【誤訳訂正書】
【提出日】平成15年6月17日(2003.6.17)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】特許請求の範囲
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）複数の多次元ベクトルから成り該ベクトルの各々に１つの活性クラスが対応する分子デスクリプタを備えた化合物のトレーニングセットを準備する段階と、（ｂ）前記多次元ベクトルを相互依存性をもつグループに分ける段階と、（ｃ）前記グループの前記相互依存性が低下するように前記デスクリプタを変換する段階と、（ｄ）前記の各グループの積の確率分布が前記デスクリプタの確率分布にほぼ等しいと仮定することによって前記デスクリプタの確率分布を推定する段階とから成り、（ｅ）前記活性クラスの各々について前記の分配段階、変換段階及び推定段階を実行し、（ｆ）前記活性クラスに関する確率分布を作成する、特定ターゲットに対する定量的構造活性相関を解明する方法。
【請求項２】
（ａ）化合物の前記トレーニングセットは、高スループットスクリーニングデータから得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
（ａ）化合物の前記トレーニングセットは、バーチャルデータから成る、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
（ａ）前記分ける段階は、コンピュータソフトウェア及びコンピュータハードウェアを用いて実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
（ａ）前記変換段階は、コンピュータソフトウェア及びコンピュータハードウェアを用いて実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
（ａ）前記作成段階は、コンピュータソフトウェア及びコンピュータハードウェアを用いて実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
（ａ）前記作成段階は、ベイズの定理によって計算される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
（ａ）更に、前記推定段階で得られた前記デスクリプタの前記推定確率分布に平滑パラメータを使用する段階を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
（ａ）前記平滑パラメータは、ガウス分布である請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
（ａ）更に、前記定量的構造活性相関を前記トレーニングセットによってクロスバリデーションする段階を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
（ａ）（ｉ）複数の多次元ベクトルから成り該ベクトルの各々に１つの活性クラスが対応する分子デスクリプタを備えた化合物のトレーニングセットを準備し、（ｉｉ）前記多次元ベクトルを相互依存性をもつグループに分け、（ｉｉｉ）前記グループの前記相互依存性が低下するように前記デスクリプタを変換し、（ｉｖ）前記の各グループの積の確率分布が前記デスクリプタの確率分布にほぼ等しいと仮定することによって前記デスクリプタの確率分布を推定し、（ｖ）前記活性クラスの各々について前記の分ける段階、変換段階及び推定段階を実行し、（ｖｉ）前記活性クラスに関する確率分布を作成することによって予測モデルを作成し、（ｂ）候補化合物を準備し、（ｃ）前記予測モデルを前記候補化合物に適用する処理から成る候補リガンドの活性を予測する方法。
【請求項１２】
（ａ）前記予測モデル作成段階は、コンピュータソフトウェアプログラムとコンピュータハードウェアとを用いて実行される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
（ａ）前記候補化合物は、実験データから誘導される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
（ａ）前記候補化合物は、バーチャルデータから誘導される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
（ａ）前記適用段階は、コンピュータソフトウェアプログラムとコンピュータハードウェアとを用いて実行される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
（ａ）前記予測モデル作成段階は更に、前記デスクリプタの前記推定確率分布に平滑パラメータを使用する段階を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１７】
（ａ）前記平滑パラメータは、ガウス分布である、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
（ａ）前記予測モデル作成段階は更に、前記定量的構造活性相関を前記トレーニングセットによってクロスバリデーションする段階を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１９】
（ａ）化合物のトレーニングセットを受容するように構成された解析器と、（ｂ）前記トレーニングセットに基づいて前記解析器によって作成された予測モデルと、（ｃ）候補リガンドと前記解析器から出力された前記モデルとを受容し、前記モデルを前記候補リガンドに適用して前記候補リガンドの活性を予測するように構成されたソータ、とから成る、候補化合物の活性が活性または不活性であることを予測するシステムであって、
（ｄ）前記解析器は、複数の多次元ベクトルから成り前記ベクトルの各々に１つの活性クラスが対応する分子デスクリプタを備えた化合物のトレーニングセットを受容するように構成され、（ｅ）前記解析器は、前記多次元ベクトルを相互依存性をもつグループに分けるように構成され、（ｆ）前記解析器は、前記グループの前記相互依存性が低下するように前記多次元ベクトルを変換するように構成され、（ｇ）前記解析器は、前記の各グループの積の確率分布が前記デスクリプタの確率分布にほぼ等しいと仮定することによって前記デスクリプタの確率分布を推定するように構成され、（ｈ）前記解析器は、前記活性クラスに関する確率分布を作成するように構成されているシステム。
【請求項２０】
（ａ）前記解析器は、コンピュータハードウェアによって実施されるコンピュータソフトウェアプログラムを有する、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
（ａ）前記ソータは、コンピュータハードウェアによって実行されるコンピュータソフトウェアプログラムを有する、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２２】
更に、（ａ）前記解析器及び前記ソータに接続され、前記モデル及び前記候補リガンドの前記活性の前記予測を表示するために、ディスプレイデバイスを含む、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２３】
（ａ）前記ディスプレイデバイスは、コンピュータモニターである、請求項２２に記載のシステム。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２１】
ｙｉ＜０という条件を表すＨＴＳの２値測定値（即ち、１は活性、０は不活性）が与えられると、線形回帰推定値は、数２となる。


