(57)【要約】【課題】タンパク質のアミノ酸配列情報から、Ｔ細胞を活性化させ、ワクチンとなる部分配列を予測できるワクチン候補部分配列予測装置、ワクチン候補部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体等を提供することを課題とする。【解決手段】本発明に係るワクチン候補部分配列予測装置は、目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する目的配列情報を取得し、目的配列情報から、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオームにより切断されない非切断部分配列と特定の主要組織適合性抗原と結合することができるＭＨＣ結合部分配列と自己として認識されない非自己認識部分配列と突然変異の入りにくい非突然変異部分配列とを予測し、予測された非切断部分配列、ＭＨＣ結合部分配列、非自己認識部分配列および／または非突然変異部分配列に基づいてワクチンとして有効なワクチン候補部分配列を予測する。【選択図】        図１
2005301523.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得する目的配列取得手段と、
上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列情報から、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームにより切断されない上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列である非切断部分配列を予測する非切断部分配列予測手段と、
上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列情報から、特定の主要組織適合性抗原と結合することができる上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測するＭＨＣ結合部分配列予測手段と、
上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列情報から、自己として認識されない上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列である非自己認識部分配列を予測する非自己認識部分配列予測手段と、
上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列情報から、突然変異の入りにくい上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列である非突然変異部分配列を予測する非突然変異部分配列予測手段と、
上記非切断部分配列予測手段により予測された上記非切断部分配列、上記ＭＨＣ結合部分配列予測手段により予測された上記ＭＨＣ結合部分配列、上記非自己認識部分配列予測手段により予測された上記非自己認識部分配列、および／または、上記非突然変異部分配列予測手段により予測された上記非突然変異部分配列に基づいて、ワクチンとして有効な上記アミノ酸配列であるワクチン候補部分配列を予測するワクチン候補部分配列予測手段と、
を備えたことを特徴とするワクチン候補部分配列予測装置。
【請求項２】
上記非切断部分配列予測手段は、
上記タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の前後数残基を含む上記アミノ酸配列である切断部位含有配列に関する情報である切断部位含有配列情報を格納する切断部位含有配列格納手段と、
上記切断部位含有配列格納手段により格納された上記切断部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報である切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出する切断部位含有配列アミノ酸出現頻度算出手段と、
上記切断部位含有配列アミノ酸出現頻度算出手段により算出された上記切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、切断部位含有配列得点情報を算出する切断部位含有配列得点算出手段と、
上記切断部位含有配列得点算出手段により算出された上記切断部位含有配列得点情報に基づいて、上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列を上記切断部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応する切断部位含有配列長部分配列得点情報を算出する切断部位含有配列長部分配列得点算出手段と、
上記切断部位含有配列長部分配列得点算出手段により算出された上記切断部位含有配列長部分配列得点情報に基づいて上記酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を上記非切断部分配列として予測する得点基準非切断部分配列予測手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載のワクチン候補部分配列予測装置。
【請求項３】
上記非切断部分配列予測手段は、
上記タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の上記アミノ酸配列である切断部位配列に関する情報である切断部位配列情報を格納する切断部位配列格納手段と、
上記切断部位配列格納手段により格納された上記切断部位配列情報から、既知の切断部位モチーフ配列を抽出する切断部位モチーフ配列抽出手段と、
上記切断部位モチーフ配列抽出手段により抽出された上記切断部位モチーフ配列を利用して上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより上記目的配列における上記酵素切断部位を検索し、検索時のスコアである切断部位検索得点情報を取得する切断部位モチーフ検索手段と、
上記切断部位モチーフ検索手段により取得された上記切断部位検索得点情報に基づいて上記目的配列の上記酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を上記非切断部分配列として予測するモチーフ検索基準非切断部分配列予測手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載のワクチン候補部分配列予測装置。
【請求項４】
上記ＭＨＣ結合部分配列予測手段は、
上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定手段と、
上記主要組織適合性抗原決定手段により決定された上記主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の前後数残基を含む上記アミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位含有配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列情報を格納するＭＨＣ結合部位含有配列格納手段と、
上記ＭＨＣ結合部位含有配列格納手段により格納された上記ＭＨＣ結合部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度算出手段と、
上記ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度算出手段により算出された上記ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列得点算出手段と、
