(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ｓｉＲＮＡの構造因子データを入力して、当該ｓｉＲＮＡの構造因子データからｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果を算出するための関数式として、ＰＬＳ法に基づく線形和の関数式を予測モデルとしたプログラムをロードし、前記関数式の係数をモデルパラメータにより設定して、当該関数式の演算によりｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果を算出する処理を行うｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置であって、
ｓｉＲＮＡの構造因子データとして、ｓｉＲＮＡの塩基配列データ、ｓｉＲＮＡ配列に相同なｍＲＮＡの塩基配列データ、ｓｉＲＮＡに相当するターゲット配列の前後４６塩基の塩基配列データ、ｓｉＲＮＡ若しくは当該ｓｉＲＮＡ配列に相同なｍＲＮＡの二次構造データを用いて、当該ｓｉＲＮＡの構造因子データからＰＬＳ法に基づく線形和の関数式により当該ｓｉＲＮＡが示すＲＮＡｉ効果を算出する当該関数式の係数を定めるモデルパラメータを、ｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果の実験データに基づく統計標本から予め作成して記憶している記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されたモデルパラメータのデータを読み込み、ＰＬＳ法に基づく線形和の関数式を予測モデルとしたプログラムをロードし、ｓｉＲＮＡについての構造因子データとＲＮＡｉ効果の実測データとの間にある関係をＰＬＳ法に基づく線形和の関数式の係数を決定して予測モデルとする関数式を確立する予測モデル確立手段と、
確立した予測モデルの関数式に従って、入力されたｓｉＲＮＡの構造因子データに対してマスク情報によりベクトルを算出し当該ベクトルから当該ｓｉＲＮＡの示すＲＮＡｉの効果の予測値を算出する算出手段と
を備えることを特徴とするｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置。
【請求項２】
請求項１に記載のｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置において、
前記構造因子データの塩基配列データは、文字列による塩基配列そのものから算出可能な数値データ、ある位置の塩基が特定の塩基である事象の真偽データである
ことを特徴とするｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＲＮＡ干渉によりｍＲＮＡの作用を抑止する効果（ＲＮＡｉ効果）を、既知のｓｉＲＮＡ等の構造因子のデータから予測するｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、二本鎖ＲＮＡ（ｄｓＲＮＡ：double-stranded RNA）を細胞内に導入すると、そ
れと相同な遺伝子のｍＲＮＡが破壊され、そのタンパク質の発現が抑制されることが知ら
れている。この現象はＲＮＡ干渉（ＲＮＡｉ：RNA interference）と呼ばれ、１９８８年
に線虫を用いた実験で初めて報告された。その後、このＲＮＡｉは哺乳動物細胞でも認め
られることがわかり、長いｄｓＲＮＡを種々の細胞株に導入してＲＮＡｉを誘導する試み
がなされたが、一部の実験でしか成功していなかった。
【０００３】
最近、より短いｄｓＲＮＡ（２１〜２３塩基対）を哺乳動物培養細胞に導入するとター
ゲットのｍＲＮＡが破壊されることが報告された。このようなＲＮＡｉを誘導する短いｄ
ｓＲＮＡはｓｉＲＮＡ（small interfering RNA）と呼ばれている。ｓｉＲＮＡを哺乳動
物細胞に導入することにより、標的遺伝子のｍＲＮＡを破壊し、そのタンパク質の発現を
抑制できる（ノックアウトできる）ため、遺伝子の機能を探索できるとともに、遺伝子治
療等に利用できる画期的な技術として注目されている。
【０００４】
このｓｉＲＮＡが作用を発揮するのは、ターゲットとなる遺伝子を含む細胞にｓｉＲＮ
Ａがトランスフェクションされた場合である。その際、そのターゲットとなるｍＲＮＡに
ｓｉＲＮＡの塩基配列と相同な部分が存在する場合には、ＲＩＳＣと呼ばれるタンパク質
複合体と共に、相補的にターゲットｍＲＮＡを認識し、切断する。
【０００５】
これにより、そのｍRNAの量が減少し、それに伴って、そのｍＲＮＡから翻訳されるタ
ンパク質の量も減少する。このようなＲＮＡｉの効果を定量的に測定する例として、レポ
ーター遺伝子を用いる手法が知られている。レポーター遺伝子を用いる代表的な方法であ
るルシレラーゼ活性の測定を行なう方法がある。この方法は、細胞（例えば、HeLaS3細胞
に）ホタルルシフェラーゼをターゲットとするsiRNAと共にホタルルシフェラーゼを発現
するベクターを同時にトランスフェクションし、これによりsiRNAの抑制活性を測定でき
る。トランスフェクションされたｓｉＲＮＡが細胞内のホタルルシフェラーゼｍＲＮＡに
切断するため、ホタルルシフェラーゼ遺伝子の発現が抑制される。このルシフェラーゼ活
性を測定することにより、細胞内でのＲＮＡｉ効果が測定される。また、同時に、レポー
ター遺伝子として、導入するｓｉＲＮＡと相同性のないウミシイタケルシフェラーゼを用
いることにより、トランスフェクションの効率を補正することにより、より正確に抑制活
性を調べることができる。
【０００６】
ＲＮＡｉ効果は、さらに、ｍＲＮＡの標的部位に依存することが知られている。このこ
とは標的部位の二次構造やＲＮＡ結合タンパク質の影響が考えられたが、詳細については
明らかになっていない。
【０００７】
この生物組織中におけるＤＮＡの増幅作用やタンパク質合成作用を適切に抑止するＲＮ
Ａｉの作用から、病原体の増殖やガン細胞の活性を下げるための有力な知見が得られる。
また、ＤＮＡの未知の機能が解明されれば、その機能に基づく生理作用が解明され、遺伝
子に起因する病理作用の解明が可能となる。
【０００８】
本願発明者等は、このようなｓｉＲＮＡに対して、ミューテーションを導入することに
より、哺乳類等の動物細胞においてより安定してｓｉＲＮＡをトランスフェクションでき
ることを見出している（特許文献１参照）。
【特許文献１】出願番号：特願２００１―３６３３８５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記従来技術において、ターゲットとなるｍＲＮＡの配列のうち、いずれの部分がターゲットとなるように、ｓｉＲＮＡを設計すれば高いＲＮＡｉの効果が得られるかを予測する手段は知られていない。従って、たとえ塩基配列が知られているｍＲＮＡであっても、そのｍＲＮＡ配列に対して高いＲＮＡｉの効果を得るｓｉＲＮＡの配列を決定するには、実験による試行錯誤が欠かせない。また、実験による試行錯誤を行なう場合であっても、ｍＲＮＡにおける配列のうち、実用的なＲＮＡｉ効果が得られるサイトは全体の１／４程度であり、その中でも、ＲＮＡｉ効果の高いサイトは限定されているため、実験によって効果の高いｓｉＲＮＡを得ることは容易ではない。
【００１０】
ＲＮＡｉの標的部位の依存性の原因については、これまでまったく不明であったが、発明者が鋭意努力した結果、配列のいくつかの部分の塩基に大きく依存していること、および、ＲＮＡの二次構造にも依存していることを見出した。本発明は、発明者が見出した相関の高い塩基のデータおよび、ＲＮＡの二次構造のデータに基づき、多変量解析の手法を用いて、ＲＮＡｉ効果の高い配列の部分を予測するための装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、予め得ておいたモデルパラメータを用いて、ｍＲＮＡの塩基配列の各部分に
対応するｓｉＲＮＡの効果のデータを算出する装置を提供する。
【００１２】