【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２３】
式中、ａは活性化合物の数を示す。これらの推定値は、非２値入力から得られる推定値とは完全に異なっている（例えば、２値データではｂの推定値は常に〔０．１〕の範囲内にある）。例えば、活性と不活性の境界のデスクリプタの推定値は、数３である。


【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２５】
これは活性デスクリプタの平均値に反比例する。線形回帰で展開した上記の式と、境界のデスクリプタの真の値である−ｂ／ｍとの対比が明らかである。ＨＴＳの２値データは線形回帰の前提条件を満たすことができない。


【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２８】
本発明の尚も別の目的は、定量的構造活性相関の解明方法を提供することであって、それは複数の多次元ベクトルから成り各ベクトルが１つの活性クラスに対応する分子デスクリプタを有する化合物のトレーニングセットを準備する段階と、多次元ベクトルを相互依存性を有するグループに分ける段階と、グループの相互依存性が低下するようにデスクリプタを変換する段階と、各グループの積の確率分布が分子デスクリプタの確率分布にほぼ等しいと仮定することによってデスクリプタの確率分布を推定する段階とから成り、活性クラスの各々について分ける段階、変換段階及び推定段階を実行し、活性クラスに対する確率分布を作成することを含んでいる。本発明の更に別の目的は、候補リガンドの活性を予測する方法を提供することであって、それは予測モデルを作成する段階と、候補化合物を入手する段階と、予測モデルを候補化合物に適用する段階を含んでいる。


【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３０】
【好ましい実施態様の詳細な説明】
図１は、離散型の定量的構造活性相関（ＱＳＡＲ）を解明し、離散型ＱＳＡＲを候補化合物に適用して特定候補が活性である確率を決定する方法の全体構成を示す本発明のフローチャートである。化合物のトレーニングセット（４）を準備する。トレーニングセット（４）は高スループットスクリーニング（ＨＴＳ）実験から得られる。トレーニングセット（４）はＨＴＳ以外のソースから得られたデータでもよく、バーチャルデータまたは仮説データでもよい。


【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３３】
本文中に記載の方法を実行するコンピュータソフトウェアプログラムのタイプの一例は、“Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ（分子操作環境）”という名称のプログラムであり、Ｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  Ｇｒｏｕｐ  Ｉｎｃ．，Ｍｏｎｔｒｅａｌ，Ｑｕｅｂｅｃ，Ｃａｎａｄａからライセンス取得によって入手できる。図２は、解析器（８）が実行する全プロセスの概要を入力、トレーニングセット（４）及び出力、モデル（１２）と共に示す。図２の諸段階を以下に説明する。数学的な詳細は後述する。トレーニングセット（４）は、各ベクトルに１つの活性クラスが対応する複数の多次元分子デスクリプタベクトルによってキャラクタライズされる。トレーニングセット（４）の多次元デスクリプタベクトルは、グループに分けられる（３２）。この分け方は任意である。唯一の制約は、次元が高いほど、より多数のデータが必要であり且つより大きい容量のコンピュータメモリが必要なことである。グループは相互依存性を有している。


