様の機能又は作用特性を示す。）。このような構造が似ていない化合物は、例えば、所定の生物学的アッセイにおいて化合物が同様の作用又は関連する作用を有することをどのようにして期待し得るかに関する文献又は経験的データから知られることに基づいて、解析の目的のために化合物ファミリーにグループ分け又は類別されてもよい。上述の例では、化合物は構造によってではなく、メカニズム又は機能活性の相関に従って分類されてもよい。このような構造、機能、化学又はメカニズムに関連する相関特性は、例えば、結合アフィニティ、阻害傾向又は他の化学的、生物学的、分子又は電磁特性又は期待される振る舞いを含んでもよく又はこれらに関連付けられてもよい。少なくとも１つのこのような相関特性に従って複数の化合物を複数のファミリーに分類するために、様々な戦略が実装されうることは認識されるであろう。
【００２０】
次に、図を参照すると、図１は、ハイスループットのスクリーニングシステムの一実施形態を使用し得る環境を示す単純化された機能ブロック図である。具体的には、図２を参照して後述する演算は、一般にディジタルコンピュータ又は他の適切な電子データ処理システム（図１における参照数字１１０）において具現される又は同左を備えるコンピュータ環境１００と共に使用されてもよく、又は上記コンピュータ環境１００と共に動作してもよい。図１の装置は単に例示を目的として提示されていること、及び処理システム１１０は、電子及びデータ処理技術において周知であるような任意の数の追加の構成要素、モジュール又は機能ブロックと共に実装されてもよいことは認識されるであろう。処理システム１１０内に組み込まれる又は処理システム１１０と共に使用される構成要素の数及び種類は、とりわけ全体的なシステムの必要条件、ハードウェアの能力又は相互運用性に関する考慮事項、所望されるパフォーマンスの特性又はアプリケーションに特有のファクタに従って変わってもよい。
【００２１】
例示的な図１の装置では、処理システム１１０は、汎用のコンピューティング装置又はシステム（即ち、ワークステーション、タワー、デスクトップ、ラップトップ又はハンドヘルドのポータブルコンピュータシステム等のパーソナルコンピュータ（ＰＣ））に具現されてもよい。ブレードサーバ、ラックマウントサーバ、マルチプロセッササーバ及びこれらに類似するもの等のコンピュータサーバは、パーソナルコンピュータに対して、特に、計算集約的な演算又はアプリケーションに関して卓越したデータ処理能力を提供することができる。よって処理システム１１０は、このようなサーバに具現されてもよく、もしくはこのようなサーバを備えてもよい。本明細書に記述されているＨＴＳ及びヒットの選択技術は、完全にハードウェア及びソフトウェア「アグノスティック」であると考えてもよく、即ち、本明細書に示され、説明されているＨＴＳシステム及び方法は任意のハードウェア構成と両立可能であり、オペレーティングシステム及びソフトウェアプラットフォームとは独立していてもよいことは認識されるであろう。
【００２２】
処理システム１１０は、一般に、プロセッサ１９０と、データ格納媒体（メモリ）１８０と、入力／出力インタフェース１４０と、通信インタフェース又はポート１２０と、電源１３０とを備える。図１に示すように、処理システム１１０はさらに、ＨＴＳヒットセレクタ又はシステム１９９の構成要素を備えてもよく、よって、具体的には図２を参照して後述するようなその機能性を利用可能にし又は促進してもよい。
【００２３】
図１に示す様々な構成要素は、様々な組合せで、例えばデータバス又は他のデータ伝送経路又は経路の組合せ（図示せず）を介して１つ又は全ての他の構成要素へ直接又は間接的に結合されてもよいことは認識されるであろう。同様に、単純化のために、図１には、電源１３０から様々なシステム及び構成要素へ動作電力を供給する電力線又は他のエネルギーのコンジットも示されていない。これらの電力線は、技術上周知のように、データバスに組み込まれる場合もあれば、別の方法でデータバスに関連付けられる場合もある。
【００２４】
動作中、プロセッサ１９０は、メモリ１８０等のコンピュータ読取り可能な記憶媒体上のソフトウェア又は符号化された他のプログラミング命令を実行してもよく、さらに、本明細書に記述しているように、ヒットセレクタ１９９と通信することにより良質の候補化合物の選択を促進してもよい。この点に関して、プロセッサ１９０は少なくとも１つのマイクロプロセッサ又はマイクロコンピュータを備えても、組み込んでもよく、かつプロセッサ１９０の構成、初期設定、メモリの調停及び他の動作特性に影響するデータ及び命令のセットを格納するように動作する統合されたデータ格納媒体（例えば、キャッシュメモリ）を含んでもよい。
【００２５】
一般に、処理システム１１０には、インタフェース１４０を介して、例えばビデオディスプレイ及びキーボード等の任意の数及び種類の周辺機器が、発明的な能力なしに結合されてもよいことは十分に理解される。このような周辺装置の例としては、入力装置、出力装置、外部メモリ又はデータ格納媒体、プリンタ、プロッタ、ルータ、ブリッジ、カメラ又はビデオモニタ、センサ、アクチュエータ等々が含まれるが、この限りではない。例えば、処理システム１１０の他の構成要素の動作に影響を与えるユーザからの入力は、インタフェース１４０で受信されてもよく、プロセッサ１９０、メモリ１８０、ヒットセレクタ１９９又はこれらの幾つかの組合せに選択的に分配されてもよい。
