(57)【要約】  対象の生物学的知識パターンを発見するためのシステムが説明されている。システムは、基本パターンおよび一般化された基本パターンを定義する情報を受信するように構成された受信モジュールであって、基本パターンが、それぞれが生物学的エンティティを表す１つ以上のエンティティノード、およびノード間に示される１つ以上の生物学的関係を含み、一般化された基本パターンが、それぞれの生物学的エンティティを表す少なくとも１つのエンティティノードを、それぞれの生物学的エンティティを含む生物学的エンティティのセットを表す関連するセットノードによって置き換えることによって基本パターンに関連している、受信モジュールと、一般化された基本パターンと組み合わせて、基本パターンを含む第１の結果セットを検索する第１のクエリを定義する第１のクエリ部分を生成するように構成されたクエリモジュールと、クエリモジュールに、第１のクエリと組み合わせて、基本パターンを含む第２の結果セットを検索する第２のクエリを定義する第２のクエリ部分を生成させるように構成された制御モジュールと、を備える。
2021536645.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象の生物学的知識パターンを発見するためのシステムであって、
基本パターンおよび一般化された基本パターンを定義する情報を受信するように構成された受信モジュールであって、前記基本パターンが、それぞれが生物学的エンティティを表す１つ以上のエンティティノード、および前記ノード間に示される１つ以上の生物学的関係を含み、前記一般化された基本パターンが、それぞれの生物学的エンティティを表す少なくとも１つのエンティティノードを、前記それぞれの生物学的エンティティを含む生物学的エンティティのセットを表す関連するセットノードによって置き換えることによって前記基本パターンに関連している、受信モジュールと、
前記一般化された基本パターンと組み合わせて、前記基本パターンを含む第１の結果セットを検索する第１のクエリを定義する第１のクエリ部分を生成するように構成されたクエリモジュールと、
前記クエリモジュールに、前記第１のクエリと組み合わせて、前記基本パターンを含む第２の結果セットを検索する第２のクエリを定義する第２のクエリ部分を生成させるように構成された制御モジュールと、を備える、システム。
【請求項２】
前記制御モジュールが、前記第１の結果セットが目標範囲外の複数の結果を含む場合にのみ、前記クエリモジュールに前記第２のクエリ部分を生成させるように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
一般化モジュールであって、
前記基本パターンを受信し、
基本グラフの前記少なくとも１つのエンティティノードを前記関連するセットノードによって置き換える命令を受信し、
前記基本パターンの前記少なくとも１つのエンティティノードを、前記関連するセットノードによって置き換える、ことによって前記一般化された基本パターンを生成するように構成された一般化モジュールを備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記基本パターンおよび前記命令のうちの少なくとも１つがユーザ入力に基づく、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
各クエリ部分が、生物学的エンティティのセットを表すさらなるセットノードと、前記さらなるセットノードと、前記一般化された基本パターンの前記エンティティノードまたはセットノードの１つとの間の関係とを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記クエリモジュールが、生物学的エンティティのセットおよびそれらを関連付けることができる方法を記憶する関係スキーマデータベースを検索することによってクエリ部分を生成するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記制御モジュールが、前記基本パターンの検索を妨げた場合に、クエリ部分を削除するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記制御モジュールが、前記クエリモジュールに、前記目標範囲内の複数の結果を検索する出力パターンに到達するまで、前記基本パターンをさらに検索するさらなるクエリ部分を生成させるように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記制御モジュールが、前記出力パターンもしくはその結果、またはその双方を出力するように構成されている、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記システムが、前記出力パターンの報酬Ｒを最大化するように構成されている、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記システムが、それぞれの報酬Ｒに基づいて複数の出力パターンから前記出力パターンを選択することによって、前記出力パターンの前記報酬Ｒを最大化するように構成されている、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記報酬Ｒを最大化するように訓練された、ニューラルネットワークなどの関数近似器を備える、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記関数近似器が、強化学習アルゴリズムを含む１つ以上のニューラルネットワークを含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記出力パターンの前記報酬Ｒが、前記出力パターンにつながる各クエリ部分の報酬ｒの組み合わせを含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１５】
前記クエリモジュールが、クエリ部分を生成するたびに報酬ｒを最大化するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１６】
対象の生物学的知識パターンを発見するためのコンピュータ実装方法であって、
基本パターンおよび一般化された基本パターンを定義する情報を受信することであって、前記基本パターンが、それぞれが生物学的エンティティを表す１つ以上のエンティティノード、および前記ノード間に示される１つ以上の生物学的関係を含み、前記一般化された基本パターンが、それぞれの生物学的エンティティを表す少なくとも１つのエンティティノードを、前記それぞれの生物学的エンティティを含む生物学的エンティティのセットを表す関連するセットノードによって置き換えることによって前記基本パターンに関連している、受信することと、