即ち、本発明においては、基本的な構成として、ｓｉＲＮＡが示すＲＮＡｉ効果を、該ｓｉＲＮＡの構造因子データから算出できるように、多変量解析法に基づいて予測する予測モデルを定めるモデルパラメータを記憶する記憶手段と、該記憶手段から読み込んだ該モデルパラメータに従って、多変量解析法に基づく該予測モデルを確立する機能と、該確立した予測モデルに従って、受け付けたｓｉＲＮＡの構造因子データから該ｓｉＲＮＡの示すＲＮＡｉの効果の予測値を算出する機能とを有するＲＮＡｉ効果算出手段とを備えるｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置が提供される。具体的には、ｓｉＲＮＡの構造因子データを入力して、当該ｓｉＲＮＡの構造因子データからｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果を算出するための関数式として、ＰＬＳ法に基づく線形和の関数式を予測モデルとしたプログラムをロードし、前記関数式の係数をモデルパラメータにより設定して、当該関数式の演算によりｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果を算出する処理を行うｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置であって、ｓｉＲＮＡの構造因子データとして、ｓｉＲＮＡの塩基配列データ、ｓｉＲＮＡ配列に相同なｍＲＮＡの塩基配列データ、ｓｉＲＮＡに相当するターゲット配列の前後４６塩基の塩基配列データ、ｓｉＲＮＡ若しくは当該ｓｉＲＮＡ配列に相同なｍＲＮＡの二次構造データを用いて、当該ｓｉＲＮＡの構造因子データからＰＬＳ法に基づく線形和の関数式により当該ｓｉＲＮＡが示すＲＮＡｉ効果を算出する当該関数式の係数を定めるモデルパラメータを、ｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果の実験データに基づく統計標本から予め作成して記憶している記憶手段と、前記記憶手段に記憶されたモデルパラメータのデータを読み込み、ＰＬＳ法に基づく線形和の関数式を予測モデルとしたプログラムをロードし、ｓｉＲＮＡについての構造因子データとＲＮＡｉ効果の実測データとの間にある関係をＰＬＳ法に基づく線形和の関数式の係数を決定して予測モデルとする関数式を確立する予測モデル確立手段と、確立した予測モデルの関数式に従って、入力されたｓｉＲＮＡの構造因子データに対してマスク情報によりベクトルを算出し当該ベクトルから当該ｓｉＲＮＡの示すＲＮＡｉの効果の予測値を算出する算出手段とを備えることを特徴とするｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置が提供される。
【００１３】
ｓｉＲＮＡの構造因子データとは、必ずしもｓｉＲＮＡそのものの構造因子のデータに
限られず、ｓｉＲＮＡに相同なｍＲＮＡについての構造を規定する任意のデータも含む。
例えば、ｓｉＲＮＡの塩基配列のデータや、ｓｉＲＮＡに相同なｍＲＮＡについての二次
構造データを指し、ｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果を説明し得るデータでありその構造に関す
るデータを一般的に示している。
【００１４】
多変量解析法とは、複数の変数に関するデータをもとにして、これらの変数間の相互関
連を分析する統計的手法の総称である。この中には、主成分回帰分析法（PCR（Principal
Components Regression）analysis technique）, 重回帰分析法（MLR（Multiple Linear
Regression）analysis technique)などの手法を含む。
【００１５】
予測モデルとは、多変量解析の手法によって得られたｓｉＲＮＡの構造因子データから
ＲＮＡｉ効果を予測するための知見を含む数学モデルである。数学的に計算可能な変量間
の関係を具体的に定めるためのモデルパラメータを用いる。
【００１６】
記憶手段とは、コンピュータに備えられた任意の記憶装置によって実現される記憶手段
であり、典型的には、コンピュータのファイル。その記憶手段には、予測モデルを定める
モデルパラメータが記憶される。
【００１７】
ＲＮＡｉ効果算出手段とは、コンピュータ内に実現される機能手段であり、ソフトウエ
アによる処理を具体的にハードウエアによって実現している。実現される機能は、モデル
パラメータにしたがって予測モデルを確立することにより、ｓｉＲＮＡの構造因子データ
をから予測モデルに従ったＲＮＡｉの効果の予測値を算出する機能である。このモデルパ
ラメータには、予め多変量解析の手法によって得られたｓｉＲＮＡの構造因子データから
ＲＮＡｉ効果を予測するための知見が含まれている。
【００１８】
ここで、構造因子データには、ｓｉＲＮＡやそのｓｉＲＮＡがターゲットとするｍＲＮ
Ａの部分における塩基配列データを含むことができる。また、ｓｉＲＮＡやｍＲＮＡの二
次構造データとすることができる。
【００１９】
したがって、前記構造因子データを、ｓｉＲＮＡの塩基配列データを含むものとしたり、ｓｉＲＮＡ配列に相同なｍＲＮＡの塩基配列データを含むものとしたり、ｓｉＲＮＡに相当するターゲット配列の前後それぞれ４６塩基の配列データを含むものとするのが好適である。また、前記構造因子データを、ｓｉＲＮＡ若しくは該ｓｉＲＮＡ配列に相同なｍＲＮＡの二次構造データを含むものとするのが好適である。なお、塩基配列データとは、文字列による塩基配列そのものから算出可能な数値データ（例えば、ある位置の塩基が特定の塩基であるという事象の真偽のデータ）を含むものとする。
【００２０】
なお、二次構造データは、例えば、Zukerらの方法により予測することができる（M. Zu
ker, Mfold web server for nucleic acid folding and hybridization prediction. Nuc
leic Acids Res. 31 (13), 1-10, (2003) ；The free energies used are based on: D.H
. Mathews, J. Sabina, M. Zuker & D.H. Turner
Expanded Sequence Dependence of Thermodynamic Parameters Improves Prediction of 
RNA Secondary Structure、J. Mol. Biol. 288, 911-940 (1999)）.
【００２１】
さらに好ましくは、本発明によれば、複数のｓｉＲＮＡについての構造因子データとＲ
ＮＡｉ効果の実測データとに基づいて、多変量解析法による前記予測モデルを定めるモデ
ルパラメータを算出する機能と、該モデルパラメータを前記記憶手段に格納する機能を有
するモデルパラメータ算出手段をさらに備えたｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置が提供
される。
【００２２】
ＲＮＡｉの実測データは、ルシフェラーゼ活性の抑制率として測定されるものや、ター
ゲットとなるｍＲＮＡの量を直接測定するリアルタイムＰＣＲ法やノーザンプロット法に
よりｍＲＮＡの量の減少として測定されるもの、ウエスタンプロット法によってｍＲＮＡ
から作られるタンパク質の量の生成量の減少として測定されるものなど、任意の方法によ
り得ることができる。ＲＮＡｉの実測データはＲＮＡｉの効果をｍＲＮＡやタンパクの現
象によって、抑制率として、定めることができる。
【００２３】
モデルパラメータ算出手段とは、コンピュータ内に実現される機能手段であり、ソフト
ウエアによる処理を具体的にハードウエアによって実現している。実現される機能は、複
数のｓｉＲＮＡについての構造因子データとＲＮＡｉ効果の実測データとからなるデータ
セットにおいて、多変量解析法を適用し、その多変量解析法に基づく予測モデルを具体的
に特定するモデルパラメータを算出する機能と、そのモデルパラメータを前記記憶手段に
格納する機能である。このモデルパラメータをモデルパラメータ算出手段によって算出す
