(57)【要約】      （修正有）【課題】「オミクス」プロファイルを数値解析するための、データのコード化と統合に関するもので、物質の生物学的、生化学的、生物物理学的、又は薬理学的特徴、例えば物質の毒性を予測する方法を提供する。【解決手段】当該方法は、ａ）サンプルデータを準備しｂ）サンプルデータをコード化することによってサンプルデータをスケーリングしｃ）コードデータを分類しそして、ｄ）分類結果に基づいて予測を出力をする。サンプルデータを準備する工程はデータをビニングする工程ａ１）が続き、データは、データをサンプルプロファイルに変換するための単位積分によい正規化サンプルとする。サンプルプロファイルは核磁気共鳴プロファイルで、ＮＭＲスペクトルデータの形態であることが好ましい。スペクトルデータは、所定のスペクトルの全てのビン値が１つの行にあり、所定のビン又はスペクトル領域の全ての値が１つの列にあるように、マトリックスに配列する。【選択図】図２
2008089586.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物質の生物学的、生化学的、生物物理学的、又は薬理学的特徴の予測方法であって、
ａ）サンプルデータを準備し；
ｂ）サンプルデータをコード化することによってサンプルデータをスケーリングし；
ｃ）コードデータを分類し；そして
ｄ）分類結果に基づいて予測出力を提供する、
工程を含む、前記方法。
【請求項２】
工程ａ）の後に、ａ１）準備したデータをビニングする工程を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
工程ａ）又はａ１）の後に、データを正規化する工程を更に含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
データが、データをサンプルプロファイルに変換するための単位積分によい正規化サンプルである、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
サンプルプロファイルが核磁気共鳴（ＮＭＲ）プロファイルである、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
ＮＭＲプロファイルがＮＭＲスペクトルデータの形態である、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
スペクトルデータが、マトリックスを形成するように配列されている、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
所定のスペクトルの全てのビン値が１つの行にあり、所定のビン又はスペクトル領域の全ての値が１つの列にあるように、データがマトリックスに配列されている、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
１以上のサンプルディスクリプタを、データマトリックスの列ベクタと同一の長さ及び順序を有する１以上の補助列ベクタに配列させる工程を更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
１以上のサンプルディスクリプタが、研究番号、動物数、サンプリング時間、用量群、毒性クラス、毒性変数からなる群より選択される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
マトリックス中の欠落データ値を置換する工程を更に含む、請求項７〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
欠落データが基準値の中央値によって形成される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
欠落データが、対応するサンプリング時間における対応する対照群の中央値によって形成される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
ｃ）のコード化する工程が、マトリックスの全ての値を所定の法則にしたがって置換することを含む、請求項７〜１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
マトリックスの値が、基準領域からの偏差の階級を示す序数値で置換される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
ｎレベルの序数スケーリングとして置換されている、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
