(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
目的とする表現型を表す生物学的実体を識別するための方法であって、前記方法は、コンピュータシステムにおいて実行され、前記コンピュータシステムは、少なくとも１つの処理デバイスを備え、前記方法は、
（ａ）前記少なくとも１つの処理デバイスが、前記表現型に寄与する生物学的システムを表す計算因果ネットワークモデルを提供するステップであって、前記計算因果ネットワークモデルは、
前記生物学的システムにおける生物学的実体を表す複数のノードと、
複数のエッジであって、前記複数のエッジは、前記複数のノードの間の複数の対のノードを接続し、前記ノードによって表される前記生物学的実体の間の関係を表す、複数のエッジと
を含み、
１つ以上のエッジは、前記ノードによって表される前記生物学的実体の間の因果的活性化関係または因果的抑制関係を表す方向値に関連付けられ、各ノードは、エッジによって少なくとも１つの他のノードに接続される、ステップと、
（ｂ）前記少なくとも１つの処理デバイスが、（ｉ）第１のセットの条件下で取得される生物学的実体の第１のサブセットの活性に対応する第１のセットのデータ、および、（ｉｉ）前記第１のセットの条件とは異なる第２のセットの条件下で取得される前記生物学的実体の前記第１のサブセットの活性に対応する第２のセットのデータを受信するステップであって、前記第１のセットの条件および前記第２のセットの条件は、前記表現型に関連する、ステップと、
（ｃ）前記少なくとも１つの処理デバイスが、前記生物学的実体の第１のサブセットに対応するノードの第１のサブセットについての活性尺度のセットを計算するステップであって、前記活性尺度は、前記第１のセットのデータと前記第２のセットのデータとの間の差異を表す、ステップと、
（ｄ）前記少なくとも１つの処理デバイスが、前記計算因果ネットワークモデルおよび前記活性尺度のセットに基づいて、前記表現型に寄与するがその活性は測定されない生物学的実体の候補を表すノードの第２のサブセットについての活性値のセットを生成するステップと、
（ｅ）前記少なくとも１つの処理デバイスが、機械学習技法を使用して、前記活性尺度のセット、前記活性値のセット、または、それら両方に基づいて、前記表現型についての分類器を生成するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
ステップ（ｅ）において前記表現型についての前記分類器を生成するステップは、
（ｅ１）前記生物学的実体の第１のサブセットの前記活性尺度についての情報を前記ノードの第２のサブセットについての前記活性値についての情報に変換する演算子を生成するステップと、
（ｅ２）前記演算子を使用して、前記ノードの第２のサブセットのサブセットを識別するステップと、
（ｅ３）前記識別されたサブセットを入力として前記機械学習技法に提供するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ステップ（ｃ）およびステップ（ｄ）は、複数の計算因果ネットワークモデルについて実行され、前記計算因果ネットワークモデルの各々に対応する前記活性値の複数のセットは、ステップ（ｅ）において使用される前記活性値のセットに集約される、請求項１〜２のいずれかに記載の方法。
【請求項４】
ステップ（ｃ）およびステップ（ｄ）およびステップ（ｅ）は、複数の計算因果ネットワークモデルについて実行され、
（ｈ１）前記少なくとも１つの処理デバイスが、各分類器について、閾値を上回る分類性能統計量を伴う前記第２のセットの生物学的実体のうちの１つ以上の生物学的実体を識別するステップと、
（ｈ２）前記少なくとも１つの処理デバイスが、前記識別された生物学的実体の全てを高性能実体のセットに集約するステップと、
（ｈ３）前記少なくとも１つの処理デバイスが、機械学習技法を使用して、前記高性能実体のセットに関連付けられた前記活性値に基づいて、生物学的条件の新しい分類器を生成するステップと、
（ｈ４）前記少なくとも１つの処理デバイスが、前記新しい分類器を出力するステップと
をさらに含む、請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記機械学習技法は、サポートベクトルマシン技法を含む、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
ステップ（ｄ）において前記活性値のセットを生成するステップは、前記ノードの第２のサブセットの中の各特定のノードについて、前記特定のノードの前記活性値と、前記特定のノードが前記計算因果ネットワークモデル内のエッジによって接続されるノードの前記活性値または活性尺度との間の差異を表す差異ステートメントを最小限化する活性値を識別するステップを含み、前記差異ステートメントは、前記ノードの第２のサブセットの中の各ノードの前記活性値に依存する、請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記差異ステートメントは、前記ノードの第２のサブセットの中の各ノードの前記方向値にさらに依存する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記活性値のセットの中の各活性値は、前記活性尺度のセットの中の活性尺度の線形結合である、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記線形結合は、前記ノードの第１のサブセットの中のノードと前記ノードの第２のサブセットの中のノードとの間のエッジに依存し、前記ノードの第２のサブセットの中のノードの間のエッジにさらに依存する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記線形結合は、前記ノードの第１のサブセットの中のノードの間のエッジに依存しない、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記少なくとも１つの処理デバイスが、前記活性尺度のセットのうちの各活性尺度についての変動推定値の線形結合を形成することによって、前記活性値のセットのうちの各活性値についての変動推定値を提供するステップをさらに含む、請求項１〜１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
ステップ（ｃ）の前記活性尺度は、倍率変化値であり、各ノードについての前記倍率変化値は、それぞれのノードによって表される前記生物学的実体についての治療データの対応する複数のセットの間の差異の対数を表す、請求項１〜１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
前記生物学的実体の第１のサブセットは、遺伝子のセットを含み、前記第１のセットのデータは、前記遺伝子のセットの発現レベルを含む、請求項１〜１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
コンピュータ読み取り可能な命令を含むコンピュータプログラムであって、前記命令は、少なくとも１つのプロセッサを備えるコンピュータシステムにおいて実行されると、請求項１〜１３のいずれかに記載の方法を実行することを前記少なくとも１つのプロセッサに行わせる、コンピュータプログラム。
【請求項１５】
少なくとも１つの処理デバイスと、コンピュータ読み取り可能な命令が記憶された少なくとも１つの記憶媒体とを備えるコンピュータシステムであって、前記コンピュータ読み取り可能な命令は、実行されると、請求項１〜１３のいずれかに記載の方法を実行することを前記少なくとも１つの処理デバイスに行わせる、コンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
関連出願への参照
本願は、米国仮特許出願第６１／６６２，８０６号（発明の名称「Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  Ｒｅｌａｔｉｎｇ  ｔｏ  Ｎｅｗｔｗｏｒｋ−Ｂａｓｅｄ  Ｂｉｏｍａｒｋｅｒ  Ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ」、２０１２年６月２１日出願）、および、米国仮特許出願第６１／６７１，９５４号（発明の名称「Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  Ｒｅｌａｔｉｎｇ  ｔｏ  Ｎｅｗｔｗｏｒｋ−Ｂａｓｅｄ  Ｂｉｏｍａｒｋｅｒ  Ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ」、２０１２年７月１６日出願）に対する３５  Ｕ．Ｓ．Ｃ  §  １１９の下での優先権を主張し、それらの各々は、本明細書でその全体が援用される。
【０００２】
背景
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、代謝産物の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、可能性があり得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取り出すことができる数学的および計算技法を使用し始めている。
【０００３】
診断ツールのために十分に信頼性がある遺伝子シグネチャを見出すことは、典型的な遺伝子発現データにおける高い信号対雑音比、個体にわたる遺伝子型の変動性、および、患者の数に対して典型的に測定される多数の遺伝子によって、非常に困難である。以前の研究は、生物学的プロセスへの１つ以上の摂動（ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ）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、後続の、そのプロセスの特異的な活性振幅の尺度としてのさらなるデータセットにおけるそのシグネチャの存在のスコア化の重要性を調査してきた。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的な関係が欠如している。結果として、これらのシグネチャは、多くの場合は未知の機構（単数または複数）によって、同一の疾患表現型につながるか、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。
【０００４】
１つの課題は、生物学的システムにおける種々の個別の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）に関与し得るので、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。
【０００５】
マイクロスケールで生物学的実体の活性に関与する基礎的機構を識別するためにも、潜在的に有害な作用物質および実験条件に応答して、これらの実体が役割を果たす異なる生物学的機構の活性化の定量的評価を提供するためにも、現在の技法のうちもいずれも適用されていない。したがって、生物学的機構を考慮してシステム全体の生物学的データを分析し、システムが作用物質または環境の変化に応答するときの生物学的システムにおける変化を定量化するための改良型システムおよび方法の必要性がある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本明細書において、目的とする表現型を表す生物学的実体（例えば、遺伝子およびタンパク質）およびそれらの性質を識別するためのシステム、コンピュータプログラム製品、および、方法が、説明される。本システム、コンピュータプログラム製品、および、方法は、複数の生物学的実体の測定された活性と、生物学的システムにおける種々の生物学的実体の間の関係を表す目的とする表現型に寄与する生物学的システムのネットワークモデルとに基づく。これらのネットワークベースのアプローチは、いくつかあるデータソースの中でも、研究文献および公開データセットにおいて識別された「因果」機構の知識を表す因果的な生物学的ネットワークモデルを利用する。例えば、いくつかの因果的な生物学的ネットワークモデルにおいて、遺伝子転写における変化が、モデルに表された他の生物学的プロセスの結果としてモデル化される。いくつかの実装において、生物学的システムのネットワークモデルは、Ｓｅｌｖｅｎｔａ（Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  Ｍａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓ）によって開発された生物学的ネットワークのためのオープンソースフレームワークであるＢｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ（「ＢＥＬ」）を使用して表される。本明細書で説明されるネットワークベースのアプローチは、サンプル（例えば、患者）内の生物学的ネットワークの摂動を定量的に評価するために、高スループットデータセットおよび因果的な生物学的ネットワークモデルを使用する。いくつかの実装において、この評価は、ネットワーク内の生物学的実体の観察された活性尺度（例えば、遺伝子の発現レベル）を、ネットワーク内の他の生物学的実体についての推測された活性値に変換することを含む。次いで、ネットワークにおける生物学的実体の測定および推測された活性は、細胞、組織、または、臓器のレベルで観察される表現型との生物学的な事象または機構の相関を表すために使用され得る。活性およびそれらの付随統計量は、目的とする表現型に関する生物学的ネットワークの変化または摂動の程度の定量化可能な尺度を提供し、ネットワークにおける生物学的実体の性質における変化が、どのようにして、ネットワークトポロジーを通して伝搬するかを示す。後者は、既知の分類器よりも高い精度を達成する知識駆動型分類器を構築することに役立ち、したがって、目的とする生物学的現象のより良好な一般化を提供し得る。本明細書で説明されるように、活性値は、生物学的に有意義かつ解釈可能である生物学的シグネチャとして、および、その使用においてロバストかつ効率的な診断または予後ツールとしての役割を果たすことができる実体のサブセットを生物学的実体のリストから識別するために使用され得る。
【０００７】
いくつかの局面において、本明細書において、目的とする表現型を表す生物学的実体を識別するように治療データを処理するためのコンピュータ化方法およびシステムが提供される。処理デバイスは、表現型に寄与する生物学的システムを表す計算因果ネットワークモデルを提供する。計算因果ネットワークモデルは、生物学的システムにおける生物学的実体を表す複数のノードを含む。例えば、ノードは、化合物、ＤＮＡ、ＲＮＡ、タンパク質、ペプチド、抗体、細胞、組織、または、臓器に対応し得る。ネットワークモデルはまた、複数のノードの間の複数の対のノードを接続し、ノードによって表される生物学的実体の間の関係を表す複数のエッジも含む。例えば、エッジは、「〜に結合する」関係、「〜で発現させられる」関係、「発現プロファイリングに基づいて同時制御される」関係、「阻害する」関係、「マニュスクリプトにおいて同時発生する」関係、または、「構造要素を共有する」関係を表し得る。計算因果ネットワークモデルにおいて、１つ以上のエッジは、ノードによって表される生物学的実体の間の因果的活性化関係または因果的抑制関係を表す方向値と関連付けられ、各ノードは、エッジによって少なくとも１つの他のノードに接続される。
【０００８】
処理デバイスは、（ｉ）第１のセットの条件下で取得される生物学的実体の第１のサブセットの活性に対応する第１のセットのデータ、および、（ｉｉ）第１のセットの条件とは異なる第２のセットの条件下で取得される生物学的実体の第１のサブセットの活性に対応する第２のセットのデータを受信する。例えば、第１のセットの条件および第２のセットの条件は、それぞれ、治療および対照データに対応し得、活性尺度は、ノード測定値が、対照データと治療データとの間で初期値から最終値までどれだけ変化するかを表す値である倍率変化を含む。第１のセットの条件および第２のセットの条件は、表現型に関する。処理デバイスはまた、生物学的実体の第１のサブセットに対応するノードの第１のサブセットに対する活性尺度のセットも計算し、活性尺度は、第１のセットのデータと第２のセットのデータとの間の差異を表す。活性尺度は、ノードによって表される生物学的実体に対する治療および対照データの間の差の倍率変化または対数を含み得る。
【０００９】
処理デバイスは、計算因果ネットワークモデルおよび活性尺度のセットに基づいて、表現型に寄与するが、活性が測定されない生物学的実体の候補を表すノードの第２のサブセットに対する活性値のセットを生成する。ノードの第２のサブセットは、これらのノードが直接測定されないので、バックボーン実体に対応する。代わりに、ノードの第２のサブセットの活性値は、第１のセットの活性値および計算ネットワークモデルから推測される。処理デバイスはさらに、機械学習技法を使用して、活性値のセット、活性尺度のセット、または、それら両方に基づいて表現型についての分類器を生成する。
【００１０】
上記で説明される方法の特定の実施形態において、分類器を生成するステップは、生物学的実体の第１のサブセットの活性尺度についての情報を、ノードの第２のサブセットに対する活性値についての情報に変換する演算子を生成するステップと、ノードの第２のサブセットのサブセットを識別するために、演算子を使用するステップと、識別されたサブセットを入力として機械学習技法に提供するステップとを含む。演算子は、支持ノードのセット（すなわち、生物学的実体の第１のサブセット）の活性尺度のベクトルに作用するバックボーン演算子に対応し、バックボーンノードのセット（すなわち、ノードの第２のサブセット）に対する活性値のベクトルを提供する。さらに、複数のバックボーン演算子が、加重平均または非線形関数を介して組み合わせられ得る。例えば、複数のバックボーン演算子が、カーネル整合技法を介して組み合わせられ得、バックボーン演算子は、１つ以上の摂動試験の有意性値を使用して集約され得る。
【００１１】
上記で説明される方法の特定の実施形態において、活性尺度のセットを計算するステップ、および、活性値のセットを生成するステップは、複数の計算因果ネットワークモデルについて行われる。計算因果ネットワークモデルの各々に対応する結果として生じる複数の組の活性値は、分類器を生成するステップで使用される活性値のセットに集約される。上記で説明される方法の特定の実施形態において、活性尺度のセットを計算するステップ、活性値のセットを生成するステップ、および、分類器を生成するステップは、複数の計算因果ネットワークモデルについて行われる。本方法はさらに、各分類器について、閾値を上回る分類性能統計量を伴う第２のセットの生物学的実体のうちの１つ以上の生物学的実体を識別するステップと、識別された生物学的実体の全てを高性能実体のセットに集約するステップとを含む。処理デバイスは、機械学習技法を使用して、高性能実体のセットと関連付けられる活性値に基づいて、生物学的条件の新しい分類器を生成し、新しい分類器を出力する。高性能実体は、複数のネットワークモデルにわたる集約したバックボーンノードのセットに対応し得、集約したセットの中の各バックボーンノードは、閾値を上回る値と関連付けられる。
