(57)【要約】  一連の所望の性質を有する仮想分子を進化させるためのコンピュータによる方法およびシステムが記載されており、この方法およびシステムは、既存分子からフラグメントを抽出し、これらのフラグメントにラベルを付すことから始まる。既存分子のフラグメント間に存在するコネクティビティルールを決定し、このコネクティビティルールに従ってこれらのフラグメントを組み合わせる。この組み合わせによって作成される分子を評価し、いくつかの分子を選択して改変する。（１）目的とする評価値が達成されるか、または（２）評価工程を所定の回数行うまで、選択された分子について評価工程および改変工程を繰り返す。
2010508568.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
標的分子に結合するための一連の所望の性質を有する、少なくとも１個の仮想分子を進化させるためのコンピュータによる方法であって、前記方法が、コンピュータシステムによって読み取り可能なコネクティビティデータベースと１つ以上のフラグメントデータベースとを用い、前記コネクティビティデータベースには、コネクティビティルールが格納されており、前記１つ以上のフラグメントデータベースには、コンピュータ内でラベルを付されたフラグメントが格納されており、前記コンピュータ内でラベルを付されたフラグメントおよび前記コネクティビティルールは、
（ａ）表現された既存分子のセットを提供する工程と、
（ｂ）前記セット内のすべての環系を特定する工程と、
（ｃ）前記セット内のすべての側鎖を特定する工程と、
（ｄ）前記セット内のすべてのリンカーを特定する工程と、
（ｅ）
−環系原子を側鎖の原子またはリンカー原子に接続する１つ以上の結合を除去することによって、前記表現された既存分子を一価フラグメントおよび多価フラグメントに切断し、これらの原子に未使用の接続部を形成し、次いで、未使用の接続部を有する少なくともすべての原子にコンピュータ内でラベルを付すこと、ここで、一価フラグメントは、１個の未使用の接続部を有するフラグメントであり、多価フラグメントは、２個以上の未使用の接続部を有するフラグメントであり、各ラベルは、ラベルを付された原子の化学的性質と、前記ラベルを付された原子が、親分子である表現された既存分子に結合している周囲の原子の数に関する情報を少なくとも含むこと、または
−側鎖またはリンカーに結合する少なくともすべての環系原子、環系に結合するすべてのリンカー原子および環系に結合するすべての側鎖の原子にコンピュータ内でラベルを付し、次いで、環系原子を側鎖の原子またはリンカー原子に接続する１つ以上の結合を除去することによって、前記表現された既存分子を一価フラグメントおよび多価フラグメントに切断し、これらの原子に未使用の接続部を形成すること、ここで、各ラベルは、ラベルを付された原子の化学的性質と、前記ラベルを付された原子が、表現された既存分子中で周囲の原子と形成している結合の数とに関する情報を少なくとも含み、一価フラグメントは、１個の未使用の接続部を有するフラグメントであり、多価フラグメントは、２個以上の未使用の接続部を有するフラグメントであること、のいずれかによりラベルを付されたフラグメントを作成する工程と、
（ｆ）前記表現された既存分子それぞれにおいて、環系原子と側鎖の原子またはリンカー原子とを接続するラベルを付された１つ以上の原子対を特定し、それぞれのラベル対をコネクティビティデータベースにコネクティビティルールとして格納する工程と、
によって得ることができ、この方法は、
（ｇ）前記コネクティビティデータベースの前記コネクティビティルールに従って、前記ラベルを付された原子を接続することによって、前記１つ以上のフラグメントデータベースから、前記ラベルを付されたフラグメントのうち少なくとも２個を選択し、接続することによって、未使用の接続部を含まない１個以上の仮想分子を作成する工程と、
（ｈ）各仮想分子と一連の性質とを比較することによって、前記１つ以上の各仮想分子の適合度を決定し、前記仮想分子が前記一連の性質とどれほど密接に関連するかに応じて、各仮想分子の適合度を各仮想分子に割り当てる工程と、
（ｉ）適合度と正の相関関係にある少なくとも１個の仮想分子を１回以上選択する工程と、
（ｊ）１つ以上の前記ラベルを付されたフラグメントと、前記コネクティビティデータベースの前記コネクティビティルールに従って前記フラグメントデータベースから得た１つ以上のラベルを付されたフラグメントとを交換することによって、前記少なくとも１個の選択された仮想分子をそれぞれ改変する工程と、および／または前記コネクティビティデータベースの前記コネクティビティルールに従って、２個の選択された仮想分子の一部
分を交換する工程と、
（ｋ）
（１）（ｉ）で選択された前記少なくとも１個の仮想分子の適合度が、所定の目標適合度以上になるか、または
（２）工程（ｉ）を所定回数行うまで、工程（ｈ）〜（ｊ）を繰り返し、
（１）または（２）が達成されたら、工程（ｊ）の代わりに工程（ｌ）を行う工程と、
（ｌ）工程（ｋ）で選択された１個以上の仮想分子、好ましくは、工程（ｋ）で選択された少なくとも最後の仮想分子を表す電子データを含むデータファイルを作成する工程とを含む、方法。
【請求項２】
工程（ｂ）が、環感知アルゴリズムを用いて行われ、および／または環系は、環、スピロ環系または縮合環を形成するひとまとまりの原子であると定義される、請求項１に記載のコンピュータによる方法。
【請求項３】
工程（ｃ）が、側鎖感知アルゴリズムを用いて行われ、および／または側鎖が、１つの環系のみに接続する１つ以上の原子の鎖であると定義され、前記鎖が、環系を含まず、場合により、１つ以上の原子で分枝しており、および／または飽和であり、前記側鎖が原子である場合、水素ではない、請求項１または２に記載のコンピュータによる方法。
【請求項４】
工程（ｄ）が、リンカー感知アルゴリズムを用いて行われ、および／またはリンカーが、２個の環系を接続する１つ以上の原子の鎖であると定義され、前記鎖が、環系を含まず、場合により、１つ以上の原子で分枝しており、および／または飽和である、請求項１〜３のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項５】
工程（ｅ）において、環系原子を側鎖の原子またはリンカー原子に接続するすべての結合が除去される、請求項１〜４のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項６】
工程（ｆ）において、前記表現された既存分子それぞれにおいて環系原子と側鎖の原子またはリンカー原子とを接続する、すべてのラベルを付された原子対が特定される、請求項１〜５のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項７】
工程（ｃ）が、
（ｉ）環系に含まれない各原子に、前記原子が結合している周囲の原子の数と等しいコネクティビティ値を割り当てる工程と、
（ｉｉ）２以上のコネクティビティ値を、その原子に接続しており、２以上のコネクティビティ値を有する周囲の原子の数または環系に属する原子の数と等しくなるように設定することによってそれぞれ改変する工程と、
（ｉｉｉ）コネクティビティ値が変化しなくなるまで工程（ｉｉ）を繰り返す工程と、
（ｉｖ）コネクティビティ値が１のすべての原子を側鎖原子と特定する工程とによって行われる、先行する請求項のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項８】
工程（ｄ）が、
（ｉ）環系に含まれない各原子に、前記原子が結合している周囲の原子の数と等しいコネクティビティ値を割り当てる工程と、
（ｉｉ）２以上のコネクティビティ値を、その原子に接続しており、２以上のコネクティビティ値を有する周囲の原子の数または環系に属する原子の数と等しくなるように設定することによってそれぞれ改変する工程と、
（ｉｉｉ）コネクティビティ値が変化しなくなるまで工程（ｉｉ）を繰り返す工程と、
（ｉｖ）コネクティビティ値が２以上のすべての原子をリンカー原子と特定する工程とによって行われる、請求項１〜７のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項９】
工程（ｅ）が、コンピュータ内で、水素原子以外のすべての原子にラベルを付す工程と、前記表現された既存分子を、環系原子を側鎖原子またはリンカー原子に接続する１つ以上の結合を除去することによって一価フラグメントおよび多価フラグメントに切断する工程と、これらの原子に未使用の接続部を形成する工程とを含み、ここで、一価フラグメントは、１個の未使用の接続部を有するフラグメントであり、多価フラグメントは、２個以上の未使用の接続部を有するフラグメントである、先行する請求項のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項１０】
前記１個の未使用の接続部を有するラベルを付されたフラグメントが、第１のフラグメントデータベースに格納され、前記２個以上の未使用の接続部を有するフラグメントが第２のフラグメントデータベースに格納される、請求項１〜９のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項１１】
前記既存分子が、通常の生理状態では安定である、請求項１〜１０のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項１２】
前記表現された既存分子のセットから、場合により存在する環を含まない分子を除去する工程を含む、請求項１〜１１のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項１３】
前記ラベルを付されたフラグメントは、それぞれ重量因子と関連があり、工程（ｇ）では、前記少なくとも２個のラベルを付されたフラグメントが、前記重量因子と正の相関関係がある可能性によって選択される、請求項１〜１２のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項１４】
標的分子に結合するための一連の所望の性質を有する、少なくとも１個の仮想分子を進化させるためのコンピュータによる方法であって、前記方法が、コンピュータシステムによって読み取り可能なコネクティビティデータベースと１つ以上のフラグメントデータベースとを用い、前記コネクティビティデータベースには、コネクティビティルールが格納されており、前記１つ以上のフラグメントデータベースには、コンピュータ内でラベルを付されたフラグメントが格納されており、前記ラベルを付されたフラグメントは、それぞれ重量因子と関連があり、前記方法が、
（ａ）前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って、前記ラベルを付された原子を接続することによって、前記１つ以上のフラグメントデータベースから、前記少なくとも２個のラベルを付されたフラグメントを選択し、接続することによって、未使用の接続部を含まない１個以上の仮想分子を作成し、前記少なくとも２個のラベルを付されたフラグメントが、前記重量因子と正の相関関係がある可能性によって選択される工程と、
（ｂ）各仮想分子と一連の性質とを比較することによって、前記１つ以上の各仮想分子の適合度を決定し、前記仮想分子が前記一連の性質とどれほど密接に関連するかに応じて、各仮想分子の適合度を各仮想分子に割り当てる工程と、
（ｃ）適合度と正の相関関係がある少なくとも１個の仮想分子を１回以上選択する工程と、
（ｄ）１つ以上の前記ラベルを付されたフラグメントと、前記コネクティビティデータベースの前記コネクティビティルールに従って前記フラグメントデータベースから得た１つ以上のラベルを付されたフラグメントとを交換することによって、前記少なくとも１個の選択された仮想分子をそれぞれ改変する工程と、および／または前記コネクティビティデータベースの前記コネクティビティルールに従って、２個の選択された仮想分子の一部分を交換する工程と、
（ｅ）
（１）（ｃ）で選択された前記少なくとも１個の仮想分子の適合度が、所定の目標適合度以上になるか、または
（２）工程（ｃ）を所定回数行うまで、工程（ｂ）〜（ｄ）を繰り返し、
（１）または（２）が達成されたら、工程（ｅ）の代わりに工程（ｆ）を行う工程と、
（ｆ）工程（ｅ）で選択された１個以上の仮想分子、好ましくは工程（ｅ）で選択された少なくとも最後の仮想分子を表す電子データを含むデータファイルを作成する工程とを含む、方法。
【請求項１５】
前記重量因子が、前記１つ以上のフラグメントデータベース中の関連するラベルを付されたフラグメントの発生頻度と正の相関関係にある、請求項１３または１４に記載のコンピュータによる方法。
【請求項１６】
前記重量因子が実験的に決定される、請求項１３または１４に記載のコンピュータによる方法。
【請求項１７】
前記重量因子が、実際の分子種と前記標的分子との実験的に決定した結合アフィニティと正の相関関係にあり、前記実際の分子種が、前記重量因子と関連する前記ラベルを付されたフラグメントと構造的に関連する、請求項１６に記載のコンピュータによる方法。
【請求項１８】
前記重量因子が、前記実際の分子種と前記ラベルを付されたフラグメントとのトポロジー類似性の算出値とも正の相関関係にある、請求項１７に記載のコンピュータによる方法。
【請求項１９】
前記結合アフィニティが、Ｘ線結晶法、ＮＭＲ、質量分析法、微小熱量測定、固相検出法、インビトロ結合アッセイ、沈降分析またはキャピラリー電気泳動のうち１つの技法によって決定される、請求項１６〜１８のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項２０】
前記結合アフィニティが２進数である、請求項１６〜１９のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項２１】
前記実際の分子種が、３５０ｇ／ｍｏｌ以下の分子量を有する、請求項１７〜２０のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項２２】
１個以上の仮想分子を作成する工程が、
−ラベルを付された未使用の接続部を含む１つ以上の多価フラグメントを選択する工程と、
−２個以上の多価フラグメントが選択される場合、前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って、１つ以上の多価フラグメントの１つ以上のラベルを付された未使用の接続部を接続し、２個以上のラベルを付された未使用の接続部を有する、さらに大きな多価フラグメントを形成する工程と、
−前記ラベルを付された未使用の接続部を、前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って、フラグメントデータベースから選択された一価フラグメントにそれぞれ接続する工程とを含む、先行する請求項のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項２３】
前記少なくとも１個の選択された仮想分子をそれぞれ改変する工程が、前記仮想分子のラベルを付された一価フラグメントに由来する１つ以上のラベルを付されたフラグメントを、前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って、前記フラグメントデータベースから得た等しい数のラベルを付された一価フラグメントと交換することによって、前記少なくとも１個の選択された仮想分子をそれぞれ改変し、お
よび／または前記仮想分子の多価フラグメントに由来する１つ以上のラベルを付されたフラグメントを、前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って、前記フラグメントデータベースから得た等しい数の多価フラグメントと交換し、前記仮想分子に最終的に残った未使用の接続部を、前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って前記フラグメントデータベースから選択した一価フラグメントに接続し、および／または前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って選択された２個の仮想分子の一部分を交換することからなる、先行する請求項のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項２４】
前記データファイルが、前記少なくとも１個の仮想分子の適合度または前記適合度と相関関係にある１つ以上の値を表す電子データをさらに含む、先行する請求項のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項２５】
前記１つ以上の値のうち少なくとも１つが、予測された生体活性である、請求項２４に記載のコンピュータによる方法。
【請求項２６】
前記予想された生体活性が、前記標的分子に対する結合アフィニティである、請求項２５に記載のコンピュータによる方法。
【請求項２７】
１個以上の仮想分子を作成する工程で作成した仮想分子の数が、５０〜１０００である、先行する請求項のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項２８】
１個以上の仮想分子を作成する工程で、前記少なくとも２個のラベルを付されたフラグメントが、１つ以上のフラグメントデータベースからランダムに選択される、請求項１〜１２のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項２９】
コンピュータシステムで実行される場合、請求項１〜２８のいずれか１項に記載の方法を実施するためのソフトウェアコードを含むコンピュータプログラム製品。
【請求項３０】
請求項２９に記載のコンピュータプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能なデータキャリア。
【請求項３１】
請求項２９に記載のコンピュータプログラムを保持するキャリア媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、薬物開発のための分子モデリングの分野、および化学品開発のための遺伝的アルゴリズムの適用に関し、特に、コンピュータによるシステムの使用に関する。さらに、本発明は、分子の製造方法も含む。仮想分子が得られたら、選択された仮想分子を化学的に合成してもよい。
【背景技術】
【０００２】
仮想合成
コンピュータアルゴリズムを用いた新規分子のアセンブリは新しいものではない。このようなデノボアプローチの最初の適用例は、タンパク質構造に基づく、タンパク質の結合ポケットへの好ましい結合アフィニティを有する分子構造の開発にみられる。Ｃａｆｌｉｓｃｈおよび共同研究者は、標的タンパク質の結合ポケットに適合し、既知の足場でこれらの基を接続する分子の官能基をデータベースから探索した［Ｃａｆｌｉｓｃｈら（１９９３）Ｊ．Ｍｅｄ．Ｃｈｅｍ．３６，２１４２−２１６７］。「Ｌｅｇｅｎｄ」は、Ｎｉｓｈｉｂａｔａおよび共同研究者によって記述された、一連の可能な結合長および結合角の定義を用いて、原子１個ずつに基づいて新規分子を作成するコンピュータプログラムである［Ｎｉｓｈｉｂａｔａら（１９９３）Ｊ．Ｍｅｄ．Ｃｈｅｍ．３６，２９２１−２９２８］。第３のアプローチは、コンピュータプログラム「ＳＰＲＯＵＴ」によって示されており［Ｇｉｌｌｅｔら（１９９４）Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｉｎｆ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ｓｃｉ．３４，２０７−２１７］、このプログラムでは、第１に、官能基を検索し、標的タンパク質の結合ポケットに適合させる。第２段階では、上述の官能基と分子足場とを接続することによって、新規分子構造を作成する。Ｃａｆｌｉｓｃｈの業績との違いは、この場合には、データベースから既存の足場を検索するのではなく、分子フラグメントから新規足場が作成されることである。
【０００３】