ることは、複数のｓｉＲＮＡについての構造因子データとＲＮＡｉ効果の実測データとの
間にある関数関係を多変量解析の手法に基づいて明確化し、複数のｓｉＲＮＡの統計標本
から得られる知見を得ることを意味する。
【００２４】
本発明によれば、前記多変量解析法がＣＬＳ法であり、前記モデルパラメータが、前記
構造因子データの少なくとも１つの要素を説明変数とし、ＲＮＡｉ効果を目的変数とし、
該説明変数から該目的変数を導出する関係を定めるモデルパラメータである、ｓｉＲＮＡ
のＲＮＡｉ効果算出装置が好適である。
【００２５】
ＣＬＳ法とは、Classical Least Squares（古典的最小二乗）法である。説明変数と目
的変数の間に線形の関数関係を仮定し、その線形関数の係数をモデルパラメータとする。
【００２６】
前記構造因子データの要素とは、構造因子が単数または複数のデータの要素によって特
定されるときのデータ要素をいう。例えば、この構造因子データがｓｉＲＮＡの塩基配列
であるとすると、構造因子データ自体は一連の塩基配列によって特定されるものであるが
、構造因子データの要素とは、その一連の塩基配列において、ある位置の塩基が特定の塩
基であるという事象についての真偽のデータなどである。つまり、例えば「第ｍ番目の塩
基がＧである」という事象が各ｓｉＲＮＡごとに判断されてその真偽を０と１等によって
データ化したものが、構造因子データの要素に相当する。構造因子データの要素が複数の
要素である場合とは、例えば、複数の位置について、それぞれの塩基が特定の塩基である
という複数の事象についての複数の要素を組とするデータであっても、複数の位置の塩基
の組合わせを特定する事象についてのデータであってもよい。また、構造因子データは一
種類に限られるものではなく、塩基配列と二次構造といったように、異なる種類の構造因
子データが組み合わせられるものでも良い。構造因子データから少なくとも1つの要素が
適切に選択されれば、ＲＮＡｉ効果を予測する予測モデルを作成し、その予測モデルに基
づいて予測計算を行なうことが可能となる。
【００２７】
ＣＬＳ法を用いる場合には、ＲＮＡｉ効果算出手段は、モデルパラメータを係数とする
線形関数のモデルを確立し、ｓｉＲＮＡ構造因子データから線形関数の計算によってＲＮ
Ａｉ効果を算出する。また、モデルパラメータ算出手段は、最小二乗法の計算を実行して
、線形関数の係数を具体的に定める。
【００２８】
本発明によれば、前記多変量解析法がＰＬＳ法であり、前記モデルパラメータが、前記
構造因子データの少なくとも１つの要素を説明変数とし、ＲＮＡｉ効果を目的変数とし、
該説明変数から算出される潜在変数を介して、該説明変数から該目的変数を導出する関係
を定めるモデルパラメータである、ｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置が好適である。
ＰＬＳ法とは、Partial Least Squares（部分最小二乗）法である。この手法は、例え
ば、Lindberg, W. et alによるPartial least-squares method for spectroflourimetric
analysis of mixtures of humic acid and lignin sulfonate, Anal. Chem. 55, pp643-
648 に記載されている。特に目的変数が一種類である本発明のような場合のＰＬＳ法のア
ルゴリズムはＰＬＳ１アルゴリズムと呼ばれている。説明変数と目的変数の間に線形の関
数関係を仮定する点においては、ＣＬＳ法に近いが、潜在変数を用いて説明変数のうちか
ら目的変数を良好に説明する成分を構成する点で、ＣＬＳ法とは異なる手法である。説明
変数と目的変数は、ＣＬＳ法と同様に行なう。
【００２９】
ＰＬＳ法を用いる場合には、ＲＮＡｉ効果算出手段は、モデルパラメータを係数とする線形関数を予測モデルとしたＲＮＡｉ効果の算出のためのプログラムをロードし、ｓｉＲＮＡ構造因子データから線形関数の計算によってＲＮＡｉ効果を算出する。この際、潜在変数を内部で介在させている。また、モデルパラメータ算出手段は、その予測モデルを実現するモデルパラメータ（関数式の係数）を具体的に定める。
【００３０】
本発明では、前記ＰＬＳ法が多成分ＰＬＳ法であり、前記モデルパラメータが、多成分
ＰＬＳ法における第１ＰＬＳ成分となる第1群のモデルパラメータと、多成分ＰＬＳ法に
おける第２ＰＬＳ成分となる第２群のモデルパラメータとを少なくとも含むものである、
ｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置が提供される。
【００３１】
多成分ＰＬＳ法とは、複数のＰＬＳ成分（または２以上のＰＬＳファクター）を用いる
ＰＬＳ法である。予測モデルは、複数のＰＬＳ成分を特定することによって確立されるた
め、モデルパラメータには、複数のＰＬＳ成分のそれぞれについてのモデルパラメータを
用いる。
【００３２】
また、本発明では、前記ＰＬＳ法を非線形ＰＬＳ法とする事が好適である。
非線形ＰＬＳ法とは、通常の線形のＰＬＳを拡張し、説明変数同士の積といった非線形
の変数を説明変数として用いたり、ニューラルネットワークを組み合わせるなどして、非
線形の場合にもモデリングが精度よく行なうことができるＰＬＳ法である。
【００３３】
本発明では、前記ＰＬＳ法が前記構造因子データにおける複数の要素同士の相乗項を説
明変数として含むＰＬＳ法である、ｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置が提供される。
【００３４】
本発明では、前記相乗項は、前記塩基配列の複数の部位のそれぞれが、ある部位がある
特定の塩基であり、かつ、他のある部位がある特定の塩基であるような場合と、それ以外
の場合とを区別する項である、ｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置が提供される。
【００３５】
前記ＰＬＳ法において、構造因子データの複数の要素についての相乗効果を考慮するこ
とができる。構造因子データが塩基配列であるときは、複数の塩基位置が、それぞれ特定
の塩基であるという事象の積事象についてのデータを用いることなどである（例：第ｍ番
目の塩基がＧであり、かつ、第ｎ番目の塩基がＴである、という事象の真偽データ）。
【００３６】
本発明では、前記ｓｉＲＮＡの構造因子データが塩基配列データであり、前記モデルパ
ラメータ算出手段は、複数のｓｉＲＮＡの塩基配列データから、塩基配列に関する事象に
ついての真偽データを算出する機能と、前記モデルパラメータ算出手段が前記複数のｓｉ
ＲＮＡのそれぞれのＲＮＡｉ効果の実験データを受け付けて、前記真偽データに基づいて
前記複数のｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果の実験データを適切に予測する予測モデルを多変量
解析法に基づいて作成する機能と、前記予測モデルを定める前記モデルパラメータを算出
する機能とを備えるものとすることが好適である。
【００３７】
塩基配列に関する事象とは、塩基配列について真偽の判断が可能な事象をいう。例えば
、「第２１番目の位置の塩基が、Ａ（アデニン）である」という事象や、「第２１番目の
塩基配列がＧ（グアニン）である」という事象などである。この他には、「第２１番目の
位置の塩基がＣ（シトシン）である」、「第２１番目の位置の塩基がＧあるいはＣである
」、「第１５番目の位置の塩基がＧである」、「第１５番目の位置の塩基がＡである」、
「第１２番目の位置の塩基がＵ（ウラシル）である」、「第１１番目の位置の塩基がＣで
ある」、「第９番目の位置の塩基がＵである」、「第１８番目の位置の塩基がＡあるいは
Ｕである」、「第２０番目の位置の塩基がＡあるいはＵである」といった事象も含まれる
。このように、ｓｉＲＮＡの具体的な配列からその真偽が容易に判断される。したがって
、その真偽に応じて、例えば、真であれば１、偽であれば０などのように数値に対応させ
て真偽のデータを得ることができる。対応させる数値は、特に問うものではない。