３レベル序数スケーリングを用いる場合、マトリックスの値は、その値が対応する対照群のｘ番目とｙ番目のあいだの変位値範囲によって規定される範囲より低いか、範囲内か、又は高いかに応じて、０、１、又は２に置換される、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
ｘが１０であり、ｙが９０である、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
２進法を用いる、請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
工程ｃ）が、個々のコードデータをグループ化することを含む、請求項１〜１９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２１】
グループが、特定化合物の特定用量レベルに対応する、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
工程ｄ）の予測出力が、少なくとも１つのグループに対して作成される、請求項２０又は２１に記載の方法。
【請求項２３】
物質の生物学的特徴がその毒性である、請求項１〜２２のいずれか１項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物質の生物学的、生化学的、生物物理学的、又は薬理学的特徴の予測方法を提供する。具体的には、本発明は物質の毒性を予測する方法を提供する。
【背景技術】
【０００２】
今日の生物学的研究では、実験的摂動に関して分子レベル又は生化学的レベルの変化を調査するために、「オミクス」技術（例えばメタボノミクス、トキシコゲノミクス）が広く用いられている。これらの摂動に関連した変化の検出及び数値解析（ＮＡ）を可能にするため、一次「オミクス」データが、典型的には、さまざまな前処理やコード化手段によって同等にスケール化したプロファイルに変換される。しかしながら、先行技術のスケール化手段は、特定の実験デザインにのみ、そして１つの「オミクス」技術にのみ当てはまるものである。現在、新規な併用を検討する場合、新規な、状況に応じたコード化手段も必要とされる。医薬品開発との関連における「オミクス」の利用は、以下の２つの重要な問題が懸念されている：（１）応用的展望から見ると、サンプリング及び複製が限られた現実的な摂動実験に最適化されたコード化がない、（２）より一般的には、「オミクス」プロファイルと他のデータタイプとを組み合わせたＮＡを可能にするコード化手段に対する必要性がある。
【発明の開示】
【０００３】
本発明は、例えば「オミクス」プロファイルを数値解析するための、データのコード化と統合に関するものである。本発明は、物質の生物学的、生化学的、生物物理学的、又は薬理学的特徴、例えば物質の毒性を予測する方法を提供する。当該方法は、好ましくは、ａ）サンプルデータを準備し；ｂ）サンプルデータをコード化することによってサンプルデータをスケーリングし；ｃ）コードデータを分類し；そして、ｄ）分類結果に基づいて予測出力を提供する、工程を含む。
【０００４】
サンプルデータを準備する工程には、準備したデータをビニングする工程ａ１）が続くことが好ましい。
【０００５】
データは、データをサンプルプロファイルに変換するための単位積分によい正規化サンプルであることが好ましい。サンプルプロファイルは例えば核磁気共鳴（ＮＭＲ）プロファイルであり、当該プロファイルはＮＭＲスペクトルデータの形態であることが好ましい。
【０００６】
本発明の方法によれば、スペクトルデータは、マトリックスを形成するように配列されていることが好ましい。データは、所定のスペクトルの全てのビン値が１つの行にあり、所定のビン又はスペクトル領域の全ての値が１つの列にあるように、マトリックスに配列されていることが好ましい。
【０００７】
好ましい態様によれば、当該方法は、１以上のサンプルディスクリプタを、データマトリックスの列ベクタと同一の長さ及び順序を有する１以上の補助列ベクタに配列させる工程を更に含む。１以上のサンプルディスクリプタは、例えば研究番号、動物数、サンプリング時間、用量群、毒性クラス、毒性変数からなる群より選択される。
【０００８】
更に好ましい工程では、マトリックス中の欠落データ値が置換される。欠落データは、例えば基準値の中央値によって形成される。より詳細には、欠落データは、対応するサンプリング時間における対応する対照群の中央値によって形成される。
【０００９】