【００１２】
上記で説明される方法の特定の実施形態において、機械学習技法は、サポートベクトルマシン技法を含む。上記で説明される方法の特定の実施形態において、活性値のセットを生成するステップは、ノードの第２のサブセットの中の各特定のノードについて、差異ステートメントを最小限化する活性値を識別するステップを含む。差異ステートメントは、特定のノードの活性値と、特定のノードが計算因果ネットワークモデル内のエッジによって接続されるノードの活性値または活性尺度との間の差異を表し、差異ステートメントは、ノードの第２のサブセットの中の各ノードの活性値に依存する。上記で説明される方法の特定の実施形態において、差異ステートメントはさらに、ノードの第２のサブセットの中の各ノードの方向値に依存する。差異ステートメントは、特定の生物学的実体の活性尺度または活性値と、特定の生物学的実体が接続される生物学的実体の活性尺度または活性値との間の差異を表す式または実行可能ステートメントに対応し得る。特定すると、差異ステートメントは、ネットワークモデルにおける特定のノードの活性尺度または値と、特定のノードがエッジを介して接続されるノードの活性尺度または値との間の差異を表す。
【００１３】
上記で説明される方法の特定の実施形態において、活性値のセットの中の各活性値は、活性尺度のセットの中の活性尺度の線形結合である。上記で説明される方法の特定の実施形態において、線形結合は、ノードの第１のサブセットの中のノードとノードの第２のサブセットの中のノードとの間のエッジに依存し、さらに、ノードの第２のサブセットの中のノードの間のエッジにも依存する。上記で説明される方法の特定の実施形態において、線形結合は、ノードの第１のサブセットの中のノードの間のエッジに依存しない。上記で説明される方法の特定の実施形態において、本方法はさらに、活性尺度のセットのうちの各活性尺度についての変動推定値の線形結合を形成することによって、活性値のセットのうちの各活性値についての変動推定値を提供するステップを含む。上記で説明される方法の特定の実施形態において、計算するステップの活性尺度は、倍率変化値であり、各ノードに対する倍率変化値は、それぞれのノードによって表される生物学的実体についての対応する複数の組の治療データの間の差異の対数を表す。上記で説明される方法の特定の実施形態において、生物学的実体の第１のサブセットは、遺伝子のセットを含み、第１のセットのデータは、遺伝子のセットの発現レベルを含む。
【００１４】
本明細書で説明されるコンピュータプログラム製品およびコンピュータ化方法は、１つ以上のプロセッサを各々が含む１つ以上の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において実装され得る。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つ以上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、他のデバイスもしくはプロセッサ等の処理デバイス（単数または複数）を含む１つ以上のエンジンを備え得る。これらのエンジンのうちのいずれか１つ以上は、いずれか１つ以上の他のエンジンから物理的に分離可能であり得るか、または、共通のまたは異なる回路基板上の別個のプロセッサ等の、複数の物理的に分離可能な構成要素を含み得る。本発明のコンピュータシステムは、上記で説明されるような方法およびその種々の実施形態を実装するための手段を備える。特定の実装において、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、相互接続され得、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つ以上のデータベースに接続され得る。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つ以上の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み得る。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のために適切であり得る。
本発明はさらに、例えば、以下を提供する。
（項目１）
目的とする表現型を表す生物学的実体を識別するためのコンピュータ化方法であって、前記方法は、
（ａ）処理デバイスにおいて、前記表現型に寄与する生物学的システムを表す計算因果ネットワークモデルを提供するステップであって、前記計算因果ネットワークモデルは、
前記生物学的システムにおける生物学的実体を表す複数のノードと、
複数のエッジであって、前記複数のエッジは、前記複数のノードの間の複数の対のノードを接続し、前記ノードによって表される前記生物学的実体の間の関係を表す、複数のエッジと
を含み、
１つ以上のエッジは、前記ノードによって表される前記生物学的実体の間の因果的活性化関係または因果的抑制関係を表す方向値と関連付けられ、各ノードは、エッジによって少なくとも１つの他のノードに接続される、ステップと、
（ｂ）前記処理デバイスにおいて、（ｉ）第１のセットの条件下で取得される生物学的実体の第１のサブセットの活性に対応する第１のセットのデータ、および、（ｉｉ）前記第１のセットの条件とは異なる第２のセットの条件下で取得される前記生物学的実体の前記第１のサブセットの活性に対応する第２のセットのデータを受信するステップであって、前記第１のセットの条件および前記第２のセットの条件は、前記表現型に関連する、ステップと、
（ｃ）前記処理デバイスを用いて、前記生物学的実体の第１のサブセットに対応するノードの第１のサブセットについての活性尺度のセットを計算するステップであって、前記活性尺度は、前記第１のセットのデータと前記第２のセットのデータとの間の差異を表す、ステップと、
（ｄ）前記処理デバイスを用いて、前記計算因果ネットワークモデルおよび前記活性尺度のセットに基づいて、前記表現型に寄与するがその活性は測定されない生物学的実体の候補を表すノードの第２のサブセットについての活性値のセットを生成するステップと、
（ｅ）機械学習技法を使用する前記処理デバイスを用いて、前記活性尺度のセット、前記活性値のセット、または、それら両方に基づいて、前記表現型についての分類器を生成するステップと
を含む、コンピュータ化方法。
（項目２）
ステップ（ｅ）において前記表現型についての前記分類器を生成するステップは、
（ｅ１）前記生物学的実体の第１のサブセットの前記活性尺度についての情報を、前記ノードの第２のサブセットについての前記活性値についての情報に変換する演算子を生成するステップと、
（ｅ２）前記演算子を使用することにより、前記ノードの第２のサブセットのサブセットを識別するステップと、
（ｅ３）前記識別されたサブセットを入力として前記機械学習技法に提供するステップと
を含む、項目１に記載のコンピュータ化方法。
（項目３）
ステップ（ｃ）およびステップ（ｄ）は、複数の計算因果ネットワークモデルについて行われ、前記計算因果ネットワークモデルの各々に対応する前記複数の組の活性値は、ステップ（ｅ）において使用される前記活性値のセットに集約される、項目１〜２のいずれかに記載のコンピュータ化方法。
（項目４）
ステップ（ｃ）、ステップ（ｄ）、および、ステップ（ｅ）は、複数の計算因果ネットワークモデルについて行われ、
（ｈ１）各分類器について、閾値を上回る分類性能統計量を伴う前記第２のセットの生
物学的実体のうちの１つ以上の生物学的実体を識別するステップと、
（ｈ２）前記識別された生物学的実体の全てを高性能実体のセットに集約するステップと、
（ｈ３）前記処理デバイスを用いて、機械学習技法を使用して、前記高性能実体のセットと関連付けられる前記活性値に基づいて、生物学的条件の新しい分類器を生成するステップと、
（ｈ４）前記新しい分類器を出力するステップと
をさらに含む、項目１〜３のいずれかに記載のコンピュータ化方法。
（項目５）
前記機械学習技法は、サポートベクトルマシン技法を含む、項目１〜４のいずれかに記載のコンピュータ化方法。
（項目６）
ステップ（ｄ）において前記活性値のセットを生成するステップは、前記ノードの第２のサブセットの中の各特定のノードについて、前記特定のノードの前記活性値と、前記特定のノードが前記計算因果ネットワークモデル内のエッジによって接続されるノードの前記活性値または活性尺度との間の差異を表す差異ステートメントを最小限化する活性値を識別するステップを含み、前記差異ステートメントは、前記ノードの第２のサブセットの中の各ノードの前記活性値に依存する、項目１〜５のいずれかに記載のコンピュータ化方法。
（項目７）
前記差異ステートメントは、前記ノードの第２のサブセットの中の各ノードの前記方向値にさらに依存する、項目６に記載のコンピュータ化方法。
（項目８）
前記活性値のセットの中の各活性値は、前記活性尺度のセットの中の活性尺度の線形結合である、項目１〜７のいずれかに記載のコンピュータ化方法。
（項目９）
前記線形結合は、前記ノードの第１のサブセットの中のノードと前記ノードの第２のサブセットの中のノードとの間のエッジに依存し、さらに、前記ノードの第２のサブセットの中のノードの間のエッジに依存する、項目８に記載のコンピュータ化方法。
（項目１０）
前記線形結合は、前記ノードの第１のサブセットの中のノードの間のエッジに依存しない、項目８に記載のコンピュータ化方法。
（項目１１）
前記活性尺度のセットのうちの各活性尺度についての変動推定値の線形結合を形成することによって、前記活性値のセットのうちの各活性値についての変動推定値を提供するステップをさらに含む、項目１〜１０のいずれかに記載のコンピュータ化方法。
（項目１２）
ステップ（ｃ）の前記活性尺度は、倍率変化値であり、各ノードについての前記倍率変化値は、それぞれのノードによって表される前記生物学的実体についての対応する複数の組の治療データの間の差異の対数を表す、項目１〜１１のいずれかに記載のコンピュータ化方法。
（項目１３）
前記生物学的実体の第１のサブセットは、遺伝子のセットを含み、前記第１のセットのデータは、前記遺伝子のセットの発現レベルを含む、項目１〜１２のいずれかに記載のコンピュータ化方法。
（項目１４）
コンピュータ可読命令を備えるコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読命令は、少なくとも１つのプロセッサを備えるコンピュータ化システムにおいて実行される場合、項目１〜１３のいずれかに記載の方法の１つ以上のステップを前記プロセッサに実行させる、コンピュータプログラム製品。
（項目１５）
非一時的なコンピュータ可読命令を伴って構成された処理デバイスを備えるコンピュータ化システムであって、前記非一時的なコンピュータ可読命令は、実行される場合、項目１〜１３のいずれかに記載の方法を前記処理デバイスに実行させる非一時的なコンピュータ可読命令を伴って構成された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】
【００１５】
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分を指す添付図面と関連して検討される下記の発明の詳細な説明を考慮すると明白になる。
【００１６】
【図１】図１は、摂動への生物学的ネットワークの応答を定量化するための例示的なコンピュータ化システムのブロック図である。
【００１７】
【図２】図２は、摂動への１つ以上の関連生物学的ネットワーク（単数または複数）の応答を定量化することに基づいて、遺伝子シグネチャを生成するための例示的プロセスの流れ図である。
【００１８】
【図３】図３は、２つの作用物質、２つのパラメータ、および、Ｎ個の生物学的実体のデータを含むシステム応答プロファイルの基礎となるデータのグラフ表現である。
【００１９】
【図４】図４は、いくつかの生物学的実体（ノード）およびそれらの関係（指向性かつ符号付きであるエッジ）を有する生物学的ネットワークの計算モデルの説明図である。
【００２０】
【図５】図５は、ネットワーク摂動振幅（ＮＰＡ）を計算することによって生物学的システムの摂動を定量化するための例示的なプロセスの流れ図である。
【００２１】
【図６】図６は、ノードのセットについての活性値を生成するための例示的なプロセスの流れ図である。
【００２２】
【図７】図７は、主要バックボーン（ｌｅａｄｉｎｇ  ｂａｃｋｂｏｎｅ）および遺伝子ノードを識別するための例示的なプロセスの流れ図である。
【００２３】
【図８】図８は、バックボーンノード活性値を分類するための例示的なプロセスの流れ図である。
【００２４】
【図９】図９は、バイオマーカについての実体を識別する際に使用するために、複数のネットワークから特徴空間を識別するための例示的なプロセスの流れ図である。
【００２５】
【図１０】図１０は、バイオマーカについての実体を識別する際に使用するために、複数の分類器から特徴空間を識別するための例示的なプロセスの流れ図である。
【００２６】
【図１１】図１１は、Ｆ統計量に基づいて分類システムで使用するためのバックボーンノードを識別するための例示的なプロセスの流れ図である。
【００２７】
【図１２】図１２は、バックボーンノード活性値からアンサンブル予測因子（ｅｎｓｅｍｂｌｅ  ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ）を生成するための例示的なプロセスの流れ図である。
【００２８】
【図１３】図１３は、ｐ値に基づいて分類システムで使用するためのバックボーンノードを識別するための例示的なプロセスの流れ図である。
【００２９】
【図１４】図１４は、生物学的摂動の影響を定量化するための例示的な分散型コンピュータ化システムのブロック図である。
【００３０】
【図１５】図１５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における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。
【００３１】
【図１６】図１６は、バックボーンノードおよび支持ノードを有する因果的な生物学的ネットワークモデルを図示する。
【００３２】
【図１７】図１７は、図７および図８の主要ノード識別技法を図示する。
【００３３】
【図１８】図１８は、図９および図１０の多重ネットワーク特徴空間識別技法を図示する。
【００３４】
【図１９】図１９は、ＴＮＦ−ＩＬ１−ＮＦＫＢネットワークモデルを使用して、種々の治療／対照条件についてのＮＰＡスコアを描写するグラフである。
【００３５】
【図２０−１】図２０は、ＴＮＦ−ＩＬ１−ＮＦＫＢネットワークモデルについての主要バックボーンノードリストを図示する。
【図２０−２】図２０は、ＴＮＦ−ＩＬ１−ＮＦＫＢネットワークモデルについての主要バックボーンノードリストを図示する。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
詳細な説明
本明細書において、作用物質によって摂動させられたときに生物学的システム内の変化の規模を定量的に評価する計算システムおよび方法が、説明される。特定の実装は、生物学的システム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、制御された実験のセットから取得されるデータのセット、または、生物学的システムが作用物質によって摂動させられる臨床データを入力として使用する。次いで、データは、生物学的システムの特徴のネットワークモデルに適用される。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体（ｓｕｂｓｔｒａｔｅ）として使用され、生物学的システムにおける目的とする特徴を有効にする生物学的な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、生物学的システムの疾患または有害作用の病理学に寄与し得る。データベースで表される生物学的システムのこれまでの知識は、正常条件下、疾患状態下、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によって出現させられた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、因果的な生物学的ネットワークモデルであり、疾患の基礎となる種々の生物学的実体の状態における変化を表すか、または、摂動に応答して、測定された遺伝子発現レベルから「上流」にある生物学的実体の挙動の予測を含む、疾患または生物学的システムへの作用物質の影響と関連付けられる変化の定量的かつ客観的な評価をもたらすことができるという点で、動的である。これらの計算方法を実行するためのコンピューティングシステムも、提供される。
【００３７】
本発明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、（安全評価または比較について）工業製品、（有効性または健康利益の決定について）栄養補助食品を含む治療化合物、および、（長期曝露のリスク、ならびに、有害作用および疾患の発病への関係の予測について）環境的活性物質によって引き起こされる疾患またはその症状と関連付けられる望ましいかまたは有害な生物学的作用の規模を決定するために使用されることができる。数値はまた、臨床データに基づいて患者の表現型の性質を予測する（例えば、患者が薬剤に応答するかどうかを予測する）ために使用され得る。
【００３８】
１つの局面において、本明細書で説明されるシステムおよび方法は、摂動させられた生物学的機構のネットワークモデルに基づいて、摂動させられた生物学的システムにおける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における種々の実体の状態変化を簡潔に表すために使用されることができる。異なる作用物質または異なる種類の摂動について取得される数値は、生物学的システムの特徴を有効にするか、または、生物学的システムの特徴として現れる疾患の発病または進行と関連付けられる異なる作用物質または種々の摂動の生物学的機構への影響を相対的に比較するために使用されることができる。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得る。「スコア」という用語は、概して、本明細書において、生物学的システムにおける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の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、サンプルまたは対象から取得される１つ以上のデータセットを用いる、本明細書で開示される方法に従って計算される。