前記一般化された基本パターンと組み合わせて、前記基本パターンを含む第１の結果セットを検索する第１のクエリを定義する第１のクエリ部分を生成することと、
前記クエリモジュールに、前記第１のクエリと組み合わせて、前記基本パターンを含む第２の結果セットを検索する第２のクエリを定義する第２のクエリ部分を生成させることと、を備える、方法。
【請求項１７】
目標範囲外の複数の結果を含む前記第１の結果セットに応答して、前記クエリモジュールに前記第２のクエリ部分を生成させることを備える、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記基本パターンを受信し、
前記基本グラフの前記少なくとも１つのエンティティノードを前記関連するセットノードによって置き換える命令を受信し、
前記基本パターンの前記少なくとも１つのエンティティノードを、前記関連するセットノードによって置き換える、ことによって前記一般化された基本パターンを生成することを備える、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記基本パターンおよび前記命令のうちの少なくとも１つがユーザ入力に基づく、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
各クエリ部分が、生物学的エンティティのセットを表すさらなるセットノードと、前記さらなるセットノードと、前記一般化された基本パターンの前記エンティティノードまたはセットノードの１つとの間の関係とを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２１】
生物学的エンティティのセットおよびそれらを関連付けることができる方法を記憶する関係スキーマデータベースを検索することによってクエリ部分を生成することを備える、請求項１６に記載の方法。
【請求項２２】
前記基本パターンの検索を妨げた場合にクエリ部分を削除することを備える、請求項１６に記載の方法。
【請求項２３】
前記クエリモジュールに、前記目標範囲内の複数の結果を検索する出力パターンに到達するまで前記基本パターンをさらに検索するさらなるクエリ部分を生成させることを備える、請求項１６に記載の方法。
【請求項２４】
前記出力パターンもしくはその結果、またはその双方を出力することを備える、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記出力パターンの報酬Ｒを最大化することを備える、請求項２３に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本特許出願は、関連するエンティティの興味深いセットを発見する際にユーザを支援するのに役立つデータベースクエリを自動的に構築するためのシステムおよびコンピュータ実装方法に関する。このアプローチは、創薬科学者が対象の生物学的知識パターンを見つけるのを支援するのに特に適している。
【背景技術】
【０００２】
どの質問をするかを知ることは、知識発見活動における課題の半分であることがよくある。したがって、ユーザが検索を指示するときに先に進むことがほとんどないことは、知識発見に対する重大な障壁になる可能性があり、その結果、ガイダンスの欠如と情報過多の組み合わせが発生する可能性がある。これは、知識発見プロセスの非効率を形成し、知識発見者は、自分の知識、最新の調査結果もしくは文献レビュー、または予感に基づいて手動で検索クエリを考え出す必要がある。パターンおよび未発見の接続は、現在検索可能な膨大な量の情報に隠されたままであり、新たな発見を行うことができる速度は制限されている。
【０００３】
知識発見のプロセスを強化し、より効率的にするために、クエリを自動的に構築するためのアプローチが必要とされている。
【０００４】
以下に説明する実施形態は、上述した既知のアプローチの欠点のいずれかまたは全てを解決する実装形態に限定されるものではない。
【発明の概要】
【０００５】
本概要は、以下の詳細な説明でさらに説明される概念の選択を簡略化した形式で紹介するために提供されるものである。本概要は、主張された主題の主要な特徴または本質的な特徴を識別することを意図しておらず、主張された主題の範囲を決定するために使用されることも意図していない。
【０００６】
本開示は、例えば創薬で使用するために、知識パターン、生物学的エンティティ、および対象の生物学的エンティティのセットを発見するためのシステムおよび方法を提供する。
【０００７】
第１の態様では、本開示は、対象の生物学的知識パターンを発見するためのシステムを提供する。システムは、基本パターンおよび一般化された基本パターンを定義する情報を受信するように構成された受信モジュールであって、基本パターンが、それぞれが生物学的エンティティを表す１つ以上のエンティティノード、およびノード間に示される１つ以上の生物学的関係を含み、一般化された基本パターンが、それぞれの生物学的エンティティを表す少なくとも１つのエンティティノードを、それぞれの生物学的エンティティを含む生物学的エンティティのセットを表す関連するセットノードによって置き換えることによって基本パターンに関連している、受信モジュールと、一般化された基本パターンと組み合わせて、基本パターンを含む第１の結果セットを検索する第１のクエリを定義する第１のクエリ部分を生成するように構成されたクエリモジュールと、クエリモジュールに、第１のクエリと組み合わせて、基本パターンを含む第２の結果セットを検索する第２のクエリを定義する第２のクエリ部分を生成させるように構成された制御モジュールと、を備える。
【０００８】
システムのいくつかの実施形態は、追加の特徴を有する。１つ以上の実施形態では、制御モジュールは、第１の結果セットが目標範囲外の複数の結果を含む場合にのみ、クエリモジュールに第２のクエリ部分を生成させるように構成される。１つ以上の実施形態では、システムは、基本パターンを受信し、基本グラフの少なくとも１つのエンティティノードを関連するセットノードに置き換える命令を受信し、基本パターンの少なくとも１つのエンティティノードを関連するセットノードによって置き換えることにより、一般化された基本パターンを生成するように構成された一般化モジュールを備える。この場合、基本パターンおよび命令の少なくとも１つは、ユーザ入力に基づくことができる。１つ以上の実施形態では、各クエリ部分は、生物学的エンティティのセットを表すさらなるセットノードと、さらなるセットノードと、一般化された基本パターンのエンティティノードまたはセットノードの１つとの間の関係とを含む。１つ以上の実施形態では、クエリモジュールは、生物学的エンティティのセットおよびそれらを関連付けることができる方法を記憶する関係スキーマデータベースを検索することによってクエリ部分を生成するように構成される。１つ以上の実施形態では、制御モジュールは、基本パターンの検索を妨げた場合にクエリ部分を削除するように構成される。