【誤訳訂正書】
【提出日】平成26年4月30日(2014.4.30)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ダイナミックパスウェイマップ（ＤＰＭ）の生成方法であって、
複数のパスウェイ要素を格納するパスウェイ要素データベースへのアクセスを提供するステップであって、各パスウェイ要素が少なくとも１つのパスウェイへのその関与により特徴付けられるステップと、
前記パスウェイ要素データベースに結合された修飾エンジンへのアクセスを提供するステップと、
前記修飾エンジンを使用して第１のパスウェイ要素を少なくとも１つの先験的に既知の属性と関連付けるステップと、
前記修飾エンジンを使用して第２のパスウェイ要素を少なくとも１つの仮の属性と関連付けるステップと、
前記修飾エンジンを使用して、前記第１のパスウェイ要素及び前記第２のパスウェイ要素を相互相関させ、少なくとも１つのパスウェイについてのその影響レベルを、それぞれ前記既知の属性及び前記仮の属性を使用して割り当てることにより、確率的パスウェイモデルを形成するステップと、
分析エンジンを介して前記確率的パスウェイモデルを用いることにより、患者試料の複数の要素についての複数の計測属性から、特定のパスウェイについての参照パスウェイ活性情報を有するＤＰＭを導き出すステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記パスウェイが調節パスウェイネットワーク内にある、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記調節パスウェイネットワークが、加齢パスウェイネットワーク、アポトーシスパスウェイネットワーク、恒常性パスウェイネットワーク、代謝パスウェイネットワーク、複製パスウェイネットワーク、及び免疫応答パスウェイネットワークからなる群から選択される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記パスウェイが、シグナル伝達パスウェイネットワーク内にある、及び個別的パスウェイネットワークのネットワーク内にある、からなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記シグナル伝達パスウェイネットワークが、カルシウム／カルモジュリン依存性シグナル伝達パスウェイネットワーク、サイトカイン媒介性シグナル伝達パスウェイネットワーク、ケモカイン媒介性シグナル伝達パスウェイネットワーク、成長因子シグナル伝達パスウェイネットワーク、ホルモンシグナル伝達パスウェイネットワーク、ＭＡＰキナーゼシグナル伝達パスウェイネットワーク、ホスファターゼ媒介性シグナル伝達パスウェイネットワーク、Ｒａｓスーパーファミリー媒介性シグナル伝達パスウェイネットワーク、及び転写因子媒介性シグナル伝達パスウェイネットワークからなる群から選択される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記パスウェイ要素がタンパク質である、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記タンパク質が、受容体、ホルモン結合タンパク質、キナーゼ、転写因子、メチラーゼ、ヒストンアセチラーゼ、及びヒストンデアセチラーゼからなる群から選択される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記パスウェイ要素が核酸である、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記核酸が、タンパク質コード配列、ゲノム調節配列、調節ＲＮＡ、及びトランス活性化配列からなる群から選択される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記参照パスウェイ活性情報が、正常組織、罹患組織、加齢組織、又は回復組織に関して特定のものである、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記既知の属性が、化合物属性、クラス属性、遺伝子コピー数、転写レベル、翻訳レベル、及びタンパク質活性からなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記仮の属性が、化合物属性、クラス属性、遺伝子コピー数、転写レベル、翻訳レベル、及びタンパク質活性からなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記計測属性が、突然変異、示差的遺伝子配列オブジェクト、遺伝子コピー数、転写レベル、翻訳レベル、タンパク質活性、及びタンパク質相互作用からなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