【００２６】
処理システム１１０は、通信ポート１２０を介して双方向のデータ通信が可能なものであってもよい。従って、処理システム１１０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、仮想専用ネットワーク（ＶＰＮ）、インターネット等のネットワーク（即ち、ネットワーを利用可能な装置間の双方向データ通信を可能にする又は同通信に適応する任意のシステム又はインフラ）に結合される又は同ネットワークを介してアクセス可能な任意の数又は種類のサーバ、コンピュータ、ワークステーション、端末、通信装置及び他の機器内に存在する、又は同左から送信されるデータへのアクセスを有してもよい。具体的には、処理システム１１０は、外部メモリ１８１及び外部プロセッサ１９１と通信してもよく又はこれらへのアクセスを有してもよい。
【００２７】
これまでの記述から、ヒットセレクタ１９９の動作の特性は、図２を参照して後述するように、例えば通信ポート１２０を介して受信される又はインタフェース１４０を介して受け入れられる命令を介して動的に構成され又は影響される場合のあることは認識されるであろう。
【００２８】
ヒットセレクタ１９９の演算は、プロセッサ１９０、メモリ１８０内に存在するデータ又は命令のセット又はこれらの幾つかの組合せによる制御下で又はこれらに関連して実行されてもよい。具体的には、処理システム１１０は、後述する機能性を利用可能にするように構成されかつ動作してもよい。図１では、説明を単純にするためにヒットセレクタ１９９は独立した要素として描かれているが、その機能性の幾分か又は全ては少なくとも１つの追加のモジュール又は他の機能ブロックに選択的に格下げされてもよく、その個々の機能性は処理システム１１０の様々な他の構成要素とは独立して又はこれらと共に実装されてもよいことは認識されるであろう。
【００２９】
例示として、ヒットセレクタ１９９は単一の要素又は機能モジュールに、もしくは複数の要素に統合されてもよく、かつ例えばメモリ１８０内に存在するソフトウェアアプリケーションに、又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等のハードウェアの構成要素に具現されてもよい。ハードウェアのソリューションに関しては、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）、プログラマブル単電子トランジスタ（ＳＥＴ）ロジックの構成要素又は他の電子装置又は構成要素の組合せが実装され、かつヒットセレクタ１９９の機能性の幾分か又は全てを提供するように適切に構成されてもよいことが当業者には認識されるであろう。技術上周知の又は既知の原理に従って開発されかつ動作する選択的に構成可能な又は適切にプログラムすることのできるハードウェアの要素又は要素の組合せは、何れも使用可能である。
【００３０】
ある例示的な実施形態では、ヒットセレクタ１９９又はその機能性は、処理システム１１０の外部に存在しても、もしくは位置付けられてもよく、このような配置では、ヒットセレクタ１９９とプロセッサ１９０との通信及び相互運用性は通信ポート１２０によって使用可能にされても、もしくは通信ポート１２０からの援助によって促進されてもよい。この配置は、プロセッサ１９０の能力（例えば、計算の帯域幅、動作周波数等）が外部に対して又は専用のデータ処理システム（図１における参照数字１９１）に対して限定される例において特別な有用性を有する可能性がある。或いは、ヒットセレクタ１９９の全機能範囲はプロセッサ１９０とは独立して又は協調して実行されてもよく、この配置は、例えば一般に処理システム１１０が、特にプロセッサ１９０が、重いデータ処理負荷に対処しかつ１秒当たりに多くの浮動小数点演算を実行する能力を有する状況において特有の有用性を有してもよい。
【００３１】
処理システム１１０の環境内でのＨＴＳシステムのこの特有の配置及び特別な実装は、変形の可能性が無数にある。本開示は、ヒットセレクタシステム１９９の任意の特有の構成又は実装（例えば、ハードウェア対ソフトウェア）に限定されること、又は処理システム１１０の演算能力、構造の配置又は機能の特性によって限定されることを意図するものではない。
【００３２】
図２は、ハイスループットのスクリーニング方法の一実施形態の一般的な動作を示す単純化されたフロー図である。特に図１を参照して先に述べたように、図２に描いた機能の動作の幾分か又は全ては、ヒットセレクタシステム１９９により、データ処理システム１１０の少なくとも１つの構成要素とは独立して又は共同して利用可能にされてもよい。
【００３３】
解析されるべき複数の化合物は、ブロック２１１に示すように複数のファミリーに分類されてもよい。これらの化合物又は同化合物を代表する様々なデータは、ディジタル又は電子ライブラリ又は例えばデータベース又は他のデータ構造体等の探索可能なスペースに保持されてもよい。実施形態によっては、解析されるべき化合物の表現は、技術上周知であるもの等の少なくとも１つの化学命名法に従って表現、類別又は索引付けされてもよい。
