(57)【要約】装置、方法、及びコンピュータ可読媒体は、製造用薬剤の決定のためのものである。この装置は、処理回路を含み、この処理回路は、１つ以上の薬剤プログラムに関連するインプットデータを受信し、データベースからデータを取得し、データベースから取得されたデータに基づいて１つ以上のモデルを生成し、これら１つ以上のモデルから、時系列事象に関連する１つ以上のアウトプットを決定し、決定された１つ以上のアウトプットに基づいて、１つ以上の製造用薬剤プログラムのうちの１つを選択し、ネットワークを介して製造装置に、１つ以上の薬剤プログラムのうちの選択された１つの製造に関連する製造情報を送信するように構成される。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介して製造装置に通信可能に結合され、処理回路を含む、製造用薬剤を決定する装置であって、
前記処理回路は、
１つ以上の薬剤プログラムに関連するインプットデータを受信することであって、前記１つ以上の薬剤プログラムに関連する前記インプットデータが薬剤、疾患の適応症、及び前記薬剤の開発に関連する地理的位置を記述する、前記受信することと、
前記インプットデータに基づいて、データベースからデータを取得することであって、前記取得されたデータは、１つ以上の過去の薬剤プログラムの時系列データ及び質的データを含み、前記質的データが臨床試験の特性に関連する、前記取得することと、
前記データベースから前記取得されたデータに基づいて１つ以上のモデルを生成することであって、前記１つ以上のモデルのそれぞれは時系列事象に関連し、前記時系列事象が前記臨床試験に関連する１つ以上の日付である、前記生成することと、
前記１つ以上のモデルから、前記時系列事象に関連する１つ以上のアウトプットを決定することと、
前記決定された１つ以上のアウトプットに基づいて、前記１つ以上の製造用薬剤プログラムのうちの１つを選択することと、
前記ネットワークを介して前記製造装置に、前記１つ以上の薬剤プログラムのうちの前記選択された１つの前記薬剤の前記製造に関連する製造情報を送信することと、
を行うように構成される、前記装置。
【請求項２】
前記処理回路は、前記１つ以上の薬剤プログラムのうちの１つの前記時系列事象に関連するアウトプットと、前記１つ以上の薬剤プログラムのうちの後続の１つの前記時系列事象に関連する対応するアウトプットとの比較に基づいて、前記１つ以上の製造用薬剤プログラムのうちの１つを選択する、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記比較は、前記時系列事象に関連する前記アウトプットの最大化に基づき、
前記時系列事象に関連する前記アウトプットが成功確率である、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記処理回路は、
前記データベースから前記取得されたデータの１つ以上の特性の初期サブセットに基づいて初期モデルを生成することと、
前記データベースから前記取得されたデータの前記１つ以上の特性の後続サブセットに基づいて後続モデルを生成することと、
前記初期モデルと前記後続モデルとの比較に基づいて、前記初期モデルか前記後続モデルかいずれか１つを選択することと、
を行うようにさらに構成され、
前記初期モデルまたは前記後続モデルは尤度関数を最大化するように選択され、
前記選択されたモデルは最尤推定量を介して最大化される、
請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記１つ以上のモデルのうちの少なくとも１つは、成功確率モデルであり、
前記成功確率モデルが最尤推定量を介して最適化される、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記１つ以上のモデルのうちの少なくとも１つは、生存時間モデルであり、
前記生存時間モデルが比例ハザードモデルである、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記比例ハザードモデルは、最尤推定量を介して最適化される、請求項６に記載の装置。
【請求項８】
製造用薬剤を決定する方法であって、
処理回路によって、１つ以上の薬剤プログラムに関連するインプットデータを受信することであって、前記１つ以上の薬剤プログラムに関連する前記インプットデータが薬剤、疾患の適応症、及び前記薬剤の開発に関連する地理的位置を記述する、前記受信することと、
前記処理回路によって、前記インプットデータに基づいて、データベースからデータを取得することであって、前記取得されたデータは、１つ以上の過去の薬剤プログラムの時系列データ及び質的データを含み、前記質的データが臨床試験の特性に関連する、前記取得することと、
前記処理回路によって、前記データベースから前記取得されたデータに基づいて１つ以上のモデルを生成することであって、前記１つ以上のモデルのそれぞれは時系列事象に関連し、前記時系列事象が前記臨床試験に関連する１つ以上の日付である、前記生成することと、
前記処理回路によって、前記１つ以上のモデルから、前記時系列事象に関連する１つ以上のアウトプットを決定することと、
前記処理回路によって、前記決定された１つ以上のアウトプットに基づいて、前記１つ以上の製造用薬剤プログラムのうちの１つを選択することと、
前記処理回路によって、ネットワークを介して製造装置に、前記１つ以上の薬剤プログラムのうちの前記選択された１つの前記薬剤の前記製造に関連する製造情報を送信することと、
を含む、前記方法。
【請求項９】
前記処理回路によって、前記１つ以上の薬剤プログラムのうちの１つの前記時系列事象に関連するアウトプットと、前記１つ以上の薬剤プログラムのうちの後続の１つの前記時系列事象に関連する対応するアウトプットとの比較に基づいて、前記１つ以上の製造用薬剤プログラムのうちの１つを選択することをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記比較は、前記時系列事象に関連する前記アウトプットの最大化に基づき、
前記時系列事象に関連する前記アウトプットが成功確率である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記処理回路によって、前記データベースから前記取得されたデータの１つ以上の特性の初期サブセットに基づいて初期モデルを生成することと、
前記処理回路によって、前記データベースから前記取得されたデータの前記１つ以上の特性の後続サブセットに基づいて後続モデルを生成することと、
前記処理回路によって、前記初期モデルと前記後続モデルとの比較に基づいて、前記初期モデルか前記後続モデルかいずれか１つを選択することと、
をさらに含み、
前記初期モデルまたは前記後続モデルは尤度関数を最大化するように選択され、
前記選択されたモデルは最尤推定量を介して最大化される、
請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記１つ以上のモデルのうちの少なくとも１つは、成功確率モデルであり、
前記成功確率モデルが最尤推定量を介して最適化される、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記１つ以上のモデルのうちの少なくとも１つは、生存時間モデルであり、
前記生存時間モデルが比例ハザードモデルである、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
前記比例ハザードモデルは、最尤推定量を介して最適化される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
コンピュータ可読インストラクションを格納する非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ可読インストラクションは、コンピュータによって実行されるときに、前記コンピュータに製造用薬剤を決定する方法を実行させ、
前記方法は、
１つ以上の薬剤プログラムに関連するインプットデータを受信することであって、前記１つ以上の薬剤プログラムに関連する前記インプットデータが薬剤、疾患の適応症、及び前記薬剤の開発に関連する地理的位置を記述する、前記受信することと、
前記インプットデータに基づいて、データベースからデータを取得することであって、前記取得されたデータは１つ以上の過去の薬剤プログラムの時系列データ及び質的データを含み、前記質的データが臨床試験の特性に関連する、前記取得することと、
前記データベースから前記取得されたデータに基づいて１つ以上のモデルを生成することであって、前記１つ以上のモデルのそれぞれは時系列事象に関連し、前記時系列事象が前記臨床試験に関連する１つ以上の日付である、前記生成することと、
前記１つ以上のモデルから、前記時系列事象に関連する１つ以上のアウトプットを決定することと、
前記決定された１つ以上のアウトプットに基づいて、前記１つ以上の製造用薬剤プログラムのうちの１つを選択することと、
ネットワークを介して製造装置に、前記１つ以上の薬剤プログラムのうちの前記選択された１つの前記薬剤の前記製造に関連する製造情報を送信することと、
を含む、前記非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１６】
前記１つ以上の薬剤プログラムのうちの１つの前記時系列事象に関連するアウトプットと、前記１つ以上の薬剤プログラムのうちの後続の１つの前記時系列事象に関連する対応するアウトプットとの比較に基づいて、前記１つ以上の製造用薬剤プログラムのうちの１つを選択することをさらに含む、請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１７】
前記比較は、前記時系列事象に関連する前記アウトプットの最大化に基づき、
前記時系列事象に関連する前記アウトプットが成功確率である、請求項１６に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１８】
前記データベースから前記取得されたデータの１つ以上の特性の初期サブセットに基づいて初期モデルを生成することと、
前記データベースから前記取得されたデータの前記１つ以上の特性の後続サブセットに基づいて後続モデルを生成することと、
前記初期モデルと前記後続モデルとの比較に基づいて、前記初期モデルか前記後続モデルかいずれか１つを選択することと、
をさらに含み、
前記初期モデルまたは前記後続モデルは尤度関数を最大化するように選択され、
前記選択されたモデルは最尤推定量を介して最大化される、
請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１９】
前記１つ以上のモデルのうちの少なくとも１つは、成功確率モデルであり、
前記成功確率モデルが最尤推定量を介して最適化される、請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２０】
前記１つ以上のモデルのうちの少なくとも１つは、生存時間モデルであり、
前記生存時間モデルが最尤推定量を介して最適化される、請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１８年８月３日に出願された米国仮出願第６２／７１４，４４６号、及び２０１８年８月１７日に出願された米国出願第１６／１０４，７９０号の優先権を主張し、これらのそれぞれの教示は、あらゆる目的のために参照によりその全体が本明細書に援用される。
