(57)【要約】【課題】薬剤開発プロセスにおいて比較分析および意思決定支援を提供する【解決手段】所与の適応のターゲット薬剤の性能に関連する第１のデータセットを評価すし、適応の対照に関連する第２のデータセットを評価し、全体論的分析を用いて複数の異なるメトリックの少なくとも１つでターゲット薬剤用のデータと対照用のデータを比較する。少なくとも１つのメトリックが、適応と関連する結果に対応し、対応するレポートを生成する。【選択図】図１
2014519076.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
薬効を評価するためのコンピュータ実装方法であって、
所与の適応のターゲット薬剤の性能に関連する第１のデータセットにアクセスするステップと、
前記適応の対照に関連する第２のデータセットにアクセスするステップと、
全体論的分析を用いて複数の異なるメトリックの少なくとも１つで前記ターゲット薬剤の前記データと前記対照の前記データを比較するステップであって、前記少なくとも１つのメトリックが、前記適応に関連する結果に対応し、対応するレポートを生成するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
前記第１のデータセットと第２のデータセットとの間の量的変化のデータセットであって、前記変化のデータが薬剤の識別されたカテゴリに対応する、データセット
をさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
複数の群メトリックの少なくとも１つに基づいて前記変化を分析するステップであって、各群メトリックが、薬剤の前記識別されたカテゴリに対応し、前記レポート中に前記変数を含む、ステップ、
をさらに含む、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記複数のメトリックの少なくとも一部を集約して、可視化表現およびビジュアルレポートを生成するステップ
をさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記複数の群メトリックの少なくとも一部を集約して可視化表現を生成し、ユーザが前記複数の異なる群メトリックの少なくとも一部によって表される結果を観察できるようにし、前記可視化表現のビジュアルレポートを生成するステップ
をさらに含む、請求項３記載の方法。
【請求項６】
前記レポートを表示するステップ
をさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記レポートを表示するステップ
をさらに含む、請求項３記載の方法。
【請求項８】
結果の各クラスがメトリックの群を表わす、複数のクラスを提供するステップと、
クラスの選択に関するユーザ入力を受け取るステップと
をさらに含む、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記群が、患者コホート、テスト、疾患のタイプ、および疾患の重症度の１つを含む、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記ユーザが基準に基づいて複数の全体論的な患者データビューをクラスタリングできるようにするステップをさらに含む、請求項８記載の方法。
【請求項１１】
結果の前記第２のデータセットが、プラシーボのテスト結果を含み、結果の前記第１のデータセットが、ターゲット薬剤のテスト結果を含み、前記複数の有効性メトリックの少なくとも１つが、プラシーボの結果とターゲット薬剤の結果の分離を可視化する分離メトリックである、請求項１記載の方法。
【請求項１２】
前記可視化が、前記比較データの長期的分析のための１つまたは複数の時間ビューをさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項１３】
前記時間ビューが、ストリップモードのビュー、およびシネモードのビューのうちの少なくとも１つによってユーザに表示される、請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
前記複数の有効性メトリックが、欠陥のある臨床試験の候補を削除し、臨床的成功の見込みが最も大きい候補を識別するように臨床設計をモデル化するために、薬効メトリックおよび薬物動態メトリックを含む、請求項１記載の方法。
【請求項１５】
前記薬効メトリックおよび薬物動態メトリックが、最高血中濃度、最高血中濃度到達時間、および最低血中濃度の１つまたは複数を含む複数のパラメータを分析するために使用される、請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
薬効の評価を支援するための全体論的分析および表示システムであって、
薬剤開発に関連するデータを標準化すること、および正規化することのうちの少なくとも一方を行う標準化器と、
複数の異なる有効性メトリックの少なくとも１つに基づいて前記データを分析するための偏差分析器であって、識別されたターゲット薬剤に対応する結果の第１のデータセットと、対照に対応する結果の第２のデータセットとの間の量的変化、結果の前記第１のデータセットが、結果の第２のデータセットとの比較のために提供され、その間の前記偏差が、前記少なくとも１つの有効性メトリックと比較される、偏差分析器と
を備える、システム。
【請求項１７】
前記偏差に対応する出力
をさらに備える、請求項１６記載のシステム。
【請求項１８】
前記複数の有効性メトリックの少なくとも一部が、前記有効性メトリックの少なくとも１つに関するターゲット薬剤と対照の前記偏差について統合比較可視化の可視化表現を生成するために使用される、
請求項１７記載のシステム。
【請求項１９】
前記可視化表現がビジュアルレポートである、
請求項１８記載のシステム。
【請求項２０】
前記出力が、前記ターゲット薬剤および前記対照の統合比較可視化である、
請求項１７記載のシステム。
【請求項２１】
前記比較可視化が、
各クラスが調剤群を表わす複数のクラス
をさらに含む、請求項２０記載のシステム。
【請求項２２】
前記少なくとも１つの有効性メトリックに関して前記比較可視化データに最も一致するクラスの選択に関するユーザ入力を受け取るユーザインタフェース
をさらに含む、請求項１９記載のシステム。
【請求項２３】
前記ユーザが基準に基づいて複数の全体論的患者データビューをクラスタリングできるようにするインタフェース
をさらに含む、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２４】
結果の前記第２のデータセットが、プラシーボのテスト結果を含み、結果の前記第１のデータセットが、ターゲット薬剤のテスト結果を含み、前記複数の有効性メトリックの少なくとも１つが、プラシーボの結果とターゲット薬剤の結果の分離を可視化する分離メトリックである、請求項１６記載のシステム。
【請求項２５】
前記可視化が、前記出力データの長期的分析のための１つまたは複数の時間ビューをさらに含む、請求項１６記載のシステム。
【請求項２６】
前記可視化が、前記出力データの長期的分析のための１つまたは複数の時間ビューをさらに含む、請求項２０記載のシステム。
【請求項２７】
前記複数の有効性メトリックが、欠陥のある臨床試験候補を削除し、臨床的成功の見込みが最も大きい候補を識別するように臨床設計をモデル化するために、薬効メトリックおよび薬物動態メトリックを含む、請求項１６記載のシステム。
【請求項２８】
前記薬効メトリックおよび前記薬物動態メトリックが、最高血中濃度、最高血中濃度到達時間、最低血中濃度の１つまたは複数を含む複数のパラメータを分析するために使用される、請求項２７記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、薬理データの全体論的分析および可視化を用いて薬効を評価するための装置、システム、および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
医薬品の開発は、長期にわたる開発およびテストサイクルに大きな初期投資を必要とし、結果として新化合物が発売されるのは最初の発見から２年から１２年後になる。薬剤開発は、一般に、試験的研究、研究段階、臨床前の研究および開発段階、臨床研究および開発段階、製品の登録および認可段階、ならびに（場合により）化合物が販売された後の市場流通後段階を含む複数の段階を含む。
【０００３】
薬剤開発は、臨床前の研究および臨床試験における対象への化合物の影響の大量のデータおよび分析および評価を伴う。様々な条件の下で複数のサンプル母集団および／または相互作用をテストすることができる。得られた臨床前のデータおよび臨床データは、新薬承認申請（ＮＤＡ）に統合されて、食品医薬品局（Ｆｏｏｄ  ａｎｄ  Ｄｒｕｇ  Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ、ＦＤＡ）のような規制機関に提出される。
【０００４】
一般に、「創」薬および製剤の商品化は、次のようにまとめることができる：（様々な副題は、全プロセスの定義可能なステップまたは態様を意味する、または示すものとする。）
試験的研究−ヒット化合物の同定（Ｈｉｔ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）
仮説は、生化学的方法および生体内試験を用いて実証され、科学的手法が対象とする疾患に関連性のあることを保証する。関連生物学を詳細に調べ、薬の出発点を同定する。
【０００５】
研究段階−リード化合物の発見およびリード化合物の最適化
リード化合物が薬剤になる可能性を有することを立証するために、最初の分子をより広範囲の生化学モデルおよび他のモデルでさらにテストする。リード分子は、さらに最適化され、特徴付けられて、最良の候補薬の製造方法を判断する。この間、化合物をテストするために、ヒトの疾患をできる限り厳密に反映するように動物モデルを開発することができる。