真偽データに基づいて実験データを予測するための予測モデルがモデルパラメータ算出
手段により作成されて、そのモデルパラメータが算出される。
【００３８】
本発明では、前記塩基配列データが、ｓｉＲＮＡの塩基配列におけるＧＣコンテンツデ
ータであり、前記モデルパラメータが、該ＧＣコンテンツデータに基づいて前記ＲＮＡｉ
効果を予測する予測モデルを確立するものである、ｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置が
提供される。また、前記塩基配列データが、ｓｉＲＮＡの塩基配列における第１１塩基か
ら第２１塩基におけるＧＣコンテンツデータであり、前記モデルパラメータが、該ＧＣコ
ンテンツデータに基づいて前記ＲＮＡｉ効果を予測する予測モデルを定めるものとすると
さらに好適である。前記塩基配列データにｓｉＲＮＡの塩基配列における第３塩基から第
１０塩基におけるＧＣコンテンツデータをさらに含むと、なお好適である。
【００３９】
ＧＣコンテンツデータとは、ある塩基の範囲にＧまたはＣのいずれかの塩基が含まれる
割合（または、ＧもＣも含まれない割合）である。ＧＣコンテンツデータは、本発明では
、ｓｉＲＮＡの塩基配列の全てのＧＣコンテンツデータを用いたり、または、第１１塩基
から第２１塩基におけるＧＣコンテンツデータ、さらに、第３塩基から第１０塩基におけ
るＧＣコンテンツデータを用いることができる。
【００４０】
本発明では、前記塩基配列データには、前記ＲＮＡｉ効果の実測データとの間の相関係
数が、０．２以上となるか、若しくは、−０．２以下となる塩基配列データのみを組み合
わせた塩基配列についてのデータを含むものとすることが好適である。
【００４１】
塩基配列データがある一定以上強い正または負の相関を示すデータを選択して、その選
択された塩基配列データを組み合わせるものであれば、よりＲＮＡｉ効果と強い相関を示
す説明変数が構成される。
【発明の効果】
【００５０】
本発明のｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置によれば、任意のｍＲＮＡの構造因子に対して、ｍＲＮＡの配列の各部分についての、あるいは、その部分に相同なｓｉＲＮＡについてのＲＮＡｉ効果の予測値が算出可能になる。したがって、作用を抑止したいｍＲＮＡの配列が得られれば、ＲＮＡｉ効果を測定する実験に基づかなくとも、あるいは、ＲＮＡｉを測定する実験によって確認する前に、そのｍＲＮＡについて高いＲＮＡｉ効果を示すｓｉＲＮＡを具体的に特定することが可能となる。このため、迅速にｓｉＲＮＡの設計が行なえる。
【００５１】
塩基配列データはＲＮＡｉ効果によってｍＲＮＡが切断されるターゲットサイトを特定
するものであり、ＲＮＡｉ効果に顕著に影響するものである。したがって、ＲＮＡｉ効果
の予測に用いる構造因子として有効である。また、二次構造は、ｍＲＮＡの塩基配列に基
づく１次構造にくらべて高次の構造である立体構造を定めるものであり、ターゲットサイ
トに対するｓｉＲＮＡの配位に影響するために、ＲＮＡｉ効果の予測に用いる因子として
有効である。
【００５２】
構造因子の複数の要素の相乗項を考慮すると、ｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果にしばしば発
現する構造因子の各要素の寄与について重ね合わせの原理が成り立たないような線形とい
えない効果についても、適切に考慮することができる。
【００５３】
ＧＣコンテンツデータはＲＮＡｉ効果と強い相関を示すため、ＰＬＳ法においてＧＣコ
ンテンツデータを用いれば、より精度の高い予測モデルが作成され、ＲＮＡｉ効果を精度
良く予測できる。
【００５４】
また、ｍＲＮＡの塩基配列の全ての部分についてＲＮＡｉ効果を予測計算できるために
、ターゲットとするｍＲＮＡについての塩基配列のデータに基づいて、ＲＮＡｉ効果を効
率よく発揮させるためのｓｉＲＮＡの配列が決定できる。したがって、ｍＲＮＡの塩基配
列に基づいて、ＲＮＡｉ効果の高いｓｉＲＮＡを合成するための情報を取得することが可
能となる。これにより、ＲＮＡｉ効果についての実験を行なう前に、ＲＮＡｉ効果の高い
ｓｉＲＮＡを設計することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５５】
本発明を実施するための最良の形態を、以下図面及び数式を用いて説明する。
図１は、本発明において対象となるｓｉＲＮＡの構造およびその作用を模式的に示す図である。図１（ａ）において、ｓｉＲＮＡ１０は、センス鎖２およびアンチセンス鎖４の２本鎖の塩基配列を有するＲＮＡである。センス鎖２には５´側である端部６と３´側である端部８が有り、アンチセンス鎖４には３´側である端部１２と５´側である端部１４が有る。センス鎖２とアンチセンス鎖４は、センス鎖２の３´側である端部８と、アンチセンス鎖４の３´側である端部１２とがそれぞれ２塩基分だけオーバーハングしている。ＲＮＡｉ効果を示すｓｉＲＮＡは通常は２１塩基〜２３塩基の長さを有する。図１（ａ）では２１塩基のｓｉＲＮＡを示している。
【００５６】
本出願においては、図１（ａ）に示すように、アンチセンス鎖４の３´側の端部１２から塩基を＃１とするように番号付けを行なって説明する。ｓｉＲＮＡが２１塩基で、オーバーハングが２である図１（ａ）の場合には、オーバーハング部も含めて＃１〜＃２３の塩基がＧ、Ａ、Ｔ（Ｕ）、Ｃのいずれであるかを特定することにより、ｓｉＲＮＡの配列を特定することができる。センス鎖２とアンチセンス鎖４が相補的であるため、＃１および＃２の塩基を除き、センス鎖２の塩基によりｓｉＲＮＡの配列を特定する。＃１および＃２の塩基はアンチセンス鎖４の塩基に相補的な塩基により特定する。なお、本出願においては、＃１〜＃２３までの塩基をそれぞれ第１〜第２３塩基のようにも表現する。
【００５７】
図１（ｂ）に示すように、ｓｉＲＮＡ１０のアンチセンス鎖４と相同な配列が細胞内においてｍＲＮＡ１６にある場合には、ｓｉＲＮＡ１０のアンチセンス鎖４がそのｍＲＮＡ１６の配列に作用して、図１（ｃ）に示すようにｍＲＮＡ１６が切断される。これにより、そのｍＲＮＡの本来有する作用が抑制されてＲＮＡｉ効果が得られる。
【００５８】
ここで、ｓｉＲＮＡは任意の配列のものが合成することができ、また、ｍＲＮＡの配列
もＤＮＡの配列を反映するものであるから、目的とするゲノムが既知であれば、既知であ
る。しかし、たとえｍＲＮＡの２１〜２３塩基に合わせてｓｉＲＮＡを合成したとしても
、実際に得られるＲＮＡｉ効果は、ｍＲＮＡのいずれの２１〜２３塩基を選択するかに大
きく依存する。本発明は、多変量解析の手法によってｓｉＲＮＡによるＲＮＡｉ効果が予
測できることを用い、このＲＮＡｉ効果の高い塩基の選択を効率的に行なうことを可能に
する。
【００５９】
図２は、ルシフェラーゼ活性を測定することにより、いくつかのサイトをターゲットと
するｓｉＲＮＡについてＲＮＡｉ効果を実測したデータの例である。縦軸は、対照試料（
Cont.）について得られたルシフェラーゼ活性を１００％となるように基準化したルシフ
ェラーゼ活性の値（ルジフェリン発光の強度）としている。図２に記載された全てのデー
タは、ホタルルシフェラーゼを発現させるベクターがトランスフェクションされたHeLaS3
細胞によって、ホタルルシフェラーゼの活性を測定して得られたものである。活性データ
１８ｒは対照試料のものであり、ｓｉＲＮＡを全く用いない場合のルシフェラーゼ活性を
示す。縦軸は、この値についての計測等の誤差を平均した値が１００％となるようにスケ
ールしている。活性データ１８ｈは、ハイグロマイシン／EGFP融合たんぱく質をターゲッ
トとしたｓｉＲＮＡを用いた場合のデータである。この場合は、細胞内のｍＲＮＡにター
ゲットサイトを有しないので、このｓｉＲＮＡは何ら作用を有さず、対照試料と同様の活
性を示す。活性データ１８ａ〜ｅは、ｍＲＮＡのサイトＡ〜Ｅをターゲットサイトとなる
ように合成されたｓｉＲＮＡのデータである。サイトＡは、ｍＲＮＡのサイトではあるが
、このサイトをターゲットとしているｓｉＲＮＡは対照試料から１％の低下にとどまり、