データをコード化する工程ｃ）は、マトリックスの全ての値を所定の法則にしたがって置換することを含むことが好ましい。より好ましくは、マトリックスの値は、基準領域からの偏差の階級を示す序数値で置換される。置換は、例えばｎレベルの序数スケーリングとして行われる。より好ましくは、３レベル序数スケーリングを用いる場合、マトリックスの値は、その値が対応する対照群のｘ番目とｙ番目とのあいだの変位値範囲によって規定される範囲より低いか、範囲内か、又は高いかに応じて、０、１、又は２に置換される。ここで、ｘは例えば１０であり、ｙは例えば９０である。あるいは、２進法を用いる。
【００１０】
工程ｃ）は、個々のコードデータをグループ化する工程を含むことが好ましい。グループは、特定化合物の特定用量レベルに対応することが好ましい。工程ｄ）では、少なくとも１つのグループに対して予測出力が作成される。
【００１１】
当該方法及びその好ましい工程を以下に詳細に説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
データと毒性クラス
以下に示す表１に、考察した実施例に用いたＮＭＲスペクトルによって参照される２２のＣＯＭＥＴ１研究について列挙する（ＣＯＭＥＴ１プロジェクトについては、Ｌｉｎｄｏｎ，Ｊ．Ｃ．ら「毒性学の今日的な問題−毒性学におけるメタボノミクスの役割とＣＯＭＥＴプロジェクトによるその評価」、Ｔｏｘｉｃｏｌｏｇｙ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｐｈａｒｍａｃｏｌｏｇｙ  １８７、１３７−１４６（２００３）に記載されている）。２１のＣＯＭＥＴ１研究に正常プロファイル（全てのプロファイル値が、基準からの偏差がないことを意味する１にコード化されている）の人工的セットを加え、試験セットを合計２２の明確なプロファイル群で構成した。想定される臓器毒性クラスと主な毒性標的が示されている。以下の番号コードを臓器毒性クラス（毒性クラス）に用いた：０＝非毒性、１＝その他（膵臓、リンパ、免疫毒性、精巣、ペルオキシソーム増殖剤）、２＝肝臓、３＝腎臓、７＝肝臓及びヒドラジン様、９＝肝臓及びペルオキシソーム増殖活性化剤。予想される標的とメカニズムに関連して主要な毒性と診断について改良を加えた。Ｒ１２はＨａｎウィスターラットを用いて行った唯一の研究であり、他の研究は全てスプラーグドーリーラット（Ｃｒｌ：ＣＤ（ＳＤ）ＩＧＳ  ＢＲ）を用いて行った。更に、以下の略語を用いた：ｃｃ＝臨床化学、「−」＝毒性が無いことを示す符号、「＋」＝毒性が観察されたことを示す符号、ｈｉｓｔｏ＝組織病理学、ｐｒｏｌｉｆ．＝増殖、ｒｅｇ＝再生、ｒｃｏ＝腎性代償、ｓｕｂ＝低毒性、最低から軽度の可逆性変化のみ、ｂｉｌ＝胆管、ｒ．＝反応。
【００１３】
【表１】
2008089586.tif 000003
簡単に言えば、これらの研究において、投薬前２４時間から投薬後１６８時間のあいだに、８、１６、又は２４時間の間隔で雄性スプラーグドーリーラットから尿サンプルを回収した。各実験では対照として１０匹の動物を各処置レベルに用いた。以下に記載の実施例では、対照から２４〜４８時間に採取した尿のメタボノミクスプロファイルと、最高投薬レベル群のみを用いた。投薬後４８時間に観察された病状にしたがい、２２の研究からスペクトルを選択して分類した。毒性クラス：非毒性（クラスコード：ｎｔｘ）、肝臓（クラスコード：ｌ）、脾臓（クラスコード：ｋ）、及びその他（クラスコード：ｏ）にしたがって研究及びプロファイルをグループ化することにより、バランスのとれたデータセットを達成し、その他には、肝臓ペルオキシソーム増殖、精巣、胸腺、血液、及び膵臓が含まれた。適切な場合には、組織再生が観察された症例（サブクラスコード：ｒ）、非常に軽度〜軽度の組織病変がある症例（サブクラスコード：ｓ）、及び顕在的組織病変がある症例（サブクラスコードなし）を、これらのクラス内で区別した。
【００１４】
これら特定のデータの使用は、本発明の理解を容易にするためのほんの１例であることを理解すべきであり、決して本発明を限定するものとしてみなされるべきではない。
【００１５】
排除されるスペクトル領域（ビン）
ＣＯＭＥＴ１  ＮＭＲプロファイルは、初めは、水の領域が排除され、ビン化され、そして正規化された（即ち単位積分のためにスケーリングされた）、９．９６ｐｐｍ〜０．２４ｐｐｍのスペクトル範囲をカバーする、幅０．０４ｐｐｍの２０５ビンを有するＮＭＲデータの形態であることが好ましい。更に、排出された天然薬物又はその代謝産物（薬物関連化合物又はＤＲＣ）に関するスペクトル領域（ビン）も、これらのスペクトルから排除することが好ましい（Ｅｂｂｅｌｓ，Ｔ．Ｍ．、Ｈ．Ｋｅｕｎら、（２００３）、密度重ね合わせアプローチ：「ＣＬＯＵＤＳ」を用いたメタボノミクスデータからの毒性分類、Ａｎａｌｙｔｉｃａ  Ｃｈｉｍｉｃａ  Ａｃｔａ  ４９０：１０９−１２２を参照されたい）。しかしながら、これらのプロファイルは、腸内の微生物叢の活性又は組成変化に影響されることが知られているビンを依然として含有する。これらのビンは、処置に関連した効果の解釈を複雑にするため、如何なるデータ解析にも予測手順にも考慮されない。また、保存スペクトルプロファイルの極端な場合のビンは、先の探索的データ解析において変動性が見られたため、解析や予測から排除することが好ましい。