実験的なアプローチの中で、並行合成およびコンビナトリアルライブラリを作成において優れた成果が上がった［Ｂｒａｄｌｅｙ（２００４）Ｈｏｒｉｚｏｎ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  Ｎａｔｕｒｅ］。「全力で」化学的環境を調べる初期の野望（なかには数百万ドルを投資したものもある）は、化学的環境が非常に広範囲にわたること、実際の合成では予測できない問題が起こること、非常に期待外れの結果しか得られなかったことによって非常に迅速におさまっていった［Ｄｉｃｋｓｏｎ  ＆  Ｇａｇｎｏｎ（２００４）Ｎａｔ．Ｒｅｖ．Ｄｒｕｇ  Ｄｉｓｃｏｖ．３，４１７−４２９；Ｓｅｒｖｉｃｅ（２００４）Ｓｃｉｅｎｃｅ  ３０３，１７９６−１７９９］。得られたコンビナトリアルライブラリ内で可能な限りの多様性を導入するという決定により、合成が困難で、不安定であるか、または単に医薬品という観点から興味深くない分子が得られることが多い。このために、今日のライブラリは、特定の課題（例えば、十分に定義されたタンパク質標的群に対する阻害効果に関するもの）に最適化したものになりつつある。このような最適化は、ある種のスコアリング機構によって定量化される。しかし、多様性をもたせることと焦点を絞ることとの実際のバランスは、明らかであるとは全く言えない状態であるが、概して所望の多様性は、利用可能な薬理学標的の知識と反比例する［Ｈａｎｎ  ＆  Ｇｒｅｅｎ（１９９９）Ｃｕｒｒ．Ｏｐｉｎ．Ｃｈｅｍ．Ｂｉｏｌ．３，３７９−３８３］。さらに、分子の生体活性だけが重要なわけではなく、分子を医薬に変換する他のパラメータ（例えば、毒性、分子量、吸収および代謝）にも注意をはらわなければならない。
【０００４】
（１）あらゆる入手可能なフラグメントライブラリから出発した分子の合計数が大きすぎて合成できないこと、および（２）医薬品として興味深いリード化合物を作成するには
、もっと知的な技術が必要であることから、仮想化合物ライブラリの開発が活発に進められている。一般に、新規仮想分子ライブラリを作成する２つのアプローチが存在する。第１のアプローチは、試薬に基づくものである。このアプローチは、概念的には、化学実験室で行われる合成と非常に近く、多くの化学則を用いてコンピュータによって試薬を組み合わせる［Ｌｏｂａｎｏｖ  ＆  Ａｇｒａｆｉｏｔｉｓ（２００２）Ｃｏｍｂ．Ｃｈｅｍ．Ｈｉｇｈ  Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ  Ｓｃｒｅｅｎ．５，１６７−１７８］。しかし、一般に、これらの方法では非常に時間がかかる［Ｌｅａｃｈ  ＆  Ｈａｎｎ（２０００）Ｄｒｕｇ  Ｄｉｓｃｏｖ．Ｔｏｄａｙ  ５，３２６−３３６］。
【０００５】
第２の方法は、フラグメントに基づくものである。このアプローチに従って、そのＲ基がフラグメントライブラリの関連モノマーに置き換えられている分子足場（Ｍａｒｋｕｓｈ構造）によって開始する［Ｌｅｌａｎｄら（１９９７）Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｉｎｆ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ｓｃｉ．３７，６２−７０；Ａｇｒａｆｉｏｔｉｓ（２００２）Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ａｉｄｅｄ  Ｍｏｌ．Ｄｅｓ．１６，３３５−３５６］。
【０００６】
フラグメントに基づくアプローチに関連する技法に、コンビナトリアルスキームの開発がある。このアプローチでは、コンビナトリアル化学を用いて作成可能なすべての組み合わせを含む、非常に多くの成分が選択される。このアプローチによれば、最終的に得られる多様性は良好であることが多いが、最適化スキームまたはサンプリングスキームの改良が必要である［Ａｇｒａｆｉｏｔｉｓ  ＆  Ｌｏｂａｎｏｖ（２０００）Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｉｎｆ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ｓｃｉ．４０，１０３０−１０３８；Ｌｅａｃｈ  ＆  Ｈａｎｎ（２０００）Ｄｒｕｇ  Ｄｉｓｃｏｖ．Ｔｏｄａｙ  ５，３２６−３３６］。
【０００７】
分子の仮想ライブラリを作成するためのビルディングブロック（試薬またはフラグメント）の選択は、重要な工程であり、例えば、（１）必要な多様性、（２）標的タンパク質との必要なアフィニティ、および（３）（１）および（２）の組み合わせといった多くの目的に依存する。それゆえに、デノボ分子の設計または仮想合成について議論する場合、分子を表現する適切なスキームを選択することが重要である。コンピュータアルゴリズムによって分子が表現される形態が、コンピュータ内で新規分子を作成するのに要求される方法論に直接的な影響を与える。視覚表示は、コンピュータプログラムによって処理するのに適したものではない。座標および距離のマトリックスを用いたテーブルのような三次元表現は複雑すぎて、仮想合成には有用ではない。
【０００８】
仮想合成に使用される第１の種類の分子表現は、ストリングによる表現である。この種類の一般的な表記法は、ＳＭＩＬＥＳ表記法として知られている［Ｗｅｉｎｉｎｇｅｒ（１９８８）Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｉｎｆ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ｓｃｉ．２８，３１−３６］。オペレータを定義し、適用してこれらのストリングを操作することにより、新規分子を作成する［Ｋａｍｐｈａｕｓｅｎら（２００２）Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ａｉｄｅｄ  Ｍｏｌ．Ｄｅｓ．１６，５５１−５６７；Ｖｅｎｋａｔａｓｕｂｒａｍａｎｉａｎら（１９９５）Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｉｎｆ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ｓｃｉ．３５，１８８−１９５］。
【０００９】
アルゴリズムという観点から最も強力な分子表現は、グラフ構造またはツリー構造による表記法である［「Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｍｅｄｉｃｉｎａｌ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  ｆｏｒ  Ｄｒｕｇ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ」、Ｂｕｌｔｉｎｃｋら編、Ｍａｒｃｅｌ
Ｄｅｋｋｅｒ（米国）出版］。異なるレベルの実行結果を区別することができる。分子コネクティビティテーブルから開始し、個々の原子が節点で表現され、結合がグラフの線で表現されたグラフを構築してもよい。より高次レベルでは、特定の立体配座を組み合わせてフラグメントとして全体構造（例えばベンゼン環）を形成してもよい。このフラグメントによる表現は、いくつかのアルゴリズムにとって重要な要素である。［Ｂｒｏｗｎら（２００４）Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｉｎｆ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ｓｃｉ．４４，１０７９−１０８７
；Ｇｌｏｂｕｓら（１９９９）Ｎａｎｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  １０，２９０−２９９；Ｎａｃｈｂａｒ（２０００）Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  ａｎｄ  Ｅｖｏｌｖａｂｌｅ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ  １，５７−９４］。ＢｅｍｉｓおよびＭｕｒｃｋｏ［Ｂｅｍｉｓ  ＆  Ｍｕｒｃｋｏ（１９９６）Ｊ．Ｍｅｄ．Ｃｈｅｍ．３９，２８８７−２８９３］は、大量の既知の医薬を、限定された数の環、リンカーおよび側鎖で分類する方法を示した。
【００１０】
スコアリング関数
仮想合成に関しては、作成した仮想分子の質は、適切なスコアリング関数を用いて測定することができる。薬物開発用途では特に、スコアリング関数は、主に２つのグループに分類することができる。第１に、標的タンパク質の三次元構造が知られている場合、作成した仮想分子と、潜在的なタンパク質結合ポケットとの適合度が、スコアリング測定値として使用できる。このアプローチは、一般には、タンパク質の構造に基づくスコアリングアプローチであると定義される。周知のドッキングアルゴリズムの例としては、ＤＯＣＫ［Ｅｗｉｎｇら（２００１）Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ａｉｄｅｄ  Ｍｏｌ．Ｄｅｓ．１５，４１１−４２８］、ＦＬＥＸＸ［Ｒａｒｅｙら（１９９６）Ｊ．Ｍｏｌ．Ｂｉｏｌ．２６１，４７０−４８９］、ＧＬＩＤＥ［Ｈａｌｇｒｅｎら（２００４）Ｊ．Ｍｅｄ．Ｃｈｅｍ．４７，１７５０−１７５９］およびＧＯＬＤ［Ｊｏｎｅｓら（１９９７）Ｊ．Ｍｏｌ．Ｂｉｏｌ．２６７，７２７−７４８］が挙げられる。スコアリング関数の優れた総説は、Ｐｅｒｏｌａおよび共同研究者の総説である［Ｐｅｒｏｌａら（２００４）Ｐｒｏｔｅｉｎｓ  ５６，２３５−２４９］。
【００１１】
第２に、標的タンパク質の構造は知られていないが、その標的に結合する医薬の情報は存在する場合、作成した仮想分子と、既知の薬物との類似性をスコアリング関数として用いることができる。これは、一般に、リガンドに基づくスコアリングと称され、トポロジーに基づくフィンガープリントから算出した分子類似性［Ｂａｒｎａｒｄ（１９９３）Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｉｎｆ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ｓｃｉ．３３，５３２−５３８］、三次元構造のアラインメント［Ｋｌｅｂｅら（１９９９）Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ａｉｄｅｄ  Ｍｏｌ．Ｄｅｓ．１３，３５−４９；Ｌｅｍｍｅｎ  ＆  Ｌｅｎｇａｕｅｒ（２０００）Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ａｉｄｅｄ  Ｍｏｌ．Ｄｅｓ．１４，２１５−２３２；Ｇｒａｎｔら（１９９６）Ｊ．Ｃｏｍｐ．Ｃｈｅｍ．１７，１６５３−１６６６］、三次元ファーマコフォアマッチング［Ｓｈｅｒｉｄａｎら（１９８９）Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ．８６，８１６５−８１６９］といった多くのアプローチが記載されている。
【００１２】
最適化
小さくて非常に集約的な分子ライブラリの作成は、化学情報学分野のトレンドである［Ｇｉｌｌｅｔ（２００４）Ｍｅｔｈｏｄｓ  Ｍｏｌ．Ｂｉｏｌ．２７５，３３５−３５４；Ｖａｌｌｅｒ  ＆  Ｇｒｅｅｎ（２０００）Ｄｒｕｇ  Ｄｉｓｃｏｖ．Ｔｏｄａｙ  ５，２８６−２９３］。このアプローチに至る主要な着想点は、所与の薬理学的標的に可能な限り特化した分子を作成することであり、上述のスコアリング関数を適切な最適化アルゴリズムと組み合わせて用い、仮想合成と、この薬理学的知識とを組み合わせることによって得られる。このデノボ設計プロセスは、分析的な最適化の問題を引き起こすことなく翻訳することができる。近年、仮想合成プロセスという観点から異なる最適化アルゴリズムを評価した、多くの刊行物が出されている。
【００１３】
遺伝的プログラミングの遺伝的アルゴリズムは、特定の標的とする機能に従って仮想分子を作成するために、最も広く使用される方法である。遺伝的プログラミングは、染色体を、標準的な２進数または数による表現ではなく、グラフ構造またはツリー構造として表現した、遺伝的アルゴリズムの特定の適用例である。Ｖｅｎｋａｔａｓｕｂｒａｍａｎｉａｎ［Ｖｅｎｋａｔａｓｕｂｒａｍａｎｉａｎら（１９９５）Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｉｎｆ．Ｃ
ｏｍｐｕｔ．Ｓｃｉ．３５，１８８−１９５］は、フラグメントセットからポリマーを作成するための、ストリング表記法に基づく遺伝的アルゴリズムを適用する最初の方法であった。後に、Ｋａｍｐｈａｕｓｅｎによって同様のアプローチが導入された［Ｋａｍｐｈａｕｓｅｎら（２００２）Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ａｉｄｅｄ  Ｍｏｌ．Ｄｅｓ．１６，５５１−５６７］。ＵＳ５，４３４，７９６号特許では、Ｗｅｉｎｉｎｇｅｒおよび共同研究者は、特定の標的とする機能に従って分子ライブラリを作成する、ＳＭＩＬＥＳに基づく遺伝的アルゴリズム方法を記載した。Ｎａｃｈｂａｒは、分子のトポロジーをツリー構造としてコードする［Ｎａｃｈｂａｒ（２０００）Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  ａｎｄ  Ｅｖｏｌｖａｂｌｅ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ  １，５７−９４］。Ｇｌｏｂｕｓおよび共同研究者は、分子を表現するのにツリー構造を使用し、分子対の交叉オペレータ数を記載している［Ｇｌｏｂｕｓら（１９９９）Ｎａｎｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  １０，２９０−２９９］。最後に、Ｂｒｏｗｎら［Ｂｒｏｗｎら（２００４）Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｉｎｆ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ｓｃｉ．４４，１０７９−１０８７］は、Ｇｌｏｂｕｓのアイディアに基づく遺伝的アルゴリズムを記載しているが、表現する「平均的な」分子の作成と、特定のレベルまで多くの既知の分子の特性とに焦点をあてたものである。この目的のために、これらの分子との類似性をスコアリング関数として選択した。
【００１４】
代替的な最適化アルゴリズムの使用は、文献にも広く記載されている。Ｚｈｅｎｇは、複数標的の最適化のための特別なプロトコルに基づいた、焼きなまし手順を示した。［Ｚｈｅｎｇ（２００４）Ｍｅｔｈｏｄｓ  Ｍｏｌ．Ｂｉｏｌ．２７５，３７９−３９８］。Ｙｏｕｎｇおよび共同研究者は、多様なライブラリに焦点をあてて作成するための代替的なアルゴリズムを実施した［Ｙｏｕｎｇら（２００３）Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｉｎｆ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ｓｃｉ．４３，１９１６−１９２１］。スコアリング関数は、所与の標的分子との類似性または所与の構造−活性の相関関係であった。Ｍｉｌｌｅｒおよび共同研究者ら［Ｍｉｌｌｅｒら（２００３）Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｉｎｆ．Ｃｏｍｐｕｔ  ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ  ａｎ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｔｈｅｏｒｙ．Ｓｃｉ．４３，４７−５４］。上述のアプローチは、異なる分子特性を同時に含めることができる。ＳｃｈｎｅｉｄｅｒおよびＮｅｔｔｅｋｏｖｅｎは、スコアリング関数として、わずかに異なる戦略を提案した［Ｓｃｈｎｅｉｄｅｒ  ＆  Ｎｅｔｔｅｋｏｖｅｎ（２００３）Ｊ．Ｃｏｍｂ．Ｃｈｅｍ．５，２３３−２３７］。第１に、自己組織化マップ（ＳＯＭ）を、既知分子と特定のタンパク質標的との結合に基づいて改良した。第２に、このＳＯＭを、作成した仮想分子のスコアリングツールとして使用した。
【００１５】
デノボ分子作成のための多くの概念を、仮想コンビナトリアル化学に適用することもできる。Ａｇｒａｆｉｏｔｉｓ［Ａｇｒａｆｉｏｔｉｓ（２００２）Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ａｉｄｅｄ  Ｍｏｌ．Ｄｅｓ．１６，３３５−３５６］は、仮想コンビナトリアルライブラリを作成するための、焼きなまし手順および進化アルゴリズムの実施について記載している。Ｇｉｌｌｅｔおよび共同研究者は、「ＳＥＬＥＣＴ」プログラムを導入した。このプログラムは、コンビナトリアルライブラリを開発するための遺伝的アルゴリズムであり、異なるスコアリング関数の重み付き合計を標的関数として使用している［Ｇｉｌｌｅｔら（１９９９）Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｉｎｆ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ｓｃｉ．３９，１６９−１７７］。その後の研究で、「ＭｏＳＥＬＥＣＴ」が導入され、個々のすべての目的から、重み付き合計を算出することなく、複数の標的関数を同時に最適化することができるようになった［Ｇｉｌｌｅｔら（２００２）Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｉｎｆ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ｓｃｉ．４２，３７５−３８５］。
【００１６】
遺伝的アルゴリズムを用いた仮想合成の実際の例は、ＵＳ５，４３４，７９６号特許に開示されている。この従来技術では、ＳＭＩＬＥＳストリングで表現された分子は、変異し、適合値の関数によって変異した分子を選択することによって進化する。これらの値は、適合関数によって評価され、選択圧の役割をはたす。この従来技術特許は、ストリング
に基づく分子表現を使用しており、この表現は、固有の化学知識および化学物質含有量の組み込みが制限されるという欠点を有する。結果として、さらなるソフトウェアアルゴリズムを組み込んでこの課題を解決しなければ、化学的な観点とは無関係な結果をもたらす現実的な危険性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
従って、当該技術分野において、化学的な精度が高い、強力な新規分子記述ツールを提供する改良された仮想合成方法が必要とされている。さらに、当該技術分野において、実験的に入手可能なデータと分子の進化アルゴリズムとの相乗効果が改良されることにより、潜在能力の高い活性化合物を迅速にもたらす改良された仮想合成方法が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
定義
本明細書で使用され、他の意味が与えられていないとき、「ＸはＹと正の相関関係がある」のような表現が使用される場合、この表現は、Ｙ値が大きくなればＸ値も大きくなる傾向があることを表す。例えば、Ｘは、Ｙと直接的に比例していてもよいし、またはＸは、Ｙの平方根と比例していていてもよい。
【００１９】
本明細書で使用され、他の意味が与えられていないとき、ある原子のコネクティビティは、前記原子の周囲にあり、前記原子が結合している原子の数である。
【００２０】
本明細書で使用され、他の意味が与えられていないとき、コネクティビティルールは、２個の原子が共有結合を形成する力を判定するルールである。例えば、コネクティビティルールは、一対のラベルの形態であってもよく、このラベルは、一対の原子に付されている場合、この原子対が共有結合を形成する力を示す。
【００２１】
本明細書で使用され、他の意味が与えられていないとき、用語「進化させる」は、進化的プロセス（例えば、複製工程、修正工程および選択工程を含むプロセス）によって製造することを意味する。
【００２２】
