(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
作用物質に応答して生物系の摂動を定量化するための方法であって、前記方法は、コンピュータデバイスにおいて実行され、前記コンピュータデバイスは、処理回路を含み、前記方法は、
前記処理回路が、前記作用物質への前記生物系の応答に対応する治療データのセットを受信することであって、前記生物系は、複数の生物学的実体を含み、各生物学的実体は、前記生物学的実体のうちの少なくとも１つの他のものと相互作用する、ことと、
前記処理回路が、前記作用物質に暴露されていない前記生物系の応答に対応する対照データのセットを受信することと、
前記処理回路が、前記複数の生物学的実体の第１のサブセットを識別することによって、前記生物系内の第１の生物学的プロセスを表す第１の因果ネットワークモデルを識別することであって、前記第１の因果ネットワークモデルは、前記複数の生物学的実体の前記第１のサブセットの生物学的実体の間の因果関係を記述する、ことと、
前記処理回路が、前記複数の生物学的実体の第２のサブセットを識別することによって、前記生物系内の第２の生物学的プロセスを表す第２の因果ネットワークモデルを識別することであって、前記第２の因果ネットワークモデルは、前記複数の生物学的実体の前記第２のサブセットの生物学的実体の間の因果関係を記述する、ことと、
前記処理回路が、前記治療データのセットおよび前記対照データのセットを用いて、前記作用物質に応答して前記複数の生物学的実体の前記第１のサブセットの第１の摂動を表す、前記第１の因果ネットワークモデルに対する第１のネットワーク摂動振幅（ＮＰＡ）スコアを計算することと、
前記処理回路が、前記治療データのセットおよび前記対照データのセットを用いて、前記作用物質に応答して前記複数の生物学的実体の前記第２のサブセットの第２の摂動を表す、前記第２の因果ネットワークモデルに対する第２のネットワーク摂動振幅（ＮＰＡ）スコアを計算することと、
前記処理回路が、前記第１のＮＰＡスコアと、前記第２のＮＰＡスコアと、前記第１の因果ネットワークモデルと前記第２の因果ネットワークモデルとの間の交差に基づいて、前記生物系の摂動を定量化することであって、前記定量化することは、前記第１のスコアおよび前記第２のスコアを集約することにより、定量化された摂動集約スコアを取得することによって行われ、前記交差は、前記複数の生物学的実体の第３のサブセットを含み、前記第３のサブセットにおける各生物学的実体は、前記第１のサブセットおよび前記第２のサブセットに属し、前記定量化された摂動集約スコアは、前記作用物質に応答する前記生物系の摂動を表す、ことと、
前記処理回路が、前記第１の因果ネットワークモデルと前記第２の因果ネットワークモデルとの間の前記交差に相当するスカラー積を計算することにより、前記定量化された摂動集約スコアに対する前記交差の影響を取り消すことによって、前記定量化された摂動集約スコアを調整することであって、前記調整された定量化された摂動集約スコアは、前記第１の因果ネットワークモデルおよび前記第２の因果ネットワークモデルの直交部分の寄与を表し、かつ、直交直和を定義する、ことと
を含む、方法。
【請求項２】
前記処理回路が、前記第１のＮＰＡスコアの統計的有意性を判定することにより、前記第１の因果ネットワークモデルに関する前記第１のＮＰＡスコアの特異性を査定することをさらに含み、
前記判定することは、
前記処理回路が、前記第１の因果ネットワークモデルをＮ回修正することにより、Ｎ個の試験モデルを生成することと、
前記処理回路が、前記治療データのセットおよび前記対照データのセットを用いて、前記Ｎ個の試験モデルのそれぞれに対して試験スコアを計算することにより、Ｎ個の試験スコアを取得することと、
前記処理回路が、前記第１のＮＰＡスコアと前記Ｎ個のスコアとを比較することであって、前記第１のＮＰＡスコアが前記Ｎ個の試験スコアの所定の閾値割合を超える場合に、前記第１のＮＰＡスコアが統計的に有意であると決定される、ことと
によって行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の因果ネットワークモデル内の各生物学的実体は、ノード上の標識によって表された遺伝子であり、前記修正することは、前記第１の因果ネットワークモデル内の前記ノード上の前記標識を無作為に再び割り当てることを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の因果ネットワークモデルは、縁のセットをさらに含み、各縁は、第１のセット内の２つの生物学的実体を接続し、
前記修正することは、前記第１のセットにおける２つの他の生物学的実体の間に配置されるように、前記縁のセットにおける各縁を無作為に再び割り当てることを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記縁のセットにおける縁のｎ個は、前記第１のセットにおける２つの生物学的実体の間の負の関係を示し、
前記縁のセットにおける縁のｍ個は、前記第１のセットにおける２つの生物学的実体の間の正の関係を示し、
各それぞれの縁を無作為に再び割り当てることは、前記それぞれの縁が前記負の関係を示すかまたは前記正の関係を示すかに関わらず実行される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第１の因果ネットワークモデルおよび前記第２の因果ネットワークモデルのそれぞれは、前記生物系内の生物学的機構を表す、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第１のＮＰＡスコアを計算することは、前記第１の因果ネットワークモデルの基礎となる符号付き有向グラフ上のソボレフ型（半）ノルムを査定することを含み、前記符号付き有向グラフは、前記複数の生物学的実体の前記第１のサブセットにおける前記生物学的実体に対するノードと、生物学的実体のペアを接続する縁とを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ソボレフ型（半）ノルムを査定することは、隣接行列を査定することを含み、
前記隣接行列における各それぞれの要素は、前記第１のサブセットにおける生物学的実体のそれぞれのペアの間の縁の符号を示し、
前記符号は、前記縁が前記生物学的実体のそれぞれのペアの間の負の関係を示すときに、負であり、
前記符号は、前記縁が前記生物学的実体のそれぞれのペアの間の正の関係を示すときに、正である、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記ソボレフ型（半）ノルムは、ベクトルｆおよび行列Ｑの二次形式を計算することによって査定され、
前記ベクトルｆは、前記治療データのセットと前記対照データのセットとの間の差を表す活性値のベクトルとして定義され、
前記行列Ｑは、
【数１】
0006397894.tif 000021
として定義され、
【数２】
0006397894.tif 000022
は、前記符号付き有向グラフにおけるノードを出る出力縁を表す第１の対角行列であり、
【数３】
0006397894.tif 000023
は、前記符号付き有向グラフにおけるノードに入る入力縁を表す第２の対角行列であり、
【数４】
0006397894.tif 000024
は、メトリックであり、
【数５】
0006397894.tif 000025
は、隣接行列である、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記隣接行列における各それぞれの要素は、前記第１のサブセットにおける生物学的実体のそれぞれのペアの間の縁の符号を示し、
前記符号は、前記縁が前記生物学的実体のそれぞれのペアの間の負の関係を示す場合に負であり、
前記符号は、前記縁が前記生物学的実体のそれぞれのペアの間の正の関係を示す場合に正である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記隣接行列における各それぞれの要素は、対応する下流ノードの数に関連付けられた値によって重み付けられている、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
非一時的コンピュータ読み取り可能な命令を有するように構成された処理回路を含むコンピュータ化システムであって、前記命令は、実行されると、請求項１〜１１のいずれかに記載の方法を実行することを前記処理回路に行わせる、コンピュータ化システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の引用）
本願は、２０１３年４月２３日に出願され、“Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ｕｓｉｎｇ  Ｍｅｃｈａｎｉｓｔｉｃ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｉｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｔｏｘｉｃｏｌｏｇｙ”と題された、米国仮特許出願第６１／８１５，１８８号に対する３５  Ｕ．Ｓ．Ｃ．  §  １１９に基づく優先権を主張するものであり、該仮出願は、その全体が参照により本明細書中に援用される。
【背景技術】
【０００２】
人体は、長期的に重度の健康危険をもたらし得る、潜在的に有害な作用物質への暴露によって、常に摂動を受けている。これらの作用物質への暴露は、人体の内部の生物学的機構の正常な機能を損なわせ得る。これらの摂動が人体に及ぼす影響を理解して定量化するために、研究者は、生物系が作用物質への暴露に応答する機構を研究している。いくつかのグループは、生体内動物実験方法を広範囲に利用してきた。しかしながら、動物実験方法は、それらの信頼性および関連性に関して疑問があるため、必ずしも十分とは限らない。多数の差異が異なる動物の生理学に存在する。したがって、異なる種が、作用物質への暴露に異なって応答し得る。したがって、動物実験から得られた応答がヒト生理学に対して推定され得るかどうかに関して疑問がある。他の方法は、ヒトボランティアの臨床試験を通して危険を査定することを含む。しかし、これらの危険査定は、帰納的に行われ、疾患が発現するまで何十年もかかり得るため、これらの査定は、有害物質を疾患に結び付ける機構を解明するために十分ではない場合がある。さらに他の方法は、試験管内実験を含む。試験管内細胞および組織ベースの方法は、動物ベースの対応物のための完全または部分置換方法として一般に受け入れられているが、これらの方法は、効果が限られている。試験管内方法は、細胞および組織機構の特定の側面に焦点を合わせており、全体的な生物系で起こる複雑な相互作用を必ずしも考慮するとは限らない。
【０００３】
過去１０年で、従来の用量依存性有効性および毒性検定と併せた、核酸、タンパク質、および代謝産物レベルの高スループット測定が、多くの生物学的プロセスの作用機構を解明するための手段として出現してきた。研究者は、有意義な生物学的モデルを組み立てるために、これらの異種測定値からの情報を科学文献からの生物学的経路についての知識と組み合わせようとしてきた。この目的を達成するために、研究者は、可能性として考えられる生物学的作用機構を識別するように、クラスタリングおよび統計方法等の大量のデータを利用することができる数学および計算技法を使用し始めている。
【０００４】
以前の研究はまた、生物学的プロセスへの１つまたはそれを上回る摂動に起因する遺伝子発現変化の特徴的なシグネチャを明らかにすること、およびそのプロセスの特異的な活性振幅の尺度としての付加的なデータセット中のそのシグネチャの存在の後続のスコア化の重要性を活用してきた。この点に関する大部分の研究は、疾患表現型と相関するシグネチャを識別してスコア化することを伴ってきた。これらの表現型由来シグネチャは、有意な分類能力を提供するが、単一の特異的な摂動とシグネチャとの間の機構的または因果関係が欠如している。結果として、これらのシグネチャは、多くの場合、未知の機構によって、同一の疾患表現型につながる、またはそれに起因する、複数の明確に異なる未知の摂動を表し得る。
【０００５】
１つの課題は、生物系内の種々の個別生物学的実体の活性が、どのようにして異なる生物学的機構の活性化または抑制を可能にするかを理解することにある。遺伝子等の個別実体が、複数の生物学的プロセス（例えば、炎症および細胞増殖）に関与し得るため、遺伝子の活性の測定は、活性を誘発する基礎的な生物学的プロセスを識別するために十分ではない。
【０００６】
近年、ゲノムレベル全体で機構的粒度が増加した化学暴露の生物学的影響を理解することを重視するアプローチへの集中が体系毒物学において増加している。ＵＳ  Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｃｏｕｎｃｉｌ  Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ  ｏｎ  Ｔｏｘｉｃｉｔｙ  Ｔｅｓｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ  Ａｇｅｎｔｓによる報告は、最終エンドポイントレベルでの毒物学的査定から離れて、生物学的活性物質による摂動を受ける信号伝達経路の理解、およびヒトにおいて健康への悪影響を及ぼす可能性があるものの識別に向かった移行を提唱している［Ｋｒｅｗｓｋｉ，  Ｄ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１１）  Ｎｅｗ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ｔｏｘｉｃｉｔｙ  ｔｅｓｔｉｎｇ．  Ａｎｎｕ  Ｒｅｖ  Ｐｕｂｌｉｃ  Ｈｅａｌｔｈ．  ３２，  １６１−７８、Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙａ，  Ｓ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１１）  Ｔｏｘｉｃｉｔｙ  ｔｅｓｔｉｎｇ  ｉｎ  ｔｈｅ  ２１  ｃｅｎｔｕｒｙ：  ｄｅｆｉｎｉｎｇ  ｎｅｗ  ｒｉｓｋ  ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｔｒａｃｅｌｌｕｌａｒ  ｔｏｘｉｃｉｔｙ  ｐａｔｈｗａｙｓ．  ＰＬｏＳ  Ｏｎｅ．  ６，  ｅ２０８８７、Ｋｅｌｌｅｒ，  Ｄ．Ａ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１２）  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａｄｖｅｒｓｅ  ｅｆｆｅｃｔｓ  ｉｎ  ２１ｓｔ  ｃｅｎｔｕｒｙ  ｔｏｘｉｃｏｌｏｇｙ．  Ｔｏｘｉｃｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ  ．  １２６，  ２９１−２９７、Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｃｏｕｎｃｉｌ．  Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ  ｏｎ  Ｔｏｘｉｃｉｔｙ  Ｔｅｓｔｉｎｇ  Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ  Ａｇｅｎｔｓ  （２００７），  Ｔｏｘｉｃｉｔｙ  ｔｅｓｔｉｎｇ  ｉｎ  ｔｈｅ  ２１ｓｔ  ｃｅｎｔｕｒｙ：  Ａ  ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  ａ  ｓｔｒａｔｅｇｙ．  Ｎ．Ａ．  Ｐｒｅｓｓ］。
【０００７】
このパラダイムシフトはまた、疾患機構のさらに詳細な理解が最適な前臨床および臨床安全性試験のために必要とされる、薬理学でも見られる［Ａｔｔｅｒｗｉｌｌ，  Ｃ．Ｋ．  ａｎｄ  Ｗｉｎｇ，  Ｍ．Ｇ．  （２００２）  Ｉｎ  ｖｉｔｒｏ  ｐｒｅｃｌｉｎｉｃａｌ  ｌｅａｄ  ｏｐｔｉｍｉｓａｔｉｏｎ  ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ  （ＰＬＯＴｓ）  ｉｎ  ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌ  ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．  Ｔｏｘｉｃｏｌｏｇｙ  ｌｅｔｔｅｒｓ  ．  １２７，  １４３−１５１］。新しい技術は、大規模データ生成を可能にし、これらのデータの評価は、所望の効果ならびに副作用の両方への機構的およびさらに定量的洞察を提供することができる。異なって発現された分子のリストの解釈は、有意義な情報を獲得することに非効率的と証明されており、焦点は、目的とする化合物で処置された実験的システムから得られたデータを使用する、経路分析およびネットワークモデル開発に移行している［Ｌｅｅ，  Ｅ．  ｅｔ  ａｌ．  （２００８）  Ｉｎｆｅｒｒｉｎｇ  ｐａｔｈｗａｙ  ａｃｔｉｖｉｔｙ  ｔｏｗａｒｄ  ｐｒｅｃｉｓｅ  ｄｉｓｅａｓｅ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．  ＰＬｏＳ  ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  ｂｉｏｌｏｇｙ．  ４，  ｅｌ  ０００２１７］。しかしながら、多くの広く使用されているデータベースは、それらのネットワーク内の実際の相互作用に関して一貫性がないと考えられる。この非一貫性は、部分的に、標準化語彙の頻繁な欠如、および組織または細胞型特異的信号伝達機構のキュレーション／知識の不足に起因し得る。
【０００８】