【００３９】
ＮＰＡスコアは、診断、実験設計、治療決定、および、リスク評価を向上させることにおいて、研究者および医師を支援し得る。例えば、ＮＰＡスコアは、潜在的に有害な作用物質への曝露による影響を最も受ける可能性が高いものを識別するように、毒性分析において候補の生物学的機構のセットをスクリーニングするために使用され得る。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、生物のレベルで起こる表現型または生物学的結果との（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得る。臨床医は、作用物質に曝露される場合に、どのような健康のリスクまたは利益を患者が体験する可能性が高いかを決定するように、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するために、ＮＰＡ値を使用し得る（例えば、免疫不全である患者は、特に、強い免疫抑制応答を引き起こす作用物質に対して脆弱であり得る）。
【００４０】
図１は、摂動へのネットワークモデルの応答を定量化するためのコンピュータ化システム１００のブロック図である。特定すると、システム１００は、システム応答プロファイルエンジン１１０と、ネットワークモデリングエンジン１１２と、ネットワークスコア化エンジン１１４とを含む。エンジン１１０、１１２、１１４は、随時、相互接続され得、さらに、随時、摂動データベース１０２、測定可能値（ｍｅａｓｕｒａｂｌｅｓ）データベース１０４、実験データのデータベース１０６、および、文献データベース１０８を含む１つ以上のデータベースに接続される。本明細書で使用されるように、エンジンは、１つ以上のコンピューティング動作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、図１１への参照によって説明されるようなコンピュータ、マイクロプロセッサ、論理デバイス、または、他のデバイス（単数または複数）等の処理デバイス（単数または複数）を含む。
【００４１】
図２は、１つの実装による、ネットワーク摂動振幅（ＮＰＡ）スコアを計算することによって摂動への生物学的ネットワークの応答を定量化することに基づく、ネットワークシグネチャまたは遺伝子シグネチャを生成するためのプロセス２００の流れ図である。プロセス２００のステップは、図１のシステム１００の種々の構成要素によって実行されるものとして説明されるが、これらのステップのうちのいずれかは、ローカルまたは遠隔にある任意の好適なハードウェアまたはソフトウェアの構成要素によって行われてもよく、任意の適切な順番で配列されてもよく、または、並行して行われてもよい。ステップ２１０において、システム応答プロファイル（ＳＲＰ）エンジン１１０は、種々の異なるソースから生物学的データを受信し、データ自体は、種々の異なる種類であり得る。データは、臨床データ、疫学データ、および、生物学的システムが摂動させられる実験からのデータ、ならびに、対照データを含む。ステップ２１２において、ＳＲＰエンジン１１０は、疾患と関連付けられる既知または未認識の病理学的変化、あるいは、生物学的システム内の１つ以上の実体が生物学的システムへの作用物質の提示に応答して変化する程度の表現であるシステム応答プロファイル（ＳＲＰ）を生成する。ステップ２１４において、ネットワークモデリングエンジン１１２は、そのうちの１つが、目的とする疾患、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む１つ以上のデータベースを提供する。選択は、本システムの生物学的機能の基礎となる機構のこれまでの知識に基づいて行うことができる。特定の実装において、ネットワークモデリングエンジン１１２は、システム応答プロファイル、データベースにおけるネットワーク、および、文献で以前に説明されたネットワークを使用して、本システム内の実体の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し、精緻化し、または、拡張し得る。ステップ２１６において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、ネットワークモデリングエンジン１１２によってステップ２１４で識別されるネットワーク、および、ＳＲＰエンジン１１０によってステップ２１２で生成されるＳＲＰを使用して、各摂動についてのＮＰＡスコアを生成する。ＮＰＡスコアは、（ネットワークによって表される）生物学的実体の間の基礎的な関係に応じて、（ＳＲＰによって表される）摂動または治療への生物学的応答を定量化する。以下の説明は、限定によってではなく、本開示を明確にするために、サブセクションに分割される。
【００４２】
本開示の文脈での生物学的システムは、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場合、「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されることができる対象として、有利に使用されることができる。ヒトではない対象は、非組み換え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つ以上の遺伝子変異（単数または複数）あるいはサイレント遺伝子（単数または複数）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曝露されているものであり得る。対象は、研究の前の時間を任意選択で含む長期間にわたって作用物質に曝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作用物質に曝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既に受けたか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についての１つ以上の症状または危険因子を呈するものでもあり得る。対象は、疾患にかかりやすいものであり得、症候性または無症候性のいずれかであり得る。特定の実装において、問題になっている疾患または健康状態は、作用物質への曝露、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。いくつかの実装によると、システム１００（図１）は、摂動の種類または目的とする結果に関連する１つ以上の生物学的システム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」）を含むかまたは生成する。
【００４３】
本動作の文脈に応じて、生物学的システムは、集団中の個々の生物、生物全般、臓器、組織、細胞型、細胞器官、細胞構成要素、または、特定の個体の細胞（単数または複数）の機能に関するので、異なるレベルで定義されることができる。各生物学的システムは、１つ以上の生物学的な機構または経路を備え、それらの動作は、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し、かつ、目的とする作用物質への曝露に好適である動物システムが、好ましい生物学的システムである。疾患の病病因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型システムおよび器官型システムもまた、好ましい生物学的システムである。インビボでヒト生物学を可能な限り再現する第１の細胞（ｐｒｉｍａｒｙ  ｃｅｌｌ）または臓器培養に、優先を与えることができる。さらに、インビトロでのヒト細胞培養を、インビオで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、基準システムとしてインビトロで合致したシステムを使用して、インビボで動物モデルからヒト生物学への変換連続体（ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎａｌ  ｃｏｎｔｉｎｕｕｍ）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学的システムは、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、前述のものの組み合わせによって定義されることができる。生物学的システムの例は、肺、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、生殖器のシステムを含むが、それらに限定されない。生物学的システムの他の例は、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、インビトロで培養されるか、または、適切な培養条件下で無期限にインビトロで維持される細胞系の細胞であり得る。細胞機能の例は、細胞増殖（例えば、細胞分裂）、退化、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、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。生物学的システムと見なすことができる細胞構成要素の例は、細胞質、細胞骨格、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、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。
【００４４】
目的とする表現型に関する生物学的システムにおける変化または摂動は、疾患によって引き起こされ得るか、または、生物学的システムの１つ以上の部分への曝露または接触を通して、ある期間にわたって１つ以上の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的および物理的性質は、完全に特性化されなくてもよい。１つ以上の作用物質が疾患の原因であり得る。作用物質は、その構造、その構成物質、または、特定の条件下で作用物質を産生するソースによって定義されることができる。作用物質の例は、生物学的システム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、生物学的システム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な例は、栄養素、代謝廃棄物、毒、麻薬、毒素、治療化合物、刺激剤、弛緩剤、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、原生動物）、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、前述のものの副産物、および、前述のものの混合物を含むが、それらに限定されない。物理的作用物質の非限定的な例は、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（単数または複数）または一連の放電、または、外傷を含む。
【００４５】
消費者製品に関する作用物質の非限定的な例は、タバコを加熱することによって生成されるエアロゾル、タバコを燃焼することによって生成されるエアロゾル、タバコの煙、紙巻きタバコの煙、および、そ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を含み得る。摂動はまた、生物学的システムの１つ以上に対する（上記で説明されるような）作用物質を抑えること、または、作用物質の供給を限定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、生物の特定の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。
【００４６】
種々の実装において、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、前述のものの２つ以上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、対応する対照を含む種々の条件下で生成される。機能的結果測定は、評価のためのアンカ（ａｎｃｈｏｒ）としての機能を概して果たすことができ、かつ、疾患の病因における明確な段階を表すことができるので、本明細書で説明される方法において望ましい。
【００４７】
「サンプル」という用語は、本明細書で使用される場合、臨床データおよび疫学データを含む、対象または実験システム（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。
【００４８】
動作中に、所与の生物学的機構、結果、摂動、疾患またはその症状、あるいは、前述のものの組み合わせについて、システム１００は、ネットワークにおける生物学的実体の状態における変化の定量的尺度であるネットワーク摂動振幅（ＮＰＡ）値を生成することができる。
【００４９】
システム１００（図１）は、目的とする健康状態、疾患、または、生物学的結果に関連する１つ以上のコンピュータ化ネットワークモデル（単数または複数）を備える。これらのネットワークモデルのうちの１つ以上は、生物学的なこれまでの知識に基づき、外部ソースからアップロードされることができ、システム１００内で監督（ｃｕｒａｔｅ）されることができる。モデルはまた、測定値に基づいて、システム１００内で新たに生成されることもできる。測定可能な要素は、これまでの知識の使用を通して、生物学的ネットワークモデルに因果的に統合されることができる。以下において、ネットワークモデルを生成または精緻化するために使用されることができる、目的とする生物学的システムにおける変化を表すか、または、摂動への応答を表すデータの種類が説明される。
【００５０】
図２を参照すると、ステップ２１０において、システム応答プロファイル（ＳＲＰ）エンジン１１０は、生物学的データを受信する。ＳＲＰエンジン１１０は、種々の異なるソースからこのデータを受信し得、データ自体は、種々の異なる種類であり得る。ＳＲＰエンジン１１０によって使用される生物学的データは、文献、データベース（医薬製品または医療デバイスの前臨床、臨床、および、臨床後の試験からのデータを含む）、ゲノムデータベース（ゲノム配列および発現データ、例えば、国立生物工学情報センター（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）によるＧｅｎｅ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｏｍｎｉｂｕｓ、または、欧州バイオインフォマティクス研究所（Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ）によるＡｒｒａｙＥｘｐｒｅｓｓ（Ｐａｒｋｉｎｓｏｎ  ｅｔ  ａｌ．  ２０１０，  Ｎｕｃｌ．  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓ．，  ｄｏｉ：  １０．１０９３／ｎａｒ／ｇｋｑ１０４０．  Ｐｕｂｍｅｄ  ＩＤ  ２１０７１４０５））、市販のデータベース（例えば、Ｇｅｎｅ  Ｌｏｇｉｃ，  Ｇａｉｔｈｅｒｓｂｕｒｇ，  ＭＤ，  ＵＳＡ）、または、実験作業から引き出され得る。データは、特定の治療条件または特定の作用物質への曝露の効果を研究するために特異的に設計されている１つ以上の種を使用するインビトロ、エキソビボ、または、インビボの実験等の１つ以上の異なるソースからの未加工データを含み得る。インビトロ実験システムは、ヒトの疾患の主要な局面を表す組織培養または器官型培養（３次元培養）を含み得る。そのような実装において、これらの実験のための作用物質の投与および曝露の計画は、通常の使用または活動の条件中、あるいは、特殊な使用または活動の条件中にヒトに対して予測され得る曝露の範囲および状況を実質的に反映し得る。実験パラメータおよびテスト条件は、作用物質の性質および曝露条件、問題になっている生物学的システムの分子および経路、関与する細胞型および組織、目的とする結果、および、疾患の病因の局面を反映するように、所望に応じて選択され得る。特定の動物モデル由来の分子、細胞、または、組織は、動物ベースの所見の翻訳可能性（ｔｒａｎｓｌａｔａｂｉｌｉｔｙ）を向上させるように、特定のヒト分子、細胞、または、組織培養と合致させられ得る。
【００５１】
多くが高スループット実験技法によって生成される、ＳＲＰエンジン１１０によって受信されるデータは、とりわけ、核酸（例えば、シークエンシング、特定するとマイクロアレイ上の核酸へのハイブリダイゼーション、定量的ポリメラーゼ連鎖反応、または、当技術分野で公知である他の技法によって決定されるような、特定のＤＮＡまたはＲＮＡ種の絶対または相対量、ＤＮＡ配列、ＲＮＡ配列における変化、三次構造における変化、または、メチル化パターン）、タンパク質／ペプチド（例えば、当技術分野で公知である他の技法によって決定されるような、タンパク質の絶対または相対量、タンパク質の特定の断片、ペプチド、二次または三次構造における変化、あるいは、翻訳後修飾）、および、特定の条件下での機能的活性（例えば、触媒活性、酵素活性、タンパク質分解活性、転写制御活性、輸送活性、特定の結合パートナーへの結合親和性）に関するものを含むが、それらに限定されない。タンパク質またはペプチドの翻訳後修飾を含む修飾は、メチル化、アセチル化、ファルネシル化、ビオチン化、ステアロイル化、ホルミル化、ミリストイル化、パルミトイル化、ゲラニルゲラニル化、ペグ化（ｐｅｇｙｌａｔｉｏｎ）、リン酸化、硫酸化、グリコシル化、糖修飾、脂質化（ｌｉｐｉｄａｔｉｏｎ）、脂質修飾、ユビキチン化、ＳＵＭＯ化（ｓｕｍｏｌａｔｉｏｎ）、ジスルフィド結合、システイニル化（ｃｙｓｔｅｉｎｙｌａｔｉｏｎ）、酸化、グルタチオニル化（ｇｌｕｔａｔｈｉｏｎｙｌａｔｉｏｎ）、カルボキシル化、グルクロン酸化（ｇｌｕｃｕｒｏｎｉｄａｔｉｏｎ）、および、脱アミド化（ｄｅａｍｉｄａｔｉｏｎ）を含むことができるが、それらに限定されない。加えて、タンパク質は、糖化タンパク産物をもたらすアマドリ反応、シッフ塩基反応、および、メイラード反応等の一連の反応によって翻訳後に修飾されることができる。
【００５２】
データはまた、限定されないが、細胞増殖、発生的運命（ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｌ  ｆａｔｅ）、および、細胞死を含む細胞レベルにおけるもの、生理学的レベルにおけるもの、肺活量、血圧、運動能力等の、測定された機能的結果を含み得る。データはまた、限定されないが、腫瘍転移、腫瘍寛解、機能の損失、および、特定の病期での平均余命等の疾患活動性または重症度の尺度を含み得る。疾患活動性は、臨床評価によって測定されることができ、その結果は、定義された条件下で対象（単数または複数）からのサンプル（またはサンプル群）の評価から得ることができる値または値のセットである。臨床評価はまた、対象によって面接または質問票に提供される応答に基づくこともできる。