【０００２】
本開示は、製造用薬剤の決定に関する。
【背景技術】
【０００３】
関連技術の説明
必要としている患者のために、製薬会社は、救命薬または治療法を提供することができる。ただし、これらの薬剤を患者に届けるには、どの薬剤が薬事申請の過程に入り、患者のために用意ができている承認された薬剤として順調に出ることができるかを決定する必要があり、この決定は、今後十年間の研究開発に影響する可能性がある。
【０００４】
うまくいけば、この決定の結果、救命薬がベンチからベッドサイドに効率的に移行するようになり、患者は必要な治療を受けることができる。ただし、ベンチマークとして使用される利用可能な臨床データは、誤って解釈される可能性があるか、そうでなければそれらのような決定を誤解させる可能性がある。製造用薬剤の決定での効率的なアプローチが必要とされる。
【０００５】
前述の「背景技術」の説明は、本開示の文脈を一般的に提示することを目的としている。この背景技術のセクションで説明されている範囲での発明者らの発明品、ならびに出願時に他の方法で先行技術と見なされない説明の態様は、本発明に対する先行技術として明示的にも黙示的にも認められない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示は、製造用薬剤を決定するための装置、方法、及びコンピュータ可読媒体に関する。
【０００７】
一実施形態によれば、本開示は、さらに、製造用薬剤を決定するための装置に関し、この装置は、ネットワークを介して製造装置に通信可能に結合され、装置は、処理回路を含み、この処理回路は、１つ以上の薬剤プログラムに関連するインプットデータを受信するように構成され、１つ以上の薬剤プログラムに関連するインプットデータは薬剤、疾患の適応症、及び薬剤の開発に関連する地理的位置を記述し、このインプットデータに基づいてデータベースからデータを取得するように構成され、取得されたデータは１つ以上の過去の薬剤プログラムの時系列データ及び質的データを含み、この質的データは臨床試験の特性に関連し、データベースから取得されたデータに基づいて１つ以上のモデルを生成するように構成され、１つ以上のモデルのそれぞれは時系列事象に関連し、時系列事象は臨床試験に関連する１つ以上の日付であり、これら１つ以上のモデルから、時系列事象に関連する１つ以上のアウトプットを決定するように構成され、決定された１つ以上のアウトプットに基づいて、１つ以上の製造用薬剤プログラムのうちの１つを選択するように構成され、ネットワークを介して製造装置に、１つ以上の薬剤プログラムのうちの選択された１つの薬剤の製造に関連する製造情報を送信するように構成される。
【０００８】
一実施形態によれば、本開示は、さらに、製造用薬剤を決定するための方法に関し、この方法は、処理回路によって、１つ以上の薬剤プログラムに関連するインプットデータを受信することであって、これら１つ以上の薬剤プログラムに関連するインプットデータは薬剤、疾患の適応症、及び薬剤の開発に関連する地理的位置を記述する、受信することと、処理回路によって、インプットデータに基づいてデータベースからデータを取得することであって、取得されたデータは１つ以上の過去の薬剤プログラムの時系列データ及び質的データを含み、質的データは臨床試験の特性に関連する、取得することと、処理回路によって、データベースから取得されたデータに基づいて１つ以上のモデルを生成することであって、これら１つ以上のモデルのそれぞれは時系列事象に関連し、時系列事象は臨床試験に関連する１つ以上の日付である、生成することと、処理回路によって、１つ以上のモデルから時系列事象に関連する１つ以上のアウトプットを決定することと、処理回路によって、決定された１つ以上のアウトプットに基づいて、１つ以上の製造用薬剤プログラムのうちの１つを選択することと、処理回路によって、ネットワークを介して製造装置に、１つ以上の薬剤プログラムのうちの選択された１つの薬剤の製造に関連する製造情報を送信することと、を含む。
【０００９】
一実施形態によれば、本開示は、さらに、コンピュータ可読インストラクションを格納する非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に関し、これらのコンピュータ可読インストラクションは、コンピュータによって実行されるときに、コンピュータに製造用薬剤を決定する方法を実行させ、この方法は、１つ以上の薬剤プログラムに関連するインプットデータを受信することであって、これら１つ以上の薬剤プログラムに関連するインプットデータは薬剤、疾患の適応症、及び薬剤の開発に関連する地理的位置を記述する、受信することと、インプットデータに基づいてデータベースからデータを取得することであって、取得されたデータは１つ以上の過去の薬剤プログラムの時系列データ及び質的データを含み、質的データは臨床試験の特性に関連する、取得することと、データベースから取得されたデータに基づいて１つ以上のモデルを生成することであって、これら１つ以上のモデルのそれぞれは時系列事象に関連し、時系列事象は臨床試験に関連する１つ以上の日付である、生成することと、１つ以上のモデルから時系列事象に関連する１つ以上のアウトプットを決定することと、決定された１つ以上のアウトプットに基づいて、１つ以上の製造用薬剤プログラムのうちの１つを選択することと、ネットワークを介して製造装置に、１つ以上の薬剤プログラムのうちの選択された１つの薬剤の製造に関連する製造情報を送信することと、を含む。
【００１０】
前述の段落は、一般的な説明として提供されており、以下の特許請求の範囲を限定することを意図していない。説明される実施形態は、さらなる利点と共に、添付の図面と併せて以下の詳細な説明を参照することによって最も良く理解されるであろう。
【００１１】
本開示はより完全に理解され、それに付随する利点の多くが容易に理解されるようになる。これは、添付の図面と共に考慮すると、以下の詳細な説明を参照することによって本開示がより良く理解されるためである。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本開示の例示的な一実施形態による、薬剤用製造プロセス内のコンポーネント間の通信を記述する概略図である。
【図２】本開示の例示的な一実施形態による、薬剤用製造プロセスを記述する高水準のフローチャートである。
【図３】本開示の例示的な一実施形態による、薬剤用製造プロセスの一態様の低水準の概略図である。
【図４】本開示の例示的な一実施形態による、薬剤用製造プロセスの一態様の低水準の概略図である。
【図５Ａ】本開示の例示的な一実施形態による、薬剤用製造プロセスの一態様の低水準の概略図である。
【図５Ｂ】本開示の例示的な一実施形態による、薬剤用製造プロセスの一態様の低水準の概略図である。
【図６Ａ】本開示の例示的な一実施形態による、薬剤の成功モデルの開発を記述する高水準のフローチャートである。
【図６Ｂ】本開示の例示的な一実施形態による、薬剤の成功モデルの開発の一態様の低水準のフローチャートである。
【図７】本開示の例示的な一実施形態による、薬剤の成功モデルの開発を記述する高水準のフローチャートである。
【図８Ａ】本開示の例示的な一実施形態による、薬剤のタイムラインモデルの開発を記述する高水準のフローチャートである。
【図８Ｂ】本開示の例示的な一実施形態による、薬剤のタイムラインモデルの開発の一態様の低水準のフローチャートである。
【図９】本開示の例示的な一実施形態による、薬剤のタイムラインモデルの開発を記述する高水準のフローチャートである。
【図１０】本開示の例示的な一実施形態による、異なる領域での薬剤の成功確率である。
【図１１】本開示の例示的な一実施形態による、薬剤決定装置のハードウェア記述である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本明細書で使用される「ａ」または「ａｎ」という用語は、１つまたは２つ以上として定義される。本明細書で使用される「複数の」という用語は、２つまたは３つ以上として定義される。本明細書で使用される「別の」という用語は、少なくとも第２の、またはそれ以上として定義される。本明細書で使用される「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」及び／または「有する（ｈａｖｉｎｇ）」という用語は、備える（すなわち、オープンランゲージ）として定義される。本文書の全体における「１つの実施形態」、「特定の実施形態」、「一実施形態」、「一実施態様」、「一例」または類似の用語への言及は、実施形態と共に記載される特定の機能、構造または特徴が本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書全体の様々な箇所で出現するこのようなフレーズは、必ずしも全て同じ実施形態について言及しているわけではない。さらに、特定の機能、構造または特徴は、制限されることなく１つまたは複数の実施形態における任意の好適な方法で組み合わせることができる。
【００１４】
１０個に１個の薬剤が第Ｉ相から承認まで、そして最終的には必要としている患者まで、薬事申請の過程をうまく通過することを考慮すれば、臨床試験の成功確率は、有効な薬剤を対象患者集団にもたらす適当な方法を決定する際に検討する臨床研究者及び臨床判断者にとって重要であることができる。ただし、成功確率の最新の推定値、またはその成功を達成するまでのタイムラインがないと、利害関係者らは、特異的薬剤を患者に迅速に届けることができる尤度を誤判断する場合があるので、潜在的に数千人の必要としている患者に対する治療へのアクセスを遅らせるか、拒否することさえある。
【００１５】
臨床試験の成功率と成功までの時間を推定する際の最大の課題の１つは、試験の特性とアウトカムに関する正確な情報へのアクセスである。このようなデータを収集することは、費用がかかり、時間がかかり、エラーになりやすい。さらに、現在のアプローチでは、訓練された分析者は、成功確率と成功までの時間の推定値を生成するために、参照データのコーパスを組み込むのに数千時間を必要とする場合がある。これらの推定値は、過去の平均値に基づく予測にすぎない場合がある。
【００１６】
この目的のために、有効な新しい治療法を必要な患者に届けることができるように、以前の臨床試験の特徴的な特性及びアウトカムに基づいて、製造用薬剤を決定するために自動化されたアプローチが必要とされる。
【００１７】