過去１０年で、体系生物学コミュニティは、以前の文献知識を必要としないが、システム応答プロファイル（ＳＲＰ）に基づいてネットワークを構築する、データ駆動型ネットワーク推論のための計算アプローチの増加を経験してきた［Ｈｏｅｎｇ，  Ｊ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１２）  Ａ  ｎｅｔｗｏｒｋ−ｂａｓｅｄ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  ｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇ  ｔｈｅ  ｉｍｐａｃｔ  ｏｆ  ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｌｙ  ａｃｔｉｖｅ  ｓｕｂｓｔａｎｃｅｓ．  Ｄｒｕｇ  Ｄｉｓｃｏｖ  Ｔｏｄａｙ．  １７，  ４１３−８］。顕著な実施例は、薬剤および遺伝子効果を比較するとともに、類似発現プロファイルを伴う薬剤に関係付けられるネットワークコミュニティを識別するように、多数の化合物で処置された細胞株から得られる、接続性マップ遺伝子発現概要である［Ｌａｍｂ，  Ｊ．  ｅｔ  ａｌ．  （２００６）  Ｔｈｅ  Ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ  Ｍａｐ：  ｕｓｉｎｇ  ｇｅｎｅ−ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ  ｔｏ  ｃｏｎｎｅｃｔ  ｓｍａｌｌ  ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ，  ｇｅｎｅｓ，  ａｎｄ  ｄｉｓｅａｓｅ．  Ｓｃｉｅｎｃｅ  Ｓｉｇｎａｌｌｉｎｇ．  ３１３，  １９２９］。推論が、わずかな事前情報を用いて可能であり、異なるアルゴリズム［Ｌａｍｂ，  Ｊ．  ｅｔ  ａｌ．  （２００６）  Ｔｈｅ  Ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ  Ｍａｐ：  ｕｓｉｎｇ  ｇｅｎｅ−ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ  ｔｏ  ｃｏｎｎｅｃｔ  ｓｍａｌｌ  ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ，  ｇｅｎｅｓ，  ａｎｄ  ｄｉｓｅａｓｅ．  Ｓｃｉｅｎｃｅ  Ｓｉｇｎａｌｌｉｎｇ．  ３１３，  １９２９、Ｘｉａｎｇ，  Ｙ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１１）  Ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ  Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ  Ｇｒａｐｈｓ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｅｘｐｌｏｒａｔｏｒｙ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｄａｔａ．  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ  ＆  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ、Ｉｏｒｉｏ，  Ｆ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１０）  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ｏｆ  ｄｒｕｇ  ｍｏｄｅ  ｏｆ  ａｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｄｒｕｇ  ｒｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｆｒｏｍ  ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ  ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ．  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ａｃａｄｅｍｙ  ｏｆ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ．  １０７，  １４６２１−１４６２６］を、創薬パイプラインの異なる段階で新しい化合物から得られた転写またはプロテオミクス応答に容易に適用することができる。しかしながら、これらの方法は、依然として、仮定、簡略化、および多くの場合、限定された実験データセットによって損なわれる［Ｌｅｃｃａ，  Ｐ．  ａｎｄ  Ｐｒｉａｍｉ，  Ｃ．  （２０１２）  Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｆｏｒ  ｄｒｕｇ  ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ．  Ｄｒｕｇ  ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ｔｏｄａｙ］。ＤＲＥＡＭ（Ｄｉａｌｏｇｕｅ  ｏｎ  Ｒｅｖｅｒｓｅ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ）イニシアチブは、クラウドソーシングによる２９遺伝子ネットワーク推論方法の実施を査定し、「遺伝子発現データからの確実なネットワーク推論が未解決問題のままである」と結論付けている［Ｍａｒｂａｃｈ，  Ｄ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１０）  Ｒｅｖｅａｌｉｎｇ  ｓｔｒｅｎｇｔｈｓ  ａｎｄ  ｗｅａｋｎｅｓｓｅｓ  ｏｆ  ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  ｇｅｎｅ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ．  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ａｃａｄｅｍｙ  ｏｆ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ．  １０７，  ６２８６−６２９１］。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本明細書では、コンピュータ分析のための基盤として、高スループット分子レベル測定および因果生物ネットワークモデルを使用するためのシステムおよび方法が説明される。この統合アプローチは、生物系レベルでの疾患の病理学的機構ならびに作用物質または刺激への暴露によって引き起こされる種々の生物系の摂動の定量的査定への洞察を提供する。
【００１０】
本開示の実装によると、プロセッサまたは処理回路は、生物系が摂動を受ける実験からのデータ、ならびに対照データを受信する。プロセッサまたは処理回路は、生物系への作用物質の提示に応答して、生物系内の１つまたはそれを上回る実体が変化する程度を表す、システム応答プロファイル（ＳＲＰ）を生成する。次いで、ネットワークモデルが、目的とする作用物質または特徴に関連するものとして選択される。システム内の実体間の因果関係は、ＳＲＰおよびネットワークを使用して抽出され、それによって、ネットワークモデルを生成、精緻化、または拡張する。
【００１１】
具体的には、ネットワーク摂動振幅（ＮＰＡ）が計算される。ＮＰＡは、ネットワークによって表される生物学的実体間の基礎的関係の文脈では、影響の定量的測定、またはＳＲＰによって表される摂動あるいは治療への生物学的応答の定量化である。次いで、異なるネットワークモデルからのＮＰＡが、生物学的影響係数（ＢＩＦ）を導出するように組み合わせられる。ＢＩＦは、他の測定可能なエンドポイントと相関性があり得るか、または疾患の発症あるいは進行の機構への新しい洞察を提供することができる試験可能な仮説を生成するために使用することができる。次いで、ＢＩＦは、個々のネットワークモデルに分解され、したがって、影響に最も寄与する生物学的プロセスの識別を可能にする。
【００１２】
本明細書で説明されるシステムおよび方法のある実施形態では、コンピュータ化方法が、作用物質に応答して生物系の摂動を定量化する。コンピュータ化方法は、処理回路において、作用物質への生物系の応答に対応する治療データのセットを受信するステップと、作用物質に暴露されていない生物系の応答に対応する対照データのセットを受信するステップとを含む。それぞれ生物系内の生物学的プロセスを表す、第１の計算因果ネットワークモデルおよび第２の計算因果ネットワークモデルが識別される。処理回路は、治療データのセットおよび対照データのセットに基づいて、第１の計算因果ネットワークモデルに対する第１のスコア、および第２の計算因果ネットワークモデルに対する第２のスコアを計算する。係数が、第１のスコア、第２のスコア、および第１の計算因果ネットワークモデルと第２の計算因果ネットワークモデルとの間の交差に基づいて生成され、係数は、作用物質に応答して生物系の摂動を表す。
【００１３】
ある実施形態では、生物系は、複数の生物学的実体を含み、各生物学的実体は、生物学的実体のうちの少なくとも１つの他方と交差し、第１の計算因果ネットワークモデルと第２の計算因果ネットワークモデルとの間の交差は、複数の生物学的実体のサブセットを表すノードの重複セットを含む。
【００１４】
ある実施形態では、本方法はさらに、第１の計算因果ネットワークモデルに関する第１のスコアの特異性を査定するように、第１のスコアの統計的有意性を判定するステップを含む。第１のスコアの統計的有意性を判定するステップは、試験モデルのセットを取得するように、第１の計算因果ネットワークモデルの１つまたはそれを上回る側面を修正するステップと、試験モデルのセットに基づいて、試験スコアのセットを計算するステップと、第１のスコアを試験スコアのセットと比較するステップとを含んでもよい。１つまたはそれを上回る側面は、第１の計算因果ネットワークモデル内のノードのセットに割り当てられた標識を含んでもよい。１つまたはそれを上回る側面は、第１の計算因果ネットワークモデル内のノード間の縁接続を含んでもよい。ある実施形態では、修正するステップは、無作為にＮ回行われ、試験スコアのうちの１つは、修正するステップが行われる度に計算される。ある実施形態では、第１のスコアは、第１のスコアが試験スコアのセットの閾値割合を超えるときに統計的に有意である。
【００１５】
ある実施形態では、第１の計算因果ネットワークモデルおよび第２の計算因果ネットワークモデルのそれぞれは、生物系内の生物学的機構を表す。ある実施形態では、第１のスコアを計算するステップは、第１の計算因果ネットワークモデルの基礎となる符号付き有向グラフ上のノルムを査定するステップを含む。ノルムを査定するステップは、隣接行列を査定するステップを含んでもよい。
【００１６】
ある実施形態では、係数を生成するステップは、第１の計算因果ネットワークモデルと第２の計算因果ネットワークモデルとの間の交差に相当する、スカラー積を計算するステップと、スカラー積に基づいて、第１のスコアおよび第２のスコアのうちの少なくとも１つを調整するステップとを含む。ある実施形態では、スカラー積は、交差を取り消し、第１の計算因果ネットワークモデルおよび第２の計算因果ネットワークモデルの直交部分の寄与を表す。ある実施形態では、スカラー積は、直交直和を定義する。
【００１７】
本明細書で説明されるコンピュータ化方法は、それぞれ１つまたはそれを上回るプロセッサまたは処理回路を含む、１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスを有する、コンピュータ化システムで実装されてもよい。概して、本明細書で説明されるコンピュータ化システムは、本明細書で説明されるコンピュータ化方法のうちの１つまたはそれを上回るものを実行するようにハードウェア、ファームウェア、およびソフトウェアを伴って構成される、コンピュータ、マイクロプロセッサ、論理デバイス、または他のデバイスあるいはプロセッサ等の１つまたは複数の処理デバイスを含む、１つまたはそれを上回るエンジンを備えてもよい。ある実装では、コンピュータ化システムは、システム応答プロファイルエンジンと、ネットワークモデル化エンジンと、ネットワークスコア化エンジンとを含む。エンジンは、随時、相互接続され、さらに随時、摂動データベース、測定可能値データベース、実験データのデータベース、および文献データベースを含む、１つまたはそれを上回るデータベースに接続されてもよい。本明細書で説明されるコンピュータ化システムは、ネットワークインターフェースを通して通信する１つまたはそれを上回るプロセッサおよびエンジンを有する、分散型コンピュータ化システムを含んでもよい。そのような実装は、複数の通信システムにわたる分散型計算に適切であり得る。
本明細書は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
作用物質に応答して生物系の摂動を定量化するためのコンピュータ化方法であって、
処理回路において、上記作用物質への上記生物系の応答に対応する治療データのセットを受信するステップと、
上記作用物質に暴露されていない上記生物系の応答に対応する対照データのセットを受信するステップと、
それぞれ上記生物系内の生物学的プロセスを表す、第１の計算因果ネットワークモデルおよび第２の計算因果ネットワークモデルを識別するステップと、
上記処理回路において、上記治療データのセットおよび上記対照データのセットに基づいて、上記第１の計算因果ネットワークモデルに対する第１のスコア、および上記第２の計算因果ネットワークモデルに対する第２のスコアを計算するステップと、
上記第１のスコア、上記第２のスコア、および上記第１の計算因果ネットワークモデルと上記第２の計算因果ネットワークモデルとの間の交差に基づいて、係数を生成するステップであって、上記係数は、上記作用物質に応答して上記生物系の上記摂動を表す、ステップと、
を含む、コンピュータ化方法。
（項目２）
上記生物系は、複数の生物学的実体を含み、各生物学的実体は、上記生物学的実体のうちの少なくとも１つの他方と交差し、
上記第１の計算因果ネットワークモデルと上記第２の計算因果ネットワークモデルとの間の上記交差は、上記複数の生物学的実体のサブセットを表すノードの重複セットを含む、
項目１に記載のコンピュータ化方法。
（項目３）
上記第１の計算因果ネットワークモデルに関する上記第１のスコアの特異性を査定するように、上記第１のスコアの統計的有意性を判定するステップをさらに含む、項目１に記載のコンピュータ化方法。
（項目４）
上記第１のスコアの上記統計的有意性を判定するステップは、
試験モデルのセットを取得するように、上記第１の計算因果ネットワークモデルの１つまたはそれを上回る側面を修正するステップと、
上記試験モデルのセットに基づいて、試験スコアのセットを計算するステップと、
上記第１のスコアを上記試験スコアのセットと比較するステップと、
を含む、項目３に記載のコンピュータ化方法。
（項目５）
上記１つまたはそれを上回る側面は、上記第１の計算因果ネットワークモデル内のノードのセットに割り当てられた標識を含む、項目４に記載のコンピュータ化方法。
（項目６）
上記１つまたはそれを上回る側面は、上記第１の計算因果ネットワークモデル内のノード間の縁接続を含む、項目４に記載のコンピュータ化方法。
（項目７）
上記修正するステップは、無作為にＮ回行われ、上記試験スコアのうちの１つは、上記修正するステップが行われる度に計算される、項目４に記載のコンピュータ化方法。
（項目８）
上記第１のスコアは、上記第１のスコアが上記試験スコアのセットの閾値割合を超えるときに統計的に有意である、項目４に記載のコンピュータ化方法。
（項目９）
上記第１の計算因果ネットワークモデルおよび上記第２の計算因果ネットワークモデルのそれぞれは、上記生物系内の生物学的機構を表す、項目１に記載のコンピュータ化方法。
（項目１０）
上記第１のスコアを計算する上記ステップは、上記第１の計算因果ネットワークモデルの基礎となる符号付き有向グラフ上のノルムを査定するステップを含む、項目１に記載のコンピュータ化方法。
（項目１１）
上記ノルムを査定する上記ステップは、隣接行列を査定するステップを含む、項目１０に記載のコンピュータ化方法。
（項目１２）
上記係数を生成する上記ステップは、
上記第１の計算因果ネットワークモデルと上記第２の計算因果ネットワークモデルとの間の上記交差に相当する、スカラー積を計算するステップと、
上記スカラー積に基づいて、上記第１のスコアおよび上記第２のスコアのうちの少なくとも１つを調整するステップと、
を含む、項目１に記載のコンピュータ化方法。
（項目１３）
上記スカラー積は、上記交差を取り消し、上記第１の計算因果ネットワークモデルおよび上記第２の計算因果ネットワークモデルの直交部分の寄与を表す、項目１２に記載のコンピュータ化方法。
（項目１４）
上記スカラー積は、直交直和を定義する、項目１３に記載のコンピュータ化方法。
（項目１５）
実行されたときに、処理デバイスに項目１〜１４の方法を実行させる、非一過性のコンピュータ可読命令を伴って構成される、上記処理デバイスを備える、コンピュータ化システム。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
本開示のさらなる特徴、その性質、および種々の利点は、類似参照文字が全体を通して類似部品を指す、添付図面と関連して検討される、以下の発明を実施するための形態を考慮すると明白になるであろう。
【図１Ａ】図１Ａは、生物学的実体間の因果関係の形態で組織および細胞特異的な生物学的プロセスを説明する、ネットワークモデルを図示する。
【図１Ｂ】図１Ｂは、因果関係を示すための基幹ノードおよび支持ノードを伴う因果生物ネットワークモデルを図示する。
【図１Ｃ】図１Ｃは、ノード内の生物学およびノード間の因果関係を捕捉するネットワークモデルを図示する。
【図１Ｄ】図１Ｄは、分子、細胞、および臓器レベルから生物全体までの知識を表すネットワークモデルを図示する。
【図２Ａ】図２Ａは、ネットワークモデルを使用する、異なって発現された遺伝子の数学的変換によって査定される、ネットワーク摂動振幅スコアを図示する。
【図２Ｂ】図２Ｂは、異物代謝ネットワークモデルに対して採点された生体内気管支擦過法データセットを図示する。
【図２Ｃ】図２Ｃは、異物代謝ネットワークとの関連でヒト気管支擦過法データセットの比較を図示する。
【図３Ａ】図３Ａは、生体内気管支擦過法および煙に暴露された気管支上皮細胞の試験管内培養の略図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、異物代謝ネットワークとの関連で３つの生体内データセットおよび試験管内データセットの査定を図示する。
【図３Ｃ】図３Ｃは、異物代謝ネットワークモデルとの関連で試験管内データセットと生体内データセットの個々の比較を示す。
【図４Ａ】図４Ａは、全体的な生物学的影響係数への種々の機構の寄与を示す、種々のネットワークおよび対応する個々の摂動振幅を図示する生物学的影響係数コーンを示す。
【図４Ｂ】図４Ｂは、肺炎症プロセスネットワーク（ＩＰＮ）、細胞増殖ネットワーク、細胞ストレスネットワーク、ならびにＤＮＡ損傷、自食作用、細胞死（アポトーシスおよび壊死）、および老化ネットワーク（ＤＡＣＳ）を構成するサブネットワークを使用する、煙に暴露されたマウス肺の相対的な生物学的影響係数データを示す。
【図４Ｃ】図４Ｃは、種々の治療群に対する（細胞増殖から炎症までの）その主要機構的構成要素への全体的な相対ＢＩＦの分解を示す、スタープロットを図示する。
【図４Ｄ】図４Ｄは、煙に暴露されたマウスからの気管支肺胞洗浄液（ＢＡＬＦ）細胞数のグラフ表示である。
【図４Ｅ】図４Ｅは、肺炎症プロセスネットワーク（ＩＰＮ）内の細胞型特異的サブネットワークに対するＮＰＡ計算およびマクロファージ活性化に対するＢＡＬＦからの対応する測定のグラフ表示である。