【０００６】
臨床前の段階−製造
製造
新薬の製造プロセスが開始され、臨床前テストおよび臨床試験の目的に十分な量を製造するように開発される。新薬は、第ＩＩＩ相試験の開始前に、十分に製造できる準備が整っていなければならない。この段階は、開発を通して継続する。
【０００７】
臨床前の開発
臨床前の開発は、ヒトにおける臨床試験またはテストが始まる前に始まり、この間に重要な安全性および薬理データが収集される。臨床前研究の主要目的は、血液および組織を使用して、新薬の薬効、薬物動態、ＡＤＭＥ、および毒性を判断することである。新薬が臨床試験を通して進化するとき、さらなる臨床前の開発が継続する場合がある。
【０００８】
治験薬の申請
臨床試験でヒトに新薬を投与する許可を求めて、ＦＤＡ、ＥＭＥＡ、および／または他の規制機関にＩＮＤの申請を行う。
【０００９】
臨床開発
第Ｉ相
第Ｉ相試験は、主として、新薬がヒトにどのように作用するか、その安全性プロファイルを判断するために、およびその投与量範囲を予測するために行われる。一般には第Ｉ相は、５０人から１００人の健康な志願者を伴う。早ければ第Ｉ相試験で、販売前の戦略を開始して、市場のニーズを新薬の総合的な開発に確実に採り入れるようにするが、多くの場合、新製品を最終的に処方することになる医学界の中で意識を高めるために、臨床結果を国際的なシンポジウムで宣伝した後の段階の間に通常行われる。販売員は指導され、発売前に熱心な販売およびマーケティングキャンペーンを開始する。
【００１０】
第ＩＩ相
第ＩＩ相試験は、新薬を開発中の状態で１００人から３００人の患者の群において有効性ならびに安全性および副作用をテストする。
【００１１】
第ＩＩＩ相
第ＩＩＩ相試験は、新薬を安全かつ効果的とみなすことができるかどうかを判断する助けとなる、数百人から数千人の患者のはるかに大きな群を含む。通常第ＩＩＩ相試験は、比較として標準的治療またはプラシーボを使用する対照群を伴う。
【００１２】
製品登録および申請
マーケティングおよび発売
早ければ第Ｉ相試験で、販売前の戦略を開始して、市場のニーズを新薬の総合的な開発に確実に採り入れるようにするが、多くの場合、新製品を最終的に処方することになる医学界の中で意識を高めるために、臨床結果を国際的なシンポジウムで宣伝した後の段階の間に通常行われる。販売員は指導され、発売前に熱心な販売およびマーケティングキャンペーンを開始する。
【００１３】
新薬申請（ＮＤＡ）
製品が第ＩＩＩ相試験から安全かつ効果的であるとみなされると、製品は市場に出される前に、それぞれ個々の国で認可されなければならない。分子に関して生成されたすべてのデータが集められ、米国（ＦＤＡ）、欧州連合（ＥＭＥＡ）、および日本（ＰＭＤＡ）、および独自の国の承認を必要とする可能性がある他の国々の規制機関に提出される。
【００１４】
第ＩＶ相試験
第ＩＶ相試験は、新薬が許可を与えられ、承認され、発売された後に行われる。これらの研究では、非常に大規模な群の協力者（２０００人から５０００人の患者）を用いて日常的な健康管理環境で新薬を処方する。これにより、新薬の新しい治療利用を開発すること、同じ条件の他の治療との比較を行うこと、およびより広範囲の多様な患者のタイプにおける新薬の臨床効果の判断が可能になり、ある場合は、よりまれな副作用を検出することができる。
【００１５】
製薬医学は、医学部および卒後研修の医師により取得されたあらゆる科学知識および臨床知識を利用し、さらなる法的（ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ）能力および経営能力と組み合わせて、やりがいのある、価値ある仕事を提供する。臨床医学とは異なり、製薬医学は、数年後に入るかまたは入らない可能性のある報酬に対して巨額の先行投資を伴う産業の一部である。新薬を開発するには、発見から販売まで平均で２年から１２年という、非常に長い時間がかかり、費用は著しく高額となる。新化合物を市場に出すには、約１８億ドルかかり、成功はかなり限られている。１０，０００の化合物中のわずか１つが、市場に届くにすぎない。そのうちの、３つに１つのみが、その開発費用を取り戻す。危険性が実に高い。薬剤開発は、合法的な公衆衛生の関心のために、非常に規制された科学的試みである。したがって、すべてのステップで再生可能および信頼できる結果を可能にしてプロセス全体を合理化するための方法および装置が、必要とされるものである。本発明は、この機能を提供する助けとなる。
【００１６】
臨床前段階は、動態、毒性、および発癌性を含む、ベンチ（体外）テストおよび動物試験を表す。米国では、新薬治験申請（ＩＮＤ）が食品医薬品局に提出され、被験者における臨床試験の厳しく規制されたプロセスを開始するための許可を求める。臨床研究（ＩＮＤ）段階は、人体試験の開始から、薬剤を市場に出す許可を求める新薬申請（ＮＤＡ）の提出までを表わすが、この段階は、薬剤開発サイクルの圧倒的に最も長い部分であり、２年から１０年続く可能性がある。
【００１７】
第Ｉ相試験は、「ヒト初回投与」試験と呼ばれることもあるが、一般には、２０から５０の監視ベッドを備えた小規模の病院になぞらえた専門ユニットで（腫瘍薬または他の潜在的に有毒な化合物を除き）健康な志願者の比較的小さい群（典型的には１０から３０）で行われる。第Ｉ相試験の「入院患者」部分は、通常１日または２日から１週間続き（しかし追跡調査は最長約１か月間続く場合がある）、化合物の安全性を評価し、その薬物動態（Ｐｋ−身体が薬剤にどのような作用をするか）および薬効（Ｐｄ−薬剤が身体にどのような作用をするか）を研究するように計画される。
【００１８】
場合によっては、ヒトの代謝が、動物とは著しく異なる可能性があり、犬では数時間の半減期を有する薬剤が、ヒトでは数日の半減期を有することがわかる場合がある、または、動物毒性のない化合物が、ヒトにおいては肝機能の上昇またはＱＴ間隔の延長を引き起こす可能性がある。最大安全投与量または許容投与量、ならびに一般的な副作用プロファイルの大まかな見解が、第Ｉ相試験の間に取得される。
【００１９】
多くの化合物は、容認できない副作用を有することがわかるため、第Ｉ相をけして通過しない。化合物が健康な被験者にとって安全であることがわかり、第Ｉ相を切り抜けたと仮定すると、開発は一連の第ＩＩ相試験に進む。こうした試験は一般に、約２０人または３０人の患者から最大数百人の範囲に登録する。これらの患者は、通常、薬剤が対象とする疾患の比較的「純性な」形態を有する。言い換えれば、これらの患者は、できるだけ他の介入疾患を患っておらず、服用している可能性がある併用薬のリストは通常制限される。例えば、新しく診断されたがまだ治療を受けていない糖尿病を有する、末期臓器障害の兆候がない患者が、新しい抗糖尿病薬のテストに利用されることになる。
【００２０】
第ＩＩ相試験は、わずか数週間から、最長で数ヶ月続く傾向がある。初期の第ＩＩ相試験（ＩＩａと呼ばれることもある）は、投与量範囲を判断するためのパイロット試験である。第ＩＩ相試験は、大学医療センタのような専門センタで、医学部の教員など、専門の治験責任医師によって行われる傾向がある。その後の第ＩＩ相試験（しばしばＩＩｂと呼ばれる）は、対象とする疾患または状態を治療中の化合物の、用量反応関係、安全性、および初めて有効性を解明することを目的としている。
【００２１】
第ＩＩ相ならびに患者におけるＰｋおよびＰｄの間、薬物相互作用もまた注意深く研究され、これらは時には、しばしば健康な志願者で観察されたものとは著しく異なる可能性がある。第ＩＩ相は、数回から２０回以上の範囲の臨床試験を含むことができ、これらのいずれかの後、「開発プラグ（ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ｐｌｕｇ）」を引くことができ、多くの場合そうする。再度、薬剤が有効性の十分な証拠を示し、純粋に薬物の影響に由来するものであれ、薬物の相互作用に由来するものであれ、重大な安全上の懸念がないと仮定すると、継続／中止の決定が行われて、第ＩＩＩ相に進むことになる。
【００２２】
第ＩＩＩ相は、「実際に試してみる」ところである。治療されるべき疾患または状態のあらゆる形態を有する特殊母集団を含む、複数の他の投薬を受けている可能性がある、多数の患者で有効性および安全性を示す少なくとも２つの中枢第ＩＩＩ相試験は、米国では規制当局による認可を必要とする。２つ未満の中枢試験からのデータで認可される薬剤はほとんどなく、認可される場合は一般に、販売後に安全性および有効性が確実に立証されるように、市場流通後の取り組みを求められる。こうした試験は無作為に選択され、通常プラシーボ対照とされ（プラシーボの使用が非倫理的でない場合）、しばしば実薬対照試験を含む。こうした試験は、世界中の国々でより専門性の低い治験責任医師によって行われる。何千人もの患者を登録することができ、試験はそれぞれ治験依頼者に５０００万ドルから１億ドルの費用をかける可能性がある。ＮＤＡを提出可能になる前に２つの中枢第ＩＩＩ相試験が成功することが必要とされることに加えて、通常、数多くの付加的特別試験が、第Ｉ相から第ＩＩＩ相を含むＩＮＤ臨床開発期間を通じて規制機関によって求められる。
【００２３】
特殊試験のいくつかの例は、特殊母集団、腎不全、肝不全、高齢者対若年者、授乳中の女性、その他を評価することであろう。相互作用の例には、同じ適応において使用される食物または液体、他の薬剤、代謝またはタンパク質結合を阻害する薬剤、薬力学反応を緩和する薬剤または物質（例えば、アルコール、鎮静剤）、心再分極すなわちＱＴ間隔を長くする薬剤または物質（安全上の懸念のためにいくつかの薬剤を使用中止した後、現在のところＦＤＡの「重要問題（ｈｏｔ  ｂｕｔｔｏｎ）」である）が含まれる。同様に、「特殊条件」のいくつかの例には、車の運転または機械操作への影響、敏捷性または集中力を必要とする活動を行うことへの影響、精神測定または心理テストへの影響、急激な投薬中止の影響が含まれる。「特殊毒性」のいくつかの例には、視覚、聴器毒性、横紋筋融解症、アレルギー／アナフィラキシー、ホルモン（例えば、プロラクチン）、心臓血管、（ＱＴの延長）、依存症の可能性、その他が含まれる。