実質的には何らＲＮＡｉの効果を示していない。これに対し、ｍＲＮＡのサイトＢ〜Ｄを
ターゲットサイトとする活性データ１８ｂ〜ｅは、それぞれ、対照試料から、５６％、８
６％、６２％、６３％だけ低下したルシフェラーゼ活性となっている。活性データ１８a
〜１８eからわかるように、同じｍＲＮＡをターゲットとしていても、ｓｉＲＮＡが実際
にターゲットとするサイトにより、異なるＲＮＡｉ効果が実現する。
【００６０】
ＲＮＡｉ効果は、図２を用いて説明したルシフェラーゼ活性の抑制率やその他の方法（
リアルタイムＰＣＲ法、ノーザンプロット法、ウエスタンプロット法等）により、合成し
た任意のｓｉＲＮＡについて実験的に測定可能な量である。表１は、合成したｓｉＲＮＡ
について、各塩基がＧ、Ａ、Ｔ、Ｃであるという事象と、そのｓｉＲＮＡが示すＲＮＡｉ
効果との間にみられる相関係数をまとめたものである。表１では、ｍ，ｎ，ｌを１≦ｍ＜
ｎ＜ｌ≦２３の関係にある自然数として、オーバーハング部も含めてｓｉＲＮＡの２３塩
基のいずれかの位置を表わしている。表１は、ｓｉＲＮＡの統計標本として７１０種のｓ
ｉＲＮＡを用いて得られたデータである。
【表１】
0004843778.tif 000002
【００６１】
表１のデータを得るには以下のようにする。まず、あるｓｉＲＮＡのある位置の塩基が
Ｇ、Ａ、Ｔ（Ｕ）、Ｃのいずれかであるという事象の真偽を、そのｓｉＲＮＡの配列デー
タから得る。そして、そのｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果の実測データ（０〜１に基準化し、
ｍＲＮＡの作用の抑制率を表わすデータ）を得る。配列の事象についての真偽のデータと
ＲＮＡｉ効果のデータとをセットにして、多数のｓｉＲＮＡについてこのデータセットを
得る実験を行なう。この各事象とＲＮＡｉ効果との相関係数を計算したものが、表１に表
わされている。例えば、第ｍ塩基がＧであるという事象とＲＮＡｉ効果との相関（表の左
上）は、データを得たｓｉＲＮＡの統計標本については０．０２である。しかし、第ｎ塩
基がＴであるという事象とＲＮＡｉ効果との相関（表の＃ｎの行とＴの列で指定される欄
）は０．２６である。このように、ｓｉＲＮＡの特定の位置の塩基が特定の塩基であるこ
ととＲＮＡｉ効果の間には、統計的に有意に相関が認められない場合や相関が見られる場
合がある。
【００６２】
表１には、さらに、特定の位置の塩基がＧまたはＣのいずれかであるという事象の真偽
と、ＲＮＡｉ効果のデータとの間の相関係数も示している（表の最下行）。表１に示され
るように、特定の位置の塩基がＧまたはＣであることは、第ｎ番目及び第ｌ番目の塩基に
おいてはＲＮＡｉ効果と比較的強い相関を有している。
【００６３】
次に、具体的な配列を示して、特定の位置の塩基の種類とＲＮＡｉ効果のデータとの相
関係数について説明する。表２は、複数のｓｉＲＮＡについて、その具体的な配列と、Ｒ
ＮＡｉ効果との関係を示す表である。表には、ＳＥＱ００１〜ＳＥＱ００４で区別される
ｓｉＲＮＡの配列（第２列）と、ルシフェラーゼ活性によって測定されたＲＮＡｉ効果（
第３列）が示されている。表の右のＣ２１列およびＧ２１列は、第２１番目の塩基がＣで
あるという事象、第２１番目の塩基がＧであるという事象のそれぞれの真偽を、真であれ
ば０、偽であれば１であるようにして表わした列であり、塩基配列を表わす文字列から求
められるデータである。配列の表２の最下段は、１１４種類のｓｉＲＮＡについて得られ
た同様のＲＮＡｉ効果のデータと配列から定めた事象との相関係数を求めた値である。こ
の表には４種のｓｉＲＮＡ（ＳＥＱ００１〜ＳＥＱ００４）のみが記載されているが、実
際には１１４種類のｓｉＲＮＡについて、ＲＮＡｉ効果の実験データを取得し、相関係数
を定めている。
【００６４】
【表２】
0004843778.tif 000003
【００６５】
また、表２のＧＣ列は、第１２塩基〜第２１塩基の合計１０塩基に含まれるＣまたはＧ
の割合を１から除いた数である。例えば、ＳＥＱ００１の第１２塩基〜第２１塩基の部分
の配列はAGTACTTCGAであるので、１０塩基中ＧまたはＣは４塩基ある。したがって、ＧＣ
列の値は１−０．４＝０．６となる。本出願では、このようなＧＣの割合から直接導かれ
る値を一般にＧＣコンテンツと呼ぶ。
【００６６】
なお、Ｃ２１列およびＧ２１列のデータを、真である場合に１、偽である場合に０とな
るように与えた場合や、ＧＣ列がＧまたはＣの割合そのものである場合には、相関係数の
値の正負が逆転するが、相関係数は絶対値が統計的な相関の強弱の程度を表わすものであ
るから、これらは適宜選択することができる。
【００６７】
本発明における構造因子として塩基配列を用いた場合には、予測モデルを作成するため
の統計標本としてのｓｉＲＮＡについて、塩基配列の事象についての真偽や特定の塩基の
割合などの塩基配列から直接に導かれるデータと、ＲＮＡｉ効果の実験データとの関係を
多変量解析の手法により明確にし、塩基配列からＲＮＡｉ効果を予測するための予測モデ
ルを定めるためのモデルパラメータを求めることができる。このようにして求めたモデル
パラメータを用いれば、ＲＮＡｉ効果を測定する実験が行なわれていないｓｉＲＮＡにつ
いても、ｓｉＲＮＡの配列のみからＲＮＡｉ効果を予測することができる。
【００６８】
以下、その予測モデルを確立するための数学的手法について説明し、さらに、ｓｉＲＮ
Ａの配列からＲＮＡｉ効果を予測する専用装置の構成や処理の具体例について説明する。
そして、ＰＬＳ法を用いた場合の専用装置の実施例と、ｍＲＮＡについてＲＮＡｉ効果の
高いｓｉＲＮＡを得るための実施例について説明する。
【００６９】
数学的手法については、まず、ＣＬＳ（Classical Least Squares）法による予測モデ
ルの作成およびその予測モデルによるＲＮＡｉ効果の予測について説明し、次に、ＰＬＳ
（Partial Least Squares）法による予測モデルの作成およびその予測モデルによるＲＮ
Ａｉ効果の予測について説明する。
【００７０】
［ＣＬＳ法による予測モデルの作成］
ＣＬＳ法では、構造因子データ（塩基配列を用いる場合は、配列に基づいて作成された
データ）を説明変数（又は独立変数）とし、ＲＮＡｉ効果のデータを目的変数（又は従属
変数）として、最小二乗法を用いた線形予測による予測モデルを作成する。
【００７１】
統計標本としてｎ個（ｎは自然数）のｓｉＲＮＡ配列と、各ｓｉＲＮＡについて求めた
ＲＮＡｉの実測データの組を準備する。この実験は、表１および２を用いて説明したもの
と同様である。ここで、説明変数となるデータは、ｓｉＲＮＡの配列（例：表２第２列目
）から得られるデータであり、その配列についての事象の真偽についてのデータ（例：表
２第４列目または５列目）や、その配列に含まれる特定の塩基の割合のデータ（例：表２
第６列目）、あるいは、その配列に関する事象の真偽についてのデータをさらに演算して
得られたデータ（例：表２第４列目と５列目とを入力としてこれらにＡＮＤ演算を施して
得られるデータ）等とすることができる。このようなデータの種類の数をｍとする。この
場合、各説明変数のデータはｎ次元の列ベクトル（ｘ1j、ｘ2j、・・・ｘnj）T、（ｊ＝
１〜ｍ、Ｔは転置記号）等としてデータが得られる。
【００７２】
目的変数であるＲＮＡｉ効果のデータは、各ｓｉＲＮＡの種類ごとに１つの値が得られるため、それをｎ次元の列ベクトル（ｙ1、ｙ2、・・・ｙn）Tとする。ＣＬＳでは、ｙi（ｉ＝１〜ｎ）がｘi1、ｘi2、・・・ｘimの各説明変数の線形和で表現されるとのモデル化を行なう。これらの変数に依存しない定数成分をｂ0とし、各変数に対する係数をｂ1〜ｂmとする。この場合、ＣＬＳによる予測モデル式は形式的に式１のように表現される。
【数１】
0004843778.tif 000004
ＣＬＳにおいて予測モデルを作成することは、ｂ0〜ｂmを合理的に決定することである。予測モデルを特徴付けるモデルパラメータには、このｂ0〜ｂm以外にも、これらの係数が用いられる変数Ｘを構造因子（塩基配列等）から抽出するためのマスク情報（塩基配列のいずれの位置のデータを用いるかを保持する情報）や演算情報（どのような演算により説明変数を求めるかを保持する情報）が用いられる。