【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３４】
符号（３６）で示す段階で、グループの相互依存性を低下させるように分子デスクリプタを変換する。変換に関してはより詳細に後述する。符号（４０）に示す段階で、初期分子デスクリプタの分布を推定するために、各グループの分布の積（ｐｒｏｄｕｃｔ）が、初期分子デスクリプタの分布にほぼ等しいと仮定する。符号（４４）に示すように、活性クラスの各々について段階（３２）、（３６）及び（４０）を実行する必要がある。活性クラスの分布についても推定する必要がある（４８）。推定されたすべての分布について、これらの分布を組合せて、候補化合物が特定の活性クラスに属するか否かを決定する予測関数、即ちモデル（１２）を作成する。
【誤訳訂正９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３５】
次に、サイズ１のグループに分け、全クラスに適用される一回の変換を行う特定ケースを例にして、上記の段階で使用される数学的方法を説明する。図３は解析器（８）の数学的流れ図、図４はソータ（２０）の数学的流れ図を示す。解析器（８）は、例えば｛（ｙｉ，ｘｉ）｝によってキャラクタライズされるトレーニングセット（４）のデータを受容する。ｙｉは符号（５２）、ｘｉは符号（５６）で示されている。トレーニングセット（４）は、共通ターゲットに対するｍ回のＨＴＳ実験の結果である。従って、ｙｉが離散値であるｍ組の（ｙｉ，ｘｉ）が存在する。一般化損を無視して、ｙｉは｛１，２，．．．ｋ｝の数であり、各ｘｉはｎ個の数（分子デスクリプタ）を有するベクトルであると仮定すると、符号（６０）に表す式ｘｉ＝（ｘｉ１，．．．，ｘｉｎ）が得られる。


【誤訳訂正１０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３６】
次に、流れ図に示さない｛１，２，．．．ｋ｝の値のランダム変数Ｙと、流れ図に示さないｎ−ベクトル（ランダム分子デスクリプタ）のランダム確率変数Ｘ＝（Ｘ１，．．．，Ｘｎ）を導入する。条件付き分布Ｐｒ（Ｙ｜Ｘ）を使用して、図示しない新分子Ｌが活性クラスｙに所属する確率をＰｒ（Ｙ＝ｙ｜Ｘ＝Ｌ）によって決定する。分子を次に、ベイズの定理：数４を用いて数学的に表される最も高い確率をもつクラスに分類し得る。


【誤訳訂正１１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３８】
この公式を実用目的に使用するためには、等式の右辺の分布に近似するようにＨＴＳデータを解析する必要がある。従来のＹの分布は、最大近似推定量またはベイズの推定量を用いて推定されている。これらの確率の推定には任意の方法を使用してもよい。全入力に対して明確に定義されているという理由でベイズの推定量を選択した。ＨＴＳ実験データ中でｙｉ＝ｊとなる回数をＣｊで表すと、数５が得られる。


【誤訳訂正１２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４０】
Ｘはｎ個の数のベクトルであるから式Ｐｒ（Ｘ＝ｘ｜Ｙ＝ｊ）で表されるｋ個の分布の推定には問題がある。ｎが５以上の値の場合、妥当な正確度で分布の近似を得るために十分な実験データが存在しないので、直接的なヒストグラム形成またはカウンティング手順を実際に使用することはできない。本発明方法では、Ｘの分布に近似するために、多次元分布をｆ個の一次元分布の積に変換する。しかしながらこの場合、一次元分布に変換すると理解するのではなく、多次元分布をより低次元の分布の集合に変換するだけであると理解されたい。基本的な考え方は、多次元分布をより小さいグループに分け、人またはコンピュータによるデータ処理が容易な低次元にすることである。


【誤訳訂正１３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４７】
上記の方法を用い、ＨＴＳ実験データからｐｋ個の分布を推定する（７６）。言い換えると、ｊは｛１，．．．，ｐ｝及びｙは｛１，．．．，ｋ｝について一次元分布をｆｊ（ｚ，ｙ）で近似する。ｆｊ（ｚ，ｙ），Ｃｙが図３の符号（８０）で示される。ｚ＝Ｑ（ｘ−ｕ）の最終近似、即ちモデル（１２）は数９で得られる。


【誤訳訂正１４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５９】
上記の離散型又はバイナリＱＳＡＲ法は、分子デスクリプタを使用して化合物構造を活性の“２値”表現、即ち１＝活性及び０＝不活性、に相関させ、トレーニングセット中の活性化合物と不活性化合物との確率分布を計算する。次にこの関数を使用して、試験セット中の所与のターゲットに対して活性である化合物を予測する。本願発明は、本発明を薬剤発見の問題、エストロゲンレセプターのリガンドの分析に適用した場合に関する。