本明細書で使用され、他の意味が与えられていないとき、用語「ラベルを付されたフラグメント」は、１つ以上の未使用の接続部を有する分子フラグメント（すなわち、一価フラグメントまたは多価フラグメント）に関し、前記分子フラグメントは、ラベルを付された未使用の接続部を有する少なくともすべての原子を有し、各ラベルは、表現された親分子において、ラベルを付された原子の化学的性質に関する情報と、前記ラベルを付された原子の周囲にあり、前記ラベルを付された原子と結合している原子の数に関する情報を少なくとも含み、表現された親分子は、フラグメントの由来となる分子である。
【００２３】
概要
本発明の目的は、例えば、薬物の開発、分子の開発のための分子モデリングの方法および装置を提供することであり、特に、コンピュータによるシステムの使用を提供することである。特に、本発明は、遺伝的プログラミングに基づく、新規仮想分子を作成する方法および装置を提供する。本発明のさらなる態様は、これらの新規仮想分子を使用し、このような分子を化学的に合成することである。この方法は、コンピュータまたはコンピュータシステムを利用してもよい。本発明は、原子の化学的性質に関する情報と、原子のコネクティビティに関する情報とを与えるラベルが原子に付されるようなレベルを含めて、仮想分子フラグメントの２レベルの表現を使用することによって、例えば、オブジェクト指向のプログラミング環境で簡単に実施され、非常に遺伝的なオペレータを高い抽出レベル
で使用することができるという、予想できない発見から得られたものである。本発明による、一連の所望の性質を有する仮想分子を進化させる方法は、多くの工程を含む。第１の工程は、１つ以上のコンピュータが読み取り可能なフラグメントデータベースに、既存分子のコンピュータ内でラベルを付されたフラグメントを格納することからなり、前記ラベルを付されたフラグメントは、１つ以上の未使用の接続部を有する。ラベルを付されたフラグメントは、例えば、
（ｉ）表現された既存分子のセットの選択された原子（例えば、側鎖またはリンカーに結合する少なくともすべての環系原子、環系に結合するすべてのリンカー原子、および環系に結合するすべての側鎖の原子）に、その原子の化学的性質に関する情報と、その原子のコネクティビティに関する情報とを与えるラベルを付し、
（ｉｉ）前記表現された既存分子それぞれにどのラベルが接続しているかを決定し、この情報をコネクティビティルールとしてコネクティビティデータベースに格納し、
（ｉｉｉ）前記表現された既存分子を、１つ以上のラベルを付されたフラグメントに切断することによって得ることができる。
【００２４】
第２の工程は、コネクティビティデータベースから得たコネクティビティルールに従って、ラベルをマッチングさせることによって、１つ以上のフラグメントデータベースから得た少なくとも２個のラベルを付されたフラグメントを組み合わせることによって、１個以上の仮想分子を作成することからなる。
【００２５】
第３の工程は、適合度または１つ以上の目標とする関数に対する各仮想分子の適合度を決定することからなる。
【００２６】
第４の工程は、適合度と正の相関関係がある少なくとも１個の仮想分子を１回以上選択することからなる。
【００２７】
第５の工程は、少なくとも１個の選択された仮想分子をそれぞれ改変することからなる。
【００２８】
第６の工程は、
（１）第４の工程で選択された少なくとも１個の仮想分子の適合度が、所定の目標適合度以上になるか、または
（２）第４の工程を所定回数行うまで、第３の工程から第５の工程までを繰り返すことからなる。
（１）または（２）が達成されたら、第５の工程は行わず、代わりに第７の工程を行う。
【００２９】
第７の工程は、第６の工程で選択された１個以上の仮想分子を表す電子データを含むデータファイルを作成することからなる。電子データは、分子の物理的特徴に関する情報を含んでいてもよい。
【００３０】
本発明は、薬物の設計、開発および特定のプロセスを高速化するはずである。本発明の適用例は、ヒトおよび動物の疾患を治療するための新規リード化合物、および植物および物質を保護するための新規リード化合物の開発にも見出すことができる。
【００３１】
本発明のいかなる実施形態でも、本発明の分子モデリングに基づいて、例えば、本発明の方法に従って設計された選択された分子に基づいて、分子を合成する工程を含んでいてもよい。従って、本発明の一実施形態は、
（ａ）一連の所望の性質を有する仮想分子を進化させるためにコンピュータを使用し、その分子を合成する工程、ここで、進化させる方法が、表現された既存分子のコンピュータ内でラベルを付されたフラグメントを１つ以上のフラグメントデータベースに格納する
工程を含み、前記ラベルを付されたフラグメントが１つ以上の未使用の接続部を含み、前記ラベルを付されたフラグメントは、
（ｉ）表現された既存分子のセットの選択された原子にコンピュータ内でラベルを付し、各ラベルが、前記原子の化学的性質に関する情報と、コネクティビティに関する情報を与える、工程と、
（ｉｉ）前記表現された既存分子を１つ以上のラベルを付されたフラグメントに切断する工程とによって得ることができる工程と、
（ｂ）前記表現された既存分子それぞれにどのラベルが接続しているかを決定し、この情報をコネクティビティルールとしてコネクティビティデータベースに格納する工程と、
（ｃ）前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って、前記ラベルをマッチングすることにより、前記１つ以上のフラグメントデータベースから得た少なくとも２個のラベルを付されたフラグメントを組み合わせることによって、１個以上の仮想分子を作成する工程と、
（ｄ）適合関数に対して前記仮想分子の適合度を決定する工程と、
（ｅ）適合度と正の相関関係がある少なくとも１個の仮想分子を１回以上選択する工程と、
（ｆ）前記少なくとも１個の選択された仮想分子をそれぞれ改変する工程と、
（ｇ）
（１）（ｅ）で選択された前記少なくとも１個の仮想分子の適合度が、所定の目標適合度以上になるか、または
（２）工程（ｅ）を所定回数行うまで、工程（ｄ）〜（ｆ）を繰り返し、
（１）または（２）が達成されたら、工程（ｆ）の代わりに工程（ｈ）を行う工程と、
（ｈ）（ｇ）で選択された１個以上の仮想分子を表す電子データを含むデータファイルを作成する工程と、
（ｉ）工程（ｇ）で選択された少なくとも１個の分子を合成する工程とを含む、分子を製造する方法を含む。
【００３２】
別の態様では、本発明は、表現された既存分子のセットを提供する工程と、前記表現された既存分子を、実験的に決定された重量因子に関連するフラグメントに切断する工程と、前記少なくとも２個のラベルを付されたフラグメントを選択し、接続することによって、１つ以上の仮想分子を作成する工程とを含み、前記少なくとも２個のラベルを付されたフラグメントが、前記実験的に決定された重量因子と正の相関関係がある可能性によって選択される、一連の所望の性質を有する仮想分子を進化させるためのコンピュータによる方法に関する。
【００３３】
一実施形態では、本発明は、
−コンピュータ内でラベルを付された既存分子のフラグメントを１つ以上のフラグメントデータベースに格納し、前記ラベルを付されたフラグメントが１つ以上の未使用の接続部を含み、前記ラベルを付されたフラグメントが、
（ｉ）表現された既存分子のセットの選択された原子に、その原子の化学的性質に関する情報と、その原子のコネクティビティに関する情報とを与えるラベルを付す手段と、
（ｉｉ）前記表現された既存分子それぞれにどのラベルが接続しているかを決定し、この情報をコネクティビティルールとしてコネクティビティデータベースに格納する手段と、
（ｉｉｉ）前記表現された既存分子を、１つ以上のラベルを付されたフラグメントに切断する手段によって得ることができる手段と、
−前記表現された既存分子それぞれにどのラベルが接続しているかを決定し、この情報をコネクティビティルールとしてコネクティビティデータベースに格納する手段と、
−前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って、前記ラベルをマッチングさせることによって、前記１つ以上のフラグメントデータベースか
ら得た少なくとも２個のラベルを付されたフラグメントを組み合わせることによって、１個以上の仮想分子を作成する手段と、
−適合関数に対する前記各仮想分子の適合度を決定する手段と、
−適合度と正の相関関係がある少なくとも１個の仮想分子を１回以上選択する手段と、
−前記少なくとも１個の選択された仮想分子をそれぞれ改変する手段と、
−
（１）（ｄ）で選択された前記少なくとも１個の仮想分子の適合度が、所定の目標適合度以上になるか、または
（２）工程（ｄ）を所定回数行うまで、工程（ｃ）〜（ｅ）を繰り返し、
（１）または（２）が達成されたら、工程（ｅ）の代わりに工程（ｇ）を行う手段と、−（ｇ）で得られた１個以上の仮想分子を表す電子データを含むデータファイルを作成する手段とを含む、一連の所望の性質を有する仮想分子を進化させるためのコンピュータによるシステムを提供する。
【００３４】
本発明の任意の装置の実施形態では、装置は、分子を合成するのに十分な詳しさで分子表現を出力するための装置を備えていてもよい。出力例は、ストリングまたはトークン表現（例えば、ＳＭＩＬＥＳ表現）、コネクティビティテーブル、例えば、限定されないが、ＭＤＬの構造データフォーマットが挙げられる。本発明の任意の装置の実施形態では、装置は、本発明の分子モデリングに基づいて、分子を合成する装置を備えていてもよい。
【００３５】
本発明は、本発明の任意の方法を実施するためのソフトウェアのようなコンピュータプログラム製品を含む。例えば、本発明は、コンピュータデバイスで実行される場合、本発明のいずれかの方法を実施する実行可能なプログラムを格納した、コンピュータで読み取り可能なデータまたは信号キャリアを含む。このようなデータキャリアは、磁気記憶デバイス（例えば、ディスケット、ハードディスクドライブの磁気テープ）および光学データキャリア（例えば、ＤＶＤまたはＣＤ−ＲＯＭ）、固体メモリ（例えばＵＳＢメモリスティック）、フラッシュメモリなどであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】図１は、本発明の一実施形態による、新規仮想分子を設計するプロセスを示すフローチャートである。
【図２】図２は、本発明の一実施形態による分析段階中に、ラベルを付されたフラグメントおよびコネクティビティルールを得るプロセスを示すフローチャートである。
【図３】図３は、本発明の一実施形態による分析段階中の、原子ラベリング工程を示す略図である。
【図４】図４は、本発明の一実施形態によってフラグメントの種類が特定される分子の一例を示す模式図である。
【図５】図５は、本発明の一実施形態による、ラベルを付されたフラグメントおよびコネクティビティルールをデータベースに格納する様子を示す略図である。
【図６】図６は、本発明の一実施形態による、遺伝的プログラミングを用いた仮想合成段階を示すフローチャートである。
【図７】図７は、本発明の一実施形態によるデノボ合成工程を示す略図である。
【図８】図８は、本発明の一実施形態による側鎖変異プロセスを示す略図である。
【図９】図９は、本発明の一実施形態による交叉プロセスを示す略図である。
【図１０】図１０は、本発明の一実施形態による、重量因子を得る方法を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、本発明で使用可能なコンピュータシステムの一例である。
【図１２】図１２は、本発明の一実施形態による、切断プロセスを示す略図である。
【図１３】図１３は、実施例２でリファレンス分子として使用したＮｕｔｌｉｎ−２および対応する改変体の化学構造を表す。
【図１４】図１４は、遺伝的アルゴリズム１０００サイクル後の集合から得た最適分子と、実施例２のリファレンス分子とを表す。
【図１５】図１５は、実施例３において、世代数の関数として表した適合値（シサプリドに対する形状類似性として算出）の進化を表す。
【図１６】図１６は、リファレンス構造であるシサプリド（「リファレンス」）および実施例３の２回の各操作の解である最適分子（「硬直状態」および「模倣状態」）の化学構造を示す。
【図１７】図１７は、実施例３において、２回の各操作の最適解である立体配座と、リファレンスであるシサプリド構造との重なりを示す。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
発明の詳細な説明
特定の図面および特定の実施形態を参照して、本発明を記述するが、この記述は、単に例示を目的とするものである。
【００３８】
一実施形態では、本発明は、
（ａ）表現された既存分子のコンピュータ内でラベルを付されたフラグメントを、コンピュータシステムによって読み取り可能な１つ以上のフラグメントデータベースに格納し、ラベルを付されたフラグメントは、１つ以上の未使用の接続部を有し、
（ｉ）表現された既存分子のセットの選択された原子にコンピュータ内でラベルを付し、各ラベルが、前記原子の化学的性質に関する情報と、コネクティビティに関する情報を与え、
（ｉｉ）表現された既存分子を１つ以上のラベルを付されたフラグメントに切断することによって得ることができる、工程と、
（ｂ）表現された既存分子それぞれにどのラベルが接続しているかを決定し、この情報を、次の工程で接続可能な原子対を示すラベル対を記載するコネクティビティルールとしてコネクティビティデータベースに格納する工程と、
（ｃ）コネクティビティデータベースから得たコネクティビティルールに従って、ラベルをマッチングすることにより、１つ以上のフラグメントデータベースから得た少なくとも２個のラベルを付されたフラグメントを組み合わせることによって、１個以上の仮想分子を作成する工程と、
（ｄ）適合関数に対して仮想分子の適合度を決定する工程と、
（ｅ）適合度と正の相関関係がある少なくとも１個の仮想分子を１回以上選択する工程と、
（ｆ）少なくとも１個の選択された仮想分子をそれぞれ改変する工程と、
（ｇ）
（１）（ｅ）で選択された少なくとも１個の仮想分子の適合度が、所定の目標適合度以上になるか、または
（２）工程（ｅ）を所定回数行うまで、すなわち所定の繰り返し数に達するまで、工程（ｄ）〜（ｆ）を繰り返し、
（１）または（２）が達成されたら、工程（ｆ）の代わりに工程（ｈ）を行う工程と、
（ｈ）（ｇ）で選択された前記１個以上の仮想分子を表す電子データを含むデータファイルを作成する工程とを含む、タンパク質の標的または任意の他の適切な標的に結合するための一連の所望の性質を有する仮想分子を進化させるか、または製造するためのコンピュータによる方法に関する。
【００３９】
言い換えると、本発明の一実施形態は、標的分子に結合するための一連の所望の性質を有する、少なくとも１個の仮想分子を進化させるためのコンピュータによる方法に関し、この方法は、
（ａ）表現された既存分子のセット、好ましくは環を含有する分子のセットを提供する
工程と、
（ｂ）前記セット内のすべての環系を特定する工程と、
（ｃ）前記セット内のすべての側鎖を特定する工程と、
（ｄ）前記セット内のすべてのリンカーを特定する工程と、
（ｅ）
−環系原子を側鎖の原子またはリンカー原子に接続する１つ以上の結合を除去することによって、前記表現された既存分子（例えば、前記の各表現された既存分子）を一価フラグメントおよび多価フラグメントに切断し、これらの原子に未使用の接続部を形成し、次いで、未使用の接続部を有する少なくともすべての原子にコンピュータ内でラベルを付すこと、ここで、一価フラグメントは、１個の未使用の接続部を有するフラグメントであり、多価フラグメントは、２個以上の未使用の接続部を有するフラグメントであり、各ラベルは、ラベルを付された原子の化学的性質と、前記ラベルを付された原子が、親分子である表現された既存分子（すなわち、前記フラグメントの由来となる表現された既存分子）に結合している周囲の原子の数に関する情報を少なくとも与えること、または
−側鎖またはリンカーに結合する少なくともすべての環系原子、環系に結合するすべてのリンカー原子および環系に結合するすべての側鎖の原子にコンピュータ内でラベルを付し、次いで、環系原子を側鎖の原子またはリンカー原子に接続する１つ以上の結合を除去することによって、前記表現された既存分子（例えば、前記の各表現された既存分子）を一価フラグメントおよび多価フラグメントに切断し、これらの原子に未使用の接続部を形成すること、ここで、各ラベルは、ラベルを付された原子の化学的性質と、前記ラベルを付された原子が、表現された既存分子中で周囲の原子と形成している結合の数とに関する情報を少なくとも与え、一価フラグメントは、１個の未使用の接続部を有するフラグメントであり、多価フラグメントは、２個以上の未使用の接続部を有するフラグメントであること、のいずれかによりラベルを付されたフラグメントを作成する工程と、
（ｆ）前記表現された既存分子それぞれにおいて、環系原子と側鎖の原子またはリンカー原子とを接続するラベルを付された１つ以上の原子対を特定し、それぞれのラベル対をコネクティビティデータベースにコネクティビティルールとして格納する工程と、
（ｇ）コンピュータ内でラベルを付されたフラグメントを、コンピュータシステムによって読み取り可能な１つ以上のフラグメントデータベースに格納する工程と、
（ｈ）前記コネクティビティデータベースの前記コネクティビティルールに従って、前記ラベルを付された原子を接続することによって、前記１つ以上のフラグメントデータベースから、前記ラベルを付されたフラグメントのうち少なくとも２個を選択し、接続することによって、未使用の接続部を含まない１個以上の仮想分子を作成する工程と、
（ｉ）各仮想分子と一連の性質とを比較することによって、前記１つ以上の各仮想分子の適合度を決定し、前記仮想分子が前記一連の性質とどれほど密接に関連するかに応じて、各仮想分子の適合度を各仮想分子に割り当てる工程と、
（ｊ）適合度と正の相関関係にある少なくとも１個の仮想分子を１回以上選択する工程と、
（ｋ）１つ以上の前記ラベルを付されたフラグメントと、前記コネクティビティデータベースの前記コネクティビティルールに従って前記フラグメントデータベースから得た１つ以上のラベルを付されたフラグメントとを交換することによって、前記少なくとも１個の選択された仮想分子をそれぞれ改変する工程と、および／または前記コネクティビティデータベースの前記コネクティビティルールに従って、２個の選択された仮想分子の一部分を交換する工程と、
（ｌ）
（１）（ｋ）で選択された前記少なくとも１個の仮想分子の適合度が、所定の目標適合度以上になるか、または
（２）工程（ｋ）を所定回数行うまで、工程（ｉ）〜（ｋ）を繰り返し、
（１）または（２）が達成されたら、工程（ｋ）の代わりに工程（ｍ）を行う工程と、
（ｍ）工程（ｌ）で選択された前記少なくとも１個の仮想分子を表す電子データを含む
データファイルを作成する工程とを含む、方法に関する。
【００４０】
最も活性な化合物が環を含有する化合物であるため、環を含有する分子を提供することは有利である。好ましい実施形態では、環を特定する工程中に、特定の分子中に環が見つからない場合、この分子は廃棄する。
【００４１】
有利な特徴として、すべての環系を特定する工程は、環感知アルゴリズムを用いて行われてもよい。
【００４２】
環系は、環、スピロ環系または縮合環を形成するひとまとまりの原子であると定義されてもよい。あるいは、環系は、環に直接接続する同じ環に属するひとまとまりの原子（例えば、ビフェニル）またはスピロ環系または縮合環系に直接接続する同じ環に属するひとまとまりの原子であると定義されてもよい。
【００４３】
有利な特徴として、すべての側鎖を特定する工程は、側鎖感知アルゴリズムを用いて行われてもよい。
【００４４】
側鎖は、１つの環系のみに接続する１つ以上の原子の鎖であると定義されてもよく、前記鎖は、環系を含まず、場合により、１つ以上の原子で分枝しており、および／または飽和であり、前記側鎖が原子である場合、水素ではない。
【００４５】
有利な特徴として、すべてのリンカーを特定する工程は、リンカー感知アルゴリズムを用いて行われてもよい。
【００４６】
リンカーは、２個の環系を接続する１つ以上の原子の鎖であると定義されてもよく、前記鎖は、環系を含まず、場合により、１つ以上の原子で分枝しており、および／または飽和である。
【００４７】
有利な特徴として、前記表現された既存分子を切断する工程は、環系原子を側鎖の原子またはリンカー原子に接続するすべての結合を除去することからなってもよい。
