(57)【要約】生物系の攪乱を定量化する生物学的インパクトファクターを、基礎をなす生物学的機構の応答データおよび計算ネットワークモデルを用いて生成するためのシステムおよび方法が提供される。上記生物学的インパクトファクターは、結果に対する上記攪乱の長期的効果を表すことができる。一例として、このシステムおよび方法により、紙巻きたばこの煙などの作用物質への曝露に基づく、肺がんなどの病気の進行を表す生物学的インパクトファクターを生成することができる。
2014522530.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生物系に対する攪乱の影響を判定するためのコンピュータ化された方法であって、
第１の処置に対する生物系の応答に対応する第１のデータセットをプロセッサで受け取るステップであって、該生物系が複数の生物学的実体を含み、該生物系におけるそれぞれの生物学的実体が、該生物系における少なくとも１つの別の生物学的実体と相互作用するステップと、
プロセッサで、該第１の処置と異なる第２の処置に対する該生物系の応答に対応する第２のデータセットを受け取るステップと、
プロセッサで、該生物系を表す複数の計算ネットワークモデルを提供するステップであって、それぞれのモデルが、複数の生物学的実体を表すノードと、該モデルにおける該ノード間の関係を表すエッジとを含むステップと、
プロセッサで、該第１のデータセットおよび複数の該モデルに基づいて該生物系の攪乱を表す第１のスコアの組、ならびに該第２のデータセットおよび複数の該計算モデルに基づいて該生物系の攪乱を表す第２のスコアの組を生成するステップと、
プロセッサで、該生物系に対する該攪乱の生物学的影響を表す該第１のスコアの組および第２のスコアの組のそれぞれに基づいて、１つまたは複数の生物学的インパクトファクターを生成するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
２つより多いデータセットが受け取られ、対応する数のスコアの組が生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記処置のそれぞれについて生物学的インパクトファクターが生成される、請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記データセットの少なくとも１つが処置データおよび対応するコントロールデータを含む、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記複数のネットワークのうちの少なくとも１つが因果関係ネットワークである、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
それぞれのスコアの組の中のスコアが、幾何学的攪乱指標スコア化技法、確率論的攪乱指標スコア化技法、または予測攪乱指標スコア化技法によって別個に計算される、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記第１のスコアの組および第２のスコアの組の中のスコアのそれぞれがスコアベクトルを含み、生物学的インパクトファクターを生成する前記ステップがさらに、プロセッサで、該第１のスコアおよび該第２のスコアをフィルタリングして該第１および第２のスコアのそれぞれを、基底ベクトルの組の上への複数の射影に分解するステップを含む、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
フィルタリングするステップがさらに、分解された前記第１および第２のスコアのうちの少なくとも１つから、複数の前記射影のうちの少なくとも１つを除去するステップを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
基底ベクトルの前記組が、前記モデルの少なくとも１つを記述する行列の固有ベクトルを含む、請求項７または請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１のスコアの組および第２のスコアの組を生成するステップが、
プロセッサで、該第１のスコアの組および第２のスコアの組の中のスコアのそれぞれについて、対応する前記計算ネットワークモデルならびに前記第１のデータセットおよび前記第２のデータセットのうちの少なくとも１つに基づいて、重みを割り当てるステップと、
該第１のスコアの組の重みづけされた該スコアを集約するステップと、
該第２のスコアの組の重みづけされた該スコアを集約するステップと
を含み、
１つまたは複数の前記生物学的インパクトファクターが、該第１のスコアの組および該第２のスコアの組の集約された該スコアの関数である、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
１つまたは複数の前記生物学的インパクトファクターが、前記第１および第２のスコアの組の集約された前記スコアの線形結合、線形変換または二次形式である、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
前記第１のスコアの組および第２のスコアの組の中のスコアのそれぞれについて重みを割り当てるステップが、前記複数の計算モデルのそれぞれについて重みを選択して、該第１のスコアの組の中のスコアと該第２のスコアの組の中のスコアとの間の差異を最大にするステップを含む、請求項１０または請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
生物学的インパクトファクターを生成するステップが、前記第１のスコアの組の集約された前記スコアを表す第１のベクトルと、前記第２のスコアの組の集約された前記スコアを表す第２のベクトルとの間の内積を求めるステップを含む、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
生物学的インパクトファクターを生成するステップが、第１のスコアの組の集約された前記スコアを表す第１のベクトルによって画定される第１の面と、集約された第２のスコアの組を表す第２のベクトルによって画定される第２の面との間の距離を求めるステップを含む、請求項１から１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
前記計算ネットワークモデルが、細胞増殖ネットワーク、炎症過程ネットワーク、細胞性ストレスネットワーク、ならびにＤＮＡ損傷、自食作用、細胞死および老化のネットワークのうちの２つ以上から選択される、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１６】
生物学的インパクトファクターを決定するための、プロセッサを備えるコンピュータシステムであって、該プロセッサが、
第１の処置に対する生物学的実体の組の応答に対応する第１のデータを受け取るように構成され、ここで、生物系が、生物学的実体の該組を含む複数の生物学的実体を備え、かつここで、該生物系におけるそれぞれの生物学的実体が、該生物系における該生物学的実体のうちの少なくとも１つの別のものと相互作用し、該プロセッサが、
該第１の処置と異なる第２の処置に対する生物学的実体の該組の応答に対応する第２のデータを受け取るように構成され、該プロセッサが、
該生物系を表す複数の計算因果関係ネットワークモデルを提供するように構成され、それぞれの計算モデルが、複数の該生物学的実体を表すノードと、複数の該生物学的実体における実体間の関係を表すエッジとを含み、該プロセッサが、
該第１のデータおよび複数の該計算モデルに基づいて該生物系の攪乱を表す第１のスコアと、該第２のデータおよび複数の該計算モデルに基づいて該生物系の攪乱を表す第２のスコアとを生成するように構成され、該プロセッサが、
該第１および第２のスコアに基づいて生物学的インパクトファクターを生成するように構成される、コンピュータシステム。
【請求項１７】
前記第１および第２のスコアのそれぞれがスコアベクトルを含み、前記プロセッサがさらに、
該第１および第２のスコアをフィルタリングして該第１および第２のスコアのそれぞれを、基底ベクトルの組の上への複数の射影に分解するように、かつ
該第１および第２のスコアのうちの少なくとも１つから、複数の該射影のうちの少なくとも１つを除去するように構成される、請求項１６に記載のコンピュータシステム。
【請求項１８】
基底ベクトルの前記組が、前記計算モデルの少なくとも１つを記述する行列の固有ベクトルを含み、あるいは生物学的インパクトファクターを生成するステップが、前記第１のスコアを表す第１のベクトルと前記第２のスコアを表す第２のベクトルとの間の内積を求めるステップを含む、請求項１６または請求項１７に記載のコンピュータシステム。
【請求項１９】
生物学的インパクトファクターを生成するステップが、前記第１のスコアを表す第１の面と前記第２のスコアを表す第２の面との間の距離を求めるステップを含む、請求項１６から１８のいずれかに記載のコンピュータシステム。
【請求項２０】
前記生物系が細胞増殖機構、細胞性ストレス機構、細胞炎症機構、およびＤＮＡ修復機構のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から１５のいずれかに記載の方法、または請求項１６から１９のいずれかに記載のコンピュータシステム。
【請求項２１】
前記第１の処置が、タバコを加熱することによって発生したエアロゾルの曝露、タバコを燃焼させることによって発生したエアロゾルへの曝露、タバコの煙への曝露、紙巻きタバコの煙への曝露、前記生物系に存在しないし由来もしない分子もしくは実体を含む異物への曝露、および毒素、治療化合物、刺激物質、弛緩物質、天然物、製造物、食物のうちの少なくとも１つへの曝露ならびに、カドミウム、水銀、クロム、ニコチン、タバコ特有のニトロソアミン類およびその代謝物（４−（メチルニトロソアミノ）−１−（３−ピリジル）−１−ブタノン（ＮＮＫ）、Ｎ’−ニトロソノルニコチン（ＮＮＮ）、Ｎ−ニトロソアナタビン（ＮＡＴ）、Ｎ−ニトロソアナバシン（ＮＡＢ）、および４−（メチルニトロソアミノ）−１−（３−ピリジル）−１−ブタノール（ＮＮＡＬ））のうちの１つ以上への曝露のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から１５もしくは２０のいずれかに記載の方法、または請求項１６から２０のいずれかに記載のコンピュータシステム。
【請求項２２】
請求項１から１５、２０または２１のいずれかに記載の方法を実施するように適合されたプログラムコードを含むコンピュータプログラム製品。
【請求項２３】
請求項２２に記載のコンピュータプログラム製品を含むコンピュータまたはコンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
生物系に対する攪乱の生物学的影響を判定するための方法であって、
生物系に対する攪乱の生物学的影響を表す１つまたは複数の生物学的インパクトファクターを生成するステップであって、該生物学的インパクトファクターの少なくとも１つが、請求項１から１５、２１または２２のいずれかに記載のコンピュータ化された方法により決定されるステップと、
１つまたは複数の該生物学的インパクトファクターを、該攪乱の不在下で、または異なる攪乱の存在下で得られた１つまたは複数の生物学的インパクトファクターと比較するステップであって、
該比較により、該生物系に対する該攪乱の生物学的影響が示されるステップと
を含む、方法。
【請求項２５】
前記生物学的インパクトファクター（１つまたは複数）が、病原体、有害物質、製造物、安全性評価もしくは使用の危険性比較のための製造物、治療化合物、または環境の変化もしくは環境作用物質によって引き起こされる望ましいまたは有害な生物学的作用を示す、あるいは該生物学的作用の大きさを推定または決定するために用いられる、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
２つ以上の異なる攪乱が、前記生物系に対する該異なる攪乱の影響を比較するために用いられる、請求項２４または請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記攪乱（１つまたは複数）が、少なくとも２つの異なる処置条件を表す、請求項２４から２６のいずれかに記載の方法。
【請求項２８】
前記処置の少なくとも１つが、タバコを加熱することによって発生したエアロゾル、タバコを燃焼させることによって発生したエアロゾルへの曝露、タバコの煙への曝露、紙巻きタバコの煙への曝露、前記生物系に存在しないし由来もしない分子もしくは実体を含む異物への曝露、ならびに毒素、治療化合物、刺激物質、弛緩物質、天然物、製造物および食物のうちの少なくとも１つへの曝露、のうちの少なくとも１つを含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記攪乱が１つまたは複数の作用物質によってもたらされる、請求項２４から２８のいずれかに記載の方法。
【請求項３０】
前記作用物質が、タバコを加熱することによって発生したエアロゾル、タバコを燃焼させることによって発生したエアロゾル、タバコの煙、紙巻きタバコの煙、ならびにこれらのガス状構成成分または粒子状構成成分のいずれか、カドミウム、水銀、クロム、ニコチン、タバコ特有のニトロソアミン類およびその代謝物（４−（メチルニトロソアミノ）−１−（３−ピリジル）−１−ブタノン（ＮＮＫ）、Ｎ’−ニトロソノルニコチン（ＮＮＮ）、Ｎ−ニトロソアナタビン（ＮＡＴ）、Ｎ−ニトロソアナバシン（ＮＡＢ、および４−（メチルニトロソアミノ）−１−（３−ピリジル）−１−ブタノール（ＮＮＡＬ）など）、あるいはこれらの１つ以上の組合せからなる群から選択される、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記生物学的インパクトファクターの少なくとも１つがあらかじめ決定されている、またはあらかじめ計算されている、請求項２４から３０のいずれかに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
背景
人体は、長期間にわたって重大な健康危険要因となりうる潜在的に有害な作用物質への曝露によって常時攪乱されている。これらの作用物質への曝露で、人体内部の生物学的機構の正常な機能が損なわれる可能性がある。これらの攪乱（ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ）が人体に及ぼす作用を理解し、定量化するために、研究者らは、生物系が作用物質への曝露に応答する機構を研究している。いくつかのグループがｉｎ  ｖｉｖｏ動物試験法を広範に利用してきた。しかし、動物試験法は、信頼性と目的適合性に関して疑念があるため、常に十分であるわけではない。異なる動物の生理機能には多くの相違が存在する。したがって、種が異なれば、作用物質への曝露に対する応答は異なることがある。それにより、動物試験から得られる応答がヒト生物学に外挿されうるかどうかに関して疑念がある。他の方法として、ヒトの志願者での臨床研究を通じて危険性を評価することが挙げられる。しかし、これらの危険性評価は、経験に基づいて実施され、また、疾患の兆候が現れるまでに何十年もかかることもあるため、これらの評価は、有害物質を疾患にリンクする機構を解明するのには十分でない場合がある。さらに他の方法として、ｉｎ  ｖｉｔｒｏ実験が挙げられる。ｉｎ  ｖｉｔｒｏの細胞および組織ベースの方法は、これに対応する動物ベースの方法に対する完全な、または部分的な代替方法として一般的な容認を受けているが、これらの方法は限られた価値を持つ。ｉｎ  ｖｉｔｒｏ法は、細胞および組織の機構の特定の態様に焦点をあわせるものであるため、生物系全体に生じる複雑な相互作用を常に考慮するわけではない。
【０００２】
この１０年間のうちに、従来の用量依存的な効力および毒性アッセイと併せた核酸、タンパク質、および代謝物レベルのハイスループット測定が、多くの生物学的過程の作用機構を解明するための手段として登場した。研究者らは、これらの異なる測定結果からの情報を科学文献からの生物学的経路に関する知識と組み合わせて意味のある生物学的モデルを構築することを試みた。この目的のために、研究者らは、可能な生物学的作用機構を識別するためにクラスタリングおよび統計的方法などの大量のデータに対するデータマイニングを実行することができる数学的および計算技術を使用し始めた。
【０００３】
以前の研究では、生物学的過程への１つまたは複数の攪乱の結果生じる遺伝子発現の変化の特徴的サイン（ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）を明らかにすることの重要性、およびその過程の特定の活性の大きさの尺度として付加的なデータセットにおけるそのサインの存在のその後のスコア化を調査した。この点に関する大半の研究は、疾患の表現型と相関するサインを識別し、スコア化することを伴った。これらの表現型派生サインは、著しい分類能力を備えるが、単一の特定の攪乱とサインとの間の機械的関係または因果関係を欠いている。したがって、これらのサインは、多くの場合未知の機構（１つまたは複数）により、同じ疾患の表現型に至るか、またはその結果生じる複数の異なる未知の攪乱を表しうる。
【０００４】
生物系におけるさまざまな個別の生物学的実体の活性が、異なる生物学的機構の活性化または抑制をどのように可能にするかを理解することには１つの難題が横たわっている。遺伝子などの、個別の実体が、複数の生物学的過程（例えば、炎症および細胞増殖）に関わることがあるため、遺伝子の活性を測定するだけでは、上記活性をトリガーする基礎をなす（ｕｎｄｅｒｌｙｉｎｇ）生物学的過程を識別するには十分でない。
【０００５】
現在の技術はいずれも、予測危険性評価を実行し、短期間の攪乱への曝露と長期間の疾患の転帰との間の関係に対処するために応用されていない。典型的には、この問題は、従来の長期的疫学研究によって対処されているが、そのような研究は、倫理的な難題をもたらし得、危険性評価に対する現在差し迫っている必要性を満足することはできない。実際、新しい作用物質については、従来の長期的疫学的技術は、単純に、使用することができない。そこで、人体に対する攪乱の影響を研究するための改善されたシステムおよび方法が必要である。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
態様および実施形態の要旨
本明細書では、生物系における実体のサブセットからの測定された活性データに基づき１つまたは複数の攪乱に対する生物系の応答を定量化するためのシステム、方法、および生成物について記載する。
【０００７】
一態様では、生物系に対する攪乱の影響を判定するためのコンピュータ化された方法が提供され、この方法は第１の処置に対する生物系の応答に対応する第１のデータセットをプロセッサで受け取るステップであって、該生物系が複数の生物学的実体を含み、該生物系におけるそれぞれの生物学的実体が、該生物系における少なくとも１つの別の生物学的実体と相互作用するステップと、プロセッサで、該第１の処置と異なる第２の処置に対する生物系の応答に対応する第２のデータセットを受け取るステップと、プロセッサで、該生物系を表す複数の計算ネットワークモデルを提供するステップであって、それぞれのモデルが、複数の生物学的実体を表すノードと、該モデルにおける該ノード間の関係を表すエッジとを含むステップと、プロセッサで、該第１のデータセットおよび複数のモデルに基づいて該生物系の攪乱を表す第１のスコアの組、ならびに該第２のデータセットおよび複数の計算モデルに基づいて該生物系の攪乱を表す第２のスコアの組を生成するステップと、プロセッサで、該生物系に対する攪乱の生物学的影響を表す第１のスコアの組および第２のスコアの組のそれぞれに基づいて、１つまたは複数の生物学的インパクトファクター（ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｉｍｐａｃｔ  ｆａｃｔｏｒ）（１つまたは複数）を生成するステップとを含む。
【０００８】
一実施形態において、２つより多いデータセットが受け取られ、対応する数のスコアの組が生成される。いくつかの実施形態では、３つより多い、４つより多い、５つより多い、６つより多い、７つより多い、８つより多い、９つより多い、または１０個より多いデータセットが受け取られる。いくつかの実施形態では、少なくとも攪乱または処置の数と同じだけのデータセットが受け取られる。
【０００９】
一実施形態において、上記処置のそれぞれについて生物学的インパクトファクターが生成される。
【００１０】
一実施形態において、上記データセットの少なくとも１つは、処置データおよび対応するコントロールデータを含む。
【００１１】
一実施形態において、複数のネットワークのうちの少なくとも１つは、因果関係ネットワークである。
一実施形態において、それぞれのスコアの組の中のスコアが、幾何学的攪乱指標スコア化技法（ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ  ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ  ｉｎｄｅｘ  ｓｃｏｒｉｎｇ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）、確率的攪乱指標スコア化技法（ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ  ｉｎｄｅｘ  ｓｃｏｒｉｎｇ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）、または予測攪乱指標スコア化技法（ｅｘｐｅｃｔｅｄ  ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ  ｉｎｄｅｘ  ｓｃｏｒｉｎｇ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）によって別個に計算される。
【００１２】
一実施形態において、上記第１のスコアの組および第２のスコアの組の中のスコアのそれぞれは、スコアベクトルを含み、生物学的インパクトファクターを生成するステップはさらに、プロセッサで、該第１のスコアおよび該第２のスコアをフィルタリングして該第１および第２のスコアのそれぞれを、基底ベクトルの組の上への複数の射影に分解するステップを含む。
【００１３】
一実施形態において、フィルタリングするステップはさらに、分解された上記第１および第２のスコアのうちの少なくとも１つから、複数の上記射影のうちの少なくとも１つを除去するステップを含む。
【００１４】
一実施形態において、基底ベクトルの組は、上記モデルの少なくとも１つを記述する行列の固有ベクトルを含む。
【００１５】
一実施形態において、上記第１のスコアの組および第２のスコアの組を生成するステップは、プロセッサで、該第１のスコアの組および第２のスコアの組の中のスコアのそれぞれについて、対応する計算ネットワークモデルならびに上記第１のデータセットおよび上記第２のデータセットのうちの少なくとも１つに基づいて、重みを割り当てるステップと、該第１のスコアの組の重みづけされたスコアを集約するステップと、該第２のスコアの組の重みづけされたスコアを集約するステップとを含み、１つまたは複数の上記生物学的インパクトファクターは、該第１のスコアの組および該第２のスコアの組の集約されたスコアの関数である。
【００１６】
一実施形態において、１つまたは複数の上記生物学的インパクトファクターは、上記第１および第２のスコアの組の集約されたスコアの線形結合、線形変換、または二次形式である。一実施形態において、上記第１のスコアの組および第２のスコアの組の中のスコアのそれぞれについて重みを割り当てるステップは、複数の計算モデルのそれぞれについて重みを選択して、該第１のスコアの組の中のスコアと該第２のスコアの組の中のスコアとの間の差異を最大にするステップを含む。
【００１７】
一実施形態において、生物学的インパクトファクターを生成するステップは、上記第１のスコアの組の集約されたスコアを表す第１のベクトルと、上記第２のスコアの組の集約されたスコアを表す第２のベクトルとの間の内積を求めるステップを含む。
【００１８】
一実施形態において、生物学的インパクトファクターを生成するステップは、第１のスコアの組の集約されたスコアを表す第１のベクトルによって画定される第１の面と、集約された第２のスコアの組を表す第２のベクトルによって画定される第２の面との間の距離を求めるステップを含む。
【００１９】
一実施形態において、上記計算ネットワークモデルは、細胞増殖ネットワーク、炎症過程ネットワーク、細胞性ストレスネットワーク、ならびにＤＮＡ損傷、自食作用、細胞死および老化のネットワークのうちの２つ以上から選択される。
【００２０】
さらなる一態様では、生物学的インパクトファクターを決定するための、プロセッサを備えるコンピュータシステムが記載され、このプロセッサは、第１の処置に対する生物学的実体の組の応答に対応する第１のデータを受け取るように構成され、生物系は生物学的実体の組を含む複数の生物学的実体を備え、該生物系におけるそれぞれの生物学的実体は該生物系における生物学的実体のうちの少なくとも１つの別のものと相互作用し、このプロセッサは、該第１の処置と異なる第２の処置に対する生物学的実体の組の応答に対応する第２のデータを受け取り、該生物系を表す複数の計算因果関係ネットワークモデルを提供するように構成され、それぞれの計算モデルは複数の生物学的実体を表すノードと、複数の生物学的実体における実体間の関係を表すエッジとを含み、このプロセッサは、該第１のデータおよび複数の該計算モデルに基づいて該生物系の攪乱を表す第１のスコアと、該第２のデータおよび複数の該計算モデルに基づいて該生物系の攪乱を表す第２のスコアとを生成し、該第１および第２のスコアに基づいて生物学的インパクトファクターを生成するように構成される。
【００２１】
一実施形態において、上記第１および第２のスコアのそれぞれは、スコアベクトルを含み、上記プロセッサはさらに、該第１および第２のスコアをフィルタリングして該第１および第２のスコアのそれぞれを、基底ベクトルの組の上への複数の射影に分解し、該第１および第２のスコアのうちの少なくとも１つから、複数の該射影のうちの少なくとも１つを除去するように構成される。
【００２２】
一実施形態において、基底ベクトルの組は、計算モデルの少なくとも１つを記述する行列の固有ベクトルを含むか、または生物学的インパクトファクターを生成するステップは、上記第１のスコアを表す第１のベクトルと上記第２のスコアを表す第２のベクトルとの間の内積を求めるステップを含む。
【００２３】
一実施形態において、生物学的インパクトファクターを生成するステップは、上記第１のスコアを表す第１の面と上記第２のスコアを表す第２の面との間の距離を求めるステップを含む。
【００２４】
一実施形態において、上記生物系は、細胞増殖機構、細胞性ストレス機構、細胞炎症機構、およびＤＮＡ修復機構のうちの少なくとも１つを含む。
【００２５】
一実施形態において、上記第１の処置は、タバコを加熱することによって発生したエアロゾルの曝露、タバコを燃焼させることによって発生したエアロゾルへの曝露、タバコの煙への曝露、紙巻きタバコの煙への曝露、生物系に存在しないし由来もしない分子もしくは実体を含む異物への曝露、および毒素、治療化合物、刺激物質、弛緩物質、天然物、製造物、食物のうちの少なくとも１つへの曝露、ならびに、カドミウム、水銀、クロム、ニコチン、タバコ特有のニトロソアミン類およびその代謝物（４−（メチルニトロソアミノ）−１−（３−ピリジル）−１−ブタノン（ＮＮＫ）、Ｎ’−ニトロソノルニコチン（ＮＮＮ）、Ｎ−ニトロソアナタビン（ＮＡＴ）、Ｎ−ニトロソアナバシン（ＮＡＢ）、および４−（メチルニトロソアミノ）−１−（３−ピリジル）−１−ブタノール（ＮＮＡＬ））のうちの１つ以上への曝露のうちの少なくとも１つを含む。
【００２６】
さらなる一態様では、本明細書で開示されている方法を実施するように適合されたプログラムコードを含むコンピュータプログラム製品（ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｐｒｏｇｒａｍ  ｐｒｏｄｕｃｔ）が記載されている。
【００２７】
さらなる一態様では、上記コンピュータプログラム製品を含むコンピュータまたはコンピュータ可読媒体が記載されている。