【誤訳訂正１５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６０】
エストロゲンレセプターは広範に研究された医薬ターゲットであり、この物質に対する多数のリガンド類似体が製造されキャラクタライズされている。更に、構造研究によって、エストロゲンレセプター−リガンドの相互作用のメカニズムが解明され、結合決定基が同定されている。エストロゲンレセプターに対するエストロゲン類似体の結合親和性データは２値データフォーマットに変換されている。予測的バイナリＱＳＡＲモデルを誘導し、このモデルを別のエストロゲン類似体の試験セットに適用した。活性類似体及び不活性類似体の双方が高い正確度で予測された。バイナリＱＳＡＲモデルは２値数で示される種々の活性限界値に対して安定であり、モデルは境界効果に全く影響されなかった。


【誤訳訂正１６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６１】
この研究で使用したバイナリＱＳＡＲ解析手順を図５に概略的に示す。バイナリＱＳＡＲによってトレーニングセットから確率密度Ｐｒ（Ｙ＝１，Ｘ＝ｘ）〔式中、Ｙは“活性”または“不活性”を表すベルヌーイのランダム変数（即ちＹは０または１の値）であり、Ｘはランダムｎ−ベクトルまたは実数（分子デスクリプタのランダム集団である）を推定する。トレーニングセットに関する主成分分析（ＰＣＡ）を行って、ｎ×ｐの線形変換Ｑ及びｎ−ベクトルｕを、ランダムｐ−ベクトルＺ＝Ｑ（Ｘ−ｕ）がｐ×ｐの恒等行列に等しい平均及び分散を有するように計算する。量ｐは主成分の数を表す。


【誤訳訂正１７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６２】
初期分子デスクリプタをＱ及びｕによって変換して、相関が解除された正規化デスクリプタセットを得る。次いで、ベイズの定理を応用し、変換されたデスクリプタが互いに独立であると仮定することによって、所望の確率密度を概算する。


【誤訳訂正１８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６５】
様々な種のエストロゲンレセプターに対するエストロゲン類似体の結合データを文献から収集した。エストロゲン類似体の構造対親和性の関係にレセプターの種による違いが存在するという証拠は皆無ではないにしても殆ど存在しなかった。エストロゲンレセプターには２つのサブタイプＥＲ−α及びＥＲ−βが存在する。ここで報告したデータはサブタイプＥＲ−αに由来すると推測される。その理由は、子宮及び乳房の組織ではこのサブタイプが優勢に存在するからである。結合データを共通の“相対的結合親和性”（ＲＢＡ）の目盛りに位置合せした。この目盛りの値は、エストロゲンレセプター結合から〔３Ｈ〕エストラジオールの５０％を置換するための被検化合物の比またはＩＣ５０値のパーセンテージとして計算された。従って、ＲＢＡ目盛りで、エストラジオールを値１００とすると、エストラジオールよりも親和性の低い類似体はより低いＲＢＡ値、親和性の高い類似体はより高いＲＢＡ値となる。（０℃〜４℃の結合試験で）合計４６３種の化合物を選択した。そのうちの４１０種の化合物をバイナリＱＳＡＲモデルを誘導するためのトレーニングセットとして使用し、５３種の化合物は活性化合物及び不活性化合物を予測することによってモデルを評価するための試験セットとして使用した。表４及び表５はこの分析に使用したエストロゲン類似体の組成を示す。連続的生物活性データを閾値基準（ｌｏｇ  ＲＢＡ）を用いて２値形で表現した。この基準以上のｌｏｇ  ＲＢＡをもつ化合物を活性として分類し、この基準よりも低いｌｏｇ  ＲＢＡ値をもつ化合物を不活性として分類した。トレーニングセット中の活性化合物のパーセンテージを変更するために種々の値の活性閾値を使用した。


【誤訳訂正１９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６６】
Ｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  Ｇｒｏｕｐ  Ｉｎｃ．，Ｍｏｎｔｒｅａｌ，Ｑｕｅｂｅｃ  Ｃａｎａｄａ社製のＭＯＥの１９９８．０３バージョンを使用して分子デスクリプタを計算し、ＭＯＥバイナリＱＳＡＲ関数によってバイナリＱＳＡＲ分析を行った。バイナリＱＳＡＲモデルの性能を以下の手順で測定した。活性化合物の数をｍ０、不活性化合物の数をｍ１、ＱＳＡＲモデルによって正しく標識された活性化合物の数をｃ０、ＱＳＡＲモデルによって正しく標識された不活性化合物の数をｃ１とする。３つの性能パラメータ、即ち、１．活性化合物に関する正確度ｃ０／ｍ０；２．不活性化合物に関する正確度ｃ１／ｍ１；３．全部の化合物に関する総合正確度（ｃ０＋ｃ１）／（ｍ０＋ｍ１）を計算した。誘導したバイナリＱＳＡＲモデルをリーブ・ワン・アウト手順でクロスバリデーションした。