【００５３】
このデータは、システム応答プロファイルを決定する際に使用するために明示的に生成されていてもよく、または、以前の実験もしくは研究で生成されるか、または、文献で発表されていてもよい。概して、データは、分子、生物学的構造、生理学的条件、遺伝的形質（ｇｅｎｅｔｉｃ  ｔｒａｉｔ）、または、表現型に関する情報を含む。いくつかの実装において、データは、分子、生物学的構造、生理学的条件、遺伝的形質、または、表現型の、条件、場所、量、活性、または、基礎構造の記述を含む。以降で説明されるように、臨床設定において、データは、ヒト対象から得られるサンプルに対して行われる検定（ａｓｓａｙ）から、または、作用物質に曝露されたヒト対象に対する観察から得られる未加工のまたは処理されたデータを含み得る。
【００５４】
ステップ２１２において、システム応答プロファイル（ＳＲＰ）エンジン１１０は、ステップ２１２で受信される生物学的データに基づいてシステム応答プロファイル（ＳＲＰ）を生成する。このステップは、背景補正、正規化、倍率変化計算、有意性決定、および、任意選択で、特異的応答（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）（例えば、特異的に発現させられた遺伝子）の識別のうちの１つ以上を含み得る。しかしながら、このステップは、カットオフ閾値を必要とすることなく行われ得る。ＳＲＰは、生物学的システムに適用される摂動（例えば、作用物質への曝露、疾患の発症または進行と関連付けられる病理学的変化）に応答して、生物学的システム内の１つ以上の測定された実体（例えば、分子、核酸、ペプチド、タンパク質、細胞等）が個別に変化させられる程度を表す表現である。１つの例において、ＳＲＰを生成するために、ＳＲＰエンジン１１０は、所与の実験システム（「システム・治療」ペア）に適用される所与のパラメータのセット（例えば、治療または摂動の条件）についての測定値のセットを収集する。図３は、２つのＳＲＰ、すなわち、様々なパラメータ（第１の治療薬への曝露の用量および時間）を有する、第１の治療３０６を受けるＮ個の異なる生物学的実体についての生物学的活性データを含むＳＲＰ３０２、および、第２の治療３０８を受けるＮ個の異なる生物学的実体についての生物学的活性データを含む類似のＳＲＰ３０４を図示する。ＳＲＰに含まれるデータは、未加工実験データ、（例えば、多数の試験にわたって平均化された、信頼推定値で標示された、異常値を除去するようにフィルタにかけられた）処理された実験データ、計算生物学的モデルによって生成されるデータ、または、科学文献から得られるデータであり得る。ＳＲＰは、絶対値、絶対変化、倍率変化、対数変化、関数、および、表等の、任意の数の方法でデータを表し得る。ＳＲＰエンジン１１０は、ＳＲＰをネットワークモデリングエンジン１１２に渡す。
【００５５】
以前のステップで導出されるＳＲＰは、ネットワーク摂動の規模が決定される実験データを表すが、計算および分析のための基体であるのは生物学的ネットワークモデルである。この分析は、生物学的システムの特徴に関連する機構および経路の詳細なネットワークモデルの開発を必要とする。そのようなフレームワークは、より古典的な遺伝子発現分析において使用されてきた遺伝子リストの検討を超える機構的理解の層を提供する。生物学的システムのネットワークモデルは、動的生物学的システムを表す機械的構築物であり、その機械的構築物は、生物学的システムの種々の基本的性質についての定量的情報を組み立てることによって構築される。
【００５６】
図２に戻ると、ステップ２１４において、ネットワークモデリングエンジン１１２は、目的とする生物学的システムの特徴の基礎となる機構（単数または複数）または経路（単数または複数）に基づくネットワークモデルとともに、ＳＲＰエンジン１１０からのシステム応答プロファイル（ＳＲＰ）を使用する。特定の局面において、ネットワークモデリングエンジン１１２は、ＳＲＰに基づいて既に生成されているネットワークを識別するために使用される。ネットワークモデリングエンジン１１２は、モデルへの更新および変更を受信するための構成要素を含み得る。ネットワークモデリングエンジン１１２はまた、ネットワーク生成のプロセスを反復することにより、新しいデータを組み込み、さらなるまたは精緻化されたネットワークモデルを生成し得る。ネットワークモデリングエンジン１１２はまた、１つ以上のデータセットの合併、または、１つ以上のネットワークの合併を促進し得る。データベースから引き出されるネットワークのセットは、さらなるノード、エッジ、または、完全に新しいネットワークによって（例えば、特定の生物学的実体によって直接的に調節されるさらなる遺伝子の説明のための文献のテキストを取り出すこと（ｍｉｎｉｎｇ）によって）手動で補足され得る。これらのネットワークは、プロセススコア化を可能にし得る特徴を含む。ネットワークトポロジーが維持され、ネットワークにおける任意の点から測定可能な実体まで因果関係のネットワークを追跡することができる。さらに、モデルは、動的であり、それらを構築するために使用される仮定は、修正されることまたは言い換えることができ、異なる組織コンテキストおよび種への適応性を可能にする。これは、新しい知識が利用可能になる場合、反復試験および改良を可能にする。ネットワークモデリングエンジン１１２は、低い信頼性を有するかまたは科学文献における実験結果と対立する対象であるノードまたはエッジを除去し得る。ネットワークモデリングエンジン１１２はまた、教師ありまたは教師なしの学習方法（例えば、計量的学習、行列完成（ｍａｔｒｉｘ  ｃｏｍｐｌｅｔｉｏｎ）、パターン認識）を使用して推論され得るさらなるノードまたはエッジを含み得る。
【００５７】
特定の局面において、生物学的システムは、ノードを接続する頂点（またはノード）およびエッジから成る数学的グラフとしてモデル化される。例えば、図４は、９つのノード（ノード４０２および４０４を含む）およびエッジ（４０６および４０８）を有する単純なネットワーク４００を図示する。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、臓器等の生物学的システム内の生物学的実体を表すことができる。エッジは、ノードの間の関係を表すことができる。グラフにおけるエッジは、ノードの間の種々の関係を表すことができる。例えば、エッジは、「〜に結合する」関係、「〜において発現させられる」関係、「発現プロファイリングに基づいて同時制御される」関係、「阻害する」関係、「マニュスクリプト（ｍａｎｕｓｃｒｉｐｔ）において同時発生する」関係、または、「構造要素を共有する」関係を表し得る。概して、種類のこれらの関係は、一対のノードの間の関係を説明する。グラフにおけるノードはまた、ノードの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、関係とグラフに表される別の種類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は、反応を表し得る。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り得る。
【００５８】
グラフは、方向性がなくてもよく、これは、各エッジと関連付けられる２つの頂点の間に区別がないことを意味する。代替として、グラフのエッジは、１つの頂点から別の頂点へ方向付けされ得る。例えば、生物学的文脈において、転写制御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得る。転写制御ネットワークのグラフモデルにおいて、ノードは、それらの間の制御関係を表すエッジを伴って遺伝子を表す。グラフのエッジはまた、エッジに接続された別のノードにおける変化と関連して、または、その結果として、エッジに接続されたノードによって表される値が増加または減少するかどうかを示す符号を含み得る。別の例として、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けるタンパク質間の直接的な物理的相互作用を表し、そのようなネットワークにおける相互作用と関連付けられる方向は、しばしば、存在しない。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得る。特定のネットワークは、有向および無向のエッジの両方を有し得る。グラフを構成する実体および関係（すなわち、ノードおよびエッジ）は、相互に関係するノードのウェブとして、システム１００におけるデータベースに記憶され得る。
【００５９】
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る種々の異なる種類であり得る。例えば、特定のデータは、遺伝子についての、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得る。そのような例において、ノードが癌遺伝子を表し得る一方で、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得る。データは、タンパク質およびそれらの間の関係、疾患およびそれらの相互関係、ならびに、種々の疾患状態を表し得る。グラフ表現において組み合わせられることができる多くの異なる種類のデータがある。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、集団データセットにおける知識を表すノードの間の関係ウェブを表し得る。本明細書で使用される場合、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提供者から、あるいは、公開または専有の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んでもよく、各データセットの各々におけるノードは、同一のデータセット中または他のデータセット中の他のノードに関係付けられてもよい。さらに、ネットワークモデリングエンジン１１２は、例えば、ＤＮＡ、ＲＮＡ、タンパク質、または、抗体のデータセット中の遺伝情報、医療データセット中の医療情報、患者データセット中の個々の患者についての情報、および、疫学データセット中の集団全体についての情報を表す計算モデルを生成し得る。上記で説明される種々のデータセットに加えて、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、生物学的情報の種類が、存在し得る。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、曝露パターンデータ、製品の使用履歴に関するデータ、および、任意の他の種類の生命科学関連情報を含むことができる。
【００６０】
ネットワークモデリングエンジン１１２は、例えば、遺伝子間の制御相互作用、タンパク質間の相互作用、または、細胞内または組織内の複雑な生化学的相互作用を表す１つ以上のネットワークモデルを生成し得る。ネットワークモデリングエンジン１１２によって生成されるネットワークモデルは、静的および動的モデルを含み得る。ネットワークモデリングエンジン１１２は、反応および化合物を表すために２種類のノードが使用されるハイパーグラフおよび加重二部グラフ（ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｂｉｐａｒｔｉｔｅ  ｇｒａｐｈ）等の任意の適用可能な数学的スキームを、本システムを表すために用い得る。ネットワークモデリングエンジン１１２はまた、実験データのセット（例えば、遺伝子発現、代謝産物濃度、細胞応答等）に基づいて関連生物学的ネットワークを識別するように、差次的に発現させられた遺伝子内の機能的に関連する遺伝子の過剰表現（ｏｖｅｒ−ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）に基づく分析、ベイジアンネットワーク分析、グラフィカルガウスモデル技法、または、遺伝子関連性ネットワーク技法等のネットワークモデルを生成するために、他の推論技法を使用し得る。
【００６１】
上記で説明されるように、ネットワークモデルは、生物学的システムの機能的特徴の基礎となる機構および経路に基づく。ネットワークモデリングエンジン１１２は、疾患の発症および進行、または、作用物質の長期的な健康リスクまたは健康利益の研究に関連する生物学的システムの特徴に関する結果を表すモデルを生成し得るか、または、含み得る。したがって、ネットワークモデリングエンジン１１２は、細胞機能の種々の機構、特定すると、限定されないが、細胞増殖、細胞ストレス、細胞再生、アポトーシス、ＤＮＡ損傷／修復、または、炎症反応を含む生物学的システムにおける、目的とする特徴に関係または寄与するものについてのネットワークモデルを生成し得るか、または、含み得る。他の実施形態において、ネットワークモデリングエンジン１１２は、急性全身毒性、発癌性、皮膚浸透、心臓血管疾患、肺疾患、生態毒性、眼の潅注／腐食、遺伝毒性、免疫毒性、神経毒性、薬物動態、薬物代謝、臓器毒性、生殖および発達毒性、皮膚の刺激／腐食、または、皮膚感作に関連する計算モデルを含み得るか、または、生成し得る。概して、ネットワークモデリングエンジン１１２は、核酸（ＤＮＡ、ＲＮＡ、ＳＮＰ、ｓｉＲＮＡ、ｍｉＲＮＡ、ＲＮＡｉ）、タンパク質、ペプチド、抗体、細胞、組織、臓器、および、任意の他の生物学的実体の状態、および、それぞれの相互作用についての計算モデルを含み得るか、または、生成し得る。１つの例において、計算ネットワークモデルは、免疫系の状態、および、免疫応答中または炎症反応中の種々の種類の白血球細胞の機能を表すために使用されることができる。他の例において、計算ネットワークモデルは、心臓血管系の性能、ならびに、内皮細胞の機能および代謝を表すために使用されることができる。
【００６２】
本発明のいくつかの実装において、ネットワークは、因果的な生物学的知識のデータベースから引き出される。このデータベースは、いくつかが因果関係であり得る、機構の間の関係（例えば、活性化または阻害の関係）を抽出するように異なる生物学的機構の実験研究を行うことによって生成され得、Ｓｅｌｖｅｎｔａ  Ｉｎｃ．（Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  Ｍａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓ，  ＵＳＡ）によって監督されているＧｅｎｓｔｒｕｃｔ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ＰｌａｔｆｏｒｍまたはＳｅｌｖｅｎｔａ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｂａｓｅ等の市販のデータベースと組み合わせられ得る。因果的な生物学的知識のデータベースを使用して、ネットワークモデリングエンジン１１２は、摂動１０２および測定可能値１０４をリンクするネットワークを識別し得る。特定の実装において、ネットワークモデリングエンジン１１２は、ＳＲＰエンジン１１０からのシステム応答プロファイルを使用する生物学的実体と、文献において以前に生成されたネットワークとの間の因果関係を抽出する。データベースはさらに、いくつかある処理ステップの中でも、異なる複数の組の生物学的実体の間に相同の推論（ｈｏｍｏｌｏｇｏｕｓ  ｒｅａｓｏｎｉｎｇ）を適用することによって、論理的な不一致を除去して新しい生物学的知識を生成するように処理され得る。本明細書で使用される場合、「因果的な生物学的ネットワークモデル」という用語は、生物学的実体（「ノード」）の集合、および、特定の種類の因果関係を表す、これらの実体（「エッジ」）の間の関係を指す。
【００６３】
特定の実装において、データベースから抽出されるネットワークモデルは、機構仮説を策定するように因果関係のネットワークを処理する自動推論技法である逆因果的推論（ｒｅｖｅｒｓｅ  ｃａｕｓａｌ  ｒｅａｓｏｎｉｎｇ）（ＲＣＲ）に基づく。次いで、ネットワークモデリングエンジンは、示差測定（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ）のデータセットに対して、これらの機構仮説を評価する。各機構仮説は、生物学的実体を、それが影響を及ぼし得る測定可能な量にリンクさせ得る。例えば、測定可能な量は、とりわけ、濃度における増加または減少、生物学的実体の数または相対存在量、生物学的実体の活性化または阻害、あるいは、生物学的実体の構造、機能、または、論理における変化を含むことができる。ＲＣＲは、計算のための基体として、生物学的実体間の実験的に観察された因果的相互作用の有向ネットワークを使用する。有向ネットワークは、生物学的実体の間の相互関係を記録するための構文であるＢｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ＬａｎｇｕａｇｅＴＭ（ＢＥＬＴＭ）で表現され得る。ＲＣＲ計算は、限定されないが、経路長（上流ノードと下流ノードとを接続するエッジの最大数）、および、上流ノードを下流ノードに接続する可能な因果的経路等のネットワークモデル生成のための特定の制約を明示する。ＲＣＲの出力は、関連性および正確性を評価する統計量によってランク付けされる、実験測定値における差の上流コントローラを表す機構仮説のセットである。出力される機構仮説は、相互接続された機構および経路のより高いレベルにおいて、データセットを解釈するように、因果連鎖およびより大きいネットワークに組み込まれることができる。
【００６４】
ある種類の機構仮説は、潜在的な原因を表すノード（上流ノードまたはコントローラ）と、測定された量を表すノード（下流ノード）との間に存在する因果関係のセットを備える。この種類の機構仮説は、上流ノードによって表される実体の存在量が増加する場合、因果的な増加関係によってリンク付けされる下流ノードが増加すると推測され、因果的な減少関係によってリンク付けされる下流ノードが減少すると推測される、といった予測を行うために使用されることができる。
【００６５】
機構仮説は、測定されたデータのセット、例えば、遺伝子発現データと、これらの遺伝子の既知のコントローラである生物学的実体との間の関係を表すことができる。加えて、これらの関係は、上流実体と下流実体（例えば、下流遺伝子）の差次的発現（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ）との間の影響の符号（正または負）を含む。機構仮説の下流実体は、文献で監督された因果的な生物学的知識のデータベースから引き出されることができる。特定の実装において、計算可能な因果的ネットワークモデルの形態において上流実体を下流実体にリンク付けする機構仮説の因果関係は、ＮＰＡスコア化方法によるネットワーク変化の計算のための基体である。
【００６６】