【００２４】
中枢試験が有効性（通常、主要有効性評価項目のあらかじめ定義された統計に基づく「ｐ値」を満たすまたは超えることによる）および安全性を証明し、規制機関によって要求される特殊試験のいずれも深刻な問題を発見しない場合、すべでのデータ、すなわち臨床前および臨床データがＮＤＡにまとめられて、規制機関に提出される。
【００２５】
ＮＤＡは、統合有効性概要（ＩＳＥ）および統合安全性概要（ＩＳＳ）を含んでいる。ＮＤＡが数十万ページにおよび、１台または複数の大型トラックで規制当局による調査のためにＦＤＡに届けられることは珍しくない。ＮＤＡを評価するとき、規制機関は以下を調べる：中枢研究の妥当性、中枢研究の反復可能性、（研究全体にわたる一貫性）、母集団（人口統計上の群、併用薬、介入疾患、地理的領域、さらには文化的群）にわたる一般化可能性、（１つまたは複数の）支持できる用量および用法の確立、有効性結果の臨床的関連性、安全性プロファイルの臨床的重大性（治療状態の重大さに関連して）、薬剤の全体的有用性（リスク／利点の比）。
【００２６】
米国では、ＦＤＡは実際には、販売に薬剤自体を認可しない。ＦＤＡはラベル表示、すなわち添付文書を認可する。米国の法律がラベル表示の真実性を要求し、ＦＤＡは、特定の疾患または状態の治療に安全かつ有効であると主張される薬剤が、実際にそうであることが証明されていることを保証する。すべての処方薬には、ラベル表示がなければならず、そのラベルの真実性を証明されなければ、米国で薬剤を販売することはできない。
【００２７】
ＦＤＡは、典型的な、優先でない（ｎｏｎ−ｅｘｐｅｄｉｔｅｄ）ＮＤＡを調べるのに、数ヶ月の増減を含み、平均して約一年をかける。ＦＤＡは、提案されたラベル表示を承認する、変更されたラベル表示を承認する、追加の特殊試験または中枢試験をさえ行うために治験依頼者に返送することができ、あるいは承認を完全に拒否することができる（しかし、通常ＦＤＡは、そのような可能性があれば治験依頼者に警告し、ＮＤＡを取り下げる機会を与える）。ＦＤＡは、条件付き認可を与えることがあるが、特定の追加の有効性または安全性の問題に応えるために追加の市場流通後の試験を要求する。強制された条件付きの規制当局による認可または市場流通後の監視試験に加えて、治験依頼者が市場流通後の試験を行う可能性がある他の理由には、以下が含まれる：競争相手との比較（非劣等性または優位性を証明する）、母集団を広げる（小児科）、処方または用法を変更する（降圧利尿薬の併用、または常に市場から新しく適用される薬剤）、ラベルの拡張を適用する（適応を広げるなど）。
【００２８】
ＮＤＡが無条件に認可されるときでさえ、薬剤の規制当局による監視は終わらない。ほとんどの国では、薬剤が市場にある限り、年次安全報告を適用規制機関に届け出なければならず、こうした機関は薬剤の安全性を自主的に監視する。安全性の懸念が生じる場合、ＦＤＡはいつでも市場から薬剤の撤退を要求することができる。
【００２９】
やはり、すべてのステップで再現可能かつ信頼できる結果を可能にしてプロセス全体を合理化するための方法および装置が、必要とされるものである。本発明は、この機能を提供する助けとなる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００３０】
【特許文献１】米国特許第２００９／１５８２１１号
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００３１】
いくつかの例が、薬剤開発プロセスにおいて比較分析および意思決定支援を提供するための全体論的表示のためのシステムおよび方法を提供する。例示的方法は、薬剤開発に関連するデータにアクセスすることと、測定および分析に備えてデータを準備するためにデータを前処理することと、複数の異なるメトリックの少なくとも１つに基づいてデータを分析することとを含む。各メトリックは、薬剤開発プロセスにおいてあるカテゴリに対応する結果の第１のデータセット間の量的変化に対応する。結果の第１のデータセットは、薬剤開発プロセスにおいて少なくとも１つの他のカテゴリに対応する結果の第２のデータセットとの比較のために提供される。複数のメトリックの少なくとも一部が集約されて、識別されたカテゴリについての統合比較可視化を表す可視化表現を生成する。
【００３２】
薬剤開発を支援するための、例示的な全体論的分析および表示システムは、標準化器（ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｒ）、偏差分析器、および出力部を含む。標準化器は、薬剤開発に関連するデータを処理する（例えば、標準化するおよび／または正規化するなど）ものである。偏差分析器は、複数の異なるメトリックの少なくとも１つに基づいてデータを分析するものである。各メトリックは、薬剤開発プロセスにおける識別されたカテゴリに対応する第１のデータセット間の量的変化に対応する。結果の第１のデータセットは、薬剤開発プロセスにおいて少なくとも１つの他の識別されたカテゴリに対応する結果の第２のデータセットとの比較のために提供される。出力部は、複数のメトリックの少なくとも一部を集約して、識別されたカテゴリの統合比較可視化を表す視覚表現を生成するものである。統合比較可視化は、集合的にビジュアルレポートを生成すると考えられる複数の異なるメトリックの少なくとも一部によって表される結果を、ユーザが観察できるようにすることである。
【００３３】
例示的な有形コンピュータ可読記憶媒体が、プロセスを使用する実行のための実行可能な命令を含む。命令は、実行されると、薬剤開発プロセスを支援するための、全体論的分析および表示システムを提供する。このシステムは、標準化器と、偏差分析器と、出力部とを含む。標準化器は、薬剤開発に関連するデータを処理する（例えば、標準化するおよび／または正規化するなど）ことである。偏差分析器は、複数の異なるメトリックの少なくとも１つに基づいてデータを分析することである。各メトリックは、薬剤開発プロセスにおける識別されたカテゴリに対応する結果の第１のデータセット間の量的変化に対応する。結果の第１のデータセットは、薬剤開発プロセスにおいて少なくとも１つの他の識別されたカテゴリに対応する結果の第２のデータセットとの比較のために提供される。出力部は、複数のメトリックの少なくとも一部を集約して、識別されたカテゴリの統合比較可視化を表す視覚表現を生成するものである。統合比較可視化は、ユーザが、集合的にビジュアルレポートを生成すると考えられる複数の異なるメトリックの少なくとも一部によって表される結果を観察できるようにすることである。
【００３４】
本発明は、所与の適応のターゲット薬剤の性能に関連する第１のデータセットにアクセスすることと、この適応の対照に関連する第２のデータセットにアクセスすることと、全体論的分析を用いて複数の異なるメトリックの少なくとも１つでターゲット薬剤のデータおよび対照のデータを比較し、少なくとも１つのメトリックが、適応と関連した結果に対応し、対応するレポートを生成することとを含む、薬効を評価するためのコンピュータ実装方法を含む様々な方法で要約することができる。
【００３５】
第１のデータセットと第２のデータセットとの差から、量的変化のデータセットを生成することができ、変化のデータは、薬剤の識別されたカテゴリに対応する。好ましい方法では、各群メトリックが薬剤の識別されたカテゴリに対応する、複数の群メトリックの少なくとも１つに基づいて上記変化を分析すること、およびレポートに上記変化を含めることも望ましい。同様に、上記複数のメトリックの少なくとも一部を集約して可視化表現を生成して、ビジュアルレポートを生成することが好ましい。
【００３６】
上記複数の群メトリックの少なくとも一部を集約して可視化表現を生成し、ユーザが上記複数の異なる群メトリックの少なくとも一部によって表される結果を観察できるようにし、可視化表現のビジュアルレポートを生成し、レポートを表示することができる。複数の有効性メトリックは、臨床設計をモデル化するための薬効メトリックおよび薬物動態メトリックを含む。
【００３７】
本発明は、薬効の評価を支援するための、全体論的分析および表示システムとして定義することもでき、上記システムは、薬剤開発に関連するデータを標準化および正規化の少なくとも一方を行う標準化器と、複数の異なる有効性メトリックの少なくとも１つに基づいて上記データを分析する偏差分析器とを含み、識別されたターゲット薬剤に対応する結果の第１のデータセットと、対照に対応する結果の第２のデータセットとの間の量的変化、結果の上記第１のデータセットが、結果の第２のデータセットとの比較のために提供され、その間の偏差は、少なくとも１つの有効性メトリックと比較される。偏差に対応する出力が好ましい。
【００３８】
上記複数の有効性メトリックの少なくとも一部を使用して、有効性メトリックの少なくとも１つに対してターゲット薬剤および対照の偏差の統合比較可視化の可視化表現を生成する。さらに、少なくとも１つの有効性メトリックに対して上記比較可視化データに最も一致するクラスの選択に関するユーザ入力を受け入れるためにユーザインタフェースも設ける。
【００３９】
好ましい実施形態では、結果の第２のデータセットは、プラシーボのテスト結果を含み、結果の第１のデータセットは、ターゲット薬剤のテスト結果を含み、上記複数の有効性メトリックの少なくとも１つは、プラシーボの結果とターゲット薬剤の結果の分離を可視化する分離メトリックである。上記第１または第２のデータセットの長期的分析のための１つまたは複数の可視化時間表示が望ましい。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】正規化された製剤テストまたは試験データを分析する例示的なシステムのブロック図である。