【図４Ｆ】図４Ｆは、肺炎症プロセスネットワーク（ＩＰＮ）内の細胞型特異的サブネットワークに対するＮＰＡ計算および上皮炎症性信号伝達に対するＢＡＬＦからの対応する測定のグラフ表示である。
【図５】図５は、本明細書で説明されるコンピュータ化システムのうちのいずれかの中の構成要素のうちのいずれかを実装するために使用され得る、例示的なコンピューティングデバイスのブロック図である。
【図６】図６−７は、ＮＰＡスコアの統計的有意性を判定するための例証的なプロセスのフロー図である。
【図７】図６−７は、ＮＰＡスコアの統計的有意性を判定するための例証的なプロセスのフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本明細書では、作用物質による摂動を受けるときに、生物系内の変化の規模の定量的査定を可能にする、因果生物ネットワークモデルの文脈で、大規模分子レベル測定を分析するための計算システムおよび方法が説明される。本明細書で説明されるアプローチは、所与の刺激を生物系に与える影響の詳細な機構的理解を可能にする。
【００２０】
経路情報の総量が顕著に増大しており、経路および分子相互作用のためのオンラインリソースの数は、２００６年の１９０から２０１０年の３２５まで７０％増加している［Ｂａｄｅｒ，  Ｇ．Ｄ．  Ｃａｒｙ，  Ｍ．Ｐ．  ａｎｄ  Ｓａｎｄｅｒ，  Ｃ．  （２００６）  Ｐａｔｈｇｕｉｄｅ：  ａ  ｐａｔｈｗａｙ  ｒｅｓｏｕｒｃｅ  ｌｉｓｔ．  Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ．  ３４，  Ｄ５０４−Ｄ５０６］。これは、経路、最終的には、ネットワークが、生物学的活性物質が生物系に及ぼす影響の理解を多大に促進することを、科学界が認識していることを強く示す。ネットワーク生物学は、分子、経路、およびプロセスレベルで暴露の影響を調査するための首尾一貫したフレームワークを提供する［Ｈａｓａｎ，  Ｓ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１２）  Ｎｅｔｗｏｒｋ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｈａｓ  ｄｉｖｅｒｓｅ  ｒｏｌｅｓ  ｉｎ  ｄｒｕｇ  ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ．  Ｄｒｕｇ  ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ｔｏｄａｙ］。多くの病状に対する薬剤は、複数の活性が有効であることを要求し得る。したがって、ネットワーク生物学は、実際に、個々の標的よりむしろ生物学的ネットワークを摂動する薬剤を設計することへの手掛かりを握り得る［Ｙｉｌｄｉｒｉｍ，  Ｍ．Ａ．  ｅｔ  ａｌ．  （２００７）  Ｄｒｕｇ−ｔａｒｇｅｔ  ｎｅｔｗｏｒｋ．  Ｎａｔｕｒｅ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．  ２５，  １１１９］。また、ネットワーク生物学は、薬剤候補の副作用ならびに多重薬理における予測を潜在的に理解するためのプラットフォームを提供する［Ｈｏｐｋｉｎｓ，  Ａ．Ｌ．  （２００８）  Ｎｅｔｗｏｒｋ  ｐｈａｒｍａｃｏｌｏｇｙ：  ｔｈｅ  ｎｅｘｔ  ｐａｒａｄｉｇｍ  ｉｎ  ｄｒｕｇ  ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ．  Ｎａｔｕｒｅ  ｃｈｅｍｉｃａｌ  ｂｉｏｌｏｇｙ．  ４，  ６８２−６９０］。本発明の範囲内の方法およびシステムは、疾患機構の理解を向上させ、それによって、患者のためにより効果的かつ安全な治療を提供するであろう、体系毒物学または体系薬理学の実践に適用できることが考慮される。
【００２１】
本明細書の本開示は、データ分析のための基盤として高スループットデータおよび因果生物ネットワークモデルを採用するためのネットワークベースのアプローチを説明する。本開示の実施例によると、プロセッサは、生物系が摂動を受ける実験からのデータ、ならびに対照データを受信する。プロセッサは、ＳＲＰを生成するシステム応答プロファイル（ＳＲＰ）エンジンであってもよい。ＳＲＰは、生物系への作用物質の提示に応答して、生物系内の１つまたはそれを上回る実体が変化する程度を表す。次いで、ネットワークモデル化エンジン等のプロセッサは、そのうちの１つが目的とする作用物質または特徴に関連するものとして選択される、複数のネットワークモデルを含有する、１つまたはそれを上回るデータベースを提供してもよい。選択は、システムの生物学的機能の基礎となる機構の予備知識に基づいて行うことができる。ネットワークモデル化エンジンは、データベース内のＳＲＰおよびネットワークを使用して、システム内の実体間の因果関係を抽出し、それによって、ネットワークモデルを生成、精緻化、または拡張してもよい。暴露によって誘導される因果効果を識別するために、刺激の影響が、生物系の１つまたはそれを上回る特徴に関する、１つまたはそれを上回るネットワーク内の全ノード上で測定される。
【００２２】
また、ネットワークモデル化エンジンは、影響の定量的測定である、ネットワーク摂動振幅（ＮＰＡ）スコアを計算する［Ｍａｒｔｉｎ，  Ｆ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１２）  Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  ｏｆ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ  ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  ｂｙ  ａｐｐｌｙｉｎｇ  ｈｉｇｈ−ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ  ｄａｔａ  ｔｏ  ｃａｕｓａｌ  ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ．  ＢＭＣ  Ｓｙｓｔ  Ｂｉｏｌ．  ６，  ５４］。「スコア」という用語は、概して、生物系の変化の規模の定量的尺度を提供する、値または値のセットを指すために、本明細書で使用される。そのようなスコアは、当技術分野で公知である種々の数学および計算アルゴリズムのうちのいずれかを使用することによって、かつサンプルまたは対象から得られる１つまたはそれを上回るデータセットを採用して、本明細書で開示される方法に従って計算される。具体的には、ＮＰＡスコアは、ネットワークによって表される生物学的実体間の基礎的関係の文脈では、ＳＲＰによって表される摂動または治療への生物学的応答の定量化である。次いで、生物学的影響係数（ＢＩＦ）を導出するように、異なるネットワークモデルからのＮＰＡを組み合わせることができる。ＢＩＦは、他の測定可能なエンドポイントまたは対照と相関性があり得るか、あるいは疾患の発症または進行の機構への新しい洞察を提供することができる試験可能な仮説を生成するために使用することができる。
【００２３】
本開示のシステムおよび方法は、異なる実験システムにおける応答（実施例では転写応答）のロバストな比較を可能にし、特定の作用物質または刺激への暴露に応答して変調されるネットワークベースのバイオマーカーの識別を可能にする。また、ネットワークスコアは、所与の実験からの他の関連エンドポイントと相関性がある。本明細書で説明されるシステムおよび方法はまた、疾患機構および有害薬剤効果の理解が、効率的かつ安全な治療オプションの開発のために重要である、薬理学にも適用可能である。実施例では、所与の刺激は、巻きたばこの煙（ＣＳ）または喫煙関連疾患である。しかしながら、当業者であれば、本明細書で説明されるシステムおよび方法は、本開示の範囲から逸脱することなく、関連生物系における任意の物質または治療に適用できることを理解するであろう。
【００２４】
本開示の文脈での生物系は、機能的部分を含む、生物または生物の一部であり、生物は、本明細書では対象と称される。対象は、概して、ヒトを含む哺乳類である。対象は、ヒト集団の中にいる個々のヒトであり得る。本明細書で使用されるような「哺乳類」という用語は、ヒト、ヒトではない霊長類、マウス、ラット、イヌ、ネコ、ウシ、ヒツジ、ウマ、およびブタを含むが、それらに限定されない。ヒト以外の哺乳類は、ヒト疾患のモデルを提供するために使用することができる対象として、有利に使用することができる。ヒトではない対象は、未修飾または遺伝子組み換え動物（例えば、トランスジェニック動物、または１つまたはそれを上回る遺伝子変異あるいはサイレント遺伝子を持つ動物）であり得る。対象は、雄または雌であり得る。本動作の目的に応じて、対象は、目的とする作用物質に暴露されているものであり得る。対象は、随意に、研究に先立った時間を含む、長期間にわたって作用物質に暴露されているものであり得る。対象は、ある期間にわたって暴露されているが、もはや作用物質と接触していないものであり得る。対象は、疾患を有すると診断または識別されているものであり得る。対象は、疾患または有害健康状態の治療をすでに受けた、または受けているものであり得る。対象はまた、特定の健康状態または疾患の１つまたはそれを上回る症状または危険因子を呈するものでもあり得る。対象は、疾患にかかりやすく、症候性または無症候性のいずれか一方であり得るものであり得る。ある実装では、問題になっている疾患または健康状態は、作用物質への暴露、または長期間にわたる作用物質の使用と関連付けられる。本開示のいくつかの実装によると、システムは、摂動の種類または目的とする成果に関連する、１つまたはそれを上回る生物系またはその機能の機構のコンピュータ化モデル（集合的に「生物学的ネットワーク」または「ネットワークモデル」）を含有または生成する。
【００２５】
本動作の文脈に応じて、生物系は、集団中の個々の生物、生物全般、臓器、組織、細胞型、細胞小器官、細胞成分、または特定の個人の細胞の機能に関するため、異なるレベルで定義することができる。各生物系は、１つまたはそれを上回る生物学的機構または経路を備え、その動作は、本システムの機能的特徴として現れる。ヒトの健康状態の定義された特徴を再現する、および目的とする作用物質への暴露に好適である動物系が、好ましい生物系である。疾患の疫学または病理学に関与する細胞型および組織を反映する、細胞および器官系もまた、好ましい生物系である。生体内でヒト生物学を可能な限り反復する、初代細胞または臓器培養に優先順位を与えることができる。また、試験管内のヒト細胞培養を、生体内の動物モデルに由来する最も同等な培養と合致させることも重要である。これは、基準系として試験管内で合致した体系を使用して、生体内で動物モデルからヒト生物学への変換連続体の作成を可能にする。したがって、本明細書で説明されるシステムおよび方法とともに使用するために考慮される生物系は、限定ではないが、機能的特徴（生物学的機能、生理学的機能、または細胞機能）、細胞小器官、細胞型、組織型、臓器、発達段階、または前述の組み合わせによって定義することができる。生物系の実施例は、肺（例えば、肺炎症）、外皮、骨格、筋肉、神経（中枢および末梢）、内分泌、心臓血管、免疫、循環、呼吸器、泌尿器、腎臓、胃腸、結腸直腸、肝臓、および生殖器系を含むが、それらに限定されない。生物系の他の実施例は、上皮細胞、神経細胞、血液細胞、結合組織細胞、平滑筋細胞、骨格筋細胞、脂肪細胞、卵細胞、精子細胞、幹細胞、肺細胞、脳細胞、心臓細胞、喉頭細胞、咽頭細胞、食道細胞、胃細胞、腎臓細胞、肝臓細胞、乳腺細胞、前立腺細胞、膵臓細胞、島細胞、精巣細胞、膀胱細胞、子宮頸部細胞、子宮細胞、結腸細胞、および直腸細胞における種々の細胞機能を含むが、それらに限定されない。細胞のうちのいくつかは、試験管内で培養されるか、または適切な培養条件下で無期限に試験管内で維持される、細胞株の細胞であってもよい。細胞機能の実施例は、細胞増殖（例えば、細胞分裂）、変性、再生、老化、核による細胞活性の制御、細胞間信号伝達、細胞分化、細胞脱分化、細胞ストレス応答、自食作用、ネクロプトーシス、分泌、遊走、食作用、修復、アポトーシス、および発生プログラミングを含むが、それらに限定されない。生物系と見なすことができる細胞成分の実施例は、細胞質、細胞基幹、膜、リボソーム、ミトコンドリア、核、小胞体（ＥＲ）、ゴルジ装置、リソソーム、ＤＮＡ（例えば、ＤＮＡ損傷またはＤＮＡ修復）、ＲＮＡ、タンパク質、ペプチド、および抗体を含むが、それらに限定されない。
【００２６】
生物系内の摂動は、生物系の１つまたはそれを上回る部分との暴露あるいは接触を通して、ある期間にわたって１つまたはそれを上回る作用物質によって引き起こされ得る。作用物質は、単一の物質、または全ての構成物質が識別あるいは特性化されるわけではない混合物を含む、物質の混合物であり得る。作用物質またはその構成物質の化学および物理的性質は、完全に特性化されなくてもよい。作用物質は、その構造、その構成物質、またはある条件下で作用物質を産生するソースによって定義することができる。作用物質の実施例は、生物系に存在または由来しない分子または実体である異種物質、および生物系に接触した後にそこから産生される任意の中間体または代謝産物である。作用物質は、炭水化物、タンパク質、脂質、核酸、アルカロイド、ビタミン、金属、重金属、ミネラル、酸素、イオン、酵素、ホルモン、神経伝達物質、無機化学化合物、有機化学化合物、環境作用物質、微生物、粒子、環境条件、環境的力、または物理的力であり得る。作用物質の非限定的実施例は、栄養素、代謝廃棄物、毒、麻薬、毒素、治療化合物、刺激剤、弛緩薬、天然産物、工業製品、食品、病原体（プリオン、ウイルス、細菌、真菌、原生生物）、寸法がマイクロメートル範囲内であるか、またはそれを下回る粒子または実体、前述の副産物、および前述の混合物を含むが、それらに限定されない。物理的作用物質の非限定的実施例は、放射線、電磁波（日光を含む）、温度の上昇または低下、剪断力、流体圧力、放電または一連の放電、または外傷を含む。
【００２７】
いくつかの作用物質は、閾値濃度で存在しない、またはある期間にわたって生物系と接触していない、あるいは両方の組み合わせではない限り、生物系を摂動しない場合がある。摂動をもたらす作用物質の暴露または接触は、投与量に関して定量化されてもよい。したがって、摂動は、作用物質への長期曝露に起因し得る。暴露の期間は、時間の単位によって、暴露の頻度によって、または対象の実際あるいは推定寿命内の時間の割合によって表すことができる。摂動はまた、生物系の１つまたはそれを上回る部分への（上記で説明されるような）作用物質を抑えること、または作用物質の供給を制限することによっても引き起こされ得る。例えば、摂動は、栄養素、水、炭水化物、タンパク質、脂質、アルカロイド、ビタミン、ミネラル、酸素、イオン、酵素、ホルモン、神経伝達物質、抗体、サイトカイン、光の供給の減少または欠如によって、あるいは生物のある部分の移動を制限することによって、あるいは運動を制約または要求することによって引き起こされ得る。
【００２８】
作用物質は、生物系のどの部分が暴露されるか、および暴露条件に応じて、異なる摂動を引き起こし得る。作用物質の非限定的実施例は、発癌物質、刺激物、環境汚染物質、薬剤、薬剤候補、または消費者製品、食品、飲料製品、あるいは栄養補助食品中の原料を含んでもよい。ある実施形態では、作用物質は、たばこを加熱することによって生成されるエアロゾル、たばこを燃焼することによって生成されるエアロゾル、たばこの煙、巻きたばこの煙、それらの任意の部分、およびそれらのガス状構成物質または粒子状構成物質のうちのいずれかであり得る。作用物質のさらなる非限定的実施例は、カドミウム、水銀、クロム等の重金属、またはニコチン、たばこ特有のニトロソアミンおよびそれらの代謝産物（４−（メチルニトロソアミノ）−１−（３−ピリジル）−１−ブタノン（ＮＮＫ）、Ｎ’−ニトロソノルニコチン（ＮＮＮ）、Ｎ−ニトロソアナタビン（ＮＡＴ）、Ｎ−ニトロソアナバシン（ＮＡＢ）、４−（メチルニトロソアミノ）−１−（３−ピリジル）−１−ブタノール（ＮＮＡＬ））、およびニコチン置換療法に使用される任意の生成物を備える化合物を含む。作用物質または複合刺激に対する暴露計画は、毎日の設定で暴露の範囲および状況を反映するべきである。標準暴露計画のセットは、等しく明確に定義された実験システムに系統的に適用されるように設計することができる。各解析は、初期および後期事象の両方を捕捉して、代表的な用量範囲が網羅されていることを確実にするために、時間および用量依存性データを収集するように設計することができる。しかしながら、本明細書で説明されるシステムおよび方法が、対処されている用途にとって、適宜、適合および修正され得ること、本明細書で設計されるシステムおよび方法が、他の好適な用途で採用され得ること、ならびにそのような他の追加および修正がその範囲から逸脱しないであろうことが、当業者によって理解されるであろう。
【００２９】
種々の実装では、遺伝子発現、タンパク質発現または代謝回転、マイクロＲＮＡ発現または代謝回転、翻訳後修飾、タンパク質修飾、転座、抗体産生代謝産物プロファイル、または前述の２つまたはそれを上回るものの組み合わせのための高スループットのシステム全体の測定値が、それぞれの対照を含む、種々の条件下で生成される。機能的成果測定は、概して、査定のための支えとしての機能を果たし、疾患の病因における明確な段階を表すことができるため、本明細書で説明される方法において望ましい。
【００３０】
「サンプル」は、本明細書で使用されるように、対象または実験系（例えば、細胞、組織、臓器、または動物全体）から単離される、任意の生物学的サンプルを指す。サンプルは、限定ではないが、単一の細胞または複数の細胞、細胞分画、組織生検、切除された組織、組織抽出物、組織、組織培養抽出物、組織培地、呼気ガス、全血、血小板、血清、血漿、赤血球、白血球、リンパ球、好中球、マクロファージ、Ｂ細胞またはそのサブセット、Ｔ細胞またはそのサブセット、造血細胞のサブセット、内皮細胞、滑液、リンパ液、腹水、間質液、骨髄、脳脊髄液、胸水、腫瘍浸潤物、唾液、粘液、痰、精液、汗、尿、または任意の他の体液を含むことができる。サンプルは、静脈穿刺、排泄、生検、針吸引、洗浄、掻爬、外科的切除、または当技術分野で公知である他の手段を含むが、それらに限定されない手段によって、対象から得ることができる。
【００３１】
（コンピューティングデバイス）
図５は、本明細書で説明されるプロセスを行うための図１のシステム１００または図１１のシステム１１００の構成要素のうちのいずれか等のコンピューティングデバイスのブロック図である。システム応答プロファイルエンジン１１０と、ネットワークモデル化エンジン１１２と、ネットワークスコア化エンジン１１４と、集約エンジン１１６と、転帰データベース、摂動データベース、および文献データベースを含む、データベースのうちの１つまたはそれを上回るものとを含む、システム１００の構成要素のそれぞれは、１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイス５００上で実装されてもよい。ある側面では、複数の上記の構成要素およびデータベースは、１つのコンピューティングデバイス５００内に含まれてもよい。ある実装では、構成要素およびデータベースは、いくつかのコンピューティングデバイス５００にわたって実装されてもよい。