一実施形態によれば、一般に、本開示は、製造用薬剤を決定するための方法またはプロセスを説明する。「方法」及び「プロセス」という用語は、本明細書では交換可能に使用されることができる。具体的には、本開示は、成功の可能性、及び開発タイムラインを推定するために、さまざまな量的かつ質的特性を考慮する予測モデルを介した製造用薬剤の決定に関し、この製造用薬剤の決定はこれらの推定に基づく。図１を参照して、成功確率、及び開発タイムラインの推定のための予測モデルの開発は、コンピュータ内に、または一実施形態では、薬剤決定装置１１３内に具現化される処理回路によって実行されることができる。一例では、薬剤決定装置１１３は、本明細書に記載される方法を実行するように、そして１つ以上のローカルサーバ１１５及び１つ以上のリモートサーバ１１４と通信可能にリンクされるように構成される、コンピュータ、ラップトップ、タブレット、または同様のデバイスであることができる。１つ以上のローカルサーバ１１５、及び１つ以上のリモートサーバ１１４は、臨床試験マイルストーンの日付、それらから決定される臨床試験アウトカムなどを含む時系列データを有する薬事申請データに関連する量的情報を格納することができる、またはそれを処理するように構成されることができる。さらに、１つ以上のローカルサーバ１１５、及び１つ以上のリモートサーバ１１４、またはクラウドは、臨床試験スポンサーの強み、臨床試験スポンサーのタイプ、臨床試験疾患領域などを含む、薬事申請データ及び臨床試験に関連する質的情報をさらに格納することができる、またはそれを処理するようにさらに構成されることができる。薬事申請データが非限定的であり、臨床試験マイルストーンの日付、それから決定される臨床試験アウトカムなどを含む時系列データと、臨床試験スポンサーの強み、臨床試験スポンサーのタイプ、臨床試験疾患領域などを含む臨床試験に関連する開発にかかわる、または質的なデータとを含むことができることを理解することができる。一実施形態では、予測モデルの開発が並列処理を介して促進されることができる、または例えば、そこから導出されるインストラクションが通信されることができるように、薬剤決定装置１１３は、ローカルに、またはリモートに通信可能にリンクされる複数の薬剤決定装置１１３’のうちの１つであることができる。
【００１８】
一実施形態によれば、薬剤決定装置１１３は、予測モデルの開発を開始することができるように、ディスプレイ及びユーザインタフェースを含むコンピュータであることができる。この開始は、薬剤決定装置１１３に、関心のある薬剤、治療適応症、国、及び／または企業に関連する情報を提供することを含むことができる。一例では、特定の適応症を有する患者集団に届けるのに最も有効な過程を決定するために、ユーザは、複数のデータインプットを薬剤決定装置１１３に提供することができ、そこで複数の変化するデータインプットが複数の異なる薬剤を含むが、治療適応症、国、及び企業は一定である。この例では、薬剤決定装置１１３は、一定のデータインプットとの関連で、複数の異なる薬剤のそれぞれに対する成功の可能性、及び開発タイムラインを推定する、複数の予測モデルを開発することができる。これらの開発されたモデルから、薬剤決定装置１１３は、開発されたモデルのそれぞれからの成功確率、及び開発タイムラインに基づいて、患者に首尾よく届ける可能性が最も高い複数の異なる薬剤のうちの１つの薬剤を決定することができる。この決定により、薬剤決定装置１１３は、決定された薬剤に関連する情報を製造装置１１６に送信して、臨床試験の準備ができた、決定された薬剤を製造し始めることができる。一実施形態では、製造装置１１６への決定された薬剤の送信によって、製造を開始する。一実施形態では、製造装置１１６は、第三者によって制御される装置であり、それに応じて製造装置１１６への決定された薬剤の送信を越えた動作は処理される。
【００１９】
図１との関連で、製造される薬剤を決定するために薬剤決定装置１１３によって実装される方法は、複数の薬剤プログラムの薬剤プログラムごとに、薬剤プログラムの識別、適合する薬事申請データの取得、ならびに開発マイルストーンでの成功確率及び予測されたタイムラインを推定する複数のモデルの開発を必要とする。図２は、単一の薬剤プログラムに適用される場合の上述されたプロセスの高水準のフローチャートである。図２を参照して、最初に、Ｓ２０１では、関心のある薬剤プログラムに関連する、ユーザ定義情報を受信することができる。一例では、関心のある薬剤プログラムに関連するユーザ定義情報は、関心のある前臨床薬剤、または現在臨床試験中の臨床薬剤に関連する場合がある。関心のあるユーザ定義薬剤プログラムは、薬剤決定装置のユーザインタフェースを介して示されることができる。一実施形態では、関心のある薬剤プログラムは、薬剤、適応症、国、企業などに関連する情報によって記述されることができる。一実施形態では、関心のある薬剤プログラムは、適応症のみに関連する情報によって記述されることができる。一実施形態では、関心のある薬剤プログラムは、とりわけ、第０相から承認まで、第Ｉ相から第ＩＩ相までの移行、またはファイリングから承認までを含む、特定の開発にかかわるマイルストーンによってさらに記述されることができる。
【００２０】
一実施形態によれば、関心のあるユーザ定義薬剤プログラムを受信した後、Ｓ２０２では、薬剤決定装置は、適合する薬事申請データを取得することができる。適合する薬事申請データは、１つ以上の薬剤プログラムの開発に関連する情報のコーパスを含む、Ｓ２０３での履歴データベースのサブセットであることができる。一実施形態では、取得された適合する薬事申請データは、関心のあるユーザ定義薬剤プログラムを表す薬剤プログラムを記述することができる。一例では、取得された適合する薬事申請データは、薬剤開発の時系列データであることができ、そこでは相移行での成功または失敗は、例えば、相開始日の有無によって決定されることができる。一例では、取得された適合する薬事申請データは、薬剤開発の質的データであることができ、薬剤開発の質的データは、薬剤開発の時系列データに影響することができる因子である。Ｓ２０４では、履歴データベースから取得された適合する薬事申請データから、関心のあるユーザ定義薬剤プログラムに従って、１つ以上の予測モデルを開発することができる。一例では、関心のあるユーザ定義薬剤プログラムは、第Ｉ相から承認までの薬剤の開発を含み、そこでは第Ｉ相（Ｐ１）から第ＩＩ相（Ｐ２）、Ｐ２から第ＩＩＩ相（Ｐ３）、Ｐ３からファイリング、ファイリングから承認などを含む、それらの中のマイルストーンごとに予測モデルが必要とされることができる。一例では、関心のあるユーザ定義薬剤プログラムは、前臨床試験から承認までの薬剤の開発を含むことができ、そこでは前臨床（Ｐ０）からＰ１、Ｐ１からＰ２、Ｐ２からＰ３、Ｐ３からファイリング、及びファイリングから承認を含む、それらの中のマイルストーンごとに予測モデルが必要とされることができる。Ｓ２０５では、各予測モデルから、薬剤決定装置は、成功確率及びタイムラインを推定することができるように、マイルストーンごとに予測に基づいたアウトカムを決定することができる。これらの決定された予測に基づいたアウトカムは、Ｓ２０６では複数の薬剤プログラムのうちの１つを製造のために選択することができるように、ユーザによって識別される関心のある複数の薬剤プログラムのそれぞれとの関連で考慮されることができる。薬剤決定装置によって実装される方法の上記に提供された高水準の記述は、以下でさらに詳述される。
【００２１】
図３は、薬剤決定装置の方法の一態様の低水準の記述である。関心のあるユーザ定義薬剤プログラムの受信、または例えば関心のある複数の薬剤プログラムのうちの関心のあるユーザ定義薬剤プログラムの受信に続き、Ｓ３０２では、薬剤決定装置は、適合する薬事申請データを取得することができる。一実施形態では、Ｓ３０２において、適合する薬事申請データは、Ｓ３０３での履歴データベースから得られることができ、この履歴データベースは薬剤開発に関連するデータのコーパスを含む。一実施形態では、履歴データベースは、予測モデルが長期にわたって動的であるように、パブリックデータベースまたはプライベートデータベースから取得されるデータを含むことができる。履歴データベース内の薬剤開発に関連するデータのコーパスは、量的薬事申請データ３１０、質的薬事申請データ３１１などを含むことができる。一実施形態では、量的薬事申請データ３１０及び質的薬事申請データ３１１は、対応する量的値及び質的特性が関連するように関連することができ、そのようにアクセスされることができる。
【００２２】
一実施形態によれば、量的薬事申請データ３１０は、薬剤開発の特定のマイルストーンの成功または失敗に関連する情報を含むことができる。一例では、量的薬事申請データ３１０は、薬剤開発のＰ１の成功した完了を含むことができるが、薬剤開発のＰ２の失敗を含むことができる。さらに、量的薬事申請データ３１０は、薬剤開発のタイムラインに関連する情報を含むことができる。一例では、量的薬事申請データ３１０は、新薬承認申請（米国及び日本では新薬申請（ＮＤＡ）、ならびに欧州では販売承認申請と称される）が提出された日付と、申請が承認された日付とを含むことができる。質的薬事申請データ３１１は、とりわけ、患者集団を定義するためにバイオマーカーの使用を含む、薬剤プログラムを記述する特性を有することができる。表１は、モデル開発と、これらのモデルの予測値の評価中に考慮されることができる質的薬事申請データ３１１の例示的なリストを提供する。
【表１】
2021533480.tif 000003
【００２３】
モデル開発中に、後で説明されるように、質的薬事申請データ３１１は、各特性がモデルの精度に影響を与える有意性に基づいて、任意の所与のモデルに含まれる、または除外されることができる。さらに、表１に記載されている質的薬事申請データ３１１が非限定的であり、薬剤開発に関連するさまざまな特性を表しているにすぎないことを理解することができる。一実施形態では、追加の質的薬事申請データ３１１は、薬事規制委員会の会議、企業レポート、薬剤標的ファミリーなどを含むことができる。さらに、作用機序、薬剤サイズ、疎水性、官能基などを含む、薬剤化合物のさらなる記述を提供する質的薬事申請データ３１１が考慮されることができる。
【００２４】
一実施形態によれば、当業者によって理解されるように、質的薬事申請特性３１１のうちの１つ以上は、１つの存在が別のものに乗法的な影響、または同様の効果を与えることができるように、寄生的、相乗的などであることができる。一例では、薬剤化合物の「大きな」スポンサーの規模と、「生物学的治療」タイプとの間に正の交互作用があることができ、大きなスポンサーは、予測可能な臨床アウトカムでない可能性がある、より大きな生物学的治療を完全に開発するのに十分なリソースを有することができる。さらに、ある特定の場合、１つの特性の存在は別の特性の適合性を除外する場合がある。例えば、「ブレークスルーセラピー」などの特別な薬事申請指摘は、「同様の開発プログラムが中止された理由」などの特性を不適合にする場合がある。一例では、「公式」スポンサーのタイプと臨床試験の主要評価項目の推定完了日との間に負の交互作用がある場合があり、「公式」スポンサーはリスク回避的であるほど、結果として臨床試験の計画及び実行においてより慎重になる可能性があることを理解する。
【００２５】
図４を参照して、適合する薬事申請データを取得した後、Ｓ４０４では、予測モデルは、必要に応じて、薬剤決定装置を介して開発されることができる。薬剤プログラムがＰ０から承認まで評価される例では、薬剤開発内の各マイルストーンを記述する、複数の予測モデルを開発することができる。例えば、所与の薬剤プログラムのＰ０から承認までの成功確率を推定するために、Ｓ４２０では、Ｐ０からＰ１、Ｐ１からＰ２、Ｐ２からＰ３、Ｐ３からファイリング、ファイリングから承認などの成功した移行の確率を記述する、予測成功モデルを開発することができる。成功モデルごとに、質的薬事申請データを個別に、そしてアウトカムなどを含む量的薬事申請データとの関連で、組み合わせて考慮し、アウトカムの最も正確な予測である成功モデルを開発することができる。同様に、所与の薬剤プログラムのＰ０から承認までの成功までの時間を推定するために、Ｓ４２１では、成功したＰ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、ファイリング、承認などに関連する日付のタイムラインを記述する、予測タイムラインモデルを開発することができる。各タイムラインモデルについて、質的薬事申請データを個別に、そしてアウトカムタイムラインなどを含む量的薬事申請データとの関連で、組み合わせて考慮し、薬剤プログラム時系列の最も正確な予測であるタイムラインモデルを開発することができる。