１つ以上の実施形態では、制御モジュールは、クエリモジュールに、目標範囲内の複数の結果を取得する出力パターンに到達するまで基本パターンをさらに取得するさらなるクエリ部分を生成させるように構成される。この場合、制御モジュールは、出力パターンもしくはその結果、またはその双方を出力するように構成されることができる。１つ以上の実施形態では、システムは、出力パターンの報酬Ｒを最大化するように構成される。この場合、システムは、それぞれの報酬Ｒに基づいて複数の出力パターンから出力パターンを選択することにより、出力パターンの報酬Ｒを最大化するように構成されることができる。１つ以上の実施形態では、システムは、報酬Ｒを最大化するように訓練されたニューラルネットワークなどの関数近似器を備える。この場合、関数近似器は、強化学習アルゴリズムを含む１つ以上のニューラルネットワークを含むことができる。１つ以上の実施形態では、出力パターンの報酬Ｒは、出力パターンにつながる各クエリ部分の報酬ｒの組み合わせを含む。１つ以上の実施形態では、クエリモジュールは、クエリ部分を生成するたびに報酬ｒを最大化するように構成される。第２の態様では、本開示は、対象の生物学的知識パターンを発見するためのコンピュータ実装方法を提供する。この方法は、基本パターンおよび一般化された基本パターンを定義する情報を受信することであって、基本パターンが、それぞれが生物学的エンティティを表す１つ以上のエンティティノード、およびノード間に示される１つ以上の生物学的関係を含み、一般化された基本パターンが、それぞれの生物学的エンティティを表す少なくとも１つのエンティティノードを、それぞれの生物学的エンティティを含む生物学的エンティティのセットを表す関連するセットノードによって置き換えることによって基本パターンに関連している、受信することと、一般化された基本パターンと組み合わせて、基本パターンを含む第１の結果セットを検索する第１のクエリを定義する第１のクエリ部分を生成することと、クエリモジュールに、第１のクエリと組み合わせて、基本パターンを含む第２の結果セットを検索する第２のクエリを定義する第２のクエリ部分を生成させることと、を備える。
【０００９】
この方法のいくつかの実施形態は、追加の特徴を有する。１つ以上の実施形態では、この方法は、目標範囲外の複数の結果を含む第１の結果セットに応答して、クエリモジュールに第２のクエリ部分を生成させることを備える。１つ以上の実施形態では、この方法は、基本パターンを受信し、基本グラフの少なくとも１つのエンティティノードを関連するセットノードによって置き換える命令を受信し、基本パターンの少なくとも１つのエンティティノードを関連するセットノードによって置き換えることにより、一般化された基本パターンを生成することを備える。この場合、基本パターンおよび命令の少なくとも１つは、ユーザ入力に基づくことができる。１つ以上の実施形態では、各クエリ部分は、生物学的エンティティのセットを表すさらなるセットノードと、さらなるセットノードと、一般化された基本パターンのエンティティノードまたはセットノードの１つとの間の関係とを含む。１つ以上の実施形態では、この方法は、生物学的エンティティのセットおよびそれらを関連付けることができる方法を記憶する関係スキーマデータベースを検索することによってクエリ部分を生成することを備える。１つ以上の実施形態では、この方法は、基本パターンの検索を妨げた場合にクエリ部分を削除することを備える。１つ以上の実施形態では、この方法は、クエリモジュールに、目標範囲内の複数の結果を取得する出力パターンに到達するまで基本パターンをさらに取得するさらなるクエリ部分を生成させることを備える。１つ以上の実施形態では、この方法は、出力パターンもしくはその結果、またはその双方を出力することを備える。１つ以上の実施形態では、この方法は、出力パターンの報酬Ｒを最大化することを備える。
【００１０】
本明細書に記載された方法は、例えば、プログラムがコンピュータ上で実行され、コンピュータプログラムがコンピュータ可読媒体上に具現化されている場合に、本明細書に記載された方法の全てのステップを実行するように適合されたコンピュータプログラムコード手段を含むコンピュータプログラムの形態で、有形記憶媒体上の機械可読形式のソフトウェアによって実行されてもよい。有形（または非一時的）記憶媒体の例は、ディスク、サムドライブ、メモリカードなどを含み、伝播信号を含まない。ソフトウェアは、方法のステップを任意の好適な順序で、または同時に実行することができるように、並列プロセッサまたは直列プロセッサでの実行に好適とすることができる。
【００１１】
本特許出願は、ファームウェアおよびソフトウェアが価値を有し、個別に取引可能な商品である可能性があることを認めている。「ダム」または標準ハードウェアで実行または制御するソフトウェアを包含して、目的の機能を実行することを目的としている。また、シリコンチップの設計またはユニバーサルプログラマブルチップの構成に使用されるＨＤＬ（ハードウェア記述言語）ソフトウェアなどのハードウェアの構成を「記述」または定義して、目的の機能を実行するソフトウェアも包含することも目的としている。
【００１２】
好ましい特徴は、当業者にとって明らかであるように、適切に組み合わせることができ、本発明の任意の態様と組み合わせることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
本発明の実施形態は、例として、以下の図面を参照して説明される。
【図１Ａ】図１は、生物学的エンティティおよびそれらの間の関係の組み合わせを含む基本パターンを示す概略図である。
【図１Ｂ】図１は、生物学的エンティティおよびそれらの間の関係の組み合わせを含む基本パターンを示す概略図である。
【図２】図２は、上記の基本パターンと第１のクエリ部分とを含む第１のクエリパターンを示す概略図である。
【図３】図３は、第１のクエリパターンと第２のクエリ部分とを含む第２のクエリパターンを示す概略図である。
【図４】図４は、第２のクエリパターンと第３のクエリ部分とを含む第３のクエリパターンを示す概略図である。
【図５】図５は、基本パターンを含む目標範囲内の複数の結果を検索するための制約付きクエリパターンを生成する実施例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、基本パターンを含む目標範囲内の複数の結果を検索するための制約付きクエリパターンを生成するコンピュータ実装方法を示すフローチャートである。
【図７】図７は、上記のコンピュータ実装方法を実行するためのシステムのモジュール図を示す概略図である。
【図８】図８は、本開示にかかるシステムを実装するのに適したハードウェアの概略図である。
【００１４】