【００３４】
このような化学命名法の例には、次のような慣例、即ち、国際純正および応用化学連合（ＩＵＰＡＣ）の命名法、Ｗｉｓｗｅｓｓｅｒ線型表記法（ＷＬＮ）、有機構造体記述調整表現ライブラリ（ＲＯＳＤＡＬ）、簡易分子入力線形エントリシステム（ＳＭＩＬＥＳ）、Ｓｙｂｙｌ線形表記法（ＳＬＮ）及び技術上周知の又は化学組成又は機能属性を特徴付けるために開発された他の正式な化学物質識別の慣例が含まれるが、この限りではない。
【００３５】
この点に関しては、例えば原子結合行列（例えば、エムディーエル  モルファイル（ＭＤＬ  Ｍｏｌｆｉｌｅ）、ケンブリッジソフトシーディーエックス（ＣａｍｂｒｉｄｇｅＳｏｆｔ  ＣＤＸ）等）及び隣接行列分類等の様々な形式の行列表現は、ブロック２１１に表されている演算の幾つかのアプリケーションにおいて有用性を有してもよい。或いは又は追加的に、例えばジェイケム２次元（ＪＣｈｅｍ  ２Ｄ）ファーマコフォア表現等の二次元（２Ｄ）ファーマコフォア命名法は、ブロック２１１において、ファミリーに分類されるべき化合物の同定に関連して使用されてもよい。ブロック２１１に表されているような分類のための化合物を同定する又は特徴付ける際には、フィンガープリント（構造キーベースのフィンガープリント、エムディーエルフィンガープリント、ビーシーアイ（ＢＣＩ）フィンガープリント等）、ハッシュ関数によるフィンガープリント（デイライト（Ｄａｙｌｉｇｈｔ）のフィンガープリント及びジェイケムフィンガープリント等）及び構造キーとハッシュ関数によるフィンガープリントとの組合せ（ユーティリティフィンガープリント等）を使用できることは認識されるであろう。
【００３６】
実施形態によっては、三次元（３Ｄ）の構造表現に、タンパク質構造データバンク（ＰＤＢ）フォーマット、結晶情報ファイル（ＣＩＦ）フォーマット、Ｚ行列座標表現及び３Ｄファーマコフォア記述等の直交座標に基づく表現が含まれてもよいが、一般にこの限りではない。或いは又は追加的に、ファミリーに分類されるべき化合物の分類、類別又は他の同定を促進するために、分子記述子、分子プロファイル又は他の任意の適切な分子表現方法が実装されてもよい。具体的には、本開示は、ブロック２１１に示されているグループ分け又は他の分類演算を促進するために使用される特定の命名法又は化学的表現によって限定されることを意図するものではない。
【００３７】
ブロック２１１に表されている演算は、技術上周知である又は既知の原理又は慣例に従って開発されかつ動作する無数の分類又はクラスタリング技術のうちの少なくとも１つを包含してもよいことは認識されるであろう。例えば、とりわけ最短距離法、最長距離法、ウォード法、重心法、メジアン法及び分割型の階層的クラスタリング法等の様々な階層的クラスタリング方法論が知られ、幾つかのアプリケーションにおいて有用性を有する可能性がある。或いは又は追加的に、幾つかの非階層的クラスタリング技術（単一パス法、Ｊａｒｖｉｓ−Ｐａｔｒｉｃｋクラスタリング法、Ｋ−平均クラスタリング法、Ｋ−ｍｅｄｏｉｄｓクラスタリング法等）が使用されてもよい。その他、例えば全体的なシステムの必要条件、互換性考慮事項、解析されるべき化合物の性質及びアプリケーションに固有であり得る他の要素に依存して、適切な又は所望される分類又はクラスタリング技術が使用されてもよい。この点に関しては、本開示は、機能ブロック２１１において使用される特定の分類又はクラスタリング技術によって限定されることを意図するものではない。
【００３８】
解析されるべき複数の化合物は、ブロック２１２に示すように、相対的にランクを付され又は評価されてもよい。システムの必要条件、スループットのベンチマーク、探求される化合物のタイプの性質又は期待される化学的特性又は他のアプリケーションに固有の基準に従って、様々なランク付けの技術又はアルゴリズムが採用されてもよいことは認識されるであろう。限定的でなく例として、このようなランク付けの解析の中には、次のようなタイプのＨＴＳアッセイ活性、即ち、セルベース又は経路ベースのアッセイ活性、酵素ベースのアッセイ活性及びタンパク質ベースのアッセイ活性又は両方もしくはこれらの何らかの組合せのうちの少なくとも１つの評価を含んでもよいものがある。或いは又は追加的に、ブロック２１２に表されているランク付けの演算では、レポータ遺伝子の発現レベル、用量−反応データ（例えば、ＩＣ５０、ＥＣ５０、Ｋｉ及びＧＩ５０）又は他の任意の実験で測定された生物学的活性、計算された特性、又はこれらの何らかの組合せが使用されてもよい。化合物のランク付け又は相対的な評価は多数の変形が可能であり、一般にスクリーニングプロセスの性質により、かつ同定又は達成されることが意図される最終的な生物学的、薬理学的、治療的又は他の効果によって決定又は影響され得ることは留意される。
【００３９】