【００１６】
解析及び予測に用いられるデータマトリックス及びベクタの定義
第１段階では、目的のスペクトルデータを再配列させ、所定スペクトルの全てのビン値を１つの行に、所定のビン又はスペクトル領域の全ての値を１つの列に有するマトリックスＸを形成することが好ましい。
【００１７】
【化１】
2008089586.tif 000004
したがって、行ベクタ→ｒは、１つのサンプルを特徴付ける１つのビン化されたスペクトルを表し、以下を有するものであり：
ビン化スペクトル（サンプル１）→ｒ１＝（ｘ１，１，ｘ１，２，．．．，ｘ１，ｐ）
ビン化スペクトル（サンプル２）→ｒ２＝（ｘ２，１，ｘ２，２，．．．，ｘ２，ｐ）
：
ビン化スペクトル（サンプルｎ）→ｒｎ＝（ｘｎ，１，ｘｎ，２，．．．，ｘｎ，ｐ）、
列ベクタ↓ｃは、マトリックスに含まれるサンプル間の固定されたスペクトル領域又はビンの変動性を表し、以下を有するものである：
ビン１（サンプル１〜ｎ）↓ｃ１＝（ｘ１，１，ｘ２，１，．．．，ｘｎ，１）
ビン２（サンプル１〜ｎ）↓ｃ２＝（ｘ１，２，ｘ２，２，．．．，ｘｎ，２）
：
ビンｎ（サンプル１〜ｎ）↓ｃｐ＝（ｘ１，ｐ，ｘ２，ｐ，．．．，ｘｎ，ｐ）。
【００１８】
サンプルディスクリプタ、特に研究番号、動物数、サンプリング時間、用量群、毒性グラス、及び毒性変数は、ベクタ↓ｃと同一の長さ及び順序を有する補助列ベクタ↓ａｃに配列されることが好ましい。
研究番号（サンプル１〜ｎ）↓ａｃｓｎｏ＝（ｓｎｏ１，．．．，ｓｎｏｎ）
動物数（サンプル１〜ｎ）↓ａｃａｎｏ＝（ａｎｏ１，．．．，ａｎｏｎ）
サンプリング時間（サンプル１〜ｎ）↓ａｃｓｔｉｍｅ＝（ｓｔｉｍｅ１，．．．，ｓｔｉｍｅｎ）
用量群（サンプル１〜ｎ）↓ａｃｄｇｒ＝（ｄｇｒ１，．．．，ｄｇｒｎ）
毒性クラス（サンプル１〜ｎ）↓ａｃｃｌａｓｓ＝（ｙ１，．．．，ｙｎ）
毒性変数１（サンプル１〜ｎ）↓ａｃｖ１＝（ｖ１１，．．．，ｖ１ｎ）。
【００１９】
これらの補助ベクタは、予測や推定の意味で、スペクトルを選別するため、又は、適切な場合には、従属変数ｙ又はマトリックスＹとしてＸによってモデル化されるために用いられる。
【００２０】
欠落値の置換
マトリックスＸのスペクトルデータを、付加的に前処理することが好ましい。例えば、第１段階では、欠落値についてすべてのビン（列ベクタ）を確認する。マトリックスＸにおいて、及び適切な場合にはＹにおいて検出された欠落値を、対応するサンプリング時間における対応する対照群の中央値で置換することが好ましい。より詳細には、これは、数値解析（ＮＡ）に起因する研究番号及びサンプリング時間を調べることに等しく、そして、同一研究番号及びサンプリング時間を有する対照群の動物数に起因する同一ビン値を有するサブリストを作成することに等しく、最終的には、このサブリストの中央値を決定し、ＮＡを置換することに等しい。この置換手順は、以下のように、更に形式的に記載することができる：
ｓｎｏ＝ｓｎｏｉ、ｓｔｉｍｅ＝ｓｔｉｍｅｌ、ａｎｏ＝ａｎｏｋのときのビンａのＮＡは、ｓｎｏ＝ｓｎｏｉ、ｓｔｉｍｅ＝ｓｔｉｍｅｌ、ｄｇｒ＝ＣＴＲＬのときのビンａのサブリストの中央値で置換される。
【００２１】
この置換は、以下の前処理工程に関して、追加情報（欠落値を置換した値）が対照群からの人工の偏差にならないという意味で中立であるため好ましい。
【００２２】
ＩＱＲＨＩＬＯ（変位値間範囲の高低）コード化によるデータマトリックスＸの記録
第２段階では、データマトリックスＸの全ての値を、その値が、対応する対照群の第１０番目と第９０番目とのあいだの変位値（変位値間範囲又はＩＱＲ）によって規定される範囲より低いか、範囲内か、又は高いかに応じて、０、１、又は２で置換する。したがって、
ｓｎｏ＝ｓｎｏｉ、ｓｔｉｍｅ＝ｓｔｉｍｅｌ、ａｎｏ＝ａｎｏｋのときのビンａのｘは、
２  ｘ＞ｑ（９０）ＣＴＲＬ
１  その他
０  ｘ＜ｑ（１０）ＣＴＲＬ
であり、ここで、
ｑ（．．）ＣＴＲＬはｓｎｏ＝ｓｎｏｉ、ｓｔｉｍｅ＝ｓｔｉｍｅｌ、ｄｇｒ＝ＣＴＲＬのときのビンａのサブリストの第（．．）番目の変位値である。
【００２３】