同様の特徴を示すために、図面全体を通して共通の参照符号が使用されている。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の実施形態は、例としてのみ以下に説明される。これらの例は、これを達成することができる唯一の方法ではないが、出願人にとって現在既知の本発明を実施する最良の方法を表す。本説明は、例の機能と、例を構築および操作するための一連のステップを示している。しかしながら、同じまたは同等の機能および配列は、異なる例によって達成されてもよい。
【００１６】
図１Ａは、４つの生物学的エンティティおよびそれらが関連する方法を含む単純な知識パターン１００を示している。生物学的エンティティは、病気、２つの遺伝子、および薬物である。この例では、疾患は、第１のエンティティノード１０２によって表されるアルツハイマー病であり、遺伝子は、第２のエンティティノード１０４および第３のエンティティノード１０６によって表されるＣＸＣＲ４およびＴＬＲ７であり、薬物は、第４のエンティティノード１０８によって表されるロシグリタゾンである。エンティティノードは、アルツハイマー病や遺伝子ＣＸＣＲ４などのエンティティを表すノードである。４つの生物学的エンティティおよびそれらが関連する方法は、興味深いパターン、この場合はアルツハイマー病の既知の治療メカニズムを表すために選択される。一般に、生物学的知識パターンは、遺伝子、疾患、タンパク質、遺伝子のファミリー、疾患またはタンパク質などの生物学的エンティティと、それらがどのように関連しているかを示すそれらの間の接続、例えば、共通の生物学的経路もしくは共通の疾患治療メカニズムに関与している、互いに関連している関係、または互いに関連していないことが知られているという意味での関係とを含む知識パターンである。より一般的には、知識パターンは、それぞれが関係によって互いに接続されたエンティティを表すエンティティノードのセットとして定義されることができる。
【００１７】
生物学的エンティティ間の関係は、エンティティのカテゴリまたはタイプ、およびそれらの間の可能な関係を定義する関係スキーマにしたがって、知識パターンに含まれる。例えば、例示的なパターンスキーマによれば、疾患は、遺伝子に関連していることができ、または遺伝子は、別の遺伝子と相互作用していることができる。例えば、図１Ａの知識パターンは、アルツハイマー病が遺伝子ＣＸＣＲに関連付けられているという関係を含み、テキスト表示「関連付け（ＩＳ＿ＡＳＳＯＣＩＡＴＥＤ＿ＷＩＴＨ）」１１０と両端矢印とを使用してこれを示している。対照的に、アルツハイマー病と遺伝子ＴＬＲ７との間には関連性がないため、この関係は、エンティティ間に関連性がないと見なされ、「存在しない（ＤＯＥＳ  ＮＯＴ  ＥＸＩＳＴ）」というテキスト表示１１２と両端矢印とを使用して示されている。
【００１８】
同様に、２つの遺伝子ＣＸＣＲ４およびＴＬＲ７は、互いの相互作用を有することによって関連している。これは、テキスト表示「相互作用（ＩＮＴＥＲＡＣＴＳ）」１１４と両端矢印とを使用して図１Ａの知識パターンに含まれている。遺伝子ＴＬＲ７および薬物ロシグリタゾンは、実験的な相互作用を有することによって関連しているため、この関係は、知識パターンに含まれ、テキスト表示「実験的＿相互作用（ＥＸＰＥＲＩＭＥＮＴＡＬ＿ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＯＮ）」１１６と両端矢印とを使用して示されている。最後に、遺伝子ＣＸＣＲ４および薬物ロシグリタゾンは、遺伝子が薬物の既知の主要なターゲットであることによって関連しており、この関係は、知識パターンに含まれ、テキスト表示「薬物＿メカニズム（ＤＲＵＧ＿ＭＥＣＨＡＮＩＳＭ）」１１８と両端矢印とを使用して示されている。
【００１９】
知識パターンは、特定の生物学的エンティティの小さなセット間の既知の関係を示している。この既知のパターンは、基本パターンと呼ばれる場合があり、潜在的に興味深い知識パターンを発見するための検索クエリを構築するための基礎を形成するために使用されることができる。このコンテキストでは、基本パターンは、以下で説明するように、検索クエリを生成するための開始点として使用される単なる生物学的知識パターンである。基本パターンは、一般に小さい：例えば、４つの生物学的エンティティを含むことができる。
【００２０】
図１Ｂを参照すると、図１Ａの基本パターンは、生物学的エンティティの少なくとも１つが、少なくとも１つの生物学的エンティティが属する生物学的エンティティのセットまたはカテゴリによって置き換えられるように一般化される。図１Ｂの例では、遺伝子ＣＸＣＲ４は、遺伝子のセット１２０によって置き換えられている。同様に、遺伝子ＴＬＲ７は、遺伝子のセット１２２によって置き換えられ、薬物ロシグリタゾンは、薬物のセット１２４によって置き換えられる。結果として得られるパターンは、基本パターンの１つ以上の生物学的エンティティが、それらが属する生物学的エンティティのセットによってそれらを置き換えることによって一般化されているため、一般化された基本パターンと呼ばれる場合がある。ノード１２０、１２２、および１２４は、エンティティのセットを表すため、それらは、セットノードと呼ばれる場合がある。他の例では、一般化された基本パターンは、生物学的エンティティ間の関係の１つ以上を一般化することによって、追加的または代替的に一般化されることができることに留意されたい。
【００２１】
この段階で、一般化された基本パターンは、その範囲内にある生物学的エンティティの組み合わせを検索するために使用されることができるため、クエリを定義する。そのため、検索クエリと呼ばれる場合もある。例えば、図１Ｂの場合、検索クエリは、エンティティ間の全ての関係を含む、一般化された基本グラフの要件に適合する２つの遺伝子と薬物との組み合わせを探す。
【００２２】
図１Ｂの一般化された基本パターンに基づいてクエリが実行された場合、数十万の結果など、管理できないほど多数の結果が返される。有用なクエリを生成するために、一般化された基本パターンは、結果の数を減らすように制約される。
【００２３】
図２を参照すると、クエリパターン２００は、一般化された基本パターンと、検索を制約するクエリ部分２０２とを含む。クエリ部分２０２は、セットノード２０４によって表される生物学的プロセスのカテゴリ、遺伝子ＣＸＣＲ４との関連付け２０６および遺伝子ＴＬＲ７との関連付け２０８を有する生物学的プロセスのカテゴリを含む。クエリパターン２００を使用して、エンティティ間の全ての関係を含むクエリグラフ２００の要件に適合する２つの遺伝子、薬物、および生物学的プロセスの組み合わせを探す検索クエリを定義することができる。クエリパターン２００の範囲内にあるパターンの全ては、このクエリの結果として表示される。このクエリの結果は、クエリ部分２０２によって提供される制約のために、図１Ｂの一般化された基本パターンに基づいて実行された全ての検索の結果のサブセットであることが理解されよう。
【００２４】