１つの化合物ファミリーが、ブロック２２０が示すようにして選択されてもよい（例えば、評価、スコアリング又はこれら両方のため等）。この選択は、例えばアプリケーションに固有の又は無作為であることもある様々な方法で実施されてもよい。例えば、まだ解析されていない（例えば、ファミリー内の化合物の数を尺度とする）最大のファミリーが選択される場合もあれば、まだ解析されていない最小のファミリーが選択される場合もある。実施形態によっては、（例えば、先に述べたようにブロック２１２において測定された）最高のランクを付された化合物を含むファミリーが選択されてもよい。ある代わりの実施形態では、最も高い平均された化合物ランキングスコアを有するファミリーが選択されてもよい。先に述べたように、ブロック２２０に表されている演算は、任意又は無作為の順序に基づくファミリーの選択も包含する。
【００４０】
化合物ファミリーは、ブロック２３０に示すように、その全体で評価又はスコア付けされてもよい。ある例示的な実施形態では、化合物ファミリーは、厳密な統計的確率値であるＰ値に従ってスコア付けされてもよい。例えば、化合物ファミリーは、事実上後に詳述するような化合物のランキング及び超幾何分布に基づくＰ値のノンパラメトリックな決定のもとになる、ノンパラメトリックな統計モデルに基づいてスコア付けされてもよい。或いは、Ｐ値は、化合物のランキング及び他の統計分布に基づいてノンパラメトリックに決定されてもよい。他の実施形態では、各化合物ファミリーはパラメトリックな統計モデルに基づいてスコア付けされてもよい。
【００４１】
化合物ファミリーが生物学的活性、分子の性質又は構造特性もしくはこれらの何らかの組合せに従ってスコア付けされてもよいことは認識されるであろう。この点に関しては、（例えば、ファミリー内の全ての化合物を測定した）メジアン又は平均の活性レベル又は測定された、又は所望される性質を表現する特性が、ファミリー全体を評価又はスコア付けするために使用されてもよい。当業者には、化合物ファミリーの評価には多くの方法又は戦略を使用できること、及びこのような方法として他に様々な方法が開発され得ることが認識されるであろう。
【００４２】
判断のブロック２９０に示すように、繰り返しループの継続が許容されるか又は望まれるかどうかの決定が下されてもよく、ブロック２９０により、上記繰り返しの継続の決定に影響する様々な条件又は考慮事項が考察されかつ包含される。例えば全ての化合物ファミリーが選択され（ブロック２２０）かつ評価される（ブロック２３０）まで、繰り返しが継続され、プロセスはブロック２２０へループバックしてもよい。或いは、繰り返しは、全ての化合物ファミリーのうちの所定の又は所望される割合が評価されるまで、又は所定の数の又は動的に調整される数のファミリーが（例えば、所定のしきい値を超える）良好なスコアを達成するまで継続されてもよい。或いは又は追加的に、判断のブロック２９０における決定は、時間的制約、計算の資源又は負荷に関する考慮事項又は所定のパラメータの関数であってもよい他の停止基準、特定の条件を満足すること、又はこれらの要素及び他の要素の組合せによって制御され又は影響される場合がある。
【００４３】
ブロック２９９に示すように、化合物（又は化合物ファミリー）は、別の評価のために優先順位を付され又は選択されてもよい。例示的な実施形態によっては、化合物は、（一次ファクタとしての）化合物のランキングに従って、次には（二次ファクタとしての）ファミリーのスコアによって優先順位を付されてもよく、或いは化合物は、個々の化合物のランキング及びファミリーの全体的なスコアを含む複数のファクタのより均等な組合せに基づいて優先順位を付されてもよい。
【００４４】
後にさらに詳述する実施形態では、化合物は、まず個々の化合物が関連付けられるファミリーに対する（一次ファクタとしての）ファミリーのスコアに従って、次に、（二次ファクタとしての）個々の化合物のランキングに従って優先順位を付され又は選択されてもよい。この点に関しては、化合物ファミリーは、まずノンパラメトリックなＰ値に基づいて優先順位を付され又は選択されてもよく、次に、ファミリー毎に、上記ファミリー内の化合物が、計算によって決定された各化合物の個別のランキング値に基づいて優先順位を付され又は選択されてもよい。
【００４５】
ブロック２９９で探求される情報のタイプ及びどの程度まで優先順位付け又は選択が行われるかは、アプリケーションに固有であってもよいことが認識されるであろう。例えば、本明細書において意図されているシステム又は方法は、複数の化合物ファミリーに単に優先順位を付けるだけでよい、即ち、アプリケーションによっては、追加のスクリーニング又は解析のための化合物の選択（ブロック２９９）は省かれてもよい又はオプションとして扱われてもよいという可能性がある。例えば、特定のスクリーニングプロトコル又は特定のアプリケーションはファミリーの情報を取得するように方向付けられてもよく、個々の化合物の別の実験又は探索は必要でもなければ望ましくもない可能性があり、或いは又は追加的に、ファミリーの優先順位付け又は他の情報は、（例えば、ヒットセレクタ１９９によりプロセッサ１９０又はプロセッサ１９１と協働で利用可能にされる又は促進され得るような）化合物の別のランク付け又は解析のために、図１を参照して先に述べたようにローカル又はリモートの何れかで使用されてもよい。