【００２８】
さらなる一態様では、生物系に対する攪乱の生物学的影響を判定するための方法が提供され、この方法は、生物系に対する攪乱の生物学的影響を表す１つまたは複数の生物学的インパクトファクターを生成するステップであって、該生物学的インパクトファクターの少なくとも１つは、本明細書に記載されているコンピュータ化された方法により決定されるステップと、１つまたは複数の生物学的インパクトファクターを、該攪乱の不在下で、または異なる攪乱の存在下で得られた１つまたは複数の生物学的インパクトファクターと比較するステップであって、該比較が、該生物系に対する該攪乱の生物学的影響を示すステップとを含む。
【００２９】
さらなる一態様では、生物系に対する攪乱の生物学的影響を判定するためのコンピュータ化された方法が提供され、この方法は、生物系に対する攪乱の生物学的影響を表す１つまたは複数の生物学的インパクトファクターを生成するステップであって、該生物学的インパクトファクターの少なくとも１つは、請求項１から１５、２１または２２のいずれかに記載のコンピュータ化された方法により決定される、ステップと、該１つまたは複数の生物学的インパクトファクターを、該攪乱の不在下で、または異なる攪乱の存在下で得られた１つまたは複数の生物学的インパクトファクターと比較するステップであって、該比較が、該生物系に対する攪乱の生物学的影響を示すステップとを含む。
【００３０】
さらなる一態様では、生物系に対する攪乱の生物学的影響を判定するための方法が提供され、この方法は、生物系に対する攪乱の生物学的影響を表す１つまたは複数の生物学的インパクトファクターを生成するステップであって、該生物学的インパクトファクターの少なくとも１つは、本明細書に記載されている方法を使用することによって決定される、ステップと、該１つまたは複数の生物学的インパクトファクターを、該攪乱の不在下で、または異なる攪乱の存在下で得られた１つまたは複数の生物学的インパクトファクターと比較するステップであって、該比較が、該生物系に対する該攪乱の生物学的影響を示すステップとを含む。
【００３１】
一実施形態において、上記生物学的インパクトファクター（１つまたは複数）が、病原体、有害物質、製造物、安全性評価もしくは使用の危険性比較のための製造物、治療化合物、または環境の変化もしくは環境作用物質によって引き起こされる望ましいまたは有害な生物学的作用を推定するか、あるいは該生物学的影響の大きさを決定するために用いられる。
【００３２】
一実施形態において、２つ以上の異なる攪乱が、上記生物系に対する異なる上記攪乱の影響を比較するために用いられる。
【００３３】
一実施形態において、上記攪乱（１つまたは複数）は、少なくとも２つの異なる処置条件を表す。
【００３４】
一実施形態において、上記処置の少なくとも１つは、タバコを加熱することによって発生したエアロゾル、タバコを燃焼させることによって発生したエアロゾルへの曝露、タバコの煙への曝露、紙巻きタバコの煙への曝露、上記生物系に存在しないし由来もしない分子もしくは実体を含む異物への曝露、ならびに毒素、治療化合物、刺激物質、弛緩物質、天然物、製造物および食物のうちの少なくとも１つへの曝露、のうちの少なくとも１つを含む。
【００３５】
一実施形態において、上記攪乱は、１つまたは複数の作用物質によってもたらされる、
【００３６】
一実施形態において、上記作用物質は、タバコを加熱することによって発生したエアロゾル、タバコを燃焼させることによって発生したエアロゾル、タバコの煙、紙巻きタバコの煙、ならびにこれらのガス状構成成分または粒子状構成成分のいずれか、カドミウム、水銀、クロム、ニコチン、タバコ特有のニトロソアミン類およびその代謝物（４−（メチルニトロソアミノ）−１−（３−ピリジル）−１−ブタノン（ＮＮＫ）、Ｎ’−ニトロソノルニコチン（ＮＮＮ）、Ｎ−ニトロソアナタビン（ＮＡＴ）、Ｎ−ニトロソアナバシン（ＮＡＢ、および４−（メチルニトロソアミノ）−１−（３−ピリジル）−１−ブタノール（ＮＮＡＬ）など）、あるいはこれらの１つ以上の組合せからなる群から選択される。
【００３７】
一実施形態において、上記生物学的インパクトファクターの少なくとも１つは、あらかじめ決定されているか、またはあらかじめ計算されている。
【００３８】
別の態様では、生物系に対する攪乱の影響を判定するためのコンピュータ化された方法が提供され、この方法は、第１の処置に対する生物学的実体の組の応答に対応する第１のデータをプロセッサで受け取るステップであって、生物系は生物学的実体の組を含む複数の生物学的実体を備え、該生物系におけるそれぞれの該生物学的実体は該生物系における生物学的実体のうちの少なくとも１つの別のものと相互作用する、ステップと、該第１の処置と異なる第２の処置に対する生物学的実体の組の応答に対応する第２のデータをプロセッサで受け取るステップと、プロセッサで、生物系を表す複数の計算因果関係ネットワークモデルを提供するステップであって、それぞれの計算モデルは複数の生物学的実体を表すノードと、複数の生物学的実体における実体間の関係を表すエッジとを含む、ステップと、該第１のデータおよび複数の該計算モデルに基づいて該生物系の攪乱を表す第１のスコア、ならびに第２のデータおよび複数の計算モデルに基づいて生物系の攪乱を表す第２のスコアを、プロセッサで生成するステップと、生物系に対する該攪乱の該生物学的影響を表す第１のスコアおよび第２のスコアに基づいて、該生物学的インパクトファクターをプロセッサで生成するステップとを含む。
【００３９】
一実施形態において、上記第１および第２のスコアのそれぞれは、スコアベクトルを含み、生物学的インパクトファクターを生成するステップはさらに、プロセッサで、該第１のスコアおよび該第２のスコアをフィルタリングして該第１および第２のスコアのそれぞれを、基底ベクトルの組の上への複数の射影に分解するステップを含む。
【００４０】
一実施形態において、上記フィルタリングするステップはさらに、分解された上記第１および第２のスコアのうちの少なくとも１つから、複数の上記射影のうちの少なくとも１つを除去するステップを含む。
【００４１】
一実施形態において、基底ベクトルの組は、上記計算モデルの少なくとも１つを記述する行列の固有ベクトルを含む。
【００４２】
一実施形態において、上記第１のスコアおよび第２のスコアを生成するステップは、プロセッサで、複数の計算モデルのそれぞれについて、対応する計算モデルならびに上記第１のデータおよび第２のデータのうちの少なくとも１つに基づいて、重みを割り当てるステップと、プロセッサで、複数の該計算モデルに対応する、該第１のデータに基づく、複数の第１のスコアを生成するステップと、プロセッサで、複数の該計算モデルに対応する、該第２のデータに基づく、複数の第２のスコアを生成するステップと、割り当てられた該重みにより複数の該第１のスコアを組み合わせるステップと、割り当てられた該重みにより複数の該第２のスコアを組み合わせるステップであって、上記生物学的インパクトファクターが、組み合わされた複数の第１のスコアおよび組み合わされた複数の第２のスコアの関数であるステップとを含む。
【００４３】
一実施形態において、複数の上記計算モデルのそれぞれについて重みを決定するステップは、複数の該計算モデルのそれぞれについて重みを選択して、複数の上記第１のスコアと複数の上記第２のスコアとの間の差異を最大にするステップを含む。
【００４４】
一実施形態において、生物学的インパクトファクターを生成するステップは、上記第１のスコアを表す第１のベクトルと上記第２のスコアを表す第２のベクトルとの間の内積を求めるステップを含む。
【００４５】
一実施形態において、生物学的インパクトファクターを生成するステップは、上記第１のスコアを表す第１の面と上記第２のスコアを表す第２の面との間の距離を求めるステップを含む。
【００４６】
一実施形態において、上記計算因果関係ネットワークモデルは、細胞増殖ネットワーク、炎症過程ネットワーク、細胞性ストレスネットワーク、ならびにＤＮＡ損傷、自食作用、細胞死および老化のネットワークのうちの２つ以上から選択される。
【００４７】
さらなる一態様では、生物学的インパクトファクターを決定するためのコンピュータシステムが提供され、このコンピュータシステムは、上記コンピュータ化された方法を実施するように適合された手段を備える。
【００４８】
一実施形態において、上記コンピュータシステムは、プロセッサを備え、このプロセッサは第１の処置に対する生物学的実体の組の応答に対応する第１のデータを受け取るように構成され、生物系は生物学的実体の組を含む複数の生物学的実体を備え、該生物系におけるそれぞれの生物学的実体は該生物系における生物学的実体のうちの少なくとも１つの別のものと相互作用し、このプロセッサはさらに、該第１の処置と異なる第２の処置に対する生物学的実体の組の応答に対応する第２のデータを受け取り、該生物系を表す複数の計算因果関係ネットワークモデルを提供するように構成され、それぞれの計算モデルは複数の生物学的実体を表すノードと、複数の生物学的実体における実体間の関係を表すエッジとを含み、このプロセッサはさらに、該第１のデータおよび複数の該計算モデルに基づいて該生物系の攪乱を表す第１のスコアと、該第２のデータおよび複数の該計算モデルに基づいて該生物系の攪乱を表す第２のスコアとを生成し、該第１および第２のスコアに基づいて生物学的インパクトファクターを生成するように構成される。
【００４９】
一実施形態において、上記第１および第２のスコアのそれぞれは、スコアベクトルを含み、上記プロセッサはさらに、該第１および第２のスコアをフィルタリングして該第１および第２のスコアのそれぞれを、基底ベクトルの組の上への複数の射影に分解し、該第１および第２のスコアのうちの少なくとも１つから、複数の該射影のうちの少なくとも１つを除去するように構成される。
【００５０】
一実施形態において、基底ベクトルの組は、上記計算モデルの少なくとも１つを記述する行列の固有ベクトルを含む。
【００５１】
一実施形態において、生物学的インパクトファクターが生成され、これは上記第１のスコアを表す第１のベクトルと上記第２のスコアを表す第２のベクトルとの間の内積を求めるステップを含む。
【００５２】
一実施形態において、生物学的インパクトファクターを生成するステップは、上記第１のスコアを表す第１の面と上記第２のスコアを表す第２の面との間の距離を求めるステップを含む。
【００５３】
一実施形態において、上記生物系は、細胞増殖機構、細胞性ストレス機構、細胞炎症機構、およびＤＮＡ修復機構のうちの少なくとも１つを含む。
【００５４】
一実施形態において、上記第１の処置は、タバコを加熱することによって発生したエアロゾル、タバコを燃焼させることによって発生したエアロゾルへの曝露、タバコの煙への曝露、紙巻きタバコの煙への曝露、上記生物系に存在しないし由来もしない分子もしくは実体を含む異物への曝露、ならびに毒素、治療化合物、刺激物質、弛緩物質、天然物、製造物および食物のうちの少なくとも１つへの曝露、のうちの少なくとも１つを含む。
【００５５】
さらなる一態様では、本発明のコンピュータ化された方法を実施するように適合されたプログラムコードを含むコンピュータプログラム製品が提供される。
【００５６】
さらなる一態様では、本発明のコンピュータプログラム製品を含むコンピュータまたはコンピュータ可読媒体が提供される。
【００５７】
一態様では、本明細書に記載されているシステムおよび方法は、コンピュータ化された方法（例えば、コンピュータで実装される方法）、および（例えば、作用物質曝露などの処置条件に応答した、または複数の処置条件に応答した）生物系に対する攪乱の影響を定量化するための１つまたは複数のコンピュータプロセッサを対象とする。プロセッサは、第１の処置に対する生物学的実体の組の応答に対応する第１のデータを受け取る。生物学的実体の組は、生物系に含まれる複数の生物学的実体の一部である。上記生物系におけるそれぞれの生物学的実体は該生物系における該生物学的実体のうちの少なくとも１つの別のものと相互作用する。プロセッサは、上記第１の処置と異なる第２の処置に対する生物学的実体の組の応答に対応する第２のデータも受け取る。プロセッサは、上記生物系を表す複数の計算因果関係ネットワークモデルも提供する。それぞれの計算モデルは複数の生物学的実体を表すノードと、複数の該生物学的実体における実体間の関係を表すエッジとを含む。
【００５８】
次いで、プロセッサは、上記第１のデータおよび複数の上記計算モデルに基づいて上記生物系の攪乱を表す第１のスコア、ならびに上記第２のデータおよび複数の上記計算モデルに基づいて該生物系の攪乱を表す第２のスコアを生成する。次いで、プロセッサは、上記第１および第２のスコアに基づいて「生物学的インパクトファクター」または「ＢＩＦ」を生成する。さまざまな実装において、上記コンピュータ化された方法は、複数の上記処置（または作用物質）に対応する複数のモデルスコアを組み合わせて、上記処置（または作用物質）によって引き起こされる相対的な生物学的作用を表すＢＩＦを生成する。いくつかの実装では、生物学的インパクトファクターを生成するステップは、上記第１のスコアを表す第１のベクトルと上記第２のスコアを表す第２のベクトルとの間の内積を求めるステップを含む。いくつかの実装では、生物学的インパクトファクターを生成するステップは、上記第１のスコアを表す第１の面と上記第２のスコアを表す第２の面との間の距離を求めるステップを含む。
【００５９】
いくつかの実装では、上記第１のスコアおよび第２のスコアはそれぞれ、スコアベクトルを含み、生物学的インパクトファクターを生成するステップはさらに、プロセッサで、該第１のスコアおよび該第２のスコアをフィルタリングして該第１および第２のスコアのそれぞれを、基底ベクトルの組の上への複数の射影に分解するステップを含む。フィルタリングするステップはさらに、分解された第１および第２のスコアのうちの少なくとも１つから、複数の上記射影のうちの少なくとも１つを除去するステップを含むことができる。基底ベクトルの組は、ラプラス行列などの、計算モデルの少なくとも１つを記述する行列の固有ベクトルを含む。
【００６０】
いくつかの実装では、上記第１のスコアおよび第２のスコアを生成するステップは、複数の上記計算モデルのそれぞれについて、対応する計算モデルならびに上記第１のデータおよび上記第２のデータのうちの少なくとも１つに基づいて、重みを割り当てるステップを含む。重みは、例えば、複数の上記第１のスコアと複数の上記第２のスコアとの間の差異を最大にするように割り当てられうる。プロセッサはさらに、複数の上記計算モデルに対応する、上記第１のデータに基づく、複数の第１のスコア、および複数の上記計算モデルに対応する、上記第２のデータに基づく、複数の第２のスコアを生成することができる。次いで、上記プロセッサは、割り当てられた重みにより複数の上記第１のスコアを組み合わせ、割り当てられた重みにより複数の上記第２のスコアを組み合わせることができる。そのようないくつかの実装において、上記生物学的インパクトファクターは、組み合わされた複数の第１のスコアおよび組み合わされた複数の第２のスコアの関数である。
【００６１】
いくつかの実装では、上記生物系は、限定はしないが、細胞増殖機構、細胞性ストレス機構、細胞炎症機構、ＤＮＡ修復機構、ＤＮＡ損傷機構、自食機構、細胞死機構、および老化機構のうちの少なくとも１つを含む。上記処置は、限定はしないが、上記生物系に存在しないし由来もしない分子もしくは実体を含む異物への曝露を含むことができる。上記処置は、限定はしないが、毒素、治療化合物、刺激物質、弛緩物質、天然物、製造物および食物への曝露を含むことができる。上記処置は、限定はしないが、タバコを加熱することによって発生したエアロゾル、タバコを燃焼させることによって発生したエアロゾル、タバコの煙、および紙巻きタバコの煙のうちの少なくとも１つへの曝露を含むことができる。上記処置は、限定はしないが、カドミウム、水銀、クロム、ニコチン、タバコ特有のニトロソアミン類およびその代謝物（４−（メチルニトロソアミノ）−１−（３−ピリジル）−１−ブタノン（ＮＮＫ）、Ｎ’−ニトロソノルニコチン（ＮＮＮ）、Ｎ−ニトロソアナタビン（ＮＡＴ）、Ｎ−ニトロソアナバシン（ＮＡＢ）、および４−（メチルニトロソアミノ）−１−（３−ピリジル）−１−ブタノール（ＮＮＡＬ））への曝露を含むことができる。いくつかの実装では、上記作用物質は、ニコチン置換療法のために使用される生成物を含む。
【００６２】
本明細書に記載されているコンピュータ化された方法は、それぞれが１つまたは複数のプロセッサを備える１つまたは複数のコンピューティングデバイスを有するコンピュータ化されたシステムで実装されうる。一般的に、本明細書に記載されているコンピュータ化されたシステムは、コンピュータ、マイクロプロセッサ、ロジックデバイス、またはハードウェア、ファームウェア、およびソフトウェアを用いて本明細書に記載されているコンピュータ化された方法のうちの１つまたは複数を実施するように構成された他のデバイスもしくはプロセッサなどの、１つまたは複数の処理デバイスを備える、１つまたは複数のエンジンを具備することができる。いくつかの実装では、上記コンピュータ化されたシステムは、システム応答プロファイルエンジン、ネットワークモデリングエンジン、およびネットワークスコア化エンジンを備える。上記エンジンは、ときどき相互接続することができ、攪乱データベース、測定可能要素データベース、実験データデータベース、および文献データベースを含む、１つまたは複数のデータベースにさらにときどき接続されうる。本明細書に記載されているコンピュータ化されたシステムは、ネットワークインターフェースを通じて通信する１つまたは複数のプロセッサおよびエンジンを有する分散型のコンピュータ化されたシステムを含みうる。このような実装は、複数の通信システム上で分散コンピューティングを実行するのに適し得る。
本開示のさらなる特徴、その特質、およびさまざまな利点は、図面全体を通して類似の参照文字が類似の部品を指す付属の図面とともに、以下の詳細な記載を考察した後、明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】図１は、生物学的攪乱の影響を定量化するための例示的なコンピュータ化されたシステムのブロック図である。
【００６４】
【図２】図２は、生物学的インパクトファクター（ＢＩＦ）を生成するための例示的なプロセスを示す流れ図である。
【００６５】
【図３】図３は、２種類の作用物質、２つのパラメータ、およびＮ個の生物学的実体についてのデータを含むシステム応答プロファイルの基礎となるデータの図形表現である。
【００６６】
【図４】図４は、いくつかの生物学的実体を有する生物学的ネットワークおよびそれらの間の関係の計算モデルを示す図である。
【００６７】
【図５】図５は、ＢＩＦを生成するための例示的なコンピュータ化された集約エンジンを示すブロック図である。
【００６８】
【図６】図６は、ネットワーク応答スコアからＢＩＦを生成するための例示的なプロセスを示す流れ図である。
【００６９】
【図７】図７は、ネットワーク応答スコアベクトルの例示的な分解を示す図である。
【００７０】
【図８】図８Ａおよび８Ｂは、ネットワーク応答スコアベクトルに対する例示的なフィルタリング演算を示す図である。
【００７１】
【図９】図９は、ネットワーク応答スコア集約中のネットワーク重みづけの一例を示す図である。
【００７２】
【図１０】図１０は、図１のコンピュータ化されたシステムによって解析されうる２つのネットワーク応答スコア表面を示す図である。
【００７３】
【図１１】図１１は、生物学的攪乱の影響を定量化するための例示的な分散型のコンピュータ化されたシステムのブロック図である。
【００７４】
【図１２】図１２は、本明細書に記載されているコンピュータ化されたシステムのいずれかにおけるコンポーネントのうちのいずれかを実装するために使用されうる例示的なコンピューティングデバイスを示すブロック図である。
【００７５】
【図１３】図１３は、本明細書で開示されているシステムおよび方法の例示的な実施形態により生成される鼻上皮腫瘍形成ＢＩＦに対する実験結果を示す図である。
【００７６】
【図１４】図１４は、生物学的インパクトファクター評価に対する実験設計への体系的アプローチを示す図である。いくつかの適切に選ばれた生物系に時間および用量依存的な様式で物質へ曝露させて、疾患発症に関連するそれぞれの生物学的ネットワークとの関連で解釈される系全体にわたるデータを生成する。
【００７７】
【図１５】図１５は、疾患発症にリンクする生物学的ネットワークとの関連で解析された系全体にわたる実験データを使用して所与の生物学的に活性な物質に対する生物学的インパクトファクターを導出するための計算プロセスを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００７８】
詳細な説明
生物系に対する攪乱の影響を定量的に評価し表現する計算システムおよび計算方法が、本明細書に記載されている。本開示のいくつかの実装は、生物系に対する攪乱の全体的影響を表現する数値（本明細書では生物学的インパクトファクター、つまりＢＩＦと称する）を計算するための方法を含む。これらの計算方法を実行するためのコンピュータシステムも、生物学的インパクトファクターを比較することによって生物系に対する攪乱の影響を判定するための方法と同様にして提供される。
【００７９】
生物系およびその機能的特徴の以前の知識は、上記生物系のいくつかの態様を表すネットワークモデルを構築するために使用される１つまたは複数のデータベースに符号化される。このようなデータベースおよびネットワークモデルを創製するための方法は、当技術分野では公知であり、本開示の方法と併せて使用されうる。生物系の一態様をシミュレートしている間、上記ネットワークモデルは、作用物質によって攪乱されるときなどの通常条件、制御された条件もしくは制御条件、または処置条件を含むさまざまな条件の下で該生物系における複数の生物学的実体のステータスまたは活性に関するデータによって占められる（ｐｏｐｕｌａｔｅｄ）。上記生物系が作用物質によって攪乱されるときにさまざまな生物学的実体のステータスまたは活性に関するデータが、通常または制御された条件の下で得られたモデル（１つまたは複数）におけるデータと比較され、そのデータを用いて解析されうる。上記ネットワークモデル（１つまたは複数）は、これらが攪乱に応答するさまざまな生物学的実体のステータスまたは活性の変化を表し、上記生物系に対する作用物質の影響の定量的および客観的評価を生じ得るという点で動的である。
【００８０】
本明細書に記載されている計算方法は、生物系が攪乱される制御された実験から得られたデータの組を使用する。いくつかの実施形態では、複数のデータベースが、作用物質への曝露後の上記生物系のさまざまな態様または機能的特徴の変化の測定結果から得られる。また、限定はしないが、曝露時間の長さ、曝露の頻度、上記作用物質の濃度、および曝露させる上記生物系の部分（１つまたは複数）などの、異なる曝露条件の下で、および必要に応じて、最後の曝露からの経過時間などの、異なる曝露条件の下で、作用物質へ曝露させたときに上記生物学的実体の測定を行うことによって複数のデータベースを得ることもできる。作用物質は、生物系の複数の機能的特徴に影響を及ぼしうるので、上記生物系の複数のネットワークモデルとの関連で複数のデータベースが解析される。それぞれのネットワークモデルはデータセットのシミュレーションおよび解析のための基盤（ｓｕｂｓｔｒａｔｅ）として使用され、その結果、本明細書において全体的にネットワーク応答スコアと称される、数値が得られる。ネットワークモデルの数−少なくとも２つのネットワークモデルなど−は、ネットワーク応答スコアの数に対応しうる。それぞれのネットワークモデルは、上記生物系の機能的特徴に対応するか、または該生物系のいくつかの機能を使用可能にする生物学的機構または生化学的経路を表しうる。上記生物系のこのような機能的特徴、機構、または経路に関連する活性は、総合的に、該生物系のステータスを明白に示すものである。このような生物学的機構または生化学的経路は、それぞれ、健常な生物系の維持においてまたは特定の疾患もしくは健康に対する有害作用の病理において一定の役割を有するものとしてよい。本明細書に記載されているコンピュータ化された方法は、上記生物系の全体的ステータスへの各々のネットワークの相対的寄与を考慮しつつ、複数のネットワーク応答スコアを集約し、数値を生成する、つまり、複数のデータベースを与えられたときにＢＩＦを生成する。いくつかの実装では、本明細書に記載されているコンピュータ化された方法は、ネットワーク応答スコアの生成も含む。
【００８１】
本明細書で開示されているコンピュータ化された方法によって生成されるＢＩＦは、限定はしないが、病原体（疾患の診断または予後診断の場合）、有害物質（毒物学的評価の場合）、製造物（安全性評価または使用の危険性比較の場合）、栄養補助物質を含む治療化合物（効力または健康上の利益を判定する場合）、および環境の変化または環境作用物質（公衆衛生評価、例えば、汚染物質もしくは太陽からの紫外線の場合）を含む、任意の外部要因によって引き起こされる望ましいまたは有害な生物学的作用の大きさを推定するか、またはこの生物学的影響の大きさを決定するために用いられうる。上記ＢＩＦは、急性、間欠的、または持続的な曝露についての生物学的危険、ならびに上記生物系および疾患（１つまたは複数）の発症に対する当面の、または長期にわたる有害作用との関係の予測のために使用されうる。上記攪乱は、目的の上記生物系の外部にある原因である。
【００８２】
異なる作用物質または異なる種類の攪乱に対して得られたＢＩＦ値は、生物系に対する異なる作用物質または攪乱の影響を相対比較するために使用することができる。ＢＩＦは、中期的および長期的な疾患の転帰に対する予測子（ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ）として使用され、必要に応じてその値は、実験データおよび疫学データの組み合わせを使用して較正されうる。ＢＩＦ値は、１つまたは複数のサンプルまたは被験体から得られた１つまたは複数のデータセットを使用して、本明細書で開示されている方法により当技術分野で公知のさまざまな数学的および計算アルゴリズムのうちのいずれかを使用して計算される。
【００８３】
少なくとも２つの異なる処置条件への生物系の異なる応答を表すＢＩＦ値が計算されうる。複数の異なる処置条件などの、２つより多い異なる処置条件への生物系の異なる応答を表すＢＩＦ値が計算されうる。これらの処置のうちの少なくとも１つは、他の処置のうちの１つまたは複数に対する対照であってよい。複数の異なる処置条件が用いられる場合、２つ以上の対照が使用されうる。それぞれの処置は、１つまたは複数の対照を有することができる。処置の数は、データセットの数に対応するものとしてよい。処置の数は、ＢＩＦの数に対応するものとしてよい。少なくとも１つの相対的ＢＩＦが、２つ以上の処置に対して存在しうる。いくつかの実施形態では、第１の処置条件は、実験的処置（限定はしないが潜在的発がん物質への曝露など）としてみなされる攪乱とすることができ、第２の処置条件は、対照（処置なし（ｎｕｌｌ  ｔｒｅａｔｍｅｎｔ）など）とみなすことができる。いくつかの実施形態では、第１の処置条件は、第１の実験的処置（限定はしないが第１の潜在的発がん物質への曝露など）としてみなされる攪乱とすることができ、第２の処置は、第２の実験的処置（限定はしないが第２の潜在的発がん物質への曝露など）としてみなされる攪乱とすることができる。いくつかの実施形態では、第１の処置条件は、第１の実験的処置（限定はしないが潜在的発がん物質への曝露など）としてみなされる第１の生物系の攪乱とすることができ、第２の処置は、第２の実験的処置（限定はしないが同じ潜在的発がん物質への曝露など）としてみなされる第２の生物系の攪乱とすることができる。そのため、この実施形態では、上記生物系−ヒトなど−に対する処置の生物学的影響が判定される。さらなる実施形態において、複数の生物系に対する影響を判定することができる。さらなる実施形態において、複数の生物系に対する作用物質の影響を判定することができる。さらなる実施形態において、複数の生物系に対する複数の作用物質の影響を判定することができる。いくつかの実施形態では、生物系における第１の作用物質の影響を表すために計算されたＢＩＦを使用して、同じ生物系における第２の作用物質の影響を表すＢＩＦと比較することができる。そこで、生物系またはそのいくつかの特徴に対する２つ以上の作用物質の示差効果（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ｅｆｆｅｃｔ）を評価し、比較するために数値スコアが使用されうる。したがって、複数のデータセットが、複数の異なる作用物質にそれぞれ曝露させた後に上記生物系における変化の測定結果から得られる。