【００２６】
示唆されるように、一実施形態によれば、薬剤決定装置は、１つ以上の予測モデルを開発するように構成されることができる。一例では、１つ以上の予測モデルは、Ｐ１成功確率、Ｐ２成功確率、Ｐ３成功確率、ファイリング成功確率、Ｐ１タイムライン、Ｐ２タイムライン、Ｐ３タイムライン、承認タイムラインなどを記述する８つの予測モデルであることができる。同様に、一例では、１つ以上の予測モデルは、Ｐ０成功確率、Ｐ１成功確率、Ｐ２成功確率、Ｐ３成功確率、ファイリング成功確率、Ｐ０タイムライン、Ｐ１タイムライン、Ｐ２タイムライン、Ｐ３タイムライン、承認タイムラインなどを記述する１０個の予測モデルであることができる。
【００２７】
図５Ａに記述されるように、複数の開発された予測モデルのそれぞれは、予測に基づいたアウトカムを決定するために、薬剤決定装置を介して評価されることができる。一実施形態では、Ｓ５０５での予測に基づいたアウトカムの決定は、開発された予測モデルから、Ｐ０からＰ１、Ｐ２、Ｐ３、及びファイリングを通り承認Ｓ５０３まで移行する薬剤の成功確率を決定することを含むことができる。一実施形態では、Ｓ５０５での予測に基づいたアウトカムの決定は、Ｓ５３１では、Ｐ０からＰ１、Ｐ２、Ｐ３、及びファイリングを通り承認まで移行する薬剤の成功までの推定時間を決定することを含むことができる。
【００２８】
一実施形態によれば、複数の開発された予測モデルのそれぞれについて決定された予測に基づいたアウトカムは、製造用薬剤を決定することができるように分析されることができる。図５Ｂを参照して、予測に基づいたアウトカムは、新薬についての前臨床研究から申請の承認までの成功確率、及び成功までの時間を記述するアウトカムであることができる。これに関連して、関心のある単一の薬剤プログラムのみが特定された場合に製造用薬剤を決定するために、Ｓ５０６では、関心のある薬剤プログラムを、１つ以上の測定基準との比較に従って選択することができる。一実施形態では、製造用薬剤プログラムは、５３２でのタイムライン閾値との比較に基づいて選択されることができ、この５３２でのタイムライン閾値は、薬剤が前臨床研究から承認に移行するための最大推定時間である。一例では、５３２でのタイムライン閾値は１４年であり、関心のある薬剤プログラムは１２．５年内に承認に達すると推定され、薬剤決定装置は、関心のある薬剤プログラムが製造に進むべきであると決定することができる。
【００２９】
一実施形態では、製造用薬剤プログラムは、５３３での成功確率閾値との比較に基づいて選択されることができ、この５３３での成功確率閾値は、薬剤プログラムが前臨床研究から承認に移行する最小成功確率である。一例では、５３３での成功確率閾値は９０％であり、関心のある薬剤プログラムは９２％の成功確率を有すると推定され、薬剤決定装置は、関心のある薬剤プログラムが製造に進むべきであると決定することができる。
【００３０】
さらに、上述された予測に基づいたアウトカムは、１つ以上の薬剤プログラムの成功確率及び成功までの時間を記述する複数の予測に基づいたアウトカムのうちの１つであることができる。これに関連して、製造用薬剤を決定するために、１つ以上の測定基準に従って、Ｓ５０６では１つ以上の薬剤プログラムのうちの１つを選択することができる。一実施形態では、１つ以上の測定基準は、とりわけ、５３４での最高の成功確率であることができる。Ｐ０から承認までの関心のある４つの薬剤プログラムの予測に基づいたアウトカムが決定される例では、Ｓ５０６において、最高の推定成功確率を有する１つ以上の薬剤プログラムのうちの１つの薬剤プログラムを製造用に選択することができる。
【００３１】
一実施形態によれば、薬剤プログラムの選択のために上述された閾値及び関連する判定基準は、薬剤開発と、結果としての救命薬の安全な送達が促進されることができるように決定されることができる。一実施形態では、薬剤プログラムの選択のために上述された閾値及び関連する判定基準は、特定の企業の以前に使用された閾値、特定の企業の地理的位置、他の同等の（または類似の）企業の地理的位置／対応する質的特性の閾値などに基づいて薬剤決定装置によって決定されることができる。このアプローチにより、時間を最短にし、本来であれば入力されることができる可能な非現実的な閾値を除去しながら、よりロバストな閾値の選択が可能になることによって、改善された（そしてより現実的な）結果を提供する。
【００３２】
一例では、ユーザは、適応症に対処することに関心があり、ユーザはＰ１から承認を通して薬剤をもたらしたい。一例では、この適応症は変形性関節症であり、ユーザは、米国で変形性関節症について治療法を開発することに対する関心を明確にする。この情報は、残り２つのユーザ定義インプット、薬剤及び企業が動的なままであるように、薬剤決定装置に提供されることができる。次に、薬剤決定装置は、履歴データベースから適合する薬事申請データを取得する。一例では、これは、米国で開発された変形性関節症を対象とする薬剤プログラムに関連する情報を含むことができ、開発されている薬剤、及びこの薬剤を開発している企業は、薬剤プログラムごとに変えることができる動的パラメータである。米国内の変形性関節症を対象とする複数の薬剤プログラムを特定した後、薬剤プログラムごとにマッチングした質的データ及び量的データは、薬剤プログラムの成功、成功までの時間などを含む量的特徴を、薬事申請指摘、スポンサータイプなどを含む質的特徴とプログラムマッチングさせるように編成される。一例では、１００個の薬剤プログラムからの薬事申請データは、米国における変形性関節症の薬剤開発を対象とする履歴データベースから取得されることができる。１００個の薬剤プログラムからのデータを配列する際に、取得したデータは、使用される４つの薬剤のそれぞれによって分離されることができ、例えば、各薬剤は、２５個の薬剤プログラムのうちの１つに使用された。合計では、１００個の薬剤プログラムのそれぞれは、当然、開発タイムラインに沿ってさまざまなマイルストーンを達成し、例えば、承認に達するものもあれば、Ｐ１後に中止されるものもある。
【００３３】
４つの薬剤のうちの１つの特異的薬剤が承認に達する尤度を決定するために、４つの薬剤のそれぞれに予測モデルを開発することができ、最良の予測子であると決定される薬事申請特性は、個別に、そして組み合わせて、モデル開発のために選択される。一例では、生物学的治療のインターロイキン受容体アンタゴニスト（ＩＬ−１ｒａ）に関連して、生成されたモデルを評価して、ＩＬ−１ｒａがＰ１から承認に達する５７％の確率を有することを決定することができる。低分子治療のデキサメタゾンに関連して、生成されたモデルを評価して、デキサメタゾンがＰ１から承認に達する８７％の確率を有することを決定することができる。取得した薬事申請データから特定される残りの薬剤についても、同様のモデルを開発して評価することができる。
【００３４】
特定された４つの薬剤のそれぞれについて成功確率を決定した後、薬剤決定装置は、決定された成功確率に基づいて、デキサメタゾンが米国の変形性関節症についての治療として第Ｉ相から承認に達する最も高い尤度を有することを選択することができる。したがって、適当に必要としている患者に届けるために、この選択は、通信ネットワークを介して、臨床試験に備えて、製造する製造装置または製作装置に送信されることができる。
【００３５】
一実施形態によれば、ユーザは、現在臨床試験中の１つ以上の薬剤プログラムを有するクライアントであることができる。一例では、クライアントは、４つのアクティブな薬剤プログラムを有する製薬会社であることができ、各薬剤プログラムは、薬事申請プロセスの異なるフェーズ（例えば、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３など）にある。さらに、ユーザは、４つのアクティブな薬剤プログラムのどれに主な焦点を当てて承認に向けて推進するべきかを決定することに関心がある場合がある。この決定は、どの薬剤プログラムを進めるかを決定するために、開発の現在のフェーズから承認までの薬剤プログラムごとの成功モデル及びタイムラインモデルの開発と、これらのアウトプットの後続の比較とに基づいて行われることができる。この目的のために、そしてそれは腫瘍学の分野に関連して、ユーザは、血管内皮増殖因子Ａ（ＶＥＧＦ−Ａ）抗体を実施する４つの臨床試験を含む薬剤開発プログラムを示すことができ、これら４つの薬剤プログラムのそれぞれは、非小細胞肺癌、大腸癌、肝細胞癌、及び骨肉腫を含む固形腫瘍の別々の適応症を対象とする。したがって、開発国を含む、この情報は、適合する薬事申請データを履歴データベースから取得することができるように、薬剤決定装置に提供されることができる。一例では、これは、ＶＥＧＦ−Ａ抗体に関連する情報を含むことができ、上記に列挙された固形腫瘍癌に関連する情報を含むことができる。上記のパラメータに関連する複数の薬剤プログラムを特定した後、薬剤プログラムごとの量的データ及び質的データは、薬剤プログラムの成功、成功までの時間などを含む量的特徴を、薬事申請指摘、スポンサータイプなどを含む質的特徴とプログラムマッチングさせるように編成される。一例では、１００個の薬剤プログラムからの薬事申請データは、米国などにおける上述された治療法、及び上述された適応症の薬剤開発を対象とする履歴データベースから取得されることができる。１００個の薬剤プログラムからのデータを配列する際に、取得したデータは、標的にされる４つの適応症のそれぞれを対象とする２５個の薬剤プログラムに分離されることができ、ＶＥＧＦ−Ａ抗体は、２５個の薬剤プログラムのそれぞれに使用された。合計では、１００個の薬剤プログラムのそれぞれは、当然、開発タイムラインに沿ってさまざまなマイルストーンを達成し、例えば、承認に達するものもあれば、Ｐ１後に中止されるものもある。
【００３６】
疾患の適応症のうちの１つが承認に進むことができる尤度を決定するために、４つの適応症のそれぞれに予測モデルを開発することができ、最良の予測子であると決定される薬事申請特性は、個別に、そして組み合わせて、モデル開発のために選択される。一例では、大腸癌に関連して、生成されたモデルを評価して、ＶＥＧＦ−Ａ抗体がＰ１から承認に達する５７％の確率を有することを決定することができる。骨肉腫に関連して、生成されたモデルを評価して、ＶＥＧＦ−Ａ抗体がＰ２から承認に達する６４％の確率を有することを決定することができる。取得した薬事申請データ中で特定される残り２つの適応症についても、同様のモデルを開発して評価することができる。さらに、薬剤決定装置は、各適応症の成功までの時間を推定するモデルを開発することができる。一例では、成功までの時間モデルは、骨肉腫に適用されるＶＥＧＦ−Ａ抗体がより迅速に承認に達すると推定する。
【００３７】
特定された４つの適応症のそれぞれでのＶＥＧＦ−Ａについての成功確率及び成功までの時間を決定した後、薬剤決定装置は、決定されたアウトプットに基づいて、骨肉腫が米国での治療法として第ＩＩ相から承認に最も適当に達する最も高い尤度を有することを選択することができる。したがって、可能な限り迅速に必要としている患者に届けるために、この選択は、臨床試験の次のフェーズに備えて、適切な量で薬剤を製造するために、製造装置または製作装置に送信されることができる。
【００３８】