【図２】例示的なデータマイニングおよび学習機械分析フローの流れ図である。
【図３】例示的な全体論的ビューア対応の分析フローの流れ図である。
【図４】全体論的ビューアを使用した薬剤分類の例示的方法の流れ図である。
【図５】全体論的データ分類インタフェースの例示的な一般的描写を示す図である。
【図６】分類インタフェースのより具体的な例を示す図である。
【図７】複数の患者に全体論的表示およびクラスタリングを提供する例示的インタフェースを示す図である。
【図８】長期的分析に提供される例示的な時間ベースの表示を示す図である。
【図９】全体論的表示および分析を使用した例示的な薬物動態曲線を示す図である。
【図１０】可視化のための連続的なコード表現を使用して複数のテスト実行にわたる薬剤の基準パラメータの例示的な全体論的表示を示す図である。
【図１１】本明細書に記載するシステム、装置、および方法を実装するために使用することができる例示的なプロセッサシステムのブロック図である。
【００４１】
前述の要約、ならびに本発明のいくつかの実施形態の次の詳細な説明は、添付の図面と併せて読まれるとさらによく理解されるであろう。本発明を説明する目的で、いくつかの実施形態を図面に示す。しかしながら、本発明は添付の図面に示した配置および手段に限定されないことを理解されたい。
【発明を実施するための形態】
【００４２】
以下は、他の構成要素の中でも、特に、ハードウェアで実行されるソフトウェアを含んだ、例示的な方法、システム、製品、および装置を開示するが、このような方法および装置は例示にすぎず、限定的であるとみなされるべきではないことに注意されたい。例えば、こうしたハードウェアおよびソフトウェア構成要素の一部または全部を、全くハードウェアのみで、全くソフトウェアのみで、全くファームウェアのみで、またはハードウェア、ソフトウェア、および／またはファームウェアのいずれかの組合せで、具体化することができると考える。したがって、以下では、例示的な方法、システム、製品、および装置について説明するが、提供する例は、このような方法、システム、製品、および装置を実施する唯一の方法ではない。
【００４３】
添付の特許請求の範囲のいずれかが、純粋にソフトウェアおよび／またはファームウェア実装を含むように読まれるとき、少なくとも１つの例の要素の少なくとも１つは、ソフトウェアおよび／またはファームウェアを格納する、メモリ、ＤＶＤ、ＣＤ、ブルーレイなどの有形の媒体を含むことを、これにより明示的に定義される。
【００４４】
いくつかの例が、薬理データの全体論的分析および可視化を提供する。いくつかの例が、ユーザが選択した関心のある臨床領域から抽出された局所的特徴の全体論的可視化および分析を提供する。いくつかの例が、薬理ビューアにおいて全体論的データ可視化および関連利用を提供する。
【００４５】
薬理データのようなデータへの全体論的アプローチを使用して、表示および分析のための１つの利用において多様なタイプのデータをまとめることができる。調剤テストおよび薬物送達プロセスの一部として、全体論的表示および分析を使用することができる。全体論的表示および分析は、データマイニング手法に取って代わるおよび／またはこれを補完するために使用することができる。
【００４６】
図１は、正規化された調剤テストまたは試験データを分析する例示的システム１００のブロック図である。このシステム１００は、調剤データを収集し、例えば１つまたは複数の化合物、患者、テスト被験者、および／または他の研究／試験条件における異常な状態および／または様々な結果を識別するために使用することができる、正常な状態または結果を定義する記述子を生成する。
【００４７】
システム１００は、「正常」値、対照値、基準値、または期待値に関して調剤テストデータ１０２を含む。正常な調剤テストデータ１０２は、薬剤化合物、テスト被験者などを伴う１つまたは複数のテストまたは予測から得られ、提案される薬剤における、望ましい効能、濃度、限度などを識別する。
【００４８】
調剤テストデータ１０２は、調剤テストデータ１０２を正規化および／または標準化する標準化器１０４によって受け取られ、このようにして、複数の正常な被験者の正規化および／または標準化された調剤データ１０６が生成される。システム１００はまた、正常な被験者の正規化および標準化されたメタデータ１０６の統計値１１０を測定する統計エンジン１０８を含む。統計エンジン１０８は、各調剤テストの正規化および／または標準化されたメタデータ１０６上で動作する。システム１００は、薬剤開発データにおいて異常な状態／結果を識別するために使用することができる正常な状態、基準状態、または対照状態を定義する記述子を生成する。
【００４９】
システム１００は、薬剤開発テストデータ１１２および／または薬剤開発プロセスに関連する他のデータを含む。薬剤開発テストデータ１１２は、薬剤開発テストデータ１１２を正規化および／または標準化する標準化器１０４によって受け取られ、このようにして正規化および／または標準化された薬剤開発テストデータ１１４が生成される。
【００５０】
いくつかの例では、１人または複数の被験者についてデータ１０６および／または１１２を標準化および正規化することができる。次いで、データの平均を測定する。特定の符合被験者（ｍａｔｃｈｅｄ  ｓｕｂｊｅｃｔ）／基準群について、対照データおよび／または基準データのデータベースまたは他のデータセットを作成することができる。データセットは、（１つまたは複数の）基準専用として、正常／期待／対照被験者データセットについての平均偏差および標準偏差データを含むことができる。明確な「正常」コホートを使用して、正常／対照／基準データのデータセットを作成することができる。正常コホートのセットを臨床的にテストして、正常データ情報を判断する。標準化された空間では、正常な場合のコホートからのデータ標本に基づいて、各ラベルに平均値および関連する標準偏差を割り当てることができる。薬剤開発テストデータを、同様に標準化および正規化することができる。その後、標準化された被験者のデータセットと、薬剤開発テストのデータセットにおけるいくつかのラベルのそれぞれの比較を行う。比較の視覚出力が生成される。
【００５１】
したがって、全軸の全ラベルに関する個々のデータ値の標準化／正規化変換を使用して、正常／基準／対照／期待データセットを作成することができる。さらに、個々のラベルに基づく異常性の判断に使用する統計メトリックを確立することができる。基準、対照、または期待値からの偏差を視覚的な方法で表示して、（１つまたは複数の）全体論的表示を容易にすることができる。
【００５２】
システム１００はまた、各調剤テストに対して、（１つまたは複数の）基準統計値または対照統計値１１０と薬剤開発テストデータ１１４との（１つまたは複数の）偏差１１８を測定する偏差分析器１１６を含む。
【００５３】
一例では、（１つまたは複数の）データセット間の偏差は、次の式に従って測定することができる：
Δαi＝（αi−μαi）／σαi          式１
式１では、αiは軸「ａ」およびμαiおよびσαiのｉ番目のラベルである。式１は、全軸の全ラベルに適用され、結果は、偏差データ「ベクトル」となる。式１は、例えばＺスコア、偏差値、または正規スコアとしても知られる。
【００５４】
いくつかの例では、薬理データにおける（１つまたは複数の）偏差を測定するために、利用できるデータを（例えば標準化器１０４によって）共通の測定単位に変換する。分析されるデータが様々な測定単位で表わされる場合、偏差の測定は、数学的に無効な偏差を避けるために、データを１つの特定の測定単位に変換することを含む。
【００５５】
いくつかの例では、偏差分析が、薬剤開発テストデータおよび対照もしくは基準被験者データの比較において、薬剤開発データ中の各臨床テストのラベルを、対応する臨床テストのラベルとラベル値ごとに比較することを含む。各臨床テストのラベルは、例えば、薬剤開発テストデータの臨床カテゴリに属する。
【００５６】
いくつかの例では、薬剤開発テストデータが比較されるデータからどの程度離れているかを表わす偏差データベクトルが測定される。
【００５７】
ディスプレイのような出力部が、（１つまたは複数の）調剤テストのそれぞれに対して（１つまたは複数の）偏差１１８の視覚的グラフィック表現を生成することができる。したがって、システム１００は、総合的なデータに基づく構造化された手法を用いて正常の対照のコホートと比較されるとき、薬剤特性、薬剤効果、薬剤用量、患者への影響、および／または薬剤開発に関連する他のデータを識別および判断する助けとなる。
【００５８】
いくつかの例では、各薬剤開発テストの可視化表現が、全体論的および視覚による形態で薬剤開発の評価を提供する。偏差データを一貫した、視覚的に受け取ることができる感覚で表示することができ、これにより、情報は脳の視覚皮質に提示されて、コンピュータが生成したデータマイニングに基づく記憶想起ではなく、むしろパターンマッチングされるので、薬剤開発の向上が可能になる。
【００５９】
１つの説明的な例は、データがすべて、行が軸を表わし、列がその軸内の各ラベルを表わす一貫した形態で順序付けされる（臨床的関連性を使用した順序付けが最良である）ことである。このグラフの各アクティブピクセルは、ラベルの偏差値を顕著な関心値（ｃｏｎｃｅｒｎ  ｖａｌｕｅ）にマップするカラースケールからの色を割り当てられる。医師は、様々な軸およびデータに関する１つのスナップショット中の関心の相対次数と併せて偏差のパターンを見ることができる。この視覚的描写は、例えば、より迅速かつ一貫性のある評価を可能にする助けとなる。
【００６０】
いくつかの例では、データ偏差の可視化は、薬剤開発の偏差データのＺスコア表表現の生成を含む。表形式の表現が、正常／対照／基準およびＺスコアからの偏差を示す。表はさらに、図形画像形式で表わして、異常な状態／結果を識別するためのクイックレビュー用にすべての偏差データのスナップショットを提供することができる。