【００７３】
ベクトルｆ（要素ｆi；ｉ＝１〜ｎ）によって残差を表わすと、実験データは式２によ
って表現される。
【数２】
0004843778.tif 000005
ここで、行列を用いることにより、左辺と右辺第１項によって予測モデル式である式１を
表現している。つまり、要素が１であり定数項を表わすｎ次元列ベクトルとｎ次元の列ベ
クトルをｍ個用いることにより、説明変数のデータ行列Ｘが構成されている。
【００７４】
残差二乗和である式３を最小化する条件から導かれる正規方程式は、式４により与えら
れる。
【数３】
0004843778.tif 000006
【数４】
0004843778.tif 000007
したがって、ｂ0〜ｂmを要素とする係数ベクトルｂは、式５により計算される。
【００７５】
式５をｓｉＲＮＡによるＲＮＡｉ効果の予測の場合に即して考えれば、表２第４列目〜第
６列目のデータ等である実際の配列から構成される説明変数のデータ行列Ｘと、ＲＮＡｉ
効果の実測データのベクトルｙのみを用いて、式５よりＲＮＡｉ効果を予測する予測モデ
ルを特徴付けるモデルパラメータｂ0〜ｂmが計算される。
【数５】
0004843778.tif 000008
［ＣＬＳ法の予測モデルによるＲＮＡｉ効果の予測］
予測モデルのモデルパラメータである係数ベクトルｂが定まると、その係数ベクトルｂ
（モデルパラメータの一部）を用いて、式６のようにして任意のｓｉＲＮＡについてＲＮ
Ａｉ効果ｙが計算される。
【数６】
0004843778.tif 000009
ここで、ｘjは、実験データの説明変数と同様に構成した、求めたいｓｉＲＮＡについて
の配列のみから求められる説明変数である。したがって、ｓｉＲＮＡの配列のみから一意
にＲＮＡｉ効果ｙが算出される。
【００７６】
［ＰＬＳ法による予測モデルの作成］
ＰＬＳ法では、ＣＬＳ法における構造因子データ（塩基配列を用いる場合いは、配列に
基づいて作成されたデータ）から直接得られる説明変数の行列Ｘを用いず、その行列Ｘに
一次変換を施したベクトルｔ（潜在変数）を用いる。この潜在変数ｔを用いると、ＲＮＡ
ｉ効果ｙは式７のように表現される。
【数７】
0004843778.tif 000010
通常のＰＬＳ法の表記に従って、式８のように表わすと、説明変数の行列Ｘ、目的変数の
ベクトルｙは、式９の関係を満たす。
【数８】
0004843778.tif 000011
【数９】
0004843778.tif 000012
ここで、行列Ｅは残差を表わす行列である。また、ｔaはベクトルであり、ｑaはスカラー
である。ＡはＰＬＳファクターと呼ばれる因子であり、ａが１を定めた後に順次ａを増加
させてａがＡとなるまで定めてゆく。
【００７７】
最も単純な場合であるＡが１の場合を考えると、式９は式１０に帰着される。
【数１０】
0004843778.tif 000013
式１０の特徴は、Ｘもｙ1もｔ1を通じて表現されるということである。実際には、ｔ1は
Ｘの一部を表現することになるので、ＰＬＳ重みベクトルと呼ばれるベクトルｗ1を用い
て、式１１のように表現される。
【数１１】
0004843778.tif 000014
式１１で表現されるｔ1を定めるには、ｗ1のノルムを１とする拘束条件のもとで、ｔとｙ
の内積が最大となるようなｗ1を求める。具体的には、ラグランジュの未定乗数法により
、未定乗数μを用いて、式１２に与えられる関数Ｇをベクトルｗ1の各成分で偏微分した
ものを０とする（式１３）。
【数１２】
0004843778.tif 000015
【数１３】
0004843778.tif 000016
式１４に従って計算し、｜ｗ1｜=１であることを考慮すると、式１５が得られる。
【数１４】
0004843778.tif 000017
【数１５】
0004843778.tif 000018
【数１６】
0004843778.tif 000019
ｗ1が求まると、Ｘのうちｙとの内積を最大にするｔ1、つまり、Ｘのうちｙを最も良く表
現する部分をｔ1として求めたこととなる。
【００７８】
式１０においてＸとｔ1を結びつけるｐ1はローディングベクトルと呼ばれている。この
ｐは、式１０における残差Ｅを最小化するように求める。また、式１０におけるｑ1も残
差ｆを最小化するように求める。これらの結果、ローディングベクトルｐおよびｑ1は、
式１６に従って求まる。
【００７９】
本発明では、ｓｉＲＮＡについてのＲＮＡｉ効果の実験データを用いれば、式１５から
ｗ1が求まり、そのｗ1を式１１に用いればｔ1が求まり、さらにそのｔ1を式１６に用いれ
ば、ｐ1、ｑ1を求めることが可能である。ＰＬＳ法においては、一般には式９下段におい
て残差ｆを０としたものが予測モデルとなる。Ａが１の場合には、式１０下段の式でｆを
０としたものが予測モデルとなる。モデルパラメータは、ｗ1とｑ1、それに、塩基配列か
らＸを構成するために、塩基配列等から適当な位置の配列を抜き出すマスク情報や、複数
の位置の塩基の間の演算を行なう演算情報である。これは、Ｘにｗ1を用いれば、式１１
によりｔ1が求まり、ｑ1とｔ1からｙが求まるという構造を有しているためである。なお
、ｐ1については、Ａが１の場合には計算の必要はないが、Ａが２以上の場合をａが１の
場合に基づいて適切に計算するために必要となる。
【００８０】
次に、Ａが２以上の場合について説明する。まずＡを２とする。この場合、上述のよう
にａ＝１の場合について一度求めたｔ1、ｐ1、ｑ1を用い、その成分を式１０の左辺に移
項することができる（式１７）。
【数１７】
0004843778.tif 000020
式１７と式１０を比較すれば明らかなように、ｔ1、ｐ1、ｑ1を式１０〜式１６によって
求めたのと同様にして、式１７の右辺に現れるｔ2、ｐ2、ｑ2を求めることができる。こ
の計算過程でｗ2も求まる。当然ではあるが、このとき、式１０の左辺が式１７の左辺に
置き換わっていることに注意する。Ａ＝３以上についてもこれと同様にして、Ａが２まで
の計算に基づいて逐次計算を繰り返してより近似の精度を高めることが可能である。ｓｉ
ＲＮＡについてのＲＮＡｉ効果の実験データを用いても、Ａを２以上とすれば予測モデル
の精度がより向上する。後の予測計算のためには、各ａについてｗaとｑaをモデルパラメ
ータとして保存しておく。
【００８１】
なお、Ａをどの程度の数に設定するかについては、クロスバリデーション法により決定
することができる。これは、予測モデルの作成に用いる全標本のうちから、ある標本のみ
を除外して、予測モデルの作成と同じ処理を残りの全ての標本に対して行い、予測モデル
を作成する。そして、その予測モデルに従って、除外した標本について、予測値と実験値
との残差を計算する。この処理を除外する標本を順次変更して全標本が一度だけ除外され
るように計算を行い、標本の数だけ求められた残差のそれぞれを二乗してその和を計算す
る。そして、その残差二乗和を、Ａを変更して算出する。ここで、Ａを１より増加させて
ゆくと、この残差二乗和は一旦減少し、あるところから増加するような傾向を示す。残差
二乗和が増加しているような場合には、いわゆるオーバーフィッティングが起きており、
Ａを増加させてモデルの精度を高めるという目的が達成できないこととなる。したがって
、Ａは、この残差二乗和を最小とするＡの値を用いるのがよい。Ａは予測モデルの精度を
決める要素であり、モデルパラメータの１つとすることができる。
【００８２】
［ＰＬＳ法の予測モデルによるＲＮＡｉ効果の予測］
ＰＬＳ法における予測モデルは、ｓｉＲＮＡの配列に従って定まるデータを直接用いる
ＣＬＳと異なる。
Ａが１の場合には、モデルパラメータであるｗ1、ｑ1を用いる。ＲＮＡｉ効果を予測し
たいｓｉＲＮＡの配列に従ってＸの一行を抜き出したものに相当する行ベクトルｘを求め
る。この行ベクトルは、例えば、表２の配列に基づくデータ（表２の右３列）の部分を行
方向に切り取ったデータに相当し、ＲＮＡｉ効果を予測したいｓｉＲＮＡの配列データか
ら、予測モデルを作成したときに用いた説明変数の行列Ｘのある行と同様にして求められ