【００４８】
有利な特徴として、コネクティビティルールを確立する工程は、前記表現された既存分子それぞれについて、環系原子と、側鎖原子またはリンカー原子とを接続するラベルを付されたすべての原子対を特定する工程を含んでもよい。
【００４９】
有利な特徴として、１個以上の仮想分子を作成する工程は、
−ラベルを付された未使用の接続部を含む１つ以上の多価フラグメントを選択する工程と、
−２個以上の多価フラグメントが選択される場合、前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って、１つ以上の多価フラグメントの１つ以上のラベルを付された未使用の接続部を接続し、２個以上のラベルを付された未使用の接続部を有する、さらに大きな多価フラグメントを形成する工程と、
−前記ラベルを付された未使用の接続部に、前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って、フラグメントデータベースから選択された一価フラグメントをそれぞれ接続する工程とを含んでもよい。
【００５０】
有利な特徴として、すべての側鎖を特定する工程は、
（ｉ）環系に含まれない各原子に、前記原子が結合している周囲の原子の数と等しいコネクティビティ値を割り当てる工程と、
（ｉｉ）２以上のコネクティビティ値を、その原子に接続しており、２以上のコネクテ
ィビティ値を有する周囲の原子の数または環系に属する原子の数と等しくなるように設定することによってそれぞれ改変する工程と、
（ｉｉｉ）コネクティビティ値が変化しなくなるまで工程（ｉｉ）を繰り返す工程と、
（ｉｖ）コネクティビティ値が１のすべての原子を側鎖原子と特定する工程によって行うことができる。
【００５１】
この方法の工程（ｉ）〜（ｉｉｉ）は、環を含まない分子は、すべての原子のコネクティビティ値が最終的に１になるため、環を含まない分子を特定することができるという、さらなる利点を有する。環を含まない分子は、好ましくは廃棄され、それ以降の工程では使用されない。
【００５２】
有利な特徴として、すべてのリンカーを特定する工程は、
（ｉ）環系に含まれない各原子に、前記原子が結合している周囲の原子の数と等しいコネクティビティ値を割り当てる工程と、
（ｉｉ）２以上のコネクティビティ値を、その原子に接続しており、２以上のコネクティビティ値を有する周囲の原子の数または環系に属する原子の数と等しくなるように設定することによってそれぞれ改変する工程と、
（ｉｉｉ）コネクティビティ値が変化しなくなるまで工程（ｉｉ）を繰り返す工程と、
（ｉｖ）コネクティビティ値が２以上のすべての原子をリンカー原子と特定する工程とによって行うことができる。
【００５３】
有利な特徴として、少なくとも１個の選択された仮想分子をそれぞれ改変する工程は、前記仮想分子のラベルを付された一価フラグメントに由来する１つ以上のラベルを付されたフラグメントを、前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って、前記フラグメントデータベースから得た等しい数のラベルを付された一価フラグメントと交換し、および／または前記仮想分子の多価フラグメントに由来する１つ以上のラベルを付されたフラグメントを、前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って、前記フラグメントデータベースから得た等しい数の多価フラグメントと交換し、前記仮想分子に最終的に残った未使用の接続部を、前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って前記フラグメントデータベースから選択した一価フラグメントに接続し、および／または前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って選択された２個の仮想分子の一部分を交換することからなってもよい。
【００５４】
標的タンパク質は、天然タンパク質であっても合成タンパク質であってもよい。他の適切な標的分子は、例えば、哺乳動物（例えばヒト）の免疫反応を誘発可能な任意の分子（すなわち、免疫決定因子を含有する任意の分子または構造）である。例えば、標的分子は、抗体が結合可能なポケットまたは分子的特徴を有していてもよい。
【００５５】
有利な特徴として、データファイルは、前記少なくとも１個の仮想分子の適合度または適合度と相関関係にある別の値を表す電子データをさらに含む。これにより、その分子を合成する価値があるか否かの情報がユーザに与えられるため、有利である。
【００５６】
任意の特徴として、前述の段落で示した他の値は、予測された生体活性である。
有利な特徴として、前述の段落で示した予測された生体活性は、標的分子（例えばタンパク質標的）に対する結合アフィニティである。
【００５７】
有利な特徴として、１個の未使用の接続部を有するラベルを付されたフラグメントが、第１のフラグメントデータベースに格納され、２個以上の未使用の接続部を有するラベルを付されたフラグメントが、第２のフラグメントデータベースに格納されてもよい。この
任意の特徴によって、フラグメント検索プロセスが顕著に高速化するため、有利である。
【００５８】
有利な特徴として、仮想分子を作成する工程で作成した仮想分子の数は、５０〜１０００であってもよい。これにより、多様な特性を有する広範囲の分子群を作成することができるため、有利である。さらに、仮想分子の数を５０〜１０００に保つことにより、異なるそれぞれの分子を別個のＣＰＵに分配することによって、このプロセスを簡単に並行処理することができる。
【００５９】
有利な特徴として、仮想分子を作成する工程で選択された少なくとも２個のラベルを付されたフラグメントは、１つ以上のフラグメントデータベースからランダムに選択されてもよい。これにより、新規分子を作成する可能性が高くなるため、有利である。
【００６０】
有利な特徴として、それぞれのラベルを付されたフラグメントは重量因子と関連があってもよく、仮想分子を作成する工程では、前記重量因子と正の相関関係がある少なくとも２個のラベルを付されたフラグメントが選択されてもよい。これにより、合成手順の収束を高速化し、仮想合成手順が特定の方向の化学的環境に導かれるのを保証するため、有利である。
【００６１】
有利な特徴として、選択される原子は、水素以外のあらゆる原子であってもよい。これにより、ラベリングプロセスが高速化するため、有利である。例えば、ラベルを付されたフラグメントを作成する工程は、コンピュータ内で、水素原子以外のすべての原子にラベルを付す工程と、前記表現された既存分子を、環系原子を側鎖原子またはリンカー原子に接続する１つ以上の結合を除去することによって一価フラグメントおよび多価フラグメントに切断する工程と、これらの原子に未使用の接続部を形成する工程とを含んでもよく、ここで、一価フラグメントは、１個の未使用の接続部を有するフラグメントであり、多価フラグメントは、２個以上の未使用の接続部を有するフラグメントである。
【００６２】
有利な特徴として、仮想分子を作成する工程では、ラベルを付されたフラグメントが、それぞれ重量因子と関連があり、重量因子が、実際の分子種と前記標的分子（例えば、タンパク質標的または別の標的分子）との実験的に決定した結合アフィニティと正の相関関係にある場合、例えば、実際の分子種は、前記重量因子と関連する前記ラベルを付されたフラグメントと構造的に関連する。これにより、タンパク質標的または他の分子に対する高いアフィニティを有する仮想分子への合成手順の収束を高速化するため、有利である。特に、遺伝的プログラミングに基づいて、標的タンパク質に対する実際の分子種の実験的な結合データと組み合わせて新規仮想分子を作成する方法が開示される。
【００６３】
有利な特徴として、重量因子が、実際の分子種と標的分子との実験的に決定した結合アフィニティと正の相関関係にある場合、重量因子は、好ましくは、前記実際の分子種とラベルを付されたフラグメントとのトポロジー類似性の算出値とも正の相関関係にある。
【００６４】
有利な特徴として、実際の分子種は、３５０ｇ／ｍｏｌ以下の分子量を有していてもよい。上述の分子は、仮想合成に使用されるラベルを付されたフラグメントと高い構造類似性を示す可能性が高いため、このことは有利である。
【００６５】
有利な特徴として、結合アフィニティは、Ｘ線結晶法、ＮＭＲ、質量分析法、微小熱量測定、固相検出法、インビトロ結合アッセイ、沈降分析またはキャピラリー電気泳動のうち１つによって決定されてもよい。
【００６６】
有利な特徴として、結合アフィニティは、２進数であってもよい（すなわち、定性的であり、すなわち、存在するかしないかの二者択一である）。これにより、通常は、広範囲
の実際の分子種について、定量的な結合アフィニティデータを検索するよりもきわめて迅速にデータを集めることができるため、有利である。２進数データの処理も速いため、全体的なプロセスも高速化する。
【００６７】
有利な特徴として、仮想分子を作成する工程では、ラベルを付されたフラグメントが、それぞれ重量因子と関連がある場合、重量因子は、１つ以上のフラグメントデータベース中の関連するラベルを付されたフラグメントの頻度（すなわち発生頻度）と正の相関関係にあってもよい。これにより、ひとまとまりの表現された既存分子において、頻繁に出現するフラグメントを選択しやすくなり、そのため、合成しやすさという観点でより選択しやすくなるため、有利である。
【００６８】
有利な特徴として、既存分子は、通常の生理状態では安定であってもよい。これにより、本発明の仮想合成プロセスで作成される仮想分子が、いったん化学合成されると、通常の生理状態では安定であり、医学用途または薬学用途で使用可能である可能性が高くなるため、有利である。
【００６９】
一実施形態では、本発明は、標的分子に結合するための一連の所望の性質を有する、少なくとも１個の仮想分子を進化させるためのコンピュータによる方法に関し、前記方法が、コネクティビティデータベースを用い（またはこれによって実施され）、コンピュータシステムによって読み取り可能な１つ以上のフラグメントデータベースを用い（またはこれらによって実施され）、前記コネクティビティデータベースには、コネクティビティルールが格納されており、前記１つ以上のフラグメントデータベースには、コンピュータ内でラベルを付されたフラグメントが格納されており、前記コンピュータ内でラベルを付されたフラグメントおよび前記コネクティビティルールは、
（ａ）表現された既存分子のセット、好ましくは少なくとも１つの環系と、少なくとも１つの側鎖および／または１つのリンカーを含む表現された既存分子のセットを提供する工程と、
（ｂ）前記セット内のすべての環系を特定する工程と、
（ｃ）前記セット内のすべての側鎖を特定する工程と、
（ｄ）前記セット内のすべてのリンカーを特定する工程と、
（ｅ）
−環系原子を側鎖の原子またはリンカー原子に接続する１つ以上の結合を除去することによって、前記表現された既存分子を一価フラグメントおよび多価フラグメントに切断し、これらの原子に未使用の接続部を形成し、次いで、未使用の接続部を有する少なくともすべての原子にコンピュータ内でラベルを付し、ここで、一価フラグメントは、１個の未使用の接続部を有するフラグメントであり、多価フラグメントは、２個以上の未使用の接続部を有するフラグメントであり、各ラベルは、ラベルを付された原子の化学的性質と、前記ラベルを付された原子が、表現された既存分子（すなわち、親分子である表現された分子）に結合している周囲の原子の数に関する情報を少なくとも含むこと、または
−側鎖またはリンカーに結合する少なくともすべての環系原子、環系に結合するすべてのリンカー原子および環系に結合するすべての側鎖の原子にコンピュータ内でラベルを付し、次いで、環系原子を側鎖の原子またはリンカー原子に接続する１つ以上の結合を除去することによって、前記表現された既存分子を一価フラグメントおよび多価フラグメントに切断し、これらの原子に未使用の接続部を形成すること、ここで、各ラベルは、ラベルを付された原子の化学的性質と、前記ラベルを付された原子が、表現された既存分子中で周囲の原子と形成している結合の数とに関する情報を少なくとも含み、一価フラグメントは、１個の未使用の接続部を有するフラグメントであり、多価フラグメントは、２個以上の未使用の接続部を有するフラグメントであること、のいずれかによりラベルを付されたフラグメントを作成する工程と、
（ｆ）前記表現された既存分子それぞれにおいて、環系原子と側鎖の原子またはリンカ
ー原子とを接続するラベルを付された１つ以上の原子対を特定し、それぞれのラベル対をコネクティビティデータベースにコネクティビティルールとして格納する工程と、
によって得ることができ、この方法は、
（ｇ）前記コネクティビティデータベースの前記コネクティビティルールに従って、前記ラベルを付された原子を接続することによって、前記１つ以上のフラグメントデータベースから、前記ラベルを付されたフラグメントのうち少なくとも２個を選択し、接続することによって、未使用の接続部を含まない１個以上の仮想分子を作成する工程と、
（ｈ）各仮想分子と一連の性質とを比較することによって、前記１つ以上の各仮想分子の適合度を決定し、前記仮想分子が前記一連の性質とどれほど密接に関連するかに応じて、各仮想分子の適合度を各仮想分子に割り当てる工程と、
（ｉ）適合度と正の相関関係にある少なくとも１個の仮想分子を１回以上選択する工程と、
（ｊ）１つ以上の前記ラベルを付されたフラグメントと、前記コネクティビティデータベースの前記コネクティビティルールに従って前記フラグメントデータベースから得た１つ以上のラベルを付されたフラグメントとを交換することによって、前記少なくとも１個の選択された仮想分子をそれぞれ改変する工程と、および／または前記コネクティビティデータベースの前記コネクティビティルールに従って、２個の選択された仮想分子の一部分を交換する工程と、
（ｋ）
（１）（ｉ）で選択された前記少なくとも１個の仮想分子の適合度が、所定の目標適合度以上になるか、または
（２）工程（ｉ）を所定回数行うまで、工程（ｈ）〜（ｊ）を繰り返し、
（１）または（２）が達成されたら、工程（ｊ）の代わりに工程（ｌ）を行う工程と、
（ｌ）工程（ｋ）で選択された１個以上の仮想分子、好ましくは、工程（ｋ）で選択された少なくとも最後の仮想分子を表す電子データを含むデータファイルを作成する工程とを含む、方法に関する。
【００７０】
さらに別の実施形態では、本発明は、標的分子に結合するための一連の所望の性質を有する、少なくとも１個の仮想分子を進化させるためのコンピュータによる方法に関し、前記方法が、コネクティビティデータベースを用い（またはこれによって実施され）、コンピュータシステムによって読み取り可能な１つ以上のフラグメントデータベースを用い（またはこれらによって実施され）、前記コネクティビティデータベースには、コネクティビティルールが格納されており、前記１つ以上のフラグメントデータベースには、コンピュータ内でラベルを付されたフラグメントが格納されており、前記ラベルを付されたフラグメントは、それぞれ重量因子と関連があり、前記方法が、
（ａ）前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って、前記ラベルを付された原子を接続することによって、前記１つ以上のフラグメントデータベースから、前記少なくとも２個のラベルを付されたフラグメントを選択し、接続することによって、未使用の接続部を含まない１個以上の仮想分子を作成し、前記少なくとも２個のラベルを付されたフラグメントが、前記重量因子と正の相関関係がある可能性によって選択される工程と、
（ｂ）各仮想分子と一連の性質とを比較することによって、前記１つ以上の各仮想分子の適合度を決定し、前記仮想分子が前記一連の性質とどれほど密接に関連するかに応じて、各仮想分子の適合度を各仮想分子に割り当てる工程と、
（ｃ）適合度と正の相関関係がある少なくとも１個の仮想分子を１回以上選択する工程と、
（ｄ）１つ以上の前記ラベルを付されたフラグメントと、前記コネクティビティデータベースの前記コネクティビティルールに従って前記フラグメントデータベースから得た１つ以上のラベルを付されたフラグメントとを交換することによって、前記少なくとも１個の選択された仮想分子をそれぞれ改変する工程と、および／または前記コネクティビティ
データベースの前記コネクティビティルールに従って、２個の選択された仮想分子の一部分を交換する工程と、
（ｅ）
（１）（ｃ）で選択された前記少なくとも１個の仮想分子の適合度が、所定の目標適合度以上になるか、または
（２）工程（ｃ）を所定回数行うまで、工程（ｂ）〜（ｄ）を繰り返し、
（１）または（２）が達成されたら、工程（ｅ）の代わりに工程（ｆ）を行う工程と、
（ｆ）工程（ｅ）で選択された１個以上の仮想分子、好ましくは工程（ｅ）で選択された少なくとも最後の仮想分子を表す電子データを含むデータファイルを作成する工程とを含む、方法に関する。
【００７１】
さらなる実施形態では、本発明は、コンピュータシステムで実行される場合、上述の実施形態および特徴のいずれかを実行するためのソフトウェアコードを含むコンピュータプログラム製品に関する。
【００７２】
さらなる実施形態では、本発明は、上述の実施形態のコンピュータプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能なデータキャリアに関する。
【００７３】
さらなる実施形態では、本発明は、コンピュータシステムで実行される場合、上述の実施形態および特徴のいずれかを実行するためのソフトウェアコードを含むコンピュータプログラムを保持するキャリア媒体（例えば、電磁信号のような信号）に関する。
【００７４】
一実施形態では、本発明は、一連の所望の性質を有する仮想分子を進化させるためのコンピュータによる方法に関する。本発明の一実施形態による方法の全体的なフローを図１に示し、このフローは以下の段階を含む。
【００７５】
（１）第１段階（以下、分析段階と称する）では、既存分子から化学的な知識を抽出する。この段階で、既存分子のトポロジーおよび結合コネクティビティに関する情報を得て、この知識を多くの適切なデータベースに格納する。
【００７６】
（２）第２段階（以下、合成段階と称する）では、「分析」段階で得た知識を組み合わせ、遺伝的プログラミングアプローチを用い、ユーザが規定した一連の所望の性質に対して最適化した新規仮想分子を作成する。最適化速度を上げるため、またはその化学的環境にある特定の領域への最適化を助けるため、場合により、例えば、実験的に決定した結合データから誘導した重量因子を含めてもよい。
【００７７】
ユーザは、一連の所望の性質を目標適合度として規定してもよい。仮想分子は、その適合関数に対して算出された適合度が、目標適合度と少なくとも等しい場合、ユーザが規定した一連の所望の性質を有すると考えてもよい。適合関数は、一旦化学的に合成されると、仮想分子が特定の生体活性（限定されないが、例えば、タンパク質標的または他の標的に対する結合親和性、潜在的には、薬としての効果または治療効果）を有するか否かを評価することを目的とする。分析段階について次に記載する。本発明の一実施形態における、分析段階の異なる工程のフローチャートを図２に示す。図２を参照すると、分析段階の第１工程は、既存分子（すなわち、商業的または実験的に入手可能な、好ましくは通常の生理状態で安定であることが知られている化合物）の多くの表現を集めることを含む。分子の表現とは、ある分子のコンピュータ内での一次元、二次元または三次元の表現を意味する。これらの表現された既存分子を集め、データベースに格納すると、分析段階のさらなる工程は、適切なラベリングスキームに基づく原子ラベリング手順を含んでもよい。次いで、異なるフラグメント間を接続していた元々の結合を一連のコネクティビティルールに翻訳しつつ、ラベルを付された化合物をそれぞれ切断する（すなわち、側鎖およびリン
カーのような所定の一連のフラグメントに切断する）。この翻訳工程は、切断工程の前、後または切断工程と同時に行うことができる。最後に、合成段階中に検索するのが容易になるように、特定のフォーマットに従って、作成したフラグメントおよびコネクティビティルールをデータベースに格納する。
【００７８】