例えば、区分線形コード化（ファジーコード化）とは異なり、本発明によるＩＱＲＨＩＬＯコード化戦略は、変位値間範囲（ＩＱＲ）内の変動を無効にし、ＩＱＲ外の変動を強調させる。これは、毒性の試験や予測との関連におけるデータ解析の目的にうまく対応する。ＩＱＲＨＩＬＯコード化を、時間と条件の一致する基準範囲によって情報選別やスケーリングと統合することにより、基準の範囲や規模を自由に規定することができるであろう。したがって、本発明のＩＱＲＨＩＬＯコード化は、偏差の格付けに匹敵する。それは、スペクトルデータマトリックスＸの全ての値に関して、基準範囲からの偏差が生じたか（Ｘｒｅｐｌａｃｅｄが１でない場合）否か（Ｘｒｅｐｌａｃｅｄが１の場合）の情報を、偏差の方向（Ｘｒｅｐｌａｃｅｄが２の場合は増加、Ｘｒｅｐｌａｃｅｄが０の場合は減少）とともに維持する。これは、全てのスペクトルビンの等しい重みとなり、そして、スペクトル中の逸脱しているビンの数と方向にのみ依存し、個々のビンの偏差の大きさには依存しないスペクトル偏差の表示となる。本発明によるＩＱＲＨＩＬＯコード化は、スペクトルノイズ又は異常値を、誤解を招くおそれのある偏差の表示に変換する危険性を最小に維持しながら（特異性の喪失及び分散安定性）、小さく「短命な」全体的なスペクトル偏差の感度を増加させ、したがってスペクトルに基づいたクラスタリング、分類、及び予測を高め、最終的に単一の尿サンプリングに基づいた予測を可能にすると考えられる。更に、記録されたマトリックスＸＩＱＲＨＩＬＯを用いて、補助列ベクタとビンによって分類されたスペクトルの変化のヒートマップを描くことができるであろう。
【００２４】
ＣＬＯＵＤＳ分類子
最終段階で、本発明は、ＣＯＭＥＴ１プロジェクト（Ｌｉｎｄｏｎ，Ｊ．Ｃ．らを参照されたい）で開発されたようなＣＬＯＵＤＳ分類子（Ｅｂｂｅｌｓ，Ｔ．Ｍ．、Ｈ．Ｋｅｕｎらを参照されたい）を用いることが好ましい。ＣＬＯＵＤＳ分類子の実行には、個々のスペクトルのグループ化を必要とする。予測出力は、そのグループのみ、通常は特定化合物と投薬レベルについて作成され、個々の複製スペクトルについては作成されない。より正確には、各グループについての予測出力は、試験群と、分類子を修正するために用いられる訓練セットのｎ基準群のそれぞれとの類似性を示すｎ値のリストである。このリストは基準群の順位付けを可能にし、類似性が上昇する順に特定化合物及び投薬レベル、最後に関連する毒性クラスを表す。試験群は、最終的には、明確な規則にしたがって最も類似する基準群によって表される毒性クラスに分類される必要がある。好ましい予測規則は以下の通りである。
以下の記述のうちの１つが当てはまる場合、試験群を最も類似する研究のクラスに分類するか又は非毒性として分類する：
最初のヒット類似性＜０．５
最初のヒットがクラス０に対応する
最初のヒットが低毒性の結果を有する研究に対応する
最初のヒットが、それ自体がクラス０の研究に分類される再生のみを有する研究に対応する。
予測の質の評価を含めた解釈のために次に続くヒットを考慮する。
【００２５】
本発明を、添付の図面に関して以下により詳細に説明する。
【００２６】
発明の詳細な説明
本発明は、上記背景技術の項で概説したような公知の方法の不利益を克服すると考えられる、新規データコード化法である変位値間範囲（ＩＱＲ）コード化について紹介する。発明者らは、ＣＯＭＥＴ１プロジェクト（Ｌｉｎｄｏｎ，Ｊ．Ｃ．を参照されたい）からの尿メタボノミクスプロファイルと他の毒性学的データを用いてＩＱＲコード化を試験した。そして、ＩＱＲコード化を、ラットを用いた他の初期前臨床毒性研究からのデータに当てはめた。典型的には、これら後者の研究では、単回投与後４８時間以内に、投薬レベルあたり、対照を含めて５〜１０匹から尿、血清、及び組織サンプルを採取した。結果のデータには、尿の１Ｈ−ＮＭＲスペクトル、臨床化学、及び組織病理評価に基づいたメタボノミクスプロファイルが含まれた。ＩＱＲコード化は、多変量解析とメタボノミクスに基づいた毒性分類との前に用いた。
【００２７】
図１は、本発明の好ましい態様のＩＱＲコード化によるデータ前処理の概説と位置決めを示す。上段には、データ収集から解釈までの主な工程が示されている。中段には、本発明のＩＱＲコード化を含めた前処理工程の典型的な流れが詳述されている。下段には、個々の工程の目的が提示されている。注釈付きワークフローは、「オミクス」データ解析スキームの原理工程と共通する目的を反映している。このスキームは、メタボノミクスプロファイルへのＩＱＲコード化の１つの可能な適用について例証している。この好ましい態様におけるＩＱＲコード化は、他の一般に実施される前処理工程と組み合わされ、即ち、図解したケースではビン化（バケツ化）によるデータ削減及び単位合計への正規化と組み合わされることに注目すべきである。示した組み合わせは排他的であることを意味するものではなく、例えば他の技術基盤について１次データを作成し、他の実体を特徴付ける場合、変化しても、短縮又は拡大してもよい。