【００８４】
図１は、１つまたは複数の攪乱の生物学的影響を定量化するためのコンピュータ化されたシステム１００のブロック図である。特に、システム１００は、システム応答プロファイルエンジン１１０、ネットワークモデリングエンジン１１２、ネットワークスコア化エンジン１１４、および集約エンジン１１６を備える。上記エンジン１１０、１１２、１１４、および１１６は、ときどき相互接続し、攪乱データベース１０２、測定可能要素データベース１０４、実験データデータベース１０６、および文献データベース１０８を含む、１つまたは複数のデータベースにさらにときどき接続する。本明細書で使用されているように、エンジンは、コンピュータ、マイクロプロセッサ、ロジックデバイス、またはハードウェア、ファームウェア、および／またはソフトウェアを用いて本明細書に記載されている計算方法のうちの１つまたは複数を実施するように構成された、図１２を参照しつつ記載されているような他の１つまたは複数のデバイスなどの、１つまたは複数の処理デバイスを備える。
【００８５】
操作中に、所与の攪乱について、上記システム１００は、生物学的インパクトファクター（ＢＩＦ）を生成するが、これは人体を含む生物系に対するその攪乱の長期的影響を含む、影響の定量的尺度である。より具体的には、上記システム１００は、攪乱の種類、目的とする所望の生物学的機構、または目的とする特定の長期的な転帰に関連する１つまたは複数の生物系および生物学的機構（まとめて、「生物学的ネットワーク」）についてのコンピュータ化されたモデルを生成するか、または提供する。例えば、上記システム１００は、細胞が紙巻きタバコの煙に曝露されたときの細胞増殖の機構についての計算モデルを生成するか、または提供することができる。このような一例において、上記システム１００は、限定はしないが、がん、肺疾患、および心血管疾患を含む、疾患の異なるステージを表す１つまたは複数の計算モデルを生成するか、または提供することもできる。いくつかの態様において、上記システム１００は、適用される攪乱（例えば、作用物質への曝露）、目的とする測定可能な量、調査されている転帰（例えば、細胞増殖、細胞性ストレス、炎症、ＤＮＡ修復）、実験データ、および科学文献から得られた知識のうちの少なくとも１つに基づいてこれらのコンピュータ化されたモデルを生成する。上記システム１００は、上記処置の作用を測定し、定量化して、ＢＩＦを生成する。予測／バリデーションエンジン１２２は、１つまたは複数のＢＩＦ値を受け取り、それらのＢＩＦ値を使用して、転帰予測（例えば、有毒物質が人間環境から取り除かれたときのがんの発生率もしくはがんの尤度の低下）を行うことができる。上記予測／バリデーションエンジン１２２は、それに加えて、または代替的に、ＢＩＦ値を公知の生物学的転帰と比較して、ＢＩＦ値を較正するか、またはＢＩＦ値の予測のバリデートすることができる。較正およびバリデーションの一例は、以下の図１３に示されている結果に例証される。システム１００のさまざまなコンポーネントおよびエンジンは、ハードウェアコンポーネントおよびソフトウェアコンポーネントのうちの少なくとも１つを備え、これらは図１１および１２を参照して記載される。
【００８６】
図２は、一実装による、生物学的インパクトファクター（ＢＩＦ）を計算することによって生物系に対する攪乱の影響を定量化するためのプロセス２００の流れ図である。上記プロセス２００のステップは、図１のシステム１００のさまざまなコンポーネントによって実行されるように記述されるが、これらのステップはいずれも、ローカルもしくはリモートの好適なハードウェアコンポーネントまたはソフトウェアコンポーネントによって実行することができ、また適切な順序に配置され得るか、または並列実行されうる。ステップ２１０で、システム応答プロファイル（ＳＲＰ）エンジン１１０は、さまざまな異なるソースから生物学的データを受け取り、データそれ自体は、さまざまな異なる型のものであってよい。ステップ２１０のいくつかの実装では、上記ＳＲＰエンジン１１０は、第１の処置に対する生物学的実体の組の応答に対応する第１のデータを受け取り、該第１の処置と異なる第２の処置に対する生物学的実体の組の応答に対応する第２のデータを受け取る。例えば、ステップ２１０で受け取ったデータは、生物系が作用物質または環境条件への曝露によって攪乱される実験からのデータを含むものとしてよく、また対照データを含むこともできる。
【００８７】
本開示との関連での生物系は、機能的部分を含む、生物または生物の一部であり、該生物は本明細書では被験体と称される。上記被験体は、一般的に、ヒトを含む、哺乳類である。上記被験体は、ヒト集団における個別のヒトとすることができる。本明細書で使用されているような「哺乳類」という用語は、限定はしないが、ヒト、ヒト以外の霊長類、マウス、ラット、イヌ、ネコ、ウシ、ヒツジ、ウマ、およびブタを含む。ヒト以外の哺乳類は、有利には、ヒトの疾患のモデルを提供するために使用されうる被験体として使用されうる。ヒト以外の被験体は、非改変であるか、または遺伝子組み換え動物（例えば、トランスジェニック動物、または１つもしくは複数の遺伝子変異またはサイレンシングされた遺伝子（１つまたは複数）を持つ動物）とすることができる。被験体は、オスまたはメスとすることができる。上記操作の目的に応じて、被験体は、目的の作用物質に曝露させた被験体とすることができる。被験体は、必要に応じて研究までの時間を含む、長期間にわたって作用物質に曝露させた被験体とすることができる。被験体は、一定の期間にわたって作用物質に曝露させたか、または該作用物質ともはや接触していない被験体とすることができる。被験体は、疾患を有しているものとして診断または識別された被験体とすることができる。被験体は、疾患または有害な健康状態の処置をすでに受けたか、または今受けている最中である被験体とすることができる。被験体は、特定の健康状態または疾患に対する１つまたは複数の症状もしくは危険因子を示す被験体とすることもできる。被験体は、疾患にかかりやすい被験体とすることができ、症状を示すか、または無症候性であるかのいずれかであってよい。いくつかの実装では、目的の疾患または健康状態は、作用物質への曝露、または長期間にわたる作用物質の使用に関連する。いくつかの実装によれば、上記システム１００（図１）は、攪乱の種類または目的とする転帰に関連する１つまたは複数の生物系およびその機能の機構（まとめて、「生物学的ネットワーク」または「ネットワークモデル」）のコンピュータ化されたモデルを含むか、またはそれを生成する。
【００８８】
上記操作の環境（ｃｏｎｔｅｘｔ）に応じて、生物系は、それが、集団における個別の生物、一般的に生物、器官、組織、細胞型、細胞小器官、細胞成分、または特定の個人の細胞（１つまたは複数）の機能に関係するとおりに異なるレベルで定義されうる。それぞれの生物系は、１つまたは複数の生物学的機構または経路を備え、上記操作はその系の機能的特徴として現れる。ヒト健康状態の定義された特徴を再現し、目的の作用物質への曝露について適している動物系は、好ましい生物系である。疾患の原因または病理に関わる細胞型および組織を反映する細胞および器官型系も、好ましい生物系である。ｉｎ  ｖｉｖｏでヒト生物学をできる限り反復する初代細胞または器官培養物を優先することも可能である。また、ｉｎ  ｖｉｔｒｏのヒト細胞培養物と動物モデルからｉｎ  ｖｉｖｏで導出される最も等価の培養物とをマッチさせることも重要である。これは、基準系としてｉｎ  ｖｉｔｒｏでマッチした系を使用してｉｎ  ｖｉｖｏの動物モデルからヒト生物学への翻訳連続体（ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎａｌ  ｃｏｎｔｉｎｕｕｍ）の創製を可能にする。したがって、本明細書に記載されているシステムおよび方法とともに使用することが企図されている生物系は、限定はしないが、機能的特徴（生物学的機能、生理学的機能、または細胞機能）、小器官、細胞型、組織種類、器官、発達段階、または上記の組み合わせによって定義されうる。生物系の例として、限定はしないが、肺系、外皮系、骨格系、筋肉系、神経系（中枢神経および末梢神経）、内分泌系、心血管系、免疫系、循環系、呼吸器系、泌尿器系、腎臓系、胃腸系、結腸直腸系、肝臓系、および生殖器系が挙げられる。生物系の他の例として、限定はしないが、上皮細胞、神経細胞、血液細胞、結合組織細胞、平滑筋細胞、骨格筋細胞、脂肪細胞、卵細胞、精子細胞、幹細胞、肺細胞、脳細胞、心臓細胞、喉頭細胞、咽頭細胞、食道細胞、胃細胞、腎細胞、肝細胞、乳腺細胞、前立腺細胞、膵臓細胞、島細胞、精巣細胞、膀胱細胞、頸部細胞、子宮細胞、結腸細胞、および直腸細胞のさまざまな細胞機能が挙げられる。これらの細胞のうちのいくつかは、ｉｎ  ｖｉｔｒｏで培養されるか、または適切な培養条件の下で無期限にｉｎ  ｖｉｔｒｏで維持される細胞系の細胞であるものとしてよい。生物系の機能的特徴として考えることもできる細胞機能の例として、限定はしないが、細胞増殖（例えば、細胞分裂）、変性、再生、老化、核による細胞活性の制御、細胞間シグナル伝達、細胞分化、細胞脱分化、分泌、遊走、食作用、修復、アポトーシス、および発生プログラミングが挙げられる。生物系として考えることができる細胞成分の例として、限定はしないが、細胞質、細胞骨格、膜、リボソーム、ミトコンドリア、核、小胞体（ＥＲ）、ゴルジ体、リソソーム、ＤＮＡ、ＲＮＡ、タンパク質、ペプチド、および抗体が挙げられる。
【００８９】
生物系における攪乱は、該生物系の１つまたは複数の部分を曝露させるか、または接触させることを通じて一定期間にわたって１つまたは複数の作用物質によって引き起こされうる。作用物質は、すべての構成成分が識別や特徴付けがなされるとは限らない混合物を含む、単一の物質または物質の混合物とすることができる。作用物質またはその構成成分の化学的および物理的特性は完全に特徴付けられない場合もある。作用物質は、その構造、その構成成分、またはある定められた条件の下で該作用物質を生成する供給源によって定義されうる。作用物質の一例は、上記生物系中に存在も由来もしない分子もしくは実体であり、該生物系と接触した後にその作用物質から生成される任意の中間体または代謝産物である異物である。作用物質は、炭水化物、タンパク質、脂質、核酸、アルカロイド、ビタミン、金属、重金属、ミネラル、酸素、イオン、酵素、ホルモン、神経伝達物質、無機化合物、有機化合物、環境作用物質、微生物、粒子、環境条件、環境的影響力、または物理的力であってよい。作用物質の非限定的な例として、限定はしないが、栄養素、代謝廃棄物、毒物、麻薬、毒素、治療化合物、刺激物質、弛緩物質、天然物、製造物、食物、病原体（プリオン、ウイルス、細菌、真菌、原生生物）、寸法がマイクロメートル範囲またはそれ未満の粒子もしくは実体、上記のものの副産物、および上記のものの混合物が挙げられる。物理的作用物質の非限定的な例として、放射線、電磁波（太陽光を含む）、温度の上昇もしくは低下、剪断力、流体圧力、放電（１つまたは複数）またはそのシーケンス、あるいは外傷が挙げられる。
【００９０】
いくつかの作用物質は、閾値濃度で存在していない限り、または一定期間生物系と接触していない限り、またはその両方の組み合わせが生じていない限り生物系を攪乱しえない。攪乱を結果として引き起こす作用物質への曝露または接触は、用量に関して定量化されうる。したがって、攪乱は、作用物質への長期的曝露の結果生じうる。曝露の期間は、時間の単位で、曝露の頻度で、または上記被験体の実際のもしくは推定される寿命における時間のパーセンテージで表すことができる。攪乱は、生物系の１つまたは複数の部分に、作用物質の供給源から作用物質（上に記載されているような）を供給しないようにするか、または作用物質の供給を制限することによって引き起こされることもある。例えば、攪乱は、栄養素、水、炭水化物類、タンパク質、脂質、アルカロイド、ビタミン、ミネラル、酸素、イオン、酵素、ホルモン、神経伝達物質、抗体、サイトカイン、光の供給不足もしくは欠如によって、または生物のいくつかの部分の移動を制約することによって、または運動を抑圧もしくは要求することによって引き起こされうる。
【００９１】
作用物質は、上記生物系のどの部分（１つまたは複数）が曝露されるか、および曝露条件によって異なる攪乱を引き起こしうる。作用物質の非限定的な例は、タバコを加熱することによって発生したエアロゾル、タバコを燃焼させることによって発生したエアロゾル、タバコの煙、紙巻きタバコの煙、およびこれらのガス状構成成分または粒子状構成成分のいずれかを含みうる。作用物質のさらなる非限定的な例として、カドミウム、水銀、クロム、ニコチン、タバコ特有のニトロソアミン類およびその代謝物（４−（メチルニトロソアミノ）−１−（３−ピリジル）−１−ブタノン（ＮＮＫ）、Ｎ’−ニトロソノルニコチン（ＮＮＮ）、Ｎ−ニトロソアナタビン（ＮＡＴ）、Ｎ−ニトロソアナバシン（ＮＡＢ）、および４−（メチルニトロソアミノ）−１−（３−ピリジル）−１−ブタノール（ＮＮＡＬ）など）、およびニコチン置換療法のために使用される生成物が挙げられる。作用物質または複合刺激物についての曝露処方計画は、毎日の設定における曝露の範囲および環境を反映すべきである。一群の標準的な曝露処方計画は、同様に定義の明確な（ｅｑｕａｌｌｙ  ｗｅｌｌ−ｄｅｆｉｎｅｄ）実験系に体系的に適用されるように設計されうる。それぞれのアッセイは、初期と後期の事象の両方を捕らえ、代表的な用量範囲が確実にカバーされるように時間および用量依存のデータを収集するように設計することが可能である。しかし、当業者であれば、本明細書に記載されているシステムおよび方法が取り扱われる適用に適しているように適合され改変されうること、また本明細書において設計されているシステムおよび方法が他の好適な適用において使用されうること、またそのような他の追加および改変が本発明の範囲から逸脱しないことを理解する。
【００９２】
さまざまな実装において、遺伝子の発現、タンパク質の発現もしくはタンパク質の代謝回転、マイクロＲＮＡの発現もしくはマイクロＲＮＡの代謝回転、翻訳後修飾、タンパク質修飾、転座、抗体産生代謝産物プロファイル、または上記のうちの２つ以上のものの組み合わせに対する系全体にわたるハイスループット測定が、各対照を含むさまざまな条件の下で生成される。これらは、一般的に、上記評価のためのアンカーとして働き、疾患の原因における明確なステップを表すことができるので、機能転帰測定は、本明細書に記載されている方法において望ましい。
【００９３】
本明細書で使用されているような「サンプル」は、被験体または実験系（例えば、細胞、組織、器官、または動物全体）から分離される任意の生体サンプルを指す。サンプルは、限定はしないが、単細胞もしくは多細胞、細胞画分、組織生検、切除組織、組織抽出物、組織、組織培養抽出物、組織培養基、吐き出されたガス、全血、血小板、血清、血漿、赤血球、白血球、リンパ球、好中球、マクロファージ、Ｂ細胞もしくはそのサブセット、Ｔ細胞もしくはそのサブセット、造血細胞のサブセット、内皮細胞、滑液、リンパ液、腹水、間質液、骨髄、脳脊髄液、胸水、腫瘍浸潤物、唾液、粘液、痰、精液、汗、尿、または任意の他の体液を含むことができる。サンプルは、限定はしないが、静脈穿刺、排泄、生検、針吸引、洗浄、擦過、外科的切除、または当技術分野で公知の他の手段を含む手段によって被験体から得ることができる。
【００９４】
操作中に、所与の生物学的機構、転帰、攪乱、または上記の組み合わせについて、上記システム１００は、処置条件に応答してネットワークにおける生物学的実体のステータスの変化の定量的尺度である、ネットワーク応答スコアを生成することができる。スコアの組におけるスコアの数は、ネットワークの数に対応しうる。
【００９５】
上記システム１００（図１）は、目的の健康状態、疾患、または生物学的転帰に関連する１つまたは複数のコンピュータ化されたネットワークモデル（１つまたは複数）を備える。これらのネットワークモデルのうちの１つまたは複数は、以前の生物学的知識に基づいており、外部ソースからアップロードされ、該システム１００内で精選されうる。上記モデルは、測定結果に基づき上記システム１００内で新たに生成することもできる。測定可能な要素は、以前の知識を用いることで生物学的ネットワークモデルへと因果的に組み込まれる。以下では、ネットワークモデルを生成もしくは精密化するために使用されうる目的の生物系における変化を表す、または攪乱への応答を表すデータの型について記載する。
【００９６】
図２を再び参照すると、ステップ２１０で、上記システム応答プロファイル（ＳＲＰ）エンジン１１０は、生物学的データを受け取る。上記ＳＲＰエンジン１１０は、さまざまな異なるソースからこのデータを受け取ることができ、該データそれ自体は、さまざまな異なる型のものであり得る。上記ＳＲＰエンジン１１０によって使用される生物学的データは、文献、データベース（医薬品または医療デバイスの前臨床試験、臨床試験、および臨床後試験からのデータを含む）、ゲノムデータベース（ゲノム配列および発現データ、例えば、Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎによるＧｅｎｅ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ＯｍｎｉｂｕｓまたはＥｕｒｏｐｅａｎ  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ＩｎｓｔｉｔｕｔｅによるＡｒｒａｙＥｘｐｒｅｓｓ（Ｐａｒｋｉｎｓｏｎら、２０１０年、Ｎｕｃｌ．  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓ．、ｄｏｉ：  １０．１０９３／ｎａｒ／ｇｋｑｌ０４０．  Ｐｕｂｍｅｄ  ＩＤ  ２１０７１４０５））、市販のデータベース（例えば、Ｇａｉｔｈｅｒｓｂｕｒｇ、ＭＤ、ＵＳＡのＧｅｎｅ  Ｌｏｇｉｃ）、または実験研究から取り出すことができる。上記データは、特定の処置条件の効果、または特定の作用物質への曝露の効果を研究するように特に設計されている１つまたは複数の種を用いてｉｎ  ｖｉｔｒｏ実験、ｅｘ  ｖｉｖｏ実験、またはｉｎ  ｖｉｖｏ実験などの１つまたは複数の異なるソースからの生データを含むものとしてよい。ｉｎ  ｖｉｔｒｏ実験系は、ヒトの疾患の重要側面を表す組織培養または器官型培養（三次元培養）を含みうる。このような実装では、これらの実験のための作用物質の用量決定および曝露の処方計画は、通常の使用もしくは活性状態の間、または特別な使用もしくは活性状態の間、ヒトについて予想されうる曝露の範囲および環境を実質的に反映することができる。実験パラメータおよび試験条件は、上記作用物質および上記曝露条件の性質、問題の生物系の分子および経路、関与する細胞型および組織、目的の転帰、および疾患の原因の側面を反映することが望まれているとおりに選択されうる。特定の動物モデル由来分子、細胞、または組織は、特定のヒト分子、細胞または組織培養物とマッチさせて、動物ベースの所見の翻訳性（ｔｒａｎｓｌａｔａｂｉｌｉｔｙ）を改善することができる。
【００９７】
ハイスループットの実験技術によって多くが生成されるＳＲＰエンジン１１０によって受け取られるデータは、限定はしないが、核酸に関係するもの（例えば、特定ＤＮＡもしくはＲＮＡ種の絶対的または相対的な量、ＤＮＡ配列、ＲＮＡ配列の変化、三次構造の変化、または、配列決定によって決定されるようなメチル化パターン、特にマイクロアレイ上の核酸に対するハイブリダイゼーション、定量的ポリメラーゼ連鎖反応、あるいは当技術分野で公知の他の技術）、タンパク質／ペプチド（例えば、絶対的または相対的な量のタンパク質、タンパク質の特定の断片、ペプチド、二次または三次構造の変化、または当技術分野で公知の方法によって決定されるような翻訳後修飾）、および機能的活性（例えば、酵素活性、タンパク質分解活性、転写調節活性、輸送活性、いくつかの結合パートナーへの結合親和力）を、いくつかの条件の下で、とりわけ含む。タンパク質またはペプチドの翻訳後修飾を含む修飾は、限定はしないが、メチル化、アセチル化、ファルネシル化、ビオチン化、ステアロイル化、ホルミル化、ミリストイル化、パルミトイル化、ゲラニルゲラニル化、ペグ化、リン酸化、硫酸化、グリコシル化、糖修飾、脂質化、脂質修飾、ユビキチン化、スモイル化、ジスルフィド結合、システイニル化、酸化、グルタチオン化、カルボキシル化、グルクロン酸化、および脱アミドを含むことができる。それに加えて、タンパク質は、アマドリ反応、シッフ塩基反応、および糖化タンパク質生成物を生じるメイラード反応などの一連の反応によって翻訳後修飾されうる。
【００９８】
上記データは、限定はしないが、細胞レベルでは細胞増殖、発生的運命、および細胞死を含むもの、生理学的レベルでは、肺気量、血圧、運動熟達度などの、測定された機能的転帰も含みうる。上記データは、限定はしないが、腫瘍転移、腫瘍寛解、機能消失、および疾患の特定の段階における平均余命などの、疾患活性または疾患重症の尺度も含みうる。疾患活性は、臨床的評価によって測定することができ、その結果は、値であるか、または定められた条件の下での１体または複数体の被験体からサンプル（またはサンプルの集団）の評価から得ることができる値の組である。臨床的評価は、被験体による面接またはアンケートに対する回答に基づくものとすることもできる。
【００９９】
このデータは、システム応答プロファイルを決定する際に使用するため明示的に生成されている場合があるか、または以前の実験でもたらされたか、または文献に公開されている場合もある。一般的に、上記データは、分子、生物学的構造、生理学的状態、遺伝形質、または表現型に関係する情報を含む。いくつかの実装では、上記データは、分子の状態、配置、量、活性、または下部構造、生物学的構造、生理学的状態、遺伝形質、または表現型の記述を含む。後に記載するように、臨床現場では、上記データは、作用物質に曝露された、ヒト被験体から得られたサンプルに対して実施されたアッセイまたはヒト被験体に関する観察結果から得られる生データまたは処理済みデータを含みうる。
【０１００】
ステップ２１２で、上記システム応答プロファイル（ＳＲＰ）エンジン１１０は、ステップ２１２で受け取った生物学的データに基づいてシステム応答プロファイル（ＳＲＰ）を生成する。ＳＲＰは、生物系における１つまたは複数の測定された実体（例えば、分子、核酸、ペプチド、タンパク質、細胞など）が生物系に適用される攪乱（例えば、作用物質への曝露）に応答して個別に変化する程度を表す表現である。このステップは、バックグラウンド補正、正規化、倍率変化計算、有意性決定、および差次的応答（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）の識別（例えば、発現量に差のある遺伝子）のうちの１つまたは複数を含みうる。一例において、ＳＲＰを生成するために、上記ＳＲＰエンジン１１０は、所与の実験系（「システム処置」ペア）に適用されるパラメータの所与の組（例えば、処置もしくは攪乱条件）に対する測定結果の組を収集する。図３は、２つのＳＲＰ、つまり、可変パラメータ（例えば、第１の処置作用物質への曝露の用量および時間）を用いて第１の処置３０６を受けるＮ個の異なる生物学的実体についての生物活性データを含むＳＲＰ３０２、および第２の処置３０８を受けるＮ個の異なる生物学的実体についての生物活性データを含む類似のＳＲＰ３０４を示している。ＳＲＰに含まれるデータは、生実験データ、処理済み実験データ（例えば、域外値を除外するためにフィルタリングされている、信頼度推定でマークされている、多数の試行にわたって平均がとられている）、計算生物学的モデルによって生成されたデータ、または科学文献から取ったデータであってよい。ＳＲＰは、絶対値、絶対変化、倍率変化、対数変化、関数、および表などの、さまざまな方法でデータを表すことができる。上記ＳＲＰエンジン１１０は、ＳＲＰをネットワークモデリングエンジン１１２に渡す。
【０１０１】
ステップ２１４では、上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、上記生物学的実体についてのデータがステップ２１０で受け取られた、その生物学的実体を含む生物系の複数の計算モデルを提供する。それぞれの計算モデルは、上記生物学的実体を表すノードと、上記生物系における生物学的実体間の関係を表すエッジとを含む。上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、１つが上記作用物質または目的の特徴に関連するものとして選択される複数のネットワークモデルを含む１つまたは複数のデータベースからこれらの計算モデルを導出することができる。この選択は、上記系の生物学的機能の基礎をなす機構の以前の知識に基づいてなされうる。いくつかの実装では、上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、上記システム応答プロファイルを用いるシステムにおける実体、上記データベース内のネットワーク、および文献においてすでに説明されているネットワークの間の因果関係を抽出し、それにより、ネットワークモデルの生成、精密化、または拡張を行うことができる。
【０１０２】
ステップ２１４のいくつかの実装では、上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、生物系における目的の特徴の基礎をなす機構（１つまたは複数）または経路（１つまたは複数）に基づくネットワークモデルとともにＳＲＰエンジン１１０からのシステム応答プロファイルを使用する。前のステップで導出されたＳＲＰは、上記実験データからネットワーク攪乱の大きさが決定される、その実験データを表しているが、計算および解析のための基盤であるのは生物学的ネットワークモデルである。この解析は、上記生物系の特徴に関連する機構および経路の詳細なネットワークモデルの最初の開発（ｉｎｉｔｉａｌ  ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）を必要とする。このようなフレームワークは、より古典的な遺伝子発現の解析で使用されている遺伝子リストの調査を超える機構的理解の層（ａ  ｌａｙｅｒ  ｏｆ  ｍｅｃｈａｎｉｓｔｉｃ  ｕｎｄｅｒａｔａｎｄｉｎｇ）を提供する。生物系のネットワークモデルは、動的生物系を表し、該生物系のさまざまな基本的特性に関する定量的情報をアセンブルすることによって構築される数学的構築体である。
【０１０３】
このようなネットワークの構築は、反復プロセスとすることができる。上記ネットワークの境界の描写は、目的の特徴（例えば、肺における細胞増殖）に関連する機構および経路に関する科学文献を精査することによって導かれる。これらの経路を記述する因果関係は、以前の知識から抽出されてネットワークの核をなす。文献ベースのネットワークは、関連する表現型エンドポイントを含むハイスループットデータセットを用いて検証されうる。ＳＲＰエンジン１１０を使用して上記データセットを解析することができ、この結果を使用してネットワークモデルを確認し、精密化し、または生成することができる。いくつかの実装では、上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、ＳＲＰに基づいてすでに生成されているネットワークを識別するために使用される。上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、モデルへの更新および変更を受け取るためのコンポーネントを備えることができる。上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、新規データを組み込み、追加の、または精密化されたネットワークモデルを生成することによってネットワーク生成のプロセスを反復することができる。また上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、１つもしくは複数のデータセットのマージまたは１つもしくは複数のネットワークのマージを円滑にすることもできる。データベースから取り出されたネットワークの組は、追加のノード、エッジ、または全く新しいネットワークによって（例えば、特定の生物学的実体によって直接調節される追加の遺伝子の記述について文献のテキストをマイニングすることによって）手動で補うことができる。これらのネットワークは、プロセススコア化を使用可能にすることができる特徴を含む。ネットワークトポロジーが維持され、因果関係のネットワークは、ネットワークにおける任意の地点から測定可能な実体まで追跡されうる。さらに、これらのモデルは動的であり、それらのモデルを組み立てる（ｂｕｉｌｄ）ために使用される仮定は、改変または言い換えることができ、異なる組織の環境および種に適合性を与えることができる。これは、新しい知識が利用可能になると反復試験および改善を可能にする。上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、信頼度の低い、または科学文献に記載されている実験結果と食い違う対象となるノードまたはエッジを除去することができる。上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、監督された学習または監督のない学習の方法（例えば、計量学習、行列補完、パターン認識）を用いて推論できる追加のノードまたはエッジを備えることもできる。