一例では、クエリパターン２００によって定義されたクエリが実行されるとき、結果の数は、１７２，０００個である。この結果の数は、ユーザが確認するにはまだ管理できないほど多いため、情報過多の問題がある。より管理しやすい目標範囲に向けて結果の数を減らすために、検索をさらに制限する必要がある。
【００２５】
図３を参照すると、さらなるクエリ部分３０２を有するクエリパターン３００が示されている。これは、満たす必要のある追加の制約を提供することにより、クエリをさらに制約する。クエリ部分３０２は、セットノード３０４によって表される生物学的経路のカテゴリ、遺伝子ＴＬＲ７との関連付け３０６を有し、遺伝子ＣＸＣＲ４との関連付けを有しない生物学的経路のカテゴリを含む。遺伝子ＣＸＣＲ４との関連がないことは、「存在しない（ＤＯＥＳ  ＮＯＴ  ＥＸＩＳＴ）」３０８というテキスト表示で示されている。クエリパターン３００を使用して、エンティティ間の全ての関係を含むクエリグラフ３００の要件に適合する２つの遺伝子、薬物、生物学的プロセス、および経路の組み合わせを探すクエリを定義することができる。クエリパターン３００の範囲内にある全てのパターンは、このクエリの結果として表示され、結果は、クエリパターン２００によって定義された検索からの結果のサブセットである。この例では、クエリパターン３００に基づいて実行されたクエリは、２３，１２０個の結果を取得する。同様に、この数は、管理できないため、減らす必要がある。
【００２６】
検索に別の制約を追加して、目標範囲内に収まるようにする。１０〜２５０個の結果の目標範囲が適切である。例では、目標範囲は、ユーザによって指定されることができる。例えば、目前のタスクに応じて、ユーザは、１０〜２０個の結果または１０００個以上の結果の範囲を指定したい場合がある。
【００２７】
図４を参照すると、別のクエリ部分４０２を有するクエリパターン４００が示されている。クエリ部分４０２は、セットノード４０４によって表される第１のタンパク質ファミリーのカテゴリを含み、第１のタンパク質ファミリーは、遺伝子ＴＬＲ７が属するタンパク質ファミリーであり、第２のタンパク質ファミリーは、セットノード４０６によって表され、第２のタンパク質ファミリーは、遺伝子ＣＸＣＲ４が属するタンパク質ファミリーである。クエリパターン４００を使用して、エンティティ間の全ての関係を含むクエリグラフ４００の要件に適合する２つの遺伝子、薬物、生物学的プロセス、経路、および２つのタンパク質ファミリーの組み合わせを探すクエリを定義することができる。クエリパターン４００の範囲内にある全てのパターンは、このクエリの結果として表示され、結果は、クエリパターン３００によって定義された検索からの結果のサブセットである。この例では、クエリパターン４００に基づいて実行されたクエリは、２１３個の結果を取得する。１０〜２５０個の目標範囲を使用すると、２１３個の結果が目標範囲内にあり、検索を停止することができる。最終パターン（すなわち、クエリパターン４００）とその２１３個の結果は、このプロセスの出力として扱うことができる。
【００２８】
このプロセスの実施例は、図５のフローチャートに示されるコンピュータ実装方法５００に要約されている。開始するために、図１Ａの一般化された基本パターンのような一般化された基本パターンは、ステップ５０２において受信される。第１のクエリ部分は、ステップ５０４において生成され、一般化された基本パターンと組み合わせて、ステップ５０６において実行される第１のクエリを定義する。必要に応じて、一般化された基本パターンおよび第１のクエリ部分を含む第１のクエリパターンが生成されることができるが、これは必須ではない。ステップ５０８において、結果の数が目標範囲外であると判定される。したがって、プロセスは、ステップ５１０において第２のクエリ部分を生成することによって検索を制約することによって続行される。第１のクエリパターンと組み合わせて、第２のクエリ部分は、ステップ５１２において実行される第２のクエリを定義する。一般化された基本パターン、第１のクエリ部分、および第２のクエリ部分を含む第２のクエリパターンが、必要に応じて生成されることができる。ステップ５１４において、結果の数がまだ目標範囲外であると判定される。ステップ５１６において第３のクエリ部分を生成して、ステップ５１８において実行される第３のクエリを定義することによって、検索は再び制約される。最後に、ステップ５２０において、結果の数が目標範囲内にあることが判定され、プロセスは終了する。
【００２９】
図５のフローチャートには示されていないが、新たなクエリ部分が生成されるたびに、関連するクエリの結果が基本パターンを含むかどうかもチェックされる。そうでない場合は、最新のクエリ部分が削除され、異なるクエリ部分が試行される。これを可能にするために、一般化された基本パターンだけでなく基本パターンも定義する情報が、方法５００の一部として受信される。このプロセスの目標は、クエリとして実行されたときに、目標範囲内の複数の結果を取得し、さらに基本パターンを含むクエリパターンを生成することである。検索の目的は基本パターンに類似したパターンを見つけることであるため、基本パターンを取得することが重要である。結果の中に基本パターンが表示されている場合、これは、新たなクエリパターンが基本パターンと同様の結果を見つけることができることを示している。結果に基本パターンが見つからない場合、これは、新たなクエリパターンが過度に制約されているか、または基本パターンに類似したパターンを見つけるのに役立たない方法で制約されていることを示している。
【００３０】
図５の実施例を念頭に置いて、次に、図６のフローチャートを参照して、一般的なコンピュータ実装方法６００を説明する。開始するために、一般化された基本パターンがステップ６０２において受信され、ステップ６０４において、クエリ部分が生成される。一般化された基本パターンと組み合わせて、クエリ部分は、ステップ６０６において実行される検索クエリを定義する。このクエリの結果は、２つの決定ステップの対象となる。結果が基本パターンを含むかどうかが、第１の決定ステップ６０８において判定される。そうでない場合、最新のクエリ部分は、ステップ６１０において削除される。結果が基本パターンを含む場合、結果の数が目標範囲内にあるかどうかが、第２の決定ステップ６１２において判定される。そうである場合、プロセスは終了し、基本パターンを含む管理可能な数の結果に到達した。結果の数が目標範囲内にない場合、プロセスは、ステップ６０４に戻り、別のクエリ部分が生成される。このプロセスは、基本パターンを含む、目標範囲内の複数の結果を返す十分に制約されたクエリに到達するまで続く。基本パターンを含む、目標範囲内の複数の結果を返す十分に制約されたクエリは、出力クエリと呼ばれる場合がある。出力クエリに対応するクエリパターンが生成される場合、このパターンは、出力パターンと呼ばれる場合がある。
【００３１】