サンプル解析と測定値から生データへの基礎変換の後にデータ前処理が続くことを理解することができる。これは、特定の質問との関連において正確なデータ解釈を可能にするための生データの複数工程の処理であり、データ解析の一部である。本発明のＩＱＲＨＩＬＯコード化によるデータ前処理は、ＮＡから中央値による置換までとともに生データに適用されるか、又はあらゆる（おそらく先行する）品質尺度（例えばピークマッチング法、ビン化）及びグローバルデータスケーリング（例えば単位積分のためのスケーリング）と組み合わせることができる。ＩＱＲＨＩＬＯコード化は、データを偏差プロファイルへ再コード化することによって目的グループ（サンプル）間の処置に関連する有意差を取り出すための１つの工程手順であり、毒性学的な実験や調査の枠内で有効である。いずれも毒性学的又は薬理学的な目的を支持するものであり、「オミクス」だけでなくあらゆる種類のデータを支持するものである。
【００２８】
図１に示すように、ＩＱＲコード化は１次データ又はプロファイルを偏差プロファイルへ変換し（即ち図解した例では、スペクトルを削減し、正規化する）、適切な対照値を参照して各変数における各サンプルについて序数偏差値（即ち序数倍変化）又は２元偏差表示（即ち観察された偏差か観察されない偏差）を与える。ＩＱＲコード化の概念に特有なのは、偏差と、黙示的にこれと関連した適切な基準の定義とを同定し評価する手順である。「コード化」という用語が示唆するように、偏差は基準変位値間範囲外の値として規定される。適切な対照範囲の第１０番目と第９０番目のパーセンタイルは、基準ＩＱＲを特定するように選択されることが好ましい。正確に同一の実験条件、即ち同一の研究、処置法、サンプリング時間（年齢、実験因子への曝露）、世代、及び遺伝系列に属する対照値は、適切な対照値、即ち基準として規定される。これは、反復サンプリングと１０匹の対照群を有する典型的なデータセットの枠内で、各サンプリングの場合について、基準ＩＱＲに一致するその時間が計算され、最高及び最低の対照値は使用されないことを意味する。この規格のＩＱＲは、異なる限界パーセンタイルを、異なる規定の適切な基準条件とともに選択することによって他のデータセットや目的に容易に適応させることができる。最後に、全ての値は、基準ＩＱＲから偏差までの順序を示す序数値に置換される。例えば、データの全ての値は、異常な減少（０）、正常範囲内の偏差（１）、又は異常な増加（２）をコード化するために、０、１、又は２で置換される。３レベルの序数スケーリングを有するこの変形は、本発明によるＩＱＲＨＩＬＯコード化とみなされる。さらに細かいか又は粗い粒度の序数スケールを容易に選択できることが好ましい。例えば、グループごとにデータを凝縮し、変数ごとに発生率や発生統計を計算することに特に有用な２進法が包含される。
【００２９】
本発明によるＩＱＲコード化は、正常な個人間変動（即ち世代及び遺伝系列内の変動やそれらを越えた変動）、発展、及び継続適合に関する公絡変数を除去するため、他のデータ前処理手順よりも毒性学的実施に合致する。ＩＱＲコード化は、対照における極値又は逸脱した反応の排除を必要とせず、それらを潜在的に説明できる特徴として処理することができることに注目すべきである。これは、ＩＱＲコード化が正常な変位値間範囲からの偏差を２進値又は序数値としてコードしており、偏差の質は強調するが偏差の正確な規模は強調しないためである。これにより、ＩＱＲコード化は、理解可能な戦略を異なるソースや技術に由来する数値統合データにまで（序数偏差又は発生率として）、異質データを最高に共有された精度（共有序数スケールの最高粒度）又は有用な精度まで数値的に調和させる可能性とともに広げる。顕著に増加及び減少した変数の認識及び列挙は、ＮＡＡの生物学的に説明できる唯一の部分を最も多く構成するため、ＩＱＲＨＩＬＯコード化は、最高の有用な精度と最も多く適合する。
【００３０】
統計的観点から、ＩＱＲコード化は、他の近年示唆されたロバストの少ない又は感度の低い方法の代わりに使用できる、最適化したロバストの有意差フィルターとしてみることができる。さらに、ＩＱＲコード化は、正規化された「オミクス」プロファイルが通常そうであるように、多変量組成データの解析に伴う困難（例えば擬似相関、説明できる共分散構造の欠如）を回避するための代替法である。最後に、ＩＱＲコード化は、全ての可変変化を等しく比較検討する。全体的な効果は、ＩＱＲコード化の後、変数の類似するサブグループにおいて変化を有するプロファイル（即ち数の高度な重複、及び変化した変数の同定）が関連すると同定されること、言い換えれば、同一クラスタのメンバーであると同定されることである。これらの特徴は、ＩＱＲコード化が、摂動実験の枠内で適用された場合、摂動関連情報を抽出し、ＮＡ、即ち教師なし及び教師あり多変量データ解析を容易にすると主張させる。これは、試験化合物を投与して代謝摂動を引き起こす実験に基づいた、メタボノミクスに基づいた毒性モデリングの２つの実施例によって裏付けられている。