特定の実施形態において、モデルにおける生物学的システムの種々の特徴を表す個別の機構仮説を収集し、単一の上流実体またはプロセスへの全ての下流実体（例えば、下流遺伝子）の接続を再グループ化し、それによって、複雑な因果的ネットワークモデル全体を表すことによって、生物学的実体の複雑な因果的ネットワークモデルは、単一の因果的ネットワークモデルに変換されることができ、これは、本質的に、基礎的グラフ構造の平坦化である。したがって、個々の機構仮説を組み合わせることによって、ネットワークモデルで表されるような生物学的システムの特徴および実体における変化は、評価されることができる。
【００６７】
特定の実装において、システム１００は、細胞が紙巻きタバコの煙に曝露されているときの細胞増殖の機構についてのコンピュータ化モデルを含み得るか、または、生成し得る。そのような例において、システム１００はまた、癌、肺疾患、および、心臓血管疾患を含むが、それらに限定されない、紙巻きタバコの煙への曝露に関連する種々の健康状態を表す１つ以上のネットワークモデルを含み得るか、または、生成し得る。特定の局面において、これらのネットワークモデルは、適用される摂動（例えば、作用物質への曝露）、種々の条件下での応答、目的とする測定可能な量、研究されている結果（例えば、細胞増殖、細胞ストレス、炎症、ＤＮＡ修復）、実験データ、臨床データ、疫学データ、および、文献のうちの少なくとも１つに基づく。
【００６８】
例示的な例として、ネットワークモデリングエンジン１１２は、細胞ストレスのネットワークモデルを生成するために構成され得る。ネットワークモデリングエンジン１１２は、文献データベースから公知であるストレス応答に関与する関連機構を表すネットワークを受信し得る。ネットワークモデリングエンジン１１２は、肺および心臓血管の文脈でストレスに応答して動作することが公知の生物学的機構に基づいて、１つ以上のネットワークを選択し得る。特定の実装において、ネットワークモデリングエンジン１１２は、生物学的システム内の１つ以上の機能的単位を識別し、それらの機能性に基づいて、より小さいネットワークを組み合わせることによって、より大きいネットワークモデルを構築する。特定すると、細胞ストレスモデルについて、ネットワークモデリングエンジン１１２は、酸化、遺伝毒性、低酸素、浸透、生体異物、および、剪断ストレスへの応答に関する機能的単位を考慮し得る。したがって、細胞ストレスモデルについてのネットワーク構成要素は、生体異物代謝応答、遺伝毒性ストレス、内皮剪断ストレス、低酸素応答、浸透ストレス、および、酸化ストレスを含み得る。ネットワークモデリングエンジン１１２はまた、特定の細胞群で行われるストレス関連実験からの公表されているトランスクリプトームのデータの計算分析から、コンテンツを受信し得る。
【００６９】
生物学的機構のネットワークモデルを生成する場合、ネットワークモデリングエンジン１１２は、１つ以上の規則を含み得る。そのような規則は、ネットワークコンテンツ、ノードの種類、および、同等物を選択するための規則を含み得る。ネットワークモデリングエンジン１１２は、試験管内および生体内の実験結果の組み合わせを含む実験データのデータベース１０６から、１つ以上のデータセットを選択し得る。ネットワークモデリングエンジン１１２は、文献において識別されるノードおよびエッジを検証するために、実験データを利用し得る。細胞ストレスをモデル化する例において、ネットワークモデリングエンジン１１２は、実験が、罹患していない肺または心臓血管組織における生理学的関連ストレスをどれだけ良好に表したかに基づいて、実験のためのデータセットを選択し得る。データセットの選択は、例えば、表現型ストレス終点データの可用性、遺伝子発現プロファイリング実験の統計的厳密性、および、正常な罹患していない肺または心臓血管の生物学への実験的文脈の関連性に基づき得る。
【００７０】
関連ネットワークの集合を識別した後、ネットワークモデリングエンジン１１２はさらに、これらのネットワークを処理して精緻化し得る。例えば、いくつかの実装において、複数の生物学的実体およびそれらの接続は、新しいノード（単数または複数）によって（例えば、クラスタリングまたは他の技法を使用して）グループ化されて表され得る。
【００７１】
ネットワークモデリングエンジン１１２はさらに、識別されたネットワークにおけるノードおよびエッジに関する記述的情報を含み得る。上記で議論されるように、ノードは、その関連する生物学的実体、関連する生物学的実体が測定可能な量であるかどうかという指示表示、または、生物学的実体の任意の他の記述子によって表され得る。エッジは、例えば、それが表す関係の種類（例えば、上方制御または下方制御等の因果関係、相関、条件付き依存性または非依存性）、その関係の強さ、その関係における統計的信頼度によって表され得る。いくつかの実装において、各治療については、測定可能な実体を表す各ノードは、治療に応答して活性変化の期待方向（すなわち、増加または減少）と関連付けられる。例えば、気管支上皮細胞が、腫瘍壊死因子（ＴＮＦ）等の作用物質に曝露される場合、特定の遺伝子の活性が増加し得る。この増加は、文献から公知の（かつ、ネットワークモデリングエンジン１１２によって識別されるネットワークのうちの１つにおいて表される）直接制御関係によって、または、ネットワークモデリングエンジン１１２によって識別されるネットワークのうちの１つ以上のエッジを通して、いくつかの制御関係（例えば、自己分泌信号伝達）を追跡することによって、生じてもよい。いくつかの実装において、ネットワークにおける第１のノードと第２のノードとの間のエッジは、第１のノードと関連付けられる実体における増加が、第２のノードと関連付けられる実体にどのようにして影響を及ぼし得るかを表す符号付きの値と関連付けられる。図４に示されるように、これらの符号付きの値は、それぞれが活性化および抑制を表す、「＋」および「−」符号の形態をとり得る。いくつかの場合においては、ネットワークモデリングエンジン１１２は、特定の摂動に応答して、測定可能な実体の各々について期待変化方向を識別し得る。ネットワークにおける異なる経路が、特定の実体について矛盾する期待変化方向を示す場合、正味の変化方向を決定するように、２つの経路がさらに詳細に検討され得るか、または、その特定の実体の測定値が破棄され得る。
【００７２】
いくつかの実装において、ネットワークにおけるノードのサブセット（本明細書では「バックボーンノード（ｂａｃｋｂｏｎｅ  ｎｏｄｅ）」と称される）は、測定されていない因果的な生物学的ネットワークモデルにおける生物学的プロセスまたは生物学的プロセスにおける主要な動作主体を表し、ネットワークにおけるノードのサブセット（本明細書では「支持ノード」と称される）は、遺伝子発現レベル等の測定可能な実体を表す。図１６は、４つのバックボーンノード１６０２、１６０４、１６０６、１６０８と、バックボーンノードの間、および、バックボーンノードから支持遺伝子発現ノード１６１０、１６１２、１６１４のグループまでのエッジとを含む例示的なネットワークを描写する。図１６の各エッジは、有向であり（すなわち、因果関係の方向を表す）、かつ、符号付きである（すなわち、正または負の制御を表す）。これらのネットワークは、特定の生物学的実体（例えば、特定のキナーゼの存在量または活性化における増加と同じくらい特異的なものから、成長因子信号伝達経路と同じくらい複雑なものまで）を、これらの生物学的実体によって正または負に制御される測定可能な下流実体（例えば、遺伝子発現値）に接続する因果関係のセットを表し得る。いかなる理論にも束縛されないが、上流実体の活性を推論するために測定された下流効果を使用することは、（例えば、ｍＲＮＡ発現変化が常にタンパク質活性変化と直接相関しているという）「前向き推論」が、タンパク質活性への翻訳または翻訳後制御の効果を考慮しない場合もあるので、これらの前向き推論と比較して有利であり得る。
【００７３】
そのようなネットワークの構築は、反復プロセスであり得る。ネットワークの境界の描写は、目的とするプロセス（例えば、肺における細胞増殖）に関連する機構および経路の文献調査によって誘導され得る。これらの経路を表す因果関係は、ネットワークを核にするように、これまでの知識から抽出され得る。文献ベースのネットワークは、関連表現型終点を含む高スループットデータセットを使用して、検証され得る。ＳＲＰエンジン１１０は、データセットを分析するために使用することができ、その結果は、ネットワークモデルを確認、精緻化、または、生成するために使用されることができる。
【００７４】
いくつかの実装において、本明細書で説明される計算システムによって利用される因果的な生物学的ネットワークモデルの構築は、下記の多段階反復プロセスに従って進み得る。第１に、科学者のチームが、目的とするプロセス（例えば、肺における細胞増殖）に関連する信号伝達経路についての関連科学文献の調査を使用して、ネットワークの生物学的境界を画定し、これらの境界をネットワークモデリングエンジン１１２に入力する。これらの経路を表す因果関係は、研究文献から、かつ、１５０万超の因果生物関係の統一集合であるＳｅｌｖｅｎｔａのＫｎｏｗｌｅｄｇｅｂａｓｅ等のデータベースから抽出される。ネットワークにおけるノードは、生物学的実体（タンパク質存在量およびタンパク質活性等）および生物学的プロセス（例えば、アポトーシス）を含み得る。エッジは、ノードの間の関係であり、実体の間の指向性因果関係を表す（例えば、ＮＦＫＢの転写活性がＢＣＬ２の遺伝子発現における増加を直接引き起こす）。いくつかのエッジは、タンパク質存在量等の異なる形態の生物学的実体を、そのリン酸化形態に（例えば、ＴＰ５３タンパク質存在量をセリン１５においてリン酸化されるＴＰ５３に）接続する。結果として生じるネットワークは、目的とする細胞プロセスの下での生物学を表す。第２に、ネットワークモデリングエンジン１１２は、逆因果的推論を使用して、分子プロファイリングデータに計算デコンボリューションを受けさせる。本明細書の他の場所で説明されるように、ＲＣＲは、入力として遺伝子発現プロファイリングデータを受信して統計および生物学的基準に従って生物学的実体の活性状態（すなわち、ネットワークにおけるノード）についての予測値を生成する計算技法である。観察された実験データの仮定される上流コントローラは、これらの計算予測から引き出される。いくつかの特定の種類のエッジは、上流の生物学的活性と任意の種類の高スループットデータとの間の因果関係を表すことができる。トランスクリプトームのデータの場合、所与の実体またはプロセスと高スループット遺伝子発現データとの間の因果関係は、下記で詳細に議論されるように、所与の実体またはプロセス（例えば、特定のキナーゼの活性）についての因果的な「遺伝子発現シグネチャ」を識別し得る。第３に、ネットワークモデリングエンジン１１２は、因果的な生物学的ネットワークモデルのコンテンツおよび接続性を、分野に特化した科学専門家による最終段階の手動精査に提出する。最終的に、この３段階方法論は、エッジが既刊文献および科学界によって支持される計算的に有利なネットワークモデルをもたらし得る。
【００７５】
いくつかの局面において、本明細書で提供される計算方法およびシステムは、実験データおよび計算ネットワークモデルに基づいてＮＰＡスコアを計算する。計算ネットワークモデルは、システム１００によって生成されるか、システム１００にインポートされ、または、（例えば、生物学的知識のデータベースから）システム１００内で識別され得る。ネットワークモデルにおける摂動の下流効果として識別される実験測定値は、ネットワーク特有の応答スコアの生成において組み合わせられる。したがって、ステップ２１６において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、ネットワークモデリングエンジン１１２によってステップ２１４で識別されるネットワークを使用して各摂動についてのＮＰＡスコア、および、ＳＲＰエンジン１１０によってステップ２１２で生成されるＳＲＰを生成する。ＮＰＡスコアは、（識別されたネットワークによって表される）生物学的実体の間の基礎的な関係との関連で、（ＳＲＰによって表される）治療への生物学的応答を定量化する。ネットワークスコア化エンジン１１４は、ネットワークモデリングエンジン１１２に含有されるかまたはそれによって識別されるネットワークの各々についてのＮＰＡスコアを生成するためのハードウェアおよびソフトウェア構成要素を含み得る。
【００７６】
ネットワークスコア化エンジン１１４は、摂動へのネットワークの応答の規模および位相的分布を示すスカラー値スコアまたはベクトル値スコアを生成する技法を含むいくつかのスコア化技法のうちのいずれかを実装するように構成され得る。ここで、いくつかのスコア化技法を説明する。
【００７７】
図５は、作用物質に応答して生物学的システムの摂動を定量化するための例示的なプロセス５００の流れ図である。プロセス５００は、例えば、ネットワークスコア化エンジン１１４、または、システム１００の任意の他の好適に構成された構成要素（単数または複数）によって実装され得る。ステップ５０２において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、生物学的システムにおける第１のセットの生物学的実体（「支持実体」と称される）についての治療および対照データを受信する。治療データが、作用物質への支持実体の応答に対応する一方で、対照データは、作用物質の欠如への支持実体の応答に対応する。生物学的システムは、（治療および対照データがステップ５０２で受信される）支持実体、ならびに、いかなる治療および対照データも受信されなくてもよい第２のセットの生物学的実体（「バックボーン実体」と称される）を含む。生物学的システムにおける各生物学的実体は、生物学的システムにおける生物学的実体のうちの少なくとも１つの他の実体と相互作用し、特定すると、少なくとも１つの支持実体は、少なくとも１つのバックボーン実体と相互作用する。生物学的システムにおける生物学的実体の間の関係は、支持実体を表す第１のセットのノード、バックボーン実体を表す第２のセットのノード、および、ノードを接続して生物学的実体の間の関係を表すエッジを含む計算ネットワークモデルによって表され得る。計算ネットワークモデルはまた、対照データと治療データとの間の期待変化方向（例えば、活性化または抑制）を表すノードについての方向値（符号とも称される）を含み得る。そのようなネットワークモデルの例が、上記で詳細に説明される。
【００７８】
ステップ５０４において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、支持実体についての活性尺度を計算する。各活性尺度は、特定の支持実体についての治療データと対照データとの間の差異を表す。計算ネットワークモデルにおける支持実体と第１のセットのノードとの間の対応によって、ステップ５０４はまた、計算ネットワークモデルにおける第１のセットのノードについての活性尺度を計算する。いくつかの実装において、活性尺度は、倍率変化を含み得る。倍率変化は、ノード測定が、対照データと治療データとの間で、または、異なる治療条件を表す２のセットのデータの間で、初期値から最終値までどれだけ変化するかを表す数であり得る。倍率変化数は、２つの条件の間の生物学的実体の活性の倍率変化の対数を表し得る。各ノードについての活性尺度は、それぞれのノードによって表される生物学的実体についての治療データと対照データとの間の差の対数を含み得る。特定の実装において、コンピュータ化方法は、プロセッサを用いて、生成されたスコアの各々についての信頼区間を生成することを含む。
【００７９】
ステップ５０６において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、バックボーン実体についての活性値を生成する。ここにおいて、いかなる治療および対照データもバックボーン実体について受信されなかったので、ステップ５０６で生成される活性値は、推論活性値を表し、第１のセットの活性尺度および計算ネットワークモデルに基づく。（計算ネットワークモデルにおける第２のセットのノードに対応する）バックボーン実体について推論される活性値は、いくつかの推論技法のうちのいずれかに従って生成され得、いくつかの実装が、図６への参照によって下記で説明される。ステップ５０６でバックボーン実体について生成される活性値は、ネットワークモデルによって提供される実体の間の関係を使用して、直接は測定されない生物学的実体の挙動を明らかにする。
ステップ５０８において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、ステップ５０６において生成される活性値に基づいて、ＮＰＡスコアを計算する。ＮＰＡスコアは、（対照データと治療データとの間の差で反映されるような）作用物質への生物学的システムの摂動を表し、ステップ５０６で生成される活性値および計算ネットワークモデルに基づく。いくつかの実装において、ステップ５０８で計算されるＮＰＡスコアは、下記に従って計算され得る。
【数１】
0006320999.tif 000002
式中、Ｖｏは、支持実体のセット（すなわち、治療および対照データがステップ５０２で受信されるもの）を表し、ｆ（ｘ）は、生物学的実体ｘについてステップ５０８で生成される活性値を表し、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におけるエッジの方向値を表す。バックボーン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、ネットワークスコア化エンジン１１４は、二次形式を介してＮＰＡスコアを計算するように構成することができる。
【数２】
0006320999.tif 000003
式中、
【数３】
0006320999.tif 000004
であり、
ｄｉａｇ（ｏｕｔ）は、第２のセットのノードの中の各ノードの出次数を伴う対角行列を表し、ｄｉａｇ（ｉｎ）は、第２のセットのノードの中の各ノードの入次数を伴う対角行列を表し、Ｖは、ネットワークにおける全てのノードのセットであり、Ａは、下記に従って定義される、バックボーン実体を表すノードのみに限定される計算ネットワークモデルの隣接行列を表す。
【数４】
0006320999.tif 000005
Ａが加重隣接行列である場合には、Ａの要素（ｘ，ｙ）は、加重因子ｗ（ｘ→ｙ）によって乗算され得る。いくつかのシナリオにおいて、いくつかのバックボーンノードは、いくつかの実体が他の実体よりも研究されているいわゆる文献バイアスによって、他のバックボーンノードよりも多くの裏付けとなる遺伝子発現エビデンスを有し得る。因果的な計算生物学的モデルにおける結果としては、より多くの裏付けとなるエビデンスを有するノードが、あまり「豊富」ではないノードよりも高い度合いを有する。エビデンスの大部分が非常に低い信号を有するという可能性と組み合わせられた場合、推論ノード活性値は、体系的に、最低値を有するノードのうちの１つであり得る。この問題に対処するために、いくつかの実装において、ノードからノードのＮ個の下流ノードのうちの１つまでのエッジと関連付けられる加重は、１／Ｎに設定される。この修正は、有利には、バックボーン構造（生物学の重要な局面を捕捉する）を強調し、バックボーンの重要性と因果的な生物学的ネットワークモデル計算内の支持ノードとの間の均衡を保ってもよい。