分析段階の第１工程（分子、好ましくは通常の生理状態で安定であることが知られている分子の表現を集めることからなる）は、多くの公的に入手可能な既存分子ライブラリ（例えばＮＣＩ）または市販の既存分子ライブラリから集めることによって行うことができる。構築する分子の信頼性を高めるために、「薬物のような」分子ではない分子、または例えばニトロ官能基のような望ましくないフラグメントで構成される分子をふるい落とす任意のクリーニング手順を含んでもよい。例えば、適切なクリーニング工程は、コンピュータプログラム「Ｆｉｌｔｅｒ  ｖ２．０」［ＯｐｅｎＥｙｅ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ（米国サンタフェ）を用いて行うことができる。好ましくは、以下のルールの少なくとも１つにあてはまる分子を、既存分子ライブラリから除外する。
【００７９】
・Ｈ、Ｃ、Ｎ、Ｏ、Ｆ、Ｓ、Ｃｌ、Ｂｒ、Ｉ、Ｓｉ、Ｂ、Ｐ以外の原子を含有する分子。
【００８０】
・キノン；ペンタフルオロフェニルエステル；パラニトロフェニルエステル；トリフラート；ローソン試薬；ホスホラミド；アシルヒドラジド；Ｃカチオン、Ｃｌカチオン、Ｉカチオン、ＰカチオンまたはＳカチオン；ホスホリル；アルキルホスフェート；ホスフィン酸；ホスファン；ホスホラン；クロロアミジン；ニトロソ；ハロゲン化窒素、ハロゲン化リン、ハロゲン化硫黄；カルボジイミド；イソニトリル；トリアシルオキシム；シアノヒドリン；アシルシアニド；スルホニルニトリル；ホスホニルニトリル；アゾシアンアミド；β−アゾカルボニル；ポリエン；サポニン誘導体；酸ハロゲン化物；アルデヒド；ハロゲン化アルキル；無水物；アジド；アゾ；ジペプチド；マイケル受容体；β−ハロカルボニル；ニトロ；酸素カチオン；過酸化物；ホスホン酸；ホスホン酸エステル；リン酸；リン酸エステル；スルホン酸；スルホン酸エステル；トリカルボホスフェン；エポキシド；ハロゲン化スルホニル；ハロピリミジン；ペルハロケトン；アジリジン；α−ハロアミン；ハロアミン；ハロアルケン；非環式ＮＣＮ；非環式ＮＳ；ＳＣＮ２；末端ビニル；ヒドラジン；Ｎ−メトイル（ｍｅｔｈｏｙｌ）；ＮＳ−β−ハロトイル（ｂｅｔａｈａｌｏｔｈｙｌ）；プロピオラクトン；ニトロソ；ヨードソ；ヨードキシ；Ｎ−オキシド；ヨウ素；ホスホンアミド；α−ハロケトン；オキサジリジン；スルホンイミン；スルフィンイミン；ホスホリル；スルフィニルチオ；ジスルフィド；エノールエーテル；エナミン；有機金属物；ジチオアセタール；イソチオシアネート；イソシアネート；カルバミン酸；トリアジン；ノナシルヒドラゾン；チオウレア；ヘミケタール；ヘミアセタール；ケタール；アミナール；ヘミアミナール；ベンジルオキシカルボニル；ｔｅｒｔ−ブトキシカルボニル；フルオレニルメトキシカルボニル；トリメチルシリル；ｔｅｒｔ−ブチルジメチルシリル；トリイソプロピルシリル；ｔｅｒｔ−ブチルジフェニルシリルのうち１つの官能基を含有する分子。
【００８１】
・２個以上の個々の化学成分を有する塩の場合には、最も小さなフラグメント（例えば、Ｎａ＋またはＣａ２＋のような無機対イオン、またはマレイン酸塩のような有機対イオン）。
【００８２】
先に列挙した２つのルール以外の、ユーザが規定した一連の所望の性質の関数ももちろん適用可能である。
【００８３】
分析段階の次の工程は、前の工程で得られた表現された既存分子のセットのうち、選択された原子にラベルを付すことからなり、各ラベルは、その原子の化学的性質に関する情
報と、その原子のコネクティビティに関する情報とを与える。好ましくは、側鎖またはリンカーに結合する少なくともすべての環系原子、環系に結合するすべてのリンカー原子、および環系に結合するすべての側鎖の原子にラベルを付してもよい。最も好ましくは、水素原子以外のすべての原子にラベルを付す。ラベリング工程は、切断工程の後に行われてもよい。この場合、好ましくは、未使用の接続部を有する少なくともすべての原子（例えば、切断工程で得られる原子）にラベルを付す。
【００８４】
図３は、本発明の一実施形態によるラベリングプロセスを示す略図である。
図３の左側に、既存分子のデータベース（２）が示されている。このデータベース（２）には、原子（４）と結合（５）とを含む構成フラグメント（３）を含む既存分子（１）が、模式的に表現されている。灰色の濃さの違いは、原子の構成が違うことを示す。図３の右側には、原子ラベリング工程（７）で得られた、ラベル（１１）を付された既存分子のデータベース（６）が示されている。同じ既存分子（１）の原子にラベルを付された状態が、模式的に表現されている。ラベルは、使用するハッシングによって区別されている。
【００８５】
ラベリング手順は、さまざまな様式で実施することができるが、その後の合成工程に影響を与えない。きわめて単純なラベリングシステムは、選択された原子それぞれの直接的な原子環境を表現しておらず、その後の合成工程での多様性が大きくなるが、得られる仮想分子の多くが、化学的に不安定な結合および不適切な結合を含有し得るという問題点がある。一方、非常に複雑なラベリング手順では、選択された原子それぞれの直接的な原子環境がきわめて詳細に表現され、制限はあるが化学的に関連のある仮想分子セットをもたらす。異なるラベリング手順を選択することにより、得られる分子の多様性と、作成した仮想分子の化学的関連性とのバランスが変わる。例えば、ラベリング手順は、元々のＭＭＦＦ−９４力場に基づいていた［Ｈａｌｇｒｅｎ（１９９６）Ｊ．Ｃｏｍｐ．Ｃｈｅｍ．１７，４９０−５１９；Ｈａｌｇｒｅｎ（１９９６）Ｊ．Ｃｏｍｐ．Ｃｈｅｍ．１７，５２０−５５２；Ｈａｌｇｒｅｎ（１９９６）Ｊ．Ｃｏｍｐ．Ｃｈｅｍ．１７，５５３−５８６；Ｈａｌｇｒｅｎ（１９９６）Ｊ．Ｃｏｍｐ．Ｃｈｅｍ．１７，６１６−６４１．Ｈａｌｇｒｅｎ（１９９９）Ｊ．Ｃｏｍｐ．Ｃｈｅｍ．２０，７２０−７２９；Ｈａｌｇｒｅｎ（１９９９）Ｊ．Ｃｏｍｐ．Ｃｈｅｍ．２０，７３０−７４８；Ｈａｌｇｒｅｎ  ＆
Ｎａｃｈｂａｒ（１９９６）Ｊ．Ｃｏｍｐ．Ｃｈｅｍ．１７，５８７−６１５］。好ましくは、ラベルは、以下の表１に示すものであるが、他のラベリング法も同様に実施できる。
【００８６】
【表１】
2010508568.tif 000003
【００８７】
表中、「−」は単結合を表し、「＝」は二重結合を表し、「＞」および「＜」は２個の単結合を表し、「＃」は三重結合を表し、｛ｎ｝は絶対値がｎの電荷を表し、「Ｒ」はアルキル基を表す。この表では、上述の定義で表現された最初の原子は、ラベルを付される原子の化学的性質に対応している。例えば、＞Ｎ−Ｃ＝Ｒは、窒素原子に適用可能なラベルであり、−Ｏ−Ｃ＝Ｘは、酸素原子に適用可能なラベルであり、Ｒ−Ｃ（＝Ｒ）−Ｒ｛１｝は、Ｒが原子ではなくアルキル基であるため、炭素原子に適用可能なラベルである。
【００８８】
分析段階のさらなる工程は、表現された既存分子にラベルを付したものを、１つ以上の未使用の接続部を有する１つ以上のラベルを付されたフラグメントに切断し、これらのラベルを付されたフラグメントを１つ以上のフラグメントデータベースに格納することからなる。切断は、ラベルを付されたフラグメント間の結合を除去することによって行われてもよく、言い換えると、切断は、環系原子を側鎖の原子またはリンカー原子に接続している１つ以上の結合を除去し、これらの原子に未使用の接続部を形成することによって行われてもよい。フラグメントは、環、リンカーおよび側鎖で構成される（図４を参照）。
【００８９】
図４は、本発明の一実施形態の表現された既存分子を示し、この分子は、２個の環系（８）、リンカー（９）および２個の側鎖（１０）で構成されていると考えられる。別の実施形態では、２個の直接接続した環を２個の環系であると考えてもよく、この場合、この表現された既存分子は、３個の環系（８）、リンカー（９）および２個の側鎖（１０）で構成されていると考えられる。
【００９０】
切断前に、フラグメントを特定すること（すなわち、環系、リンカーおよび側鎖を特定すること）が好ましい。
【００９１】
切断の全プロセスは、例えば、図１２に示すように行われてもよい。
（図１２ａから１２ｂまで）第１工程では、環系の部分である原子が特定され、そのようにマークが付される。ＢａｌｄｕｃｃｉおよびＰｅａｒｌｍａｎが作成したもの［Ｂａｌｄｕｃｃｉ  ＆  Ｐｅａｒｌｍａｎ（１９９４）Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｉｎｆ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ｓｃｉ．３４，８２２−８３１］を含む多くの環感知アルゴリズムが公開され、ＯｐｅｎＥｙｅ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ（米国サンタフェ）のＯＥＣｈｅｍ  Ｃ／Ｃ＋＋ライブラリに組み込まれている。一実施形態では、環系は、すべてが同じ環に属するひとまとまりの原子として、または共通の１個の原子を有する環（スピロ環系）または縮合環として理解されてもよい。別の実施形態では、環系は、すべての原子が、環に直接接続する同じ環に属するひとまとまりの原子（例えば、ビフェニル）、またはすべての原子が、共通の１個の原子を有する環（スピロ環系）または縮合環に直接接続する同じ環に属するひとまとまりの原子として理解されてもよい。
【００９２】
さらなる工程では、環以外の残りの原子の「コネクティビティ値」を決定する。本文中、「コネクティビティ」は、２以上の「コネクティビティ」を有する周囲の原子の数であると定義される。このプロセスを、以下のように周期的な様式で行った。
（図１２ｂから１２ｃまで）初期の「コネクティビティ値」は、それぞれの環以外の原子に対し、その原子が接続している原子数の合計（すなわち、環以外の原子が結合している周囲の原子の数）が割り当てられる。
（図１２ｃから１２ｄまで）２以上の「コネクティビティ値」は、その「コネクティビティ値」を、２以上の「コネクティビティ値」を有する原子が接続している数にアップデートした値を設定することによって改良される。この目的のために、環原子は、２以上のコネクティビティを有すると考える。
【００９３】
「コネクティビティ値」が改良されても値が変化しなくなるまで、図１２ｃから１２ｄまでの工程を繰り返す。この改良工程中に、原子の可能なコネクティビティのうち、小さい方の値を任意に１に設定する。その結果、コネクティビティが１の原子１個に隣接する原子は、コネクティビティが１のままであり、コネクティビティは０にはならない。原子の可能なコネクティビティのうち、小さい方の値を０にし、切断方法は変わらない方法からなる代替法も可能である。
（図１２ｄから１２ｅまで）最終的な「コネクティビティ」が１の原子は、すべて側鎖原子というラベルが付される。
（図１２ｅから１２ｆまで）最後の工程では、残ったすべての原子から、最終的な「コネクティビティ」が２以上の原子をリンカーであると定義する。リンカー、側鎖および環系を特定する代替法は、第１に、すべての原子の「コネクティビティ」を決定し、「コネクティビティ値」が改良されても値が変化しなくなるまで改良する工程とからなってもよい。第２に、最終的な「コネクティビティ」が１であるすべての原子に、側鎖原子というラベルが付される。第３に、環系の部分である原子を特定し、そのようにラベルを付す。第４工程では、残ったすべての原子（すなわち、側鎖でもなくリンカーでもない原子）から、最終的な「コネクティビティ」が２以上の原子をリンカーであると定義する。
【００９４】
いずれの場合でも、リンカー、側鎖および環系の特定は、好ましくは、環系を特定する工程と、コネクティビティを決定する工程とを含む。コネクティビティが２以上ではない原子を側鎖の原子であると決定しつつ、コネクティビティが２以上の原子をリンカー原子であると決定する。
【００９５】
環系、側鎖およびリンカーを特定したら、環、側鎖およびリンカーの間に存在する結合を除去することによって、実際の切断（「チョッピング」とも称する）を行う。
【００９６】
チョッピングプロセスの後、すべてのフラグメントを「未使用の接続部」の数によってグループ分けする。「未使用の接続部」は、親分子の別のフラグメントの原子に元々結合していたが、その結合がチョッピングプロセス中に除去された、フラグメント中の原子であると定義される。一実施形態では、１個の「未使用の接続部」のみを有するすべてのフラグメントは、「側鎖」として扱うことができるが、本願発明者らは混乱を避けるため、好ましくは、これらを一価のフラグメントと称する。一方、２個以上の「未使用の接続部」を有するすべてのフラグメントは、「リンカー」として扱うことができるが、本願発明者らは混乱を避けるため、好ましくは、これらを多価フラグメントと称する。従って、リンカー、側鎖および環系の元々の分類は、この工程の間には、単にリンカー（または多価フラグメント）および側鎖（または一価フラグメント）にまとめられてもよく、実際の区別は、特定のフラグメントに含まれる「未使用の接続部」の数に基づく。
【００９７】
分析段階のさらなる工程は、前記表現された既存分子それぞれにどのラベルが接続しているかを決定する工程と、この情報をコネクティビティルールとしてコネクティビティデータベースに格納する工程とからなる。
【００９８】
あるいは、この工程が切断工程後に行われる場合、この工程は、前記親である表現された既存分子それぞれにどのラベルが接続していたかを決定する工程と、この情報をコネクティビティルールとしてコネクティビティデータベースに格納する工程とからなる。
【００９９】
抽出されたフラグメントおよびコネクティビティルールをフラグメントデータベースおよびコネクティビティデータベースにそれぞれ格納する様子を、図５に模式的に示す。図５の左側には、ラベルを付された既存分子のデータベース（６）が示されている。ラベルを付された既存分子は、ラベルを付された既存分子のデータベース（６）の中に模式的に表現されている。図５の右側には、切断プロセス（２０）から得られた２個のデータベース（１３および１４）が示されている。図５の右上に示されているデータベース（１３）は、フラグメントデータベース（１３）であり、より正確には、多価フラグメント（１６）および一価フラグメント（１５）と定義されるフラグメントが入っている。この場合、各フラグメントに存在するラベル（１１）の数は、このフラグメントに含まれる未使用の接続部の数と等しい。図５の右下に示されているデータベースは、コネクティビティデータベース（１４）であり、コネクティビティルール（１２）が入っている。
【０１００】
使用可能なデータベースシステムとしては、限定されないが、ｍｙＳＱＬシステムが挙
げられる。実際のデータベースの選択は、上述の方法を実施するのに重要ではない。
【０１０１】
好ましくは、フラグメントおよびコネクティビティルールが３個のデータベースに格納される。
−すべての一価フラグメントを含むデータベース（ここで、一価フラグメントは、最大で１個の未使用の接続部を有するフラグメントであると定義される）。
−すべての多価フラグメントを含むデータベース（ここで、多価フラグメントは、少なくとも２個の未使用の接続部を有するフラグメントであると定義される）。
−すべてのコネクティビティルールを含むデータベース（ここで、コネクティビティルールは、互いに接続可能な原子ラベルを記述するルールであると定義される）。
【０１０２】
これらのフラグメントおよびコネクティビティをデータベースに格納可能なフォーマットの非限定例は、ＳＭＩＬＥＳ言語［Ｗｅｉｎｉｎｇｅｒ（１９８８）Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｉｎｆ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ｓｃｉ．２８，３１−３６］の改変バージョンに基づくものである。元々のＳＭＩＬＥＳのうち、特に示唆されている改変は、各特定のフラグメント内の「未使用の接続部」を定義するさらなるトークンの導入を含み、「＜」タグおよび「＞」タグを元々の原子の原子ラベル記号および結合順序の情報と組み合わせて用いることに基づく。例えば、１個の「未使用の接続部」を有するフェニル環は、データベースにｃ１ｃｃ（＜５＞）ｃｃｃ１として格納される。この例では、フェニル環の第３の炭素は、種類「５」であり、元々は、単結合によって親分子の別の原子に結合していた。種類「５」の炭素原子が接続していた原子の種類は、コネクティビティデータベースに格納される。結合の接続状態は、ＮＣ（＜＝３＞）Ｎのように二重に記載することもできる。この例では、ウレウム（ｕｒｅｕｍ）の中心炭素が種類「３」であり、元々は、二重結合によって親分子の別の原子に結合していた。この他の原子の種類は、フラグメント情報と一緒には格納されず、コネクティビティデータベースに格納される。
【０１０３】
先に概略を説明したように、合成段階では、一連の所望の性質を満たす新規仮想分子を作成するために、遺伝的プログラミングアルゴリズムが実行される。遺伝的アルゴリズムおよび遺伝的なオペレータは、ラベリング工程および切断工程から得られた分子の２レベルの表現に特異的に適応している必要がある。上述の２レベルとは、以下のものである。−第１レベルでは、仮想分子は、２種類のビルディングブロック（つまり、ラベルを付された１個の未使用の接続部を有する一価フラグメントおよびラベルを付された２個以上の未使用の接続部を有する多価フラグメント）の組み合わせとして表現されている。この抽出では、分子は、ビルディングブロックの超構造として記述され、ラベルを付された一価の構成フラグメントおよびラベルを付された構成フラグメントである。
−第２レベルまたはそれ以上に細かいレベルでは、上述の超構造は、実際の原子からなる分子フラグメントのセットとして書き込まれる。この原子の表現は、例えば、ＳＭＩＬＥＳ文字列［Ｗｅｉｎｉｎｇｅｒ（１９８８）Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｉｎｆ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ｓｃｉ．２８，３１−３６］を用いて達成可能であるが、他の分子表現も可能である。
【０１０４】
従って、仮想合成プロセスは、それぞれの特定の超構造を、フラグメントデータベースの実際の分子フラグメントと交換することからなる。この操作プロセスのすべての工程は、第１レベルの表現で行われるが、仮想分子の適合度の決定だけは、第２レベルの表現で行われる。２レベルの表現を用いる利点は、仮想合成手順中に、トポロジー骨格として役立つことである。ビルディングブロックの特定の順番（例えば、側鎖−リンカー−側鎖）を最初に定義することができ、その後に、実際の分子の表現を、ビルディングブロックを分子フラグメントに入れることによって改良することができることである。このようなアプローチは、オブジェクト指向のプログラミング環境で簡単に実施され、非常に遺伝的なオペレータを、高い抽出レベルで実行することができるというさらなる利点を有する。
【０１０５】
本発明の一実施形態における合成段階の全体的なフローを図６に示す。このプロセスは、多くの仮想分子を有する遺伝的集合を初期化することによって開始する。この集合は、任意の数の仮想分子であってよいが、好ましくは、１０〜１００００個、最も好ましくは５０〜１０００個の仮想分子である。これらの分子は、デノボ合成工程によって作成され、この工程で、仮想分子は、フラグメントおよびコネクティビティルールを注意深く選択し、これらのフラグメントおよびコネクティビティルールを新規分子で組み合わせることによって作成される。遺伝的集合を初期化した後、評価段階では、各仮想分子の適合度を適合関数に対して決定する。仮想分子の１つが、所定の適合度以上の適合度を有している場合、このプロセスは、場合により終了することがある。これらの仮想分子のいずれも所定の適合度に達していない場合、選択工程中に、少なくとも１個の仮想分子の適合度と正の相関関係にあるような選択の可能性によって、少なくとも１個の仮想分子が選択される。次の工程では、それぞれの選択された分子を、変異工程および／または交叉工程で改変する。改変工程中に新しいトポロジーが作成される。次いで、少なくとも１個の仮想分子の適合度が所定の目標適合度以上になるか、または所定の繰り返し数に達するまで、評価工程、選択工程および改変工程を繰り返す。デノボ合成および変異操作で使用する新規フラグメントのフラグメントデータベースからの選択は、完全にランダムな選択であるか、または対応する重量因子を例えば以下から誘導し、重量によって選択することができる。−表現された既存分子の元々の分子データベース中の各フラグメントの相対存在比