【０１０４】
いくつかの態様において、生物系は、頂点（またはノード）と該ノード同士を接続するエッジからなる数学的なグラフとしてモデル化される。例えば、図４は、９個のノード（ノード４０２および４０４を含む）とエッジ（４０６および４０８）とを備える単純ネットワーク４００を示している。上記ノードは、限定はしないが、化合物、ＤＮＡ、ＲＮＡ、タンパク質、ペプチド、抗体、細胞、組織、および器官などの、生物系における生物学的実体を表すものとすることができる。上記エッジは、上記ノード間の関係を表しうる。上記グラフ内のエッジは、上記ノード間の関係を表しうる。例えば、エッジは、「に結合する」関係、「で表される」関係、「発現プロファイリングに基づいて共調節される」関係、「阻害する」関係、「原稿中に共出現する」関係、または「構造要素を共有する」関係を表しうる。一般的に、これらの種類の関係は、一対のノードの間の関係を記述する。上記グラフにおけるノードは、ノード間の関係も表しうる。したがって、上記グラフで表される、関係の間の関係（ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ  ｂｅｔｗｅｅｎ  ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ）、または１つの関係と別の種類の生物学的実体との間の関係を表すことが可能である。例えば、化学物質を表す２つのノードの間の関係は、反応を表すものとすることができる。この反応は、反応と反応を阻害する化学物質との間の関係のノードとすることができる。
【０１０５】
グラフは、無向グラフであってもよく、それぞれのエッジに関連付けられている２つの頂点を区別しないことを意味する。代替的に、グラフのエッジは、一方の頂点から別の頂点へ有向であってもよい。例えば、生物学的な環境において、転写調節ネットワークおよび代謝ネットワークは、有向グラフとしてモデル化されうる。転写調節ネットワークのグラフモデルでは、ノードは遺伝子を表し、エッジはそれらの遺伝子の間の転写関係を示す。別の例として、タンパク質間相互作用ネットワークは、生物のプロテオームにおけるタンパク質間の直接的な物理的相互作用を記述し、そのようなネットワークにおける相互作用に関連付けられている方向はないことが多い。そのため、これらのネットワークは、無向グラフとしてモデル化することができる。いくつかのネットワークは、有向と無向の両方のエッジを有することができる。グラフを構成する実体および関係（つまり、上記ノードおよびエッジ）は、システム１００内のデータベースにおける相互に関連付けられているノードのウェブとして記憶されうる。
【０１０６】
上記データベース内で表される知識は、さまざまな異なるソースから引き出される、さまざまな異なる種類の知識であってよい。例えば、特定のデータは、遺伝子に関する情報、および遺伝子間の関係を含む、ゲノムデータベースを表しうる。このような一例では、ノードは、がん遺伝子を表し、そのがん遺伝子ノードに接続されている別のノードは、該がん遺伝子を阻害する遺伝子を表すことができる。上記データは、タンパク質、およびタンパク質間の関係、疾患およびそれらの相互関係、ならびにさまざまな疾患状態を表すことができる。図形表現で組み合わせることができる多くの異なる型のデータが存在する。計算モデルは、例えば、ＤＮＡデータセット、ＲＮＡデータセット、タンパク質データセット、抗体データセット、細胞データセット、組織データセット、器官データセット、医療データセット、疫学データセット、化学データセット、毒物学データセット、患者データセット、および集団データセットにおける知識を表すノード間の関係のウェブを表すものとしてよい。本明細書で使用される場合、データセットは、定められた条件の下でサンプル（またはサンプルの群）の評価の結果得られる数値の集合である。データセットは、例えば、サンプルの定量化可能な実体を実験的に測定することによって、または代替的に、または研究所、臨床研究組織などのサービスプロバイダーから、または公開もしくは専用データベースから得ることができる。データセットは、データ、およびノードによって表される生物学的実体を含むことができ、該データセットのそれぞれにおけるノードは、同じデータセットにおける、または他のデータセットにおける他のノードと関係していてもよい。さらに、上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、例えば、ＤＮＡ、ＲＮＡ、タンパク質、または抗体のデータセットにおける遺伝情報から、医療データセットにおける医療情報、患者データセットにおける、また集団全体では、疫学データセットにおける個別の患者に関する情報までを表す計算モデルを生成することができる。上に記載されているさまざまなデータセットに加えて、他の多くのデータセット、または計算モデルを生成するときに含めることができる生物学的情報の種類がありうる。例えば、データベースはさらに、医療記録データ、構造／活性関係データ、伝染病理に関する情報、臨床試験に関する情報、曝露パターンデータ、生成物の使用履歴に関係するデータ、および他の任意の種類の生命科学関係の情報を含むことも可能である。上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、例えば、遺伝子間の調節相互作用、タンパク質間の相互作用、または細胞もしくは組織における複雑な生化学的相互作用を表す１つまたは複数のネットワークモデルを生成することができる。上記ネットワークモデリングエンジン１１２によって生成されたネットワークは、静的モデルおよび動的モデルを含むことができる。上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、任意の適用可能な数学的スキームを使用して、ハイパーグラフおよび重みづけ二部構成グラフ（ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｂｉｐａｒｔｉｔｅ  ｇｒａｐｈ）などの、システムを表すことができ、そこでは、ノードの２つの種類が反応および化合物を��すために使用される。上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、発現量に差のある遺伝子内の機能関係遺伝子の過剰表現に基づく解析、ベイジアンネットワーク解析、グラフィカルガウスモデル技術、または遺伝子関連性ネットワーク技術などの他の推論技術を用いてネットワークモデルを生成して、実験データの組（例えば、遺伝子発現、代謝産物濃度、細胞応答など）に基づき関連する生物学的ネットワークを識別することもできる。
【０１０７】
上に記載されているように、上記ネットワークモデルは、生物系の機能的特徴の基礎をなす機構および経路に基づく。上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、作用物質の長期的な健康上のリスクまたは健康上の利益の研究に関連する生物系の特徴に関する結果を表すモデルを生成するか、または含むことができる。したがって、上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、細胞機能、特に、限定はしないが、細胞増殖、細胞性ストレス、細胞再生、アポトーシス、ＤＮＡ損傷／修復、または炎症応答を含む、生物系内の目的の特徴に関係するか、または寄与する機能の、さまざまな機構についてのネットワークモデルを生成するか、または含むことができる。他の実施形態では、上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、急性全身毒性、発がん性、皮膚透過、心血管疾患、肺疾患、生態毒性、目の洗浄／腐食、遺伝毒性、免疫毒性、神経毒性、薬物動態、薬物代謝、器官毒性、生殖および発達毒性、皮膚刺激／腐食、または皮膚感作性に関連する、計算モデルを含むか、または生成することができる。一般的に、上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、核酸（ＤＮＡ、ＲＮＡ、ＳＮＰ、ｓｉＲＮＡ、ｍｉＲＮＡ、ＲＮＡｉ）、タンパク質、ペプチド、抗体、細胞、組織、器官、および任意の他の生物学的実体のステータス、ならびにそれらの各相互作用についての計算モデルを含むか、または生成することができる。一例において、計算ネットワークモデルは、免疫応答または炎症反応の間の免疫系のステータスおよびさまざまな種類の白血球の機能を表すために使用されうる。他の例において、計算ネットワークモデルは、心血管系の性能ならびに内皮細胞の機能および代謝を表すために使用するとこも可能である。
【０１０８】
本開示のいくつかの実装では、上記ネットワークは、生物学的因果関係知識のデータベースから引き出される。このデータベースは、異なる生物学的機構の実験研究を実施して、そのいくつかが因果関係であってもよい機構間の関係（例えば、活性化または阻害関係）を抽出することによって生成され、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ、Ｍａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓ、ＵＳＡのＳｅｌｖｅｎｔａ  Ｉｎｃ．によって精選された、Ｇｅｎｓｔｒｕｃｔ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ＰｌａｔｆｏｒｍまたはＳｅｌｖｅｎｔａ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｂａｓｅなどの、市販のデータベースと組み合わせることができる。生物学的因果関係知識のデータベースを使用することで、上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、攪乱１０２および測定可能要素１０４（ｍｅａｓｕｒａｂｌｅ１０４）をリンクするネットワークを識別することができる。いくつかの実装では、上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、ＳＲＰエンジン１１０からのシステム応答プロファイルと文献においてすでに生成されているネットワークとを使用して生物学的実体の間の因果関係を抽出する。他の処理ステップのうちで、上記データベースをさらに処理して、論理的矛盾を取り除き、生物学的実体の異なる組の間に相同的推論を適用することによって新しい生物学に関する知識を生み出すことができる。
【０１０９】
いくつかの実装では、上記データベースから抽出された情報から組み立てたネットワークモデルは、逆因果的推論（ＲＣＲ）に基づくが、これは因果関係のネットワークを処理して機構仮説を立て、次いで、示差測定結果のデータセットに対してそれらの機構仮説を評価する自動化推論技術である。それぞれの機構仮説は、生物学的実体を、その実体が影響を及ぼしうる測定可能な量にリンクさせる。例えば、測定可能な量として、とりわけ、生物学的実体の濃度、個数、または相対存在量の増減、生物学的実体の活性化もしくは阻害、または生物学的実体の構造、機能、または論理の変化が挙げられ得る。ＲＣＲでは、計算のための基盤として生物学的実体の間の実験的に観察される因果的相互作用の有向ネットワークを使用する。上記有向ネットワークは、生物学的実体の間の相互関係を記録するための構文である、Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ（商標）（ＢＥＬ（商標））で表すことができる。上記ＲＣＲの計算では、限定はしないが、経路長（上流ノードと下流ノードとを接続するエッジの最大数）などのネットワークモデル生成、および上流ノードを下流ノードに接続する可能な因果的経路に対するいくつかの制約条件を指定する。ＲＣＲの出力は、関連性および精度を評価する統計量によって順位化された、実験測定結果の差異の上流制御機構（ｕｐｓｔｒｅａｍ  ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）を表す機構仮説の組である。上記機構仮説出力をアセンブルして、因果連鎖およびより大きなネットワークを形成し、相互接続されている機構および経路のより高いレベルで上記データセットを解釈することができる。機構仮説の一種は、潜在的原因を表すノード（上流ノードまたは制御機構）と測定された量を表すノード（下流ノード）との間に存在する因果関係の組を含む。この種類の機構仮説は、上流ノードによって表されている実体の存在量が増えた場合に、因果増大関係によってリンクされる下流ノードが増大すると推論され、因果減少関係によってリンクされる下流ノードが減少すると推論されるなどの、予測を行うために使用することができる。
【０１１０】
機構仮説は、測定されたデータ、例えば、遺伝子発現データの組と、それらの遺伝子の公知の制御機構である生物学的実体との間の関係を表す。それに加えて、これらの関係は、上流実体と下流実体（例えば、下流遺伝子）の差示的発現との間の影響の符号（正または負）を含む。機構仮説の下流実体は、文献で精選されている生物学的因果関係知識のデータベースから引き出されうる。いくつかの実装では、計算可能な因果関係ネットワークモデルの形態の、上流実体を下流実体にリンクする機構仮説の因果関係は、上記ネットワーク応答スコア化法によるネットワーク変化の計算のための基盤である。
【０１１１】
いくつかの実施形態では、生物学的実体の複雑な因果関係ネットワークモデルは、該モデルにおける生物系のさまざまな特徴を表す個別の機構仮説を収集し、すべての上記下流実体（例えば、下流遺伝子）と単一の上流実体または過程との接続を再編成することによって単一の因果関係ネットワークモデルに変換され、これにより、複雑な因果関係ネットワークモデル全体を表すことができ、これは本質的に基礎をなすグラフ構造の平坦化である。したがって、ネットワークモデルで表されているような生物系の特徴および実体の変化は、個別の機構仮説を組み合わせることによって評価することができる。
【０１１２】
いくつかの実装では、上記システム１００は、上記細胞が紙巻きタバコの煙に曝露されているときの細胞増殖の機構についてのコンピュータ化されたモデルを含むか、または生成することができる。このような一例では、上記システム１００は、限定はしないが、がん、肺疾患、および心血管疾患を含む、紙巻きタバコの煙の曝露に関連するさまざまな健康状態を表す１つまたは複数のネットワークモデルを含むか、または生成することもできる。いくつかの態様において、これらのネットワークモデルは、適用される攪乱（例えば、作用物質への曝露）、さまざまな条件の下での応答、目的の測定可能な量、調査されている転帰（例えば、細胞増殖、細胞性ストレス、炎症、ＤＮＡ修復）、実験データ、臨床データ、疫学データ、および文献のうちの少なくとも１つに基づく。
【０１１３】
図示されている一例として、上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、細胞性ストレスのネットワークモデルを生成するように構成されうる。上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、文献データベースから公知のストレス応答に関わる関連する機構を記述するネットワークを受け取ることができる。上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、肺および心血管の環境でのストレスに応答して動作することが公知の生物学的機構に基づいて１つまたは複数のネットワークを選択することができる。いくつかの実装では、上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、生物系内の１つまたは複数の機能単位を識別し、より小さなネットワークをそれらの機能性に基づいて組み合わせることによってより大きなネットワークモデルを組み立てる。特に、細胞性ストレスモデルについては、上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、酸化的ストレス、遺伝毒性ストレス、低酸素ストレス、浸透ストレス、生体異物ストレス、および剪断応力への応答に関係する機能単位を考慮することができる。したがって、細胞性ストレスモデルに対するネットワーク成分（ｎｅｔｗｏｒｋ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）は、生体異物代謝応答、遺伝毒性ストレス、内皮剪断応力、低酸素応答、浸透ストレス、および酸化的ストレスを含みうる。上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、特定の細胞群において実施されたストレス関連実験からの公に入手可能なトランスクリプトームデータの計算解析からの内容を受け取ることもできる。生物学的機構のネットワークモデルを生成するときに、ネットワークモデリングエンジン１１２は、１つまたは複数のルールを含むことができる。このようなルールは、ネットワーク内容、ノードの種類などを選択するためのルールを含んでよい。上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、ｉｎ  ｖｉｔｒｏおよびｉｎ  ｖｉｖｏの実験結果の組み合わせを含む、実験データのデータベース１０６から１つまたは複数のデータセットを選択することができる。上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、実験データを利用して、文献において識別されているノードおよびエッジを検証することができる。細胞性ストレスのモデリングの例において、上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、疾患のない肺または心血管組織において実験が生理学的に関連するストレスをどれほどうまく表しているかに基づき実験についてのデータセットを選択することができる。データセットの選択は、例えば、表現型ストレスのエンドポイントデータの利用可能性、遺伝子発現プロファイリング実験の統計的厳密さ、および通常の疾患のない肺または心血管の生物学との実験の環境との関連性に基づくものとすることができる。
【０１１４】
関連するネットワークの集合を識別した後、上記ネットワークモデリングエンジン１１２はさらに、これらのネットワークを処理し、精密化することができる。例えば、いくつかの実装では、複数の生物学的実体およびそれらの接続は、グループ化され、新しい１つまたは複数のノードによって表されうる（例えば、クラスタリングまたは他の技術を使用して）。
【０１１５】
上記ネットワークモデリングエンジン１１２はさらに、識別されたネットワークにおけるノードおよびエッジに関する記述的情報を含むものとしてよい。上に記載されているように、ノードは、その関連する生物学的実体、該関連する生物学的実体が測定可能な量であるか否かの指示、または該生物学的実体の任意の他の記述子によって記述され、その一方、エッジは、例えば、エッジが表す関係の種類（例えば、アップレギュレーションまたはダウンレギュレーション、相関、条件付き依存性、または非依存性などの因果関係）、その関係の強さ、またはその関係における統計的信頼度によって記述されうる。いくつかの実装では、それぞれの処置について、測定可能な実体を表すそれぞれのノードは、上記処置に応答する活性の変化の予測される方向（つまり、増加または減少）に関連付けられている。例えば、気管支上皮細胞が、腫瘍壊死因子（ＴＮＦ）などの作用物質に曝露される場合、特定の遺伝子の活性が増大しうる。この増大は、文献から公知である（またネットワークモデリングエンジン１１２によって識別されたネットワークのうちの１つで表される）直接的調節関係があるため、またはネットワークモデリングエンジン１１２によって識別されたネットワークのうちの１つまたは複数のエッジを通じて多数の調節関係（例えば、自己分泌シグナリング）を追跡することによって生じうる。いくつかの場合において、上記ネットワークモデリングエンジン１１２は、上記測定可能な実体のそれぞれについて、特定の攪乱に応答して、変化の予測される方向を識別することができる。上記ネットワークにおける異なる経路が特定の実体についての変化の相反する予測される方向を示す場合、それら２つの経路は、変化の正味の方向を決定するためにさらに詳しく調査されうるか、またはその特定の実体の測定結果が破棄されうる。上記計算ネットワークモデルは、システム１００によって生成されるか、該システム１００へとインポートされるか、または該システム１００内で（例えば、生物学的知識のデータベースから）識別されうる。
【０１１６】
図２を再び参照すると、ステップ２１６で、上記ネットワークスコア化エンジン１１４が、上記ネットワークモデリングエンジン１１２によってステップ２１４で識別されたネットワークおよび上記ＳＲＰエンジン１１０によってステップ２１２で生成されたＳＲＰの形態で受け取られたデータを使用してそれぞれの攪乱についてネットワーク応答スコアを生成する。ネットワーク応答スコアは、上記生物学的実体（識別されたネットワークによって表される）の間の基礎をなす関係の環境において処置（上記ＳＲＰで表される）への生物学的応答を定量化する。これらのネットワーク応答スコアは、例えば、潜在的に有害な作用物質への曝露によって生物系を攪乱する効果を数値で、またはグラフィックで表すことができる。上記処置へのネットワーク応答の尺度を提供することによって、これらのネットワーク応答スコアは、細胞レベル、組織レベル、または器官レベルで上記ネットワークを特徴付ける表現型とともに分子事象の相関（実験データによって測定されているような）を与えることができる。上記ネットワークスコア化エンジン１１４は、上記ネットワークモデリングエンジン１１２に含まれるか、または該ネットワークモデリングエンジン１１２によって識別されたネットワークのそれぞれについてネットワーク応答スコアを生成するためのハードウェアおよびソフトウェアのコンポーネントを備えることができる。
ネットワークスコア化エンジン１１４は、強さスコア化技術などの、処置に対するネットワークの応答の全体的な強さを示すスカラー値のスコアを生成する記載されている技術を実装するように構成されうる。強さスコアは、ＳＲＰで表されている異なる実体についての活性観察手段である。いくつかの実装では、ネットワーク応答の強さは、
【化１】
2014522530.tif 000003
に従って計算され、
【０１１７】
ただし、式中、ｄｉは、ノードｉに関連付けられている実体についての活性変化の予測される方向を表し、βｉは、処置と対照条件との間の活性の倍率変化（つまり、量の変化が初期値から最終値までどのように進行するかを記述する数）の対数を表し、ＮｕｍＭｅａｓＮｏｄｅｓは、関連する測定された生物学的実体を有するノードの個数である。正の強さスコアは、ＳＲＰが識別されたネットワークから導出された予測される活性変化とマッチされることを示し、負の強さスコアは、ＳＲＰが予測される活性変化とマッチしないことを示す。
ネットワークスコア化エンジン１１４は、上に記載されているスカラー値のネットワークスコアに加えて、またはその代わりに、ベクトル値スコアを生成することができる。幾何学的攪乱指標（ＧＰＩ）、確率的攪乱指標（ＰＰＩ）、および予測攪乱指標（ＥＰＩ）などの、ネットワークの応答を表す値を計算するための方法の例は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれている２０１１年８月１９日に出願した米国仮出願６１／５２５，７００号において記載されている。１つのベクトル値スコアは、測定されたノードのそれぞれに対する活性の倍率変化または絶対変化のベクトルである。上に記載されているように、倍率変化は、攪乱と対照条件との間など、異なる条件の下で測定可能な変化が初期値から最終値までどれだけ進行するかを記述する数である。倍率変化ベクトルは、関連する測定された生物学的実体とともにネットワークにおけるノードの数に対応するＮ個の成分を有する。いくつかの実装では、本開示の方法では、幾何学的攪乱指標（ＧＰＩ）値が使用される。ＧＰＩを計算するいくつかの実装では、倍率変化ベクトルのｉ番目の成分βｉは、攪乱と対照条件との間のｉ番目の測定された生物学的実体の活性の倍率変化の対数（例えば、２を底とする）を表す（つまり、実体の活性が２つの条件の間で変化する係数の対数）。他の実装では、他の線形または非線形関数で、対数関数を置き換えることができる。重みベクトルｒは、ＧＰＩを計算するステップにも含められる。重みベクトルｒもＮ個の成分を有し、重みベクトルｒの成分ｐのそれぞれは、ｉ番目の観察された倍率変化βｉに与えられる重みを表す。いくつかの実装では、重みは、目的の特徴または転帰に関してｉ番目の測定された実体の公知の生物学的有意性を表す（例えば、がん研究における公知の発がん物質）。重みづけに有利に使用されうる１つの値は、局所的偽不発見率（ｌｏｃａｌ  ｆａｌｓｅ  ｎｏｎ−ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ｒａｔｅ）ｆｎｄｒｉ（つまり、場合によっては、観察されたｐ値を条件として、倍率変化値βｉがゼロ倍率変化の基礎となる帰無仮説からの逸脱を表す確率）であり、これはＳｔｒｉｍｍｅｒら、「Ａ  ｇｅｎｅｒａｌ  ｍｏｄｕｌａｒ  ｆｒａｍｅｗｏｒｋ  ｆｏｒ  ｇｅｎｅ  ｓｅｔ  ｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ」、ＢＭＣ  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  １０：４７、２００９年およびＳｔｒｉｍｍｅｒ、「Ａ  ｕｎｉｆｉｅｄ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  ｆａｌｓｅ  ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ｒａｔｅ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ」、ＢＭＣ  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ９：３０３、２００８年に記載されているとおりであり、それぞれ参照によりその全体が本明細書に組み込まれている。ＧＰＩを計算するために使用される別の重みづけ係数は、倍率変化ベクトルβのそれぞれの成分に対する変化の予測される方向である。ネットワークスコア化エンジンは、ネットワークモデリングエンジンに問い合わせを行って生物学的因果関係ネットワークモデルから変化の予測される方向を取り出すことによってこの値を生成することができる。次いで、ネットワークスコア化エンジンは、これらの変化の予測される方向をＮ成分ベクトルｄにアセンブルすることができ、ベクトルｄのｉ番目の成分��ｉは、ｉ番目の測定された生物学的実体についての変化の予測される方向（例えば、活性の増大に対しては＋１、活性の減少に対しては−１）を表す。いくつかの実装では、この結合は、算術的結合であり、スケーリングされた倍率変化のそれぞれｒｉβｉにその対応する変化の予測される方向ｄｉを乗算し、その結果をＮ個すべての生物学的実体にわたって総和する。数学的には、この実装は、