【００８０】
ステップ５０８はまた、ＮＰＡスコアについての信頼区間を計算することを含み得る。いくつかの実装において、活性値ｆ２は、多変量正規分布Ｎ（μ，Σ）に従うと仮定され、次いで、方程式２に従って計算されるＮＰＡスコアは、下記に従って計算され得る関連分散を有する。
【数５】
0006320999.tif 000006
方程式５に従って動作するもの等のいくつかの実装において、ＮＰＡスコアは、活性値への二次従属性（ｑｕａｄｒａｔｉｃ  ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ）を有する。ネットワークスコア化エンジン１１４はさらに、いくつかある方法の中でもチェビシェフの不等式を適用することによって、保守的な信頼区間を生成するために、方程式５に従って形成される分散を使用するように構成され得る。
【００８１】
図６は、ノードのセットについての活性値を生成するための例示的なプロセス６００の流れ図である。プロセス６００は、例えば、図５のプロセス５００のステップ５０６で行われてもよく、例証を容易にするために、ネットワークスコア化エンジン１１４によって行われるものとして説明される。ステップ６０２において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、差異ステートメントを識別する。差異ステートメントは、特定の生物学的実体の活性尺度または値と、特定の生物学的実体が接続される生物学的実体の活性尺度または値との間の差異を表す表現または他の実行可能ステートメントである。目的とする生物学的システムを表す計算ネットワークモデルの言語において、差異ステートメントは、ネットワークモデルにおける特定のノードの活性尺度または値と、特定のノードがエッジを介して接続されるノードの活性尺度または値との間の差異を表す。差異ステートメントは、計算ネットワークモデルにおけるノードのうちのいずれか１つ以上に依存し得る。いくつかの実施形態において、差異ステートメントは、図５のステップ５０６に関して上記で議論される第２のセットのノードの中の各ノード（すなわち、いかなる治療または対照データも利用可能ではなく、活性値が、他のノードおよび計算ネットワークモデルと関連付けられる治療または対照データから推測されるこれらのノード）の活性値に依存する。
【００８２】
いくつかの実装において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、ステップ６０２で下記の差異ステートメントを識別する。
【数６】
0006320999.tif 000007
式中、ｆ（ｘ）は、（バックボーン実体を表すノードｘについての）活性値または（支持実体を表すノードｘについての）尺度を表し、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におけるエッジの方向値（または活性化あるいは阻害を表す符号）を表し、ｗ（ｘ→ｙ）は、実体ｘ、ｙを表すノードを接続するエッジと関連付けられる加重を表す。例証を簡単にするために、残りの議論は、ｗ（ｘ→ｙ）が１に等しいことを仮定するが、当業者であれば、方程式６の差異ステートメントの議論を通して（すなわち、方程式５への参照によって上記で説明されるような加重隣接行列を使用することによって）単一性のない加重を容易にたどる。
【００８３】
ネットワークスコア化エンジン１１４は、下記の同等なステートメントのうちのいずれかを含む多くの異なる方法で、方程式６の差異ステートメントを実装し得る。
【数７】
0006320999.tif 000008
【００８４】
ステップ６０４において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、差異目的（ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ）を識別する。差異目的は、ネットワークスコア化エンジン１１４がバックボーン実体についての活性値をそれに向かって選択する差異ステートメントの値の最適化目標を表す。差異目的は、差異ステートメントが、最大限化、最小限化、または、可能な限り標的値に近づけられるものであることを特定し得る。差異目的は、活性値が選択されるべき生物学的実体を特定し得、かつ、各実体について許容される活性値の範囲への制約を確立し得る。いくつかの実装において、差異目的は、支持実体（すなわち、治療および対照データが利用可能であるもの）の活性が図５のステップ５０４で計算される活性尺度に等しいという制約を伴って、図５のステップ５０６への参照によって上記で議論される全てのバックボーン実体にわたって、方程式６の差異ステートメントを最小限化することである。この差異目的は、下記の計算最適化問題として書かれてもよい。
【数８】
0006320999.tif 000009
式中、βは、支持実体の各々について図５のステップ５０４で計算される活性尺度を表す。いくつかの実装において、低い信号対雑音比を伴う微分データに適応するために、方程式８ではβの代わりに（１−Ｐｖａｌｕｅ）βが使用され得る。βについてこの代替案に従って計算されるＮＰＡスコアの分散は、その全体が参照によって本明細書に援用されるＭａｒｔｉｎ  ｅｔ  ａｌ．，  ＢＭＣ  Ｓｙｓｔ  Ｂｉｏｌ．  ２０１２  Ｍａｙ  ３１；  ６（１）：５４で説明されるように計算され得る。
【００８５】
ステップ６０４で識別される差異目的に対処するために、ネットワークスコア化エンジン１１４は、ステップ６０６へ進んで、差異目的に基づいてネットワークモデルを計算的に特性化するように構成される。生物学的システムを表す計算ネットワークモデルは、任意の数の方法で（例えば、上記で議論されるような加重または非加重隣接行列Ａを介して）特性化され得る。異なる特性化が、異なる差異目的により良好に適し得、ＮＰＡスコアを計算することにおいてネットワークスコア化エンジン１１４の性能を向上させる。例えば、差異目的が上記の方程式８に従って策定される場合、ネットワークスコア化エンジン１１４は、下記に従って定義される符号付きラプラシアン行列を使用して、計算ネットワークモデルを特性化するように構成され得る。
【数９】
0006320999.tif 000010
この特性化を考慮して、方程式８の差異目的は、下記のように表すことができる。
【数１０】
0006320999.tif 000011
【００８６】
ネットワークスコア化エンジン１１４は、ネットワークモデルを４つの構成要素、すなわち、支持ノードの間のエッジ、支持ノードからバックボーンノードまでのエッジ、バックボーンノードから支持ノードまでのエッジ、および、バックボーンノードの間のエッジに区分化することによって、第２のレベルで計算ネットワークモデルを特性化するように構成され得る。計算的に、ネットワークスコア化エンジン１１４は、ラプラシアン行列を４つの部分行列（これらの構成要素の各々に対して１つ）に区分化し、活性のベクトルｆを２つのサブベクトル（支持ノードの活性に対して１つおよび、バックボーンノードの活性に対して１つ）に区分化することによって、このさらなる特性化を実装し得る。方程式１０の差異ステートメントのこの再特性化は、下記のように書かれてもよい。
【数１１】
0006320999.tif 000012
【００８７】
ステップ６０６において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、差異目的を達成または概算するように、活性値を選択する。多くの異なる計算最適化ルーチンが当技術分野で公知であり、ステップ６０４で識別される任意の差異目的に適用され得る。方程式１０の差異目的がステップ６０４で識別される実装において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、ｆ２に関して方程式１１の（数値または分析）導関数を求め、導関数をゼロに等しく設定し、ｆ２の式を単離するように再編成することによって、方程式１１の式を最小限化するｆ２の値を選択するように構成され得る。
【数１２】
0006320999.tif 000013
上記であるので、ネットワークスコア化エンジン１１４は、下記に従ってｆ２を計算するように構成され得る。
【数１３】
0006320999.tif 000014
【００８８】
いくつかの実装において、Ｌ３が単数である場合、ムーア・ペンローズ一般化逆数が使用される。ｆ１が（治療および対照データが利用可能である）支持実体についての計算された活性尺度のベクトルである場合、バックボーン実体についての活性値は、方程式１３に従って、計算された活性尺度の線形結合として表され得る。方程式１３の場合のように、活性値は、第１の計算ネットワークモデルにおける支持実体を表すノードとバックボーン実体を表すノードとの間のエッジに依存し得、さらに、計算因果ネットワークモデルにおける第２のセットのノードの中のノードの間のエッジに依存し得る。（方程式１３に従って動作するもの等の）いくつかの実装において、活性値は、計算ネットワークモデルにおける支持実体を表すノードの間のエッジに依存しない。
【００８９】
ステップ６０８において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、ステップ６０６で生成される活性値を提供する。いくつかの実装において、活性値は、ユーザのために表示される。いくつかの実装において、活性値は、上記で説明されるようにＮＰＡスコアを計算するために、図５のステップ５０８で使用される。いくつかの実装において、活性値の分散および信頼情報もまたステップ６０８で生成され得る。例えば、活性値および尺度が多変量正規分布Ｎ（μ，Σ）に従うと仮定される場合には、Ｋｆもまた以下を用いて多変量正規分布に従う。
【数１４】
0006320999.tif 000015
この場合、推測活性値についての信頼区間は、Ｋ＝−Ｌ３−１Ｌ２ＴおよびΣ＝ｄｉａｇ（ｖａｒ（β））とともに統計的技法を使用して計算され得る。
【００９０】
ＮＰＡスコアが（上記で示されるような）二次形式として計算され得るので、ネットワークスコア化エンジン１１４は、入力データがモデル内の機構の実際の摂動を反映しなくても、（生物学的変動性に関して）有意なスコアを生成し得る。いくつかの実装において、ＮＰＡまたは他のスコアの有意性は、生物学的サンプルの間の変動性が、ＮＰＡまたは他のスコア計算（例えば、倍率変化、バックボーンスコア、および、ＮＰＡスコア）の複数のレベルで一貫しているかどうかに依存する。ネットワークが実際に摂動させられるかどうか（すなわち、モデルで説明される生物学がデータで反映されること）を評価するために、抽出された信号がネットワーク構造に特有であるか、または、収集されたデータ内で固有であるかどうかを決定するのに役立つために、随伴統計量が使用され得る。２つの並べ替え検定は、観察された信号が、因果的な生物学的ネットワークモデルによって求められるデータまたは構造に固有である性質をさらに表すかどうかを評価することにおいて、特に有用であり得る。第１の検定は、測定された信号にとってのネットワークにおける支持ノードの位置の重要性を定量化する。そうするために、遺伝子ラベルが入れ替えられ、ＮＰＡスコアが再計算され、並べ替えＰ値が導出される。第２の検定は、測定された信号にとってのバックボーンネットワーク構造の重要性を定量化する。この検定において、バックボーンモデルのエッジがランダムに並べ替えられ、ＮＰＡスコアが再計算され、並べ替えＰ値が導出される。後者の検定が、ネットワークのバックボーンで符号化される因果関係の重要性を評価する一方で、前者の検定は、測定された信号がモデルにおける基礎的なエビデンスに特有であるかどうかを評価する。ネットワークは、両方のＰ値が低い（いくつかの実装では０．０５以下）である場合に、「摂動させられる」と見なされる。
【００９１】
上記のように、ネットワークスコア化エンジン１１４は、活性値およびＮＰＡスコアについての信頼区間を計算するように構成され得る。そうするために、ネットワークスコア化エンジン１１４は、図５のステップ５０４への参照によって上記で説明されるように、活性尺度（本明細書ではβとして表される）を計算し得る。いくつかの実装において、活性尺度は、Ｌｉｍｍａ  Ｒ統計分析によって、または、別の標準統計的技法によって決定される倍率変化値または加重倍率変化値（例えば、関連する誤った非発見率を使用して加重される）であり得る。ネットワークスコア化エンジン１１４は、活性尺度（または加重活性尺度）と関連付けられる分散を計算し得る。いくつかの実装において、行列Σは、Σ＝ｄｉａｇ（ｖａｒ（β））として定義される。次に、ネットワークスコア化エンジン１１４は、（例えば、上記で説明されるような）ラプラシアン行列を生成するために、関連ネットワークの構造を使用する。ネットワークは、加重され、符号を付けられ、指向され得るか、または、それらの任意の組み合わせである。ネットワークスコア化エンジン１１４は、ｆ２（活性値のベクトル）を生成するように、ゼロに等しい左側を有する方程式１２のラプラシアン式を解いてもよい。次いで、ネットワークスコア化エンジン１１４は、活性値のベクトルの分散を計算し得る。いくつかの実装において、このベクトルは、下記に従って計算される。
【数１５】
0006320999.tif 000016
式中、Ｌ２およびＬ３は、方程式１１で定義される通りである。次いで、ネットワークスコア化エンジン１１４は、下記に従ってｆ２の各入力の信頼区間を計算し得る。
【数１６】
0006320999.tif 000017
式中、ｚ（１−α／２）は、関連Ｎ（０，１）変位値（例えば、α＝０．０５であれば１．９６）である。次いで、ネットワークスコア化エンジン１１４は、ＮＰＡスコアを計算するために使用される二次形式行列を計算し得る。いくつかの実装において、二次形式行列は、上記の方程式３に従って計算される。次いで、ネットワークスコア化エンジン１１４は、下記に従って二次形式行列Ｑを使用して、ＮＰＡスコアを計算し得る。
【数１７】
0006320999.tif 000018
次いで、ネットワークスコア化エンジン１１４は、ＮＰＡスコアの分散を計算し得る。いくつかの実装において、この分散は、下記に従って計算される。
【数１８】
0006320999.tif 000019
式中、
【数１８−２】
0006320999.tif 000020
である。次いで、ネットワークスコア化エンジン１１４は、ＮＰＡスコアについての信頼区間を計算し得る。いくつかの実装において、信頼区間は、下記に従って計算される。
【数１９】
0006320999.tif 000021
または
【数２０】
0006320999.tif 000022
【００９２】
図７は、図１７の計算経路１７０２によって図示される主要バックボーンおよび遺伝子ノードを識別するための例示的なプロセスの流れ図である。ステップ７０２において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、識別されたネットワークモデルに基づいてバックボーン演算子を生成する。バックボーン演算子は、支持ノードの活性尺度のベクトルに作用し、バックボーンノードについての活性値のベクトルを出力する。好適なバックボーン演算子は、いくつかの実装において、方程式１３において上記で定義される演算子Ｋである。
【００９３】
ステップ７０４において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、ステップ７０２で生成されるバックボーン演算子を使用して、主要バックボーンノードのリストを生成する。主要バックボーンノードは、治療および対照データならびに因果的な生物学的ネットワークモデルの分析中に識別される最も重要なバックボーンノードを表し得る。このリストを生成するために、ネットワークスコア化エンジン１１４は、次いで、バックボーンノードについての活性値のベクトルとそれ自体との間の内積で使用することができるカーネルを形成するために、バックボーン演算子を使用し得る。いくつかの実装において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、そのような内積に由来する合計の中の項を減少順で順序付け、合計への最大寄与に対応するノードの固定数、または、合計の特定割合（例えば、６０％）を達成するために必要とされる最も有意に寄与するノードの数のいずれかを選択することによって、主要バックボーンノードのリストを生成する。同等に、ネットワークスコア化エンジン１１４は、方程式１の順序付けられた項の累積合計を計算することによって、ＮＰＡスコアの８０％を構成するバックボーンノードを含むことによって、主要バックボーンノードのリストを生成し得る。上記で議論されるように、この累積合計は、（バックボーン演算子Ｋを使用して）以下の内積の項の累積合計として計算することができる。
【数２１】
0006320999.tif 000023
したがって、主要ノードの識別は、活性尺度およびネットワークトポロジーの両方に依存する。
【００９４】
ステップ７０６において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、ステップ７０２で生成されるバックボーン演算子を使用して、主要遺伝子ノードのリストを生成する。方程式２によって示されるように、ＮＰＡスコアは、倍率変化において二次形式として表され得る。したがって、いくつかの実装において、主要遺伝子リストが、以下のスカラー積の順序付けされた合計の項を識別することによって生成される。
【数２２】
0006320999.tif 000024
ＮＰＡスコアに負に寄与する遺伝子もまた生物学的有意性を有するので、主要遺伝子リストの両端が重要であり得る。
【００９５】
いくつかの実装において、ネットワークスコア化エンジン１１４はまた、ステップ７０６で、各遺伝子についての構造重要度値も生成する。構造重要度値は、実験データから独立しており、いくつかの遺伝子が、モデル内の遺伝子の位置によって、他のノードよりもバックボーンノードの値を推測することにとって重要であり得るという事実を表す。構造重要度は、以下によって遺伝子ｊについて定義され得る。
【数２３】
0006320999.tif 000025
【００９６】
主要バックボーンノードリストの中の生物学的実体、および、主要遺伝子ノードリストの中の遺伝子は、（対照条件についての）治療条件による基礎的なネットワークの活性化のバイオマーカについての候補である。これら２つのリストは、将来の研究のための標的を識別するために、別々に、または、ともに使用され得、あるいは、下記で説明されるように、他のバイオマーカ識別プロセスで使用され得る。
【００９７】