−通常の分布に従うランダムな選択
−タンパク質標的または他の重要な標的に対する、各フラグメントの実験的に決定した結合情報。
【０１０６】
このリストは排他的なものではなく、重量因子を誘導する他の様式も使用してよい。
仮想合成段階のそれぞれの異なる工程を、以下の章でさらに詳細に説明する。
【０１０７】
デノボ合成
コネクティビティデータベースから得たコネクティビティルールによって定義される特定のルールに従い、フラグメントデータベースからフラグメントを組み合わせ、遺伝的集合内で新規仮想分子の初期のデノボ作成が行われる。このプロセスの一般的な概要を図７に模式的に図示している。
【０１０８】
図７の左側には、一価フラグメント（１５）および多価フラグメント（１６）を含有するフラグメントデータベース（１３）と、コネクティビティルール（１２）を含有するコネクティビティデータベース（１４）とが示されている。図７の右側には、デノボ合成工程（１７）によって、フラグメントデータベース（１３）からラベルを付されたフラグメントを選択し、組み合わせ、コネクティビティルール（１２）に従ってラベル（１１）をマッチングさせることによって、新規仮想分子が作成されている。
【０１０９】
デノボ合成は、以下の工程による。
（１）最終分子に存在すべきリンカーフラグメント（１６）Ｌの合計数は、ユーザが規定する。好ましくは、Ｌは１〜５である。典型的な値は１〜５の間で変わる。
（２）初期リンカーフラグメント（１６）は、特定の選択基準に従い、フラグメントデータベース（１３）から選択される。
（３）仮想分子内のリンカーフラグメント（１６）の数がＬに等しい場合、工程６に進む。
（４）ラベルを付された未使用の接続部を仮想分子からランダムに選択し、特定の選択基準に従い、互換性があるリンカーフラグメント（１６）をフラグメントデータベース（１３）から選択する。２個のフラグメントは、これらのフラグメントを接続する結合が、コネクティビティデータベース（１４）内にあるコネクティビティルール（１２）によって定義される場合に、互換性があると言われる。
（５）工程３に戻る。
（６）特定の選択基準に従い、残ったすべての未使用のコネクティビティを一価フラグメントで満たす。
【０１１０】
評価
遺伝的集合内のすべての仮想分子について、仮想分子が所定の適合度以上の適合度を有しているかを評価する。この評価は、１つ以上の適合関数を使用し、この適合関数は、各仮想分子を所与の一連の性質と比較し、上述の一連の性質に対する仮想分子の適合度を数値尺度として与える。複数の適合関数を使用し、遺伝的集合内の各仮想分子を評価してもよい。例えば、足し算または掛け算のような数学的変換によって、複数の数値を組み合わせて一個の点数にしてもよい。
【０１１１】
ユーザが規定した適合関数を、内部または外部で評価することができる。好ましくは、フレキシビリティを高めるために、上述の関数を外部で評価する。内部でとは、本明細書に記載のコンピュータプログラムを意味する。外部でとは、本明細書に記載のコンピュータプログラムから呼び出される１つ以上の別個のコンピュータプログラムを意味する。本発明の一実施形態による方法で、仮想分子の２レベルの表現が、適合関数を評価する既存のプログラムで用いる言語とは異なっている場合、これらの異なる表現を変換する必要がある。大部分のスコアリングプログラムが、分子情報をＳＤＦフォーマット［ＭＤＬ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｉｎｃ．（米国）］またはＳＭＩＬＥＳフォーマット［Ｗｅｉｎｉｎｇｅｒ（１９８８）Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｉｎｆ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ｓｃｉ．２８，３１−３６］に加工することができ、外部プロセスまたは外部記憶装置を用い、上述のフォーマットの片方または両方を実行して仮想分子およびその構造を置き換えることができる。このために、仮想分子の第２レベルの記述が上述のフォーマットに変換される。
【０１１２】
適合関数を外部で評価すると、使用するコンピュータアーキテクチャのフレキシビリティが高まる。例えば、異なるスコアリング関数を異なるコンピュータシステムで実行しつつ、さらに別のコンピュータを用いてデータベースに問い合わせを行い、仮想合成手順を実施してもよい。使用する適合関数がきわめて複雑な場合（例えば量子化学計算のような場合）、遺伝的集合のそれぞれの分子について別個のコンピュータを用い、一連のコンピュータで並行処理してもよい。
【０１１３】
外部のプログラムを使用し、第２レベルの記述から三次元座標を自動的に作成してもよい。このようなプログラムの例としては、ＣＯＲＩＮＡ［Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ＧｍｂＨ、ドイツ］、ＣＯＮＣＯＲＤ［Ｔｒｉｐｏｓ  Ｉｎｃ、米国］およびＯＭＥＧＡ［ＯｐｅｎＥｙｅ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ、米国］が挙げられる。上述のプログラムを組み合わせて使用し、高品質の複数の立体配座を有する仮想分子を作成してもよい。例えば、ＣＯＲＩＮＡで作成した初期の３Ｄ構造をＯＭＥＧＡにインプットし、仮想分子の複数の立体配座を作成してもよい。
【０１１４】
適合関数を外部で評価する別の利点は、多くの市販のスコアリングプログラムを本発明のフローに組み込むことができることである。多くの外部コンピュータによる化学プログラムを利用し、上述の分子適合関数を評価することができる。
−形状に基づくスコアリングプログラムとしては、限定されないが、ＯｐｅｎＥｙｅ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ（米国）のＲＯＣＳプログラム［Ｇｒａｎｔら（１９９６），Ｊ．Ｃｏｍｐ．Ｃｈｅｍ．１７，１６５３−１６６６］が挙げられる。ＲＯＣＳは、リファレンスリガンドと、集合の各分子とで形状および化学官能性をマッチングさせ、各分子について、０〜１の形状類似性スコアを返す。
−タンパク質に基づくスコアリングプログラムとしては、例えば、ＤＯＣＫプログラム［
Ｅｗｉｎｇら（２００１）Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ａｉｄｅｄ  Ｍｏｌ．Ｄｅｓ．１５，４１１−４２８］、ＦＬＥＸＸプログラム［Ｒａｒｅｙら（１９９６）Ｊ．Ｍｏｌ．Ｂｉｏｌ．２６１，４７０−４８９］、ＧＬＩＤＥプログラム［Ｈａｌｇｒｅｎら（２００４）Ｊ．Ｍｅｄ．Ｃｈｅｍ．４７，１７５０−１７５９］、ＡＵＴＯＤＯＣＫプログラム［Ｍｏｒｒｉｓら（１９９８），Ｊ．Ｃｏｍｐ．Ｃｈｅｍ．１９，１６３９−１６６２］およびＧＯＬＤプログラム［Ｊｏｎｅｓら（１９９７）Ｊ．Ｍｏｌ．Ｂｉｏｌ．２６７，７２７−７４８］が挙げられる。上述の方法の完全な概説については、Ｐｅｒｏｌａおよび共同研究者の刊行物を参照のこと［Ｐｅｒｏｌａら（２００４）Ｐｒｏｔｅｉｎｓ  ５６，２３５−２４９］。これらのプログラムは全て、低分子（例えば、遺伝的集合中の仮想分子）が、既知の３Ｄ構造のタンパク質レセプターにどのように結合するかを予測するように設計されている。本発明の遺伝的アルゴリズムプロセスに組み込まれる場合、すべてのドッキングプログラムは、目的のタンパク質の活性部位の空隙に各仮想分子を適合させようと試み、その適合の質を定量化する数を返す。
−ファーマコフォアに基づくスクリーニングプログラムとしては、限定されないが、ＣＡＴＡＬＹＳＴ［Ａｃｃｅｌｒｙｓ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｉｎｃ．、米国］およびＵＮＩＴＹ［Ｔｒｉｐｏｓ  Ｉｎｃ、米国］が挙げられる。ファーマコフォアは、医薬化学的には、従来から、活性を示すために原子に含まれなければならない最小官能基であると定義されている。ファーマコフォアに基づくスクリーニングプログラムでは、リファレンスファーマコフォアと、各仮想分子から作成したファーマコフォアとの適合度が算出され、数として返される。
−トポロジーに基づくスコアリングは、リファレンス化合物のトポロジーに基づくフィンガープリントと、各仮想分子との類似性を算出することによって行うことができる。多くの特色を持つ類似性の尺度が存在するが、Ｔａｎｉｍｏｔｏ類似係数が最も一般的に使用されている。このＴａｎｉｍｏｔｏ測定値は、０〜１の数である。トポロジーに基づくフィンガープリントを作成する一般的なプログラムは、Ｄａｙｌｉｇｈｔ  Ｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｉｎｃ．のＤＡＹＬＩＧＨＴ  ＴＯＯＬＫＩＴである。
−場に基づくスコアリングは、リファレンス分子周囲のプロパティフィールドと、各仮想分子との類似性を算出することによって行われる。このスコアリングは、Ｃｒｅｓｓｅｔ’ｓ  ＦＩＥＬＤＳＣＲＥＥＮプログラムまたはＳｉｌｉｃｏｓ［ベルギー］のＳｐｅｃｔｒｏｐｈｏｒｅＴＭ技法を用いて行うことができる。ＳｉｌｉｃｏｓのＳｐｅｃｔｒｏｐｈｏｒｅＴＭ技法の場合、プロパティフィールドは、ユーザが規定した原子の性質から算出してもよいが、帯電、柔軟性、硬度、求電子性および親油性が最も一般的に使用される性質である。場に基づく類似性を算出し、定量的な数値の形態で値を返す。
【０１１５】
外部のプログラムを用いて分子の集合をスコアリングする全体のプロセスは、以下のようにまとめられる。
【０１１６】
１．内部での２階層の分子表現をＳＤＦまたはＳＭＩＬＥＳのような標準的なフォーマットに変換し、このフォーマットで仮想分子を一時ファイルに書き込む。
【０１１７】
２．工程１の一時ファイルの一次元構造を三次元の立体配座のセットに変換し、これらの構造を第２の一時ファイルに書き込む。
【０１１８】
３．１つ以上のスコアリング関数を用いて、工程２の第２の一時ファイルの各構造を評価し、スコアリング結果を第３の一時ファイルに書き込む。
【０１１９】
４．スコアを算出した関数を読み出し、読み出した関数を適切な数学的変換によって１個の適合値に変換する。この適合値をもとに選択を行う。
【０１２０】
選択
評価段階で適合値を作成した後、選択オペレータは、集合から仮想分子を選択し、改変する。対応する分子の適合値が良好であればあるほど、選択される可能性が高くなる。復元して選択を行う。このことは、親分子を作成するのに、同じ仮想分子が２回以上選択されてもよいことを意味する。
【０１２１】
種々の選択スキームを実施してもよい。選択スキームの一例は、ルーレット盤による選択であり、確率的な復元サンプリングとも呼ばれる［Ｂａｋｅｒ（１９８７）Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｓｅｃｏｎｄ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ａｎｄ  ｔｈｅｉｒ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ（米国ニュージャージー州ヒルズデール）：Ｌａｗｒｅｎｃｅ  Ｅｒｌｂａｕｍ  Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ，ｐｐ．１４−２１］。このアルゴリズムは確率アルゴリズムであり、個々の仮想分子を、各分子のセグメントの大きさがその適合度に比例するように一列の連続的なセグメントにマッピングする。ランダム数を作成し、セグメントがそのランダム数に広がる分子を選択する。所望の数の個々の仮想分子が得られるまで、このプロセスを繰り返す。確率論的方法により、各仮想分子から、予想された数の子孫が統計学的に得られる。しかし、集合が比較的小さい場合には、仮想分子に割り当てられた子孫の実際数は、予想値とはかけ離れていることが多い。従って、Ｂａｋｅｒによって提案された代替法は、広がりを最小限にし、ゼロバイアスを与えるＳＵＳ（ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ｓａｍｐｌｉｎｇ）法である［Ｂａｋｅｒ（１９８７）「Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｓｅｃｏｎｄ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ａｎｄ  ｔｈｅｉｒ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ」、米国ニュージャージー州ヒルズデール：Ｌａｗｒｅｎｃｅ  Ｅｒｌｂａｕｍ  Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ，ｐｐ．１４−２１］。仮想分子を、各分子のセグメントがその適合度に比例するように、実際にはルーレット盤による選択で一列の連続的なセグメントにマッピングする。選択する分子数と同じ数だけ、等間隔の選択ポインタを線上に配置する。
【０１２２】
一連の仮想合成操作中に選択圧を比較的一定に維持するために、スケーリング法を使用し、「生の」分子の適合値を早熟収束が起こりにくい値になるようにマッピングしてもよい。このようなアプローチの１つは、「シグマスケーリング」であり、各分子の適合度が、分子適合度、集合の平均および集合の標準偏差の関数である予想値に変換される［Ｇｏｌｄｂｅｒｇ（１９８９）「Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｉｎ  ｓｅａｒｃｈ，ｏｐｔｉｍｉｓａｔｉｏｎ，ａｎｄ  ｍａｃｈｉｎｅ  ｌｅａｒｎｉｎｇ」Ａｄｄｉｓｏｎ−Ｗｅｓｌｅｙ］。
【０１２３】
変異
選択オペレータが新規分子の集合を作成すると、変異オペレータが、いくつかの仮想分子のトポロジーを変換する。変異確率によって、変異させる仮想分子の合計数を決定する。変異確率は、０〜１００％、好ましくは０〜５０％で変動する。好ましくは、この変異確率によって変異させる分子の選択は、完全にランダムである。
【０１２４】
特定の２種類の変異、すなわち側鎖（または一価構成フラグメント）の変異およびリンカー（または多価構成フラグメント）の変異を区別することができる。両方の場合に、変異オペレータは、分子の上位レベルの構造を変化させない。すなわち、一価構成フラグメントビルディングブロックおよび多価構成フラグメントビルディングブロックのそれぞれの特定の組み合わせは、変異オペレータによって変化しない。
【０１２５】
側鎖（すなわち一価フラグメント）の変異
特定の分子の一価フラグメントの１つを別の一価フラグメントと交換するプロセスは、
側鎖（または一価フラグメント）の変異と呼ばれる。このプロセスを図８に示す。
【０１２６】
図８の左側では、側鎖（または一価構成フラグメント）（１５）を、コネクティビティルール（１２）に従って、リンカー（または多価構成フラグメント）（１６）に互換性があるラベルを有するようにフラグメントデータベース（１３）から選択された別の側鎖（または一価構成フラグメント）（１５’）と交換することによって、仮想分子（１）を変異させる（１８）。図８の右側には、新しい側鎖（または一価フラグメント）（１５’）を有する変異した仮想分子（１’）が示されている。
【０１２７】
変異プロセスを正しく行うために、交換フラグメントの許容されるコネクティビティは、元々のフラグメントのコネクティビティと互換性があるべきである。
【０１２８】
側鎖（または一価フラグメント）の変異プロセスは、以下の工程を含む。
１．側鎖（すなわち一価フラグメント）をランダムに選択する。
【０１２９】
２．特定の選択基準（以下のフラグメント選択の章を参照）に従って、フラグメントデータベースから、互換性がある側鎖フラグメントを選択する。新規フラグメントは、この新規フラグメントが、コネクティビティデータベースに定義されるルールに従って、仮想分子のラベルを付された未使用の接続部と接続可能な、ラベルを付された未使用の接続部を有する場合、元々のフラグメントと互換性があると言われる。互換性があるフラグメントがデータベース中に見つからない場合、手順全体を工程１から繰り返す。所定回数試してみてもうまくいかない場合、この手順をやめる。試行回数はいかなる回数でもよい。好ましくは、試行回数は、１〜１０００回、最も好ましくは５〜５０回である。
【０１３０】
リンカー（または多価フラグメント）の変異
特定の分子内にあるリンカー（または多価フラグメント）の１つを別のリンカー（または多価フラグメント）と交換するプロセスは、リンカー（または多価フラグメント）の変異と呼ばれる。このプロセスは、側鎖（または一価フラグメント）の変異プロセスと概念的にはまったく同じであるが、「未使用の接続部」の数が、元々のリンカー（または多価フラグメント）と新規リンカー（または多価フラグメント）とで異なっていてもよいという点が異なる。「未使用の接続部」の数の違いは、得られる分子の全体的なトポロジーを変化させるが、リンカーフラグメント（または多価フラグメント）の数は変化させない。１．リンカー（または多価フラグメント）をランダムに選択し、リンカー（または多価フラグメント）の数および選択したリンカー（または多価フラグメント）フラグメントに接続する側鎖（または一価フラグメント）の数を決定する。接続したリンカー（または多価フラグメント）の数はＬと呼ばれ、接続した側鎖（または一価フラグメント）の数はＳと呼ばれる。
２．新規リンカー（または多価フラグメント）について、「未使用の接続部」の数（Ｎ）をランダムに選択する。Ｎは、２から、リンカー（または多価フラグメント）データベース中の多価フラグメントの「未使用の接続部」の最大数までの値であるべきである。
３．ＮがＬより小さい場合、Ｎ＝Ｌに設定し、選択したリンカー（または多価フラグメント）フラグメントに接続するすべての側鎖（または一価フラグメント）を分子から除去する。工程７に進む。
４．Ｎ＝Ｓ＋Ｌの場合、工程７に進む。
５．ＮがＳ＋Ｌよりも大きい場合、工程７に進む。
６．ＮがＳ＋Ｌよりも小さい場合、ランダムに選択した１つの側鎖（または一価フラグメント）を分子から除去し、Ｓ＋ＬがＮと等しくなるまでこの作業を繰り返す。工程７に進む。
７．特定の選択基準（以下のフラグメント選択の章を参照）に従って、互換性があるリンカー（または多価フラグメント）フラグメントをフラグメントデータベースから選択する
。新規フラグメントは、この新規フラグメントが、コネクティビティデータベースに定義されるルールに従って、上述の分子のラベルを付された未使用の接続部と接続可能な、ラベルを付された未使用の接続部を有する場合、元々のフラグメントと互換性があると言われる。互換性があるフラグメントがデータベース中に見つからない場合、手順全体を工程１から繰り返す。所定回数試してみてもうまくいかない場合、この手順をやめる。試行回数はいかなる回数でもよい。好ましくは、試行回数は、１〜１０００回、最も好ましくは５〜５０回である。
８．特定の選択基準（以下のフラグメント選択の章を参照）およびコネクティビティデータベースに定義されているルールに従い、分子の残りの「未使用の接続部」を、フラグメントデータベースから得た互換性がある側鎖フラグメント（または一価フラグメント）で埋める。
【０１３１】
交叉
新規仮想分子を作成する別のアプローチは、仮想分子対に交叉（または組み換え）操作をほどこし、１対の２個の仮想分子間で特定のフラグメントを交換することによるものである（図９）。
【０１３２】
図９の左側では、２個の仮想分子（１）（この例では同じ分子である）を、コネクティビティルール（１２）によって側鎖（または一価フラグメント）（１５）と（１５’）とを交換することによって交叉させ（１９）、図９の右側に示される２個の新規仮想分子（１’）および（１”）を得る。
【０１３３】
交叉確率によって、交叉オペレータに提示される分子の合計数を決定する。交叉確率は、０〜１００％、好ましくは０〜５０％で変動する。この交叉確率によって改変する仮想分子の選択は、好ましくはランダムに行われる。交叉プロセスは、仮想分子の超構造内に比較的大きな改変が導入され得るプロセスである。交叉プロセスの重要な工程は、両方の仮想親分子の交叉点を選択することある。交叉点は、それぞれの仮想分子の超構造における２個のフラグメントの接続部に位置する。この複雑な状態は、同じ種類または互換性がある種類の接続点でのみ起こり、両分子において以下のように選択してもよい。