【００４６】
図２に表されている機能ブロックの特有の配置は変形の可能性が無数にあり、他の可能性を排除して演算の順序又はシーケンスを提案しようとするものではない。例えば、図２における繰り返しループの複数の段階は、ロバストな計算処理システムによっては並行して、又は実質的に同時的に実行されてもよく、このような実施形態は、多重タスクの高速コンピュータ又はデータ処理システムの並行処理及び他の増大する能力を利用してもよい。或いは又は追加的に、ブロック２１１及び２１２に表されている演算は、おそらくは実質的に、同時に又は並行して実行されるものとして示されているが、場合によっては、例えばブロック２１２におけるランク付けの演算がブロック２１１における分類の演算に先行して又はその逆で順次実行されてもよい。
【００４７】
以下、特に図３から図６を参照し、これらの図の概説に続いて、ＨＳＴヒットの選択戦略の例示的な一実施形態について説明する。
【００４８】
図３は、計算されたＰ値の対数対１つの化合物グループ内の選択された化合物の数のデータプロットである。塗りつぶされた四角を有する黒い実線は、１５個の化合物の構成要素を有する化合物グループの実際の計算値に対応し、円を有する灰色の破線は、後に詳述するようなこのグループの置換をしたときの実行を表す。
【００４９】
図４は、確認率対２つの異なるヒット選抜方法により選択された化合物の数のデータプロットである。四角は、相関特性を使用することによって本明細書で述べているようにヒットの選択を促進するＨＴＳシステム及び方法によって達成された結果を表し、三角形は標準的な又は従来のしきい値ベースのヒットの選択戦略によって達成された結果を表す。図４に表されるように、確認率は選択された化合物の数に対する確認された活性化合物の数の割合として計算される。
【００５０】
図５は確率スコア及び活性スコアの両方に基づいて選択された化合物の確認率の等値線プロットである。化合物は、グループ又はファミリーベースのｌｏｇＰ０値が指定された又は所定のしきい値に満たない場合（ファミリー内の化合物は真に活性である可能性が高いことを示す）、及び活性値が所定の又は指定された活性のしきい値に満たない場合（化合物が一般により高い活性を呈することを示す）に選択されてもよい。
【００５１】
図６は、化合物の相関特性を使用するヒット選抜戦略により見出された様々な化合物ファミリーの単純化された表示である。図６において、各化合物が、例えばタニモト係数及びジェイケムフィンガープリントを使用する構造の類似性の主成分分析により決定されるその最初の２つの主成分によって表現されているが、他の主成分分析が使用されてもよい。図６では、異なる濃淡を使用して構造の異なる化合物ファミリーが表現されている。
【００５２】
本明細書で述べているようなＨＴＳの一次ヒット同定方法は、選択プロセスにおいてＳＡＲの情報又は他の相関特性を組み込んでも、使用してもよく、よって、遙かに高い確認率及び十分なＳＡＲを有する化合物ファミリーのヒットが同定されてもよい。この手法によるヒットの選択は、以下に概説するような幾つかの有利な状況を利用する。
【００５３】
第１に、薬学のＨＴＳのキャンペーンに使用されるほぼ全ての化合物ライブラリは、固有の化学的な冗長度を有する。各化合物は、典型的にはＨＴＳによって一度しかスクリーニングされないとしても、個々の化合物は、構造が類似する又は関連のある（例えば、構造的、化学的又は機能的に）幾つかの他の近傍の化合物と共に、測定可能な方法で又は定量化できる方法でスクリーニングされることが多い。構造の類似性が共同のスクリーニング（ｃｏ−ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ）のベースとして作用する場合、ＳＡＲの原理は、１つの化合物ファミリーに属するＨＴＳの結果を全体としてプールするコンテキストに直接適用できる可能性があり、次には、効果的な統計的な検定を使用することにより、単に個々の化合物をヒット選抜するという、ＨＴＳ技術固有の雑音の多い性質に起因してエラーが発生することの多い戦略よりも、格段に高い確かさで活性ファミリーを選択することができる。
【００５４】
上述の手法の基礎を成す理論的根拠は、直観的な例を通して示すことができる。多くの場合において、ＨＴＳのキャンペーンから得られる最もアクティブな化合物の幾つかは、ほとんどがピペット操作の誤り、二次汚染又は他の間違い等の実験における偶発事故に起因して発生するアーティファクトである場合が多い。化合物は比較的まともな又は平均サイズのファミリーの中で唯一アクティブなものとして観察されるものと仮定すれば、その近傍の化合物又はファミリーの構成要素が全て不活性であるという条件で、このような単独の活性化合物を潜在的な偽陽性として特徴付ける又は同定することは難しくない。
【００５５】