【化２】
2014522530.tif 000004
で表すことができる。
【０１１８】
他の実装では、ベクトルｄ、ｒ、およびβは、線形または非線形的に結合されうる。結合は、あらかじめ定められているスケール係数を乗算することによって正規化される。１つのそのようなスケール係数は、生物学的実体の数Ｎの平方根である。この実装では、ＧＰＩスコアは、
【化３】
2014522530.tif 000005
で表すことができる。
【０１１９】
いくつかの実装では、本開示の方法において確率的攪乱指標（ＰＰＩ）値が使用される。ＰＰＩは、例えば
【化４】
2014522530.tif 000006
によって、正の活性化距離ＰＰＩ＋と負の活性化距離ＰＰＩ−とを組み合わせることによって計算される。
【０１２０】
活性化距離は、観察されたシステム応答プロファイルが与えられた場合に目的のネットワークによって表される生物学的機構が活性化される確率の定量化に基づく。ＧＰＩを計算する場合と同様に、倍率変化ベクトルβがアセンブルされ、倍率変化密度は、倍率変化値が処置条件の下で、生物系内でとることができる値の組の近似を表す範囲で生成され、範囲［−Ｗ，Ｗ］によって近似することができ、Ｗは、ｌｏｇ２倍率変化の理論上予測される最大の絶対値である。正の活性化距離は、生物学的実体の観察された活性化／抑制がｄｉで表される変化の予測される方向と一致することをＳＲＰが示す程度を表す。ＳＲＰと一致するネットワークの挙動は、本明細書では正の活性化と称され、使用されうる正の活性化距離は、１つまたは複数のネットワークが正に活性化される、つまり、ＰＰＩ＋となる確率であり、式
【化５】
2014522530.tif 000007
に従って計算することができ、
【０１２１】
ただし、
【化６】
2014522530.tif 000008
であり、
【０１２２】
式中、ｆｎｄｒｉは、上に記載されている偽不発見率である。正の活性化距離ＰＰＩ＋の近似値は、
【化７】
2014522530.tif 000009
で計算することができる。
【０１２３】
矛盾する挙動は、本明細書では、負の活性化と称される。使用されうる１つの負の活性化距離は、１つまたは複数のネットワークが負に活性化される確率である。ＰＰＩ−と称されるこのような確率は、式
【化８】
2014522530.tif 000010
に従って計算することができ、
【０１２４】
ただし、
【化９】
2014522530.tif 000011
であり、
【０１２５】
負の活性化距離ＰＰＩ−の近似値は、
【化１０】
2014522530.tif 000012
に従って計算することができる。
【０１２６】
ネットワーク応答を表す値を計算する別のアプローチは、予測攪乱指標（ＥＰＩ）スコア化技法である。それぞれのＳＲＰは処置条件の下で測定された生物学的実体の活性（または活性の変化）を表すので、それぞれのＳＲＰは、測定された活性の数に、測定された生物学的実体ごとに１つずつ、関連付けられる。ＥＰＩは、ＳＲＰによって表されるすべての生物学的実体にわたって平均した活性変化の定量化である。一般的にＳＲＰで表されている測定された活性は、測定された活性の分布からランダムに引き出され、ＥＰＩはその分布の期待値を表すものとしてよい。倍率変化のそれぞれβｉが分布ｐ（・）から引き出される場合、その分布の期待値は
【化１１】
2014522530.tif 000013
である。
【０１２７】
真の理論的分布ｐ（・）は、容易にはわからないので、ＥＰＩ値は、観察された活性を使用することによって近似され、近似的な倍率変化密度を生成しうる。倍率変化のそれぞれβｉが分布ｐ（・）から引き出される場合、分布ｐ（・）は
【化１２】
2014522530.tif 000014
によって近似的に表すことができる。
【０１２８】
いくつかの実装では、ネットワークスコア化エンジン１１４は、計算補間技術（例えば、線形または非線形補間技術）を適用して、上記の式の分布から近似的な連続分布を生成し、次いで、その分布の期待値を計算する。他の実装では、ネットワークスコア化エンジンは、離散分布を連続分布への矩形近似として使用し、
【化１３】
2014522530.tif 000015
【化１４】
2014522530.tif 000016
に従ってＥＰＩを計算するように構成される。
【０１２９】
この式では、（・）下付は、最小の倍率変化から最大の倍率変化への順序で取った値を表し、ｎ＋は、活性が処置に応答して増大することが予測された実体の数であり（ｄｉβｉ≧０）、ｎ−は、活性が処置に応答して減少することが予測された実体の数である（ｄｉβｉ≦０）。ＥＰＩスコアにおいて、高い値の倍率変化は、低い値のものに比べてより頻繁に考慮され、高い特異性を持つ活性の尺度をもたらす。
【０１３０】
いくつかの実装では、それぞれの攪乱（例えば、公知の、または未知の作用物質曝露）に対して、ネットワークスコア化エンジン１１４は、対応する攪乱または対応する処置に対するスコアの組を構成する複数のネットワーク応答スコアを生成することができる。例えば、ネットワークスコア化エンジン１１４は、特定のネットワーク、作用物質の特定の用量、および作用物質への曝露の特定の時間に対するネットワーク応答スコアを生成することができる。このようなすべてのネットワーク応答スコアの集合が、集約エンジン１１６に送られる。
【０１３１】
ステップ２１８で、集約エンジン１１６は、ネットワークスコア化エンジン１１６によってステップ２１６で生成された複数のネットワーク応答スコアに基づいて生物学的インパクトファクター（ＢＩＦ）を生成する。集約エンジン１１６は、ＢＩＦを生成するためにネットワークのうちの１つまたは複数から導出可能な他の補足情報を使用することもできる。いくつかの実装では、集約エンジン１１６は、異なる生物学的ネットワークに対応するＳＲＰから直接的にＢＩＦを生成することができる。いくつかの実装では、ＢＩＦ値は、曝露の予測生物学的転帰を異なる処置と比較するために使用することができ、異なる転帰は、各処置条件によって誘発される異なる機構によって引き起こされうる。いくつかの実装では、ＢＩＦは、疾患発症または生物学的転帰に寄与しうる複数の基礎をなす生物学的ネットワークに対する攪乱の作用の集約された尺度としてみなされうる。ＢＩＦを生成するための多数のグラフ理論による計算技術が開発されており、いずれも、集約エンジン１１６によって実行することができ、そのような技術の例は、以下に記載されている。いくつかの実施形態では、スコアは、ベクトル値スコアである。いくつかの実施形態では、スコアは、スカラー値スコアでない。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の生物学的インパクトファクターは、第１および第２のスコアの組の集約されたスコアの線形結合、線形変換、または二次形式によって決定される。ネットワークモデリングエンジン１１２によって与えられるＭ個の計算モデルをＮｅｔ−１、Ｎｅｔ−２、．．．、Ｎｅｔ−Ｍと表し、ただし、Ｍは１以上である。ＢＩＦを生成するために、集約エンジン１１６は、完全なネットワーク構造、ノードの数、エッジの数、ノードもしくはエッジの重み（重みづけされている場合）、ノードもしくはエッジの他の特性（例えば、生物学的実体の測定結果およびノードとエッジとによってそれぞれ表される関係に関連付けられている統計的信頼度）、異なるネットワークモデル内で反復されるノードまたはエッジ、ネットワークモデルの構造における信頼度（例えば、文献においてネットワーク構造がどれだけ矛盾なく複製されているかの測定結果）、またはネットワークモデリングエンジン１１２によってもたらされるネットワークモデルを表す他のデータなどの、ネットワークモデルの一部または全部の統計量または特性を利用するグラフ統計技術を使用することができる。このデータの一部は、ＳＲＰエンジン１１０によって実行される計算から取得可能であるものとしてよく（例えば、測定に対する統計的信頼度推定）、ネットワークモデリングエンジン１１２を介して集約エンジン１１６に受け渡されるか、またはＳＲＰエンジン１１０から集約エンジン１１６に直接的に受け渡されうる。
【０１３２】
集約エンジン１１６は、それぞれの処置およびそれぞれのネットワークモデルＮｅｔ−ｉについて、ネットワークスコア化エンジン１１４から１つまたは複数のネットワーク応答スコアのベクトルＳｉも受け取る。上に記載されているように、Ｓｉは、作用物質による攪乱へのＮｅｔ−ｉの応答の全体的強さを示す１つまたは複数のスカラー値スコアを含みうる。Ｓｉは、作用物質による攪乱へのＮｅｔ−ｉの応答のトポロジー的な分布を示す１つまたは複数のベクトル値スコアも含みうる。それぞれ異なるネットワークモデルＮｅｔ−ｉおよびＮｅｔ−ｊに関連付けられているネットワーク応答スコアベクトルＳｉおよびＳｊは、同じ次元を有する必要も、同じネットワーク応答スコア生成技術のどれかに基づく必要もない。
【０１３３】
いくつかの実装では、集約エンジン１１６は、ネットワークモデリングエンジン１１２からのデータおよびネットワークスコア化エンジン１１４からのネットワーク応答スコアを使用して、生物学的インパクトファクター（ＢＩＦ）を生成する。図５は、集約エンジン１１６に含まれうる４つのモジュール、つまり、フィルタリングモジュール５１０、ネットワーク重みづけモジュール５１２、集約モジュール５１４、および相対的スコア化モジュール５１６を例示している。これらのモジュール５１０、５１２、５１４、５１６のうちの１つまたは複数は、図１１および１２を参照しつつ記載されているように、ハードウェアおよびソフトウェアのうちの少なくとも１つで実装されうる。
【０１３４】
集約エンジン１１６は、図６に示されている例示的なグラフ理論的プロセス６００によりＢＩＦを生成するように構成されうる。そこで、プロセス６００のステップは、集約エンジン１１６のモジュール５１０〜５１６（図５）によって実行されるように記述されるが、これらのステップは、好適な順序で遂行され、１つまたは複数の処理コンポーネントに分割されうることは理解されるであろう。
【０１３５】
ステップ６０２で、集約エンジン１１６は、ネットワークモデリングエンジン１１２から計算ネットワークモデルに関する情報を、ネットワークスコア化エンジン１１４からネットワーク応答スコアを受け取る。ステップ６０４で、フィルタリングモジュール５１０は、スコアベクトルＳ１、Ｓ２、．．．ＳＭのフィルタリングを行う。いくつかの実装では、ステップ６０４で実行されるフィルタリング演算は、スコアベクトルの１つまたは複数の成分の１つまたは複数を正規化するステップを含む。例えば、スコアベクトルのそれぞれの第１の成分が関連するネットワークモデルの応答の全体的強さを示すスカラー値スコアである場合、これらの第１の成分は、スコアがすべて所望の範囲内に収まるように適切な値によって正規化されうる。適切な正規化値に対する１つの選択は、すべてのスコアベクトルにわたる第１の成分の最大値であり、すべての第１の成分値が非負である場合、第１の成分のそれぞれをこの最大値で除算することで、第１の成分を範囲［０，１］に制限する。いくつかの実装では、ステップ６０２で実行されるフィルタリング演算は、域外値を取り除くステップを含む。スコアベクトルの成分は、その値が指定された値（例えば、平均、中央値、またはモード）から指定された量（例えば、特定の数の標準偏差）より大きく離れている場合に域外値とみなされうる。指定された量および値は、先験的に知られうるか、またはネットワーク応答スコアベクトルの組Ｓ１、Ｓ２、．．．ＳＭに基づいて計算されうる。
いくつかの実装では、ステップ６０４で実行されるフィルタリング演算は、幾何学的グラフ技術を含む。１つのそのような分解技術は、スコアベクトルＳ１、Ｓ２、．．．ＳＭのうちの１つまたは複数の部分を分解する。例示的な目的のために、ベクトル全体Ｓｉの分解は、以下の記載で述べられているが、分解は、スコアベクトルのいくつかの成分に対してのみ実行されうる。分解では、ベクトルＳｉは、２つ以上の他のベクトルの結合として書かれる。図７は、２つの成分７０８および７１０へのベクトル７０２の分解を示している。当技術分野において周知のとおり、Ｓｉが次元ｐを有している場合、Ｓｉは、Ｓｉが埋め込まれるｐ次元ベクトル空間を張るｐ個の異なる基底ベクトルの線形結合として書くことができ、数学的記法によれば
Ｓ１＝ａ１ｖ１＋．．．＋ａｐｖｐ
であり、
【０１３６】
式中、｛ｖ１，．．．，ｖｐ｝は、ベクトルの張る組であり、｛ａ１，．．．，ａｐ｝は、対応するスカラー係数である。ベクトルａ１ｖ１は、ｖ１上へのＳｉの射影と称される。図７では、ベクトル７０４および７０６は、基底ベクトルであり、これらの基底ベクトルのそれぞれの上へのベクトル７０２の射影は、それぞれ、ベクトル７０８および７１０である。一般性を失うことなく、｛ｖ１，．．．，ｖｐ｝は、正規直交基底であると仮定される。スカラー係数の値は、Ｓｉと対応するベクトルとの間の内積を計算することによって求めることができる。
【０１３７】
集約エンジン１１６は、多数の基底ベクトル｛ｖ１，．．．，ｖｐ｝のうちのどれかを選択するように構成されうる（かまたはそれにより事前プログラミングされうる）。いくつかの実装では、基底ベクトルは、ネットワークモデルＮｅｔ−ｉの構造を使用して、例えば、スペクトルグラフ計算技術を使用して選択される。典型的には、スペクトル技術では、ネットワークモデルの行列表現の固有値解析から導出される情報を使用する。特定の一スペクトル技術において、基底ベクトル｛ｖ１，．．．，ｖｐ｝は、ネットワークモデルＮｅｔ−ｉに関連する組合せラプラシアン行列の固有ベクトルとすることができる。
【０１３８】
Ｎｅｔ−ｉがｎｉ個のノードを持つ無向ネットワークを表す場合、組合せラプラシアンＬは
Ｌ＝Ｄ−Ａ
で計算され、
【０１３９】
式中、Ｄは、Ｎｅｔ−ｉのそれぞれのノードの次数が対角線上にあるｎｉ×ｎｉの対角行列であり、Ａは、Ｎｅｔ−ｉのｎｉ×ｎｉのノード間隣接行列である。固有ベクトルがステップ６０４で分解に対する好適な基底を構成しうる他の行列として、ノード間隣接行列、ノード−エッジ間隣接行列、正規化ラプラシアン行列、グラム行列、またはＮｅｔ−ｉの構造を表す他の行列が挙げられる。
そのため、一実施形態では、第１のスコアの組および第２のスコアの組の中のスコアのそれぞれは、スコアベクトルを含み、生物学的インパクトファクターを生成するステップはさらに、プロセッサで、第１のスコアおよび第２のスコアをフィルタリングして第１および第２のスコアのそれぞれを、基底ベクトルの組の上への複数の射影に分解するステップを含む。フィルタリングするステップはさらに、分解された第１および第２のスコアのうちの少なくとも１つから、複数の射影のうちの少なくとも１つを除去するステップを含むことができる。基底ベクトルの組は、モデルの少なくとも１つを記述する行列の固有ベクトルを含むことができる。いくつかの実装では、Ｓｉの分解は、例えば、幾何学的フィルタリング技術または幾何学的グラフ計算技術を使用して、Ｓｉの値を調整するために使用されうる。いくつかの態様において、幾何学的グラフフィルタリング技術を使用するステップは、ベクトル、メッシュ、または高次元の表現などの、１つまたは複数のネットワークモデルの幾何学的表現を改変するステップを含む。このような２つの例は、それぞれ、図８Ａおよび８Ｂに示されている。第１の例では、基底ベクトルのうちのいくつかの上へのＳｉの射影は、Ｓｉから減算されうる（Ｓｉの「次元を縮小する」）。これは、図８Ａに例示されており、ベクトル７０２は、ベクトル７０８および７１０に分解され、フィルタリングモジュール５１０は、ベクトル７１０をベクトル７０２から取り除き、ベクトル８０６を残した。取り除かれた射影は、大きさ（例えば、長さ）が最小である射影であるものとしてよい。基底ベクトルが特定の行列の固有ベクトルとして得られた場合、取り除かれる射影は、固有値が最小の大きさを有する固有ベクトルに関連付けられた射影であるものとしてよい。固定された数の射影が取り除かれるか、または保持されうる。Ｓｉの次元を縮小する代わりに、または縮小することに加えて、Ｓｉの射影のそれぞれを別々にスケーリングし、次いで、スケーリングされた射影を足し合わせて新しいスコアベクトルＳｉを形成することができる。これは、図８Ｂに例示されており、ベクトル７０２は、ベクトル７０８および７１０に分解され、フィルタリングモジュール５１０はベクトル７０８をスケーリングして新しいベクトル８１２を形成し、ベクトル７１０をスケーリングして新しいベクトル８１４を形成した。射影のそれぞれに対するスケール係数は、それぞれの射影の相対的重要性の経験的観察または数学的モデリングに基づくことを含む多くの方法で選択されうる。いくつかの実装では、グラフスペクトル情報が使用される。例えば、基底ベクトルが特定の行列の固有ベクトルとして得られた場合、それぞれの射影に対するスケール係数は、固有ベクトルに関連付けられた固有値に基づくものとしてよい。例えば、ベクトルｖｊの上へのＳｉの射影に対するスケール値は、
【化１５】
2014522530.tif 000017
によって与えられるものとしてよく、
【０１４０】
ただし、式中、λｊは、固有ベクトルｖｊに関連付けられている固有値である。パラメータｔは、チューニング可能であり、値が大きいほどスケーリングされる射影は小さくなる。
図６を再び参照すると、ステップ６０４で、ネットワーク重みづけモジュール５１２は、Ｍ個の計算モデルのそれぞれに関連付けられているネットワーク応答スコアベクトルＳｉ、Ｓ２、．．．、ＳＭのそれぞれについて重みづけをすることができる。第１のスコアの組および第２のスコアの組を生成するステップは、プロセッサで、第１のスコアの組および第２のスコアの組の中のスコアのそれぞれについて、対応する計算ネットワークモデルならびに第１のデータセットおよび第２のデータセットのうちの少なくとも１つに基づいて、重みを割り当てるステップと、第１のスコアの組の重みづけされたスコアを集約するステップと、第２のスコアの組の重みづけされたスコアを集約するステップとを含むことができ、１つまたは複数の生物学的インパクトファクターは、第１のスコアの組および第２のスコアの組の集約されたスコアの関数である。第１のスコアの組および第２のスコアの組の中のスコアのそれぞれについて重みを割り当てるステップは、複数の計算モデルのそれぞれについて重みを選択して、第１のスコアの組の中のスコアと第２のスコアの組の中のスコアとの間の差異を最大にするステップを含む。この重みづけは、ステップ２１０（図２）で受け取ったデータおよび対応するネットワークモデルに基づくものとしてよい。いくつかの実装では、ステップ６０４は、グラフ最適化計算技術を含む。このような一実装では、それぞれのスコアベクトルに関連付けられている重みは、生物系への比較的「弱い」攪乱を表す処置条件に基づくスコアベクトルと生物系への比較的「強い」攪乱を表す処置条件に基づくスコアベクトルとの間の差を最大化するように選択される。図９は一例を示しているが、決してこのアプローチの適用範囲を制限するものではない。図９は、生物系が曝露される３つの異なる時間、つまり、短時間９０２、中時間９０４、および長時間９０６において有毒作用物質への曝露処置条件図９００を示している。曝露時間毎に、ＳＲＰエンジン１１０は、生物学的実体の組の測定された活性を表すデータをアセンブルする。ネットワークモデリングエンジン１１２は、有毒作用物質および生物系（測定された生物学的実体を含む）に関連する、３つの異なるネットワークＮｅｔ−１  ９０８、Ｎｅｔ−２  ９１０、およびＮｅｔ−３  ９１２を識別し、ネットワークスコア化エンジン１１４は、これら３つのネットワークのそれぞれについて、また曝露される３つの時間のそれぞれについてスカラー値ネットワーク応答スコアを計算する。次いで、ネットワーク重みづけモジュール５１２は、同じ重みを使用して、曝露時間が短いネットワーク応答スコアの重みづけ総和と曝露時間が長いネットワーク応答スコアの重みづけ総和との間の差異が最大になるように、それぞれ、３つのネットワークＮｅｔ−１  ９０８、Ｎｅｔ−２  ９１０、およびＮｅｔ−３  ９１２について重みの組ｃ１、ｃ２、およびｃ３を選択する。重みｃ１、ｃ２、およびｃ３は、何らかの形で制約を課されうる（例えば、ｃ１、ｃ２、およびｃ３は非負でなければならず、また総和が１でなければならない）。言い換えると、ネットワーク重みづけモジュール５１２は、最適化ルーチン（公知の計算最適化方法を使用する）
【化１６】
2014522530.tif 000018
を実行する。
【０１４１】
ステップ６０４（図６）でネットワーク応答スコアベクトルの重みづけを行った後、集約モジュール５１４は、ステップ６０６でそれぞれの処置条件について別々にネットワーク応答スコアベクトルを結合する。これらのベクトルは、フィルタリングモジュール５１０によってフィルタリングされているか、ネットワーク重みづけモジュール５１２によって重みづけされているか、その両方であるか、またはいずれも行われていない。いくつかの実装では、ステップ６０６は、特定の処置条件に対するネットワーク応答スコアベクトルのすべてを連結して１つのベクトルにするステップを含む。ＡＳＶ−ｉで処置ｉに対する集約されたスコアベクトルを示すことにする。
【０１４２】
次に、第２の処置条件（ステップ６０８〜６１０として図６に表されている）についてステップ６０２〜６０６が反復される。これらのステップは、目的の追加の処置条件の数だけ反復することができるが、上に記載されているように、いくつかの実装では、２つの処置条件のみが研究されている。これらの処置条件のうちの１つは、長期的生物学的作用が十分に理解されている作用物質（標準的なタバコ、紙巻きタバコからの煙など）への曝露を含みうるが、第２の処置条件は、長期的生物学的作用が明確に理解されていない作用物質（タバコ関係の製品からのエアロゾルまたは蒸気など）への曝露を含みうる。処置条件がいくつ研究されていようと関係なく、ステップ６０６の結論において、それぞれの処置条件ｉについて集約されたスコアベクトルＡＳＶ−ｉが生成される。
ステップ６０８で、相対的スコア化モジュール５１６は、ＢＩＦを集約されたスコアベクトルの関数として生成する。いくつかの実装では、相対的スコア化モジュール５１６は、これらの集約されたスコアベクトル（ＡＳＶ）を相互に比較して１つまたは複数のＢＩＦを生成する。上に記載されているように、ＢＩＦは、どの生物学的経路が異なる攪乱の間で類似の活性化を受けるかを示すことができ、これにより、一方の攪乱の長期的作用に関する予測を他方の攪乱の長期的作用に基づいて行うことができる。ＢＩＦの多くの追加の利点および用途が本明細書に記載されている。相対的スコア化モジュール５１６は、多くの方法のうちのどれかでＡＳＶの集合からＢＩＦを生成することができる。いくつかの実装では、ステップ６０８は、幾何学的グラフ技術を含む。例えば、ＢＩＦは、２つのＡＳＶの間の内積を計算し、その内積に関連付けられている角度をＢＩＦ尺度として使用することによって生成されうる。そのような一実装では、ＢＩＦのより小さな数は、２つの処置条件によって活性化される生物学的機構の間の合同性が大きいことを示し、それらの機構に依存する長期的転帰に類似性があることを示唆している。多数のカーネルのうちのどれかを、単位行列、またはさまざまなスケール係数を対角成分に置く対角行列を含む、この内積計算に使用することができる。このようないくつかの実装は、グラフスペクトル情報を含む。例えば、相対的スコア化モジュール５１６は、内積計算にブロック対角行列カーネルを使用することができ、そこではｉ番目のブロックは
【化１７】
2014522530.tif 000019
に従って計算され、
【０１４３】
式中、ｖｊは、Ｎｅｔ−ｉのラプラシアン行列に関連付けられているｊ番目の固有ベクトルであり、λｊは、関連付けられているｊ番目の固有値である。このカーネルを使用して元のスコアベクトルＳ１、Ｓ２、．．．、ＳＭの間の内積を計算するステップは、集約エンジン１１６が上記の式を参照しつつ上に記載されている固有ベクトル分解および指数関数的スケーリング技術を実装するための代替的手段である。
【０１４４】
いくつかの実装では、それぞれのＡＳＶは、（場合によっては多次元）表面を定義するために使用され、ＢＩＦは、これらの表面を比較することによって生成される。したがって、生物学的インパクトファクターを生成するステップは、少なくとも１つの第１のスコアの組の集約されたスコアを表す少なくとも１つの第１のベクトルによって画定される少なくとも１つの第１の面と、集約された第２のスコアの組を表す少なくとも１つの第２のベクトルによって画定される少なくとも１つの第２の面との間の距離を求めるステップを含むことができる。このような実装は、とりわけ、幾何学的および最適化技術を含みうる。このような一アプローチは、第１の処置条件に対応する面１００２および第２の処置条件に対応する面１００４を示すプロット１０００である図１０の単純な例とともに示されている。これらの面は、用量−曝露時間の空間にわたって定義され（用量軸１００８および時間軸１０１０）、特定の用量および曝露時間におけるそれぞれの面の高さは、スカラーネットワーク応答スコア１００６の値に等しい（またはベクトル値スコアまたは複数の異なるスコアのスカラー値集約）。ＢＩＦは、多くの方法のうちのどれかでこの面比較フレームワークから生成されうる。いくつかの実装では、相対的スコア化モジュール５１６は、２つの面が互いに最も近くなる用量および時間を識別する。この点におけるネットワーク応答スコアの差（つまり、面の高さの差）は、同じ用量時間条件の下で、一方の攪乱によって活性化される生物学的機構が第２の攪乱によって活性化される生物学的機構に最も近くなる条件を表す。一例において、第１の攪乱が、公知の有毒物質への曝露であり、第２の攪乱が、未知の物質への曝露である場合、この最小距離比較は、未知の物質に対する生物学的応答が公知の毒素の生物学的応答に類似する可能性が高い「最悪のシナリオ」を表す。このような最悪のシナリオは、研究および公衆衛生の目的に重要な場合がある。いくつかの実装では、相対的スコア化モジュール５１６は、２つの面が互いに最も遠くなる用量および時間を識別する。このような実装は、薬物または治療の有益な特性を調べるときに、最大の差となる点が周知の効果的な薬物と比較したときに新しい薬物の効果に対する「最悪のシナリオ」を示すことができるので、有用であると思われる。いくつかの実装では、相対的スコア化モジュールは、これらの点が同じ用量−曝露時間条件に対応するかどうかに関係なく、第２の面の値に最も近い第１の面の値を識別する。これらの最も近い点を識別するステップにより、２つの攪乱の有用な比較を行うことができ、例えば、一定期間従来の紙巻きタバコを喫煙したことによって引き起こされる攪乱の効果は、異なる期間にタバコに関係する生成物からエアロゾルまたは蒸気を吸引することによって引き起こされる攪乱の作用に類似している。
相対的スコア化モジュール５１６は、多くの異なる方法で相対的スコアを表すことができる。いくつかの実装では、相対的スコア化モジュールは、上記の実験および解析を要約したスカラー値ＢＩＦを出力することができる。例えば、相対的スコア化モジュールが図１０の２つの面を比較し、これら２つの面の値が最も類似している点を見つけ、第１の処置に対する対応する用量および曝露時間（それぞれ、用量１および時間１）、ならびに第２の処置に対する対応する用量および曝露時間（それぞれ、用量２および時間２）を識別する場合、スカラー値ＢＩＦは、
【化１８】
2014522530.tif 000020
に従って計算されうる。
【０１４５】
前の例において、上記ＢＩＦ値は、生物学的機構の攪乱に関係するものとして記載されている。このＢＩＦ値は、いくつかの態様では、各生物学的機構に対するその選択された攪乱の長期転帰を定量化する数値として特に記載された。しかし、システム１００は、特定の攪乱についてＢＩＦを識別することに制限されず、その代わりに、いくつかの異なる攪乱に対するＢＩＦ値を生成し、これらの攪乱のうちの１つまたは複数のいくつかの異なる長期転帰を予測するために使用されうる。
【０１４６】