図８は、図１７の計算経路１７０４によって図示されるバックボーンノード活性値を分類するための例示的なプロセスの流れ図である。ステップ８０２において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、生物学的システムにおける支持実体についての中心発現データを受信する。この中心発現データは、そのようなデータについての母平均を差し引くことによって中心化されている個々のサンプルから得られるデータである。したがって、ステップ８０２で受信される中心データは、それぞれ、母平均を上回るおよび、下回る偏差を表す正および負の値の両方を含む。
【００９８】
ステップ８０４において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、中心発現データに基づいてバックボーンノードについての活性値を生成するように、（ＮＰＡスコアの計算に関して上記で説明されるような）バックボーン演算子を適用する。好適なバックボーン演算子は、いくつかの実装において、方程式１３において上記で定義される演算子Ｋである。ステップ８０４の結果は、支持実体を表す中心発現データを得て、観察されていないバックボーン実体を表す活性値を生成することである。多くの適用で、支持自体の数は、所与のネットワークモデルにおけるバックボーン実体の数よりはるかに多く、したがって、ステップ８０４を実行することによって、ネットワークスコア化エンジンは、支持実体の数のサイズである空間からバックボーン実体の数のサイズである空間まで、問題の次元性を低減する。
【００９９】
ステップ８０６において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、特定の生物学的クラス（例えば、特定の表現型）のサンプルからの活性値を別の生物学的クラスのサンプルと区別する分類器を生成するように、機械学習アルゴリズムをステップ８０４で生成される活性値に適用する。ネットワークスコア化エンジン１１４は、サポートベクトルマシン技法、線形判別分析技法、ランダムフォレスト技法、ｋ最近傍技法、部分最小二乗技法（部分最小二乗および線形判別分析特徴を組み合わせる技法を含む）、ロジスティック回帰技法、ニューラルネットワークベースの技法、決定木ベースの技法、および、（例えば、その全体が参照によって本明細書に援用される「Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  ｏｆ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｃａｎｃｅｒ  ｔｙｐｅｓ  ｂｙ  ｓｈｒｕｎｋｅｎ  ｃｅｎｔｒｏｉｄｓ  ｏｆ  ｇｅｎｅ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ」  Ｐｒｏｃ．  Ｎａｔｌ．  Ａｃａｄ．  Ｓｃｉ．  ，  ｖ．  ９９，  ｎ．  １０，  ２００２で、Ｔｉｂｓｈｉｒａｎｉ、Ｈａｓｔｌｅ、Ｎａｒａｓｉｍｈａｎ、および、Ｃｈｕによって説明されるような）収縮重心技法（ｓｈｒｕｎｋｅｎ  ｃｅｎｔｒｏｉｄ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）を含むが、それらに限定されないいずれか１つ以上の既知の機械学習アルゴリズムをステップ８０６で使用し得る。いくつかのそのような技法は、ｌｄａ、ｓｖｍ、ｒａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ、ｋｎｎ、ｐｌｓ．ｌｄａ、および、ｐａｍｒを含むＲプログラミング言語用パッケージとして利用可能である。
【０１００】
いくつかの実装において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、ステップ８０４でバックボーン演算子としてＫを、および、ステップ８０６で適用される機械学習アルゴリズムとしてＳＶＭを使用する。ステップ８０６の終わりに同一の分類器を達成する代替的な実装は、ネットワークスコア化エンジン１１４が、直接的に、しかしＳＶＭのカーネルＫＫＴを形成するためにバックボーン演算子Ｋを使用して、ＳＶＭを（ステップ８０２の）中心発現データに適用するように構成されるものである。
【０１０１】
バックボーンノードおよび対応する活性値の全てが、分類器を生成するためにステップ８０６で使用されなくてもよい。いくつかの実装において、図７への参照によって上記で説明される技法を使用して識別される主要ノードのみが使用され、残りのバックボーンノードは無視される。
【０１０２】
図９は、図１８の計算経路１８０４によって図示されるバイオマーカについての実体を識別する際に使用するために、複数のネットワークから特徴空間を識別するための例示的なプロセスの流れ図である。ネットワークスコア化エンジン１１４は、ネットワークモデルのセット（例えば、目的とする生物学的現象に潜在的に関連するものとして識別されているネットワークモデルのセット）の中の各ネットワークモデルについて、ステップ９０２を反復する。ステップ９０２において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、ネットワークモデルに基づいてバックボーン演算子を生成する。図７への参照によって上記で説明されるように、１つの好適なバックボーン演算子は、方程式１３の演算子Ｋである。ステップ９０４において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、ステップ９０２の反復で生成されるバックボーン演算子をＳＶＭ等の分類技法で使用するためのカーネルに集約する。いくつかの実装において、ステップ９０４で生成されるカーネルは、異なるネットワークモデルに各々が対応するいくつかのバックボーン演算子に基づく。これらのいくつかのバックボーン演算子は、加重平均を介して、または、非線形関数によって組み合わせられ得る。例えば、いくつかのバックボーン演算子は、カーネル整合技法を介して組み合わせられ得る。いくつかの実装において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、上記で説明される２つの摂動試験のＰ値を使用して、ステップ９０４でバックボーン演算子を集約する。例えば、ネットワークスコア化エンジン１１４は、両方の摂動試験が０．０５を下回るそうでなければ０の結果を生じる場合に、１に等しい加重を有するバックボーン演算子のカーネルの線形結合を取り込み得る。他の例において、加重結合における統計量のうちの種々のものに重点が置かれるための種々の選好を反映する線形結合（例えば、シグモイド関数または平均ｌｏｇ１０関数）についての加重を生成するために、摂動試験統計量または他の統計量の他の関数が使用され得る。いくつかの実装において、ステップ９０４で生成されるカーネルは、目的関数を最小限化するようにカーネルの値を最適化しようとする半正定値計画問題の解決策である。多くのそのようなアプローチが文献において公知である。いくつかの実装において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、対応するネットワークの各々のバックボーン構成要素の全てを含む新しい特徴空間を形成するように、（バックボーン演算子に基づいて）いくつかのカーネルを積み重ねることによって、ステップ９０４でカーネルを生成する。
【０１０３】
ステップ９０６において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、ステップ９０４のカーネルおよびバックボーンノードの活性値（本明細書で説明される方法のうちのいずれかで計算され得る）を使用して、分類器を生成する。サポートベクトルマシン技法等のいくつかの既知の技法のうちのいずれかが、特徴空間中で内積を定義するカーネルに基づいて分類器を生成するために使用され得る。
【０１０４】
図１０は、図１８の計算経路１８０２によって図示されるバイオマーカについての実体を識別する際に使用するために、複数の分類器から特徴空間を識別するための例示的なプロセスの流れ図である。いくつかの候補ネットワーク（例えば、目的とする現象で役割を果たすと仮定されるいくつかの異なる生物学的機構を表し得る）の各々については、ネットワークスコア化エンジン１１４は、以下のステップを行う。ステップ１００２において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、実験データに基づいてネットワークモデルのための分類器を生成する。ネットワークスコア化エンジン１１４は、ステップ９０２で分類器を生成するために、ＳＶＭを含む本明細書で説明される機械学習技法のうちのいずれかを使用し得る。ステップ１００４において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、ステップ１００２で生成される分類器の性能を説明する統計量を生成する。分類器の性能を説明する統計量は、分類器の相互検証精度、および、各バックボーンノードに対応する結果値を含む。ステップ１００６において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、関連統計量が、バックボーンノードの有意性が閾値を超えることを示すネットワークモデルにおけるバックボーンノードを識別する。いくつかの実装において、ステップ１００６が省略され、全てのバックボーンノードが使用される。ステップ１００８において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、任意の既知の分類技法（例えば、ＳＶＭ等の機械学習技法）を使用して、ネットワークモデルにわたる閾値以上のバックボーンノードを、新しい分類器のための基礎として使用することができる特徴空間に集約する。バックボーンノード活性値の空間に分類を行うことの１つの利点は、この空間の次元が、典型的に、支持実体空間の次元よりはるかに小さい（例えば、数千個の測定された遺伝子と比較して数十個のバックボーンノード）ことである。
【０１０５】
（有意なバックボーン実体のリストよりもむしろ）有意な遺伝子または他の支持実体のリストが所望される適用において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、遺伝子空間中で分類器を生成するために、バックボーン空間中で分類器を生成する本明細書で説明される分類技法の結果をさらに処理するように構成され得る。例えば、ネットワークスコア化エンジン１１４が、本明細書で説明される技法のうちのいずれかに従ってバックボーンノード空間中で分類器を生成する場合、ネットワークスコア化エンジン１１４はまた、目的とする遺伝子についての特定の活性尺度で評価される分類器の決定関数の値の内積、および、その活性尺度で評価される決定関数の勾配を取り込むことによって、分類器にとっての異なる遺伝子の相対的重要性の尺度を計算するように構成され得る。ネットワークスコア化エンジン１１４は、どれが決定関数の結果で最も重要な役割を果たすかを決定するように、遺伝子（または他の支持実体）にわたって、この計算の結果を比較し得る。
【０１０６】
いくつかの適用において、分類目的で使用することができるバックボーンノードリストは、一度に単一のノードで生成され得る。例えば、ネットワークスコア化エンジン１１４は、単一のバックボーンノード（例えば、最高活性値を有するバックボーンノード）を識別し、（任意の機械学習技法を使用して）計算分類器のための基礎として、そのノードの値のみを使用するように構成され得る。次いで、ネットワークスコア化エンジン１１４は、第２のノード（例えば、第２の最高活性値を有するバックボーンノード）を選択し、計算分類器のための基礎として、両方のノードの値を使用し得る。このプロセスは、所望の数のバックボーンノードに達するか、または、所望の精度に達するまで、ネットワークスコア化エンジン１１４を用いて、各反復で共同検証精度を評価し続けてもよい。
【０１０７】
図１１は、Ｆ統計量に基づいて分類システムで使用するためのバックボーンノードを識別するための例示的なプロセスの流れ図である。ネットワークスコア化エンジン１１４は、ネットワークモデルのセット（例えば、目的とする生物学的現象に潜在的に関連するものとして識別されているネットワークモデルのセット）の中の各ネットワークモデルについて、ステップ１１０２〜１１１６を反復する。図１１の議論は、現在の反復に対応するネットワークを「現在のネットワーク」と称する。ステップ１１０２において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、（例えば、図８への参照によって上記で説明されるように）中心発現データのセットを受信する。ステップ１１０４において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、（例えば、図８への参照によって上記で説明されるように）活性値を生成するように、現在のネットワークと関連付けられるバックボーン演算子（バックボーン演算子Ｋ等）を中心発現データに適用する。ステップ１１０６において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、Ｆ統計量の順番に従って、活性値のｚスコアをソートする。ステップ１１０８において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、現在のネットワークにおけるバックボーンノードの平均ランクエンリッチメントＰ値を表す値ｐｇｓを生成する。ステップ１１１０において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、順序付けられたＺスコアの中間累積合計を生成し、ステップ１０１２において、各中間累積合計についてＦ検定統計量を再計算する。ステップ１１１４において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、Ｆ検定値が以降の中間累積合計のＦ値よりも大きい（すなわち、Ｆ検定値が減少し始める直前の）第１の中間累積合計を選択する。ステップ１１１６において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、Ｚスコアが累積合計に含まれる現在のネットワークにおけるバックボーンノードのセットを出力する。ステップ１１０２−１１１６がネットワークモデルのセットの中の各ネットワークモデルについて実行されると、ネットワークスコア化エンジン１１４は、関連値ｐｇｓが所定の閾値ｐ０を超えないネットワークモデルについて、ステップ１１１６の種々の反復で選択されるバックボーンノードの全ての活性値を集約する行列を作成する。次いで、本明細書で説明されるもののうちのいずれか等の機械学習アルゴリズムが、行列に適用され得る。
【０１０８】
図１２は、バックボーンノード活性値からアンサンブル予測因子を生成するための例示的なプロセスの流れ図である。ネットワークスコア化エンジン１１４は、ネットワークモデルのセット（例えば、目的とする生物学的現象に潜在的に関連するものとして識別されているネットワークモデルのセット）の中の各ネットワークモデルについて、ステップ１２０２−１２１０を反復する。図１２の議論は、現在の反復に対応するネットワークを「現在のネットワーク」と称する。加えて、ネットワークスコア化エンジンは、各ネットワークモデルについて、所与の回数Ｂでステップ１２０２−１２１０を反復する。ステップ１２０２において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、（例えば、図８への参照によって上記で説明されるように）中心発現データのセットを受信する。ステップ１２０４において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、（例えば、図８への参照によって上記で説明されるように）活性値を生成するように、現在のネットワークと関連付けられるバックボーン演算子（バックボーン演算子Ｋ等）を中心発現データに適用する。ステップ１２０６において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、置換を伴ってステップ１２０４で生成される活性値をサンプリングする。いくつかの実装において、遺伝子活性値の総数の８０％が、置換を伴って（すなわち、ブートストラッピング技法の一部として）サンプリングされる。データセット（それぞれ、例えば、特定の患者に対応し得る）の割合もまたサンプリングされる（例えば、２０％）。ステップ１２０８において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、サンプル値に基づいて分類器を生成するように、機械学習アルゴリズムを適用する。機械学習アルゴリズムは、本明細書で説明されるもののうちのいずれかを含み得る。ステップ１２１０において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、（例えば、分類が公知のテストデータセット上で分類器を評価することによって）ステップ１２０８で生成される分類器と関連付けられる予測誤差を記録する。ネットワークスコア化エンジンが各ネットワークについてステップ１２０２−１２１０をＢ回実行すると、ネットワークスコア化エンジン１１４は、活性値を分類するために加重投票方式を使用するアンサンブル予測因子を生成する。いくつかの実装において、加重は、ステップ１２１０で計算される予測誤差に依存する。例えば、特定の反復についての予測誤差がｅｂによって表される場合、ネットワークスコア化エンジン１１４は、下記に従って、その反復についての加重を計算し得る。
【数２４】
0006320999.tif 000026
式中、
【数２４−２】
0006320999.tif 000027
であり、いくつかの実装において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、下記に従って、反復についての加重を計算する。
【数２５】
0006320999.tif 000028
【０１０９】
図１３は、ｐ値に基づいて分類システムで使用するためのバックボーンノードを識別するための例示的なプロセスの流れ図である。ステップ１３０２において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、（例えば、図８への参照によって上記で説明されるように）中心発現データのセットを受信する。ステップ１３０４において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、（例えば、図８への参照によって上記で説明されるように）活性値を生成するように、現在のネットワークと関連付けられるバックボーン演算子（バックボーン演算子Ｋ等）を中心発現データに適用する。ステップ１３０６において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、ステップ１３０４で生成される活性値と関連付けられるｐ値を所定の閾値ｐ値と比較する。ステップ１３０８において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、閾値を下回るｐ値を有する活性値の数が所定の数Ｙを超えるかどうかを決定し、そうである場合、ネットワークスコア化エンジンは、閾値を増加させ、ステップ１３０６を繰り返す。いくつかの実装において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、閾値を下回るｐ値を有する活性値の数が所定の数Ｙを下回るかどうかを決定し、そうである場合、ネットワークスコア化エンジンは、閾値を減少させ、ステップ１３０６を繰り返す。ステップ１３１０において、ネットワークスコア化エンジン１１４は、機械学習アルゴリズムを、閾値を超えるｐ値に対応するバックボーンノードの活性値に適用する。本明細書で説明される機械学習アルゴリズムのうちのいずれかが使用され得る。