第２に、選択された化合物ファミリー又はグループについて厳密な統計学的スコアを開発することは可能である。幾つかの実施形態によれば、このような統計学的スコアは、一般に、化合物ファミリーのアッセイ活性基準及び化学的な冗長性の情報の両方を考慮する。特に、存在論をベースとするパターン同定（ＯＰＩ（ｏｎｔｏｌｏｇｙ−ｂａｓｅｄ  ｐａｔｔｅｒｎ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ））アルゴリズムが最近開発されており、マイクロアレイ遺伝子発現データに基づく遺伝子機能の予測に成功裏に適用されている。この方法は、各遺伝子について測定される発現レベルを使用して、各生物学的プロセス（複数の遺伝子で構成される）にスコアを付ける確かな統計フレームワークを提供する。後にさらに詳述するように、このようなアルゴリズムは、構成要素の各化合物について測定されるＨＴＳアッセイ活性に基づいて化合物ファミリーにスコアを付けるように修正及び適合化されてもよい。
【００５６】
幾つかの実施形態によれば、ＨＴＳのヒットの選択手順は、次のように進行してもよい。始めに、複数の化合物は、化学的構造の類似性又は他の何らかの所定の又は選択された適切な基準に基づいて（例えば、利用可能な様々なクラスタリングシステムのうちの任意のものにより、又は社内の又は独占のクラスタリングプログラムにより）、複数のファミリーに分類されてもよく、次に、全ての化合物は、一般的又は従来のカットオフベースのヒットの選択方法の場合のように、スクリーニングの活性又は他の測定値に従って、一般に最大の効力から最小の効力までランク付けされてもよい。特に図２を参照して先に述べたように、上述の分類及びランク付け演算が実行される順序は、アプリケーションによって逆転されてもよく、具体的には、このような分類及びランク付け演算は互いに独立していてもよい。実施形態によっては、化合物ファミリーへの分類及び各化合物のランク付けは、例えば図１に表されているプロセッサ１９１及びメモリ１８１で表現されるもの等の外部又は遠隔のシステムによって実行されてもよく、このような配置では、このような分類及びランク付けを表現するデータは、インタフェース１４０、ポート１２０又はこれらの両方を介してヒットセレクタ１９９及びプロセッサ１９０へ送信又は通信されてもよい。
【００５７】
ＯＰＩのアルゴリズム又は他の適切な繰り返し計算手順に啓示され、ノンパラメトリックな確率スコアは、図２を参照して先に述べたような繰り返しのファミリー選択手順に基づいて各化合物ファミリーへ順番に割り当てられてもよい。ある例示的な実施形態によれば、このような確率スコアは、一般に化合物ファミリーの（他のファミリーとの相対的な）効力及びファミリー内の様々な化合物の測定された活性の近似性又は類似性（即ち、例えばＳＡＲの強度又は他の何らかの測定可能な相関特性）の両方を反映してもよい。例えば、特定のサイズｎ２の化合物ファミリーを考慮し、かつこれらのｎ２個の化合物のうちのｎ個は、（活性のカットオフ値ｃが与えられると）サイズＮの完全な被検査化合物の集合から選択されるｎ１個の最大の効力の化合物に含まれるものであると仮定すると、このファミリーがこれらの上位ｎ１個の化合物において専ら偶然に向上される確率Ｐは、超幾何確率分布に基づいて下記のように計算することができる。
【００５８】
【数１】
2008535791.tif 000003
【００５９】
特定の化合物ファミリーに関して計算されたＰ値が小さいほど、そのファミリーが真に活性であると考えられる又は同定される可能性は高くなる。例えば、対応する活性のしきい値ｃを下げることにより、選択される化合物の数ｎ１を増やすことができるようになるのに従って、計算されるＰ値は図３に示すように変動する。
【００６０】
例えば、ＯＰＩの枠組みに基づいて、ファミリーの最適な活性カットオフｃ０及び対応するヒットの数ｎ０は、Ｐ値がその大域的な極小点（Ｐ０で示されている）に達する時に最良に決定されてもよい。しかしながら、ファミリーの構成要素の全てにわたって活性を単純に平均化することに比べると、本質的にランダムエラーの機会を最小化するカスタマイズされたしきい値ｃ０に基づけば、真に活性であることが期待できるものとして選択されるのはファミリーを構成する化合物の一部だけである場合が多い点は留意される。
【００６１】
先に詳述したように、上述のステップは、解析されるべき化合物を含む全ての、又は選択された数もしくは割合のファミリーへ繰り返して適用されてもよく、選択された化合物は次に、始めにファミリーのＰ０値によって（即ち、一次ファクタとして）、第２に各化合物のスクリーニングの活性スコアによって（即ち、二次ファクタとして）優先順位を付けられてもよい。
【００６２】
さらに、典型的にはこのような多くの繰り返し的な統計的検定方法において遭遇する「複数の検定の問題点」を最小限に抑えるために、又はこれらを排除するために、化合物の活性は無作為に並べ替えられてもよく、かつ上述のアルゴリズムは、始めのＰ０値が単にこの方法の繰り返し的な性質の結果として偶然に発生し得たという尤度を推定するように適用されてもよい。例えば、図３の上部における、一般にこのような幾つかの置換をして実行して得られたデータを表す破線は、（図３下部の実線が示す）実際のデータセットを使用して得られた低いＰ０値がこのファミリーに対する「複数の検定」に対して統計的にはロバストであることを示している。
【００６３】