攪乱および転帰の追加、および任意選択として、システム１００は、疾患の転帰、疾患の進行、生物学的機構、および環境条件を含む１つまたは複数の他のパラメータに対して１つまたは複数のＢＩＦ値を生成するために使用されうる。例えば、それぞれが肺がんの進行の異なるレベル−初期、転移、および後期−を表す複数のＢＩＦ値を生成することができる。システム１００は、これらの異なるパラメータについての複数のＢＩＦ値を生成し、記憶するためのハードウェアおよびソフトウェアのコンポーネントを備えることができる。例えば、システム１００は、肺がんの進行に関連付けられている異なるＢＩＦ値を記憶するためのデータベースおよび記憶デバイスを備えることができる。このようなデータベースにおけるそれぞれのエントリは、疾患、例えば、肺がんの進行における異なるステージを表す異なるＢＩＦ値を含むことができる。このようなデータベースのエントリは、関連する生物学的機構、および生物学的実体のリスティングなどの、上記ＢＩＦに関連付けられている追加情報を含むことができる。上記データベースは、いくつかの異なる目的、例えば、臨床診断および予後診断のために使用することができる。
【０１４７】
臨床分析の一例において、システム１００は、患者の肺がんの進行を調査するために使用されうる。システム１００は、限定はしないが、肺がんなどの特定の疾患の進行における異なるステージを表すＢＩＦ値のデータベースを備えることができる。このような一例では、患者は、由来が不明であるか、または素性が不明である物質に曝露されていた可能性がある。上記患者は、自分の健康、特に肺の健康に潜在的影響を及ぼすおそれのある微粒子状およびガス状の物質の混合物でありうるそのような物質に曝露されていたことを臨床医に伝えてよい。上記臨床医は、上記患者から採取した生体サンプルに対し実施し、該患者から測定可能なデータを生成するための１つまたは複数のアッセイを選択することができる。いくつかの実装では、システム１００は、アッセイの選択を補助することができる。例えば、肺がんの進行に関する情報をもたらすアッセイに対する要求が臨床医からあったときに、システム１００は、１つまたは複数の推奨アッセイのリストを該臨床医に対して表示することができる。１つまたは複数のアッセイから得られた上記患者のデータは、計算のためシステム１００に入力されうる。このデータに基づいて、システム１００は上記データベースにクエリを実行し、類似の実験結果を有するエントリを取得することができる。例えば、遺伝子発現アッセイのために、システム１００は上記データベースにクエリを実行して、遺伝子または遺伝子発現レベルが上記患者のデータから得られたものとマッチしているエントリを識別することができる。いくつかの実装では、システム１００は、上記患者に適用できない他の属性に基づいて上記データベースにおける１つまたは複数枚のエントリをフィルタリングすることができる。次いで、システム１００は、選択されたデータベースエントリに対応する１つまたは複数のＢＩＦ値を決定し、それらの１つまたは複数のＢＩＦ値をその患者に帰することができる。あるいは、システム１００は、上記患者のデータを使用して、該患者に特有であり、いくつかの生物学的転帰を表すデータベースにおけるＢＩＦ値と比較するために使用することができるＢＩＦを計算することができる。例えば、上記データベースは、０から１００までの範囲のＢＩＦ値を含むことができ、それぞれの値は肺がんの進行のレベルを表す。このような一例では、ゼロに近い数は初期の肺がんを表すものとしてよく、１００に近い数は後期を表すものとしてよい。システム１００は、上記患者のデータから１０〜２０の範囲内のＢＩＦ値が得られると判定することができ、この結果をディスプレイに出力する。上記臨床医またはシステム１００は、この結果を解釈して、この物質への患者の曝露は有害であり、肺がんの特定のステージを表しうることを該患者に伝えることができる。システム１００は、データを受け取り、ＢＩＦ値を生成して出力するための好適なハードウェアおよびソフトウェアのコンポーネントを備えることができる。
【０１４８】
図１１は、生物学的攪乱の影響を定量化するための分散型のコンピュータ化されたシステム１１００のブロック図である。上記システム１１００のコンポーネントは、図１のシステム１００におけるものと同じであるが、該システム１００の配置構成は、それぞれのコンポーネントがネットワークインターフェース１１１０を通じて通信するような構成をとる。そのような実装は、「クラウドコンピューティング」パラダイムなどの共通ネットワークリソースへのアクセスを共有することができるワイヤレス通信システムを含む複数の通信システム上での分散コンピューティングに適している可能性がある。
【０１４９】
図１２は、図１〜１０を参照しつつ記載されているプロセスを実行するための図１のシステム１００または図１１のシステム１１００のコンポーネントのうちのいずれかなどのコンピューティングデバイスのブロック図である。ＳＲＰエンジン１１０、ネットワークモデリングエンジン１１２、ネットワークスコア化エンジン１１４、集約エンジン１１６、ならびに転帰データベース、攪乱データベース、および文献データベースを含むデータベースのうちの１つまたは複数を備える、システム１００のコンポーネントのそれぞれは、１つまたは複数のコンピューティングデバイス１２００に実装されうる。いくつかの態様において、複数の上記のコンポーネントおよびデータベースは、１つコンピューティングデバイス１２００内に収めることができる。いくつかの実装では、複数のコンピューティングデバイス１２００にまたがって１つのコンポーネントおよび１つのデータベースを実装することができる。
【０１５０】
上記コンピューティングデバイス１２００は、少なくとも１つの通信インターフェースユニット、入力／出力コントローラ１２１０、システムメモリー、および１つまたは複数のデータ記憶デバイスを備える。上記システムメモリーは、少なくとも１つのランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ１２０２）および少なくとも１つのリードオンリーメモリー（ＲＯＭ１２０４）を備える。これらの要素はすべて、中央処理装置（ＣＰＵ１２０６）と通信して、該コンピューティングデバイス１２００の動作を円滑に行わせる。上記コンピューティングデバイス１２００は、多くの異なる方法で構成されうる。例えば、上記コンピューティングデバイス１２００は、従来のスタンドアロン型コンピュータであってもよいが、代替的に、コンピューティングデバイス１２００の機能を複数のコンピュータシステムおよびアーキテクチャにまたがって分散させることもできる。上記コンピューティングデバイス１２００は、モデリング、スコア化、および集約演算の一部または全部を実行するように構成されうる。図１０では、上記コンピューティングデバイス１２００は、ネットワークまたはローカルネットワークを介して、他のサーバもしくはシステムにリンクされる。
【０１５１】
上記コンピューティングデバイス１２００は、分散型アーキテクチャで構成することができ、データベースおよびプロセッサは、別のユニットまたは場所に収納される。いくつかのこのようなユニットは、一次処理機能を実行し、最低限、汎用コントローラまたはプロセッサおよびシステムメモリーを含む。このような一態様では、これらのユニットのそれぞれは、通信インターフェースユニット１２０８を介して、他のサーバ、クライアントもしくはユーザコンピュータおよび他の関係するデバイスとの一次通信リンクとして働く通信ハブまたはポート（図示せず）に接続する。上記通信ハブまたはポートは、通信ルーターとしてもっぱら使用される、最小処理機能をそれ自体有することができる。さまざまな通信プロトコルが、システムの一部であってもよく、これは、限定はしないがイーサネット（登録商標）（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標））、ＳＡＰ、ＳＡＳ（商標）、ＡＴＰ、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、およびＴＣＰ／ＩＰを含む。
【０１５２】
上記ＣＰＵ１２０６は、１つまたは複数の従来のマイクロプロセッサなどのプロセッサ、および該ＣＰＵ１２０６の操作負荷をオフロードする数値演算コプロセッサ（ｍａｔｈ  ｃｏ−ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）などの１つまたは複数の補助コプロセッサを備える。上記ＣＰＵ１２０６は、上記通信インターフェースユニット１２０８および上記入力／出力コントローラ１２１０と通信し、これを通じて該ＣＰＵ１２０６は他のサーバ、ユーザ端末、またはデバイスなどの他のデバイスと通信する。上記通信インターフェースユニット１２０８および上記入力／出力コントローラ１２１０は、例えば、他のプロセッサ、サーバ、またはクライアント端末と同時通信するための複数の通信チャネルを備えることができる。互いに通信するデバイスであっても、互いにひっきりなしに送信している必要はない。それと反対に、そのようなデバイスは、必要に応じて互いに送信するだけでもよく、実際には大半の時間においてデータの交換を差し控えることができ、該デバイス間の通信リンクを確立するために実行するのにいくつかのステップを必要とするものとしてよい。
【０１５３】
上記ＣＰＵ１２０６は、上記データ記憶デバイスとも通信する。上記データ記憶デバイスとして、磁気メモリー、光メモリー、または半導体メモリーの適切な組み合わせを含み得、例えば、ＲＡＭ１２０２、ＲＯＭ１２０４、フラッシュドライブ、コンパクトディスクなどの光ディスク、またはハードディスクもしくはドライブが挙げられる。上記ＣＰＵ１２０６および上記データ記憶デバイスはそれぞれ、例えば、単一のコンピュータまたは他のコンピューティングデバイス内に丸ごと配置されるか、またはＵＳＢポート、シリアルポートケーブル、同軸ケーブル、イーサネット（登録商標）型ケーブル、電話回線、無線周波トランシーバ、または他の類似のワイヤレスもしくは有線媒体または上記のものの組み合わせなどの、通信媒体によって互いに接続されうる。例えば、上記ＣＰＵ１２０６は、上記通信インターフェースユニット１２０８を介して上記データ記憶デバイスに接続されうる。上記ＣＰＵ１２０６は、１つまたは複数の特定の処理機能を実行するように構成されうる。
【０１５４】
上記データ記憶デバイスは、例えば、（ｉ）上記コンピューティングデバイス１２００用のオペレーティングシステム１２１２、（ｉｉ）本明細書に記載されているシステムおよび方法により、また特に上記ＣＰＵ１２０６に関して詳しく記載されているプロセスにより、該ＣＰＵ１２０６に指示するように適合された１つまたは複数のアプリケーション１２１４（例えば、コンピュータプログラムコードまたはコンピュータプログラム製品）、または（ｉｉｉ）上記プログラムが必要とする情報を記憶するために利用されうる情報を記憶するように適合されたデータベース（１つまたは複数）１２１６を記憶することができる。いくつかの態様では、上記データベース（１つまたは複数）として、実験データを記憶するデータベース、および公開文献モデルが挙げられる。
【０１５５】
上記オペレーティングシステム１２１２およびアプリケーション１２１４は、例えば、圧縮形式、非コンパイル形式、および暗号化形式で記憶され、コンピュータプログラムコードを含むことができる。上記プログラムの命令は、上記ＲＯＭ１２０４または上記ＲＡＭ１２０２などの、データ記憶デバイス以外のコンピュータ可読媒体から上記プロセッサのメインメモリーへと読み込むことができる。上記プログラムにおける命令のシーケンスの実行により上記ＣＰＵ１２０６が本明細書に記載されているプロセスステップを実行するが、ハード配線回路を、本開示のプロセスの実装のためのソフトウェア命令の代わりに、または該ソフトウェア命令と組み合わせて使用することができる。したがって、記載されているシステムおよび方法は、ハードウェアとソフトウェアとの特定の組み合わせに限定されない。
【０１５６】
本明細書に記載されているようなモデリング、スコア化、および集約に関して１つまたは複数の機能を実行するのに適したコンピュータプログラムコードが提供されうる。上記プログラムは、オペレーティングシステム１２１２、データベース管理システム、および上記プロセッサが上記入力／出力コントローラ１２１０を介してコンピュータ周辺デバイス（例えば、ビデオディスプレイ、キーボード、コンピュータマウスなど）とインターフェースすることを可能にする「デバイスドライバ」などのプログラム要素を含むことができる。
【０１５７】
本明細書で使用されているような「コンピュータ可読媒体」という用語は、実行のため命令を上記コンピューティングデバイス１２００（または本明細書に記載されているデバイスの任意の他のプロセッサ）のプロセッサに与えるか、または与えることに関わる任意の非一時的媒体を指す。このような媒体は、限定はしないが、不揮発性媒体および揮発性媒体を含む、多くの形態をとりうる。不揮発性媒体としては、例えば、光ディスク、磁気ディスク、もしくは光磁気ディスク、またはフラッシュメモリーなどの集積回路メモリーが挙げられる。揮発性媒体としては、典型的にはメインメモリーを構成するダイナミックランダムアクセスメモリー（ＤＲＡＭ）を含む。コンピュータ可読媒体の一般的な形態としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、任意の他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、任意の他の光媒体、パンチカード、紙テープ、穴の形状を有する任意の他の物理的媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭまたはＥＥＰＲＯＭ（電子的に消去可能なプログラム可能リードオンリーメモリー）、ＦＬＡＳＨ−ＥＥＰＲＯＭ、任意の他のメモリーチップもしくはカートリッジ、またはコンピュータが読み取ることができる任意の他の非一時的媒体が挙げられる。
【０１５８】
さまざまな形態のコンピュータ可読媒体が、実行のため１つまたは複数の命令の１つまたは複数のシーケンスを上記ＣＰＵ１２０６（または本明細書に記載されているデバイスの任意の他のプロセッサ）に伝えることに関与しうる。例えば、上記命令は、最初に、リモートコンピュータ（図示せず）の磁気ディスクで伝えることができる。上記リモートコンピュータは、命令をそのリモートコンピュータのダイナミックメモリーにロードし、モデムを使用してイーサネット（登録商標）接続、ケーブル線、さらには電話回線を介して該命令を送ることができる。コンピューティングデバイス１２００（例えば、サーバ）に対してローカルの通信デバイスは、各通信回線上でデータを受け取り、該データを上記プロセッサのシステムバス上に出すことができる。上記システムバスは、データをメインメモリーに伝え、上記プロセッサはそのメインメモリーから命令を取り出して実行する。メインメモリーに入った命令は、必要に応じて、上記プロセッサによる実行前または実行後にメモリーに記憶することができる。それに加えて、命令は、通信ポートを介して、電気信号、電磁気信号、または光信号として受け取ることができ、これらはさまざまな種類の情報を伝えるワイヤレス通信またはデータストリームの形態の例である。
【０１５９】
上で論じられているように、上記システム１００を使用して生物学的機構のネットワークを構築し、攪乱の生物学的影響のシステムレベルの評価を促進することができる。以下の段落では、いくつかのネットワーク例を記載しており、そのそれぞれを使用して基礎をなす機構に関係する異なる転帰に対するＢＩＦスコアを計算することができる。
【０１６０】
第１の例では、上記システム１００を使用して、細胞増殖に関して肺に焦点を当てたネットワークを構築した。上記肺に焦点を当てた細胞増殖ネットワークは、Ｓｅｌｖｅｎｔａ（Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ、Ｍａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓ、ＵＳＡ）によって開発された生物学的経路表現のための計算可能なフレームワークである、生物学的表現言語（ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｌａｎｇｕａｇｅ）（ＢＥＬ）を使用して構築されたものであり、ハイスループット手段によって得られたデータに基づいて細胞増殖の評価に応用することができる。上記細胞増殖ネットワークは、８５４個のノード、１５９８個のエッジ（１０１７個の因果エッジおよび５８１個の非因果エッジ）を含み、４２９の固有のＰｕｂＭｅｄ要約文献ソースからの情報を使用して構築された。いくつかの代表的なネットワークノードタイプとして、ルートタンパク質ノード（ｒｏｏｔ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｎｏｄｅ）（例えば、ＣＣＮＥ１）、修飾タンパク質ノード（例えば、特定のセリン残基でリン酸化されたＲＢ１、および活性ノード（例えば、ＣＤＫ２（ｋａｏｆ（ＣＤＫ２）のキナーゼ活性）およびＲＢ１の転写活性（例えば、ｔａｏｆ（ＲＢ１）））が挙げられる。因果エッジは、生物学的実体の間の因果関係であり、例えば、ＣＤＫ２のキナーゼ活性が増大すると因果的にセリン３７３でＲＢ１のリン酸化が増大する。非因果エッジは、暗黙の因果関係なしでｍＲＮＡまたはタンパク質複合体などの異なる形態の生物学的実体をその基礎となるタンパク質（１つまたは複数）に接続する（例えば、チロシン（Ｙ）６４１でリン酸化されたＳＴＡＴ６は、そのルートタンパク質ノードＳＴＡＴ６との非因果関係を有する）。細胞増殖ネットワークは、コア細胞周期サブモデルが肺における細胞増殖に寄与する追加の生物学的経路に接続されるモジュール方式で構築された。簡単に言うと、５つのサブモデルが使用され、これらは細胞周期（限定はしないが、サイクリン、ＣＤＫ、およびＥ２Ｆファミリーメンバーを含む、哺乳類細胞周期からの出入りを調節するコア機構の標準的な要素を含む）、増殖因子（肺細胞増殖を調節することに関わる共通細胞外増殖因子、つまり、ＥＧＦ、ＴＧＦ−β、ＶＥＧＦ、およびＦＧＦファミリーメンバーを含む）、細胞内および細胞外シグナリング（ヘッジホッグ（Ｈｅｄｇｅｈｏｇ）、ウィント（Ｗｎｔ）、およびノッチ（Ｎｏｔｃｈ）シグナリング経路、およびカルシウムシグナリング、ＭＡＰＫ、Ｈｏｘ、ＪＡＫ／ＳＴＡＴ、ｍＴＯＲ、プロスタグランジンＥ２（ＰＧＥ２）、Ｃｌｏｃｋ、および肺細胞増殖に関連するような核内受容体シグナリングを含む、肺細胞増殖を媒介することに関わる共通細胞内および細胞外経路の要素を含む）、細胞相互作用（共通細胞接着分子（ＩＴＧＡ１−３鎖を持つＩＴＧＢ１複合体を含む）と細胞外マトリックス成分（特にコラーゲン、フィブロネクチン、およびラミニン）の相互作用に由来する細胞増殖に至るシグナル伝達経路を含む）、およびエピジェネティックス（ヒストン脱アセチル化酵素（ＨＤＡＣ）ファミリーおよびＤＮＡメチルトランスフェラーゼ（ＤＭＴ）ファミリーメンバーＤＮＭＴ１を含む肺細胞増殖の主要な公知のエピジェネティッ��モジュレーターを含む）を含む。
【０１６１】
上記ネットワークの内容を検証するために、所与のトランスクリプトームデータセットにおけるｍＲＮＡ状態の著しい変化を説明することができる上流制御機構（「仮説」）を識別する、逆因果的推論（ＲＣＲ）を使用してトランスクリプトームデータセットを解析するために上記システム１００を使用した。トランスクリプトームデータセットは、ＧＥＯ（遺伝子発現オムニバス（Ｇｅｎｅ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｏｍｎｉｂｕｓ））およびＡｒｒａｙＥｘｐｒｅｓｓなどの公開データリポジトリを使用して上記モデルを検証し、拡張するために使用した。使用するデータセットは、ＥＩＦ４Ｇ１データセット（ＧＳＥ１１０１１）、ＲＨＯＡデータセット（ＧＳＥ５９１３）、ＣＴＮＮＢ１データセット（ＰＭＩＤ  １５１８６４８０）、およびＮＲ３Ｃ１データセット（Ｅ−ＭＥＸＰ−８６１）を含む。上記システム１００を使用してこれら４つの細胞増殖トランスクリプトームデータセットのそれぞれについてＲＣＲ解析を実行し、その結果の仮説を評価した。増大したＥ２Ｆ１、２、および３の活性の予測を含む、上記コア細胞周期ブロックにおける多くのノードについての予測は、肺関連細胞型において細胞増殖を調節する公表されている役割と一致していた。それに加えて、ＲｈｏＡおよびＣＴＮＮＢ１データセットにおける増大したＭＹＣ活性についての予測は、肺および肺関連細胞型の細胞増殖を正に調節することにおけるＭＹＣの報告されている役割と一致していた。細胞増殖を実験的に増大させたデータセットにおける正の細胞増殖媒介因子の活性の増大についての予測に加えて、ＲＣＲは、また、増殖の負の調節因子の活性の減少を予測した。例えば、ＲＢＩおよびＥ２Ｆ４の転写活性の減少は、両方とも細胞周期の進行の負の調節因子として公知であり、複数のデータセットにおいて予測された。同様に、強力な抗増殖効果を持つ細胞周期チェックポイントタンパク質である、ＣＤＫＮ１ＡまたはＣＤＫＮ２Ａの存在量の減少も、増殖の増大が観察された３つすべてのデータセットにおいて予測された。これらの仮説の多くは、増殖に加えて他の過程にも関与している、多面発現性シグナリング分子であり、調査されたデータセットにおける生物学の非増殖領域の攪乱から結果として生じうる。上記細胞増殖の文献モデルを検証することに加えて、４つの細胞増殖データセットに関するＲＣＲを使用して、肺における細胞増殖に影響を与える他の機構を識別した。例えば、Ｚｂｔｂ１７（ＭＩＺ−１）の転写活性はＣＴＮＮＢ１データセットにおいて増大すると予測されたが、Ｚｂｔｂ１７は、正常な肺細胞増殖を調節する、直接的な文献に記載されている役割をまだ有していない。したがって、いくつかの実施形態では、ヒトなどの哺乳類の被験体に対する作用物質の生物学的影響は、肺細胞増殖の少なくとも１つのネットワークモデルでデータを解析することによって評価することができる。適切には、上記肺細胞増殖ネットワークモデルは、細胞周期、増殖因子、細胞内および細胞外シグナリング、細胞相互作用、およびエピジェネティックスのうちの少なくとも１つのサブモデルまたは２つ以上のサブモデルの組み合わせを含む。
【０１６２】
第２の例として、上記システム１００は、関連する公表されている文献の査定を複数のトランスクリプトームデータセットの計算解析結果と組み合わせることによって主要な肺炎症過程のネットワークモデル（炎症過程ネットワークまたはＩＰＮ）を構築するために使用された。肺炎症への複数の細胞型の寄与を捕捉するために、より大きなネットワークモデルが構成要素のサブモデルからなる場合に、モジュールスキーマを使用してＩＰＮモデルを構築するように上記システム１００を構成した。少なくとも２３個のスコア化可能なＩＰＮサブモデルは、紙巻きタバコの煙が誘発する肺炎症に関与していることが公知の主細胞型、特に、肺上皮細胞、マクロファージ、好中球、Ｔ細胞サブセット（Ｔｈ１、Ｔｈ２、Ｔｈ１７、Ｔｒｅｇ、およびＴｃ）、ＮＫ細胞、樹状細胞、巨核球、および肥満細胞を重点的に取り扱う。それぞれのサブモデル内で、入出力設計が使用された。サブモデル入力は、細胞内シグナリングカスケードを誘導または抑制するシグナリングリガンド／トリガーであるが、サブモデル出力は、これらのシグナリング経路の細胞／生理的産物（大部分、分泌型サイトカインまたは生物学的過程）である。上記システム１００は、上記のプロセスに従ってＩＰＮモデルを構築するために使用されており、このプロセスは、科学文献を調査するステップと、Ｓｅｌｖｅｎｔａ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｂａｓｅから因果関係を抽出するステップと、該文献から手操作で精選した記述を受け取るステップと、特定の炎症関連過程を評価したトランスクリプトームプロファイリング実験の逆因果推論（ＲＣＲ）解析から導出されたノードを追加するステップとを含む。ＲＣＲの増強は、ｉｎ  ｖｉｖｏでＬＰＳに曝露したマウスの肺全体（ＧＳＥ１８３４１）、１Ｌ１５／Ｔｈ１分化／Ｔｈ２分化にｉｎ  ｖｉｔｒｏで応答する樹状細胞活性化／単球−マクロファージ分化／ＮＫ細胞活性化（ＧＳＥ２２８８６）、およびｉｎ  ｖｉｖｏでＬＰＳに曝露した肺好中球（ＧＳＥ２３２２）を表す、Ｇｅｎｅ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｏｍｎｉｂｕｓ（ＧＥＯ）から入手可能なデータセットに基づいた。したがって、いくつかの実施形態では、ヒトなどの哺乳類の被験体に対する作用物質の生物学的影響は、肺炎症の少なくとも１つのネットワークモデルでデータを解析することによって評価することができる。適切には、上記肺炎症ネットワークモデルは、それぞれ例示的なノード（括弧内）の１つまたは複数を含む以下のサブモデルのうちの少なくとも１つのサブモデルまたは２つ以上のサブモデルの組み合わせを含み、これらのサブモデルは、（１）粘液分泌過多（ＩＬ１３、ＣＣＬ２、ＴＮＦ、およびＥＧＦなどのサイトカインに応答した肺上皮細胞における分泌過多およびＭＵＣＳＡＣ発現）、（２）上皮細胞関門防御（ＥＧＦ、ＴＮＦ、ＡＤＡＭ１７、およびＲＯＳなどのシグナルに応答した上皮性関門機能および密着結合透過性の変化）、（３）上皮細胞炎症促進シグナリング（上皮細胞活性化の間にＴＮＦ、ＴＬＲ４、ＥＬＡ２、およびＩＬ−ｌβ  などの上流シグナルに応答した炎症性タンパク質の発現）、（４）好中球応答（ＴＮＦ、ＣＳＦ３、およびＦＰＲ１などの上流シグナルに応答した）、（５）マクロフ��ージ媒介好中球動員（ＴＮＦなどの上流シグナルに応答して好中球走化性および好中球動員に至るＩＬ−８、ＳＥＲＰＩＮＥ  １、およびロイコトリエンＢ４の分泌）、（６）好中球走化性（ＣＳＦ３、Ｆ２、ＩＬａ  ＣＸＣＬ１２、Ｓ１００Ａ８、およびＳ１００Ａ９などの上流シグナルに応答した走化性の調節）、（７）組織損傷（ＴＬＲおよびＮＦｋＢシグナリングに至る組織損傷の後の炎症性誘因としてのＤＡＭＰおよびＰＡＭＰの放出）、（８）マクロファージ活性化（トール様受容体ライゲーションなどの上流シグナルに応答した炎症促進分子のＮＦｋＢ依存性産生）、（９）マクロファージ分化（ＩＬ−６、ＩＧＦ１、およびインターフェロンγなどの上流シグナルに応答した分化）、（１０）Ｔｈ１分化（ＣＣＬ５およびＤＬＬ１などの上流シグナルに応答したＴｈ１分化およびＩＦＮＧ発現）、（１１）Ｔｈ１応答（ＩＦＮＧ、ＩＬ２、ＬＴＡ、およびＬＴＢなどの上流シグナルに応答して生じる）、（１２）Ｔｈ２分化（ＩＬ４、ＩＬ２５、およびＶＩＰなどの上流シグナル）、（１３）Ｔｈ１７分化（ＴＧＦＢ１およびＤＬＬ４などの上流シグナルに応答した）、（１４）Ｔｈ１７応答（ＩＬ２１、ＩＬ２２、およびＩＬ２６などの上流シグナルに応答した）、（１５）Ｔｒｅｇ応答（ＴＧＦＢ１およびＩＬ７などの上流シグナルに応答した制御性Ｔ細胞分化およびＩＬ１０発現）、（１６）Ｔｃ応答（上流ＴＣＲライゲーションおよびＩＬ１５に応答した細胞傷害性Ｔ細胞応答としてのＦＡＳＬＧの誘導）、（１７）ＮＫ細胞活性化（ＩＬ−２、ＩＬ−４、ＩＬ−７、ＩＬ−１２、ＩＬ−１５、ＴＧＦβ１、ＩＦＮα１、およびＩＴＧＢ２などの上流シグナルに応答してＮＫ細胞が誘導する標的細胞崩壊）、（１８）肥満細胞活性化（ＩＬ４、ＫＩＴＬＧ、およびＦｃｌｇＥ受容体などの上流シグナルに応答した）、（１９）樹状細胞活性化（ＬＰＳおよびＨＭＧＢ１などの上流ＴＬＲリガンドに応答したサイトカインおよび他の炎症関連タンパク質の産生）、（２０）組織への樹状細胞遊走（補体、ＣＣＬ３およびＣＣＬ５などの、上流シグナルに応答した感染部位への遊走の調節）、（２１）リンパ節への樹状細胞遊走（ＣＸＣＬ９、ＣＸＣＬ１０、ＣＸＣＬ１１、ＣＣＬ１９、およびＣＣＬ２１などの、上流シグナルに応答したリンパ節への遊走の調節）、（２２）Ｔｈ２応答（ＩＬ−４およびＩＬ−１３などの上流シグナルへの免疫応答）、および（２３）巨核球分化（ＩＬ１１およびＣＸＣＬ１２などの上流シグナルに応答した巨核球分化）を含む。したがって、生物学的影響を判定するための本開示のコンピュータ化された方法は、上記２３個のサブモデルのうちの１つまたは複数を含む肺炎症過程のネットワークモデルを使用するステップを含みうる。
【０１６３】