【００６１】
いくつかの例では、薬剤開発テストの結果を基準値、対照値、または期待値と比較するのではなく、薬剤開発テスト結果の１つの群またはコホートを、薬剤開発テスト結果の別の群と比較して、テスト結果の２つの集合間の（１つまたは複数の）適合性、および／または（１つまたは複数の）偏差を可視化する。
【００６２】
いくつかの例は、薬剤開発データのような利用できるデータ中の変動を識別し、ユーザが（例えば上記システム１００を使用して）基準に対してデータを可視化できるようにすることができる。データの偏差の可視化を用いると、ユーザは、正常値または基準値からの偏差を異常な結果を指し示すものと理解する専門家である必要がない。
【００６３】
いくつかの例では、薬剤開発データおよび関連処理／分析を、カラーコード化する、および／または他の方法で区別して、ユーザが（１つまたは複数の）「正常」値、期待値、または基準値とは異なる領域を可視化する助けとなることができる。データ中の集中または「ホットスポット」のようなパターンを、例えばユーザが直ちに可視化し、正しく認識することができる。さらに、いくつかの例では、パターンおよび／または異常性を可視化できながら、ユーザに利用できるデータを表示するとき、他の詳細が失われることはない。
【００６４】
いくつかの例では、ある期間にわたる薬剤開発データの表示を提供することができる。表示は、ある期間にわたるデータの長期的傾向を表わすことができる。例えば、１人の患者またはテスト被験者の長期的傾向の、基準母集団またはコホートからの偏差をある期間にわたって追跡し、可視化することができる。
【００６５】
いくつかの例では、患者、候補者などの群を取り、群をまとめて比較することによって、薬剤データの分布（例えば、１回および／または時間をかけた長期的なもの）を処理し、可視化することができる。薬剤の特性、疾患の徴候、症状、副作用などのような特性を表示して、これらが対照群からいかに外れているかを判断することができる。（１つまたは複数の）こうした表示から識別されるパターンを、例えば薬剤開発プロセスにフィードバックすることができる。基準対ターゲットの特性を、例えば個別に、および／またはグループにして可視化し、評価することができる。
【００６６】
薬理学的分析については、調べられた各メトリックにより、ターゲットデータを例えば基準と比較することができる。複数のメトリックを結合し、単一レポートで提示することができる。分析は、薬剤開発プロセスのいかなる段階で行うこともできる。例えば、全体論的可視化および検討から、潜在的臨床試験または研究の候補者を識別することができる。候補者からの被験者応答も、検討および分析することができる。臨床試験の結果は、ユーザが閲覧できるように処理し、視覚的に示すことができる。さらなる分析、または群もしくは母集団による分析では、薬剤化合物のテストデータ、薬剤の特性などを、視覚的に示して、例えば基準または対照に対して分析することができる。いくつかの例では、全体論的表示システムおよび本明細書に記載する方法が、薬剤開発に適用されるデータマイニングを補完する、またはこれに取って代わることができる。
【００６７】
図２〜４は、本明細書に記載する例示的システムおよび方法、ならびに／あるいはこうしたシステム（例えば、システム１００および１１００）および方法の１つまたは複数の一部を実装するように実行することができる例示的機械可読命令を表わす流れ図である。図２〜４の例示的プロセスは、プロセッサ、コントローラ、および／または任意の他の好適な処理デバイスを使用して行うことができる。例えば、図２〜４の例示的プロセスは、フラッシュメモリ、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、および／またはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）のような有形のコンピュータ可読媒体に格納された符号化された命令（例えば、コンピュータ可読命令）を使用して実行することができる。本明細書で使用する、有形のコンピュータ可読媒体という用語は、いかなるタイプのコンピュータ可読記憶装置も含み、伝搬信号を除外するように、明示的に定義される。追加的にまたは代替的に、図２〜４の例示的プロセスは、フラッシュメモリ、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、キャッシュ、または任意の持続期間（例えば、長期間、永久に、短時間、一時的にバッファリングのため、および／または情報をキャッシュするため）の間情報を格納する任意の他の記憶媒体のような、非一時的コンピュータ可読媒体に格納された、符号化された命令（例えば、コンピュータ可読命令）を使用して実装するこができる。本明細書で使用する、非一時的コンピュータ可読媒体という用語は、いかなるタイプのコンピュータ可読媒体も含み、伝搬信号を除外するように、明示的に定義される。
【００６８】
あるいは、図２〜４の例示的プロセスの一部または全部は、（１つまたは複数の）特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、（１つまたは複数の）プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、（１つまたは複数の）フィールドプログラマブル論理デバイス（ＦＰＬＤ）、個別論理、ハードウェア、ファームウェアなどの（１つまたは複数の）任意の組合せを使用して実装することができる。また、図２〜４の例示的プロセスの一部または全部は、手動で、または前述の技術のいずれかの（１つまたは複数の）組合せとして、例えば、ファームウェア、ソフトウェア、個別論理、および／またはハードウェアのいずれかの組合せとして、実装することができる。さらに、図２〜４の例示的プロセスは、図２〜４の流れ図を参照して説明するが、図２〜４のプロセスを実行する他の方法を用いることができる。例えば、ブロックの実行の順序を変えることができる、および／または記載するブロックの一部を変更する、削除する、さらに分割する、または結合することができる。また、図２〜４の例示的プロセスの一部または全部を、例えば個々の処理スレッド、プロセッサ、デバイス、個別論理、回路などが、順次および／または並行して行うことができる。
【００６９】
図２は、例示的データマイニングおよび学習機械分析フロー２００の流れ図を示す。２０５において、薬剤開発と関連する格納データにアクセスする。例えば、（１つまたは複数の）薬剤化合物モデル、薬効データ、薬物動態データ、吸収、分布、代謝、および排泄（ＡＤＭＥ）データ、毒性データ、薬剤安全性プロファイルデータ、投薬量データ、副作用データなどを含むデータにアクセスして、処理する、表示する、および分析することができる。
【００７０】
２１０において、アクセスされたデータ上で前処理が行われる。前処理は、例えば、データ補正、データの１つまたは複数のサブセットの選択、基準または閾値に対するデータの正規化などを含むことができる。２１５において、データを測定する。例えば、前処理されたデータは、アクセスされるデータタイプの１つまたは複数に関連する量的情報を抽出するように測定される。
【００７１】
２２０において、測定データを分析する。例えば、２２５において、データ分析が、測定データから特徴ベクトルを抽出することを含むことができる。したがって、小断片の頻度および／またはラベル付きパスの頻度を含む化学構造を表すベクトルで薬剤を表して、化合物を分類することができる。２３０において、分析は、（例えば、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を使用して）特徴ベクトルをより高次元空間に投影することを含むことができる。２３５において、分析はまた、特徴ベクトルをデータマイニング（ＤＭ）エンジンに供給することを含むことができる。２４０において、分析は、利用できる情報の融合を含むことができる。いくつかの例では、関連領域知識（例えば、調剤データ領域の知識）に基づいて、特徴を重み付けすることができる。
【００７２】
２４５において、調剤データの分析を収束させる。収束は、例えば２５０において、複数の利用可能な特徴カーネル（例えば、（１つまたは複数の）特徴ベクトル、（１つまたは複数の）ＳＶＭ出力、（１つまたは複数の）ＤＭ出力など）から融合された特徴カーネル行列を形成することを含む。２５５において、融合された特徴カーネル行列に、カーネルによる分類器（例えば、ＳＶＭ、線形判別分析（ＬＤＡ）、主成分分析（ＰＣＡ）、最近傍（ＮＮ）など）が適用される。いくつかの例では、１つまたは複数の選択、パラメータ、優先順位、および／または環境に基づいて、カーネル関数を選択して、よりよいまたはより最適な融合カーネル（ｆｕｓｅｄ  ｋｅｒｎｅｌ）を処理し、取得することができる。２６０において、収束は、カーネルによる分類に基づいて結果または決定を生成することを含む。
【００７３】
いくつかの例では、１つまたは複数のトレーニングアルゴリズムを用いてパラメータを改良する、または最適化することができる。学習および調剤テストデータセットを、例えば分離することができる。データマイニングの前の学習は、利用できる調剤データの適切な分類器の選択を向上させるのに役立つことができる。
【００７４】
しかしながら、データマイニング法は、薬剤開発プロセス中に統合定量比較分析（ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｑｕａｎｔｉｆｉａｂｌｅ  ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ）および意思決定支援を行うとき、問題を引き起こす可能性がある。さらに、自動化されたデータマイニング技術および応用は、有益な結果をもたらすことができるが、規制された環境において適切に証明するのが難しい。自動化されたデータマイニング技術はまた、欠けているデータ、データ中のノイズ、および統計的有意性もしくは信頼性には小さすぎるデータセットを有する標本に遭遇するとき、制約を受ける可能性がある。