先に述べた相関ベースのヒットの選択技術の一実施形態は、独占の化合物ライブラリを使用するセルベースのＨＴＳのキャンペーンと共に実装されていて、これにより、検定は０．５であるＺ’スコアによって検証された。明白なアーティファクト及びアウトライアーを除いた品質管理及び正規化に続いて、約１１０万個の化合物について単一用量の活性データが取得された。ヒットとして確認するために続いて同定された最もアクティブな化合物は上位２，０００個だけであったが、本手法を評価するために、最もアクティブな上位５０，０００個の化合物が解析されるために選択された。化合物は、しきい値０．８５を使用し、タニモト係数及びジェイケムフィンガープリントに基づくクラスタリングアルゴリズムによりファミリーに分類された。
【００６４】
図４は、確認率（即ち、選択された化合物の数に対する確認された活性化合物の数の割合）対伝統的なカットオフベースのヒットの選択戦略（図４の下部）及び本明細書において先に述べたような相関性ベースのヒットの選択方法（図４の上部）の両方を使用して選択された化合物の数のデータプロットである。少数（例えば、約１５０個）の化合物が選択されると、伝統的なカットオフ方法論を使用すれば確認率はかなり低く（約２０％）、先に述べたように、このような低い確認率は、実験による間違った高活性のアーティファクトの存在に起因する可能性が高い。しかしながら、確認率は、ほぼ１，０００個の化合物が選択されて約５５％の最大確認率が達成されるまで、含まれる化合物の増加に伴って上がる。これに対して、先に述べた相関ベースの手法は、遙かに優れた性能を示す。図４に示すように、ＳＡＲ又は他の化合物の相関特性により促進されるこのようなヒットの選択戦略は、僅か約１５０個の化合物が選択される時点で約９５％を超える高い確認率を達成することができ、これらのデータは、偽陽性の効力を効果的に排除することにより高精度で最も有望な化合物を選択する本方法の能力を実証している。選択される化合物の数の増加に伴って、約８５％という高い確認率がほぼ安定して保たれる。これは、一貫して、カットオフベースの方法を使用して得られるもの（約５５％）より遙かに高い。同じ解析は、先に述べた分類プロセスにおける０．８５ではなく、類似性のしきい値０．７を使用して繰り返され、この第２の解析の結果、ファミリーの数は少ないが、一般にサイズが増大した化合物ファミリーが得られた。図４に示すものと同様の結果が得られ、化合物を分類する代替戦略を凌ぐ相関ベースの方法のロバスト性が示された。
【００６５】
さらに、標準的なしきい値ベースの手法に対する相関ベースのヒットの選択方法の一実施形態の別の評価は、計算されたＰ０値の確率スコアに基づいて上位にランクされたが活性カットオフ方法では不活性とみなされていた化合物（即ち、最もアクティブな上位２，０００個の１つとは見なされなかった化合物）を再検査する追加の実験を実行して行われた。上述の方法により選択された最初の１，１０８個の化合物に関して、８２５個は単に活性のしきい値のレベルに基づいてもともと不活性であるとされた。これらの「不活性」化合物のうちで、合計２０２個が再検査のために選択され、そのうちの１４４個が再検査アッセイにおいて実際に活性であることが決定されて約７１％という確認率がもたらされた。これは、活性カットオフ方法によって決定される「活性」化合物の確認率である約５５％よりもさらに高い。
【００６６】
ヒットの選択方法の一実施形態により使用されるＰ０値スコアリングスキームはノンパラメトリックであってもよく、即ちこれは、一様分布、正規分布、対数正規分布又は他の何らかの複雑な式等の既知の統計分布によってデータがモデリングされることの多かった先行する多くの研究とは対照的に、一次ＨＴＳデータのための先験的な統計モデルを必要としなくてもよい。これは、図３及び図４に表されておりかつ本明細書に記述されている典型的なＨＴＳのキャンペーンに基づく結果及びデータが、一般に、この相関特性ベースのＨＴＳヒットの選択手法のパフォーマンスを表しているように思われることを示唆する。
【００６７】
特に、本明細書に記述されているシステム及び方法は、新規かつ計算上決定される確率スコアＰ０値を少なくとも１つのアッセイ活性基準と共に使用することにより、有望なヒットを向上した精度で同定してもよい。この点に関して、図５は、活性及びＰ０スコアの両方に基づいて選択された化合物の確認率の等値線プロットを示す。活性基準が単独で適用される場合（即ち、図５においてｌｏｇＰ０＝０のとき）、活性のしきい値が上がると、確認率は事実上、低下する（活性値が小さいほど、化合物はより活性である。）。一見して異常なこの挙動は、伝統的なＨＴＳアプリケーションに共通して観察され、しばしば、初めの品質管理ステップに関わらず高率の偽陽性の効力の存在を示す。また、高い活性カットオフにおける異常に低い確認率は、一般的方法がこのような偽陽性の同定に関して無力であることも示す。逆に、確率スコアＰ０の基準（例えば、図５におけるｌｏｇＰ０＝−６）を追加的に適用すれば、大部分の偽陽性は排除されることが可能であり、例えば０．４である限界の活性のしきい値が適用される場合でも確認率は大幅に向上され得る。