このプロセスは、図７に示されるシステム７００によって実行されることができる。システム７００は、基本パターンおよび一般化された基本パターンを定義する情報を受信するように構成された受信モジュールであって、基本パターンが、それぞれが生物学的エンティティを表す１つ以上のエンティティノード、およびノード間に示される１つ以上の生物学的関係を含み、一般化された基本パターンが、それぞれの生物学的エンティティを表す少なくとも１つのエンティティノードを、それぞれの生物学的エンティティを含む生物学的エンティティのセットを表す関連するセットノードによって置き換えることによって基本パターンに関連している、受信モジュール７０２と、一般化された基本パターンと組み合わせて、基本パターンを含む第１の結果セットを検索する第１のクエリを定義する第１のクエリ部分を生成するように構成されたクエリモジュール７０４と、クエリモジュールに、第１のクエリと組み合わせて、基本パターンを含む第２の結果セットを検索する第２のクエリを定義する第２のクエリ部分を生成させるように構成された制御モジュール７０６と、を備える。クエリモジュール７０４は、エンティティのカテゴリまたはタイプ、およびそれらの間の可能な関係を定義する関係スキーマを記憶する関係スキーマデータベース７０８に接続されることができる。この場合、クエリモジュール７０４は、クエリ部分が関係スキーマを尊重することを確実にするために、関係スキーマデータベース７０８を参照することができる。クエリモジュール７０４はまた、既知の生物学的知識パターンを記憶するパターンデータベース７１０に接続されることができる。この場合、クエリモジュールは、クエリの実行時にパターンデータベースで結果を検索するように構成されることができる。
【００３２】
実行されるクエリＱごとに、報酬ｒを定義することができる。一般に、報酬ｒは、クエリＱの関数Ｆと、クエリが取得する結果の数ｎとすることができる。例えば、第１のクエリＱ１の報酬ｒ１は、ｒ１＝Ｆ（Ｑ１，ｎ１）のように定義されることができる。一般に、ｉ番目のクエリに対する報酬は以下ということができる：
ｒｉ＝Ｆ（Ｑｉ，ｎｉ）
【００３３】
次に、非常に多数の結果を取得する第１のクエリＱ１から、目標範囲内にあり、基本パターンを含むｎＮ個の結果を取得するＮ番目のクエリまでの一連のクエリに対して、総報酬Ｒを定義することができる。総報酬Ｒは、個々の報酬ｒｉの組み合わせを含み、以下のように定義されることができる：
【数１】
2021536645.tif 000003
【００３４】
本開示にかかる例では、総報酬Ｒを最大化しながらクエリパターンが生成される。これは、例えばモンテカルロランダム検索を実行し、総報酬が最も高いクエリパターンを選択することにより、計算によって実現されることができる。この場合、計算に利用可能な計算能力は、可能なクエリ部分の数を有する検索スペースの指数関数的成長に対応するように構成される。
【００３５】
あるいは、総報酬Ｒを最大化するクエリは、出力クエリパターンを判定する問題（すなわち、基本パターンを含む目標範囲内の複数の結果を返すクエリを定義するクエリパターンを判定する問題）をマルコフ決定プロセスに変換し、標準の強化学習アルゴリズムを使用してマルコフ決定プロセスの最適なポリシーを見つけることによって見つけることができる。そして、最適なポリシーにしたがって、最適なクエリを見つけることができる。
【００３６】
マルコフ決定プロセス（ＭＤＰ）を以下のように定義する：
・状態セット：固定パターンデータベースおよび関係スキーマデータベースが与えられた場合の、全ての可能なデータベースクエリおよび関連するクエリ結果。開始状態は、常に一般化された基本パターンおよびその結果に関連するクエリＱ０である。終了状態は、基本パターンを含まない状態、または事前定義された数を下回る（例えば、目標範囲内の）結果の数を有する状態である。
・アクションセット：既存のクエリパターンと組み合わせて、新たなクエリを定義する、許可されている全てのクエリ部分。
・アクションが与えられた場合の状態遷移確率：パターンデータベースによって暗黙的に定義される。状態ａおよびｂ（状態セットに含まれる）の状態遷移確率は、状態ａを観察するとき、クエリを実行することによって状態ｂに遷移する確率である。したがって、状態遷移は、クエリの実行後の状態変化である。
・アクションが与えられた場合の状態遷移の報酬：報酬関数Ｆによって定義される。
・割引係数：将来の報酬と即時の報酬との重要性の差異を示す０から１までの実数である。
【００３７】
状態遷移確率は、知識グラフデータベースによって暗黙的に定義されるため、例では、いわゆるモデルフリー制御アルゴリズムの１つを使用して最適なポリシーを見つけることが適している。状態の数が多いため、学習を高速化し、メモリ制限を回避するために関数近似が必要になる場合がある。アルゴリズムの詳細は、Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ：Ａｎ  Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｓｅｃｏｎｄ  ｅｄｉｔｉｏｎ（Ｒｉｃｈａｒｄ  Ｓ．ＳｕｔｔｏｎおよびＡｎｄｒｅｗ  Ｇ．Ｂａｒｔｏ）に見出すことができる。
【００３８】
自動クエリパターン生成を使用して、基本パターンに類似したエンティティの新たなパターンとそれらの関係を見つけることができる。このようにして、本開示の技術を使用して、エンティティペア間のこれまで知られていなかった関係を推測することができる。また、基本パターンのエンティティ間の新たな代替関係を明らかにすることもできるため、推測された関係についてさらなる証拠と生物学的にもっともらしい説明を提供することができる。
【００３９】
報酬は、クエリの特定の望ましい特性および／またはクエリが返す結果の数に報酬を与えるように定義されることができる。例えば、共通の生物学的プロセスを有する２つの遺伝子を有するクエリパターンに関連付けられたクエリに報酬を与えることが望ましい場合がある。これは、遺伝子が遺伝子の背後にある同じ生物学的プロセスに属する可能性を高めることができる。別の例では、第１の遺伝子が第１の生物学的経路に関連し、第２の遺伝子が第２の生物学的経路に関連するパターンに報酬を与えることが追加的または代替的に適切である場合がある。これは、創薬の分野において複数のメカニズムまたは経路をターゲットにすることとして知られている。さらに別の例では、共通の組織に関連する複数の遺伝子を有するパターンに報酬を与えることが追加的または代替的に適切である場合がある。これは、遺伝子が全て同じ組織内のプロセスに関連付けられている結果を見つける可能性を高め、それにより、結果の遺伝子が疾患に関与する同じ生物学的メカニズムに属する可能性を高める。報酬はまた、過度に複雑なパターンを思いとどまらせるために、クエリパターンにさらなるクエリ部分または制約が追加されるたびにペナルティを課すように定義されることもできる。一例では、特定の生物学的エンティティを導入する全てのクエリ部分は、−２．５のペナルティを受け取り、他の全てのクエリ部分は、−１のペナルティを受け取る。