【００３２】
コンピューティングデバイス５００は、少なくとも１つの通信インターフェースユニットと、入力／出力コントローラ５１０と、システムメモリと、１つまたはそれを上回るデータ記憶デバイスとを備える。システムメモリは、少なくとも１つのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ５０２）と、少なくとも１つの読取専用メモリ（ＲＯＭ５０４）とを含む。これらの要素は全て、中央処理ユニット（ＣＰＵ５０６）と通信し、コンピューティングデバイス５００の動作を促進する。コンピューティングデバイス５００は、多くの異なる方法で構成されてもよい。例えば、コンピューティングデバイス５００は、従来の独立型コンピュータであってもよく、または代替として、コンピューティングデバイス５００の機能は、複数のコンピュータシステムおよびアーキテクチャにわたって分散されてもよい。コンピューティングデバイス５００は、モデル化、スコア化、および集約動作のうちのいくつかまたは全てを行うように構成されてもよい。図５では、コンピューティングデバイス５００は、ネットワークまたはローカルネットワークを介して、他のサーバまたはシステムにリンクされる。
【００３３】
コンピューティングデバイス５００は、分散されたアーキテクチャ内に構成されてもよく、データベースおよびプロセッサは、別個のユニットまたは場所内に格納される。いくつかのそのようなユニットは、一次処理機能を行い、最低限でも、一般的コントローラまたはプロセッサおよびシステムメモリを含有する。そのような側面では、これらのユニットはそれぞれ、他のサーバ、クライアント、またはユーザコンピュータ、および他の関連デバイスとの一次通信リンクとしての役割を果たす通信インターフェースユニット５０８を介して、通信ハブまたはポート（図示せず）に取り付けられる。通信ハブまたはポートは、それ自体が最小処理能力を有し、主に、通信ルータとしての役割を果たしてもよい。種々の通信プロトコルは、限定されないが、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＳＡＰ、ＳＡＳＴＭ、ＡＴＰ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、およびＴＣＰ／ＩＰを含む、システムの一部であってもよい。
【００３４】
ＣＰＵ５０６は、１つまたはそれを上回る従来のマイクロプロセッサ等のプロセッサ、およびＣＰＵ５０６から作業負荷をオフロードするための数値演算コプロセッサ等の１つまたはそれを上回る補助コプロセッサを備える。ＣＰＵ５０６は、通信インターフェースユニット５０８および入力／出力コントローラ５１０と通信し、それを通して、ＣＰＵ５０６は、他のサーバ、ユーザ端末、またはデバイス等の他のデバイスと通信する。通信インターフェースユニット５０８および入力／出力コントローラ５１０は、例えば、他のプロセッサ、サーバ、またはクライアント端末と同時に通信するための複数の通信チャネルを含んでもよい。相互と通信しているデバイスは、継続的に相互に伝送している必要はない。反対に、そのようなデバイスは、必要に応じて相互に伝送する必要しかなく、実際に、大抵はデータを交換することを控えてもよく、デバイス間の通信リンクを確立するために、いくつかのステップが行われることを要求してもよい。
【００３５】
ＣＰＵ５０６はまた、データ記憶デバイスと通信する。データ記憶デバイスは、磁気、光学、または半導体メモリの適切な組み合わせを備えてもよく、例えば、ＲＡＭ５０２、ＲＯＭ５０４、フラッシュドライブ、コンパクトディスクまたはハードディスクあるいはドライブ等の光学ディスクを含んでもよい。ＣＰＵ５０６およびデータ記憶デバイスはそれぞれ、例えば、単一コンピュータまたは他のコンピューティングデバイス内に全体的に位置し、またはＵＳＢポート、シリアルポートケーブル、同軸ケーブル、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）型ケーブル、電話回線、無線周波数送受信機、または他の類似無線あるいは有線媒体、または前述の組み合わせ等の通信媒体によって、相互に接続されてもよい。例えば、ＣＰＵ５０６は、通信インターフェースユニット５０８を介して、データ記憶デバイスに接続されてもよい。ＣＰＵ５０６は、１つまたはそれを上回る特定の処理機能を行なうように構成されてもよい。
【００３６】
データ記憶デバイスは、例えば、（ｉ）コンピューティングデバイス５００のためのオペレーティングシステム５１２、（ｉｉ）本明細書で説明されるシステムおよび方法に従って、特に、ＣＰＵ５０６に関して詳細に説明されるプロセスに従って、ＣＰＵ５０６に命令するように適合される１つまたはそれを上回るアプリケーション５１４（例えば、コンピュータプログラムコードまたはコンピュータプログラム製品）、あるいは（ｉｉｉ）プログラムによって要求される情報を記憶するために利用され得る情報を記憶するように適合されるデータベース５１６を記憶してもよい。いくつかの側面では、データベースは、実験データ、および既刊文献モデルを記憶する、データベースを含む。
【００３７】
オペレーティングシステム５１２およびアプリケーション５１４は、例えば、圧縮、アンコンパイル、および暗号化フォーマットにおいて記憶されてもよく、コンピュータプログラムコードを含んでもよい。プログラムの命令は、ＲＯＭ５０４またはＲＡＭ５０２から等、データ記憶デバイス以外のコンピュータ可読媒体から、プロセッサのメインメモリ内に読み込まれてもよい。プログラム内の命令のシーケンスの実行は、ＣＰＵ５０６に、本明細書に説明されるプロセスステップを行なわせるが、有線回路が、本開示のプロセスの実装のためのソフトウェア命令の代わりに、またはそれと組み合わせて使用されてもよい。したがって、説明されるシステムおよび方法は、ハードウェアおよびソフトウェアの任意の具体的組み合わせに限定されない。
【００３８】
好適なコンピュータプログラムコードは、本明細書で説明されるようなモデル化、スコア化、および集約に関連する１つまたはそれを上回る機能を果たすために提供されてもよい。プログラムはまた、オペレーティングシステム５１２、データベース管理システム、およびプロセッサが入力／出力コントローラ５１０を介してコンピュータ周辺デバイス（例えば、ビデオディスプレイ、キーボード、コンピュータマウス等）と連動することを可能にする「デバイスドライバ」等のプログラム要素を含んでもよい。
【００３９】
本明細書で使用されるような「コンピュータ可読媒体」という用語は、実行のために、コンピューティングデバイス５００のプロセッサ（または、本明細書に説明されるデバイスの任意の他のプロセッサ）に命令を提供する、または提供に関与する、任意の非一過性の媒体を指す。そのような媒体は、不揮発性媒体および揮発性媒体を含むが、それらに限定されない、多くの形態を成してもよい。不揮発性媒体は、例えば、光学、磁気、または光磁気ディスク、あるいはフラッシュメモリ等の集積回路メモリを含む。揮発性媒体は、典型的には、メインメモリを構成する、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）を含む。コンピュータ可読媒体の一般的形態は、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、任意の他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、任意の他の光学媒体、パンチカード、ペーパーテープ、孔のパターンを伴う任意の他の物理的媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、またはＥＥＰＲＯＭ（電気的に消去可能なプログラマブル読取専用メモリ）、フラッシュ−ＥＥＰＲＯＭ、任意の他のメモリチップまたはカートリッジ、あるいはコンピュータが読み取ることができる任意の他の非一過性の媒体を含む。
【００４０】
コンピュータ可読媒体の種々の形態は、実行のために、１つまたはそれを上回る命令の１つまたはそれを上回るシーケンスをＣＰＵ５０６（または本明細書で説明されるデバイスの任意の他のプロセッサ）に搬送することに関与し得る。例えば、命令は、最初に、遠隔コンピュータ（図示せず）の磁気ディスク上にあり得る。遠隔コンピュータは、命令をその動的メモリ内にロードし、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）接続、ケーブルライン、またはさらにモデムを使用する電話回線を経由して、命令を送信することができる。コンピューティングデバイス５００（例えば、サーバ）にローカルの通信デバイスは、個別の通信ライン上でデータを受信し、プロセッサのためのシステムバス上にデータを置くことができる。システムバスは、データをメインメモリに搬送し、そこから、プロセッサは、命令を読み出し、実行する。メインメモリによって受信される命令は、随意に、プロセッサによる実行前または後のいずれかにおいて、メモリ内に記憶されてもよい。加えて、命令は、通信ポートを介して、種々のタイプの情報を搬送する無線通信またはデータストリームの例示的形式である、電気、電磁、または光学信号として受信されてもよい。
【００４１】
（機構的ネットワークモデル）
トランスクリプトミクスデータ等のオミクスデータを解釈するために計算ネットワークモデルを使用することは、体系生物学データセットから機構的情報を抽出することによって、生物学的ネットワーク摂動のより詳細な分子理解を提供する。オミクスデータとは、ある種の生体分子の相当数の構成要素を網羅するシステム全体にわたる規模で、多くの場合は、同時に、測定が行われることを可能にする技法によって、典型的に得られる生物学的データを指す。本発明で使用することができるオミクスデータの実施例は、ゲノミクス、エピゲノミクス、プロテオミクス、トランスクリプトミクス、リピドミクス、およびメタボロミクスの研究内で適用される技法によって得られるものを含むが、それらに限定されない。３ステップモデル構築プロセスを使用することができる。具体的には、ネットワークモデルは、生物学的プロセスを提示するように定量的因果関係から成る。図１Ａは、生物学的実体間の因果関係の形態で組織および細胞特異的な生物学的プロセスを説明する、１つのそのようなネットワークモデルを図示する。モデルは、生物学的表現言語（ＢＥＬ）で、および計算可能な形式で科学的所見を表すデータベースで、コード化される。ＢＥＬフレームワークは、構造化された生命科学知識を管理、公開、および使用するためのオープンソース技術であるが、一般的に、任意の好適なフレームワークが使用されてもよい。ＢＥＬフレームワークは、多数の既存の経路リソースにわたる生物学的経路データの統合および交換に焦点を合わせる、ＢｉｏＰＡＸ（Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｐａｔｈｗａｙ  Ｅｘｃｈａｎｇｅ）とは異なる［Ｄｅｍｉｒ，  Ｅ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１０）  Ｔｈｅ  ＢｉｏＰＡＸ  ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ  ｓｔａｎｄａｒｄ  ｆｏｒ  ｐａｔｈｗａｙ  ｄａｔａ  ｓｈａｒｉｎｇ．  Ｎａｔｕｒｅ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．  ２８，  ９３５−９４２］。ＫＥＧＧ（Ｋｙｏｔｏ  Ｅｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａ  ｏｆ  Ｇｅｎｅｓ  ａｎｄ  Ｇｅｎｏｍｅｓ）［Ｋａｎｅｈｉｓａ，  Ｍ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１２）  ＫＥＧＧ  ｆｏｒ  ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｌａｒｇｅ−ｓｃａｌｅ  ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ｄａｔａｓｅｔｓ．  Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓ．  ４０，  Ｄ１０９−１４］およびＩＰＡ（Ｉｎｇｅｎｕｉｔｙ  Ｐａｔｈｗａｙ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）（ｗｗｗ．ｉｎｇｅｎｕｉｔｙ．ｃｏｍ）等の経路ベースのアプローチは、タンパク生成物が目的とする経路中で作用する、異なって発現された遺伝子を識別する。
【００４２】
生物系は、ノードを接続する頂点（またはノード）および縁から成る数学グラフとしてモデル化することができる。ノードは、限定されないが、化合物、ＤＮＡ、ＲＮＡ、タンパク質、ペプチド、抗体、細胞、組織、および臓器等の生物系内の生物学的実体を表すことができる。縁は、ノード間の関係を表すことができる。グラフ内の縁は、ノード間の種々の関係を表すことができる。例えば、縁は、「に結合する」関係、「で発現される」関係、「発現プロファイリングに基づいて同時調節される」関係、「阻害する」関係、「マニュスクリプトで同時発生する」関係、または「構造的要素を共有する」関係を表してもよい。概して、これらのタイプの関係は、一対のノード間の関係を表す。グラフ内のノードはまた、ノード間の関係を表すこともできる。したがって、関係の間の関係、または関係とグラフで表される別のタイプの生物学的実体との間の関係を表すことが可能である。例えば、化学物質を表す２つのノードの間の関係が、反応を表してもよい。この反応は、反応と反応を阻害する化学物質との間の関係におけるノードであってもよい。
【００４３】
グラフは、各縁と関連付けられる２つの頂点の間に区別がないことを意味して、無向であり得る。代替として、グラフの縁は、１つの頂点から別の頂点まで有向であり得る。例えば、生物学的関連で、転写調節ネットワークおよび代謝ネットワークは、有向グラフとしてモデル化されてもよい。転写調節ネットワークのグラフモデルでは、ノードは、それらの間の転写関係を表す縁を伴って遺伝子を表すであろう。別の実施例として、タンパク質間相互作用ネットワークは、生物のプロテオームにおいてタンパク質間の直接物理的相互作用を表し、多くの場合、そのようなネットワークでは、相互作用と関連付けられる方向がない。したがって、これらのネットワークは、無向グラフとしてモデル化されてもよい。あるネットワークは、有向および無向縁の両方を有してもよい。グラフを構成する実体および関係（すなわち、ノードおよび縁）は、相関ノードのウェブとしてデータベースに記憶されてもよい。
【００４４】
データベース内で表される知識は、種々の異なるソースから引き出された、種々の異なるタイプであってもよい。例えば、あるデータは、遺伝子、およびそれらの間の関係についての情報を含む、ゲノムデータベースを表してもよい。そのような実施例では、あるノードが、癌遺伝子を表してもよい一方で、癌遺伝子ノードに接続された別のノードは、癌遺伝子を阻害する遺伝子を表してもよい。データは、タンパク質、それらの間の関係、疾患およびそれらの相互関係、ならびに種々の病状を表してもよい。グラフ表示に組み込むことができる、多くの異なるタイプのデータがある。計算モデルは、例えば、ＤＮＡデータセット、ＲＮＡデータセット、タンパク質データセット、抗体データセット、細胞データセット、組織データセット、臓器データセット、医療データセット、疫学データセット、化学データセット、毒物学データセット、患者データセット、および集団データセットの中の知識を表す、ノード間の関係のウェブを表してもよい。本明細書で使用されるように、データセットは、定義された条件下でのサンプル（またはサンプル群）の評価に起因する、数値の集合である。データセットは、例えば、サンプルの定量化可能な実体を実験的に測定することによって、または代替として、研究室、臨床研究組織等のサービスプロバイダから、または公開あるいは専用データベースから得ることができる。データセットは、ノードによって表されるデータおよび生物学的実体を含有してもよく、データセットのそれぞれの中のノードは、同一のデータセットの中、または他のデータセットの中の他のノードに関係付けられてもよい。また、ネットワークモデル化エンジンは、例えば、ＤＮＡ、ＲＮＡ、タンパク質、または抗体データセットの中で、医療情報へ、医療データセットの中で、患者データセット内の個々の患者について、および集団全体についての情報へ、疫学データセットの中で、遺伝情報を表す計算モデルを生成してもよい。上記で説明される種々のデータセットに関して、計算モデルを生成するときに含まれ得る、多くの他のデータセットまたは生物学的情報のタイプがあってもよい。例えば、データベースはさらに、医療記録データ、構造／活性関係データ、感染性病理学についての情報、臨床試験についての情報、暴露パターンデータ、製品の使用の履歴に関するデータ、および任意の他のタイプの生命科学関連情報を含むことができる。
【００４５】
遺伝子発現の変化は、必ずしもタンパク質活性の変化と相関するとは限らない。本明細書で説明されるようなネットワークモデルは、必ずしもこれらの「前向き仮定」に依拠するわけではないが、むしろ、ノードが調節する遺伝子の発現に基づいて上流ノードの活性を推測してもよい。図１Ｂは、因果関係を示すための基幹ノードおよび支持ノードを備える、因果生物ネットワークモデルを図示する。「前向き推論」は、遺伝子発現がタンパク質活性の変化と相関することを仮定する一方で、「後ろ向き推論」または「逆因果的推論」は、上流実体の活性の結果としての遺伝子発現の変化を考慮する。種々の実装では、そのようなネットワークモデル内のノードの活性は、機能が把握される必要がない、異なって発現された遺伝子である、基礎的な測定可能層に基づいて予測されてもよい。図１Ｃは、ノード内の生物学およびノード間の因果関係を捕捉するネットワークモデルを図示する。遺伝子の差次的発現（小さい黒い球体）は、上流ノードの活性化の実験的証拠である。
【００４６】