る。このために、塩基配列等から適当な位置の配列を抜き出すマスク情報や、複数の位置
の塩基の間の演算を行なう演算情報を用いても良い。この行ベクトルｘを式１１のＸの変
わりに代入して、スカラー量ｔ1を算出する。モデルパラメータであるｑ1とｔ1を用いて
式９下段右辺第１項の計算を行なえば、所望のＲＮＡｉ効果の予測値が算出される。
【００８３】
Ａが２以上の場合については、ｗa、ｑaを用いて式９下段右辺第１項の計算を行なう。
ｔaはそれぞれ式１１およびそれに相当する式に従って算出される。さらに、ｐ1も式１６
に従って求めておく。これにより、式１７に従ってａ＝２についての計算が可能となる。
このような計算を繰り返すことにより、最終的なａ＝Ａまでについてｗa、ｔa、ｑaを算
出する。最後に、Ａ＝１の時と同様に、行ベクトルｘにより、式９下段右辺第１項の計算
によって、ｙが求まる。
【００８４】
［ｓｉＲＮＡの配列からＲＮＡｉ効果を予測する専用装置］
図３に、本発明においてｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果の予測計算を実行するための専用装
置の構成を示す。本発明のｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置は、通常のコンピュータを
用いて実現することができる。即ち、記憶手段、演算処理手段、入力手段、表示手段等を
実装し、ソフトウエアによる情報処理を、ハードウエアを用いて具体的に実現し得る任意
のコンピュータを用いることができる。図３は、このような一般のコンピュータによって
実現される本発明のｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置の機能的な構成を示す機能ブロッ
ク図である。
【００８５】
図３には、予め求められたモデルパラメータを記憶手段２６に格納し、その記憶手段２
６からモデルパラメータを読み込んでＲＮＡｉ効果算出手段２８が予測モデルを確立し、
ｓｉＲＮＡの構造因子（塩基配列等）の入力３２からＲＮＡｉ効果ｙを出力４０として出
力するｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果予測装置２２が示されている。予測モデルは、図には単
純な関数関係（ｙ＝ｆ（ｘ））を示しているが、必ずしもこれに限定されるものではない
。入出力の動作がモデルパラメータにより制御されて、その動作が全体として関数的な機
能を果たすものであれば良い。例えば、ＰＬＳ法による予測計算においては、モデルパラ
メータにｗaおよびｑa（ａ＝１〜Ａ）が含まれているため、これらは記憶手段２６に予め
格納されており、ＲＮＡｉ効果算出手段２８において、式９下段右辺第1項の値が説明変
数Xの入力３６から式１１によるｔaを計算することにより求められる。ＲＮＡｉ効果算出
手段２８には、この目的のために、通常のコンピュータが備える演算機能を組み合わせて
、行列演算を行なう機能、積和計算を行なう機能等（いずれも図示しない）が実現される
。
【００８６】
図３には、さらに、予測モデルを作成し、モデルパラメータを決定するモデルパラメー
タ算出手段２４が本発明のｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置に含まれている例が示され
ている。このモデルパラメータ算出手段２４は、多数の実験に基づいた実測のＲＮＡｉ効
果のデータであるｙ（ベクトル）と、各ｓｉＲＮＡの構造因子（例：塩基配列）から求め
られる説明変数データＸ（行列）とを入力としてモデルパラメータを算出する。このモデ
ルパラメータ算出手段２４には、この目的のために、通常のコンピュータが備える演算機
能を組み合わせて、行列演算を行なう機能、最小二乗法によりフィッティングを行なう機
能、逆行列を求める機能等（いずれも図示しない）が実現される。
【００８７】
図３においては、モデルパラメータ算出手段２４やＲＮＡｉ効果算出手段２８に直接入力される入力３４および３６は、説明変数データＸ（入力３４）や説明変数ｘ（入力３６）である。これらの入力は、構造因子の加工されていないデータ（例えば、塩基配列の入力３０および３２）から構成される説明変数であるため、構造因子を説明変数に加工する処理手段２４ａや処理手段２８ａがモデルパラメータ算出手段２４およびＲＮＡｉ効果算出手段２８に備えられていて良い。処理手段２４ａと処理手段２８ａは同様の動作をするが、例えば、塩基配列からその一部を抜き出すマスク処理を行なう場合には、どのようなマスクを行なうかを定めるマスク情報は、モデルパラメータの一部として、記憶手段２６に記憶される。このように処理手段２４ａと２８ａは、モデルパラメータを介して同様の動作を行なうように構成されている。なお、処理手段２４ａと２８ａは、図３では、それぞれ、モデルパラメータ算出手段２４とＲＮＡｉ効果算出手段２８から独立したものであるように描いているが、必ずしもそのように独立したものでなくてもよく、モデルパラメータ算出手段２４とＲＮＡｉ効果算出手段２８の機能として、処理手段２４ａと２８ａの機能が含まれていることができる。
【００８８】
図４に、本発明のＲＮＡｉ効果を予測する専用装置の動作ステップの概略を、ｓｉＲＮ
Ａの構造因子が配列データである場合を例として示す。本発明では、まず、動作を予測す
るために必要な予測モデルを作成し（Ｓ２〜Ｓ６）、さらに、その予測モデルによって、
ｓｉＲＮＡの配列からＲＮＡｉ効果を予測する（Ｓ８〜Ｓ１４）。ｓｉＲＮＡの配列から
ＲＮＡｉ効果を予測する専用装置の動作としては、必ずしも、予測モデルを作成する前半
のステップ（Ｓ２〜Ｓ６）は必要なく、必要なモデルパラメータをさえ得られていればよ
いが、動作全体を説明するために、図４では予測モデルを作成するステップも記載してい
る。
【００８９】
図４のステップにおいて、前半のステップ（Ｓ２〜Ｓ６）は、モデルパラメータ算出手
段２４（図３）の処理であり、後半のステップ（Ｓ８〜Ｓ１４）は、ＲＮＡｉ効果算出手
段２８の処理である。
【００９０】
予測モデルを作成するためには、まず、多数のｓｉＲＮＡについて、予測モデルの説明
変数となるデータを定める。例えば、ｓｉＲＮＡの配列に関する事象の真偽についてのデ
ータを算出する（Ｓ２）。次に、それぞれのｓｉＲＮＡに対して、目的変数を実験的に求
めたものであるＲＮＡｉ効果の実験データを受け付ける（Ｓ４）。これらの処理の順序は
特に問わない。これにより、説明変数と目的変数の実験値からなるデータセットが多数の
ｓｉＲＮＡについて得られる。その後、ｓｉＲＮＡの構造因子（例：塩基配列の事象が真
か偽かを示すデータの組）から、ＲＮＡｉ効果を予測するためのモデルを作成する（Ｓ６
）。これは、先に説明したＣＬＳ法であれば、説明変数から目的変数の値を最小二乗法に
よって適切に予測し得る線形関数を定めること、つまり、その線形関数の係数を具体的に
決定することを意味する。また、先に説明したＰＬＳ法であれば、ＰＬＳファクターＡの
値、ｗaおよびｑa（ａ＝１〜Ａ）の値等を式１４〜１６に従って、具体的に決定すること
を意味する。これらの決定方法は、先に式を用いて説明した。これらの予測モデルを具体
的に定めるモデルパラメータは、記憶手段２６（図３）に記憶される。
【００９１】
予測モデルが作成されると、具体的にその予測モデルを用いてＲＮＡｉ効果を予測する
ことが可能になる。予測を行なうためには、まず、モデルパラメータを用いて予測モデル
を確立する（Ｓ８）。コンピュータの処理としては、図３のＲＮＡｉ効果算出手段が予測
計算のプログラムをロードし、その予測プログラムの動作に必要な値（モデルパラメータ
）を読み込んで予測計算が可能な状態にすることを意味する。そして、予測を行なうｓｉ
ＲＮＡ（構造因子は既知であるが、ＲＮＡｉ効果は未知であるもの）の構造因子をデータ
として取得し（例：図３の入力３２）、そのデータから説明変数を構成する（例：図３の
入力３６）。構造因子が配列であれば、例えば、ｓｉＲＮＡの配列データから、配列に関
する事象の真偽のデータを得る（Ｓ１０）。予測モデルを確立するステップ（Ｓ８）と説