ダイナミックパスウェイマップ（ＤＰＭ）の生成方法であって、
複数のパスウェイ要素を含む確率的パスウェイモデルを格納するモデルデータベースへのアクセスを提供するステップであって、
前記複数のパスウェイ要素の第１の数値が相互相関され、且つ既知の属性に基づき少なくとも１つのパスウェイについての影響レベルを割り当てられ、
前記複数のパスウェイ要素の第２の数値が相互相関され、且つ仮の属性に基づき少なくとも１つのパスウェイについての影響レベルを割り当てられる、ステップと、
分析エンジンを介して、患者試料の複数の要素についての複数の計測属性を用いることにより、前記確率的パスウェイモデルを修飾して前記ＤＰＭを得るステップであって、前記ＤＰＭは特定のパスウェイについての参照パスウェイ活性情報を有する、ステップと、を含む方法。
【請求項１５】
前記パスウェイが、調節パスウェイネットワーク、シグナル伝達パスウェイネットワーク、又は個別的パスウェイネットワークのネットワーク内にある、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記パスウェイ要素が、受容体、ホルモン結合タンパク質、キナーゼ、転写因子、メチラーゼ、ヒストンアセチラーゼ、及びヒストンデアセチラーゼからなる群から選択されるタンパク質、又は、ゲノム調節配列、調節ＲＮＡ、及びトランス活性化配列からなる群から選択される核酸である、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記参照パスウェイ活性情報が、正常組織、罹患組織、加齢組織、又は回復組織に関して特定のものである、請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記既知の属性が、化合物属性、クラス属性、遺伝子コピー数、転写レベル、翻訳レベル、及びタンパク質活性からなる群から選択される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１９】
前記仮の属性が、化合物属性、クラス属性、遺伝子コピー数、転写レベル、翻訳レベル、及びタンパク質活性からなる群から選択される、請求項１４に記載の方法。
【請求項２０】
前記計測属性が、突然変異、示差的遺伝子配列オブジェクト、遺伝子コピー数、転写レベル、翻訳レベル、タンパク質活性、及びタンパク質相互作用からなる群から選択される、請求項１４に記載の方法。
【請求項２１】
生物学的に関連性のある情報を分析する方法であって、
ダイナミックパスウェイマップ（ＤＰＭ）を格納するモデルデータベースへのアクセスを提供するステップであって、前記ＤＰＭが、第１の細胞又は患者試料の複数の要素についての複数の計測属性による確率的パスウェイモデルの修飾により生成される、ステップと、
第２の細胞又は患者試料の複数の要素についての複数の計測属性を得るステップと、
分析エンジンを介して、前記ＤＰＭ及び前記第２の細胞又は患者試料の前記複数の要素についての前記複数の計測属性を用いることにより、前記第２の細胞又は患者試料についての予測パスウェイ活性情報を決定するステップと、を含む方法。
【請求項２２】
前記第１の細胞又は患者試料の前記複数の要素についての前記計測属性が、健常な細胞又は組織、細胞又は組織の特定の年齢、細胞又は組織の特定の疾患、罹患した細胞又は組織の特定の病期、特定の性別、特定の人種、特定の職業集団、及び特定の種に特徴的である、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記第２の細胞又は患者試料の前記複数の要素についての前記計測属性が、突然変異、示差的遺伝子配列オブジェクト、遺伝子コピー数、転写レベル、翻訳レベル、タンパク質活性、及びタンパク質相互作用からなる群から選択される、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
前記第１の試料及び前記第２の試料が同じ細胞又は患者から得られるものであり、前記第２の細胞又は患者試料の前記複数の要素についての前記複数の計測属性が、処置を受けた細胞又は患者から得られるものである、請求項２１に記載の方法。
【請求項２５】