逆因果的推論に基づいて因果を示すノードを備える、本発明で使用されるネットワークモデルは、いくつかの利点を含有する。第１に、ネットワーク内のノードは、固定トポロジーで因果関係がある縁によって接続され、ネットワークモデルの生物学的意図が科学者またはユーザによって容易に会得されることを可能にし、全体としてネットワーク上で推論および計算を可能にする。第２に、接続が、多くの場合、組織または疾患状況から表される、経路または接続性マップを構築するための他のアプローチと異なり、本明細書のネットワークモデルは、適切な組織／細胞状況および生物学的プロセスに従う。第３に、因果ネットワークモデルは、タンパク質、ＤＮＡ変異型、コーディングおよび非コーディングＲＮＡ、および表現型、化学物質、脂質、メチル化状態、または他の修飾（例えば、リン酸化）等の他の実体、ならびに臨床および生理学的観察を含む、広範囲の生体分子の変化を捕捉することができる。図１Ｄは、分子、細胞、および臓器レベルから生物全体までの知識を表すネットワークモデルを図示する。第４に、ネットワークモデルは、進化しており、適切な境界の適用によって、特定の種および／または組織状況を表すように修正し、付加的な知識が利用可能になると更新することができる。第５に、ネットワークモデルは、透過的であり、ネットワークモデル内の縁（因果関係）は全て、各ネットワークをモデル化されている生物学的プロセスのための科学文献につなぎとめる既刊科学的所見によって支持される。最終的に、ネットワークモデルは、Ｃｙｔｏｓｃａｐｅを含む、自由に利用可能なツールを使用して、容易な視覚化を可能にするように、（．ＸＧＭＭＬ）形式で提供することができる［Ｓｍｏｏｔ，  Ｍ．Ｅ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１１）  Ｃｙｔｏｓｃａｐｅ  ２．８：  ｎｅｗ  ｆｅａｔｕｒｅｓ  ｆｏｒ  ｄａｔａ  ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ．  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ．  ２７，  ４３１−４３２］。
【００４７】
ネットワークモデルは、シミュレーションおよび分析のための基盤として使用され、生物系内の目的とする特徴を可能にする生物学的機構および経路を表す。特徴、またはその機構および経路のうちのいくつかは、生物系の疾患および悪影響の病理学に寄与し得る。データベースで表される生物系の予備知識は、通常条件下、および作用物質による摂動下を含む、種々の条件下で、多数の生物学的実体の状態についてのデータが投入される、ネットワークモデルを構築するために使用される。使用されるネットワークモデルは、摂動に応答して種々の生物学的実体の状態の変化を表し、生物系への作用物質の影響の定量的および客観的査定をもたらすことができるという点で動的である。
【００４８】
（ネットワーク摂動振幅（ＮＰＡ）スコアの査定）
本開示のある実装は、生物系の一部分内の変化の規模を表す数値を計算するための方法を含む。計算は、生物系が作用物質による摂動を受ける、制御された実験のセットから得られたデータのセットを入力として使用する。次いで、データは、生物系の特徴のネットワークモデルに適用される。
【００４９】
本開示のコンピュータ化方法によって生成される数値は、とりわけ、（安全性査定または比較のために）製造された製品によって引き起こされる、望ましいまたは有害な生物学的効果の規模、（有効性または健康利益の判定のために）栄養補助食品を含む治療化合物、および（長期曝露の危険、ならびに悪影響および疾患の発症に対する関係の予測のために）環境的活性物質を判定するために使用することができる。
【００５０】
一側面では、本明細書で説明されるシステムおよび方法は、摂動を受けた生物学的機構のネットワークモデルに基づいて、摂動を受けた生物系の変化の規模を表す、計算された数値を提供する。本明細書ではネットワーク摂動振幅（ＮＰＡ）スコアと称される数値は、定義された生物学的機構内の種々の実体の状態変化を即座に表すために使用することができる。ＮＰＡは、それぞれその全体で本明細書に組み込まれる、米国仮特許出願第６１／５２５，７００号（代理人整理番号ＦＴＲ０６８９／１０６５００−００１１−００１）、第６１／５２７，９４６号（代理人整理番号ＦＴＲ０７５１／１０６５００−００１５−００１）、および第６１／５３２，９７２号（代理人整理番号ＦＴＲ０７４８／１０６５００−００１６−００１）、ならびにＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＥＰ２０１２／０６１０３５号（代理人整理番号ＦＴＲ０６８９／１０６５００−００１１−ＷＯｌ）、第ＰＣＴ／ＥＰ２０１２／０６６５５７号（代理人整理番号ＦＴＲ０７５１／１０６５００−００１５−ＷＯ１）、および第ＰＣＴ／ＥＰ２０１２／００３７６０号（代理人整理番号ＦＴＲ０７４８／１０６５００−００１６−ＷＯ１）で以前に詳細に説明されている。異なる作用物質または異なるタイプの摂動について得られる数値は、生物系の特徴を可能にするか、または生物系の特徴として発現する生物学的機構への異なる作用物質または摂動の影響を相対的に比較するために使用することができる。したがって、ＮＰＡスコアは、異なる摂動への生物学的機構の応答を測定するために使用されてもよい。
【００５１】
ＮＰＡスコアは、診断、実験設計、治療決定、および危険査定を向上させることにおいて研究者および臨床医を支援してもよい。例えば、ＮＰＡスコアは、毒物学分析において候補生物学的機構のセットを選定して、潜在的に有害な作用物質への暴露による影響を受ける可能性が最も高いものを識別するために使用されてもよい。摂動へのネットワーク応答の尺度を提供することによって、これらのＮＰＡスコアは、細胞、組織、臓器、または生物レベルで発生する表現型または生物学的成果との（実験データによって測定されるような）分子事象の相関を可能にしてもよい。臨床医は、作用物質による影響を受ける生物学的機構を患者の生理学的状態と比較して、作用物質に暴露されたときに、どのような健康リスクまたは利益を患者が体験する可能性が最も高いかを判定するために、ＮＰＡ値を使用してもよい（例えば、免疫不全症である患者は、強い免疫抑制応答を引き起こす作用物質の影響を特に受けやすくあり得る）。
【００５２】
本開示の例証的実装によると、因果ネットワークモデルは、ＮＰＡスコアを計算するためのアルゴリズムと組み合わせられる。結果として、対照物または対照データのセットとも称される遺伝子発現の倍変化は、（ｆによって表される）ネットワークの各ノードの微分値に変換される。ノード微分値は、順に、ＮＰＡの定量的尺度に要約される。
【００５３】
ＮＰＡは、二次形式
【００５４】
【化１】
0006397894.tif 000002
として表すことができる、ネットワーク（Ｎ）の基礎となる符号付き有向グラフ上のソボレフ型（半）ノルムとして計算することができる。つまり、基幹実体のセットと関連付けられる活性値のベクトルがｆ２と表される場合、ＮＰＡスコアは、以下の二次形式を介して計算することができ、
【００５５】
【化２】
0006397894.tif 000003
式中、
【００５６】
【化３】
0006397894.tif 000004
であり、ｄｉａｇ（ｏｕｔ）は、ノードの第２のセットの中の各ノードの外度を伴う対角行列を表し、ｄｉａｇ（ｉｎ）は、ノードの第２のセットの中の各ノードの内度を伴う対角行列を表し、Ｖは、ネットワーク内の全てのノードのセットであり、Ａは、基幹実体を表すノードのみに限定され、
【００５７】
【化４】
0006397894.tif 000005
に従って定義される、計算ネットワークモデルの隣接行列を表す。
Ａが加重隣接行列である場合には、Ａの要素（ｘ，ｙ）は、加重係数ｗ（ｘ→ｙ）で乗算されてもよい。いくつかのシナリオでは、いくつかの基幹ノードは、いくつかの実体が他の実体よりも研究される、いわゆる文献バイアスにより、他の基幹ノードより支持的な遺伝子発現証拠を有してもよい。因果計算生物学的モデルにおける結果としては、より支持的な証拠を伴うノードが、あまり「豊富」ではないノードより高い程度を有するであろう。証拠の大部分が非常に低い信号を有する可能性と複合されたとき、推測されたノード活性値は、系統的に、最低値を伴うノードのうちの１つであり得る。この問題に対処するために、いくつかの実装では、あるノードから、ノードのＮ個の下流ノードのうちの１つまでの縁と関連付けられる加重は、１／Ｎに設定される。この修正は、有利なことには、（生物学の重要な側面を捕捉する）基幹構造を強調し、因果生物ネットワークモデル計算内の基幹および支持ノードの重要性の平衡を保ち得る。
【００５８】
いくつかの実装では、ＮＰＡスコアは、
【００５９】
【化５】
0006397894.tif 000006
に従って計算され、Ｖ０は、支持実体のセット（すなわち、治療および対照データが受信される実体）を表し、ｆ（ｘ）は、生物学的実体ｘの活性値を表し、ｓｉｇｎ（ｘ→ｙ）は、生物学的実体ｘを表すノードを、生物学的実体ｙを表すノードに接続する、計算ネットワークモデル内の縁の方向値を表す。
【００６０】
したがって、ＮＰＡアルゴリズムは、２つの主要入力構成要素を考慮し、一方は、機構を表す因果ネットワークモデルであり、他方は、うまく設計された実験からの遺伝子発現データセットである。ｆｉによって表される、所与の対照および所与のネットワークＮｉ＝（Ｖｉ，Ｅｉ，Ｓｉ）（ノード、縁、縁符号）の基幹スコアは、Ｑｉによって求められるスカラー積＜．｜．＞ｉを与えられたｌ２（Ｖｉ）にある。
【００６１】
ＮＰＡスコアの統計的有意性を判定する
実験誤差（例えば、実験群内のサンプル間の生物学的変動）に相当し得るＮＰＡスコアの信頼区間に加えて、ネットワークで説明される生物学に関するＮＰＡスコアの特異性を知らせるように、比較統計を導出することができる。具体的には、２つの置換試験が実装されてもよい。２つの置換試験を行うための例示的プロセスが、図６および７に関して詳細に説明される。各置換試験の１つの目的は、ネットワークによってモデル化されている生物系が摂動を受けたかどうかを示すために有用であり得る、提案ＮＰＡスコアの統計的有意性を判定することである。両方の試験は、提案ＮＰＡスコアを生成した同一のデータセットおよびアルゴリズムに基づいて試験ＮＰＡスコアを計算するように、結果として生じる試験モデルを使用して、因果ネットワークモデルの１つまたはそれを上回る側面のランダム置換を生成することと、提案ＮＰＡスコアの統計的有意性を判定するように、試験ＮＰＡスコアを提案ＮＰＡスコアと比較すること、またはランク付けすることとを伴う。試験モデルを生成するようにランダムに類別され得る因果ネットワークモデルの側面は、支持ノードの標識、基幹ノードを支持ノードに接続する縁、または基幹ノードを相互に接続する縁を含む。提案ＮＰＡスコアの統計的有意性を判定するために、ネットワークスコア化エンジンは、以下で説明されるような一方または両方の試験をデータに受けさせてもよい。
【００６２】
第１の試験は、結果がモデルにおける基礎的証拠（すなわち、遺伝子の倍変化）に特有であるかどうかを査定し、置換Ｐ値（＜０．０５であるときに図中の＊Ｏによって表される）につながる。第１の試験は、「Ｏ」統計的分析と称されてもよく、因果ネットワークモデル内の支持ノードの位置の重要性を査定する。図６に関して説明されるプロセス６００は、本開示の例証的実装によると、「Ｏ」統計を計算するための例示的方法である。
【００６３】
「Ｏ統計」試験は、因果ネットワークモデル内の支持ノードの位置の重要性を査定する。プロセス６００は、計算されたＮＰＡスコアの統計的有意性を査定する方法を含む。具体的には、ステップ６０２では、第１の提案ＮＰＡスコアが、未修正ネットワークとも称される、生物系内の実体の因果関係の知識に基づくネットワークに基づいて、計算される。ステップ６０６では、遺伝子標識、および結果として、各支持ノードの対応する値が、ネットワークモデル内の支持ノードの間でランダムに再び割り当てられる。ランダム再割当は、数回、例えば、Ｃ回、繰り返され、ステップ６１２では、ＮＰＡスコアがランダム再割当に基づいて計算され、Ｃ個の試験ＮＰＡスコアの分布をもたらす。ネットワークスコア化エンジンは、ネットワークに基づいてＮＰＡスコアを計算するための上記で説明される方法のうちのいずれかに従って、提案および試験ＮＰＡスコアを計算してもよい。ステップ６１４では、提案ＮＰＡスコアは、提案ＮＰＡスコアの統計的有意性を判定するように、試験ＮＰＡスコアの分布と比較されるか、またはそれに対してランク付けされる。
【００６４】
生物系の摂動を定量化する方法は、因果ネットワークモデルに基づいて提案ＮＰＡスコアを計算するステップと、スコアの統計的有意性を判定するステップとを含む。有意性は、試験モデルを作成するように因果ネットワークモデルの支持ノードの標識をランダムに再び割り当てるステップと、試験モデルに基づいて試験ＮＰＡスコアを計算するステップと、生物系が摂動を受けているかどうかを判定するように、提案ＮＰＡスコアおよび試験ＮＰＡスコアを比較するステップとを含む、方法によって計算することができる。支持ノードの標識は、活性尺度と関連付けられる。
【００６５】
整数Ｃは、ネットワークスコア化エンジンによって判定される任意の数であってもよく、ユーザ入力に基づいてもよい。整数Ｃは、ランダム再割当に基づくＮＰＡスコアの結果として生じる分布がほぼ平滑であるように、十分に大きくあり得る。整数Ｃは、再割当が所定の回数で行われるように固定されてもよい。代替として、整数Ｃは、結果として生じるＮＰＡスコアに応じて変動してもよい。例えば、整数Ｃは、反復して増加させられてもよく、結果として生じるＮＰＡ分布が平滑ではない場合に付加的な再割当が行われてもよい。加えて、分布がガウスまたは任意の他の好適な分布等のある形態に類似するまでＣを増加させること等の分布に対する任意の他の付加的な要件が使用されてもよい。ある実装では、整数Ｃは、約５００〜約１０００に及ぶ。
【００６６】
ステップ６１０では、ネットワークスコア化エンジンが、ステップ６０６で生成されるランダム再割当に基づいて、Ｃ個のＮＰＡスコアを計算する。具体的には、ＮＰＡスコアが、ステップ６０６で生成される各再割当について計算される。ある実装では、Ｃ個全ての再割当が、最初にステップ６０６で生成され、次いで、対応するＮＰＡスコアが、ステップ６１０でＣ個の再割当に基づいて計算される。他の実装では、再割当の各セットが生成された後に、対応するＮＰＡスコアが計算され、このプロセスは、Ｃ回繰り返される。後者のシナリオは、メモリ費用を節約してもよく、Ｃの値が以前に計算されたＮ個の値に依存している場合に望ましくあり得る。ステップ６１２では、ネットワークスコア化エンジンが、ステップ６０６で生成されるランダム再割当に対応する、ＮＰＡ値の分布を形成または生成するように、結果として生じるＣ個のＮＰＡスコアを集約する。分布は、ＮＰＡ値のヒストグラム、またはヒストグラムの正規化バージョンに対応してもよい。
【００６７】
ステップ６１４では、ネットワークスコア化エンジンが、第１のＮＰＡスコアをステップ６１２で生成されるＮＰＡスコアの分布と比較する。実施例として、比較は、提案ＮＰＡスコアと分布との間の関係を表す「ｐ値」を判定することを含んでもよい。具体的には、ｐ値は、提案ＮＰＡスコア値を上回る、または下回る分布の割合に対応してもよい。小さい、例えば、０．５％未満、１％未満、５％未満、または任意の他の割合であるｐ値は、提案ＮＰＡスコアが統計的に有意であることを示す。例えば、ステップ１で計算される低いｐ値（例えば、＜０．０５または５％を下回る）を伴う提案ＮＰＡスコアは、提案ＮＰＡスコアが、ランダム遺伝子標識再割当に起因する有意数の試験ＮＰＡスコアに対して高いことを示す。
【００６８】
第２の試験は、ネットワークの「因果」層が（＜０．０５であるときに図中のＫ＊によって表される）ネットワーク摂動の振幅に有意に寄与するかどうかを査定する。ネットワークは、両方のＰ値が低い（典型的には＜０．０５）場合に特異的に摂動を受けると見なされ、摂動は、加えて、信頼区間がゼロを上回る場合に有意と呼ばれる。第２の試験は、「Ｋ」統計的分析と称されてもよく、因果ネットワークモデル内の基幹ノードの構造の重要性を査定する。図７に関して説明されるプロセス７００は、本開示の例証的実装によると、「Ｋ」統計を計算するための例示的方法である。
【００６９】
「Ｋ統計」試験は、因果ネットワークモデル内の基幹ノードの構造の重要性を査定する。プロセス７００は、提案ＮＰＡスコアの統計的有意性を査定する方法を含む。プロセス７００は、複数の試験ＮＰＡスコアが計算されるとすぐに複数の試験モデルを作成するように、因果ネットワークモデルの側面がランダムに類別されるという点で、プロセス６００に類似する。生物内の実体の因果関係の知識の上に構築される因果ネットワークモデルはまた、未修整ネットワークとも称される。そのようなモデルでは、縁が符号付きであり得、したがって、縁が２つの基幹ノード間の正または負の関係を表してもよい。したがって、因果ネットワークモデルは、正の影響をもたらす基幹ノードを接続するｎ個の縁と、負の影響をもたらす基幹ノードを接続するｍ個の縁とを備える。
【００７０】
ステップ７０２では、提案ＮＰＡスコアが、生物系内の実体の因果関係の知識の上に構築されたネットワークに基づいて計算される。次いで、ステップ７０４では、負の縁の数ｎおよび正の縁の数ｍが判定される。ステップ７０６では、複数対の基幹ノードが、それぞれ、ｎ個の負の縁のうちの１つまたはｍ個の正の縁のうちの１つとランダムに接続される。ｎ＋ｍ個の縁とのランダム接続を生成する、このプロセスは、Ｃ回繰り返される。以前に説明されたように、反復の数Ｃは、ユーザ入力によって、または試験ＮＰＡスコアの分布の平滑性によって判定することができる。ステップ７１２では、複数の試験ＮＰＡスコアは、他の基幹ノードにランダムに接続される基幹ノードを備える、複数の試験モデルに基づいて計算される。ネットワークスコア化エンジンは、ネットワークに基づいてＮＰＡスコアを計算するための上記で説明される方法のうちのいずれかに従って、提案および試験ＮＰＡスコアを計算してもよい。ステップ７１４では、提案ＮＰＡスコアは、提案ＮＰＡスコアの統計的有意性を判定するように、試験ＮＰＡスコアの分布と比較されるか、またはそれに対してランク付けされる。
【００７１】
ステップ７１０では、ネットワークスコア化エンジンが、ステップ７０６で形成されるランダム再接続に基づいて、Ｃ個のＮＰＡスコアを計算する。ステップ７１２では、ネットワークスコア化エンジンが、ステップ６０６で生成されるランダム再接続に起因する試験モデルに基づいて試験ＮＰＡ値の分布を生成するように、結果として生じるＣ個のＮＰＡスコアを集約する。分布は、ＮＰＡ値のヒストグラム、またはヒストグラムの正規化バージョンに対応してもよい。
【００７２】
ステップ７１４では、ネットワークスコア化エンジンが、提案ＮＰＡスコアをステップ７１２で生成されるＮＰＡスコアの分布と比較する。実施例として、比較は、提案ＮＰＡスコアと分布との間の関係を表す「ｐ値」を判定することを含んでもよい。具体的には、ｐ値は、提案ＮＰＡスコア値を上回る、または下回る分布の割合に対応してもよい。小さい、例えば、０．１％未満、０．５％未満、１％未満、５％未満、または任意の中間割合であるｐ値は、提案ＮＰＡスコアが統計的に有意であることを示す。例えば、ステップ７１４で計算される低いｐ値（例えば、＜０．０５または５％を下回る）を伴う提案ＮＰＡスコアは、提案ＮＰＡスコアが、基幹ノードのランダム再接続に起因する有意数の試験ＮＰＡスコアに対して高いことを示す。
【００７３】
ある実装では、（図６および７で計算される）両方のｐ値は、提案ＮＰＡスコアが統計的に有意と見なされるために低いことが要求され得る。他の実装では、ネットワークスコア化エンジンは、提案ＮＰＡスコアが有意であると見出すために、１つまたはそれを上回るｐ値が低いことを要求し得る。
【００７４】
（生物学的影響係数（ＢＩＦ）スコアの査定）