明変数を構成するステップ（Ｓ１０）の順序は特には問わない。
【００９２】
予測モデルを用いて予測計算を行なうステップ（Ｓ１２）では、ＲＮＡｉ効果算出手段
２８が、構造因子データから構成された説明変数を受け付けて、ＲＮＡｉ効果を算出する
（図３、出力４０）。
【００９３】
このように出力されたＲＮＡｉ効果は、本発明の専用装置として動作しているコンピュ
ータの適当な記憶手段（図示しない）に格納されたり、適当な表示手段（図示しない）に
表示等される。また、他のｓｉＲＮＡについて、ＲＮＡｉ効果の予測計算を実行する場合
には（Ｓ１４）、そのモデルパラメータを確立した構造因子から説明変数を構成するステ
ップ（例：Ｓ１０）以降の各ステップを繰り返し実行する。
【実施例１】
【００９４】
図５〜７を用いて、本発明のｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置の実施例１を説明する
。本実施例においても、ＲＮＡｉ効果の予測計算の専用装置の構成は、図３の構成と同様
であるが、ＰＬＳ法に基づく予測モデルにより予測計算を実行する。この各手段が行なう
処理の具体的な内容を図５、図６にフローチャートに示す。
【００９５】
図５は、ｓｉＲＮＡの配列から、そのｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果を、ＰＬＳ予測モデル
により算出する計算の処理を示す。この一連の処理は、図３におけるＲＮＡｉ効果算出手
段２８及び処理手段２８ａが行なう処理である。
【００９６】
まず、ＲＮＡｉ効果の予測計算の専用装置において、プログラムをロードする等により
、予測モデルを確立する（Ｓ２０）。この際には、予測計算に必要なモデルデータが読み
込まれる。  次に、ｓｉＲＮＡの塩基配列データから、行ベクトルｘを算出する（Ｓ２２
）。この算出は、塩基配列データから予測モデルの作成に用いた行列Ｘの各行を算出した
のと同様に行なう。この算出に用いるために、塩基配列データから行ベクトルｘを算出す
るためのマスク情報や演算情報等が記憶手段２６に格納されている。そして、計算処理の
初期化のために、ＰＬＳファクターのインデックスであるａを出発値の１とし、ａを順次
増加して加算されて構成されるＲＮＡｉの予測値ｙをリセットする（Ｓ２４）。そして、
ｔaをそのｘとｗaから算出する（Ｓ２６）。なお、式１１においてはＸは行列であるため
に、ｔ1はベクトルであるが、同様の式の形態で行列Ｘの行成分に相当する行ベクトルｘ
を用いるために、ｔaはスカラー量となる。さらに、記憶手段２６からｑaを呼び出し（Ｓ
２８）、ｙにｔaｑaを加算する（Ｓ３０）。これにより、ＰＬＳファクターａのそれぞれ
についてｙが求まる。このｙは、式９後段右辺第１項より明らかなように、ＰＬＳファク
ターａについての和によって与えられるため、ａを上限Ａと比較して（Ｓ３２）、まだ上
限に達しないときにはａをインクリメントして（Ｓ３４）繰り返し計算を行い、上限に達
したらｙを出力する（Ｓ３６）。ａが２以上の場合には、式１０の代わりに式１７（ａ＝
２のとき）を用いるような変更を行い、それに応じて関連する式１１〜１６も同様の変更
が行なわれるが、計算機上の処理のフローには本質的な変更はない。なお、式１７が式１
０と同じ形式であることを用いて、再帰的なプログラムにより実行するなどといった当業
者には容易なプログラム実装上の工夫は可能である。
【００９７】
図６は、予測モデルを作成する計算の処理を示す。この一連の処理は、図３におけるモ
デルパラメータ算出手段２４及び処理手段２４ａが行なう処理である。まず、初期化処理
として、ＰＬＳファクターａを出発値の１とする（Ｓ４０）。次に、式１５にしたがって
、ｗaを算出し、記憶手段２６に格納する（Ｓ４２）。さらに、式１１に従ってｔaを算出
し（Ｓ４４）、式１６に従ってｑaを算出し、記憶手段２６に格納する（Ｓ４６）。これ
らの処理は、通常の行列演算の演算処理として実行可能である。ＰＬＳファクターａが上
限Ａに達していない場合には（Ｓ４８）、ＰＬＳファクターａをインクリメントした後に
式１７の左辺の計算を行なうために、式１６上段に従ってｐaを算出し（Ｓ５０）、ａを
インクリメントする（Ｓ５２）。ＰＬＳファクターａが上限Ａに達すると（Ｓ４８）、処
理が終了する。図示してはいないが、モデルパラメータとして、Ｘを構造因子（塩基配列
等）から作成するためのマスク情報や演算情報、ＰＬＳファクターＡ等を記憶手段２６に
格納するステップを有していることもできる。
【００９８】
図７に、本実施例で実現されたＲＮＡｉ効果の予測計算装置によるｓｉＲＮＡについて
のＲＮＡｉ効果の予測計算と、同じｓｉＲＮＡについて実験により測定されたＲＮＡｉ効
果の値の関係を示す。図７は、本実施例のＲＮＡｉ効果の予測計算装置が適切にＲＮＡｉ
効果を予測し得るものであるかどうかを確かめるために、ＲＮＡｉ効果の実験値と予測値
を比較するものである。図７の各点は、本実施例の予測計算装置により、ｓｉＲＮＡの配
列のみに基づいて予測されたＲＮＡｉ効果の値（横軸）と、ＲＮＡｉ効果の実験値（縦軸
）とについてプロットされている。図７の予測値と実験値のデータから算出される両者の
間の相関係数は、０．５８であり、本実施例のＲＮＡｉ効果の予測計算装置による予測値
は、実験値は強い相関を示すことを確認した。特に、ＲＮＡｉ効果が７０％以上であると
予測されたｓｉＲＮＡ（図７点線より右側のｓｉＲＮＡ）については、実験においても８
０％以上の高いＲＮＡｉ効果を示すことが確かめられた。
【実施例２】
【００９９】
本発明のｓｉＲＮＡのＲＮＡｉ効果算出装置の他の実施例として、ｍＲＮＡの塩基配列
の一部の配列を抽出する配列抽出手段が備えられている実施例について説明する。
配列抽出手段は、ｍＲＮＡの塩基配列データからｓｉＲＮＡの塩基配列の長さだけの塩
基配列データを抽出して出力する。ＲＮＡｉ効果算出手段が、ｍＲＮＡの塩基配列データ
から抽出された塩基配列について、ＲＮＡｉ効果を算出する。
このような処理を、ｍＲＮＡの塩基配列データから抽出する塩基配列を１塩基分だけシ
フトさせながら行なうことにより、塩基配列が与えられたｍＲＮＡについて、ＲＮＡｉ効
果を全ての場合について算出することが可能となる。したがって、ＲＮＡｉ効果について
の実験を行なう前に、ＲＮＡｉ効果の高いｓｉＲＮＡを設計することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１００】
【図１】本発明で対象とするｓｉＲＮＡによるＲＮＡｉ効果の作用を説明する説明図である。
【図２】本発明のＲＮＡｉ効果において実験によりＲＮＡｉ効果を測定した例を示す特性図である。
【図３】本発明のＲＮＡｉ効果予測装置に含まれる機能ブロックを説明する機能ブロック図である。
【図４】本発明のＲＮＡｉ効果予測装置の処理を、構造因子が塩基配列である場合を例として示すフローチャートである。
【図５】ＰＬＳ法を用いる本発明のＲＮＡｉ効果予測装置の実施例１において、予測計算の処理を示すフローチャートである。
【図６】ＰＬＳ法を用いる本発明のＲＮＡｉ効果予測装置の実施例１において、予測モデル作成の処理を示すフローチャートである。
【図７】ＰＬＳ法を用いる本発明のＲＮＡｉ効果予測装置の実施例１において、ＲＮＡｉ効果を予測する装置の機能の確認のために、実験によるＲＮＡｉ効果と予測計算されたＲＮＡｉ効果とを比較する特性図である。
【符号の説明】
【０１０１】
１０  ｓｉＲＮＡ
１８ａ〜ｅ、ｈ、ｒ  ルシフェラーゼ活性の実験データ
２２  ＲＮＡｉ効果算出装置
２６  記憶手段
２８  ＲＮＡｉ効果算出手段
【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５】
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【図６】
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【図７】
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