薬剤決定装置によって実施される上記のプロセスは、関心のある薬剤開発マイルストーンに関係し、関心のある１つ以上の薬剤プログラムに関連する複数の予測モデルの開発を含む。図６Ａを参照して、本開示の一実施形態によれば、薬剤プログラムの成功モデルを開発するためのフローチャートが説明され、薬剤決定装置によって実行される成功モデルの開発は、トレーニングフェーズ及びテストフェーズを含む。最初にＳ６０１では、薬剤決定装置によってユーザインタフェースを介して、関心のある１つ以上の薬剤プログラムのうちの１つを特定する、またはユーザから受信することができる。次にＳ６４０では、本明細書に記載されるように、参照薬事申請データのコーパスを含む履歴データベースから、適合する薬事申請データを取得することができる。一実施形態では、適合する薬事申請データは、マッチングした量的データ及び質的特性に対応する薬剤プログラムデータを含む。開発中、適合する薬事申請データは、テストデータで報告されるようにアウトカムを予測するために、成功モデルを適切にトレーニングする方法で、トレーニングデータ及びテストデータに分割されることができる。
【００３９】
一実施形態によれば、関心のある薬剤プログラムを選択する際に、ユーザインタフェース（薬剤決定装置が受信するインプット）を介して、薬剤開発タイムラインに関するマイルストーンごとの成功確率、及び成功までの時間についてのアウトカム予測が望まれていることを示すことができる。したがって、成功モデルに関連して、下記の成功モデル開発プロセスは、特定のマイルストーンでの成功モデル開発の反復を説明する。同様のプロセスに従って、Ｓ６４１では、薬剤プログラム選択プロセス中に特定される残りのマイルストーンのそれぞれに対して成功モデルを開発することができることを理解することができる。さらに、１つ以上の薬剤プログラムが特定された例では、製造用薬剤の決定を行うことができるように、同様のプロセスに従って、薬剤プログラム選択プロセス中に特定される残りの薬剤プログラムのそれぞれに対して成功モデルを開発することができることを理解することができる。
【００４０】
一般に、トレーニングフェーズに関して、一実施形態によれば、成功モデルを開発する際に、対応する量的薬事申請データとの関連で、質的薬事申請特性を考慮することができる。一実施形態によれば、当業者によって理解されるように、ロジスティック回帰モデルを使用して、各フェーズ移行の成功確率を推定することができる。寄生的、相乗的、またはその他の特性の組み合わせであることができる複合特性を含む、すべての特性を考慮するときに、薬剤プログラムごとの成功確率は次のように推定されることができる。
【数１】
2021533480.tif 000004
式中、ｐはｍ個の特性を考慮する成功確率であり、ｗは対応する特性ｋに関連する係数であり、ｍは特性の合計数である。
【００４１】
具体的には、もう一度図６Ａを参照して、Ｓ６４１では関心のある薬剤開発マイルストーンごとに、ｎ個の統計的に有意な特性を決定するステップワイズ法を実行することができ、その中でｎは特性の合計数ｍ以下である。最初にＳ６４２では、すべての考慮された特性のセットＫ内の特性ｋごとに、ｋ１，ｋ２，ｋ３，．．．，ｋｍについての予測成功モデルを生成することができる。Ｓ６４２から生成されたｍ個のモデルの中で、Ｓ６４３では、尤度関数を最も有意に改善する特性ｋを選択された特性プールの中で選択することができる。特性ｋ１を選択した後、選択された特性の数、またはｎは１に等しく、セットＫの特性の合計数の残りの特性の数はｍ−ｎ、またはｍ−１に等しい。Ｓ６４５では、セットＫ中の残りのｍ−ｎ個の特性のそれぞれに、ｋ１及びｋ２，ｋ３，．．．，ｋｍ−ｎについての後続の予測成功モデルを生成することができる。一実施形態では、セットＫ中の残りのｍ−ｎ個の特性のそれぞれに、ｋｎ及びｋｎ＋１，ｋｎ＋２，．．．，ｋｍ−ｎについての後続の予測成功モデルを生成することができる。Ｓ６４６では、ｍ−ｎ個の生成されたモデルのそれぞれを評価して、いずれかのモデルが尤度関数を改善するという観点から統計的に有意であるかどうかを決定することができる。Ｓ６５２では、尤度関数が改善されるような後続の予測成功モデルを生成することができないと薬剤決定装置が決定する場合、成功モデルの開発を停止し、現在の成功モデルをテストデータに適用することができる。ただしＳ６４７では、１つ以上の特性が尤度関数を改善すると薬剤決定装置が決定する場合、選択された特性プールについての尤度関数を最も改善する特性を選択することができる。Ｓ６４７では、選択された特性の数ｎを１増加させる。Ｓ６４８では、選択された特性のそれぞれが成功モデルに必要であるかどうかを決定するために、選択された特性プール内の各特性を有意性について評価することができる。具体的にＳ６４９では、選択された特性プールの各特性の尤度関数への影響を決定することができる。すべての特性が尤度関数に影響すると薬剤決定装置が決定する場合、成功モデル開発は、Ｓ６５１に進み、そこでは、選択された特性の数ｎがセットＫ内の特性の合計数ｍ未満である場合、開発はＳ６４５に戻る。逆に、選択された特性の数ｎがセットＫ内の特性の合計数ｍに等しい場合、開発は終了し、Ｓ６５２では現在の成功モデルをテストデータに適用することができる。ただし、Ｓ６４９で選択された特性プールのうちの１つ以上の特性が尤度関数に影響しなくなると薬剤決定装置が決定する場合、Ｓ６５０では、１つ以上の特性のそれぞれを、選択された特性プールから除去することができる。さらに、選択された特性プールから１つ以上の特性のそれぞれを除去すると、Ｓ６５３では、現在の選択された特性プールの残りを、以前の選択された特性プールのそれぞれと比較することができる。Ｓ６５３での比較時に、現在の選択された特性プールが以前の選択された特性プールに等しいと薬剤決定装置が決定する場合、Ｓ６５２では、成功モデル開発を停止することができ、現在の成功モデルをテストデータに適用することができる。代替に、現在の選択された特性プールが以前の選択された特性プールのいずれかとは異なる場合、成功モデル開発はＳ６４５に戻る。
【００４２】
一実施形態によれば、図６Ａに記載されるように、最尤推定を使用して、式（１）の係数（ｗ１，ｗ２，．．．，ｗｍ）の最適なセットを決定し、成功モデルにおいて特性を含む、または除外することの予測ベネフィットを評価することができる。この目的のために、図６Ｂは、図６Ａに記載された成功モデルを決定する際の最尤推定の実施を説明する低水準のフローチャートである。一実施形態によれば、図６Ｂは、２つ以上の選択された特性に関して説明されているが、同様のアプローチが、必要な変更を加えて、単一の選択された特性に関して実施されることができることを理解することができる。一般に、Ｓ６４５では特性ｋｎごとの、そしてセットＫの残りの特性ｋごとの成功モデルの生成に続いて、Ｓ６４７での最大成功モデルの選択の前に、最尤推定量を、生成された各成功モデルに適用し、各成功モデルの予測力を決定する。最初にＳ６４５’では、最尤推定量を各成功モデルに適用することができる。次にＳ６４５’’では、各尤度関数を最大化するために、各重みｗを最適化することができる。各尤度関数を最適化した後、成功モデルに関連する各尤度関数を考慮して、Ｓ６４７では、成功モデル開発の中での継続使用のために、尤度関数を最大化する成功モデルを、したがって、所期のアウトカムが発生する尤度を選択する。
【００４３】
具体的には、一実施形態による、薬剤プログラムｔからなるトレーニングデータセットについての尤度関数を決定することができる。薬剤プログラムｔからなるトレーニングデータセットについて、実際の成功、または実際の失敗に対応する尤度関数を定義することができる。例えば、薬剤プログラムｉ（ｉ＝１，２，３，．．．，ｔ）ごとに、成功の尤度をＬｉ＝ｐｉと定義することができ、式中Ｌはアウトカムの尤度であり、ｐはアウトカムの確率である。さらに、薬剤プログラムｉ（ｉ＝１，２，３，．．．，ｔ）ごとに、失敗の尤度をＬｉ＝１−ｐｉと定義することができる。個別に定義された各薬剤プログラムｉは、組み合わされたセット（ｉ＝１，２，３，．．．，ｔに対して
【化１】
2021533480.tif 000005
）とさらに表現されることができる。個別の尤度関数、及び組み合わされた尤度関数を定義した後、数値最適化法を実施して、とりわけニュートン−ラフソン法を含む最適な重みを決定することができる。
【００４４】
本開示で適用されるように、上記のアプローチは、薬剤決定装置に実装されるようなモデル開発における効率及び全体的な速度を向上させる。その結果、これは、装置（またはコンピュータ）自体の機能性を向上させる。当業者によって理解されるように、成功確率を推定するために本明細書に用いられるロジスティック回帰モデルに加えて、クラス分類モデルのクラス内の同様のアプローチを、同じ効果まで実施することができることを理解することができる。
【００４５】
一実施形態によれば、Ｐ１からＰ２などに関連した図６Ａ及び６Ｂに記載される成功モデル開発のトレーニングフェーズは、次に図７に記載されるように、テストデータへの適用によって評価されることができる。加えてＳ７４１では、成功モデル開発のテストフェーズは、薬剤プログラムの選択中に選択される複数のマイルストーンのそれぞれで実行されることができる。単一のマイルストーンに関連して、最初にＳ７４０では、トレーニングフェーズの前に以前に取得したテストデータをリコールすることができる。次にＳ７６０では、トレーニングフェーズ中に開発された成功モデルをテストデータによって評価することができる。Ｓ７６１では、成功モデルが適切なレベルの予測精度を提供しないと薬剤決定装置が決定する場合、成功モデルを改善することができ、予測精度のレベルを上げることができるように、追加の薬事申請データをトレーニングデータに加えることができる。一実施形態では、適切なレベルの予測精度は、とりわけ治療適応症を含む因子に基づくユーザ定義閾値である。ただしＳ７６１では、成功モデルが適切なレベルの予測精度を提供すると薬剤決定装置が決定する場合、Ｓ７０５では、成功モデルは、製造用薬剤を決定する際に利用されることができるように、推定された成功確率を提供することができる。一実施形態では、成功モデルは、製造用薬剤を決定する際に利用されることができるように、Ｓ７０５で推定された成功確率を提供するために、Ｓ７６２では、ユーザによって要求されるように、追加の実験データに適用されることができる。
【００４６】
一実施形態によれば、成功モデルについての上記のプロセスと実質的に同様に、タイムラインモデルを開発して、薬剤の成功までの時間の推定を提供することができるため、製造用薬剤の決定に影響することができる。
【００４７】
図８Ａを参照して、本開示の一実施形態による、薬剤プログラムのタイムラインモデルを開発するためのフローチャートを説明し、タイムラインモデルの開発は、トレーニングフェーズ及びテストフェーズを含む。最初にＳ８０１では、薬剤決定装置によってユーザインタフェースを介して、関心のある１つ以上の薬剤プログラムのうちの１つを特定する、またはユーザから受信することができる。次にＳ８７０では、本明細書に記載されるように、参照薬事申請データのコーパスを含む履歴データベースから、適合する薬事申請データを取得することができる。一実施形態では、適合する薬事申請データは、マッチングした量的データ及び質的特性に対応する薬剤プログラムデータを含む。開発中、適合する薬事申請データは、テストデータで報告されるように成功までの時間のアウトカムを予測するために、タイムラインモデルを適切にトレーニングする方法で、トレーニングデータ及びテストデータに分割されることができる。
【００４８】