前記処置が、放射線照射、前記患者への医薬品の投与、及び前記細胞への候補分子の投与からなる群から選択される、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記候補分子が、候補分子ライブラリのメンバーである、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記予測パスウェイ活性情報が、ある要素を、少なくとも１つのパスウェイにおいて階層的に優位な要素として同定する、請求項２１に記載の方法。
【請求項２８】
前記予測パスウェイ活性情報が、ある要素を、疾患に関連する少なくとも１つのパスウェイにおいて疾患の決定因子である要素として同定する、請求項２１に記載の方法。
【請求項２９】
予測パスウェイ活性情報のグラフィック表現を生成するステップをさらに含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項３０】
少なくとも一部において前記予測パスウェイ活性情報に基づく推奨処置を生成するステップをさらに含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項３１】
前記予測パスウェイ活性情報を用いて、疾患についての診断、予後判定、又は処置オプションの選択肢、及び食事指導からなる群から選択される推奨を処方するステップをさらに含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項３２】
前記予測パスウェイ活性情報を用いて、後成的要因、ストレス適応、生物体の状態、及び修復又は治癒の状態を特定するステップをさらに含む、請求項２１に記載の方法。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２２】
一実施形態において、本発明はダイナミックパスウェイマップ（ＤＰＭ）の生成方法を提供し、この方法は、複数のパスウェイ要素を格納するパスウェイ要素データベースへのアクセスを提供するステップであって、各パスウェイ要素が少なくとも１つのパスウェイへのその関与により特徴付けられるステップと；パスウェイ要素データベースに結合された修飾エンジンへのアクセスを提供するステップと；修飾エンジンを使用して第１のパスウェイ要素を少なくとも１つの先験的に既知の属性と関連付けるステップと；修飾エンジンを使用して第２のパスウェイ要素を少なくとも１つの仮の属性と関連付けるステップと；修飾エンジンを使用して、第１のパスウェイ要素及び第２のパスウェイ要素を相互相関させ、少なくとも１つのパスウェイについてのその影響レベルを、それぞれ既知の属性及び仮の属性を使用して割り当てることにより、確率的パスウェイモデルを形成するステップと；分析エンジンを介して確率的パスウェイモデルを用いることにより、患者試料の複数の要素についての複数の計測属性から、特定のパスウェイについての参照パスウェイ活性情報を有するＤＰＭを導き出すステップとを含む。好ましい一実施形態において、パスウェイ要素はタンパク質である。より好ましい実施形態において、タンパク質は、受容体、ホルモン結合タンパク質、キナーゼ、転写因子、メチラーゼ、ヒストンアセチラーゼ、及びヒストンデアセチラーゼからなる群から選択される。代替的な好ましい実施形態において、パスウェイ要素は核酸である。より好ましい実施形態において、核酸は、タンパク質コード配列、ゲノム調節配列、調節ＲＮＡ、及びトランス活性化配列からなる群から選択される。別のより好ましい実施形態において、参照パスウェイ活性情報は、正常組織、罹患組織、加齢組織、又は回復組織に関して特定のものである。好ましい実施形態において、既知の属性は、化合物属性、クラス属性、遺伝子コピー数、転写レベル、翻訳レベル、及びタンパク質活性からなる群から選択される。別の好ましい実施形態において、仮の属性は、化合物属性、クラス属性、遺伝子コピー数、転写レベル、翻訳レベル、及びタンパク質活性からなる群から選択される。別の代替的実施形態において、計測属性は、突然変異、示差的遺伝子配列オブジェクト、遺伝子コピー数、転写レベル、翻訳レベル、タンパク質活性、及びタンパク質相互作用からなる群から選択される。好ましい実施形態において、パスウェイは調節パスウェイネットワーク内にある。より好ましい実施形態において、調節パスウェイネットワークは、加齢パスウェイネットワーク、アポトーシスパスウェイネットワーク、恒常性パスウェイネットワーク、代謝パスウェイネットワーク、複製パスウェイネットワーク、及び免疫応答パスウェイネットワークからなる群から選択される。さらにより好ましい実施形態において、パスウェイはシグナル伝達パスウェイネットワーク内にある。