【誤訳訂正２０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７０】
表７は、主成分の数が１２及び平滑パラメータの値が０．１２という組合せによって最適のバイナリＱＳＡＲモデルが得られたことを示す。この組合せを使用すると、クロスバリデーションしないときの正確度は活性化合物で８５％、不活性化合物で９３％、総合で９２％である。クロスバリデーションした後の正確度は活性化合物で７６％、不活性化合物で９３％、総合で９０％である。これらの指標値から少しでもずれると、クロスバリデーションする前及び／またはクロスバリデーションした後の正確度が低下した。バイナリＱＳＡＲモデルを誘導するために、４つの原子結合指数と、４つの分子形状指数と、１つの接近可能な疎水性表面の総面積デスクリプタと、１つの電荷デスクリプタと、１つの芳香族結合デスクリプタと、特定官能基及び分子構造に関する２つの表示変数とから成る１３個の分子デスクリプタを使用した（表８）。使用したデスクリプタの１つがＩ，ｅｓである。複数のデスチルスチルベストロール（ＤＥＳ）類似体は、エストラジオールと構造類似性（ｌｏｇ  ＲＢＡはＤＥＳで２．４８に対してエストラジオールで２．００）を有しているにもかかわらず、エストラジオール自体よりも強力なエストロゲンレセプターのリガンドであることが判明した。ＤＥＳ類似体のほうが強力である理由を説明できる構造の特徴は明らかでなかったが、この効果の理由の説明には表示変数Ｉ，ｅｓが関与すると考えられる。エストラゲンレセプターに緊密に結合するためにはエストラジオール分子の３−ＯＨに似たフェノール系ＯＨ基が必要である。この特定構造の効果を説明するために、表示変数Ｉ，ＯＨを使用した。


【誤訳訂正２１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７２】
２値閾値に近い生物活性をもつ化合物は、実験誤差次第で活性に分類されたり不活性に分類されたりする。バイナリＱＳＡＲモデルに対する境界効果の影響を分析するために、１．０〜１．７の範囲のｌｏｇ  ＲＢＡ値をもつ化合物を除外した。従って、これらの計算において２値分類は生物活性の最大の差に対応する。このデータセットは２９２の不活性化合物と６２（１７．５％）の活性化合物とから構成されていた。得られたＱＳＡＲモデルでは、合計３５４の化合物について、活性化合物で８７％、不活性化合物で９５％及び総合で９３％の正確度が得られた。この性能は初期トレーニングセットで得られた性能を僅かに上回るに過ぎない。これらの結果は、試験した境界効果がバイナリＱＳＡＲの正確度に二義的な影響しか与えないこと、従ってバイナリＱＳＡＲモデルが安定であることを示す。得られる正確度は、観察された活性の２値分類によって極めて大きく左右されることがない。これはスクリーニングデータの分析に関して重要である。


【誤訳訂正２２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７４】
エストラジオールとラロキシフェンとの錯体（ｃｏｍｐｌｅｘ）中のＥＲ−αリセプターのリガンド結合ドメインのＸ線構造は過去に報告されている。リガンドはリガンド結合ドメインの疎水性コアに埋込まれているが、エストラジオールの極性末端は、結合部位の極性アミノ酸残基にのみ水素結合を形成している。Ｇｌｕ３５３はＡ環フェノールヒドロキシル基に水素結合を形成し、Ｈｉｓ５２４は１７β−ヒドロキシル基と共に水素結合を形成している。フェノールヒドロキシル基は結合に必要である。エストラジオールの３−ＯＨ基は水素結合の水素供与体としても水素受容体としても作用できるが、錯体を安定させるには水素結合の水素供与体能が水素受容体能よりも重要である。３−ケト及び３−メチルエーテル誘導体は、水素結合供与体を有していないので結合親和性がはるかに小さい。芳香族部分の欠如した類似体は低い結合親和性しか有していないので、強力な結合には芳香環系が必要である。結局、活性化合物と不活性化合物との構造的な違いは明確ではあるが極めて小さい。エストロゲン類似体は、小さい構造的な変形があり、それは２値表示される活性の実際の変化をより連続的に惹起し、化合物を活性にしたり不活性にしたりするので、バイナリＱＳＡＲ分析の興味深いテストケースであると考えられている。


【誤訳訂正２３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００８５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００８５】
【表７】
1999345225.tif 000001