一実施形態によれば、関心のある薬剤プログラムを選択する際に、薬剤開発タイムラインに関するマイルストーンごとの成功確率、及び成功までの時間についてのアウトカム予測が望まれている可能性があることを示すことができる。したがって、タイムラインモデルに関連して、下記のタイムラインモデル開発プロセスは、特定のマイルストーンでのタイムラインモデル開発の反復を説明する。同様のプロセスに従って、Ｓ８７１では、薬剤プログラム選択プロセス中に特定される残りのマイルストーンのそれぞれに対してタイムラインモデルを開発することができることを理解することができる。さらに、１つ以上の薬剤プログラムが特定された例では、製造用薬剤の決定を行うことができるように、同様のプロセスに従って、薬剤プログラム選択プロセス中に特定される残りの薬剤プログラムのそれぞれに対してタイムラインモデルを開発することができることを理解することができる。
【００４９】
一般に、トレーニングフェーズに関して、一実施形態によれば、タイムラインモデルを開発する際に、対応する量的薬事申請データとの関連で、質的薬事申請特性を考慮することができる。一実施形態によれば、生存時間モデル、または本開示に記載されるような比例ハザードモデルを使用して、当業者によって理解されるような、各フェーズ移行のタイムラインを推定することができる。寄生的、相乗的、またはその他の特性の組み合わせであることができる複合特性を含む、すべての特性を考慮するときに、特定の時間ｔにおける、例えばハザード関数と称される事象の発生率を次のように表すことができる。
【数２】
2021533480.tif 000006
式中、Ｈ（ｔ）はｎ個の特性を考慮するハザード関数であり、Ｈｏ（ｔ）はすべての薬剤プログラムにわたって同一である基線ハザード値であり、ｗは対応する特性ｋに割り当てられる係数であり、ｍは特性の合計数である。
【００５０】
具体的には、もう一度図８Ａを参照して、Ｓ８７１では関心のある薬剤開発マイルストーンごとに、ｎ個の統計的に有意な特性を決定するステップワイズ法を実行することができ、そこでｎはｍ以下である。最初にＳ８７２では、すべての考慮された特性のセットＫ内の特性ｋごとに、ｋ１，ｋ２，ｋ３，．．．，ｋｍについて予測タイムラインモデルを生成することができる。Ｓ８７２から生成されたｍ個のモデルの中で、Ｓ８７３では、尤度関数を最も有意に改善する特性ｋを選択された特性プールの中で選択することができる。特性ｋ１を選択した後、選択された特性の数、またはｎは１に等しく、セットＫの特性の合計数の残りの特性の数はｍ−ｎ、またはｍ−１に等しい。Ｓ８７５では、セットＫ中の残りのｍ−ｎ個の特性のそれぞれに、ｋ１及びｋ２，ｋ３，．．．，ｋｍ−ｎについての後続の予測タイムラインモデルを生成することができる。一実施形態では、セットＫ中の残りのｍ−ｎ個の特性のそれぞれに、ｋｎ及びｋｎ＋１，ｋｎ＋２，．．．，ｋｍ−ｎについての後続の予測タイムラインモデルを生成することができる。Ｓ８７６では、ｍ−ｎ個の生成されたモデルのそれぞれを評価して、いずれかのモデルが尤度関数を改善するという観点から統計的に有意であるかどうかを決定することができる。Ｓ８８２では、尤度関数が改善されるような後続の予測タイムラインモデルを生成することができないと薬剤決定装置が決定する場合、タイムラインモデル開発を停止することができ、現在のタイムラインモデルをテストデータに適用することができる。ただしＳ８７７では、１つ以上の特性が尤度関数を改善すると薬剤決定装置が決定する場合、選択された特性プールについての尤度関数を最も改善する特性を選択することができる。Ｓ８７７では、選択された特性の数ｎを１増加させる。Ｓ８７８では、選択された特性のそれぞれがタイムラインモデルに必要であるかどうかを決定するために、選択された特性プール内の各特性を有意性について評価することができる。具体的にＳ８７９では、選択された特性プールの各特性の尤度関数への影響を決定する。すべての特性が尤度関数に影響すると薬剤決定装置が決定する場合、タイムラインモデル開発は、Ｓ８８１に進み、そこでは、選択された特性の数ｎがセットＫ内の特性の合計数ｍ未満である場合、開発はＳ８７５に戻る。逆に、選択された特性の数ｎがセットＫ内の特性の合計数ｍに等しい場合、開発は終了し、Ｓ８８２では現在のタイムラインモデルをテストデータに適用することができる。ただし、Ｓ８７９で選択された特性プールのうちの１つ以上の特性が尤度関数に影響しなくなると薬剤決定装置が決定する場合、Ｓ８８０では、１つ以上の特性のそれぞれを、選択された特性プールから除去することができる。さらに、選択された特性プールから１つ以上の特性のそれぞれを除去すると、Ｓ８８３では、現在の選択された特性プールの残りを、以前の選択された特性プールのそれぞれと比較することができる。Ｓ８８３での比較時に、現在の選択された特性プールが以前の選択された特性プールに等しいと薬剤決定装置が決定する場合、Ｓ８８２では、タイムラインモデル開発を停止することができ、現在のタイムラインモデルをテストデータに適用することができる。代替に、現在の選択された特性プールが以前の選択された特性プールのいずれかとは異なる場合、タイムラインモデル開発はＳ８７５に戻る。
【００５１】
一実施形態によれば、タイムラインモデル内の特性を含む予測ベネフィットを評価するために、最尤推定を使用して、式（２）の係数（ｗ１，ｗ２，．．．，ｗｍ）の最適なセットを決定することができる。この目的のために、図８Ｂは、図８Ａに記載されたタイムラインモデルを決定する際の最尤推定の実施を説明する低水準のフローチャートである。一実施形態によれば、図８Ｂは、２つ以上の選択された特性に関して説明されているが、同様のアプローチが、必要な変更を加えて、単一の選択された特性に関して実施されることができることを理解することができる。一般にＳ８７５では、特性ｋｎごとの、そしてセットＫの残りの特性ｋごとのタイムラインモデルの生成に続いて、Ｓ８７７での最大タイムラインモデルの選択前に、最尤推定量を、生成された各タイムラインモデルに適用し、各タイムラインモデルの予測力を決定することができる。最初にＳ８７５’では、最尤推定量を各タイムラインモデルに適用することができる。次にＳ８７５’’では、各尤度関数を最大化するために、各重みｗを最適化することができる。各尤度関数を最適化した後、タイムラインモデルに関連する各尤度関数を考慮して、Ｓ８７７では、タイムラインモデルの開発の中での継続使用のために、尤度関数を最大化するタイムラインモデルを、したがって、所期のアウトカムが発生する尤度を選択する。
【００５２】
具体的には、一実施形態による、薬剤プログラムｔからなるトレーニングデータセットについての尤度関数を決定することができる。最初に、トレーニングデータセット中の薬剤プログラムｔの各薬剤プログラムは、実際の移行時間、またはフェーズの開始日の後からの日数の昇順でソートされることができる。ｔ１＜ｔ２＜．．．＜ｔｓが個別に順序付けされた事象時間ｓを示すときに、ｄｉはｉ＝１，２，３，．．．，ｓについての移行時間ｔｉを有する薬剤プログラムの数を示し、Ｒｉはｔｉ以上の移行時間を有する１セットのすべての薬剤プログラムを示し、尤度関数Ｌｉは事象時間ｔｉごとに、次のように表されることができる。
【数３】
2021533480.tif 000007
式中、Ｈ（ｔｉ）は、式（２）で表されるようなハザード関数である。次に、トレーニングデータセットの事象時間ごとに個別に尤度関数を定義した後、セット全体に組み合わされた尤度関数は、ｉ＝１，２，３，．．．，ｓについて
【化２】
2021533480.tif 000008
と表されることができる。Ｓ８７５’では、個別の尤度関数、及び組み合わされた尤度関数を定義した後、Ｓ８７５’’では、数値最適化法を実施して、最大の尤度関数に最適な重みを決定することができる。数値最適化法は、とりわけニュートン−ラフソン法であることができる。
【００５３】
本開示で適用されるように、上記のアプローチは、薬剤決定装置に実装されるようなモデル開発における効率及び全体的な速度を向上させる。成功までの時間を推定するために本明細書に用いられる比例ハザードモデルに加えて、当業者によって理解されるように、生存時間モデル、または同様の失敗モデルのクラス内の同様のアプローチを同じ効果まで実施することができることを理解することができる。
【００５４】
一実施形態によれば、Ｐ１からＰ２などに関連した図８Ａに記載されるタイムラインモデル開発のトレーニングフェーズは、次に図９に記載されるように、テストデータへの適用によって評価されることができる。加えてＳ９７１では、タイムラインモデル開発のテストフェーズは、薬剤プログラムの選択中に選択される複数のマイルストーンのそれぞれで実行されることができる。最初にＳ９７０では、トレーニングフェーズより前の、以前に取得されたテストデータを取得することができる。次にＳ９６５では、トレーニングフェーズ中に開発されたタイムラインモデルをテストデータによって評価することができる。Ｓ９６６では、タイムラインモデルが適切なレベルの予測精度を提供しないと薬剤決定装置が決定する場合、タイムラインモデルを改善することができ、予測精度のレベルを上げることができるように、追加の薬事申請データをトレーニングデータに加えることができる。一実施形態では、適切なレベルの予測精度は、とりわけ治療適応症を含む因子に基づくユーザ定義閾値である。ただしＳ９６６では、タイムラインモデルが適切なレベルの予測精度を提供すると薬剤決定装置が決定する場合、Ｓ９０５では、タイムラインモデルは、製造用薬剤を決定するために利用されることができるように、推定された成功までの時間を提供することができる。一実施形態では、タイムラインモデルは、製造用薬剤を決定する際に利用されることができるように、Ｓ９０５で推定された成功までの時間を提供するために、Ｓ９６７では、ユーザが要求するように、追加の実験データに適用されることができる。
【００５５】
成功確率及び成功までの時間を記述するモデルのための上記の開発プロセスは、薬剤決定装置によって実施されることができる。図１０は、「ｉｎ＿ｓｔａｔｕｓ」で示されているような、「規制当局の承認待ち」の２つの薬剤プログラムについて予測された承認確率を説明し、予測された確率は製造用薬剤の決定より前の中間ステップである。図１０に示されるように、薬剤または「ｄｒｕｇ＿ｉｄ＿ｎ」、治療適応症または「ｄｉｓｅａｓｅ＿ｉｄ」、国または「ｃｏｕｎｔｒｙ」、及び企業または「ｃｏｍｐａｎｙ＿ｉｄ」からなる２つの薬剤プログラムを含む。一実施形態では、薬剤、治療適応症、及び企業は、関心のある２つの薬剤プログラムにわたって一定のままである。さらに、指摘ステータス、企業の規模、及び疾患カテゴリを含む質的薬事申請特性は、２つの薬剤プログラムにわたって一定である。ただし、国、この場合には特定の開発市場は、２つの薬剤プログラム間で異なる。米国及び欧州がエンティティステータス「ｃｏｕｎｔｒｙ」とみなされるが、これらが複数の他の「ｃｏｕｎｔｒｙ」エントリを代表するにすぎないため、非限定的であることを理解することができる。履歴データベースからのデータが米国と比較して欧州で直面しているさまざまな規制方針の影響を含む可能性がある場合、国（またはいずれかの他の地理的記述子）でのこの違いは、図１０で観察される、予測された成功確率での違いをもたらす可能性がある。
【００５６】
一実施形態によれば、図１０を参照して、薬剤決定装置は、予測された成功までの時間との関連で、薬剤をより迅速に患者に届けることができる尤度をこれが改善することができることを理解して、欧州向けの薬剤を製造することをさらに決定することができる。
【００５７】
一実施形態によれば、上記のモデル開発プロセスに加えて、薬剤決定装置は、成功確率及び成功までの時間の予測のために機械学習ベースのプロセスを実装するようにさらに構成されることができる。さらに、以下に記載されるように、薬剤決定装置は、機械学習ベースのプロセスの実装を介して、ユーザ定義インプットに応答してユーザに代替の提案を提供するようにさらに構成されることができる。