本開示の例証的実装によると、プロセッサは、それぞれ、データセットおよび複数の計算モデルに基づく生物系の摂動を表す、１つまたはそれを上回るＮＰＡスコアに基づいて、「生物学的影響係数」または「ＢＩＦ」を生成する。本明細書で説明されるコンピュータ化方法は、数値、すなわち、複数のデータセットを与えられたＢＩＦを生成するように、生物系の全体的な状態への各ネットワークの相対的寄与を考慮して、複数のネットワーク応答スコアを集約する。種々の実装では、本開示のコンピュータ化方法は、複数の治療（または作用物質）に対応する複数のモデルスコアを組み合わせ、重複ネットワークの交差効果に従ってスコアを調整し、治療（または作用物質）によって引き起こされる相対的な生物学的効果を表すＢＩＦを生成する。重複ネットワークの交差効果を考慮しないＢＩＦの一側面は、それぞれその全体で本明細書に組み込まれる、米国仮特許出願第６１／４９５，８２４号（代理人整理番号ＦＴＲ０６９０／１０６５００−００１０−００１）、およびＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＥＰ２０１２／０６１０３３号（代理人整理番号ＦＴＲ０６９０／１０６５００−００１０−ＷＯ１）で以前に詳細に説明されている。
【００７５】
本明細書で開示されるコンピュータ化方法によって生成されるＢＩＦは、（疾患の診断または予後のための）病原体、（毒物学的査定のための）有害物質、（安全性査定または使用危険性比較のための）工業製品、（有効性または健康利益の判定のための）栄養補助食品を含む治療化合物、および（公衆衛生査定のため、例えば、汚染物質または太陽からの紫外線）環境および環境的活性物質の変化を含むが、それらに限定されない、任意の外部因子によって引き起こされる、望ましいまたは有害な生物学的効果の規模を推定または判定するために使用されてもよい。ＢＩＦは、急性、断続的、または持続的暴露の生物学的危険、および生物系および疾患の発症への即時または長期悪影響に対する関係の予測に使用されてもよい。摂動は、問題になっている生物系の外部にある原因である。
【００７６】
異なる作用物質または異なるタイプの摂動について得られるＢＩＦ値は、生物系への異なる作用物質または摂動の影響を相対的に比較するために使用することができる。ＢＩＦは、中期および長期疾患転帰の予測因子として使用することができ、随意に、実験および疫学的データの組み合わせを使用して、値を較正することができる。ＢＩＦ値は、１つまたはそれを上回るサンプルまたは対象から得られる、１つまたはそれを上回るデータセットを採用して、本明細書で開示される方法に従って、当技術分野で公知である種々の数学および計算アルゴリズムのうちのいずれかを使用することによって計算される。
【００７７】
少なくとも２つの異なる治療条件への生物系の反応差を表す、ＢＩＦ値を計算することができる。いくつかの実施形態では、第１の治療条件は、実験的治療と見なされる摂動（限定されないが、潜在的に発癌性の作用物質への暴露等）であり得、第２の治療条件は、対照（無効治療等）と見なされる。いくつかの実施形態では、生物系内の第１の作用物質の影響を表すように計算されるＢＩＦは、同一の生物系内の第２の作用物質の影響を表すＢＩＦとの比較に使用することができる。したがって、数値スコアは、生物系またはそのある特徴への２つまたはそれを上回る作用物質の差動効果を査定して比較するために使用することができる。したがって、複数のデータセットがそれぞれ、複数の異なる作用物質に、および／または異なる環境条件下に暴露された後の生物系の変化の測定から得られる。
【００７８】
ネットワークモデルは、考慮中の生物系の特徴を特性化する、機能的に異なる生物学的プロセスを表す。実験内の参照（例えば、標準化された巻きたばこの煙への暴露）に対して全体的な生物学的影響を客観的に評価するために、ネットワークＮ１，．．．，Ｎｍに対する全ての基幹スコアｆ１，．．，ｆｍが考慮される。考慮中のヒルベルト空間Ｈは、
【００７９】
【化６】
0006397894.tif 000007
の直和（必ずしも直交直和ではない）であろう。次いで、新しいスカラー積が、この直和の上で定義されてもよい。ｗｉを、ネットワークＮｉと関連付けられる正の加重にさせる。いくつかの実装では、ｗｉは、図６および７に関して説明される「Ｏ」および「Ｋ」統計に応じて２進値を取り、両方のｐ値が＜０．０５である場合はｗｉ＝ｌであり、そうでなければ０である。具体的には、新しいスカラー積が
【００８０】
【化７】
0006397894.tif 000008
によって定義されるであろう、直交直和を考慮することができる。より一般的には、Ｈ＝Ｈ（｛Ｎ１，．．．，Ｎｍ｝）上のスカラー積は、非直交となり、＜．｜．＞Ｈによって表されるであろう。
【００８１】
いくつかの実装では、スカラー積は、ネットワーク間の重複に相当し、重複ネットワークの交差の効果を考慮して、スコアを調整するために使用することができる。いくつかのノードおよび／または縁が、ネットワーク間で共有され、したがって、非直交直和を導入することが、この事実に相当することを可能にするであろう。１つの可能な選択が以降で挙げられる。
【００８２】
【化８】
0006397894.tif 000009
が制限によって定義されるとする。スカラー積も制限によって定義される。次いで、
【００８３】
【化９】
0006397894.tif 000010
を
【００８４】
【化１０】
0006397894.tif 000011
によって定義することができる。これは、スカラー積
【００８５】
【化１１】
0006397894.tif 000012
に対応する。この双一次形式が正定値であり、したがって、スカラー積を定義することを示すことができる。この選択の論理的根拠は、これらが直交
【００８６】
【化１２】
0006397894.tif 000013
である場合に各分布を保ちながら、基幹スコアが交差上で合致するときにＮｉとＮｊとの間の交差効果を取り消すことである。任意の他の好適なスカラー積もまた、交差を反映するようにブロック対角がＱｉおよび余剰対角ブロックによって求められる、ブロック行列によって定義されてもよい。
【００８７】
ｂ≦Ｍである、ネットワークのサブセットＳ１，．．Ｓｂへの全てのネットワークセット（Ｎ１，．．．，ＮＭ）の分割を考慮されたい。ネットワークのサブセットは、炎症、細胞ストレス、老化、または生物系の任意の他の好適な生物学的プロセスまたは特徴等の特定の生物学的プロセスを特性化してもよい。
【００８８】
所与の対照ｃ（治療対対照）について、サブセットＳｋの影響ＢＩＦ（ｃ，Ｓｋ）が、（上記で定義されるような）対応する直和の中の基幹スコアの２乗ノルムとして計算される。サブセット内の非直交和のサブセットＳと比べて直交直和を考慮することによって、スカラー積が
【００８９】
【化１３】
0006397894.tif 000014
として定義される、全てのネットワークおよびそれらのサブセットに相当する、全体的なヒルベルト空間ＨＢＩＦが定義される。
【００９０】
ＲＥＦに、参照対照（典型的には標準化ＣＳ暴露）を表させる。次いで、相対的ＢＩＦ、すなわち、ＲＢＩＦが、ｃに対応するベクトルおよび参照ベクトルＲＥＦのノルムの比として定義される。これは、
【００９１】
【化１４】
0006397894.tif 000015
として計算することができる。
サブセットＳの寄与は、
【００９２】
【化１５】
0006397894.tif 000016
によって定義される。これらの寄与は、合計で１になる。
【００９３】
したがって、相対ＢＩＦは、図４Ｃに示されるようなスタープロットとして表すことができる、数量Ｃｏｎｔｒｉｂｓ（ｃ）ＲＢＩＦ（ｃ）を考慮することによって、ネットワーク構成要素に分解される（すなわち、細胞ストレス、肺炎症、細胞増殖、アポトーシス、ネクロプトーシス、老化、ＤＮＡ損傷、および自食作用であるが、指名されたネットワーク構成要素のうちのいずれかに加えて、またはその代わりに、任意の他の好適なネットワーク構成要素も使用されてもよい）。
【００９４】
最終的に、ＲＢＩＦが集約数量であるため、２つの対照ｃおよびＲＥＦは、異なるネットワークモデルから生じる一方で、同一の相対的な生物学的効果を有することができる。これらの状況を識別するために、係数δが、
【００９５】
【化１６】
0006397894.tif 000017
として計算されてもよい。この係数は、ＨＢＩＦにおいて定義されるスカラー値に対する対照ｃと参照対照ＲＥＦとの間の余弦角である。
【００９６】
例証的実装によると、ＢＩＦは、直交直和の場合について、以下のように計算されてもよい。対照ｃに対する有意なネットワーク摂動の和は、参照の対応する和に対して正規化される。したがって、対照ｃの相対ＢＩＦ（ＲＢＩＦ）は、
【００９７】
【化１７】
0006397894.tif 000018
として定義され、加重は、上記で概説されたＮＰＡアルゴリズムと関連付けられる３つの統計に相当する。
【００９８】
対照ｃに対するネットワークモデル（例えば、細胞ストレスサブネットワーク）の所与のサブセットＳの寄与は、
【００９９】
【化１８】
0006397894.tif 000019
である（Ｎｅｔｓがネットワークのサブセットの互いに素な和集合であるため、寄与は合計で１になる）。
【０１００】
比較可能性係数は、
【０１０１】
【化１９】
0006397894.tif 000020
になる。
【０１０２】
（材料および方法）
本開示の実装によると、Ｃ５７／ＢＬ６マウス（１群あたり８匹の雌）が、最大７ヶ月間、Ｋｅｎｔｕｃｋｙ参照巻きたばこからの主流煙、３Ｒ４Ｆ（７５０μｇＴＰＭ／ｌ、新鮮空気の小休止を伴って４時間／日、１週間に５日）、または新鮮な空気（疑似）に暴露された。３Ｒ４Ｆへの２および３ヶ月の暴露に続いて、マウスのサブグループが、３、４、または５ヶ月の休止期間にわたって新鮮な空気に暴露された。
【０１０３】
肺検体について、２２枚のスライス（それぞれ２０μｍ）がクリオスタットを用いて切断され、均質化された。全ＲＮＡが抽出され、品質チェックされ、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ  ＭＧ４３０  ２．０チップに交雑された。アレイ走査後、ハイブリダイゼーション強度データが抽出され、ｃｅｌファイルに記憶された。Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘソフトウェアを使用して、初期チップ品質チェックも行われた。
【０１０４】
気管支肺胞洗浄液（ＢＡＬＦ）が収集された。簡潔には、８匹のマウスからの肺が５回洗浄された。上澄みが等分され、多被分析物プロファイリングが、ＲｏｄｅｎｔＭＡＰ  ｖ．２．０プログラムに従った多重化ビーズアレイを使用して、Ｍｙｒｉａｄ  ＲＢＭ（Ｍｙｒｉａｄ  ＲＢＭ；  Ａｕｓｔｉｎ，  ＴＸ，  ＵＳＡ）によって行われた。第２〜第５の洗浄サイクルについて、０．３２５％ＢＳＡを伴う１ｍｌのＰＢＳが各サイクルに使用された。加えて、遊離肺細胞数（ＦＬＣ）／生存能力のためのＦＡＣＳｃａｎｔｏフローサイトメータ（ＢＤ  Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ，  Ｓａｎ  Ｊｏｓｅ，  ＣＡ，  ＵＳＡ）を使用して、５回のサイクルの細胞ペレットがプールされ、数えられ、区別された。
【０１０５】
データ処理およびスコア化方法が、Ｒ統計的環境で実装された［Ｒ  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  Ｃｏｒｅ  Ｔｅａｍ，  Ｒ：  Ａ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  ａｎｄ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ  ｆｏｒ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ．  ２００９］。未加工ＲＮＡ発現データが、Ｒ統計的環境で利用可能なマイクロアレイ分析ツールのＢｉｏｃｏｎｄｕｃｔｏｒ一式のａｆｆｙおよびｌｉｍｍａパッケージを使用して分析された［Ｇｅｎｔｌｅｍａｎ，  Ｒ．，  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ａｎｄ  ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  ｂｉｏｌｏｇｙ  ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ  ｕｓｉｎｇ  Ｒ  ａｎｄ  Ｂｉｏｃｏｎｄｕｃｔｏｒ．  ２００５，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ：  Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ＋Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  Ｍｅｄｉａ，  ｘｉｘ，  ４７３ｐ、Ｇｅｎｔｌｅｍａｎ，  Ｒ．Ｃ．  ｅｔ  ａｌ．  （２００４）  Ｂｉｏｃｏｎｄｕｃｔｏｒ：  ｏｐｅｎ  ｓｏｆｔｗａｒｅ  ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ｆｏｒ  ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  ｂｉｏｌｏｇｙ  ａｎｄ  ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ．  Ｇｅｎｏｍｅ  Ｂｉｏｌ．  ５，  Ｒ８０］。ロバストマルチチップ平均（ＧＣＲＭＡ）バックグラウンド補正および分位点正規化が、プローブセット発現値を生成するために使用された［Ｉｒｉｚａｒｒｙ，  Ｒ．Ａ．  ｅｔ  ａｌ．  （２００３）  Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ，  ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ，  ａｎｄ  ｓｕｍｍａｒｉｅｓ  ｏｆ  ｈｉｇｈ  ｄｅｎｓｉｔｙ  ｏｌｉｇｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  ａｒｒａｙ  ｐｒｏｂｅ  ｌｅｖｅｌ  ｄａｔａ．  Ｂｉｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  ．  ４，  ２４９−６４］。各データセットについて、全体的な線形モデルが、全ての複製群のデータに適合され、目的とする特定の対照（「治療」および「対照」条件の比較）が、順に、Ｂｅｎｊａｍｉｎｉ−Ｈｏｃｈｂｅｒｇ手順によって調整される、発現アレイ上の各プローブセットの未加工ｐ値を生成するように評価された。これらの方法は、以下で事例１および事例２と称される、２つの試験事例に適用された。
【０１０６】
事例１：生体内および試験管内システムにわたるＣＳ暴露に対するバイオマーカーとしての異物代謝ネットワーク
ヒトおよび他の哺乳類が、発癌物質および他の毒性化合物に対処する精巧な機械を装備し、防御システムは、第２相酵素による抱合反応が後に続く、シトクロムＰ４５０酵素（ＣＹＰ、第１相）による酸化反応から成る。これらの酵素は、脂溶性化合物を、身体から排除することができる親水性水溶性形態に連続的に変換する［Ｂｕｒｃｈｅｌｌ，  Ｂ．  ｅｔ  ａｌ．  （２００５）  Ｓｕｂｓｔｒａｔｅ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ  ｏｆ  Ｈｕｍａｎ  Ｈｅｐａｔｉｃ  Ｕｄｐ−Ｇｌｕｃｕｒｏｎｏｓｙｌｔｒａｎｓｆｅｒａｓｅｓ．  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  ｅｎｚｙｍｏｌｏｇｙ．  ４００，  ４６−５７、Ｇｕｅｎｇｅｒｉｃｈ，  Ｆ．Ｐ．  （２００１）  Ｃｏｍｍｏｎ  ａｎｄ  ｕｎｃｏｍｍｏｎ  ｃｙｔｏｃｈｒｏｍｅ  Ｐ４５０  ｒｅａｃｔｉｏｎｓ  ｒｅｌａｔｅｄ  ｔｏ  ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ  ａｎｄ  ｃｈｅｍｉｃａｌ  ｔｏｘｉｃｉｔｙ．  Ｃｈｅｍ  Ｒｅｓ  Ｔｏｘｉｃｏｌ．  １４，  ６１１−５０、Ｐｆｅｉｆｅｒ，  Ｇ．Ｐ．  ｅｔ  ａｌ．  （２００２）  Ｔｏｂａｃｃｏ  ｓｍｏｋｅ  ｃａｒｃｉｎｏｇｅｎｓ，  ＤＮＡ  ｄａｍａｇｅ  ａｎｄ  ｐ  ５３  ｍｕｔａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ｓｍｏｋｉｎｇ−ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ  ｃａｎｃｅｒｓ．  Ｏｎｃｏｇｅｎｅ．  ２１，  ７４３５−７４５１］。同様に巻きたばこの煙（ＣＳ）に存在する、多環芳香族炭化水素（ＰＡＨ）の変換は、ゲノムＤＮＡと相互作用することができる発癌性中間体の産生につながり得る［Ｋｉｍ，  Ｊ．Ｈ．  ｅｔ  ａｌ．  （１９９８）  Ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ  ｏｆ  ｂｅｎｚｏ［ａ］ｐｙｒｅｎｅ  ａｎｄ  ｂｅｎｚｏ［ａ］ｐｙｒｅｎｅ−７，８−ｄｉｏｌ  ｂｙ  ｈｕｍａｎ  ｃｙｔｏｃｈｒｏｍｅ  Ｐ４５０  １Ｂ１．  Ｃａｒｃｉｎｏｇｅｎｅｓｉｓ．  １９，  １８４７−５３］。これらの相互作用は、ＤＮＡ付加体の形成に寄与し、修復されていないときは突然変異につながり得る［Ｐｉｉｐａｒｉ，  Ｒ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０００）  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｏｆ  ＣＹＰ１Ａ１，  ＣＹＰ  ＩＢ  １  ａｎｄ  ＣＹＰ３Ａ，  ａｎｄ  ｐｏｌｙｃｙｃｌｉｃ  ａｒｏｍａｔｉｃ  ｈｙｄｒｏｃａｒｂｏｎ−ＤＮＡ  ａｄｄｕｃｔ  ｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｂｒｏｎｃｈｏａｌｖｅｏｌａｒ  ｍａｃｒｏｐｈａｇｅｓ  ｏｆ  ｓｍｏｋｅｒｓ  ａｎｄ  ｎｏｎ−ｓｍｏｋｅｒｓ．  Ｉｎｔ  Ｊ  Ｃａｎｃｅｒ．  ８６，  ６１０−６、Ｐｈｉｌｌｉｐｓ，  Ｄ．Ｈ．  ｅｔ  ａｌ．  （１９９０）  Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ  ｏｆ  ｃｉｇａｒｅｔｔｅ  ｓｍｏｋｉｎｇ  ｏｎ  ｔｈｅ  ｌｅｖｅｌｓ  ｏｆ  ＤＮＡ  ａｄｄｕｃｔｓ  ｉｎ  ｈｕｍａｎ  ｂｒｏｎｃｈｉａｌ  ｅｐｉｔｈｅｌｉｕｍ  ａｎｄ  ｗｈｉｔｅ  ｂｌｏｏｄ  ｃｅｌｌｓ．  Ｉｎｔ  Ｊ  Ｃａｎｃｅｒ．  ４６，  ５６９−７５］。ＣＹＰおよびグルタチオンＳ−トランスフェラーゼ（ＧＳＴ）族をコードする遺伝子等の異物代謝酵素をコード化する種々の遺伝子が、ＣＳ暴露に応答して過剰発現され［Ｋｉｍ，  Ｊ．