【００４０】
本開示の例は、クエリを構築する際の創薬科学者のバイアスを取り除く。クエリは、例では自動的に構築されるため、意外なまたはなじみのないクエリパターンを生成することができ、それにより、新たなクエリを生成し、新たな知識パターンを発見する可能性を広げる。バイアスは、創薬科学者が手動でクエリを構築するときに本質的に依存している生物学および薬理学の人間の限られた理解に起因する。機械によるクエリの構築もまた、例えばコンピュータ用のプログラムを実行することによってクエリが自動的に構築されるため、時間を節約する。
図８を参照すると、上記のシステム７００は、ハードウェア８００を使用して実装されることができる。ハードウェア８００は、プロセッサ８０２、入力／出力デバイス８０４、通信モジュール８０６、およびメモリ８０８を含む。メモリ８０８は、実行されると、プロセッサ８０２に、基本パターンおよび一般化された基本パターンを定義する情報を受信することであって、基本パターンが、それぞれが生物学的エンティティを表す１つ以上のエンティティノード、およびノード間に示される１つ以上の生物学的関係を含み、一般化された基本パターンが、それぞれの生物学的エンティティを表す少なくとも１つのエンティティノードを、それぞれの生物学的エンティティを含む生物学的エンティティのセットを表す関連するセットノードによって置き換えることによって基本パターンに関連している、受信することと、一般化された基本パターンと組み合わせて、基本パターンを含む第１の結果セットを検索する第１のクエリを定義する第１のクエリ部分を生成することと、クエリモジュールに、第１のクエリと組み合わせて、基本パターンを含む第２の結果セットを検索する第２のクエリを定義する第２のクエリ部分を生成させることと、を備える方法を実装させるプログラムを記憶することができる。
【００４１】
上述した実施形態では、サーバは、単一のサーバまたはサーバのネットワークを含むことができる。いくつかの例では、サーバの機能は、サーバの世界的な分散ネットワークなどの地理的領域全体に分散されたサーバのネットワークによって提供されてもよく、ユーザは、ユーザの位置に基づいてサーバのネットワークの適切なネットワークのうちの１つに接続されてもよい。
【００４２】
上述した説明は、明確にするために単一のユーザを参照して本発明の実施形態を記載している。実際には、システムは、複数のユーザによって共有されてもよく、非常に多数のユーザによって同時に共有される可能性があることが理解されよう。
【００４３】
上述した実施形態は、完全に自動である。いくつかの例では、システムのユーザまたはオペレータは、実行される方法のいくつかのステップを手動で指示することができる。
【００４４】
本発明の説明されている実施形態では、システムは、任意の形態のコンピューティングデバイスおよび／または電子デバイスとして実装されることができる。そのようなデバイスは、ルーティング情報を収集および記録するためにデバイスの動作を制御するコンピュータ実行可能命令を処理するためのマイクロプロセッサ、コントローラまたは他の任意の好適な種類のプロセッサとすることができる１つ以上のプロセッサを含むことができる。いくつかの例では、例えば、システムオンチップアーキテクチャが使用される場合、プロセッサは、方法の一部をハードウェア（ソフトウェアまたはファームウェアではなく）で実装する１つ以上の固定機能ブロック（アクセラレータとも呼ばれる）を含んでもよい。オペレーティングシステムまたは任意の他の好適なプラットフォームソフトウェアを含むプラットフォームソフトウェアは、アプリケーションソフトウェアがデバイス上で実行されることを可能にするために、コンピューティングベースのデバイスに提供されてもよい。
【００４５】
本明細書で説明される様々な機能は、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの任意の組み合わせで実装されてもよい。ソフトウェアで実装される場合、機能は、コンピュータ可読媒体上の１つ以上の命令またはコードに記憶または送信されることができる。コンピュータ可読媒体は、例えば、コンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュールまたは他のデータなどの情報を記憶するための任意の方法または技術で実装される揮発性または不揮発性、取り外し可能または取り外し不可能媒体を含むことができる。コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータによってアクセスされることができる任意の利用可能な記憶媒体とすることができる。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたは他のメモリデバイス、ＣＤ−ＲＯＭまたは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージまたは他の磁気ストレージデバイス、あるいは命令またはデータ構造の形で所望のプログラムコードを担持または記憶するために使用されることができ、コンピュータによってアクセス可能な任意の他の媒体を含むことができる。本明細書で使用されるディスクおよびディスクは、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザーディスク（登録商標）、光ディスク、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、フロッピーディスク、およびブルーレイディスク（ＢＤ）を含む。さらに、伝播された信号は、コンピュータ可読記憶媒体の範囲内には含まれない。コンピュータ可読媒体は、ある場所から別の場所へのコンピュータプログラムの転送を容易にする任意の媒体を含む通信媒体も含む。例えば、接続は、通信媒体とすることができる。例えば、ソフトウェアが同軸ケーブルを使用してウェブサイト、サーバ、またはその他のリモートソースから送信される場合、光ファイバーケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、または赤外線、ラジオ、マイクロ波などの無線技術が通信媒体の定義に含まれる。上記の組み合わせもコンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。
【００４６】
代替的に、または追加的に、本明細書で説明される機能は、少なくとも部分的に、１つ以上のハードウェア論理コンポーネントによって実行されることができる。例えば、限定されるものではないが、使用可能なハードウェアロジックコンポーネントは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラム固有集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラム固有標準製品（ＡＳＳＰ）、システムオンチップ（ＳＯＣ）、複雑プログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）などを含むことができる。