【００５８】
機械学習ベースのプロセスは、とりわけサポートベクターマシン、ニューラルネット、深層学習、特徴選択、及び学習分類子システムを含む、教師あり学習を介してトレーニングされる機械学習アルゴリズムを用いることができる。一実施形態では、機械学習ベースのプロセスは、とりわけ、サポートベクターマシンであることができる。確率的アウトプットを生成するために、機械学習アルゴリズム／プロセスは、Ｐｌａｔｔスケーリングを備えたサポートベクターマシンであることができる。一実施形態では、機械学習ベースのプロセスは、適合ベクターマシンであることができる。一般に、機械学習アルゴリズム／プロセスは、クラス分類モデルであることができ、そこでは確率的アウトプットをレンダリングするように、ロジスティック回帰モデルを分類器のアウトプットに適用することができる。
【００５９】
一実施形態によれば、機械学習ベースのプロセス、及びその中の分類器は、トレーニングデータベース上でトレーニングされることができ、このトレーニングデータベースは、図６Ａ及び図８Ａに前述されるように、履歴データベースから取得される適合する薬事申請データを含む。より具体的には、編成された薬事申請データは、量的特性及び質的特性の既知のセットがマッチングするようにリレーショナルに配列されることができる、または換言すれば、特異的薬剤プログラムの特性ｋのエントリの特定の組み合わせは、例えばＰ２からＰ３への成功した移行などを含む、特異的薬剤プログラムの特定のアウトカムに関連付けられることができる。この方法で配列されている編成された薬事申請データを用いて、開発マイルストーンごとに１つずつの、そして成功モデル及びタイムラインモデルに対応する、１つ以上の機械学習ベースの方法は、クラス分類の確率を予測するために開発されることができる。一実施形態では、このクラス分類は、バイナリ成功ベースのクラス分類であることができる。一実施形態では、クラス分類は、タイムラインベースのクラス分類であることができ、トレーニングされた分類器は、例えば０年から２．５年、及び１０年から１２．５年を含む、成功までの時間を時間順序ビン数内でクラス分類することができる。上記の機械学習ベースの方法、一例では、適合ベクターマシンは、説明されているように、そして当業者によって理解されるように実施されることができる。
【００６０】
一実施形態によれば、上記に従ってトレーニングされる分類器をテストデータセットに適用し、所期のアウトカムを予測する際にトレーニングされた分類器の精度を評価することができる。一例では、所期のアウトカムは、クラス分類であることができる。一例では、所期のアウトカムは、アウトカムの確率であることができる。一例では、所期のアウトカムは、図６Ａまたは図８の対応する開発されたモデルの予測されたアウトカムであることができる。上記のそれぞれでは、トレーニングされた分類器のアウトプットが所定の精度閾値を下回ると薬剤決定装置が決定する場合、例えばトレーニングデータの多様性を改善するために、したがって、アウトプット精度を向上させるために、追加のトレーニングデータを加えることができる。一実施形態では、トレーニングされた分類器のアウトプットが所定の精度閾値を上回ると薬剤決定装置が決定する場合、トレーニングされた分類器を実験データに適用することができる。
【００６１】
この目的のために、一実施形態によれば、分類器は、ｍ個の特性ｋのエントリの特定の組み合わせに基づいて、例えばＰ３からファイリングなどへの、成功した移行の確率を決定するようにトレーニングされることができる。ｍ個の特性ｋのエントリの特定の組み合わせは、図１０に記述される特性の組み合わせを含むことができる。例えば、ｍ個の特性ｋのうちの２つの特性の非限定的な例として、薬剤化合物のタイプは低分子であることができ、疾患領域は変形性関節症であることができる。上記のものと同様の、ｍ個の特性ｋのエントリの組み合わせは、トレーニングされた分類器にサブミットされることができ、このトレーニングされた分類器は、適合ベクターマシンの場合、ｍ個の特性ｋに基づいて成功の可能性を示す確率的アウトプットを生成する。
【００６２】
一実施形態によれば、上記の確率的アウトプットに加えて、機械学習ベースの方法／プロセスを実装する薬剤決定装置は、最適化を実行して、ｍ個の特性ｋのエントリへの調整を評価し、提案するようにさらに構成されることができる。最適化中に、ｍ個の特性ｋの同様の組み合わせを評価して、ｍ個の特性ｋの組み合わせへの調整が確率的アウトプットを改善することができるかどうかを決定することができる。例えば、「スポンサータイプ」について「公式」のエントリを含むｍ個の特性ｋのユーザ定義の組み合わせでは、同時機械学習ベースの方法／プロセスを、後続の、薬剤決定装置で生成されたｍ個の特性ｋの組み合わせに適用することができ、「スポンサータイプ」のエントリは「非公式」であることができる。「非公式」スポンサーが成功確率を向上させる例では、ユーザ定義のｍ個の特性ｋの組み合わせの確率的アウトプットを生成する際に、機械学習ベースの方法／プロセスは、後続の、薬剤決定装置で生成されたｍ個の特性ｋの組み合わせを同時に推奨することができる。このようにして、薬剤決定装置は、必要に応じて、ｍ個の特性ｋの類似の組み合わせを自動的に識別し、自動的に識別された類似の組み合わせのそれぞれを評価し、自動的に識別された類似の組み合わせを推奨するように構成されることができる。一実施形態では、薬剤決定装置は、例えば調整された特性ｋの最大数などを含む、制約パラメータセット内でｍ個の特性ｋの組み合わせを調整するように構成されることができる。一実施形態では、確率的アウトプットが成功の可能性を改善することができる場合、薬剤決定装置は、自動的に識別された同様の組み合わせを推奨するように構成されることができる。
【００６３】
次に、例示的な実施形態による薬剤決定装置のハードウェア記述は、図１１を参照して説明される。薬剤決定装置は、汎用コンピュータまたは特定の専用マシンであることができる。一実施形態では、プロセッサ（中央処理装置（ＣＰＵ）１１８５など）が本明細書に記載のプロセスにプログラムされている場合、薬剤決定装置は特定の専用マシンになる。
【００６４】
記載された実施形態の機能のそれぞれは、１つ以上の処理回路類／回路によって実装されることができる。プロセッサが回路を含む場合、処理回路は、プログラムされたプロセッサ（例えば、プロセッサまたはＣＰＵ１１８５）を含む。また、処理回路は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）などのデバイス、及び列挙された機能を実行するように配置された従来の回路コンポーネントを含むことができる。図１１では、薬剤決定装置は、上記のプロセスを実行するＣＰＵ１１８５を含む。処理データ及びインストラクションは、メモリ１１８６に格納されることができる。これらのプロセス及びインストラクションは、ハードドライブ（ＨＤＤ）またはポータブル記憶媒体などの記憶媒体ディスク１１８７に格納されてもよいし、リモートに格納されてよい。さらに、特許を請求する進歩事項は、発明のプロセスの命令が記憶されるコンピュータ可読媒体の形態によって制限されない。例えば、インストラクションは、サーバまたはコンピュータなど、薬剤決定装置が通信する、ＣＤ、ＤＶＤ、フラッシュメモリ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ハードディスク、またはいずれかの他の情報処理デバイスに格納されることができる。
【００６５】
さらに、特許を請求する進歩事項は、ＣＰＵ１１８５と、マイクロソフトウィンドウズ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｓｏｌａｒｉｓ、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、アップルＭＡＣ−ＯＳ、及び、当業者に既知の他のシステム等のオペレーティングシステムと共に実行するユーティリティアプリケーション、バックグラウンドデーモン、もしくは、オペレーティングシステムの構成要素、または、これらの組み合わせとして提供されてよい。
【００６６】
薬剤決定装置を達成するためのハードウェア素子は、当業者に既知の様々な回路素子によって実現されてよい。例えば、ＣＰＵ１１８５は、米国Ｉｎｔｅｌ社のＸｅｎｏｎまたはＣｏｒｅプロセッサ、または、米国ＡＭＤ社のＯｐｔｅｒｏｎプロセッサであってよい、または、当業者が認識し得る他の種類のプロセッサであってよい。あるいは、ＣＰＵ１１８５は、当業者が認識するように、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ＰＬＤ上で、または、個別論理回路を用いて実施されてよい。さらに、ＣＰＵ１１８５は、上記発明のプロセスのインストラクションを行うように並列して協動する複数のプロセッサとして実装されてよい。
【００６７】
図１１の薬剤決定装置は、ネットワーク１１９９とインタフェースするために、米国のＩｎｔｅｌ  ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎからのＩｎｔｅｌ  Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）  ＰＲＯネットワークインタフェースカードなどのネットワークコントローラ１１８８をも含む。理解されることができるように、ネットワーク１１９９は、インターネットなどのパブリックネットワーク、またはＬＡＮもしくはＷＡＮネットワークなどのプライベートネットワーク、またはそれらのいずれかの組み合わせであることができ、そのうえＰＳＴＮまたはＩＳＤＮサブネットワークを含むことができる。ネットワーク１１９９は、イーサネット（登録商標）ネットワークのように有線であってもよいし、ＥＤＧＥ、３Ｇ及び４Ｇ無線セルラーシステムを含むセルラーネットワークのように無線であってよい。ワイヤレスネットワークは、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはいずれかの他の、既知のワイヤレス形式の通信であってもよい。
【００６８】
薬剤決定装置は、ＬＣＤモニタなどのディスプレイ１１９０とインタフェースするために、米国のＮＶＩＤＩＡ  ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎからのＮＶＩＤＩＡ  ＧｅＦｏｒｃｅ  ＧＴＸまたはＱｕａｄｒｏグラフィックスアダプタなど、ディスプレイコントローラ１１８９をさらに含む。汎用Ｉ／Ｏインタフェース１１９１は、ディスプレイ１１９０上の、またはディスプレイ１１９０とは別の、キーボード及び／またはマウス１１９２だけでなく、タッチスクリーンパネル１１９３ともインタフェースする。また、汎用Ｉ／Ｏインタフェースは、プリンタ及びスキャナを含むさまざまな周辺機器１１９４に接続する。
【００６９】
また薬剤決定装置には、ＣｒｅａｔｉｖｅからのＳｏｕｎｄ  Ｂｌａｓｔｅｒ  Ｘ−Ｆｉ  Ｔｉｔａｎｉｕｍなど、サウンドコントローラ１１９５が提供され、スピーカー／マイクロフォン１１９６とインタフェースすることで、音及び／または音楽を提供する。
【００７０】