Ｈ．  ｅｔ  ａｌ．  （１９９８）  Ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ  ｏｆ  ｂｅｎｚｏ［ａ］ｐｙｒｅｎｅ  ａｎｄ  ｂｅｎｚｏ［ａ］ｐｙｒｅｎｅ−７，８−ｄｉｏｌ  ｂｙ  ｈｕｍａｎ  ｃｙｔｏｃｈｒｏｍｅ  Ｐ４５０  １Ｂ１．  Ｃａｒｃｉｎｏｇｅｎｅｓｉｓ．  １９，  １８４７−５３、Ｃｈａｒｉ，  Ｒ．  ｅｔ  ａｌ．  （２００７）  Ｅｆｆｅｃｔ  ｏｆ  ａｃｔｉｖｅ  ｓｍｏｋｉｎｇ  ｏｎ  ｔｈｅ  ｈｕｍａｎ  ｂｒｏｎｃｈｉａｌ  ｅｐｉｔｈｅｌｉｕｍ  ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｏｍｅ．  ＢＭＣ  Ｇｅｎｏｍｉｃｓ．  ８，  ２９７、Ｓｐｉｒａ，  Ａ．  ｅｔ  ａｌ．  （２００４）  Ｅｆｆｅｃｔｓ  ｏｆ  ｃｉｇａｒｅｔｔｅ  ｓｍｏｋｅ  ｏｎ  ｔｈｅ  ｈｕｍａｎ  ａｉｒｗａｙ  ｅｐｉｔｈｅｌｉａｌ  ｃｅｌｌ  ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｏｍｅ．  Ｐｒｏｃ  Ｎａｔｌ  Ａｃａｄ  Ｓｃｉ  ＵＳＡ．  １０１，  １０１４３−８、Ｓｕｔｔｅｒ，  Ｔ．Ｒ．  ｅｔ  ａｌ．  （１９９４）  Ｃｏｍｐｌｅｔｅ  ｃＤＮＡ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｏｆ  ａ  ｈｕｍａｎ  ｄｉｏｘｉｎ−ｉｎｄｕｃｉｂｌｅ  ｍＲＮＡ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｓ  ａ  ｎｅｗ  ｇｅｎｅ  ｓｕｂｆａｍｉｌｙ  ｏｆ  ｃｙｔｏｃｈｒｏｍｅ  Ｐ４５０  ｔｈａｔ  ｍａｐｓ  ｔｏ  ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ  ２．  Ｊ  Ｂｉｏｌ  Ｃｈｅｍ．  ２６９，  １３０９２−９、Ｓｈｉｍａｄａ，  Ｔ．  ｅｔ  ａｌ．  （１９９６）  Ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｃｈｅｍｉｃａｌｌｙ  ｄｉｖｅｒｓｅ  ｐｒｏｃａｒｃｉｎｏｇｅｎｓ  ｂｙ  ｈｕｍａｎ  ｃｙｔｏｃｈｒｏｍｅ  Ｐ−４５０  １Ｂ１．  Ｃａｎｃｅｒ  Ｒｅｓ．  ５６，  ２９７９−８４、Ｆｕｋｕｍｏｔｏ，  Ｓ．  ｅｔ  ａｌ．  （２００５）  Ｏｖｅｒｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ａｌｄｏ−ｋｅｔｏ  ｒｅｄｕｃｔａｓｅ  ｆａｍｉｌｙ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ＡＫＲ１Ｂ１０  ｉｓ  ｈｉｇｈｌｙ  ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ  ｗｉｔｈ  ｓｍｏｋｅｒｓ’  ｎｏｎ−ｓｍａｌｌ  ｃｅｌｌ  ｌｕｎｇ  ｃａｒｃｉｎｏｍａｓ．  Ｃｌｉｎ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｒｅｓ．  １１，  １７７６−８５、Ｐｉｉｐａｒｉ，  Ｒ．  ｅｔ  ａｌ．  （２００３）  Ｇｌｕｔａｔｈｉｏｎｅ  Ｓ−ｔｒａｎｓｆｅｒａｓｅｓ  ａｎｄ  ａｒｏｍａｔｉｃ  ＤＮＡ  ａｄｄｕｃｔｓ  ｉｎ  ｓｍｏｋｅｒｓ'  ｂｒｏｎｃｈｏａｌｖｅｏｌａｒ  ｍａｃｒｏｐｈａｇｅｓ．  Ｌｕｎｇ  Ｃａｎｃｅｒ．  ３９，  ２６５−７２、Ｂｅａｎｅ，  Ｊ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１１）  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｉｎｇ  ｔｈｅ  ｉｍｐａｃｔ  ｏｆ  ｓｍｏｋｉｎｇ  ａｎｄ  ｌｕｎｇ  ｃａｎｃｅｒ  ｏｎ  ｔｈｅ  ａｉｒｗａｙ  ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｏｍｅ  ｕｓｉｎｇ  ＲＮＡ−Ｓｅｑ．  Ｃａｎｃｅｒ  Ｐｒｅｖ  Ｒｅｓ  （Ｐｈｉｌａ）．  ４，  ８０３−１７］、これらの所見は、煙に暴露された齧歯類組織で再現されている［Ｇｅｂｅｌ，  Ｓ．  ｅｔ  ａｌ．  （２００４）  Ｇｅｎｅ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ  ｉｎ  ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ  ｔｉｓｓｕｅｓ  ｆｒｏｍ  ｒａｔｓ  ｅｘｐｏｓｅｄ  ｔｏ  ｍａｉｎｓｔｒｅａｍ  ｃｉｇａｒｅｔｔｅ  ｓｍｏｋｅ．  Ｃａｒｃｉｎｏｇｅｎｅｓｉｓ．  ２５，  １６９−７８４８、Ｇｅｂｅｌ，  Ｓ．  ｅｔ  ａｌ．  （２００６）  Ｔｈｅ  ｋｉｎｅｔｉｃｓ  ｏｆ  ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｏｍｉｃ  ｃｈａｎｇｅｓ  ｉｎｄｕｃｅｄ  ｂｙ  ｃｉｇａｒｅｔｔｅ  ｓｍｏｋｅ  ｉｎ  ｒａｔ  ｌｕｎｇｓ  ｒｅｖｅａｌｓ  ａ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｐｒｏｇｒａｍ  ｏｆ  ｄｅｆｅｎｓｅ，  ｉｎｆｌａｍｍａｔｉｏｎ，  ａｎｄ  ｃｉｒｃａｄｉａｎ  ｃｌｏｃｋ  ｇｅｎｅ  ｅｘｐｒｅｓｓｉ��ｎ．  Ｔｏｘｉｃｏｌ  Ｓｃｉ．  ９３，  ４２２−３１］。
【０１０７】
異物代謝ネットワークモデルの開発
異物代謝ネットワークモデルは、アリル炭化水素受容体の転写活性（ｔａｏｆ（Ａｈｒ））が中心的である、細胞ストレスネットワークのサブネットワークである［Ｓｃｈｌａｇｅ，  Ｗ．Ｋ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１１）  Ａ  ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  ｃｅｌｌｕｌａｒ  ｓｔｒｅｓｓ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ｎｏｎ−ｄｉｓｅａｓｅｄ  ｐｕｌｍｏｎａｒｙ  ａｎｄ  ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  ｔｉｓｓｕｅ．  ＢＭＣ  Ｓｙｓｔ  Ｂｉｏｌ．  ５，  １６８］。Ａｈｒは、生体異物によって活性化され、標的遺伝子の発現（例えば、ｅｘｐ（ＣｙｐｌＡｌ））を調節する、転写係数である。Ｓｃｈｌａｇｅらによって公開された元のネットワーク［Ｓｃｈｌａｇｅ，  Ｗ．Ｋ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１１）  Ａ  ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  ｃｅｌｌｕｌａｒ  ｓｔｒｅｓｓ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ｎｏｎ−ｄｉｓｅａｓｅｄ  ｐｕｌｍｏｎａｒｙ  ａｎｄ  ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  ｔｉｓｓｕｅ．  ＢＭＣ  Ｓｙｓｔ  Ｂｉｏｌ．  ５，  １６８］は、肺および気道で起こるプロセスをより正確に表すように更新されてもよい。現在の異物代謝ネットワークのノードおよび縁が、使用の事例との関連で以下に示される（図２Ｃ）。
【０１０８】
ネットワーク摂動振幅（ＮＰＡ）スコア化
本明細書で説明される生物学的ネットワークモデルは、所与の刺激による影響を受ける生物学的プロセスの定性的概観を獲得するために、任意の関連データセット上で使用することができる。本開示の計算アプローチは、生物学的プロセスの摂動の定量的尺度を可能にする［Ｍａｒｔｉｎ，  Ｆ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１２）  Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  ｏｆ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ  ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  ｂｙ  ａｐｐｌｙｉｎｇ  ｈｉｇｈ−ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ  ｄａｔａ  ｔｏ  ｃａｕｓａｌ  ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ．  ＢＭＣ  Ｓｙｓｔ  Ｂｉｏｌ．  ６，  ５４］。ここで提示される新しいネットワーク摂動振幅（ＮＰＡ）は、具体的には、ネットワークトポロジー、ならびに計算における縁の指向性および符号を積分することによって、以前から知られているアルゴリズムのいくつかの制限および仮定を克服する［Ｍａｒｔｉｎ，  Ｆ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１２）  Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  ｏｆ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ  ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  ｂｙ  ａｐｐｌｙｉｎｇ  ｈｉｇｈ−ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ  ｄａｔａ  ｔｏ  ｃａｕｓａｌ  ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ．  ＢＭＣ  Ｓｙｓｔ  Ｂｉｏｌ．  ６，  ５４］。図２Ａは、ネットワークモデルを使用する、異なって発現された遺伝子の数学的変換によって査定される、ネットワーク摂動振幅スコアを図示する。実験誤差に相当するＮＰＡスコアの信頼区間に加えて、ネットワークで表される生物学に関するＮＰＡスコアの特異性を知らせるように導出される比較統計は、対応するｐ値が有意性レベル（ここでは０．０５）を下回る場合に、それぞれ、＊Oおよびｋ＊として示される。（Ｏ統計およびＫ統計として知られている）比較統計の導出は、図６および７に関してさらに詳細に説明される。
【０１０９】
ネットワークアプローチを使用するトランスクリプトームデータの分析
ＮＰＡアプローチの妥当性を実証するために、異物代謝ネットワークは、気道擦過ブラシからの３つの生体内データセットと比較された。図２Ｂは、異物代謝ネットワークモデルに対して採点された生体内気管支擦過法データセットを図示する。大きな個人差がヒト集団において期待されるが、異物代謝ネットワークは、３つ全てのデータセットにおいて摂動を再現可能に捕捉することができる。図２Ｃは、異物代謝ネットワークとの関連でヒト気管支擦過法データセットの比較を図示する（ｉ−ｉｉ）。各データ点は、ネットワーク内のノードを表す。各グラフ内の差し込み図は、ネットワーク内のノード下で遺伝子発現の比較可能性を図示する。ネットワーク内のノードの下流にある遺伝子の差次的発現レベルは、若干同等である（図２Ｃの差し込み図）であるが、ネットワークノード上のスコアは、高度に整合している。
【０１１０】
現在の研究は、ヒト対照における煙暴露を模倣する、関連性のあるロバストな試験管内培養システムに焦点を合わせている。試験管内器官型ヒト由来気管／気管支多列上皮培養物は、形態学的に、および分子レベルの両方で、ヒト気道の上皮組織に酷似している［Ｂｏｓｓｅ，  Ｙ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１２）  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｓｉｇｎａｔｕｒｅ  ｏｆ  Ｓｍｏｋｉｎｇ  ｉｎ  Ｈｕｍａｎ  Ｌｕｎｇ  Ｔｉｓｓｕｅｓ．  Ｃａｎｃｅｒ  Ｒｅｓ．  ７２，  ３７５３−３７６３、Ｋａｒｐ，  Ｐ．Ｈ．  ｅｔ  ａｌ．  （２００２）  Ａｎ  ｉｎ  ｖｉｔｒｏ  ｍｏｄｅｌ  ｏｆ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅｄ  ｈｕｍａｎ  ａｉｒｗａｙ  ｅｐｉｔｈｅｌｉａ．  Ｍｅｔｈｏｄｓ  Ｍｏｌ．  Ｂｉｏｌ．  １８８，  １１５−１３７、Ｍａｔｈｉｓ，  Ｃ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１３）  Ｈｕｍａｎ  ｂｒｏｎｃｈｉａｌ  ｅｐｉｔｈｅｌｉａｌ  ｃｅｌｌｓ  ｅｘｐｏｓｅｄ  ｉｎ  ｖｉｔｒｏ  ｔｏ  ｃｉｇａｒｅｔｔｅ  ｓｍｏｋｅ  ａｔ  ｔｈｅ  ａｉｒ−ｌｉｑｕｉｄ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  ｒｅｓｅｍｂｌｅ  ｂｒｏｎｃｈｉａｌ  ｅｐｉｔｈｅｌｉｕｍ  ｆｒｏｍ  ｈｕｍａｎ  ｓｍｏｋｅｒｓ．  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ−Ｌｕｎｇ  Ｃｅｌｌｕｌａｒ  ａｎｄ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ、  Ｍａｕｎｄｅｒｓ，  Ｈ．  ｅｔ  ａｌ．  （２００７）  Ｈｕｍａｎ  ｂｒｏｎｃｈｉａｌ  ｅｐｉｔｈｅｌｉａｌ  ｃｅｌｌ  ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｏｍｅ：  ｇｅｎｅ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｃｈａｎｇｅｓ  ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ  ａｃｕｔｅ  ｅｘｐｏｓｕｒｅ  ｔｏ  ｗｈｏｌｅ  ｃｉｇａｒｅｔｔｅ  ｓｍｏｋｅ  ｉｎ  ｖｉｔｒｏ．  Ａｍ  Ｊ  Ｐｈｙｓｉｏｌ  Ｌｕｎｇ  Ｃｅｌｌ  Ｍｏｌ  Ｐｈｙｓｉｏｌ．  ２９２，  Ｌ１２４８−５６、Ｐｅｚｚｕｌｏ，  Ａ．Ａ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１１）  Ｔｈｅ  ａｉｒ−ｌｉｑｕｉｄ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  ａｎｄ  ｕｓｅ  ｏｆ  ｐｒｉｍａｒｙ  ｃｅｌｌ  ｃｕｌｔｕｒｅｓ  ａｒｅ  ｉｍｐｏｒｔａｎｔ  ｔｏ  ｒｅｃａｐｉｔｕｌａｔｅ  ｔｈｅ  ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ  ｐｒｏｆｉｌｅ  ｏｆ  ｉｎ  ｖｉｖｏ  ａｉｒｗａｙ  ｅｐｉｔｈｅｌｉａ．  Ａｍ  Ｊ  Ｐｈｙｓｉｏｌ  Ｌｕｎｇ  Ｃｅｌｌ  Ｍｏｌ  Ｐｈｙｓｉｏｌ．  ３００，  Ｌ２５−３１］。以前の研究では、翻訳可能な機構が、喫煙者からの気管支擦過法と、２４時間の暴露後を伴って、空気・液体界面において１４分間、主流ＣＳに暴露された正常ヒト気管支上皮細胞の器官型試験管内培養物との間で識別された［Ｍａｔｈｉｓ，  Ｃ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１３）  Ｈｕｍａｎ  ｂｒｏｎｃｈｉａｌ  ｅｐｉｔｈｅｌｉａｌ  ｃｅｌｌｓ  ｅｘｐｏｓｅｄ  ｉｎ  ｖｉｔｒｏ  ｔｏ  ｃｉｇａｒｅｔｔｅ  ｓｍｏｋｅ  ａｔ  ｔｈｅ  ａｉｒ−ｌｉｑｕｉｄ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  ｒｅｓｅｍｂｌｅ  ｂｒｏｎｃｈｉａｌ  ｅｐｉｔｈｅｌｉｕｍ  ｆｒｏｍ  ｈｕｍａｎ  ｓｍｏｋｅｒｓ．  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ−Ｌｕｎｇ  Ｃｅｌｌｕｌａｒ  ａｎｄ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ］（図３Ａ）。この事例の目的は、生体内気管支擦過法からのトランスクリプトミクスデータ間の異物代謝スコアを、２４時間の暴露後を伴っ���、空気・液体界面において１４分間、主流ＣＳに暴露された正常ヒト気管支上皮細胞の器官型試験管内培養物と比較することであった。これらの分析は、ＣＳ暴露の示度値として異物代謝ネットワークモデルを使用するように拡張することができる。図３Ｂは、異物代謝ネットワークとの関連で３つの生体内データセットおよび試験管内データセットの査定を図示する。図３Ｃは、異物代謝ネットワークモデルとの関連で試験管内データセットと生体内データセットの個々の比較を示す（ｉ−ｉｉｉ）。各データ点は、ネットワーク内のノードを表す。各グラフ内の差し込み図は、ネットワーク内のノード下で遺伝子発現の比較可能性を図示する。図３Ｂおよび３Ｃは、喫煙者気管支擦過法およびＣＳに暴露された試験管内システムにおけるネットワーク内のノードの類似活性化を示す。対照的に、ネットワーク内のノードの下流にある遺伝子の差次的発現に明白な相関はない（図２Ｂおよび２Ｃの差し込み図）。要約すると、本開示は、ネットワークノードレベルでの生体内・試験管内状況の比較可能性が、異なって発現された遺伝子のレベルでの比較可能性より優れていることを実証する。
【０１１１】
実施例２：ＣＳ暴露および休止後のＣ５７／Ｂ１６マウスの肺内の摂動を受けたプロセスの定量化への機構的アプローチ
慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）は、世界中で慢性罹患率および死亡率の主要な原因である［Ｍａｔｈｅｒｓ，  ＣＤ．  ａｎｄ  Ｌｏｎｃａｒ，  Ｄ．  （２００６）  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓ  ｏｆ  ｇｌｏｂａｌ  ｍｏｒｔａｌｉｔｙ  ａｎｄ  ｂｕｒｄｅｎ  ｏｆ  ｄｉｓｅａｓｅ  ｆｒｏｍ  ２００２  ｔｏ  ２０３０．  ＰＬｏＳ  ｍｅｄｉｃｉｎｅ．  ３，  ｅ４４２］。ＣＳに暴露されたＣ５７／Ｂ１６マウスは、肺気腫の開始および進行への貴重な洞察を提供する［Ｃｈｕｒｇ，  Ａ．  Ｃｏｓｉｏ，  Ｍ．  ａｎｄ  Ｗｒｉｇｈｔ，  Ｊ．Ｌ．  （２００８）  Ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ  ｏｆ  ｃｉｇａｒｅｔｔｅ  ｓｍｏｋｅ−ｉｎｄｕｃｅｄ  ＣＯＰＤ：  ｉｎｓｉｇｈｔｓ  ｆｒｏｍ  ａｎｉｍａｌ  ｍｏｄｅｌｓ．  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ−Ｌｕｎｇ  Ｃｅｌｌｕｌａｒ  ａｎｄ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ．  ２９４，  Ｌ６１２−Ｌ６３１］が、これは、低減した肺機能、気道内の異常炎症反応、末梢気道リモデリング、および肺胞組織の破壊によって特性化される、初期ヒトＣＯＰＤのいくつかの側面のみを模倣する［Ｐａｕｗｅｌｓ，  Ｒ．Ａ．  ａｎｄ  Ｒａｂｅ，  Ｋ．Ｆ．  （２００４）  Ｂｕｒｄｅｎ  ａｎｄ  ｃｌｉｎｉｃａｌ  ｆｅａｔｕｒｅｓ  ｏｆ  ｃｈｒｏｎｉｃ  ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｖｅ  ｐｕｌｍｏｎａｒｙ  ｄｉｓｅａｓｅ  （ＣＯＰＤ）．  Ｌａｎｃｅｔ．  ３６４，  ６１３−２０、Ｒａｂｅ，  Ｋ．Ｆ．  ｅｔ  ａｌ．  （２００７）  Ｇｌｏｂａｌ  ｓｔｒａｔｅｇｙ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｄｉａｇｎｏｓｉｓ，  ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，  ａｎｄ  ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ  ｏｆ  ｃｈｒｏｎｉｃ  ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｖｅ  ｐｕｌｍｏｎａｒｙ  ｄｉｓｅａｓｅ：  ＧＯＬＤ  ｅｘｅｃｕｔｉｖｅ  ｓｕｍｍａｒｙ．  Ａｍ  Ｊ  Ｒｅｓｐｉｒ  Ｃｒｉｔ  Ｃａｒｅ  Ｍｅｄ．  １７６，  ５３２−５５］。
【０１１２】
生物学的影響係数
ＮＰＡに加えて、生物学的影響係数（ＢＩＦ）アルゴリズムが、この使用事例に使用された。ＢＩＦは、１つまたはいくつかの刺激への生物系の暴露に起因する生物学的影響の集約数量である。具体的には、ＢＩＦは、ネットワークモデルおよびそれらの関連ＮＰＡスコアにおいて捕捉されるプロセスの全てに対するシステム全体に及ぶスコアを提供する。図４Ａは、全体的な生物学的影響係数への種々の機構の寄与を示す、種々のネットワークおよび対応する個々の摂動振幅を図示する生物学的影響係数コーンを示す。
【０１１３】
ネットワークアプローチを使用するトランスクリプトームデータの分析
機構ベースの体系毒物学方略［Ｈｏｅｎｇ，  Ｊ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１２）  Ａ  ｎｅｔｗｏｒｋ−ｂａｓｅｄ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  ｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇ  ｔｈｅ  ｉｍｐａｃｔ  ｏｆ  ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｌｙ  ａｃｔｉｖｅ  ｓｕｂｓｔａｎｃｅｓ．  Ｄｒｕｇ  Ｄｉｓｃｏｖ  Ｔｏｄａｙ．  １７，  ４１３−８］は、機構的洞察を獲得し、煙に暴露されたマウス肺で活性化される種々の生物学的プロセスを定量化するように適用することができる。具体的には、トランスクリプトミクスデータが、２、３、および７ヶ月間主流ＣＳに暴露されたマウス、ならびにそれぞれ２ヶ月および５ヶ月の休止期間が後に続いた、２および３ヶ月の煙暴露後のデータから得られた。Ｂｅｃｋｅｔｔらによる研究からの所見［Ｂｅｃｋｅｔｔ，  Ｅ．Ｌ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１３）  Ａ  ｎｅｗ  ｓｈｏｒｔ−ｔｅｒｍ  ｍｏｕｓｅ  ｍｏｄｅｌ  ｏｆ  ｃｈｒｏｎｉｃ  ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｖｅ  ｐｕｌｍｏｎａｒｙ  ｄｉｓｅａｓｅ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｓ  ａ  ｒｏｌｅ  ｆｏｒ  ｍａｓｔ  ｃｅｌｌ  ｔｒｙｐｔａｓｅ  ｉｎ  ｐａｔｈｏｇｅｎｅｓｉｓ．  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ａｌｌｅｒｇｙ  ａｎｄ  Ｃｌｉｎｉｃａｌ  Ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｙ］と同様に、マウスは、肺の形態計測および病理組織学的分析によって特性化される、２ヶ月のＣＳ暴露直後の肺で肺気腫を発現させた。
【０１１４】
全体的な生物学的影響係数（ＢＩＦ）が、肺炎症プロセスネットワーク（ＩＰＮ）、細胞増殖ネットワーク［Ｗｅｓｔｒａ，  Ｊ．Ｗ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１１）  Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  ｃｅｌｌ  ｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｆｏｃｕｓｅｄ  ｏｎ  ｎｏｎ−ｄｉｓｅａｓｅｄ  ｌｕｎｇ  ｃｅｌｌｓ．  ＢＭＣ  Ｓｙｓｔ  Ｂｉｏｌ．  ５，  １０５］、細胞ストレスネットワーク［Ｓｃｈｌａｇｅ，  Ｗ．Ｋ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１１）  Ａ  ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  ｃｅｌｌｕｌａｒ  ｓｔｒｅｓｓ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ｎｏｎ−ｄｉｓｅａｓｅｄ  ｐｕｌｍｏｎａｒｙ  ａｎｄ  ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  ｔｉｓｓｕｅ．  ＢＭＣ  Ｓｙｓｔ  Ｂｉｏｌ．  ５，  １６８］、ならびにＤＮＡ損傷、自食作用、細胞死（アポトーシスおよびネクロプトーシス）、および老化ネットワーク（ＤＡＣＳ）を構成するネットワーク［Ｇｅｂｅｌ，  Ｓ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１３）  Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  Ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ＤＮＡ  Ｄａｍａｇｅ，  Ａｕｔｏｐｈａｇｙ，  Ｃｅｌｌ  Ｄｅａｔｈ，  ａｎｄ  Ｓｅｎｅｓｃｅｎｃｅ  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ａｎｄ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  Ｉｎｓｉｇｈｔｓ  ７，  ９７−１１７］を使用して計算された。図４Ａは、各時点で、ＣＳ暴露対疑似暴露マウス肺の相対ＢＩＦを示す。肺内の生物学的プロセスへのＣＳの影響は、３ヶ月のＣＳ暴露後に最高であり、休止後に有意に減少させられる。肺機能および病理学に関係付けられるエンドポイントと同様に、影響の程度は、煙暴露の持続時間および休止の長さの両方に依存する。顕著には、マウスが２ヶ月のＣＳ暴露後に新鮮な空気に切り替えられるとき、相対ＢＩＦは、７ヶ月までにほとんど無視できるほどのレベルまで低下し、肺内の分子変化のほぼ完全な逆転を示す。
【０１１５】
図４Ｂは、肺炎症プロセスネットワーク（ＩＰＮ）、細胞増殖ネットワーク、細胞ストレスネットワーク、ならびにＤＮＡ損傷、自食作用、細胞死（アポトーシスおよび壊死）、および老化ネットワーク（ＤＡＣＳ）を構成するサブネットワークを使用する、煙に暴露されたマウス肺の相対的な生物学的影響係数データを示す。図４Ｂのバープロットは、最大応答群（ＲＥＦ）に対するＢＩＦ値を示す。δ値（−１〜１）は、最大応答群（ＲＥＦ）に対して基礎的ネットワーク摂動がどれだけ類似するかを示す。スコアが、時間合致対照マウスと比較されたＣＳおよび休止マウスからのトランスクリプトミクスプロファイリングデータを使用して計算された。一般に、ＢＩＦをその個々のネットワークモデルに分解することにより、各時点で疾患表現型に最も寄与する生物学的プロセスを識別することができる。気管支肺胞洗浄液（ＢＡＬＦ）で測定される病理学的および分子エンドポイントの両方によると、肺炎症が、全ての時点でＣＳへの主要な応答である。興味深いことには、炎症は、２ヶ月のＣＳ暴露に続く５ヶ月の休止後に治まるように見えるが、アポトーシスおよび増殖は、依然として存在している。これは、組織学的分析によって判定されるようにＣＳ暴露から部分的に回復したように見えた、損傷肺内の進行中修復プロセスを反映する可能性が高い。
【０１１６】
図４Ｃは、種々の治療群に対する（細胞増殖から炎症までの）その主要機構的構成要素への全体的な相対ＢＩＦの分解を示す、スタープロットを図示する。所与の治療群中の標識は、その特定の治療に対する各ネットワークの寄与を（百分率で）示す。それらは合計して１００％になる。スタープロットは、８本の軸を有し、図４Ｃの右側の凡例は、８つの色分けされた構成要素を記載する。これらは、（ＣＳ（２ｍ）に対する）左上のスタープロットでは、８つの構成要素が、３％（細胞増殖）、３．７％（細胞ストレス）、３．１％（アポトーシス）、０．６％（自食作用）、０％（ＤＮＡ損傷）、０％（ネクロプトーシス）、１１．４％（老化）、および７８．２％（ＩＰＮ）の値を有するように、左上（北西）の軸上の細胞ストレス等から右上（北東）の軸上のＩＰＮまで、垂直に上向きの軸（すなわち、北）上で整合させられたセクタ内の細胞増殖から始まって、反時計回り方向へ各スタープロットで配列され、他のプロットのそれぞれは、同一の配列を有する。
【０１１７】
図４Ｄは、煙に暴露されたマウスからの気管支肺胞洗浄液（ＢＡＬＦ）細胞数のグラフ表示である。細胞尺度は、肺あたりの数で報告される。ネットワークＢＩＦおよび具体的には肺炎症が、ＢＡＬＦ中の細胞数と比較されるとき、明確な一致があり、ＣＳ暴露は、気管支肺胞腔の中への炎症細胞流入をもたらし、この効果は、休止に減退させられる。これは、ＢＩＦが煙暴露時に肺内の炎症性変化を捕捉することにおいて非常に敏感であり、休止期間に続く回復を十分に反映することを実証する。
【０１１８】
図４Ｅは、肺炎症プロセスネットワーク（ＩＰＮ）内の細胞型特異的サブネットワークに対するＮＰＡ計算およびマクロファージ活性化に対するＢＡＬＦからの対応する測定のグラフ表示であり、図４Eは、肺炎症プロセスネットワーク（ＩＰＮ）内の細胞型特異的サブネットワークに対するＮＰＡ計算および上皮炎症性信号伝達に対するＢＡＬＦからの対応する測定のグラフ表示である。図４Ｅおよび４Ｆの両方で、着色マクロファージ尺度は、恣意的な単位で報告される。リガンドレベルは、ｐｇ／ｍＬで報告される。エラーバーは、９５％信頼区間を表す。
【０１１９】
肺ＩＰＮは、いくつかの異なる細胞型特異的サブネットワークから成り、煙に暴露されたマウス肺においてマクロファージ活性化（図４Ｅ）および上皮炎症性信号伝達サブネットワーク（図４Ｆ）がどのようにして摂動を受けるかが詳細に調査され得る。全体的なマクロファージ活性化について、サブネットワーク活性化とＢＡＬＦ細胞の数の変化との間に一致がある（図４Ｅ）。集約されたスコアの機構的分解では、各ネットワークノードの個別摂動を調査することができる。主要組織信号伝達の挙動をその代理測定と比較するように、典型的なネットワークノードスコアおよびそれらの対応するＢＡＬＦ被分析物測定の実施例を、各サブネットワークモデルについて示すことができる。傾向は、ネットワークモデル内のノードスコアとＢＡＬＦ被分析物との間で一貫性がある（図４Ｅおよび４Ｆ）。興味深いことには、多くの場合において、ＢＡＬＦ測定が、休止時に炎症が治まったことを示すとき、増加したＮＰＡスコアは、ネットワークが依然として摂動を受けていることを示す。これは、疾患の進行への機構的洞察を提供し、代理測定（ＢＡＬＦ被分析物）において必ずしも反映されるわけではない主要組織内の任意の残留信号伝達を捕捉する、ネットワークアプローチの妥当性および感受性を強調する。残留信号は、ＢＡＬＦコンパートメントにおいて必ずしも反映されるわけではない肺胞腔内の凝集マクロファージおよび他の炎症細胞（マクロファージ巣と称される）の存在によるものであり得る［Ｗ．  Ｓｔｉｎｎ，  Ａ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１２）  Ｌｕｎｇ  ｉｎｆｌａｍｍａｔｏｒｙ  ｅｆｆｅｃｔｓ，  ｔｕｍｏｒｉｇｅｎｅｓｉｓ，  ａｎｄ  ｅｍｐｈｙｓｅｍａ  ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ｉｎ  ａ  ｌｏｎｇ−ｔｅｒｍ，  ｉｎｈａｌａｔｉｏｎ  ｓｔｕｄｙ  ｗｉｔｈ  ｃｉｇａｒｅｔｔｅ  ｍａｉｎｓｔｒｅａｍ，  ｓｍｏｋｅ  ｉｎ  ｍｉｃｅ．  Ｔｏｘｉｃｏｌ，  Ｓｅｔ．  ３０５  ：４９−６４］。代理測定との相関は、我々のアプローチの原理証明としての機能を果たすが、より賢明な実験設計を可能にする試験可能な仮説を開発するために、機構的洞察を使用することができる。
【０１２０】
本開示は、暴露（例えば、生物学的活性物質および環境障害）の効果への定量的なシステムレベルの機構的洞察を獲得する能力が、創薬から消費者の安全性に及ぶ種々の実用的用途を有することを説明する。例えば、候補化合物を、治療的関連性のある信号伝達経路（例えば、細胞周期の阻害）へのそれらの効果のために選定することができ、または化学暴露によって変調される分子機構を、健康危険（例えば、ＤＮＡ損傷の誘導）とのそれらの起こり得る関連性について定量的に評価することができる。これらの実施例の両方は、最終的な目標が治療的介入であろうと危害の低減であろうと、暴露の生物学的影響を査定する差し迫った必要性を強調する。
【０１２１】
本開示の実施例によると、５つの生物学的ネットワークモデルが、肺との関連で構築される［Ｓｃｈｌａｇｅ，  Ｗ．Ｋ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１１）  Ａ  ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  ｃｅｌｌｕｌａｒ  ｓｔｒｅｓｓ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ｎｏｎ−ｄｉｓｅａｓｅｄ  ｐｕｌｍｏｎａｒｙ  ａｎｄ  ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  ｔｉｓｓｕｅ．  ＢＭＣ  Ｓｙｓｔ  Ｂｉｏｌ．  ５，  １６８、Ｗｅｓｔｒａ，  Ｊ．Ｗ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１１）  Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  ｃｅｌｌ  ｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｆｏｃｕｓｅｄ  ｏｎ  ｎｏｎ−ｄｉｓｅａｓｅｄ  ｌｕｎｇ  ｃｅｌｌｓ．  ＢＭＣ  Ｓｙｓｔ  Ｂｉｏｌ．  ５，  １０５、Ｇｅｂｅｌ，  Ｓ．  ｅｔ  ａｌ．  （２０１３）  Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  Ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ＤＮＡ  Ｄａｍａｇｅ，  Ａｕｔｏｐｈａｇｙ，  Ｃｅｌｌ  Ｄｅａｔｈ，  ａｎｄ  Ｓｅｎｅｓｃｅｎｃｅ  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ａｎｄ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  Ｉｎｓｉｇｈｔｓ  ７，  ９７−１１７］。これらのネットワークモデルは、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）または嚢胞性線維症等の肺疾患モデルを作成するための理想的な基盤を提供し、本明細書で説明されるように、モデル化された生物学的プロセスの摂動を定量することができるアルゴリズムと組み合わせられたときに、それらの完全能力に達する。
【０１２２】
本開示のシステムおよび方法は、客観的、系統的、および定量化可能な様式で、暴露の生物学的影響を評価し、所与の活性物質または混合物のシステム全体に及ぶ汎機構的な生物学的影響尺度の計算を可能にする。本明細書で説明される結果は、創薬から消費者製品試験および環境影響分析まで、ヒト疾患研究の種々の分野が、この方法を使用することから利益を享受し得ることを示唆する。
【０１２３】
本明細書で参照される各参考文献は、それぞれの全体で参照することにより本明細書に組み込まれる。
【０１２４】
本開示の実装が、具体的実施例を参照して具体的に示され、説明されているが、添付の請求項によって定義されるような本開示の範囲から逸脱することなく、形態および詳細の種々の変更がそれに行われ得ることが、当業者によって理解されるはずである。したがって、本開示の範囲は、添付の請求項によって示され、したがって、請求項の同等の意味および範囲内に入る全ての変更が、包含されることを目的としている。
【図１Ａ】
0006397894.tif 000026
【図１Ｂ】
0006397894.tif 000027
【図１Ｃ】
0006397894.tif 000028
【図１Ｄ】
0006397894.tif 000029
【図２Ａ】
0006397894.tif 000030
【図２Ｂ】
0006397894.tif 000031
【図２Ｃ】
0006397894.tif 000032
【図３Ａ】
0006397894.tif 000033
【図３Ｂ】
0006397894.tif 000034
【図３Ｃ】
0006397894.tif 000035
【図４Ａ】
0006397894.tif 000036
【図４Ｂ】
0006397894.tif 000037
【図４Ｃ】
0006397894.tif 000038
【図４Ｄ】
0006397894.tif 000039
【図４Ｅ】
0006397894.tif 000040
【図４Ｆ】
0006397894.tif 000041
【図５】
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【図６】
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【図７】
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