【００４７】
単一のシステムとして示されているが、コンピューティングデバイスは、分散システムとすることができることを理解されたい。したがって、例えば、いくつかのデバイスは、ネットワーク接続を介して通信してもよく、コンピューティングデバイスによって実行されるものとして説明されているタスクを集合的に実行してもよい。
【００４８】
ローカルデバイスとして示されているが、コンピューティングデバイスは、リモートに配置され、ネットワークまたは他の通信リンクを介して（例えば、通信インターフェースを使用して）アクセスされることができることが理解されよう。
【００４９】
「コンピュータ」という用語は、本明細書では、命令を実行することができるような処理能力を備えた任意のデバイスを指すために使用される。当業者は、そのような処理能力が多くの異なるデバイスに組み込まれ、したがって「コンピュータ」という用語がＰＣ、サーバ、携帯電話、携帯情報端末、および他の多くのデバイスを含むことを理解するであろう。
【００５０】
当業者は、プログラム命令を記憶するために利用されるストレージデバイスがネットワークにわたって分散されることができることを認識するであろう。例えば、リモートコンピュータは、ソフトウェアとして説明されたプロセスの例を記憶することができる。ローカルまたはターミナルコンピュータは、リモートコンピュータにアクセスし、プログラムを実行するためにソフトウェアの一部または全てをダウンロードすることができる。あるいは、ローカルコンピュータは、必要に応じてソフトウェアの一部をダウンロードするか、ローカル端末でソフトウェア命令を実行するか、リモートコンピュータ（またはコンピュータネットワーク）でソフトウェア命令を実行してもよい。当業者はまた、当業者に既知の従来の技術を利用することにより、ソフトウェア命令の全てまたは一部がＤＳＰ、プログラム可能論理アレイなどの専用回路によって実行されてもよいことを認識するであろう。
【００５１】
上述の利益および利点は、一実施形態に関係する場合もあれば、いくつかの実施形態に関係する場合もあることが理解されよう。実施形態は、述べられた課題のいずれかまたは全てを解決するもの、または述べられた利益および利点のいずれかまたは全てを有するものに限定されるものではない。
【００５２】
「ａｎ」という項目への任意の言及は、それらの項目の１つ以上を指す。「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は、本明細書では、識別された方法ステップまたは要素を含むことを意味するために使用されるが、そのようなステップまたは要素は、排他的リストを含まず、方法または装置は、追加のステップまたは要素を含むことができる。
【００５３】
本明細書で使用される場合、「コンポーネント」および「システム」という用語は、プロセッサによって実行されたときに特定の機能を実行させるコンピュータ実行可能命令によって構成されるコンピュータ可読データストレージを包含するものとする。コンピュータ実行可能命令は、ルーチン、関数などを含むことができる。また、コンポーネントまたはシステムは、単一のデバイスにローカライズすることも、いくつかのデバイスに分散させることもできることを理解されたい。
【００５４】
さらに、本明細書で使用される場合、「例示的」という用語は、「何らかの例証または例示としての役割を果たす」ことを意味することを意図している。
【００５５】
さらに、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」という用語が詳細な説明または特許請求の範囲のいずれかで使用されている限り、そのような用語は、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」がクレームの中で経過語として用いられた場合に解釈されるように、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語と同様の方法で包括的であることが意図されている。
【００５６】
図は、例示的な方法を示している。方法は、特定の配列で実行される一連の動作として示されて説明されているが、方法は、配列の順序によって限定されないことを理解および認識されたい。例えば、いくつかの動作は、本明細書に記載されているものとは異なる順序で発生する可能性がある。さらに、ある動作は、別の動作と同時に発生する可能性がある。さらに、いくつかの例では、本明細書で説明される方法を実装するために全ての動作が必要とされるわけではない場合がある。
【００５７】
さらに、本明細書で説明される動作は、１つ以上のプロセッサによって実装され、および／またはコンピュータ可読媒体に記憶されることができるコンピュータ実行可能命令を含むことができる。コンピュータ実行可能命令は、ルーチン、サブルーチン、プログラム、実行スレッドなどを含むことができる。さらに、方法の動作の結果は、コンピュータ可読媒体に記憶され、表示デバイスに表示され、および／または同様のものとすることができる。
【００５８】
本明細書に記載される方法のステップの順序は例示的なものであるが、ステップは、任意の好適な順序で、または適切な場合は同時に実行されてもよい。さらに、本明細書で説明する主題の範囲から逸脱することなく、ステップを追加または置換することができ、または個々のステップを任意の方法から削除することができる。上記の例のいずれかの態様を、記載された他の例のいずれかの態様と組み合わせて、求められる効果を失うことなく、さらなる例を形成することができる。
【００５９】
好ましい実施形態の上記の説明は、例としてのみ与えられており、当業者によって様々な変更が行われることができることが理解されるであろう。上記で説明したものは、１つ以上の実施形態の例を含む。もちろん、前述の態様を説明する目的で、上記のデバイスまたは方法の考えられる全ての変更および代替を説明することは不可能であるが、当業者は、様々な態様の多くのさらなる変更および置換が可能であることを認識することができる。したがって、説明された態様は、添付の特許請求の範囲の範囲内に含まれるそのような全ての代替、変更、および変形を包含することが意図されている。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
2021536645.tif 000005
【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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【国際調査報告】
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