汎用ストレージコントローラ１１９７は、記憶媒体ディスク１１８７を通信バス１１９８と接続し、この通信バス１１９８は、薬剤決定装置のすべてのコンポーネントを相互接続するために、ＩＳＡ、ＥＩＳＡ、ＶＥＳＡ、ＰＣＩ、またはそれに類似するものであってよい。ディスプレイ１１９０、キーボード及び／またはマウス１１９２だけでなく、ディスプレイコントローラ１１８９、ストレージコントローラ１１９７、ネットワークコントローラ１１８８、サウンドコントローラ１１９５、及び汎用Ｉ／Ｏインタフェース１１９１の一般的な特徴及び機能の説明は、これらの特徴が知られているので、本明細書では簡潔にするために省略されている。
【００７１】
また、本開示の実施形態は、以下の括弧内に記載されている通りであることができる。
【００７２】
（１）製造用薬剤を決定するための装置であって、前記装置は、ネットワークを介して製造装置に通信可能に結合され、前記装置は、処理回路を含み、前記処理回路は、１つ以上の薬剤プログラムに関連するインプットデータを受信するように構成され、前記１つ以上の薬剤プログラムに関連する前記インプットデータは薬剤、疾患の適応症、及び前記薬剤の開発に関連する地理的位置を記述し、前記インプットデータに基づいてデータベースからデータを取得するように構成され、前記取得されたデータは１つ以上の過去の薬剤プログラムの時系列データ及び質的データを含み、前記質的データは臨床試験の特性に関連し、前記データベースから前記取得されたデータに基づいて１つ以上のモデルを生成するように構成され、前記１つ以上のモデルのそれぞれは時系列事象に関連し、前記時系列事象は前記臨床試験に関連する１つ以上の日付であり、前記１つ以上のモデルから、前記時系列事象に関連する１つ以上のアウトプットを決定するように構成され、前記決定された１つ以上のアウトプットに基づいて、前記１つ以上の製造用薬剤プログラムのうちの１つを選択するように構成され、前記ネットワークを介して前記製造装置に、前記１つ以上の薬剤プログラムのうちの前記選択された１つの前記薬剤の前記製造に関連する製造情報を送信するように構成される、前記装置。
【００７３】
（２）前記処理回路は、前記１つ以上の薬剤プログラムのうちの１つの前記時系列事象に関連するアウトプットと、前記１つ以上の薬剤プログラムのうちの後続の１つの前記時系列事象に関連する対応するアウトプットとの比較に基づいて、前記１つ以上の製造用薬剤プログラムのうちの１つを選択する、（１）に記載の装置。
【００７４】
（３）前記比較は、前記時系列事象に関連する前記アウトプットの最大化に基づき、前記時系列事象に関連する前記アウトプットは成功確率である、（１）か（２）かいずれかに記載の装置。
【００７５】
（４）前記処理回路は、前記データベースから前記取得されたデータの１つ以上の特性の初期サブセットに基づいて初期モデルを生成し、前記データベースから前記取得されたデータの前記１つ以上の特性の後続サブセットに基づいて後続モデルを生成し、前記初期モデル及び前記後続モデルの比較に基づいて前記初期モデルか前記後続モデルかいずれか１つを選択するようにさらに構成され、前記初期モデルまたは前記後続モデルは尤度関数を最大化するように選択され、前記選択されたモデルは最尤推定量を介して最大化される、（１）から（３）のいずれかに記載の装置。
【００７６】
（５）前記１つ以上のモデルのうちの少なくとも１つは、成功確率モデルであり、前記成功確率モデルは最尤推定量を介して最適化される、（１）から（４）のいずれかに記載の装置。
【００７７】
（６）前記１つ以上のモデルのうちの少なくとも１つは、生存時間モデルであり、前記生存時間モデルは比例ハザードモデルである、（１）から（５）のいずれかに記載の装置。
【００７８】
（７）前記比例ハザードモデルは、最尤推定量を介して最適化される、（１）から（６）のいずれかに記載の装置。
【００７９】
（８）製造用薬剤を決定するための方法であって、処理回路によって、１つ以上の薬剤プログラムに関連するインプットデータを受信することであって、前記１つ以上の薬剤プログラムに関連する前記インプットデータは薬剤、疾患の適応症、及び前記薬剤の開発に関連する地理的位置を記述する、前記受信することと、前記処理回路によって、前記インプットデータに基づいてデータベースからデータを取得することであって、前記取得されたデータは１つ以上の過去の薬剤プログラムの時系列データ及び質的データを含み、前記質的データは臨床試験の特性に関連する、前記取得することと、前記処理回路によって、前記データベースから前記取得されたデータに基づいて１つ以上のモデルを生成することであって、前記１つ以上のモデルのそれぞれは時系列事象に関連し、前記時系列事象は前記臨床試験に関連する１つ以上の日付である、前記生成することと、前記処理回路によって、前記１つ以上のモデルから前記時系列事象に関連する１つ以上のアウトプットを決定することと、前記処理回路によって、前記決定された１つ以上のアウトプットに基づいて、前記１つ以上の製造用薬剤プログラムのうちの１つを選択することと、前記処理回路によって、ネットワークを介して製造装置に、前記１つ以上の薬剤プログラムのうちの前記選択された１つの前記薬剤の前記製造に関連する製造情報を送信することと、を含む、前記方法。
【００８０】
（９）前記処理回路によって、前記１つ以上の薬剤プログラムのうちの１つの前記時系列事象に関連するアウトプットと、前記１つ以上の薬剤プログラムのうちの後続の１つの前記時系列事象に関連する対応するアウトプットとの比較に基づいて、前記１つ以上の製造用薬剤プログラムのうちの１つを選択することをさらに含む、（８）に記載の方法。
【００８１】
（１０）前記比較は、前記時系列事象に関連する前記アウトプットの最大化に基づき、前記時系列事象に関連する前記アウトプットは成功確率である、（８）か（９）かいずれかに記載の方法。
【００８２】
（１１）前記処理回路によって、前記データベースから前記取得されたデータの１つ以上の特性の初期サブセットに基づいて初期モデルを生成することと、前記処理回路によって、前記データベースから前記取得されたデータの前記１つ以上の特性の後続サブセットに基づいて後続モデルを生成することと、前記処理回路によって、前記初期モデル及び前記後続モデルの比較に基づいて前記初期モデルか前記後続モデルかいずれか１つを選択することと、をさらに含み、前記初期モデルまたは前記後続モデルは尤度関数を最大化するように選択され、前記選択されたモデルは最尤推定量を介して最大化される、（８）から（１０）のいずれかに記載の方法。
【００８３】
（１２）前記１つ以上のモデルのうちの少なくとも１つは、成功確率モデルであり、前記成功確率モデルは最尤推定量を介して最適化される、（８）から（１１）のいずれかに記載の方法。
【００８４】
（１３）前記１つ以上のモデルのうちの少なくとも１つは、生存時間モデルであり、前記生存時間モデルは比例ハザードモデルである、（８）から（１２）のいずれかに記載の方法。
【００８５】
（１４）前記比例ハザードモデルは、最尤推定量を介して最適化される、（８）から（１３）のいずれかに記載の方法。
【００８６】
（１５）コンピュータ可読インストラクションを格納する非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ可読インストラクションは、コンピュータによって実行されるときに、前記コンピュータに製造用薬剤を決定する方法を実行させ、前記方法は、１つ以上の薬剤プログラムに関連するインプットデータを受信することであって、前記１つ以上の薬剤プログラムに関連する前記インプットデータは薬剤、疾患の適応症、及び前記薬剤の開発に関連する地理的位置を記述する、前記受信することと、前記インプットデータに基づいてデータベースからデータを取得することであって、前記取得されたデータは１つ以上の過去の薬剤プログラムの時系列データ及び質的データを含み、前記質的データは臨床試験の特性に関連する、前記取得することと、前記データベースから前記取得されたデータに基づいて１つ以上のモデルを生成することであって、前記１つ以上のモデルのそれぞれは時系列事象に関連し、前記時系列事象は前記臨床試験に関連する１つ以上の日付である、前記生成することと、前記１つ以上のモデルから前記時系列事象に関連する１つ以上のアウトプットを決定することと、前記決定された１つ以上のアウトプットに基づいて、前記１つ以上の製造用薬剤プログラムのうちの１つを選択することと、ネットワークを介して製造装置に、前記１つ以上の薬剤プログラムのうちの前記選択された１つの前記薬剤の前記製造に関連する製造情報を送信することと、を含む、前記非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【００８７】
（１６）前記１つ以上の薬剤プログラムのうちの１つの前記時系列事象に関連するアウトプットと、前記１つ以上の薬剤プログラムのうちの後続の１つの前記時系列事象に関連する対応するアウトプットとの比較に基づいて、前記１つ以上の製造用薬剤プログラムのうちの１つを選択することをさらに含む、（１５）に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【００８８】
（１７）前記比較は、前記時系列事象に関連する前記アウトプットの最大化に基づき、前記時系列事象に関連する前記アウトプットは成功確率である、（１５）か（１６）かいずれかに記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【００８９】
（１８）前記データベースから前記取得されたデータの１つ以上の特性の初期サブセットに基づいて初期モデルを生成することと、前記データベースから前記取得されたデータの前記１つ以上の特性の後続サブセットに基づいて後続モデルを生成することと、前記初期モデル及び前記後続モデルの比較に基づいて前記初期モデルか前記後続モデルかいずれか１つを選択することと、をさらに含み、前記初期モデルまたは前記後続モデルは尤度関数を最大化するように選択され、前記選択されたモデルは最尤推定量を介して最大化される、（１５）から（１７）のいずれかに記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【００９０】
（１９）前記１つ以上のモデルのうちの少なくとも１つは、成功確率モデルであり、前記成功確率モデルは最尤推定量を介して最適化される、（１５）から（１８）のいずれかに記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【００９１】
（２０）前記１つ以上のモデルのうちの少なくとも１つは、生存時間モデルであり、前記生存時間モデルは最尤推定量を介して最適化される、（１５）から（１９）のいずれかに記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【００９２】
したがって、前述の議論は、本発明の単なる例示的な実施形態を開示して説明しているにすぎない。当業者に理解されるように、本発明は、その趣旨または本質的特徴から逸脱することなく、他の特定の形態で具現化され得る。したがって、本発明の開示は、例示を意図したものであり、本発明の範囲及び他の特許請求の範囲を限定するものではない。開示は、本明細書の教示の容易に識別可能な変形を含んでおり、発明の主題が公衆に提供されないように、前述の特許請求の範囲の用語の範囲を部分的に定義する。
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
2021533480.tif 000019
【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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