【００６８】
データは、活性のしきい値に関わらず確率スコアが低い値（ｌｏｇＰ０≦−４）に設定されるときの（約８０％を超える）高い確認率が示すように、アッセイ活性基準単独よりも、確率スコア単独が真の活性化合物にとっての卓越したセレクタ又は真の活性化合物のより正確な指標であると考えられ得ることを示唆している。しかしながら、全ての化合物ファミリーが単集合であるような、完全に多様な化合物の集合（これは、仮想である可能性が高い。）の場合、超幾何Ｐ０値スコアが活性スコアに等しくなることは留意されるべきである。この場合、本明細書に記述されているようなヒットの選択のシステム及び方法は、一般に単純なカットオフベースの手法に退化する。しかしながら、先に述べたように、任意の典型的なＨＴＳ化合物ライブラリの場合は、何らかのレベルの構造冗長度が存在することが多く、化合物の集合をヒットの選択プロセスより前にファミリーに分類又はクラスタリングすることは、相関ベースの方法が選択されたヒットから（特に、高い活性の領域に存在する）実験上のアーティファクトを効果的に最小化又は排除し、よって実質的に向上された選択精度をもたらすことを可能にする。
【００６９】
開示しているＨＴＳヒットの選択手法は、本質的に、ＳＡＲにより、又は他の何らかの適切な化合物の相関特性によって駆動されてもよい。しばしば雑音の多い一次ＨＴＳデータから真の活性化合物を効果的に同定するためには、例えば、所定のファミリー内の化学的に類似する活性化合物は所定のレベルのＳＡＲを有するという推定を行うことができる。各化合物ファミリーに埋め込まれるＳＡＲの情報を考慮することは、個々の無関係の化合物の選択ではなく、そうでなければ伝統的な手法の使用によって無視されていた可能性のある有望な活性ファミリーの（厳密な統計モデルに基づく）選択を可能にする。ＳＡＲの情報の効果的な利用は、少なくとも部分的に、極めて困難な作業である。なぜならば、化合物ファミリー内のＳＡＲの強度は、化学的な構造の類似性だけでなく、意図される生物学的標的、特定のＨＴＳ検定、特定のケモタイプ及びその大部分は先験的に知られていない他の考慮事項等の他の多くのファクタにも依存するからである。これに関して別の困難な点は、ＳＡＲが確率的でもあることにあり、これは、化合物ファミリー内の構成要素の一部しか同様の活性を示し得ないことを意味する。それにも関わらず、上述の手法は、従来のＨＴＳ技術によって使用される「１個のしきい値がすべてに適合する万能しきい値（ｏｎｅ−ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ−ｆｉｔｓ−ａｌｌ）」手法とは明らかに対比して、厳密な統計的検定を使用して各化合物ファミリーにつき個々の活性カットオフ値ｃ０及び確率スコアＰ０を提供することができる。さらに、先に述べたようにして同定されるヒットは、一般に、従来の方法から得られるものより格段に多い情報を包含する可能性があり、具体的には、このような情報は、統計学的な有意性、ファミリーの情報及びＳＡＲのプロファイルを含んでもよい。従って、ヒットの品質は向上され、高い情報コンテンツを有するリード化合物の発見は促進され得る。
【００７０】
この点に関して、図６は、上述したようなシステム及び方法を使用して見出された化合物ファミリーの幾つかを示し、ファミリー間の著しい化学的多様性及び同一のケモタイプからの化合物間の好適なＳＡＲが観察される。
【００７１】
以上、本発明の幾つかの特徴及び態様を、特定の実施形態を単に例示的に、限定的でなく参照して詳しく示しかつ説明した。当業者には、開示されている実施形態の代替的な実装及び様々な修正は本開示の範囲及び意図に包含されることが認識されるであろう。従って、本発明は、添付の請求の範囲によってのみ限定されることを目的とする。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】ハイスループットのスクリーニングシステムの一実施形態を使用し得る環境を示す単純化された機能ブロック図である。
【図２】ハイスループットのスクリーニング方法の一実施形態の一般的な動作を示す単純化されたフロー図である。
【図３】計算されたＰ値の対数対１つの化合物グループ内の選択された化合物の数のデータプロットである。
【図４】確認率対２つの異なるヒット選抜方法により選択された化合物の数のデータプロットである。
【図５】確率スコア及び活性スコアの両方に基づいて選択された化合物の確認率の等値線プロットである。
【図６】化合物の相関特性を使用するヒット選抜戦略により見出された様々な化合物ファミリーの単純化された表示である。
【図１】
2008535791.tif 000004
【図２】
2008535791.tif 000005
【図３】
2008535791.tif 000006
【図４】
2008535791.tif 000007
【図５】
2008535791.tif 000008
【図６】
2008535791.tif 000009
【国際調査報告】
2008535791.tif 000010
2008535791.tif 000011
2008535791.tif 000012