【００７５】
全体論的ビューア（ＨＶ）とデータマイニングまたは学習機械（ＤＭ／ＬＭ）の手法との間には、いくつかの違いがある。例えば、データマイニングと全体論的手法とでは、データの変換が異なる。ＤＭ／ＬＭでは変換は、特徴ベクトル空間へのものである。ＨＶでは変換は、基準値からの偏差のような、均質空間へのものである。
【００７６】
ＨＶとＤＭ／ＬＭとでは、トレーニングも異なる。例えば、ＤＭ／ＬＭでは、トレーニングは、科学者／エンジニアによる分類器のパラメータの手動微調整を含む。ＨＶでは、トレーニングの必要はない。さらに、全体論的表示にデータ整理は必要とされない。ＤＭ／ＬＭでは、トレーニングされた分類器エンジンによりテストが遂行される。ＨＶでは、データに表示される全パターンをユーザに理解させることによってテストが行われる。ＤＭ／ＬＭのエンドユーザは結果を検討するだけであるが、ＨＶのエンドユーザ（例えば臨床医）は、データ中の結果およびパターンの分析に直接携わる。
【００７７】
ＨＶは、視覚的形態で出力を提供し、様々な変数間の関係を表示し、ユーザはこれを直接理解することができる。あらゆる形態のデータは、共通の、一貫した視覚的形態に変換される。全体論的ビューアの手法は、ヒトのユーザが薬理データの分析プロセスに関わり、参加するようにする代替技術または補完技術を提供する。
【００７８】
いくつかの例は、全体論的表示を利用して、（「正常」コホートからの偏差のような）基準データセットに関して生の結果を変換することによって、医療（例えば、調剤）データにおける異常性を可視化する。臨床結果を個々に標準化および正規化することにより、多くの専門分野にわたる医療データを同時に可視化することができるようになり、検討中の特定の患者または患者の母集団において特徴的な疾患の徴候および異常性のパターンを明らかにする。全体論的ビューアを使用することにより、例えば、発見、臨床開発、および発売後の活動などを含む、薬剤の開発プロセスにおける様々な段階中の比較分析を向上させ、強化し、さらに可能性を与えるのに役立つ。
【００７９】
図３は、例示的な全体論的ビューア対応分析フロー３００の流れ図を示す。３０５において、薬剤開発と関連する格納データにアクセスする。例えば、（１つまたは複数の）薬剤化合物モデル、薬効データ、薬物動態データ、吸収、分布、代謝、および排泄（ＡＤＭＥ）データ、毒性データ、薬剤安全性プロファイルデータ、投薬量データ、副作用データなどを含むデータにアクセスして、処理する、表示する、および分析することができる。
【００８０】
３１０では、アクセスされたデータ上で前処理が行われる。前処理は、例えば、データ補正、データの１つまたは複数のサブセットの選択、基準または閾値に対するデータの正規化などを含むことができる。前処理は、例えば、データマイニングにフィードされるデータおよび自動化された分析プロセスを活用することができる。
【００８１】
３１５において、データを測定する。例えば、前処理されたデータを測定して、量的情報を抽出する。３２０において、測定データを分析する。例えば、３２５において、データ分析は、（該当する場合）基準データにアクセスすることを含むことができる。３３０において、データ変換を生成する。例えば、変換は、分布分析（例えば、１回の分布、時間をかけた長期的分布）、基準に対する偏差などを含むことができる。
【００８２】
３３５において、分析されるデータの統合比較可視化が提供される。例えば、検討のために、比較的な薬剤開発データの偏差マップ（例えば、色によるまたは「ヒート」マップ）をユーザに提供することができる。データの可視化を用いて、ユーザは例えば結果および／または決定にたどり着くことができる。薬理データの分析および結果の可視化に全体論的手法を用いると、ユーザが例えばテストおよび／または他の結果の領域にかかわり、意識しつづけることに役立つ。
【００８３】
いくつかの例では、薬剤開発プロセスにおける統合定量比較分析および意思決定支援のための（１つまたは複数の）方法および／または（１つまたは複数の）システムによって、ビジュアルレポートが生成される。レポートは、複数の異なるメトリックを利用し、含むことができる。各メトリックは、薬剤開発プロセスにおける識別されたカテゴリに対応する第１のデータセット間の異なる量的変化に対応する。結果の第１のデータセットは、少なくとも１つの他の異なるカテゴリに対応する結果の第２のデータセットとの比較のために提供される。複数のメトリックの少なくとも一部は集約されて、識別されたカテゴリの総合的な結果を表す可視化表現を生成する。複数のメトリックの少なくとも一部を使用して、そこからビジュアルレポートを生成するためにまとめて検討されるとき、複数の異なるメトリックによって表される総合的な結果を観察する。
【００８４】
薬剤開発プロセスの複数の段階において、全体論的表示を使用することができる。例えば、創薬中に全体論的ビューアを適用することができる。全体論的ビューアを使用して、調剤データの分類を容易にすることができる。全体論的分類は、例えば創薬、臨床試験、および／または製品の有効性分析に利用可能である可能性がある。
【００８５】
図４は、全体論的ビューアを使用した薬剤分類の例示的方法４００の流れ図を示す。４０５において、調剤テストの結果にアクセスする。
【００８６】
４１０において、データを標準化および／または正規化するために、テスト結果を処理する。例えば、基準値、閾値、領域などにより、結果を標準化および／または正規化することができる。４１５において、テスト結果の全体論的表示を行う。４２０において、全体論的表示に基づいて分類を行う。
【００８７】
４２５において、所望の群のそれぞれに対応するクラスの代表的な例を提供する。例えば、製薬の場合の群は、患者コホート、薬剤、テスト、疾患のタイプ、疾患の重症度などを含むことができる。例えば、アルツハイマー病の疾患のタイプのクラスは、正常、軽度の認知障害（ＭＣＩ）、アルツハイマー病などを含むことができる。薬剤開発のクラスは、１つまたは複数の結果、反応、濃度など含むことができる。
【００８８】
４３０において、代表例を現在のオブジェクトと視覚的に比較する。例えば、一般的表示５００を図５に提供する。特定の例の表示６００を図６に示す。４３５において、最も一致する代表例のクラスを、現在のオブジェクトのクラスとして選択する。
【００８９】
図５は、全体論的データ分類インタフェース５００の例示的な一般的描写を示す。インタフェース５００は、オブジェクトビュー５１０と、１つまたは複数のクラス５２０〜５２２と、ユーザインタフェース５３０とを含む。オブジェクトビュー５１０は、利用できるデータの表示を行い、ユーザがこれを代表データの１つまたは複数のクラス５２０〜５２２と比較することができる。ユーザインタフェース５３０によりユーザは、例えば、データ、分類を操作する、および／または診断および／またはさらなる指示を提供できる。ユーザインタフェース５３０により、ユーザは、どのクラス５２０〜５２２がオブジェクトビュー５１０に提示されたデータに最も適合するかを示すことができる。
【００９０】
図６は、分類インタフェース６００のより具体的な例を示す。インタフェース６００では、利用できる臨床データ６１１および画像データ６１２をオブジェクトビュー６１０ウィンドウに示す。利用できる分類６２０は、インタフェース６００によって示される、正常の分類６２１、軽度の認知症障害の分類６２２、およびアルツハイマー病の分類６２３を含む。ユーザは、例えば、臨床情報６１１、画像情報６１２、および／または臨床情報６１１と画像情報６１２の組合せに基づき適切な分類６２０を選択することができる。同様に、ユーザは、薬剤の反応、疾患の特性、他の関連インジケータなどの分類と比較して利用できるデータの表示に基づいて、薬剤の反応を選択することができる。
【００９１】
いくつかの例を使用して、全体論的ビューアを使用するクラスタリングを提供することができる。クラスタリングは、分類と同様であるが、いくつかの違いがある。例えば、クラスタリングプロセスには、あらかじめ定められたクラスがなく、関連していると思われる必要な数のアドホックなクラスを作成するオプションを有する。例えば、テスト結果は、１つまたは複数のあらかじめ決められたテーマに基づいて、合わせてグループ化することができる。
【００９２】
図７に示す例では、インタフェース７００が、患者番号７３０に基づく複数の患者に、全体論的表示７０１〜７０４およびクラスタリング７２０〜７２３を提供する。インタフェースを使用して、ユーザは１つまたは複数の基準に基づき、１１人（１１）の患者の全体論的表示（ＨＶ）７０１〜７０４を４つ（４）のグループ７２０〜７２３にまとめることができる。例えば、患者１、４、および５は、患者２、３、および８とは異なるクラスタ７２０にある。図７に示すように、ＨＶ７０１〜７０４は、（１つまたは複数の）結論を導く情報を提供し、情報の可視化描写および情報内の（１つまたは複数の）関係（例えば患者のクラスタリング）に基づく（１つまたは複数の）さらなるアクションを決定することができる。全体論的表示のクラスタリングは、例えば、創薬および／または臨床試験中に、患者、薬剤、テスト、疾患、重症度などを含むオブジェクトのアドホックなグループ化に利用することもできる。
【００９３】
創薬の多くの場合、プラシーボと評価中の１つまたは複数の薬剤との分離を判断するように、テストを評価することができる。全体論的ビューアにより示される分布分析（例えば、１回の分布、時間をかけた長期的分布など）を使用して、（１つまたは複数の）プラシーボ／薬剤の違いを可視化することができる。全体論的分布ビューアは、その固有のデータ形式の非数値データの形式を表わすことができ、こうしたテストに対して疾患の徴候を取得することができる。