第３の例として、上記システム１００は、無病の哺乳類の肺および心血管細胞における内因性および外因性ストレッサーへの生理学的細胞性応答の基礎となる生物学を支配する包括的ネットワークモデルを組み立てるために使用された。システム１００は、科学文献を調査するステップ、Ｓｅｌｖｅｎｔａ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｂａｓｅから因果関係を抽出するステップ、および上記文献から手作業で精選された記述を受け取るステップとを含む、上に記載されているプロセスにより細胞性ストレスネットワーク（ＣＳＮ）モデルを構築するために使用された。上記ＣＳＮモデルは６つのサブモデルからなり、これらのサブモデルは（１）生体異物代謝応答（ＡＨＲ、シトクロムｐ４５０酵素、およびこの応答の各種の環境誘導因子を含む）、（２）小胞体（ＥＲ）ストレス（折り畳み構造がほどけたタンパク質の応答および３つのストレスセンサー、Ｐｅｒｋ（Ｅｉｋ２ａｋ３）、ＡＴＦ６、およびＩｒｅ１ａｌｐｈａ（Ｅｒｎ１）の下流の経路を含み、その一方で該応答のプロアポトーシスアームを除外する）、（３）内皮剪断応力（ＮＦ−κＢおよび一酸化窒素経路を含む、単球接着に対する層流（アテローム保護）および乱流（アテローム生成）剪断応力の作用を含む）、（４）低酸素応答（ＨＩｆ１α活性化および標的、転写の制御、タンパク質合成、酸化的ストレスとのクロストーク、ＥＲストレスおよび浸透ストレス応答経路を含む）、（５）浸透ストレス（高浸透圧応答の下流のＮｆａｔ５、アクアポリン、およびＣｆｔｒ経路を含む）、ならびに（６）酸化的ストレス（細胞内遊離基管理経路、内因性／外因性酸化物質（高酸素状態への曝露によって誘導されるものを含む）、および抗酸化薬、グルタチオン代謝、ｐ３８、Ｅｒｋ、Ｊｎｋ、およびＮＦ−κＢ経路、さらにはＮＲＦ２ならびにその上流調節因子および下流抗酸化物質応答エレメント（ＡＲＥ）媒介遺伝子発現を含む）である。したがって、いくつかの実施形態では、ヒトなどの哺乳類の被験体に対する作用物質の生物学的影響は、細胞性ストレスの少なくとも１つのネットワークモデルでデータを解析することによって評価することができる。適切には、上記細胞性ストレスネットワークモデルは、生体異物代謝応答、小胞体（ＥＲ）ストレス、内皮剪断応力、低酸素応答、浸透ストレス、および酸化的ストレスのうちの少なくとも１つのサブモデルを含むかまたは２つ以上のサブモデルの組み合わせを含む。
【０１６４】
上記システム１００は、マウスの肺における多面発現性細胞性ストレスのプロトタイプ誘導物としての紙巻きタバコの煙（ＣＳ）への転写応答を表すデータ系列に対してＣＳＮモデルを評価するために使用された（ＧＳＥ１８３４４）。上記データ系列は、周囲空気（偽曝露）またはＣＳに曝露させた野生型およびＮＲＦ２ノックアウト動物の両方からのデータを含んでおり、上記ＣＳＮモデルを試験するため１日のＣＳ処置データが選択された。有意なｍＲＮＡ状態変化（ＳＣ）が、３つの比較：野生型１日ＣＳ対偽曝露、ＮＲＦ２ノックアウト１日ＣＳ対偽曝露、およびＮＲＦ２ノックアウト１日ＣＳ対野生型１日ＣＳ曝露について判定された。その実験結果は、ＣＳへの肺細胞応答におけるＮＲＦ２に対する中心的役割と一致していた。特に、野生型マウスで１日ＣＳ曝露によって誘発されたＳＣの３５％は、ＮＲＦ２の活性化で説明することができる。１日ＣＳ曝露ＮＲＦ２ノックアウトマウスを野生型マウスと比較すると、ＮＲＦ２の転写活性の減少が予測され、これらのマウスにおけるＮＲＦ２の欠如と一致する。したがって、生物学的影響を判定するための本開示のコンピュータ化された方法は、上記５個のサブモデルのうちの１つまたは複数を含む細胞性ストレスのネットワークモデルを使用するステップを含みうる。
【０１６５】
さらなる例として、上記システム１００は、関連する公表されている文献の査定を複数のトランスクリプトームデータセットの計算解析結果と組み合わせることによってＤＮＡ損傷応答、アポトーシス、ネクロプトーシス、自食作用、および老化についてのネットワークモデルを構築するために使用された。このネットワークは、ＤＮＡ損傷、自食作用、細胞死、および老化についてのＤＡＣＳネットワークとして公知である。上記ＤＡＣＳネットワークは、モジュール性の高い設計を使用して構築し、より大きなネットワークがいくつかのサブモデルに分割される。５つのＤＡＣＳネットワーク領域における細胞の運命に影響を及ぼす別個の機構（例えば、抗アポトーシス遺伝子のＮＦκＢ媒介転写アップレギュレーションの生存促進効果）は、３５個のサブモデルによって記述する。全体では、上記ＤＡＣＳネットワークは、１０５２個の特有のノード、１５３８個の特有のエッジ（９５９個の因果エッジおよび５７９個の非因果エッジ）を含み、それは、１２３１のＰｕｂＭｅｄ参照文献引用によって支持されている。上記ＤＡＣＳネットワークにおけるノードは、タンパク質量、ｍＲＮＡ発現、およびタンパク質活性などの生物学的実体である。それに加えて、ノードは、生物学的過程（例えば、アポトーシス）も表しうる。エッジは、ノード間の関係であり、因果または非因果のいずれかに分類される。上記ＤＡＣＳネットワークでは、２つの主要なソース、つまり、科学文献に記載されている以前の知識から導出されたノードとエッジ、および逆因果推論（ＲＣＲ）を介してトランスクリプトームプロファイリングデータの計算解析結果から得られたノードからの内容を用いて構築し、その内容で占められる。
【０１６６】
適切には、上記ＤＡＣＳネットワークモデルは、少なくとも１つのサブモデルを含むかまたは２つ以上のサブモデルの組み合わせを含み、これらのサブモデルは、アポトーシスについては、（１）カスパーゼカスケード、（２）ＥＲストレス誘導性のアポトーシス、（３）ＭＡＰＫシグナリング、（４）ＮＦκＢシグナリング、（５）ＰＫＣシグナリング、（６）アポトーシス促進ミトコンドリアシグナリング（ｐｒｏａｐｏｐｔｏｐｉｃ  ｍｉｔｏｃｈｏｎｄｒｉａｌ  ｓｉｇｎａｌｉｎｇ）、（７）生存促進ミトコンドリアシグナリング、（８）ＴＮＦＲ／Ｆａｓシグナリング、（９）ＴＰ５３転写サイン、自食作用については、（１０）自食作用のＡＴＧ誘導、（１１）自食作用誘導、（１２）ｍＴＯＲシグナリング、（１３）栄養素輸送合成、および（１４）タンパク質合成、ＤＮＡ損傷については、（１５）ＴＰ５３活性に影響を及ぼす成分、（１６）ＴＰ６３活性に影響を及ぼす成分、（１７）ＴＰ７３活性に影響を及ぼす成分、（１８）Ｇ１／ＳチェックポイントへのＤＮＡ損傷、（１９）Ｇ２／ＭチェックポイントへのＤＮＡ損傷、（２０）二本鎖切断応答、（２１）ＤＮＡ修復の阻害、（２２）ＮＥＲ／ＸＰ経路、（２３）単一鎖切断応答、（２４）ＴＰ５３転写サイン、ネクロプトーシスについては、（２５）Ｆａｓ活性化、（２６）遺伝子サイン、（２７）炎症促進メディエータ、（２８）ＲＩＰＫ／ＲＯＳ媒介実行、（２９）ＴＮＦＲ１活性化、老化については、（３０）がん遺伝子誘発性の老化、（３１）複製老化、（３２）ストレス誘発性の早期の老化、（３３）ｐ１６ＩＮＫ発現の調節、（３４）腫瘍抑制因子の調節、および（３５）ＳＡＳＰの転写調節である。
【０１６７】
上記ＤＡＣＳネットワークのＲＣＲベースの増強は、「形成（ｂｕｉｌｄｉｎｇ）」データセットと称される、４つのトランスクリプトームデータセット（ＤＮＡ損傷に２つ、老化に２つ）を使用して実行される。理想的には、５つすべてのＤＡＣＳ領域を取り扱うトランスクリプトームデータセットを使用して、ネットワークの対象範囲を最大にする。しかし、上記ＤＡＣＳネットワーク領域のうちの３つ（アポトーシス、自食作用、およびネクロプトーシス）は、トランスクリプトームの変化によって推進されるものとして古典的には記述をなされていないため、効果は、上記ＤＮＡ損傷応答および上記老化の誘発を記述する実験からのトランスクリプトームデータに集中している。４つの形成データセットは、すべて、ヒトまたはマウスの線維芽細胞において実施されたｉｎ  ｖｉｔｒｏ実験から導かれたものであり、紫外線照射または化学的ＤＮＡ架橋剤によるＤＮＡ損傷、連続継代による複製老化の誘発、およびブレオマイシンによって誘発されるストレス誘発性早期老化（ＳＩＰＳ）への応答を表す（ＧＳＥ１３３３０）。したがって、いくつかの実施形態では、ヒトなどの哺乳類の被験体に対する作用物質の生物学的影響は、少なくとも１つのＤＡＣＳネットワークモデルでデータを解析することによって評価することができる。適切には、上記ＤＡＣＳネットワークモデルは、上に記載されている少なくとも１つのサブモデルを含むかまたは２つ以上のサブモデルの組み合わせを含む。
【０１６８】
生物系を表す複数の計算因果関係ネットワークモデルが、プロセッサにおいて提示され、それぞれの計算モデルは、複数の生物学的実体を表すノードと、複数の生物学的実体における実体間の関係を表すエッジとを含む。一実施形態において、上記計算因果関係ネットワークモデルは、細胞増殖ネットワーク、炎症過程ネットワーク、細胞性ストレスネットワーク、ならびにＤＮＡ損傷、自食作用、細胞死および老化のネットワークのうちの２つ以上から選択される。これらのネットワークモデルのそれぞれは、構成要素となるサブモデルを備えることができる。
【０１６９】
一実施形態において、上記細胞増殖ネットワークは、肺に焦点を置いた細胞増殖ネットワークである。適切には、上記サブモデルは、細胞周期（限定はしないが、サイクリン、ＣＤＫ、およびＥ２Ｆファミリーメンバーを含む、哺乳類細胞周期からの出入りを調節するコア機構の標準的な要素を含む）、増殖因子（肺細胞増殖を調節することに関わる共通の細胞外増殖因子、つまり、ＥＧＦ、ＴＧＦ−β、ＶＥＧＦ、およびＦＧＦファミリーメンバーを含む）、細胞内および細胞外シグナリング（ヘッジホッグ、ウィント、およびノッチシグナリング経路、およびカルシウムシグナリング、ＭＡＰＫ、Ｈｏｘ、ＪＡＫ／ＳＴＡＴ、ｍＴＯＲ、プロスタグランジンＥ２（ＰＧＥ２）、Ｃｌｏｃｋ、および肺細胞増殖に関連するような核内受容体シグナリングを含む、肺細胞増殖を媒介することに関わる共通の細胞内および細胞外経路の要素を含む）、細胞相互作用（共通の細胞接着分子（ＩＴＧＡ１−３鎖を持つＩＴＧＢ１複合体を含む）と細胞外マトリックス成分（特にコラーゲン、フィブロネクチン、およびラミニン）の相互作用に由来する細胞増殖に至るシグナル伝達経路を含む）、およびエピジェネティックス（ヒストン脱アセチル化酵素（ＨＤＡＣ）ファミリーおよびＤＮＡメチルトランスフェラーゼ（ＤＭＴ）ファミリーメンバーＤＮＭＴ１を含む肺細胞増殖の主要な公知のエピジェネティックモジュレーターを含む）、またはこれらの２つ以上のものの組み合わせからなる群から選択される。
【０１７０】
一実施形態において、上記炎症過程ネットワークは、肺炎症過程ネットワークである。適切には、これらのサブモデルは、紙巻きタバコの煙によって誘発される肺炎症に関与することが公知である主細胞型を重点的に扱う。一実施形態において、上記サブモデルは、肺上皮細胞、マクロファージ、好中球、Ｔ細胞サブセット（Ｔｈ１、Ｔｈ２、Ｔｈ１７、Ｔｒｅｇ、およびＴｃ）、ＮＫ細胞、樹状細胞、巨核球、および肥満細胞、またはこれらの２つ以上のものの組み合わせからなる群から選択される。
【０１７１】
一実施形態において、上記細胞性ストレスネットワークのサブモデルは、（１）生体異物代謝応答（ＡＨＲ、シトクロムｐ４５０酵素、およびこの応答の各種の環境誘導因子を含む）、（２）小胞体（ＥＲ）ストレス（折り畳み構造がほどけたタンパク質の応答および３つのストレスセンサー、Ｐｅｒｋ（Ｅｉｋ２ａｋ３）、ＡＴＦ６、およびＩｒｅ１ａｌｐｈａ（Ｅｒｎ１）の下流の経路を含み、その一方で該応答のアポトーシス促進アームを除外する）、（３）内皮剪断応力（ＮＦ−κＢおよび一酸化窒素経路を含む、単球接着に対する層流（アテローム保護）および乱流（アテローム生成）剪断応力の作用を含む）、（４）低酸素応答（ＨＩｆ１α活性化および標的、転写の制御、タンパク質合成、ならびに酸化的ストレス、ＥＲストレスおよび浸透ストレス応答経路とのクロストークを含む）、（５）浸透ストレス（高浸透圧応答の下流のＮｆａｔ５、アクアポリン、およびＣｆｔｒ経路を含む）、ならびに（６）酸化的ストレス（細胞内遊離基管理経路、内因性／外因性酸化物質（高酸素状態への曝露によって誘導されるものを含む）、および抗酸化薬、グルタチオン代謝、ｐ３８、Ｅｒｋ、Ｊｎｋ、およびＮＦ−κＢ経路、さらにはＮＲＦ２ならびにその上流調節因子および下流抗酸化物質応答エレメント（ＡＲＥ）媒介遺伝子発現を含む）、またはこれらの２つ以上のものの組み合わせからなる群から選択される。
【０１７２】
上記ＤＡＣＳネットワークモデルの一実施形態において、上記サブモデルは、アポトーシスについては、（１）カスパーゼカスケード、（２）ＥＲストレス誘導性のアポトーシス、（３）ＭＡＰＫシグナリング、（４）ＮＦκＢシグナリング、（５）ＰＫＣシグナリング、（６）アポトーシス促進ミトコンドリアシグナリング、（７）生存促進ミトコンドリアシグナリング、（８）ＴＮＦＲ／Ｆａｓシグナリング、（９）ＴＰ５３転写サイン、自食作用については、（１０）自食作用のＡＴＧ誘導、（１１）自食作用誘導、（１２）ｍＴＯＲシグナリング、（１３）栄養素輸送合成、（１４）タンパク質合成、ＤＮＡ損傷については、（１５）ＴＰ５３活性に影響を及ぼす成分、（１６）ＴＰ６３活性に影響を及ぼす成分、（１７）ＴＰ７３活性に影響を及ぼす成分、（１８）Ｇ１／ＳチェックポイントへのＤＮＡ損傷、（１９）Ｇ２／ＭチェックポイントへのＤＮＡ損傷、（２０）二本鎖切断応答、（２１）ＤＮＡ修復の阻害、（２２）ＮＥＲ／ＸＰ経路、（２３）単一鎖切断応答、（２４）ＴＰ５３転写サイン、ネクロプトーシスについては、（２５）Ｆａｓ活性化、（２６）ネクロプトーシスに対する遺伝子サイン、（２７）炎症促進メディエータ、（２８）ＲＩＰＫ／ＲＯＳ媒介実行、（２９）ＴＮＦＲ１活性化、老化については、（３０）がん遺伝子誘発性の老化、（３１）複製老化、（３２）ストレス誘発性の早期の老化、（３３）ｐ１６ＩＮＫ発現の調節、（３４）腫瘍抑制因子の調節、および（３５）ＳＡＳＰの転写調節、またはこれらの２つ以上のものの組み合わせからなる群から選択される。
【０１７３】
本明細書に記載されているシステムおよび方法により、生物系およびその成分の機能および構造の任意のおよび全ての態様を表すために計算モデルが使用されうる。特に、本明細書に記載されているシステムおよび方法は、生物系およびその成分の機能および構造の任意のおよび全ての態様に対する作用物質の長期的影響を定量化するように構成される。そこで、本明細書の大部分において、生理的レベルの生化学データに関して述べるが、計算モデルは、イオンと原子（例えば、カルシウム流動、神経伝達）のレベルの相互作用、核酸、タンパク質、および代謝産物の生化学、細胞小器官、細胞内コンパートメント、細胞、組織コンパートメント、組織、器官、器官系、個体、集団、食事、病状、臨床試験、疫学、捕食者・被食者相互作用、および寄生生物・宿主相互作用を表すために使用されうる。ヒトの環境における生物系の例として、限定はしないが、肺系、外皮系、骨格系、筋肉系、神経系、内分泌系、心血管系、免疫系、循環系、呼吸器系、消化器系、泌尿器系、および生殖器系が挙げられる。特定の一例において、計算モデルは、筋肉系における骨格筋線維の機能および構造を表すために使用することが可能である。別の例では、計算モデルは、上記骨格系における筋線維収縮の神経制御の機能を表すために使用することが可能である。さらなる例において、計算モデルは、内臓運動出力のための経路の機能および構造、または上記神経系における神経組織のシナプス連絡の機能を表すために使用することも可能である。他の例では、計算モデルは、上記心血管系の心周期および心拍数の制御の機能および構造を表すために使用することが可能である。さらに他の例では、計算モデルは、リンパ系におけるリンパ球および免疫応答の機能および構造を表すために使用することが可能である。他の例では、計算モデルは、症状または健康に対する有害作用の出現および疾患の発症を表すために使用することが可能である。いくつかの実施形態では、本開示の計算モデルは、心血管疾患、がん（特に、肺がん）、慢性閉塞性肺疾患、喘息、ならびに喫煙および他のニコチン含有組成物の消費に関連する有害な健康状態などの、疾患を表す。このような計算モデルは、喫煙およびニコチン含有組成物の使用の生物学的影響を予測するため本開示の方法において使用することができる。
【０１７４】
生物系の他の例として、限定はしないが、上皮細胞、神経細胞、血液細胞、結合組織細胞、平滑筋細胞、骨格筋細胞、脂肪細胞、卵細胞、精子細胞、幹細胞、肺細胞、脳細胞、心臓細胞、喉頭細胞、咽頭細胞、食道細胞、胃細胞、腎細胞、肝細胞、乳腺細胞、前立腺細胞、膵臓細胞、精巣細胞、膀胱細胞、子宮細胞、結腸細胞、および直腸細胞が挙げられる。細胞機能の例としては、限定はしないが、細胞分裂、細胞調節、核による細胞活性の制御、および細胞間シグナル伝達が挙げられる。計算モデルは、細胞成分の機能および構造を表すために使用することができる。細胞成分の例として、限定はしないが、細胞質、細胞骨格、リボソーム、ミトコンドリア、核、小胞体（ＥＲ）、ゴルジ体、およびリソソームが挙げられる。
【０１７５】
いくつかの態様において、計算モデルは、タンパク質の構造、機能、および合成を表すために使用することができる。それに加えて、計算モデルは、限定はしないが、アミノ酸配列、二次および三次構造、リン酸化などの、翻訳後修飾、立体構造データを含む、タンパク質の成分を表すために使用することができる。さらに、計算モデルは、限定はしないが、酵素を含む、タンパク質に関連する分子を表すために使用することが可能である。
【０１７６】
いくつかの態様において、計算モデルは、核酸の構造、機能、および合成を表すために使用される。核酸は、いずれか特定の種類の核酸に限定されず、限定はしないが、全ゲノムＤＮＡ、ｃＤＮＡ  ＲＮＡ、ｍＲＮＡ、ｔＲＮＡ、およびｒＲＮＡを含む。いくつかの態様において、生命科学情報からの計算モデルは、ＤＮＡ複製、ＤＮＡ修復、およびＤＮＡ組み換えの構造および機能を表すために使用される。本明細書に記載されているシステムおよび方法の別の態様では、計算モデルは、例えば、一塩基多型（ＳＮＰ）、スプライスバリアント、マイクロＲＮＡ、二本鎖ＲＮＡ（ｄｓＲＮＡ）、低分子干渉（ｓｍａｌｌ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｉｎｇ）  ＲＮＡ（低分子干渉（ｓｈｏｒｔ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｉｎｇ）  ＲＮＡまたはｓｉＲＮＡとしても公知）、ＲＮＡ干渉（ＲＮＡｉ）、染色体、染色体修飾、または沈黙遺伝子（ｓｉｌｅｎｃｅｄ  ｇｅｎｅ）を識別する。
【０１７７】
いくつかの態様において、計算モデルは、限定はしないが、がん遺伝子および腫瘍抑制遺伝子の機能を含む、がん経路を表すために使用される。例えば、１つまたは複数の計算モデルを使用して、ヒトｐ５３腫瘍抑制遺伝子の遺伝子発現を表すことができる。別の態様では、計算モデルを使用して、限定はしないが、血液のがん（例えば、白血病）、口のがん、唇のがん、鼻腔および副鼻腔のがん、喉頭がん、咽頭がん、食道がん、胃がん、肺がん、肝臓がん、膵臓がん、前立腺がん、腎臓がん、精巣がん、膀胱がん、子宮がん、頸部がん、結腸がん、および直腸がんを含む、さまざまな種類のがんについての経路を表すことができる。
【０１７８】
いくつかの態様において、計算モデルは、限定はしないが、疾患の基礎をなす分子機構の機能を含む、さまざまな種類の疾患についての経路を表すために使用される。疾患の例としては、限定はしないが、心血管の、冠状動脈の、肺の、呼吸器の、血液系の、神経学の、精神医学の、神経心理学の、神経筋の、筋骨格の、眼科学の、胃腸の、泌尿生殖器の、内分泌の、皮膚科学の、炎症の、代謝の、病原性の、および感染性の疾患が挙げられる。
【０１７９】
いくつかの態様において、計算モデルは、生成物の関係を識別する。このような関係の例として、限定はしないが、作用物質Ｘが分子Ｙの特異的機能を阻害する、作用物質Ｘが薬物として作用する、作用物質Ｘが公開された特許に載っている、作用物質Ｘが疾患Ｙを処置するために使用される、作用物質Ｘが実体Ｙの活性を阻害する、作用物質Ｘが実体ＹのＡＢＣ活性を活性化する、という関係が挙げられる。
【０１８０】
いくつかの態様において、計算モデルは、感染物質の機能および構造を表すために使用することができる。このような感染物質の例として、限定はしないが、ウイルス、細菌、酵母、または寄生虫などの他の微生物が挙げられる。別の態様では、計算モデルは、ウイルス、細菌、真菌、またはプリオンなどの病原体を識別し、関係コネクタは特定の疾患および他の特性における意味を表す。本開示の他の態様において、計算モデルは、特定の測定可能な実体が、病状、薬効、または患者階層に対するバイオマーカーであることを識別し、疾患のモデル生物、組織、または他の生物学的モデルの間の関係、および関連する疾患（１つまたは複数）、または流行病およびその特性を識別する。
【０１８１】
以下の実施例は、例示として提供したものであり、制限として提供したものではない。特に断りのない限り、本発明は、当技術分野で公知の従来の技術および方法を採用している。
【実施例】
【０１８２】
本明細書に記載しているのは、定義済みの生物学的（例えば、分子）因果関係ネットワークモデルをデータ解析の基盤として使用してシステム全体にわたる基礎データから定量的生物学的影響−生物学的インパクトファクター（ＢＩＦ）と定義される−を導出する新規性のある計算方法である。このアプローチは、薬理学的レベルで先験的に活性物質の生物学的影響評価を可能にし、生物学的因果関係ネットワークモデルの適用を通じて作用の機構を識別することができる。単一の生物学的活性物質（１つまたは複数）または生物学的活性物質（１つまたは複数）の混合物によって引き起こされる特定の生物学的ネットワーク攪乱の作用は、該ネットワークにおけるすべての記述されている分子実体について判定され、それにより、それぞれの物質または混合物によって誘導される因果機構的効果を識別する。本発明者らのアプローチは、システム全体にわたる実験データに基づいているので、この定量的方法は、生物系全体、したがって、上記活性物質（１つまたは複数）によって攪乱される多くの生物学的ネットワークを考慮している。これにより、記載されている生物学的ネットワーク（１つまたは複数）におけるそれぞれの分子実体（またはノード）の定量的、客観的評価が可能となり、上記システムにおけるすべての生物学的ネットワークの攪乱（対照と比較した活性化または阻害）の全体的状態および疾患発症または進行などの事象とのその相関関係を詳しく表現する分子バイオマーカーとして−単独でまたはサインの一部として−役立つ。さらに、遺伝レベルの比較はゲノム／遺伝子変異によって混乱するが、本発明者らのアプローチは、個体および種にまたがる生物学的影響の定量的比較を機構的レベルにおいて可能にする。この特性（ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ）により、ｉｎ  ｖｉｖｏおよびｉｎ  ｖｉｔｒｏのモデルシステム生物学とヒト生物学との間の翻訳を行うための手段を実現する。
【０１８３】
このアプローチは、決定論的スコア化アルゴリズムを通じて潜在的予測能力とすべての仮定の明示的リスティングの両方をもたらす。このアプローチは、毒性学評価を超えるネットワーク薬理学およびシステム生物学の応用を可能にし、また薬剤開発、消費者向け生成物の試験および環境影響解析などの分野に応用することができる。５ステップアプローチを利用する本発明の一実施形態が図２に記載されている。
（実施例１−データ生成のための実験計画）
【０１８４】
ヒトシステムに翻訳する研究に関して、臨床研究から収集されたデータは、最も適用性が高い。しかし、大きなヒトデータセットを取得することが難しいため、ｉｎ  ｖｉｖｏのヒト以外のモデル、さらにはヒトの疾患の重要な態様を表すｉｎ  ｖｉｔｒｏの細胞および器官型（３Ｄ）培養に基づくモデルを考えると有益である。これらのシステムから導出されるデータを使用すると、物質によって引き起こされる生物学的ネットワーク攪乱に対する少なくともある程度の洞察を得ることができ、ヒトの研究で使用するための機構特有のバイオマーカーを識別し、これらの機構を影響評価のため疾患の発症に結び付けることができる。
ｉｎ  ｖｉｔｒｏおよびｉｎ  ｖｉｖｏの実験系には多数の欠点があることが知られているが、その使用に対する体系的アプローチは、それらの問題を最小にする（図１４）。そのような体系的アプローチは、多数の制約条件の考慮を含むものとしてよい。
【０１８５】
曝露。物質または複合刺激物についての曝露の処方計画は、毎日の設定における曝露の範囲および環境を反映する。標準的な曝露の処方計画の組は、同様に定義の明確な実験系に体系的に適用されるように定義される。さらに、それぞれのアッセイは、初期と後期の事象の両方を捕捉し、代表的な用量範囲が確実にカバーされるように時間および用量依存のデータを収集するように設計することができる。
【０１８６】
実験系：実験系は、可能ならば、２つの補完的目的を包含するものとしてよく、１つは、１）ヒトの疾患の定められている特徴を再現し、上記曝露に対して適切である動物モデルであり、もう１つは、２）疾患の原因に関わる細胞型および組織を反映するように選択された細胞および器官型システムであり、ｉｎ  ｖｉｖｏでヒト生物学をできる限り再現する初代細胞または器官培養を優先する。また、それぞれのｉｎ  ｖｉｔｒｏのヒト培養とｉｎ  ｖｉｖｏ動物モデルから導出される最も等価性の高い培養とをマッチさせることも重要である。これは、「ハブ（ｈｕｂ）」としてｉｎ  ｖｉｔｒｏでマッチした系を使用して動物モデルからｉｎ  ｖｉｖｏのヒト生物学への「翻訳連続体」の創製を可能にする。
【０１８７】
測定。リン酸化および代謝産物プロファイルなどの、遺伝子発現、タンパク質発現、翻訳後修飾に対するハイスループットのシステム全体にわたる測定が行われ、システムにおける曝露（ｓｙｓｔｅｍ  ｅｘｐｏｓｕｒｅ）の機能転帰と相関させられる。機能転帰測定は、それが、上記評価のアンカーとして役立ち、疾患の原因における明確なステップを表すので、この戦略に有用である。動物モデルおよび細胞系は、ヒトの疾患に常に完全に翻訳されるわけではないけれども、これらのステップのいくつかは、再現可能であり、これらは生物学的ネットワーク攪乱が疾患をどのように引き起こしうるかを理解するうえで非常に価値がある。
（実施例２−コンピュータシステム応答プロファイル）
【０１８８】
第１のステップで生成される品質管理された測定結果は、所与の実験系において各々の所与の曝露に対するシステム応答プロファイル（ＳＲＰ）を構成する。したがって、上記ＳＲＰは、それぞれの個別の分子実体が上記システムの曝露の結果として変化する程度を表現し、これは厳格な品質管理および統計解析の結果とすることができる。この方法で、異なる測定結果およびデータ型を統合し同時に解析して、上記生物学のより正確な定量的表現を提供することができる。
【０１８９】
次に、測定可能な要素（例えば、ｍＲＮＡ発現）は、以前の知識を用いることで生物学的ネットワークモデルへと因果的に組み込まれる。これは、開発している計算方法と併せて、活性物質によって引き起こされる生物学的ネットワーク攪乱の機構的評価および理解を可能にする。
（実施例３−生物学的ネットワークモデルの組み立て）
【０１９０】
前のステップで導出されたＳＲＰは生物学的影響の判定に使用される実験データを表しているが、ＳＲＰ解析のための基盤であるのは生物学的因果関係ネットワークモデルである。この戦略の適用は、危険評価に関連する機構的生物学的過程の詳細な因果関係ネットワークモデルの開発を必要とする。このようなフレームワークは、より古典的なトキシコゲノミクスで使用されている遺伝子リストの調査を超える機構的理解の層を提供する。このようなモデルを組み立てるための１つの戦略は、生物学的ネットワーク表現についてのＳｅｌｖｅｎｔａの計算可能なフレームワークである、ＢＥＬ（生物表現言語）を使用して開発され、これはハイスループットデータに基づいて目的の生物学的過程の評価への適用を可能にする。
【０１９１】
このようなネットワークの構築は、反復プロセスである。上記ネットワークの生物学的境界の選択は、目的の過程（例えば、肺における細胞増殖）に関連するシグナリング経路の文献調査よって導かれる。これらの経路を記述する因果関係は、関連する細胞型から導出される関係を持つネットワークの核となるようにＳｅｌｖｅｎｔａのＫｎｏｗｌｅｄｇｅｂａｓｅから抽出される。文献ベースのネットワークは、利用可能な表現型エンドポイントを含むハイスループットデータセットを用いて検証されうる。
【０１９２】
一実施例は、増殖アッセイと併せた主要細胞周期調節因子ＣＤＫ１の阻害因子で攪乱されるヒト気管支上皮細胞のマイクロアレイ分析である。これらのデータセットは、統計的に有意であり、所与のハイスループットデータセットについて行った測定結果と一致する生物学的実体（ネットワークにおけるノード）の活性状態の予測を識別するための方法である、逆因果推論（ＲＣＲ）を使用して解析される。
【０１９３】