１．第１の仮想分子のラベルを付されたすべての結合と、第２の仮想分子のラベルを付されたすべての結合とを比較する。ラベルを付された結合のうち、コネクティビティルールの観点で互換性がある結合対をランダムに選択する。
２．ラベルを付された互換性がある結合対が工程１で見つかった場合、すべての接続しているリンカー（または多価フラグメント）および側鎖（または一価）フラグメントを交換することによって、両仮想分子を入れ替える。
【０１３４】
ラベルを付された結合とは、「ラベルを付された原子−化学結合−ラベルを付された原子」のエンティティを意味する。
【０１３５】
フラグメント選択
デノボ合成オペレータおよび２個の変異オペレータは、適切な側鎖（または一価フラグメント）およびリンカーフラグメント（または多価フラグメント）を選択するために、フラグメントデータベースと接続している必要がある。この接続は、フラグメント選択オペレータによって行われる。このオペレータの主な機能は、フラグメントデータベースから適切なフラグメントを検索し、コネクティビティデータベースに格納される正しいコネクティビティルールを考慮することである。
【０１３６】
重量因子を指針としてフラグメント選択プロセスを行ってもよく、重量の大きいフラグメントほど選択されやすい。このことを達成するために、例えば、上述のルーレット盤による選択手順を実施してもよい。
【０１３７】
例えば、重量因子は、特定のタンパク質標的または他の標的分子に対する特定の化学分子またはフラグメントのアフィニティに関する知識を実験的に決定し、この知識から誘導することができる。重量因子の使用は、合成手順の収束を高速化し、仮想合成手順が特定の方向の化学的環境に導かれるのを保証するという利点がある。重量因子を得るプロセスの例を以下の章に示す。
【０１３８】
分子種結合情報の組み込み
分子種結合データを合成段階に組み込むプロセスは、以下の３工程で行ってもよい。
−実験によって、または実験に関連する文献調査によってフラグメント結合データを集める。
−集めたフラグメント結合データを重量因子に変換する。
−他の測定値を含めることによって重量因子を変換する。
【０１３９】
上述の３工程を以下の段落で例を示しながら説明する。
フラグメント結合データを集めること
タンパク質標的または他の標的分子に対するフラグメントのアフィニティに関する情報は、タンパク質標的または他の標的分子に対する実際の分子種のアフィニティを実験的に測定することによって誘導することができる。実際の分子種は、分子重量が３５０ｇ／ｍｏｌ以下である有機分子であると定義される。
【０１４０】
結合情報は、種々の供給元から得ることができる。さまざまなアプローチを記載した良好な総説は、「Ｆｒａｇｍｅｎｔ−ｂａｓｅｄ  ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ  ｉｎ  ｄｒｕｇ
ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ」［Ｊａｈｎｋｅ，Ｅｒｌａｎｓｏｎ，Ｍａｎｎｈｏｌｄ，Ｋｕｂｉｎｙｉ  ＆  Ｆｏｌｋｅｒｓ（２００６）、Ｗｉｌｅｙによって出版］という本に記載されており、Ｒｅｅｓおよび共同研究者の総説［Ｒｅｅｓら（２００４）Ｎａｔｕｒｅ  Ｒｅｖ．Ｄｒｕｇ  Ｄｉｓｃｏｖ．３，６６０−６７２］もある。簡単に言うと、タンパク質に対する実際の分子種の結合を決定する実験的な方法としては、限定されないが、以下のものが挙げられる。
−タンパク質のＸ線結晶法［Ｈａｒｔｓｈｏｒｎら（２００５）Ｊ．Ｍｅｄ．Ｃｈｅｍ．４８，４０３−４１３］。タンパク質のＸ線結晶法を用いた効率的なフラグメントスクリーニングには、標的タンパク質の予め作成された結晶を実際の分子種の混合物に浸漬させることを必要とする。Ｘ線データを集めた後、得られた電子密度を手動または自動で分析し、混合物から実際の分子種の中で有効なものを特定する。これらの研究の結果から、実際の分子種のうちどの分子種がタンパク質標的に結合するかに関する情報、および活性部位での実際の結合構造に関する情報が得られる。実際の結合強度またはアフィニティに関する情報は得られない。従って、この方法から検索可能な結合アフィニティは、２進数である（例えば、０または１の値を有する）。
−ＮＭＲによるスクリーニング［Ｓｈｕｋｅｒら（１９９６）Ｓｃｉｅｎｃｅ  ２７４，１５３１−１５３４］またはＮＭＲによる構造−活性の関係（ＳＡＲ）は、目的の標的タンパク質に対する実際の分子種の結合の結果であるＮＭＲスペクトルの化学シフトを特定し、解釈することを含む。この結果は、タンパク質標的に結合する実際の分子種に関する情報である。典型的には、実際の結合強度またはアフィニティに関する情報は得られない。従って、この方法から検索可能な結合アフィニティは、２進数である（例えば、０または１の値を有する）。
−標的タンパク質に対する実際の分子種の結合を安定化させるジスルフィド結合の使用［ＤｅＬａｎｏ（２００２）Ｃｕｒｒ．Ｏｐｉｎ．Ｓｔｒｕｃｔ．Ｂｉｏｌ．１２，１４−２０］。この方法は、システインと呼ばれる硫黄含有アミノ酸をタンパク質表面に置き、硫黄を含有する実際の分子種を集め、この分子種に対してタンパク質をスクリーニングすることによって達成される。システインの周囲に結合する実際の分子種は、タンパク質と
ジスルフィド結合を形成し、タンパク質の重量を増加させ、質量分析法による実際の分子種の検出を可能にする。この結果は、タンパク質の活性部位に結合する実際の分子種のリストである。実際の分子種の結合強度に関する特段の情報は得られない。従って、この方法から検索可能な結合アフィニティは、２進数である（例えば、０または１の値を有する）。
−実際の分子種のスクリーニングツールとしての質量分析法は、高解像度フーリエ変換質量分析法を用いて、ＲＮＡ標的に適用されてきた［Ｓｗａｙｚｅら（２００２）Ｊ．Ｍｅｄ．Ｃｈｅｍ．４５，３８１６−３８１９］。このような設定では、それぞれの実際の分子種および標的ＲＮＡは、その正確な分子量によって特定される。実際の分子種、対応する結合アフィニティおよびＲＮＡ上の結合部位の位置のデータを、一連の実験で決定することができる。
−微小熱量測定による実際の分子種のスクリーニングは、ＭｉｃｒｏＣａｌ  ＬＬＣ（ＵＳＡ）のアプリケーションの注釈書に記載されており［「Ｄｉｖｉｄｅｄ  ｗｅ  ｆａｌｌ？  Ｓｔｕｄｙｉｎｇ  ｌｏｗ  ａｆｆｉｎｉｔｙ  ｒｅａｌ  ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ｓｐｅｃｉｅｓ  ｏｆ  ｌｉｇａｎｄｓ  ｂｙ  ＩＴＳ」，ＭｉｃｒｏＣａｌ  ＬＬＣ、米国、２００５］、実際の分子種−タンパク質結合プロセスで発生した熱を測定し、エントロピー値およびエンタルピー値のような熱力学的パラメータに変換する。この実験の結果は、結合する実際の分子種を特定するデータであり、場合により、対応する結合アフィニティのデータも得られる。
−アフィニティが低い実際の分子種を測定するのに適合させたインビトロ結合アッセイも記載されている［Ｂｏｅｈｍら（２０００）Ｊ．Ｍｅｄ．Ｃｈｅｍ．４３，２６６４−２６７４］。これらの実験の結果は、特定のタンパク質標的に対し、対応する結合アフィニティを有する一連の実際の分子種である。
−沈降分析は、実際の分子種／タンパク質の相互作用を測定するために記載された新しい技法である［Ｌｅｂｏｗｉｔｚら（２００２）Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｓｃｉ．１１，２０６７−２０７９］。沈降の平衡状態は、溶液中で平衡状態にある成分の濃度を測定し、沈降の平衡状態の実験の読み取りから、吸収−距離曲線が得られる。実験の結果は、特定のタンパク質標的に対する結合アフィニティを示す実際の分子種を特定するデータである。
−固相検出は、バイオレセプターおよびシグナル伝達物質を組み合わせ、タンパク質に対する実際の分子種の結合を検出するという、共通の操作原理を有する広範囲の技法を意味する総括的な用語である。最もよく知られている固相検出方法は、表面プラズモン共鳴（ＳＰＲ）であり、この方法は、元々はＧｒａｆｆｉｎｉｔｙ  Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌｓ  ＧｍｂＨ（ドイツ）によって記載され、実行されている。このプロセスは、独占権のあるきわめて明確な表面化学を用いて、化学的なマイクロアレイをきわめて平行に製造し、ＳＰＲ画像化法によって１０，０００個の実際の分子種に対するタンパク質の相互作用を同時に検出することを含む。相互作用のデータを化合物の物理化学データと組み合わせ、アレイの結果を解釈する。代替的な固相検出方法としては、限定されないが、破断事象走査（ｒｕｐｔｕｒｅ  ｅｖｅｎｔ  ｓｃａｎｎｉｎｇ）（ＲＥＶＳ）技法およびＡｋｕｂｉｏ  Ｌｔｄ（英国）から市販の音響共鳴プロファイリング（ｒｅｓｏｎａｎｔ  ａｃｏｕｓｔｉｃ  ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ）（ＲＡＰ）技法、反射干渉（ＲＩｆ）技法、全内部反射蛍光（ＴＩＲＦ）技法およびＧｍｂＨ（スイス）から市販のマイクロカンチレバー（ｍｉｃｒｏｃａｎｔｅｌｅｖｅｒ）技法が挙げられる。
−キャピラリー電気泳動は、実際の分子種／タンパク質の相互作用を測定するツールとしても記載されている［Ｃａｒｂｅｃｋら（１９９８）Ａｃｃ．Ｃｈｅｍ．Ｒｅｓ．３１，３４３−３５０］。
【０１４１】
実際の分子種結合データを作成するための上述の実験的アプローチを補うものとして、特定のタンパク質標的または他の標的分子に対する特定のフラグメントのアフィニティに関する知識を記載した文献から集めた情報も有用なことがある。
【０１４２】
実際の分子種結合データを集めるためにどのアプローチを使用したとしても、その結果は、常に、タンパク質標的または他の標的分子に結合することが既知であるか、または結合すると考えられる実際の分子種の構造リストである。解離値またはＩＣ５０値の形態の定量的なアフィニティ情報は有用であるが、必須ではない。最も厳格な形態では、実験に基づく重量因子を算出するのに、「はい」または「いいえ」という２種類の解（「はい」は、タンパク質および実際の分子種が特定の濃度で結合することを示し、「いいえ」は、同じ条件下で相互作用が存在しないことを示す）で十分である。
【０１４３】
結合データを重量因子に変換すること
結合情報から適切な重量因子を作成することによって、すべての入手可能な実際の分子種の結合情報を合成段階で統合してもよい。しかし、以下の多くの理由のため、この変換プロセスは、簡単には進まない。（１）データベースフラグメントは多くの未使用の接続部を有する純粋な仮想的な構造であるため、フラグメントデータベースに格納される仮想フラグメントは、実際の分子種とは異なる。（２）ほとんどの場合、高スループット実験の設定では定量的なアフィニティデータを得るのは困難であるため、定性的な結合情報のみが入手可能である。
【０１４４】
実験的な結合データを重量因子に変換することは、「実際の分子種」とフラグメントデータベースのフラグメントデータとの化学類似性を算出することによって達成されてもよい。この目的を達成するプロセスを図１０に示し、このプロセスは以下の工程を含む。
１．すべてのデータベースフラグメントの重量因子Ｗを０にリセットする。
２．含まれることが必要な実際の分子種を選択し、この分子種をＲと呼ぶ。
３．フラグメントデータベースにあるすべてのフラグメントについてループ処理し、各フラグメントＶについて、Ｒの表現を用いてトポロジー類似性を算出する。この類似性値をＳに等しくなるように設定する。多くの類似性測定方法を使用してもよい。好ましくは、Ｔａｎｉｍｏｔｏ指数に基づくトポロジー類似性を使用する。この類似性測定方法は、０に近い低い類似性と、１に近い大きな類似性とを定量化する必要がある。
４．算出した類似性Ｓは、場合により、入手可能な場合には、実際の分子種の実験的な結合アフィニティのいくつかの測定値によってスケーリングされてもよい。例えば、典型的なスケーリング因子は、特定の実際の分子種の負のＩＣ５０値をｌｏｇに変換したものである。このようなスケーリング因子を適用することにより、アフィニティの高い実際の分子種と類似する仮想フラグメントの優先順位付けを行うことができ、アフィニティの低い実際の分子種によく似た仮想フラグメントを識別することができる。
５．算出した類似性Ｓが、フラグメントデータベースの特定のフラグメントの現在の重量因子Ｗよりも大きい場合、重量因子Ｗを、算出した類似性値Ｓと交換する。
６．選択された数だけ、好ましくは、すべての実際の分子種が選択されるまで、工程２からを繰り返す。
【０１４５】
上述の手順に従って、選択された実際の分子種の少なくとも１つと高い類似性を有するすべてのデータベースフラグメントには高い重量因子が割り当てられ、そのために、これらの仮想フラグメントは、合成段階中に選択されやすくなる。
【０１４６】
重量因子の変換
初期の重量因子が、例えば、入手可能な結合アフィニティから作成されたら、これらの重量因子を、因子ｆと掛け合わせることによってさらに改変してもよい。
【０１４７】
【数１】
2010508568.tif 000004
【０１４８】
式中、Ｗｎは、変換後の重量因子を表し、ｗｉは、例えば、実験的な結合データから誘導された初期の重量因子である。変換因子ｆは多くの供給元から作成することができ、限定されないが、以下のものが挙げられる。
−ひとまとまりの表現された既存分子での特定のフラグメントの発生頻度。発生頻度に関する情報が含まれることにより、ひとまとまりの表現された既存分子において、頻繁に出現するフラグメントを選択しやすくなり、そのため、合成しやすさという観点でより選択しやすくなる。例えば、ＣＯ＜２０＞フラグメントは、以下の実施例１のデータベースに存在する頻度は０．１３未満であり、発生頻度０．１３とは、このデータベースのすべての表現された既存分子の１３％がこのフラグメントを含むことを意味する。Ｃ（＜１＞）Ｏ＜２０＞リンカーは、同じデータベースでの相対頻度が０．０２であり、このことは、このデータベースのすべての表現された既存分子の２％がこの特定のリンカーを含むことを意味する。
−物理化学的性質のデータ（例えば、各フラグメントの原子数、ｌｏｇＰの逆数（Ｐは分配係数である）、環の数およびさらに多くの性質）を変換因子ｆとして使用してもよい。従って、このアプローチの利点は、重量因子を改変することにより、合成段階をユーザの規定する方向に進めることができることである。例えば、低いｌｏｇＰを有する仮想分子を作成させる方向に合成段階を進めることは、フラグメントのｌｏｇＰの逆数に関連する重量因子を規定することによって達成される。
−定数、例えば、ｆは０．１に等しい。
−数学的変換、例えば、変換因子の対数または逆数。
−例えば、式２または３のような、２個以上の上述の変換因子の掛け算または足し算。
【０１４９】
【数２】
2010508568.tif 000005
【０１５０】
【数３】
2010508568.tif 000006
【０１５１】
このような上述の方法の実施形態は、図１１に示されるような処理システム１５０によって実施されてもよい。図１１は、処理システム１５０の一構成を示し、処理システム１５０は、少なくとも１つのプログラム可能なプロセッサ１５３を備え、少なくとも１つのプログラム可能なプロセッサ１５３は、少なくとも１つのメモリ形態（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭなど）を備えるメモリサブシステム１５５に接続している。少なくとも１つのディスクドライブおよび／またはＣＤ−ＲＯＭドライブおよび／またはＤＶＤドライブを備える記憶サブシステム１５７が含まれていてもよい。いくつかの実装例では、ユーザインターフェースサブシステム１５９の一部分として、ディスプレイシステム、キーボードおよびポインティングデバイスが備わっていてもよく、これによりユーザが手動で情報を入力することができる。さらに、データを入出力するポートが備わっていてもよい。ネットワーク接続部、種々のデバイスのインターフェースなどのさらなる要素が備わっていてもよいが、図１１には示していない。処理システム１５０の種々の要素は、１個のバスで単純にするために、図１１に示すバスサブシステム１６３を含む種々の様式で接続していてもよいが、少なくとも１個のバスを有するシステムが含まれることは、当業者に理解されるであろう。メモリサブシステム１５５のメモリは、処理システム１５０が、本明細書に記載の方法の実施形態のいずれかの工程を実施する場合、ある時間点で、一連の命令の一部分またはすべてを保存していてもよい（どちらの場合も１６１として示される）。従って、図１１に示されるような処理システム１５０は従来技術であるが、本発明の新しい態様
を実施する命令を含むシステムは従来技術ではなく、従って、図１１は、従来技術であるとは記載していない。
【０１５２】
プロセッサ１５３または複数のプロセッサは、一般的な目的のプロセッサまたは特別な目的のプロセッサであってもよく、デバイスに実装されていてもよく（例えば、他の機能をもつ他の要素を備えるチップ）、例えば、組み込みプロセッサであってもよい。また、開発に伴い、上述のデバイスを、任意の他の適切な処理エンジン（例えばＦＰＧＡ）と交換してもよい。従って、本発明の１つ以上の態様は、デジタル電子回路またはコンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアまたはこれらの組み合わせで実施されてもよい。本発明の態様の方法に含まれる工程は、本発明の上述の態様の関数を実行する命令を実行するようにプログラム可能なプロセッサによって、例えば、入力データを操作し、出力データを作成することによって、実施されてもよい。
【０１５３】
さらに、本発明の態様は、プログラム可能なプロセッサを実行するために、読み取り可能なコードを有するキャリア媒体に明白に具現化されたコンピュータプログラム製品で実施することができる。用語「キャリア媒体」は、実行するためにプロセッサに命令を送るのに関与する任意の媒体を指す。このような媒体は、多くの形態を取ることができ、限定されないが、不揮発性媒体および伝送媒体が挙げられる。不揮発性媒体としては、例えば、光学ディスクまたは磁気ディスク、例えば、マスストレージの一部分である記憶デバイスが挙げられる。揮発性媒体としては、マスストレージが挙げられる。揮発性媒体としては、ダイナミックメモリ（例えばＲＡＭ）が挙げられる。コンピュータによって読み取り可能な媒体の一般的な形態としては、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、または他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、任意の他の光学媒体、パンチカード、紙テープ、孔パターンを有する他の物理媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、任意の他のメモリチップまたはカートリッジ、以下に記載のキャリア波、またはコンピュータが読み取り可能な任意の他の媒体が挙げられる。コンピュータが読み取り可能な媒体の種々の形態は、実行するためにプロセッサに１つ以上の命令を含む１つ以上のシーケンスを運ぶことに関与してもよい。例えば、命令は、最初は、リモートコンピュータの磁気ディスクに移されてもよい。リモートコンピュータは、ダイナミックメモリにその命令を呼び出し、その命令をモデムを用いて電話回線で送信する。コンピュータシステムのある場所のモデムが、電話回線のデータを検索し、赤外線送信機を用いて、データを赤外線信号に変換する。バスに接続した赤外線検出器が、赤外線信号に含まれるデータを受信し、データをバスに送る。バスは、データをメインメモリに送り、プロセッサがメインメモリを検索し、命令を実行する。メインメモリが受信した命令は、場合により、プロセッサが実行する前または実行した後に、記憶デバイスに格納されてもよい。この命令は、キャリア波によってネットワーク（例えば、ＬＡＮ、ＷＡＮまたはインターネット）に伝送されてもよい。伝送媒体は、音波または光波の形態であってもよく、例えば、ラジオ波および赤外線のデータ通信中に作成される形態であってもよい。伝送媒体としては、同軸ケーブル、銅線および光ファイバーが挙げられ、コンピュータ内にバスを備えるワイヤも含まれる。