【００９４】
例えば、プラシーボ群を薬剤群と比較して、比較効果を評価することができる。分離メトリックは、所与の患者、薬剤、および／または他の制約の撮像テストおよび非撮像テストで最良の分離を提供するテスト結果を示す。比較において分離メトリックおよび／または他のメトリックから導き出された結果は、フィードバックとして使用して、例えば薬剤開発を前に進めるおよび／またはさらに洗練することができる。プラシーボ対薬剤化合物の特性を、例えば個別に、および／またはグループにして可視化し、評価することができる。
【００９５】
いくつかの例では、図８に示すように、長期的分析に新しい時間ビューを提供することができる。創薬は、新規の時間的動向の表現から恩恵を受けることができる。例えば図８に示すように、縦方向のビュー、すなわちＺビューを、「ストリップモード」８１０および／または「シネモード」８２０で提示することができる。いくつかの例では、こうした表現を、例えばフィルタを使用して一部の結果に、および／またはデータセット全体に、行うことができる。
【００９６】
図８に示すビュー８１０、８２０は、時間をかけて追跡される長期的データの代替的提示を提供する。例えば、ストリップモードのビュー８１０は、ある期間にわたる複数の長期的データビュー８３１〜８３３を含んだビューア８３０を含む。シネモードのビュー８２０は、長期的データのビュー８４１と、ビュー８４１を変更するためのコントロール８４５（例えばスライダ）を提供するビューア８４０を含む。コントロール８４５を使用して、手動で、所定のもしくは設定の速度で自動的に、その他で、ビュー８４１を変更することがきる。
【００９７】
いくつかの例では、全体論的分析および表示を、薬理動態学および／または薬効学に適用することができる。薬理動態学（ＰＫ）は、薬剤の吸収、分布、代謝、および排出の特性を調べる。薬効学（ＰＤ）は、投与される薬剤に対する生理学的および生物学的反応を定義する。ＰＫ／ＰＤモデリングは、これら２つのプロセス間の数学的および論理的つながりを確立し、薬剤作用をよりよく予測するのに役立つ。統合されたＰＫ／ＰＤモデリングおよびシミュレーションによるコンピュータ支援試験設計が、多くの薬剤開発プログラムに組み込まれ、薬剤開発およびテストに与える影響が増大している。
【００９８】
ＰＫ／ＰＤテストは、一般的に薬剤開発プロセスのすべての段階で行われる。開発は、ますます複雑で、時間を要し、コストが増大するものになりつつあるので、企業は、欠陥のある候補を初めに削除し、臨床的成功の見込みが最も大きい候補を識別するために、ＰＫ／ＰＤデータを活用しようと注目している。
【００９９】
ＰＤ／ＰＫの分析は、最高血中濃度（Ｃｍａｘ）、最高血中濃度到達時間（Ｔｍａｘ）、最低血中濃度または残存（Ｃｍｉｎ）などを測定することを含む。薬剤の成分ごとに、ヒトとの相互作用は異なる可能性がある。１）化合物候補全般、２）化合物のタイプ全般、３）時間全般、４）ターゲットの罹患器官、５）体内分布、６）傷ついている可能性のある特定の器官などを含む、１つまたは複数の属性を使用して、複数の「実行」を行うことができる。
【０１００】
例えば、薬剤の相互作用の研究に、全体論的ビューアを使用することができる。相互作用の研究の目的は、相互に作用するある薬剤の存在下である基質への曝露においてなんらかの増減があるかどうかを判断することである。相互作用がある場合、ＰＫ／ＰＤ関係を理解することにより、相互作用の含意を評価する。一例として、全体論的ビューアを使用して、１つまたは複数の基準に対してパラメータを分析し、可視化することによって、顕著な実験の実行を見出すことができる。分析するためのパラメータは、最高血中濃度到達時間（Ｔｍａｘ）、最高血中濃度（Ｃｍａｘ）、平均血中濃度、残留時間、残存（Ｃｍｉｎ）、曲線下面積（ＡＵＣ）などを含むことができる。薬剤の曝露は、例えばＡＵＣ（薬剤血漿中濃度時間曲線下面積）、Ｃｍａｘ（最高血漿中濃度）、および／または代替パラメータの観点で表され、薬剤投与レベルおよび関連する毒性に関する結果と関連付けることができる。無毒性量における毒物動態データに基づいて、ヒトにおいて許容できる曝露限度を定義することができる。
【０１０１】
Ｃｍａｘは、投与後に観察される薬剤の最高または「ピーク」濃度を示す。Ｃｍｉｎは、薬剤の投与後、その後の投与を行う直前に観察される薬剤の最低または「トラフ」濃度を表す。単一成分系から一次速度式によって消失する薬剤については、例えば、等間隔で行われたｎ回の等しい投与後のＣｍａｘは、Ｃ０（１−ｆｎ）／（１−ｆ）＝ＣｍａｘおよびＣｍｉｎ＝Ｃｍａｘ−Ｃ０で表わすことができる。
【０１０２】
薬剤投与後の時間に対する薬剤の血漿中濃度の図（ｐｌｏｔ）の下の面積（濃度の対数ではない）を、ＡＵＣで表す。この面積は、例えば、「台形公式」によって測定することができる。台形公式に従って、データ点が直線分で結ばれ、横座標から各データ点へ垂線が描かれ、このように構成された三角形および台形の面積の合計が計算される。最後の測定濃度（時間ｔｎにおけるＣｎ）がゼロでないとき、ｔｎから無限時間までのＡＵＣは、Ｃｎ／ｋｅｌで推定される。消失速度定数（ｋｅｌ）は、薬剤が身体から消失することを表す一次速度定数である。ｋｅｌは、排泄および代謝を含むすべての消失プロセスによる薬剤の除去を表す全消失速度定数である。消失速度定数は、例えば、薬剤濃度の変化率と濃度、または薬剤の消失率と消失すべき残存薬剤の量に関連する比例定数である。
【０１０３】
ＡＵＣは、薬剤の生物学的利用能を推定する際に、および薬剤の総クリアランス（ＣｌＴ）を推定する際に、特に利用される。単一静脈内投与に続いて、一次消失速度論に従う単一コンパートメント系については、ＡＵＣ＝Ｄ／ＣｌＴ、あるいはＡＵＣ＝Ｃ０／ｋｅｌである。静脈以外の経路では、このような系については、ＡＵＣ＝Ｆ・Ｄ／ＣｌＴ、ここでＦは薬剤の生物学的利用能である。薬剤の経口投与後のＡＵＣと同じ投与量を同じ被験者に静脈注射した後のＡＵＣの比は、例えば薬剤の経口生物学的利用能を評価するために、薬剤の開発中に利用することができる。
【０１０４】
図９は、上記の検討されたパラメータを含む例示的ＰＫ曲線９００を示す。図９のグラフに示すように、曲線９００は、時間９２０に対する血漿中濃度９１０に基づいて描かれている。最高到達時間（Ｔｍａｘ）９３０に、最高濃度（Ｃｍａｘ）９４０が確認される。Ｔｍａｘ９３０でＣｍａｘ９４０に到達するまで、薬剤は患者において吸収段階９５０にある。Ｔｍａｘ９３０後に、薬剤は排出段階９６０になり、薬物残留または残存（Ｃｍｉｎ）９７０に至る。この情報に基づいて、曲線下面積（ＡＵＣ）９８０を測定することができる。
【０１０５】
全体論的表示は、いくつかの異なる方法で作成することができる。図のように、例えば図１０では、薬剤を基準として選択して、最高到達時間、最高濃度、曲線下面積、および残存など、身体との異なる薬剤の相互作用の１つまたは複数のパラメータ１０１０〜１０１４を分析することができる。パラメータ１０１０〜１０１４は、例えば可視化しやすくするために、連続的色分け表示１０２０として提示することができる。パラメータ１０１０〜１０１４は、例えば複数のテストの実行１０３０〜１０３４を通して評価することができる。薬剤開発および臨床試験と合わせて、基準薬および（１つまたは複数の）主要パラメータは、例えば次回の臨床試験および薬剤の改良に備えて更新することができる。例えば、視覚的比較によって、および／または適切な基準（例えば重み付けされたスコア）によって、好ましいまたは「理想的な」候補を選ぶことができる。
【０１０６】
図１１は、本明細書に記載するシステム、装置、および方法を実装するのに使用することができる例示的プロセッサシステム１１１０のブロック図である。図１１に示すように、プロセッサシステム１１１０は、相互接続バス１１１４に結合されたプロセッサ１１１２を含んでいる。プロセッサ１１１２は、任意の好適なプロセッサ、処理装置、またはマイクロプロセッサとすることができる。図１１には示していないが、システム１１１０は、マルチプロセッサシステムとすることができ、したがって、プロセッサ１１１２と同一または同様であって、相互接続バス１１１４に通信可能に結合された、１つまたは複数のさらなるプロセッサを含むことができる。
【０１０７】
図１１のプロセッサ１１１２は、チップセット１１１８に結合されており、チップセット１１１８は、メモリコントローラ１１２０と、入力／出力（Ｉ／Ｏ）コントローラ１１２２とを含んでいる。よく知られているように、チップセットは一般に、Ｉ／Ｏおよびメモリ管理機能、ならびにチップセット１１１８に結合された１つまたは複数のプロセッサによってアクセス可能である、または使用される、複数の汎用および／または専用レジスタ、タイマなどを提供する。メモリコントローラ１１２０は、プロセッサ１１１２（または複数のプロセッサがある場合は複数のプロセッサ）がシステムメモリ１１２４および大容量記憶メモリ１１２５にアクセスできるようにする機能を行う。
【０１０８】
システムメモリ１１２４は、例えば、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、フラッシュメモリ、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）など、いかなる所望のタイプの揮発および／または不揮発メモリを含むこともできる。大容量記憶メモリ１１２５は、ハードディスクドライブ、光学式ドライブ、テープ記憶装置など、いかなる所望のタイプの大容量記憶装置も含むことができる。
【０１０９】