上記ハイスループットデータを生成するために使用される実験における細胞増殖の観察結果と一致する文献ネットワークノードのＲＣＲ予測で、該ネットワークが、表されている生物学的過程を調節する機構を捕捉する能力を有することを検証する。それに加えて、まだ文献ネットワークに表されていない、ＲＣＲによって予測されるネットワーク関連ノードが統合される。このアプローチは、文献から導出されるノードおよびエッジ（ノード間の有向接続）さらには関連するハイスループットデータセットから導出されるノードを備える包括的生物学的ネットワークを生成する。
【０１９４】
これらのネットワークは、プロセススコア化を可能にすることができる特徴を含む。トポロジーが維持され、因果関係のネットワーク（シグナリング経路）は、ネットワークにおける任意の地点から測定可能な実体まで追跡することができる。さらに、これらのモデルは動的であり、それらのモデルを組み立てるために使用される仮定は、改変または言い換えることができ、異なる組織の環境および種に適合性を与えることができる。これにより、新しい知識が利用可能になる場合に反復試験および改善が可能になる。
（実施例４−ＳＲＰからの生物学的ネットワークに対するＮＰＡスコアの計算）
【０１９５】
生物学的ネットワークの攪乱の定量的比較を可能にするために、ＳＲＰをネットワーク応答スコアへと翻訳する計算アプローチが開発されている。ネットワーク応答スコアは、生物学的ネットワークの因果モデルの環境内で実験データに適用される。特に、攪乱の下流作用として上記モデルにおける個別の要素に因果的にマッピングされる測定結果が、本明細書に記載されている技術を介して生物学的ネットワーク特有のスコアに集約される。生物学的ネットワーク攪乱の尺度を提供することによって、ネットワーク応答スコアにより、細胞レベル、組織レベル、または器官レベルで該ネットワークを特徴付ける表現型とともに分子事象の相関を求めることができる。
（実施例５−生物系に対する生物学的インパクトファクターの計算）
【０１９６】
所与の混合物質のシステム全体にわたる、汎機構的な生物学的影響を表す単一の数値スコアを計算することができる。攪乱作用物質の生物学的影響を推定する別のステップは、ネットワーク応答スコア−それぞれの個別の生物学的ネットワークへの影響を表現する−を生物系全体に対する全体的影響を表現する１つの全体的値に集約するステップである。それぞれの寄与するネットワークについてネットワーク応答スコアが集約され、これにより、ネットワーク間のスコアを正規化することとそれぞれのネットワークの寄与に重みづけすることの両方を要求する過程における生物学的影響の推定をもたらす（図１５）。したがって、集約アルゴリズムの設計で、上記システムの全体的な状態へのそれぞれの生物学的ネットワークの相対的寄与を定義するという問題に対処し得る。最後に、ＢＩＦが中期的および長期的な疾患の転帰に対する予測子として使用される場合、これは、実験データおよび利用可能であれば疫学データの組み合わせを使用して較正されうる。
（実施例６−ラットの鼻上皮腫瘍形成に対する吸入される化学物質の影響の定量化）
【０１９７】
本明細書で開示されているグラフ理論ＢＩＦ技術の応用例として、上記システム１００は、細胞増殖および炎症ネットワークを使用してラットの鼻上皮腫瘍形成に対する吸入された化学産物の影響を定量化するため生物学的インパクトファクター（ＢＩＦ）を生成するように構成された。ホルムアルデヒド吸入の後の時間および用量とともにラットの鼻組織の遺伝子発現マイクロアレイ分析から導出されるデータは、寄託番号ＧＳＥ２３１７９（Ｇｅｎｅ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｏｍｎｉｂｕｓ）の下で公に利用可能である。このデータセットを得るために、全身吸入を通じて８週齢のオスＦ３４４／ＣｒｌＢＲラットをホルムアルデヒドに曝した。全身曝露は、０、０．７、２、６、１０、および１５ｐｐｍ（１日６時間、週５日間）の用量で実施した。曝露の開始から１週目、４週目、および１３週目に吸入動物を犠牲にした。屠殺後、鼻のレベルＩＩ領域からの組織を切開し、プロテアーゼ混合物で消化させて、上皮細胞を取り出した。上記鼻のこの部分から得た上皮細胞は、もっぱら、いくらかの呼吸器上皮を含む移行上皮で構成されていた。この上皮細胞に対して遺伝子発現マイクロアレイ分析を実施した。上記システム応答プロファイルエンジン１１０は、１３週間さまざまな用量のホルムアルデヒドに曝されたラットからトランスクリプトームデータを受け取り、このデータをシステム応答プロファイル（ＳＲＰ）にアセンブルした。上記ネットワークモデリングエンジン１１２が、腫瘍形成に関連する２つのネットワーク、増殖ネットワークおよび炎症ネットワークを識別した。それぞれの用量について、上記ネットワークスコア化エンジン１１４は、上記ＳＲＰに対して増殖および炎症ネットワーク（および特に、これらのネットワークによって予測されるトランスクリプトーム挙動）を評価し、該２つのネットワークのそれぞれについてネットワーク応答スコアを計算した。次に、上記集約エンジン１１６が、２つのネットワーク応答スコアの平均をとることによってそれぞれの用量についてのＢＩＦを生成した（両方のネットワークの基礎をなす機構が同様に、目的の転帰、つまり、腫瘍形成に寄与するという仮定を反映する）。次いで、上記予測／バリデーションエンジン１２２が、上記生物学文献から取った用量特有の腫瘍形成率に対してそれぞれの用量についてのＢＩＦ値を比較した。この比較結果は、図１３に示されている。図１３に示されている結果は、上記ＢＩＦによって予測されるような腫瘍形成は、０．４のＢＩＦ閾値を超えて有意になることを示している。いくつかの実施形態では、上記ＢＩＦは、公知の、または他の方法で予測された生物学的転帰（図１３に表されているような）に対して較正される。他の実施形態では、上記ＢＩＦは、較正されないが、ＢＩＦ値同士が比較され、生物学的転帰の順位付けおよび比較を行う。最初に、強度アルゴリズムを使用して上記スコアが計算され、次いで、幾何学的攪乱指標スコア化技法を使用して確認された。
本開示は、特定の実施形態を参照しつつ本明細書において記載されているけれども、当業者であれば本開示の精神および範囲から逸脱することなく形態および細部にさまざまな変更を加えられることを理解するはずである。本開示により、計算モデルは、任意の生命科学情報を表すために使用することができる。本開示のさらなる態様は、以下の項目に記載されている。
【０１９８】
１．生物系に対する作用物質の生物学的影響を判定するためのコンピュータ化された方法であって、ネットワークモデリングエンジンで、作用物質に対する生物系の応答に対応するデータを受け取るステップであって、該生物系が複数の生物学的実体を含み、それぞれの生物学的実体がこれらの生物学的実体のうちの少なくとも１つの別の生物学的実体と相互作用するステップと、該ネットワークモデリングエンジンで、該生物系に対応するデータを受け取るステップと、該生物系の一部の複数の計算モデルを、該ネットワークモデリングエンジンで生成するステップであって、それぞれの計算モデルは、該生物学的実体を表すノードと、該生物学的実体間の関係を表すエッジとを含む、ステップと、ネットワークスコア化エンジンで、複数の該計算モデルに対する該作用物質の影響を表す少なくとも１つの第１のスコアと、該作用物質に曝露していない該生物系の複数の該計算モデルを表す少なくとも１つの第２のスコアとを生成するステップと、集約エンジンで、該生物系を表す集約されたスコアを生成するステップとを含む方法。
【０１９９】
２．上記作用物質に対応するデータは、上記生物学的ネットワーク内の上記生物学的実体のうちの１つまたは複数が上記生物系を該作用物質に曝露させた結果として変化する程度を表現するデータ表現を含む、項目１に記載のコンピュータ化された方法。
【０２００】
３．上記ネットワークモデリングエンジンは、第１の上記作用物質および第２の上記作用物質のうちの少なくとも一方に対応するデータに少なくとも一部は基づき、該作用物質に応答して統計的に有意な活性を示す上記生物系内の生物学的実体を識別する、項目１または２のいずれか一方に記載のコンピュータ化された方法。
【０２０１】
４．上記ネットワークモデリングエンジンは、識別された上記生物学的実体に対応するノード、および識別された該生物学的実体のうちの１つまたは複数の間の因果接続に対応するエッジを有する上記計算モデルのうちの１つまたは複数を組み立てる、項目３に記載のコンピュータ化された方法。
【０２０２】
５．複数の上記計算モデルのうちの１つまたは複数は、１つまたは複数の直接的に測定可能なノードを備え、第１の上記作用物質および第２の上記作用物質のうちの少なくとも一方に対応するデータは、該１つまたは複数の直接的に測定可能なノードによって表される１つまたは複数の生物学的実体の測定結果を含む、項目１〜４のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
【０２０３】
６．上記ネットワークスコア化エンジンは、それぞれの上記ノードに対応する上記生物学的実体の測定結果の数値に基づいて１つまたは複数の直接的に測定可能なノードを有する１つまたは複数の上記計算モデルについてスコアを割り当てる、項目５に記載のコンピュータ化された方法。
【０２０４】
７．複数の上記計算モデルのうちの１つまたは複数は、１つまたは複数の間接的に測定可能なノードを備え、第１の上記作用物質および第２の上記作用物質のうちの少なくとも一方に対応するデータは、該１つまたは複数の間接的に測定可能なノードに因果的にリンクされている１つまたは複数の生物学的実体の測定結果を含む、項目１〜６のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
【０２０５】
８．上記ネットワークスコア化エンジンは、それぞれの上記ノードに因果的にリンクされている上記生物学的実体の測定結果の数値に基づいて１つまたは複数の間接的に測定可能なノードを有する１つまたは複数の上記計算モデルについてスコアを割り当てる、項目７に記載のコンピュータ化された方法。
【０２０６】
９．上記ネットワークスコア化エンジンは、それぞれの上記ノードに因果的にリンクされている上記生物学的実体の測定結果の組み合わされた値に基づいて１つまたは複数の間接的に測定可能なノードを有する１つまたは複数の上記計算モデルについてスコアを割り当てる、項目７に記載のコンピュータ化された方法。
【０２０７】
１０．上記集約エンジンで、対応する上記計算モデルへの上記作用物質の影響に基づき複数の上記計算モデルのそれぞれについて重みを割り当てるステップと、該集約エンジンで、割り当てられている該重みに従って、上記第１のスコアの組と上記第２のスコアの組をそれぞれ組み合わせることによって第１の集約されたスコアと第２の集約されたスコアとを生成するステップとをさらに含み、相対的な該集約されたスコアは、相対的な該第２の集約されたスコアの関数である、項目１〜９のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
【０２０８】
１１．第１の集約されたスコアおよび第２の集約されたスコアを生成するステップは、幾何学的グラフ計算技法を適用するステップを含む、項目１０に記載のコンピュータ化された方法。
【０２０９】
１２．第１の集約されたスコアおよび第２の集約されたスコアを生成するステップは、スペクトルグラフ計算技法を適用するステップを含む、項目１０〜１１のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
【０２１０】
１３．第１の集約されたスコアおよび第２の集約されたスコアを生成するステップは、グラフ最適化計算技法を適用するステップを含む、項目１０〜１２のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
【０２１１】
１４．少なくとも１つの上記第１のスコアおよび少なくとも１つの上記第２のスコアは、ベクトルを含み、集約する上記ステップはさらに、上記集約エンジンで、少なくとも１つの該第１のスコアおよび少なくとも１つの該第２のスコアをフィルタリングして該第１および第２のスコアのそれぞれを、対応するスカラー係数を有する複数の基底ベクトルに分解するステップを含む、項目１〜１３のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
【０２１２】
１５．フィルタリングするステップはさらに、対応するスカラー係数を有する複数の上記基底ベクトルのうちの少なくとも１つを取り除くステップを含む、項目１〜１４のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
【０２１３】
１６．上記集約エンジンで、少なくとも１つの上記第１のスコアおよび少なくとも１つの上記第２のスコアをフィルタリングして統計的域外値を取り除くステップをさらに含む、項目１〜１５のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
【０２１４】
１７．上記集約エンジンで、少なくとも１つの上記第１のスコアおよび少なくとも１つの上記第２のスコアを正規化するステップをさらに含む、項目１〜１６のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
【０２１５】
１８．上記集約エンジンで、少なくとも１つの上記第１のスコアと少なくとも１つの上記第２のスコアとの間の差異を最大にするステップに基づき複数の上記計算モデルのそれぞれについて重みを割り当てるステップと、集約エンジンで、割り当てられた該重みに基づき相対的な上記集約されたスコアを生成するステップとをさらに含む、項目１〜１７のいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
【０２１６】
１９．生物系に対する作用物質の生物学的影響を判定するためのコンピュータシステムであって、該システムは、ネットワークモデリングエンジンであって、作用物質に対する生物系の応答に対応するデータ、および該作用物質に曝露させていない該生物系に対応するデータを受け取るステップであって、該生物系は複数の生物学的実体を含み、それぞれの生物学的実体がこれらの生物学的実体のうちの少なくとも１つの他の生物学的実体と相互作用するステップと、第１の作用物質および第２の作用物質によって攪乱される生物系の一部の複数の計算モデルを生成するステップであって、それぞれの計算モデルは、１つまたは複数の生物学的実体を表すノードと、該生物学的実体間の関係を表すエッジとを含むステップのためのネットワークモデリングエンジンと、ネットワークスコア化エンジンであって、複数の該計算モデルに対する該作用物質の影響を表す少なくとも１つの第１のスコアと、該作用物質に曝露させていない該生物系の複数の該計算モデルを表す少なくとも１つの第２のスコアとを生成するためのネットワークスコア化エンジンと、集約エンジンであって、該生物系に対する該作用物質の生物学的影響を表す集約されたスコアを生成する集約エンジンとを備えるコンピュータシステム。
【０２１７】
２０．上記集約エンジンはさらに、少なくとも１つの上記第１のスコアおよび少なくとも１つの上記第２のスコアをフィルタリングして、少なくとも１つの第１のフィルタリングされたスコアと少なくとも１つの第２のフィルタリングされたスコアとを生成するためのフィルタリングモジュールと、複数の上記計算モデルのそれぞれについて重みを割り当てるためのネットワーク重みづけモジュールと、少なくとも１つの該第１のフィルタリングされたスコアと少なくとも１つの該第２のフィルタリングされたスコアとに基づき相対的な集約されたスコアを生成するための相対的スコア化モジュールとを備える、項目１９に記載のコンピュータシステム。
【０２１８】
２１．生物系に対する作用物質の影響を表すスコアを判定するためのコンピュータ化された方法であって、該方法は、ネットワークモデリングエンジンで、第１の作用物質に対する生物系の応答に対応するデータを受け取るステップであって、該生物系は複数の生物学的実体を含み、それぞれの生物学的実体が該生物学的実体のうちの少なくとも１つの別の生物学的実体と相互作用する、ステップと、該生物系の一部の複数の計算モデルを、該ネットワークモデリングエンジンで生成するステップであって、それぞれの計算モデルは、該生物学的実体を表すノードと、該生物学的実体間の関係を表すエッジとを含む、ステップと、ネットワークスコア化エンジンで、複数の該計算モデルのノードのそれぞれに対する予測応答を生成するステップであって、該予測応答は、該作用物質への曝露と、該計算モデルのノードおよびエッジのうちの少なくとも一方に基づく、ステップと、該ネットワークスコア化エンジンで、該データを受け取るステップと、該ネットワークスコア化エンジンで、該予測応答と該データとを組み合わせて、該データについての該計算モデルの性能を表すスコアを生成するステップとを含むコンピュータ化された方法。
【０２１９】
２２．第１の作用物質の生物学的影響と比較して第２の作用物質の生物学的影響を判定するためのコンピュータ化された方法であって、該方法は、ネットワークモデリングエンジンで、第１の作用物質に対する生物系の応答に対応するデータを受け取るステップであって、該生物系は複数の生物学的実体を含み、それぞれの生物学的実体が該生物学的実体のうちの少なくとも１つの別の生物学的実体と相互作用する、ステップと、該ネットワークモデリングエンジンで、該生物系の一部の複数の計算モデルを、該ネットワークモデリングエンジンで生成するステップの応答に対応するデータを受け取るステップであって、それぞれの計算モデルは、該生物学的実体を表すノードと、該生物学的実体間の関係を表すエッジとを含む、ステップと、ネットワークスコア化エンジンで、複数の該計算モデルに対する該第１の作用物質の影響を表す少なくとも１つの第１のスコアと、複数の該計算モデルに対する該第２の作用物質の影響を表す少なくとも１つの第２のスコアとを生成するステップと、集約エンジンで、少なくとも１つの該第１のスコアおよび少なくとも１つの該第２のスコアに基づき該第１の作用物質の生物学的影響と比較して該第２の作用物質の生物学的影響を表す相対的な集約されたスコアを生成するステップとを含むコンピュータ化された方法。
【０２２０】
２３．第１の作用物質の生物学的影響と比較して第２の作用物質の生物学的影響を判定するためのコンピュータシステムであって、該システムは、ネットワークモデリングエンジンであって、第１の作用物質に対する生物系の応答に対応するデータ、および第２の作用物質に対する該生物系の応答に対応するデータを受け取るステップであって、該生物系は複数の生物学的実体を含み、それぞれの生物学的実体が該生物学的実体のうちの少なくとも１つの他の生物学的実体と相互作用するステップと、第１の作用物質および第２の作用物質によって攪乱される生物系の一部の複数の計算モデルを生成するステップであって、それぞれの計算モデルは、１つまたは複数の生物学的実体を表すノードと、該生物学的実体間の関係を表すエッジとを含むステップのためのネットワークモデリングエンジンと、ネットワークスコア化エンジンであって、複数の該計算モデルに対する該第１の作用物質の影響を表す少なくとも１つの第１のスコアと、複数の該計算モデルに対する該第２の作用物質の影響を表す少なくとも１つの第２のスコアとを生成するためのネットワークスコア化エンジンと、集約エンジンであって、少なくとも１つの該第１のスコアおよび少なくとも１つの該第２のスコアに基づき該第１の作用物質の生物学的影響と比較して該第２の作用物質の生物学的影響を表す相対的な集約されたスコアを生成する集約エンジンとを備えるコンピュータシステム。
【０２２１】
１ａ．生物系に対する攪乱の影響を判定するためのコンピュータ化された方法であって、該方法は、
第１の処置に対する生物学的実体の組の応答に対応する第１のデータをプロセッサで受け取るステップであって、生物系は生物学的実体の該組を含む複数の生物学的実体を備え、該生物系におけるそれぞれの生物学的実体は該生物系における該生物学的実体のうちの少なくとも１つの別のものと相互作用する、ステップと、
該第１の処置と異なる第２の処置に対する生物学的実体の該組の応答に対応する第２のデータをプロセッサで受け取るステップと、
プロセッサで、生物系を表す複数の計算因果関係ネットワークモデルを提供するステップであって、それぞれの計算モデルは複数の該生物学的実体を表すノードと、複数の該生物学的実体における実体間の関係を表すエッジとを含む、ステップと、
該第１のデータおよび複数の該計算モデルに基づいて該生物系の該攪乱を表す第１のスコアを、また該第２のデータおよび複数の該計算モデルに基づいて該生物系の該攪乱を表す第２のスコアを、プロセッサで生成するステップと、
該生物系に対する該攪乱の生物学的影響を表す該第１のスコアおよび第２のスコアに基づいて、生物学的インパクトファクターをプロセッサで生成するステップとを含む、コンピュータ化された方法。
【０２２２】
２ａ．上記第１のスコアおよび第２のスコアはそれぞれ、スコアベクトルを含み、生物学的インパクトファクターを生成する上記ステップはさらに、プロセッサで、該第１のスコアおよび該第２のスコアをフィルタリングして該第１および第２のスコアのそれぞれを、基底ベクトルの組の上への複数の射影に分解するステップを含み、必要に応じて、フィルタリングするステップはさらに、分解された該第１および第２のスコアのうちの少なくとも１つから、複数の該射影のうちの少なくとも１つを除去するステップを含む、項目１ａに記載のコンピュータ化された方法。
【０２２３】
３ａ．基底ベクトルの上記組は、上記計算モデルの少なくとも１つを記述する行列の固有ベクトルを含む、項目２ａに記載のコンピュータ化された方法。
【０２２４】
４ａ．上記第１のスコアおよび第２のスコアを生成するステップは、プロセッサで、複数の上記計算モデルのそれぞれについて、対応する該計算モデルならびに上記第１のデータおよび上記第２のデータのうちの少なくとも１つに基づいて、重みを割り当てるステップと、プロセッサで、複数の該計算モデルに対応する、該第１のデータに基づく、複数の第１のスコアを生成するステップと、プロセッサで、複数の該計算モデルに対応する、該第２のデータに基づく、複数の第２のスコアを生成するステップと、割り当てられた該重みにより複数の該第１のスコアを組み合わせるステップと、割り当てられた該重みにより複数の該第２のスコアを組み合わせるステップとを含み、生物学的インパクトファクターは、組み合わされた複数の該第１のスコアおよび組み合わされた複数の該第２のスコアの関数である、項目１ａ〜３ａのいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
【０２２５】
５ａ．複数の上記計算モデルのそれぞれについて重みを決定するステップは、複数の該計算モデルのそれぞれについて重みを選択して、複数の上記第１のスコアと複数の上記第２のスコアとの間の差異を最大にするステップを含む、項目４ａに記載のコンピュータ化された方法。
【０２２６】
６ａ．生物学的インパクトファクターを生成するステップは、上記第１のスコアを表す第１のベクトルと上記第２のスコアを表す第２のベクトルとの間の内積を求めるステップを含むか、または生物学的係数を生成するステップは、該第１のスコアを表す第１の面と該第２のスコアを表す第２の面との間の距離を求めるステップを含む、項目１ａ〜５ａのいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
【０２２７】
７ａ．上記計算因果関係ネットワークモデルは、細胞増殖ネットワーク、炎症過程ネットワーク、細胞性ストレスネットワーク、ならびにＤＮＡ損傷、自食作用、細胞死および老化ネットワークのうちの２つ以上から選択される、項目１ａ〜６ａのいずれかに記載のコンピュータ化された方法。
【０２２８】
８ａ．生物学的インパクトファクターを決定するための、プロセッサを備えるコンピュータシステムであって、該プロセッサが、第１の処置に対する生物学的実体の組の応答に対応する第１のデータを受け取るように構成され、ここで、生物系が、生物学的実体の該組を含む複数の生物学的実体を備え、該生物系におけるそれぞれの生物学的実体が、該生物系における該生物学的実体のうちの少なくとも１つの別のものと相互作用し、該プロセッサが、該第１の処置と異なる第２の処置に対する生物学的実体の該組の応答に対応する第２のデータを受け取るように構成され、該プロセッサが、該生物系を表す複数の計算因果関係ネットワークモデルを提供するように構成され、それぞれの計算モデルは複数の該生物学的実体を表すノードと、複数の該生物学的実体における実体間の関係を表すエッジとを含み、該プロセッサが、該第１のデータおよび複数の該計算モデルに基づいて該生物系の攪乱を表す第１のスコアを、また該第２のデータおよび複数の該計算モデルに基づいて該生物系の攪乱を表す第２のスコアを生成し、該第１および第２のスコアに基づいて生物学的インパクトファクターを生成するように構成される、コンピュータシステム。
【０２２９】
９ａ．上記第１および第２のスコアのそれぞれは、スコアベクトルを含み、上記プロセッサはさらに、該第１および第２のスコアをフィルタリングして該第１および第２のスコアのそれぞれを、基底ベクトルの組の上への複数の射影に分解し、該第１および第２のスコアのうちの少なくとも１つから、複数の該射影のうちの少なくとも１つを除去するように構成される、項目８ａに記載のコンピュータシステム。
【０２３０】
１０ａ．基底ベクトルの上記組は、上記計算モデルの少なくとも１つを記述する行列の固有ベクトルを含むか、または生物学的インパクトファクターを生成するステップは、上記第１のスコアを表す第１のベクトルと上記第２のスコアを表す第２のベクトルとの間の内積を求めるステップを含む項目８ａまたは９ａのいずれかに記載のコンピュータシステム。
【０２３１】
１１ａ．生物学的インパクトファクターを生成するステップは、上記第１のスコアを表す第１の面と上記第２のスコアを表す第２の面との間の距離を求めるステップを含む、項目８ａから１０ａのいずれかに記載のコンピュータシステム。
【０２３２】
１２ａ．上記生物系は、細胞増殖機構、細胞性ストレス機構、細胞炎症機構、およびＤＮＡ修復機構のうちの少なくとも１つを含む、項目１ａから６ａのいずれかに記載のコンピュータ化された方法、または項目８ａから１１ａのいずれかに記載のコンピュータシステム。
【０２３３】
１３ａ．上記第１の処置は、タバコを加熱することによって発生したエアロゾル、タバコを燃焼させることによって発生したエアロゾルへの曝露、タバコの煙への曝露、紙巻きタバコの煙への曝露、上記生物系に存在しないし由来もしない分子もしくは実体を含む異物への曝露、ならびに毒素、治療化合物、刺激物質、弛緩物質、天然物、製造物および食物のうちの少なくとも１つへの曝露、のうちの少なくとも１つを含む、項目１ａから６ａまたは１２ａのいずれかに記載のコンピュータ化された方法、または項目８ａから１２ａのいずれかに記載のコンピュータシステム。
【０２３４】
１４．項目１ａから６ａ、または１２ａから１３ａのいずれかに記載の方法を実施するように適合されたプログラムコードを含むコンピュータプログラム製品。
【０２３５】
１５．項目１４ａに記載のコンピュータプログラム製品を含むコンピュータまたはコンピュータ可読媒体。
【０２３６】
本開示の実装は、特定の実施例を参照しつつ特に示され記載されているが、当業者であれば、添付の特許請求の範囲に定められているように本開示の精神および範囲から逸脱することなく形態および細部にさまざまな変更を加えられることを理解するはずである。そこで、本開示の範囲は、付属の請求項によって示され、したがって、特許請求の範囲の等価性の意味および範囲内にあるすべての変更は、包含されることが意図されている。上記明細書で述べられているすべての刊行物は、参照により本明細書に組み込まれる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１０】
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【図１４】
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【図１５】
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【国際調査報告】
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