【実施例１】
【０１５４】
既存分子の表現のデータベースの構築およびクリーニング
大量の表現された既存分子を以下の表に列挙したライブラリの供給元または供給メーカーから集め、７００万を超える元々の分子を含む元々のデータベースを構築した。
【０１５５】
【表２】
2010508568.tif 000007
【０１５６】
クリーニング後に、以下の分子をデータベースから除去することからなる手順を行う。−Ｈ、Ｃ、Ｎ、Ｏ、Ｆ、Ｓ、Ｃｌ、Ｂｒ、Ｉ以外の原子を含有する分子。
−キノン；ペンタフルオロフェニルエステル；パラニトロフェニルエステル；トリフラート；ローソン試薬；ホスホラミド；アシルヒドラジド；Ｃカチオン、Ｃｌカチオン、Ｉカチオン、ＰカチオンまたはＳカチオン；ホスホリル；アルキルホスフェート；ホスフィン酸；ホスファン；ホスホラン；クロロアミジン；ニトロソ；ハロゲン化窒素、ハロゲン化リン、ハロゲン化硫黄；カルボジイミド；イソニトリル；トリアシルオキシム；シアノヒドリン；アシルシアニド；スルホニルニトリル；ホスホニルニトリル；アゾシアンアミド；β−アゾカルボニル；ポリエン；サポニン誘導体；酸ハロゲン化物；アルデヒド；ハロゲン化アルキル；無水物；アジド；アゾ；ジペプチド；マイケル受容体；β−ハロカルボニル；ニトロ；酸素カチオン；過酸化物；ホスホン酸；ホスホン酸エステル；リン酸；リン酸エステル；スルホン酸；スルホン酸エステル；トリカルボホスフェン；エポキシド；ハロゲン化スルホニル；ハロピリミジン；ペルハロケトン；アジリジン；α−ハロアミン；ハロアミン；ハロアルケン；非環式ＮＣＮ；非環式ＮＳ；ＳＣＮ２；末端ビニル；ヒドラジン；Ｎ−メトイル；ＮＳ−β−ハロトイル；プロピオラクトン；ニトロソ；ヨードソ；ヨードキシ；Ｎ−オキシド；ヨウ素；ホスホンアミド；α−ハロケトン；オキサジリジン；スルホンイミン；スルフィンイミン；ホスホリル；スルフィニルチオ；ジスルフィド；エノールエーテル；エナミン；有機金属物；ジチオアセタール；イソチオシアネート；イソシアネート；カルバミン酸；トリアジン；ノナシルヒドラゾン；チオウレア；ヘミケタール；ヘミアセタール；ケタール；アミナール；ヘミアミナール；ベンジルオキシカルボニル；ｔｅｒｔ−ブトキシカルボニル；フルオレニルメトキシカルボニル；トリメチルシリル；ｔｅｒｔ−ブチルジメチルシリル；トリイソプロピルシリル；ｔｅｒｔ−ブチルジフェニルシリルのうち１つの官能基を含有する分子。
【０１５７】
クリーニング後の最終データベースは、約２３０万のデータを含む。
【実施例２】
【０１５８】
リファレンス分子と類似した形状を有する新規分子のデノボ作成
改変したＮｕｔｌｉｎ−２分子をリファレンス（２２）として使用した（図１３を参照）。Ｎｕｔｌｉｎ−２（２１）は、ＭＤＭ２／ｐ５３タンパク質−タンパク質相互作用の強力な阻害剤であると記載されている［Ｖａｓｓｉｌｅｖ，ＬＴ．（２００５）Ｊ．Ｍｅｄ．Ｃｈｅｍ．４８，４４９１−４４９９］。本実施例の目的のために、リファレンスであるＮｕｔｌｉｎ−２分子（２２）を、ＭＤＭ２タンパク質への結合に関与すると記載されている分子の官能基のみが保持され、Ｎｕｔｌｉｎ−２の結合していないすべての原子が分子から除去されるように、構造的に改変した。元々のＮｕｔｌｉｎ−２（２１）と、本実施例でリファレンス分子として使用した改変された物質（２２）の構造とを図１３に示す。
【０１５９】
リファレンス分子の立体配座は、ヒトＭＤＭ２との複合体の状態で、Ｎｕｔｌｉｎ−２のＸ線構造から得た［Ｖａｓｓｉｌｅｖ，ＬＴ．（２００４）Ｓｃｉｅｎｃｅ  ３０３，８４４−８４８］。Ｎｕｔｌｉｎ−２原子の座標を、リファレンス分子の対応する原子に移動させた。
【０１６０】
本特許に記載の遺伝的アルゴリズムによるアプローチを用い、新規分子を作成した。表１の原子ラベリングスキームを用い、実施例１の２３０万種の化合物を分析することによって、フラグメントデータベース（１３）およびコネクティビティデータベース（１４）を作成した。得られたフラグメントデータベース（１３）には、１つ以上の未使用の結合を有する合計８５，４８１種のフラグメントが含まれており、得られたコネクティビティルールデータベース（１４）は、１４７種のコネクティビティルールで構成されていた。これらの１４７種のコネクティビティのうち、１５種は、二重結合の順序に関するものであった。遺伝的アルゴリズムで使用した全体集合は、操作全体で２５０種の分子からなっており、交叉比率０．１および変異比率０．３を使用した。
【０１６１】
分子の集合の適合度スコアは、集合の個々の分子とリファレンス分子との形状類似性を算出することによって誘導した。それぞれの分子について、０〜１の適合度スコアが得られ、考察によれば、数が大きいことは、リファレンスと検討されている分子との形状類似性が良好であることの指標である。適合度スコアを算出するために、ＯｐｅｎＥｙｅ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ  ｌｎｃのＯＭＥＧＡプログラムとＲＯＣＳプログラムとを組み合わせて使用した。この特定の実施例では、ＯＭＥＧＡを使用し、最初に、集合の個々の分子それぞれの多くの立体配座を作成し、次いで、ＲＯＣＳを使用し、集合の各分子について、特定の分子のすべての立体配座とリファレンス分子との形状類似性を算出した。各分子のあらゆる立体配座から、最も高い形状類似性を特定の分子の適合度スコアとした。特定のプログラムの設定は、以下のとおりである。
【０１６２】
・それぞれの分子の複数の立体配座を作成するために、ＯＭＥＧＡ  ｖｅｒｓｉｏｎ  ２．０を使用した。各分子について、最大で１００の立体配座を作成し、エネルギーウィンドウのカットオフ値は、最もエネルギーが低い立体配座から５．０ｋｃａｌ／ｍｏｌ高い値に設定した。
【０１６３】
・リファレンス化合物との形状類似性を作成するために、ＲＯＣＳ  ｖｅｒｓｉｏｎ  ２．２を使用した。形状だけではなく、原子種のマッチングも、類似性のＴａｎｉｍｏｔｏ係数を計算するために考慮されることを保証するために、「ＩｍｐｌｉｃｉｔＭｉｌｌｓＤｅａｎ」着色スキームを使用した。この係数は、ＲＯＣＳプログラムでは「ＣｏｍｂｏＳｃｏｒｅ」として得られ、０（類似性なし）から２（最も類似性が高い）までの数字である。この数字を２で割り、０〜１の類似性値の範囲に変換した。
【０１６４】
ＯＭＥＧＡ／ＲＯＣＳプログラムでうまくいかなかったすべての分子は、適合度スコア０とした。
【０１６５】
プロセス全体を１０００サイクル行った。この後、集合全体から得た最適分子（２３）の適合度スコアは０．７７７５であった。最適分子（２３）とリファレンス分子（２２）との比較を図１４に示す。
【実施例３】
【０１６６】
シサプリド形状類似体
本実施例は、所与のリファレンス分子と形状が類似した仮想分子を作成するための本発明の適用について示す。本実施例の目的のために、公開済のシサプリドの結晶構造をリファレンス分子として使用し（「リファレンス」）（Ｐｅｅｔｅｒｓ，Ｏ．Ｍ．；Ｂｌａｔｏｎ，Ｎ．Ｍ．；Ｄｅ  Ｒａｎｔｅｒ，Ｃ．Ｊ．（１９９７）「Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｄｏｕｂｌｅ  Ｓａｌｔ  ｏｆ  ｃｉｓ−４−Ａｍｉｎｏ−５−ｃｈｌｏｒｏ−Ｎ−｛１−［３−（４−ｆｌｕｏｒｏｐｈｅｎｏｘｙ）ｐｒｏｐｙｌ］−３−ｍｅｔｈｏｘｙｐｉｐｅｒｉｄｉｎ−１−ｉｕｍ−４−ｙｌ｝−２−ｍｅｔｈｏｘｙｂｅｎｚａｍｉｄｅ  Ｔａｒｔｒａｔｅ（Ｃｉｓａｐｒｉｄｅ  Ｔａｒｔｒａｔｅ）」、Ａｃｔａ  Ｃｒｙｓｔ．Ｃ５３，５９７−５９９．）、スコアリング関数は、形状類似性の測定値であった。従って、作成した仮想分子の形状と、所与のリファレンス分子の形状とを比較することによって、適合度を決定する。
【０１６７】
この形状類似性は、Ｒｏｃｓソフトウェアツール（ｖｅｒｓｉｏｎ  ２．２）（ＯｐｅｎＥｙｅ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ（米国サンタフェ））を用いて算出した。このソフトウェアは、２つの分子間の重なり容積が最大になるように、固形物最適化プロセスによって分子対を整列させるものである。ここでは、重なり容積は、剛体球の容積を再現するようにパラメータ化したＧａｕｓｓｉａｎによる重なりである。本文中の
形状および容積は、非常に密接に関連しているため、重なり容積の最大化手順は、類似形状を見分ける優れた方法である。形状類似性を算出する前に、仮想分子作成工程で作成したそれぞれの分子について１個の立体配座を作成するか、または仮想分子の改変工程後に作成したそれぞれの分子について１個の立体配座を作成する。この手順は、デフォルトの入力パラメータを用い、Ｃｏｒｉｎａプログラム（ｖｅｒｓｉｏｎ  ３．２１）を用いて行った（Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ＧｍｂＨ（ドイツ、エルランゲン））。
【０１６８】
本実施例では、フラグメントビルディングブロックに適用した重量ごとに異なる、２種類の異なる操作を行った。第１の操作では、すべてのフラグメントは、重量１を有する少なくとも１つの環系を含有し、一方、他のすべてのフラグメント（１つ以上の環系を含有しないフラグメント）は、重量０．５を有する。この特定の重量スキームの目的は、より大きな環系フラクションを有し、立体配座のフレキシビリティが小さい分子の方に操作の結果を導くことであった。本実施例の目的のために、この操作を「硬直状態」操作と名付けた。
【０１６９】
第２の操作では、すべてのフラグメントビルディングブロックは、重量１を有する。この特定の重量スキームの理由は、得られた分子に何らの他の制限も加えることなく、リファレンス分子であるシサプリドの形状にできるだけ類似した形状を有する分子を算出する方向に導くことであった。本実施例の目的のために、この操作を「模倣状態」操作と名付けた。
【０１７０】
２つの操作それぞれについて、表現された既存分子の初期のセット中の集合は、３００分子からなっていた。それぞれの場合に、合計６５０世代を作成した。２セットの集合の各分子の適合度を、シサプリドの結晶構造に対するＲｏｃｓ形状類似性として評価し、０（リファレンスと集合の一分子とにまったく容積の重なりなし）〜１（完全に容積が重なっている）の数字を得た。交叉比率は１０％であり、変異比率は３０％であった。
【０１７１】
図１５は、世代数の関数として、適合値（シサプリドに対する形状類似性として算出）を評価した結果を示す。この目的のために、最も高い適合度を有する集合の一分子の対応する適合値を、対応する世代数に対してプロットした。「硬直状態」は、フレキシビリティを制限した状態で操作した値であり、「模倣状態」は、制限されていない操作である。２つの操作それぞれの各世代について、集合全体で最も高い適合値を示している。集合全体のフレキシビリティを制限した操作（「硬直状態」）の場合、６５０世代から得た最適適合値は０．７１であり、制限されていない操作（「模倣状態」）では、対応する値は０．７６であった。
【０１７２】
図１６は、リファレンス構造であるシサプリド（「リファレンス」）の化学構造と、２回の操作（「硬直状態」および「模倣状態」）それぞれから得た分子の最適解の化学構造とを示す。
【０１７３】
各２回の操作から得た最適解の立体配座と、リファレンスであるシサプリドの構造との重なりを図１７に示す。この図からわかるように、３つの構造の重なりは顕著であり、この技術の用途の１つを示すものである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【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（ａ）】
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【図１２（ｂ）】
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【図１２（ｃ）】
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【図１２（ｄ）】
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【図１２（ｅ）】
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【図１２（ｆ）】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【手続補正書】
【提出日】平成21年5月1日(2009.5.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
標的分子に結合するための一連の所望の性質を有する、少なくとも１個の仮想分子を進化させるためのコンピュータによる方法であって、前記方法が、コンピュータシステムによって読み取り可能なコネクティビティデータベースと１つ以上のフラグメントデータベースとを用い、前記コネクティビティデータベースには、コネクティビティルールが格納されており、前記１つ以上のフラグメントデータベースには、コンピュータ内でラベルを付されたフラグメントが格納されており、前記ラベルを付されたフラグメントは、それぞれ重量因子と関連があり、前記方法が、
（ａ）前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って、前記ラベルを付された原子を接続することによって、前記１つ以上のフラグメントデータベースから、前記少なくとも２個のラベルを付されたフラグメントを選択し、接続することによって、未使用の接続部を含まない１個以上の仮想分子を作成し、前記少なくとも２個のラベルを付されたフラグメントが、前記重量因子と正の相関関係がある可能性によって選択される工程と、
（ｂ）各仮想分子と一連の性質とを比較することによって、前記１つ以上の各仮想分子の適合度を決定し、前記仮想分子が前記一連の性質とどれほど密接に関連するかに応じて、各仮想分子の適合度を各仮想分子に割り当てる工程と、
（ｃ）適合度と正の相関関係がある少なくとも１個の仮想分子を１回以上選択する工程と、
（ｄ）１つ以上の前記ラベルを付されたフラグメントと、前記コネクティビティデータベースの前記コネクティビティルールに従って前記フラグメントデータベースから得た１つ以上のラベルを付されたフラグメントとを交換することによって、前記少なくとも１個の選択された仮想分子をそれぞれ改変し、前記ラベルを付されたフラグメントの重量因子が大きいほど、前記フラグメントデータベースから選択されやすい工程と、
（ｅ）
（１）（ｃ）で選択された前記少なくとも１個の仮想分子の適合度が、所定の目標適合度以上になるか、または
（２）工程（ｃ）を所定回数行うまで、工程（ｂ）〜（ｄ）を繰り返し、
（１）または（２）が達成されたら、工程（ｅ）の代わりに工程（ｆ）を行う工程と、
（ｆ）工程（ｅ）で選択された１個以上の仮想分子、好ましくは工程（ｅ）で選択され
た少なくとも最後の仮想分子を表す電子データを含むデータファイルを作成する工程とを含む、方法。
【請求項２】
前記重量因子が、前記１つ以上のフラグメントデータベース中の関連するラベルを付されたフラグメントの発生頻度と正の相関関係にあるか、または前記重量因子が、実際の分子種と前記標的分子との実験的に決定した結合アフィニティと正の相関関係にあり、前記実際の分子種が、前記重量因子と関連する前記ラベルを付されたフラグメントと構造的に関連する、請求項１に記載のコンピュータによる方法。
【請求項３】
前記重量因子が、前記実際の分子種と前記ラベルを付されたフラグメントとのトポロジー類似性の算出値とも正の相関関係にある、請求項２に記載のコンピュータによる方法。
【請求項４】
前記結合アフィニティが、Ｘ線結晶法、ＮＭＲ、質量分析法、微小熱量測定、固相検出法、インビトロ結合アッセイ、沈降分析またはキャピラリー電気泳動のうち１つの技法によって決定される、請求項２または３に記載のコンピュータによる方法。
【請求項５】
前記結合アフィニティが２進数である、請求項２〜４のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項６】
前記実際の分子種が、３５０ｇ／ｍｏｌ以下の分子量を有する、請求項２〜５のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項７】
１個以上の仮想分子を作成する工程が、
−ラベルを付された未使用の接続部を含む１つ以上の多価フラグメントを選択する工程と、
−２個以上の多価フラグメントが選択される場合、前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って、１つ以上の多価フラグメントの１つ以上のラベルを付された未使用の接続部を接続し、２個以上のラベルを付された未使用の接続部を有する、さらに大きな多価フラグメントを形成する工程と、
−前記ラベルを付された未使用の接続部を、前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って、フラグメントデータベースから選択された一価フラグメントにそれぞれ接続する工程とを含む、先行する請求項のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項８】
前記少なくとも１個の選択された仮想分子をそれぞれ改変する工程が、前記仮想分子のラベルを付された一価フラグメントに由来する１つ以上のラベルを付されたフラグメントを、前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って、前記フラグメントデータベースから得た等しい数のラベルを付された一価フラグメントと交換することによって、前記少なくとも１個の選択された仮想分子をそれぞれ改変し、および／または前記仮想分子の多価フラグメントに由来する１つ以上のラベルを付されたフラグメントを、前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って、前記フラグメントデータベースから得た等しい数の多価フラグメントと交換し、前記仮想分子に最終的に残った未使用の接続部を、前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って前記フラグメントデータベースから選択した一価フラグメントに接続し、および／または前記コネクティビティデータベースから得た前記コネクティビティルールに従って選択された２個の仮想分子の一部分を交換することからなる、先行する請求項のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項９】
前記データファイルが、前記少なくとも１個の仮想分子の適合度または前記適合度と相関関係にある１つ以上の値を表す電子データをさらに含む、先行する請求項のいずれか１
項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項１０】
前記１つ以上の値のうち少なくとも１つが、予測された生体活性である、請求項９に記載のコンピュータによる方法。
【請求項１１】
前記予想された生体活性が、前記標的分子に対する結合アフィニティである、請求項１０に記載のコンピュータによる方法。
【請求項１２】
１個以上の仮想分子を作成する工程で作成した仮想分子の数が、５０〜１０００である、先行する請求項のいずれか１項に記載のコンピュータによる方法。
【請求項１３】
コンピュータシステムで実行される場合、請求項１〜１２のいずれか１項に記載の方法を実施するためのソフトウェアコードを含むコンピュータプログラム製品。
【請求項１４】
請求項１３に記載のコンピュータプログラム製品を格納する、コンピュータが読み取り可能なデータキャリア。
【請求項１５】
請求項１３に記載のコンピュータプログラム製品を実行するコンピュータシステム。
【国際調査報告】
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