【実施例１】
【００３１】
最初の実施例は、ビン化正規化スペクトルプロファイルとビン化正規化ＩＱＲコード化スペクトルプロファイルとの教師なし対応分析（ＣＡ）を対比させる（図２を参照されたい）。ＣＡの目的は、データセット中の隠されたパターンが所定のサンプル群又はクラスとどの程度一致するかを視覚化することである。ＣＡは、サンプル類似性及びサンプル−変数関連付を、ビン化正規化データ及びビン化正規化ＩＱＲコード化データに等しく適したχ２計量に基づいてマッピングすることに使用できるために選択される。これは、等しいスケールでの２つの異なる前処理の後、データセットの構造（サンプルの近接性）の適切な比較を可能にする。最初の２つのＣＡ軸面において得られたマップを図２に示す。結論としては、ＩＱＲＨＩＬＯコード化は対照からの小さな偏差を強調する。更に、ＩＱＲＨＩＬＯコード化の後、大部分のメタボノミクスパラメータの対照までの距離が組織学的病変に観察された重症度と合致することが注目される。このように、対照までの幾何学的距離は毒性学的な意味を有する。これは、請求の範囲に記載した、ＩＱＲＨＩＬＯコード化の毒性学的な関連性を裏付けるものである。要約すると、ＩＱＲＨＩＬＯコード化は、異なる毒性（即ち複数の摂動）及び異なる毒性度（即ち摂動）を表すサンプル群の区別と同定を高めると思われる。
【００３２】
図２は、ビン化正規化スペクトル（図２の左図、Ｆ１−Ｆ２は６２．１％の全分散を表す）とビン化正規化ＩＱＲコード化スペクトル（図２の右図、Ｆ１−Ｆ２は３０．５％の全分散を表す）との対応分析を示す。マップは、行スコアのみを用いて描かれている。解析されたプロファイルは、周知化合物を用いた２２の毒性研究において、１０匹の雄性スプラーグドーリーラットから投薬後２４〜４８時間に回収された２１５本の尿サンプルの１Ｈ−ＮＭＲスペクトルを表す。緑の丸とＣＴＲＬという文字は対照の位置を示す。色は毒性クラスをコード化する：緑＝対照及び非毒性、黒＝腎臓、赤＝肝臓、黄＝低毒性腎臓、グレー＝低毒性肝臓、マジェンタ＝再生、シアンブルー＝腎性代償、紺＝その他（膵臓、胸腺、血液）、オレンジ＝低毒性のその他。ラベルはＣＯＭＥＴ１研究番号を示す。
【００３３】
視覚による比較に役立てるため、２本の任意軸を対照の座標で交差するようにマップに加えた。ＩＱＲＨＩＬＯコード化は対照を単離し、サンプルスコアの全体的な散らばりを増大させる。サンプル群内で、逆の、即ちより良い球体化を見ることができる（例えばＬ０７、Ｌ０５、Ｓ０１、Ｒ０１）。いくつかの例外はあるが（例えばＮ１５、Ｌ０５）、サンプルの相対位置（近接性）が持続する（例えばＳ０１、Ｒ０１、Ｌ０１、Ｒ１２、Ｌ０７、Ｓ１１、Ｓ０４）。ＩＱＲＨＩＬＯコード化は対照からの小さな偏差を強調するが、全体的な分散は維持し、安定化させる。最も重要なことは、ＩＱＲＨＩＬＯコード化の後、大部分のサンプルと対照との距離は観察された組織学的病変の重篤度にしたがう（例えば対照に近い肝臓病変がないか最小であるＬ０５及びＮ０２、肝臓から離れて著しい肝臓病変があるＮ１４）。したがって、ＩＱＲＨＩＬＯコード化の後、対照への幾何学的距離は毒物学的な意味を有する：距離が長いほど、表された結果がより不安であるか毒性である。
【実施例２】
【００３４】
第２の例は、上で立証した利点を如何にして改善された予測性能に翻訳するかについて示す。例として、統計ソフトウェア環境Ｒ（Ｖｅｎａｂｌｅｓ，Ｗ．Ｎ．＆Ｒｉｐｌｅｙ，Ｂ．Ｄ．、Ｍｏｄｅｒｎ  Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  ｗｉｔｈ  Ｓ，Ｅｄｎ．第４版（スプリンガー、ニューヨーク；２００２））で実施したような線形判別式（ＬＤ）分類子、ｋ−最近隣法（ＫＮＮ）分類子、及びサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）分類子、並びにＣＬＯＵＤＳ分類子（即ち修正確率的神経回路網分類子）を、第１の例で用いたサンプルセット（前段落）を用いて試験した。最初に、ＬＤ分類子、ＫＮＮ分類子、及びＳＶＮ分類子の予測性能を、ビン化正規化スペクトル又はビン化正規化ＩＱＲＨＩＬＯコード化プロファイルを用いて、４クラスモデルと精密な９クラスモデルについて以下の表に示すように対比させた。
【００３５】
【表２】
2008089586.tif 000005