Ｉ／Ｏコントローラ１１２２は、プロセッサ１１１２がＩ／Ｏバス１１３２を介して、周辺入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイス１１２６および１１２８ならびにネットワークインタフェース１１３０と通信できるようにする機能を行う。Ｉ／Ｏデバイス１１２６および１１２８は、例えば、キーボード、ビデオディスプレイもしくはモニタ、マウスなど、いかなる所望のタイプのＩ／Ｏデバイスとすることもできる。ネットワークインタフェース１１３０は、例えば、プロセッサシステム１１１０が別のプロセッサシステムと通信できるようにする、イーサネットデバイス、非同期転送モード（ＡＴＭ）デバイス、８０２．１１デバイス、ＤＳＬモデム、ケーブルモデム、セルラモデムなどとすることができる。
【０１１０】
図１１ではメモリコントローラ１１２０およびＩ／Ｏコントローラ１１２２をチップセット１１１８内の別個のブロックとして示しているが、こうしたブロックによって行われる機能は、単一半導体回路内に統合することができる、または２つ以上の別個の集積回路を使用して実装することができる。
【０１１１】
したがって、いくつかの例は、１つまたは複数のメトリックによる（１つまたは複数の）ターゲット値および基準値に関連する薬剤開発データを処理し、視覚的検討および分析のためにユーザに出力を提供するための、全体論的可視化システム、方法、および装置を提供する。テストデータの群と基準／対照データセットおよび／またはテストデータの別の群との間の一致および／または偏差を、コンピュータのデータマイニングによって提供される数値結果ではなく、全体論的分析のためにユーザに図表によって提供することができる。例えば、薬剤開発および臨床試験データを、基準薬剤およびパラメータデータと比較して、次の臨床試験および薬剤改良をより容易にするおよび／または調整することができる。いくつかの例は、動的メトリック識別およびデータ分析のさらなる技術的効果を提供して、薬剤開発データの利用可能な主要部分の統合比較可視化を提供し、ユーザが結果にたどり着くおよび／または薬剤開発プロセスの次のステップに関する決定を行うことができるようにする。
【０１１２】
いくつかの例は、いかなる機械可読媒体上の方法、システム、およびコンピュータプログラム製品も上述の機能を実施すると考える。いくつかの例は、例えば、既存のコンピュータプロセッサを使用して、あるいはこの目的または別の目的のために組み込まれた専用コンピュータプロセッサによって、あるいはハードウェアに組み込まれたシステムおよび／またはファームウェアシステムによって、実施することができる。
【０１１３】
上述のシステムの構成要素および／または方法のステップの１つまたは複数は、例えばハードウェア、ファームウェア、および／またはソフトウェア中の一連の命令として、単独で、または組み合わせて実装することができる。いくつかの例は、汎用コンピュータまたは他の処理装置で実行される、メモリ、ハードディスク、ＤＶＤ、またはＣＤなどのコンピュータ可読媒体にある一連の命令として提供することができる。いくつかの例は、方法のステップのうちの１つまたは複数を省略すること、および／またはこれらのステップを列挙した順序とは異なる順序で行うことができる。例えば、一部のステップ／ブロックは、いくつかの例では行われない場合がある。さらなる例として、いくつかのステップは、同時を含め、上記とは異なる時間的順序で行うことができる。
【０１１４】
いくつかの例は、コンピュータで実行可能命令またはデータ構造をそこに格納して搬送するか、または所有するための、コンピュータ可読媒体を含むことができる。このようなコンピュータ可読媒体は、汎用のまたは専用のコンピュータまたはプロセッサを備えた他の機械によってアクセス可能であるいかなる入手可能媒体とすることもできる。一例として、このようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ブルーレイ、光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶装置、または所望のプログラムコードをコンピュータ実行可能命令もしくはデータ構造の形態で搬送もしくは格納するために使用することができ、汎用のもしくは専用のコンピュータもしくはプロセッサを備えた他の機械でアクセスすることができるいかなる他の媒体も含むことができる。上記のものの組合せもまた、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれる。コンピュータ実行可能命令は、例えば、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または専用処理装置に、ある機能もしくは機能群を実行させる命令およびデータを含む。
【０１１５】
一般に、コンピュータ実行可能命令は、特定のタスクを実行するか、または特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。コンピュータ実行可能命令、関連するデータ構造、およびプログラムモジュールは、本明細書に開示するいくつかの方法およびシステムのステップを実行するためのプログラムコードの例を表わす。このような実行可能命令または関連するデータ構造の特定の順序は、このようなステップで説明する機能を実行するための対応する行為の例を表わす。
【０１１６】
いくつかの例は、プロセッサを有する１つまたは複数のリモートコンピュータへの論理接続を使用するネットワーク化された環境で実行することができる。論理接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）およびワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含むことができ、これらを本明細書では例として、限定ではなく提示する。このようなネットワーク環境は、オフィス全体もしくは企業全体のコンピュータネットワーク、イントラネット、およびインターネットにおいて一般的であり、多種多様な通信プロトコルを使用することができる。このようなネットワークコンピューティング環境が概して、パーソナルコンピュータ、ハンドヘルドデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのまたはプログラム可能な家庭用電化製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータなどを含め、多くのタイプのコンピュータシステム構成を含むことを当業者は理解するであろう。例はまた、通信網を介して（配線によるリンク、無線リンクによって、または配線によるリンクもしくは無線リンクの組合せによるかのいずれかによって）リンクされたローカルのリモート処理デバイスでタスクを実行する分散型コンピューティング環境で実施することができる。分散型コンピューティング環境では、プログラムモジュールを、ローカルメモリ記憶装置とリモートメモリ記憶装置の両方に配置することができる。
【０１１７】
本発明の諸実施形態の全システムまたは一部を実行するための例示的システムは、処理装置と、システムメモリと、システムメモリを含む様々なシステム構成要素を処理装置に結合するシステムバスとを内蔵した、コンピュータの形態の汎用コンピューティングデバイスを含むことができる。システムメモリは、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）と、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）とを含むことができる。コンピュータは、磁気ハードディスクへの読み書き操作を行うための磁気ハードディスクドライブと、リムーバブル磁気ディスクへの読み書き操作を行うための磁気ディスクドライブと、ＣＤ  ＲＯＭまたは他の光媒体のようなリムーバブル光ディスクへの読み書き操作を行うための光ディスクドライブとを含むこともできる。ドライブおよびそれに関連するコンピュータ可読媒体は、コンピュータ実行可能命令、データ構造、プログラムモジュール、および他のデータの不揮発性記憶装置をコンピュータに提供する。
【０１１８】
本発明をいくつかの例または実施形態に関して説明したが、本発明の範囲を逸脱することなく様々な変更を行うことができ、また均等物に置き換え可能であることを、当業者は理解するであろう。さらに、特定の状況または材料を本発明の教示内容に適合させるために、本発明の範囲を逸脱することなく多くの変更を行うことができる。したがって、本発明は、開示した特定の実施形態に限定されず、添付の特許請求の範囲の範囲内にあるすべての実施形態を含むものとする。
【符号の説明】
【０１１９】
１００  システム
１０２  調剤テストデータ
１０４  標準化器
１０６  正規化／標準化されたデータ値
１０８  統計エンジン
１１０  統計値
１１２  薬剤開発テストデータ
１１４  正規化／標準化されたデータ値
１１６  偏差分析器
１１８  偏差の可視化表現
２００  学習機械分析フロー
３００  分析フロー
４００  例示的方法
５００  インタフェース
５１０  オブジェクトビュー
５２０  クラス１
５２１  クラス２
５２２  クラス３
６００  分類インタフェース
９１０  血漿中濃度
９５０  吸収段階
９６０  排出段階
９２０  時間
１０３０  実行１
１０３２  実行２
１１１２  プロセッサ
１１２２  Ｉ／Ｏコントローラ
１１２０  メモリコントローラ
１１２４  システムメモリ
１１２５  大容量記憶メモリ
１１２６  Ｉ／Ｏデバイス
１１２８  Ｉ／Ｏデバイス
１１３０  ネットワークインタフェース
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【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８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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