【０１１０】
本主題の実装は、本明細書で説明されるような１つ以上の特徴と、１つ以上の機械（例えば、コンピュータ、ロボット）に本明細書で説明される動作を実現させるように動作可能な機械可読媒体を備える物品とを備えるシステム、方法、および、コンピュータプログラム製品を含むことができるが、それらに限定されない。本明細書で説明される方法は、単一のコンピューティングシステムまたは複数のコンピューティングシステムに存在する１つ以上のプロセッサまたはエンジンによって実装されることができる。そのような複数のコンピューティングシステムは、接続されることができ、複数のコンピューティングシステムのうちの１つ以上の間の直接接続を介したネットワーク（例えば、インターネット、無線広域ネットワーク、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、有線ネットワーク、または、同等物）を経由した接続を含むが、それに限定されない１つ以上の接続を介して、データおよび／またはコマンド、あるいは、他の命令または同等物を交換することができる。
【０１１１】
図１４は、生物学的摂動の影響を定量化するための分散型コンピュータ化システム１４００のブロック図である。システム１４００の構成要素は、図１のシステム１００内のものと同一であるが、システム１００の配列は、各構成要素がネットワークインターフェース１４１０を通して通信するようなものである。そのような実装は、「クラウドコンピューティング」パラダイム等の共通ネットワークリソースへのアクセスを共有し得る無線通信システムを含む複数の通信システムにわたる分散型コンピューティングに適切であり得る。
【０１１２】
図１５は、本明細書の図のうちのいずれかへの参照によって説明されるプロセスを行うための、図１のシステム１００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。ＳＲＰエンジン１５０と、ネットワークモデリングエンジン１５２と、ネットワークスコア化エンジン１５４と、集約エンジン１５６と、結果データベース、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つ以上とを含むシステム１００の構成要素の各々は、１つ以上のコンピューティングデバイス１５００上に実装され得る。特定の局面において、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１５００内に含まれ得る。特定の実装において、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１５００にわたって実装され得る。
【０１１３】
コンピューティングデバイス１５００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１５１０と、システムメモリと、１つ以上の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（ＲＡＭ  １５０２）と、少なくとも１つの読み取り専用メモリ（ＲＯＭ  １５０４）とを含む。これらの要素は全て、中央処理ユニット（ＣＰＵ  １５０６）と通信し、コンピューティングデバイス１５００の動作を促進する。コンピューティングデバイス１５００は、多くの異なる方法で構成され得る。例えば、コンピューティングデバイス１５００は、従来のスタンドアロンコンピュータであり得るか、または、代替として、コンピューティングデバイス１５００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得る。コンピューティングデバイス１５００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得る。図１５において、コンピューティングデバイス１５００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。
【０１１４】
コンピューティングデバイス１５００は、分散されたアーキテクチャにおいて構成され得、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において格納される。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む。そのような局面において、これらのユニットの各々は、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１５０８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得る。種々の通信プロトコルは、限定されないが、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＳＡＰ、ＳＡＳ（登録商標）、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り得る。
【０１１５】
ＣＰＵ  １５０６は、１つ以上の従来のマイクロプロセッサ等のプロセッサ、および、ＣＰＵ  １５０６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つ以上の補助コプロセッサを備える。ＣＰＵ  １５０６は、通信インターフェースユニット１５０８および入力／出力コントローラ１５１０と通信し、それらを通して、ＣＰＵ  １５０６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１５０８および入力／出力コントローラ１５１０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み得る。相互に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得、いくつかのステップが行われることを要求することにより、デバイス間の通信リンクを確立し得る。
【０１１６】
ＣＰＵ  １５０６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、半導体のメモリの適切な組み合わせを備え得、例えば、ＲＡＭ  １５０２、ＲＯＭ  １５０４、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み得る。ＣＰＵ  １５０６およびデータ記憶デバイスは、各々、例えば、単一の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得るか、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、他の類似の無線もしくは有線の媒体、あるいは、前述のものの組み合わせ等の通信媒体によって、相互に接続され得る。例えば、ＣＰＵ  １５０６は、通信インターフェースユニット１５０８を介して、データ記憶デバイスに接続され得る。ＣＰＵ  １５０６は、１つ以上の特定の処理機能を行なうように構成され得る。
【０１１７】
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１５００のためのオペレーティングシステム１５１２、（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、ＣＰＵ  １５０６に関して詳細に説明されるプロセスに従って、ＣＰＵ  １５０６に命令するように適合させられた１つ以上のアプリケーション１５１４（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せられたデータベース１５１６を記憶し得る。いくつかの局面において、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。
【０１１８】
オペレーティングシステム１５１２およびアプリケーション１５１４は、例えば、圧縮、アンコンパイル、および、暗号化されたフォーマットにおいて記憶され得、コンピュータプログラムコードを含み得る。プログラムの命令は、ＲＯＭ  １５０４またはＲＡＭ  １５０２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得る。プログラムにおける命令のシーケンスの実行は、ＣＰＵ  １５０６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、本発明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得る。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。
【０１１９】
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つ以上の機能を果たすために提供され得る。プログラムはまた、オペレーティングシステム１５１２、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１５１０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み得る。
【０１２０】
コンピュータ可読命令を備えるコンピュータプログラム製品も、提供される。コンピュータ可読命令は、コンピュータシステム上にロードされて実行される場合、本方法、または、上記で説明される方法の１つ以上のステップに従って、コンピュータシステムを動作させる。本明細書で使用される場合、「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１５００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）に命令を提供するかまたは提供に関与する任意の非一時的媒体を指す。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とり得る。不揮発性媒体は、例えば、光学、磁気、または、光磁気のディスク、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共通の形態は、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、孔のパターンを有する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み取り専用メモリ）、ＦＬＡＳＨ−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時的媒体を含む。
【０１２１】
コンピュータ可読媒体の種々の形態は、実行のために、１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスをＣＰＵ  １５０６（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、モデムを使用する電話回線をも経由して、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１５００（例えば、サーバ）にローカルの通信デバイスは、それぞれ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、命令を読み出して実行する。メインメモリによって受信される命令は、任意選択で、プロセッサによる実行の前または後のいずれかにおいて、メモリに記憶され得る。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態である電気的、電磁的、または、光学的な信号として受信され得る。
【０１２２】
本明細書で説明されるシステムおよび方法は、抗ＴＮＦα治療、特定すると、インフリキシマブ（抗炎症抗体）への潰瘍性結腸炎がある患者の応答を予測するためのバイオマーカを識別するという問題に適用されている。臨床試験は、５ｍｇ／ｋｇを用いた誘導が患者の６４％から６９％で臨床反応を生じることを示した。しかしながら、臨床医は、自己免疫、日和見感染症、敗血症、および、悪性腫瘍の合併症の可能性に対して、インフリキシマブの潜在的に有益な使用の均衡を保つように忠告されている。この治療を受けるべきであるおよび、受けるべきではない患者を区別し得るシグネチャを生成するために、難治性潰瘍性結腸炎についてのインフリキシマブを用いた治療を受けた患者の２つのコホートからの文献からのデータが使用された。このデータセットにおいて、結腸生検からの遺伝子プロファイリングが、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ  ＨＧＵ−１３３  Ｐｌｕｓ  ２．０  Ａｒｒａｙｓ（ＧＳＥ  １２２５１およびＧＳＥ  １４５８０）を用いて行われた。
【０１２３】
本明細書で説明されるシステムおよび方法の特定の実装の性能を評価するために、各患者データセットが、全ての応答しない患者にわたって平均化されたデータと比較され、これらの比較は、次いで、応答者を非応答者と区別する機構的シグネチャを見出すための入力として使用されたＴＮＦ−ＩＬ１−ＮＦＫＢモデルのネットワーク摂動を決定するように使用された。最近傍収縮重心技法もまた「Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  ｏｆ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｃａｎｃｅｒ  ｔｙｐｅｓ  ｂｙ  ｓｈｒｕｎｋｅｎ  ｃｅｎｔｒｏｉｄｓ  ｏｆ  ｇｅｎｅ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ」  Ｐｒｏｃ．  Ｎａｔｌ．  Ａｃａｄ．  Ｓｃｉ．  ２００２，  ９９：６５６７−６５７２でＴｉｂｓｈｉｒａｎｉらによって説明されるように、分類中に使用された。
【０１２４】
図１９は、種々の治療／対照条件についてのＮＰＡスコアを描写するグラフである。特定すると、図１９は、入力が、以下の治療／対照の組み合わせ、すなわち、非応答者／対照、応答者／対照、および、応答者／非応答者についての倍率変化を表した場合に、ＴＮＦ−ＩＬ１−ＮＦＫＢネットワークモデルについて計算されたＮＰＡスコアを示す。非応答者／対照比較についてのＮＰＡスコアは、応答者／対照および応答者／非応答者比較のいずれかについてのスコアよりはるかに高いことが分かり、ＴＮＦ−ＩＬ１−ＮＦＫＢネットワークモデルが、応答者を非応答者と有用に区別し得る生物学的機構を表すことを示す。
【０１２５】
どのような機構が応答者を非応答者と区別することに特に関連し得るかを決定するように、バックボーンノードについての活性値が分析される。バックボーンノードＲＮＦ、ＩＬ１Ｒ１、ＭＹＤ８８、ｃａｔｏｆ（ＩＬ１Ｒ１）、および、ｃａｔｏｆ（ＭＹＤ８８）の各々について、３つの治療／対照条件の各々について生成される活性値が比較される（すなわち、非応答者／対照、応答者／対照、および、応答者／非応答者）。バックボーンノードは、生物学的実体、すなわち、活性が物理的に測定されないバックボーン実体を表す（コンピュータ実装方法で説明されるような）ノードの第２のサブセットに対応する。これらのバックボーン実体の各々についての活性値の規模を比較することによって、システム１００は、いくつかの潜在的なバイオマーカおよび対応する仮説を生成することができる。第１に、システム１００は、潰瘍性結腸炎（「ＵＣ」）患者を対照と区別するために有用であるが、応答者を非応答者と区別するために有用ではないものとしてＴＮＦを識別した。ＩＬＲ１は、非応答者を対照および応答者と区別するために有用であるが、応答者を対照と区別するためには有用ではない。システム１００はさらに、ＭＹＤ８８が応答者を非応答者と区別するので、ならびに、ＵＣ患者を対照と区別するために有用であることを識別した。
【０１２６】
システム１００は、治療結果を区別するものとしてＴＮＦもＩＬ１Ｒ１も識別しなかったが、結果を区別するものとしてＭＹＤ８８を識別した。
【０１２７】
図２０は、応答者／非応答者倍率変化データセットを供給されたときにシステム１００によって生成されたＴＮＦ−ＩＬ１−ＮＦＫＢネットワークモデルについての主要バックボーンノードリストを図示する。バックボーン実体は、上記で説明されるように、ＮＰＡスコア合計へのそれらの寄与の規模の順番で、下から上に記載される。上位の実体のうち、矢印を有するものもまたＰＡＭ技法を使用して、ネットワークにとって有意であると識別され、以前の研究と本明細書で説明されるシステムおよび方法の結果との間の良好な一致を示した。したがって、本明細書で説明されるシステムおよび方法は、ＴＮＦ、ＩＬ１、および、ＮＦＫＢの作用の生物学のシミュレーションに関するネットワークモデルを提供し、バックボーンノードは、ＭＹＤ８８、ＭＡＰ３Ｋ１、ＩＬ１Ｒ、ＩＲＡＫ１  Ｐ＠Ｔ３８７、ＩＲＡＫ  Ｐ＠Ｓ３７６、ｃａｔｏｆ（ＭＹＤ８８）、ｋａｏｆ（ＩＲＡＫ４）、ＩＲＡＫ１  Ｐ＠？、および、ＩＲＡＫ１を備える。
【０１２８】
本発明の実装は、特定の例を参照して特定して示され、説明されているが、本開示の精神および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べきである。
【図１】
0006320999.tif 000029
【図２】
0006320999.tif 000030
【図３】
0006320999.tif 000031
【図４】
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【図５】
0006320999.tif 000033
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
0006320999.tif 000041
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０−１】
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【図２０−２】
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