表２は、４クラス及び９クラスの毒性モデルについて予測エラー比（％）を示しており、９層相互検証後に計算された、線形判別式（ＬＤ）分類子、ｋ−最近隣法（ＫＮＮ）分類子、及びサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）分類子によって誤って分類された（擬陽性＋偽陰性）スペクトルの割合を示している。４クラスモデルは、非毒性、肝臓毒性、腎臓毒性、及び他の毒性を判別するが、９クラスモデルは、再生肝、再生腎、低毒性変化肝、低毒性変化腎、及び低毒性変化の他の組織のサブクラスを更に判別する。同一サンプルセットのビン化正規化（ｂ−ｎ）スペクトル又はビン化正規化ＩＱＲＨＩＬＯコード化（ＩＱＲＨＩＬＯ）スペクトルのプロファイルを用いた。プロファイルは全ての場合において、周知化合物を用いた２２の毒性研究において１０匹の雄性スプラーグドーリーラットから投薬後２４〜４８時間に回収した２１５本の尿サンプルの１Ｈ−ＮＭＲスペクトルを表す。
【００３６】
このように、ＩＱＲＨＩＬＯコード化は、ＫＮＮ分類子の性能を４０％、ＳＶＮ分類子の性能を５２％高めたが、ＬＤ分類子の性能は低下させた。ＩＱＲＨＩＬＯコード化データとＳＶＮ分類子で最低エラー比（４．２％）を達成した。予想されるように、ＩＱＲＨＩＬＯコード化データはＬＤ分類子にあまり適切ではない。原則として、４クラスモデルから導き出される結論は９クラスモデルにもあてはまる。しかしながら、クラス数の増加は予測性能を低下させる。この低下は、ＫＮＮ分類子の場合にはあまり重大ではなく、ＫＮＮ分類子（８．８％）及びＳＶＮ分類子（９．８％）の逆の性能ランクを生じた。より広がった複雑なデータセットへの移行、及び１１クラスモデル（表１の９クラスモデルに「肝臓と腎臓の毒性」及び「低毒性の肝臓と腎臓」を加えた）への移行に関して同じ傾向が注目された（示していない）。第２の独立した評価では、発明者らは、ＣＬＯＵＤＳ分類子の性能を、上で詳述した４クラスモデルについてのビン化正規化スペクトル又はビン化正規化ＩＱＲＨＩＬＯコード化スペクトルを用いて対比させた。誤って分類されたグループ（偽陽性＋偽陰性）の割合を示すエラー比を、グループごとに１つを除外する相互検証の後で計算し、それにより、１つの研究と条件についての１０の複製によってグループを規定した（即ち、同一化合物、同一投薬レベル、投薬後４８時間に回収したサンプルのスペクトルのみ）。ビン化正規化スペクトルを用いて２７％のエラー比を、更にＩＱＲＨＩＬＯコード化したスペクトルを用いて１４％のエラー比を達成した。要約すると、ＫＮＮ、ＳＶＭ、及びＣＬＯＵＤＳ、ＩＱＲＨＩＬＯコード化などの非線形、ノンパラメトリック分類子は、サンプリングの機会がたった１回という制限下でさえも、５つの臓器毒性クラスと２つの重篤度レベルの予測を、９〜１４％の低いエラー比で可能にする。発明者らの知る限り、薬物の前臨床毒性試験という枠組みにおいて他のデータの前処理法が同様に有効で信頼性があるという報告は全くされていなかった。毒物学の中では、やや密集した時系列のサンプルを用いたあまり制限されていないデータセットに基づいた分類子について、又は２クラスモデルに基づいた分類子について同様の性能が報告されているのみである。
【００３７】
上記のように、ＩＱＲコード化も、さまざまな供給源及び技術に由来するデータを統合する１つの方法である。例示することなく、発明者らは、組み合わせたＮＡのための組織病理学、血清化学、マイクロアレイ、及びプロテオミクスのデータのＩＱＲコード化も実施したこと、組織病理学的評価及び血清化学、特異的に発現した遺伝子、尿タンパク質及び代謝産物のＣＣＡ、ＣＶＡ、及びＣＤＡによる統計的一致を試験したことが注目されるであろう。換言すれば、ＩＱＲコード化を用いて、ある目的に関連した仮説と反応変数とのあいだの関連性の定量に十分に適した多表解析データを準備した。
【００３８】
ＩＱＲコード化やＩＱＲＨＩＬＯコード化は、生体系の不安な状態が、対照を参照した異種データ収集によってどこで識別され、説明されても応用可能であり、正常な（例えば個人間）変動、発展、及び適合（成長、環境条件の変化、リズム）からの摂動反応を識別する。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】図１は、本発明の方法と、如何にして前処理工程に組み込まれるかを示す図式的概観を提供する。
【図２】図２は、ビン化正規化スペクトルと、ビン化正規化ＩＱＲＨＩＬＯコード化プロファイルとの対応分析を示す。
【図１】
2008089586.tif 000006
【図２】
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【外国語明細書】
2008089586000001.pdf