代替的なさらにより好ましい実施形態において、パスウェイは個別的パスウェイネットワークのネットワーク内にある。最も好ましい実施形態において、シグナル伝達パスウェイネットワークは、カルシウム／カルモジュリン依存性シグナル伝達パスウェイネットワーク、サイトカイン媒介性シグナル伝達パスウェイネットワーク、ケモカイン媒介性シグナル伝達パスウェイネットワーク、成長因子シグナル伝達パスウェイネットワーク、ホルモンシグナル伝達パスウェイネットワーク、ＭＡＰキナーゼシグナル伝達パスウェイネットワーク、ホスファターゼ媒介性シグナル伝達パスウェイネットワーク、Ｒａｓスーパーファミリー媒介性シグナル伝達パスウェイネットワーク、及び転写因子媒介性シグナル伝達パスウェイネットワークからなる群から選択される。
【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】
本発明はまた、ダイナミックパスウェイマップ（ＤＰＭ）の生成方法も提供し、この方法は、複数のパスウェイ要素を含む確率的パスウェイモデルを格納するモデルデータベースへのアクセスを提供するステップであって；複数のパスウェイ要素の第１の数値が相互相関され、且つ既知の属性に基づき少なくとも１つのパスウェイについての影響レベルを割り当てられ；複数のパスウェイ要素の第２の数値が相互相関され、且つ仮の属性に基づき少なくとも１つのパスウェイについての影響レベルを割り当てられる、ステップと；分析エンジンを介して、患者試料の複数の要素についての複数の計測属性を用いることにより、確率的パスウェイモデルを修飾してＤＰＭを得るステップであって、ＤＰＭは特定のパスウェイについての参照パスウェイ活性情報を有する、ステップとを含む。
【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】
本発明はさらに、生物学的に関連性のある情報を分析する方法を提供し、この方法は、ダイナミックパスウェイマップ（ＤＰＭ）を格納するモデルデータベースへのアクセスを提供するステップであって、ＤＰＭが、第１の細胞又は患者試料の複数の要素についての複数の計測属性による確率的パスウェイモデルの修飾により生成される、ステップと；第２の細胞又は患者試料の複数の要素についての複数の計測属性を得るステップと；分析エンジンを介して、ＤＰＭ及び第２の細胞又は患者試料の複数の要素についての複数の計測属性を用いることにより、第２の細胞又は患者試料についての予測パスウェイ活性情報を決定するステップとを含む。好ましい一実施形態において、第１の細胞又は患者試料の複数の要素についての計測属性は、健常な細胞又は組織、細胞又は組織の特定の年齢、細胞又は組織の特定の疾患、罹患した細胞又は組織の特定の病期、特定の性別、特定の人種、特定の職業集団、及び特定の種に特徴的である。別の好ましい実施形態において、第２の細胞又は患者試料の複数の要素についての計測属性は、突然変異、示差的遺伝子配列オブジェクト、遺伝子コピー数、転写レベル、翻訳レベル、タンパク質活性、及びタンパク質相互作用からなる群から選択される。代替的な好ましい実施形態において、第１の試料及び第２の試料は同じ細胞又は患者から得られ、第２の細胞又は患者試料の複数の要素についての複数の計測属性を得る前に細胞又は患者に処置を提供するステップをさらに含む。より好ましい実施形態において、処置は、放射線照射、患者への医薬品の投与、及び細胞への候補分子の投与からなる群から選択される。別のより好ましい実施形態において、候補分子は、候補分子ライブラリのメンバーである。別の好ましい実施形態において、予測パスウェイ活性情報は、ある要素を、少なくとも１つのパスウェイにおいて階層的に優位な要素として同定する。より好ましい実施形態において、予測パスウェイ活性情報は、ある要素を、疾患に関連する少なくとも１つのパスウェイにおいて疾患の決定因子である要素として同定する。代替的実施形態において、この方法は、予測パスウェイ活性情報のグラフィック表現を生成するステップをさらに含む。代替的実施形態において、この方法は、少なくとも一部において予測パスウェイ活性情報に基づく推奨処置を生成するステップをさらに含む。代替的実施形態において、この方法は、予測パスウェイ活性情報を用いて、疾患についての診断、予後判定、又は処置オプションの選択肢、及び食事指導からなる群から選択される推奨を処方するステップをさらに含む。代替的実施形態において、この方法は、予測パスウェイ活性情報を用いて、後成的要因、ストレス適応、生物体の状態、及び修復又は治癒の状態を特定するステップをさらに含む。