上記ＭＨＣ結合部位含有配列得点算出手段により算出された上記ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報に基づいて、上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列を上記ＭＨＣ結合部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点算出手段と、
上記ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点算出手段により算出された上記ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報に基づいて上記ＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む上記部分配列を上記ＭＨＣ結合部分配列として予測する得点基準ＭＨＣ結合部分配列予測手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１から３のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測装置。
【請求項５】
上記ＭＨＣ結合部分配列予測手段は、
上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定手段と、
上記主要組織適合性抗原決定手段により決定された上記主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の上記アミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位配列情報を格納するＭＨＣ結合部位配列格納手段と、
上記ＭＨＣ結合部位配列格納手段により格納された上記ＭＨＣ結合部位配列情報から、既知のＭＨＣ結合部位モチーフ配列を抽出するＭＨＣ結合部位モチーフ配列抽出手段と、
上記ＭＨＣ結合部位モチーフ配列抽出手段により抽出された上記ＭＨＣ結合部位モチーフ配列を利用して上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより上記目的配列における上記ＭＨＣ結合部位を検索し、検索時のスコアであるＭＨＣ結合部位検索得点情報を取得するＭＨＣ結合部位モチーフ検索手段と、
上記ＭＨＣ結合部位モチーフ検索手段により取得された上記ＭＨＣ結合部位検索得点情報に基づいて上記ＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む上記部分配列を上記ＭＨＣ結合部分配列として予測するモチーフ検索基準ＭＨＣ結合部分配列予測手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１から３のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測装置。
【請求項６】
上記ＭＨＣ結合部分配列予測手段は、
上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定手段と、
上記主要組織適合性抗原決定手段により決定された上記主要組織適合性抗原の上記アミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得するＭＨＣ配列取得手段と、
上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列を上記主要組織適合性抗原決定手段により決定された上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するＭＨＣ長部分配列作成手段と、
上記ＭＨＣ長部分配列作成手段により作成された各ＭＨＣ長部分配列および上記ＭＨＣ配列取得手段により取得された上記主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測する複合体立体構造予測手段と、
上記複合体立体構造予測手段により予測された上記複合体立体構造情報に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原配列との間で相互作用している上記アミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定する相互作用アミノ酸決定手段と、
上記相互作用アミノ酸決定手段により決定された上記相互作用アミノ酸情報に含まれる上記アミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出する親和力算出手段と、
上記親和力算出手段により算出された全ての上記アミノ酸の組の間の上記親和力情報の総和を算出する親和力総和算出手段と、
上記親和力総和算出手段により算出された上記親和力情報の上記総和に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、上記ＭＨＣ結合部分配列を予測する親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１から３のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測装置。
【請求項７】
上記ＭＨＣ長部分配列作成手段は、
上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さに分割して、上記ＭＨＣ長部分配列を作成するスライド分割手段、
をさらに備えたことを特徴とする請求項６に記載のワクチン候補部分配列予測装置。
【請求項８】
上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さは、８〜１８残基数であること、
を特徴とする請求項６または７に記載のワクチン候補部分配列予測装置。
【請求項９】
上記ＭＨＣ結合部分配列予測手段は、
上記主要組織適合性抗原決定手段により決定された上記主要組織適合性抗原と結合する上記アミノ酸配列の各アミノ酸残基と上記主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納するＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納手段、
をさらに備え、
上記親和力算出手段は、
上記親和力情報を、上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納手段により格納された上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、上記既知の上記タンパク質の上記立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出する距離値基準親和力算出手段、
をさらに備えたことを特徴とする請求項６から８のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測装置。
【請求項１０】
上記ＭＨＣ結合部分配列予測手段は、
上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定手段と、
上記主要組織適合性抗原決定手段により決定された上記主要組織適合性抗原の立体構造であるＭＨＣ立体構造情報を取得するＭＨＣ立体構造取得手段と、
上記ＭＨＣ立体構造取得手段により取得された上記ＭＨＣ立体構造情報および上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列の上記部分配列に基づいて、上記主要組織適合性抗原と上記部分配列との複合体立体構造情報を作成する複合体立体構造作成手段と、
上記複合体立体構造作成手段により作成された上記複合体立体構造情報において、量子化学計算手法を用いて上記複合体立体構造情報に対応する上記立体構造を評価するための指標値に関する情報である構造評価指標値情報を算出する構造評価指標算出手段と、
上記構造評価指標算出手段により算出された上記構造評価指標値情報に基づいて、上記部分配列の中から上記ＭＨＣ結合部分配列を予測する構造評価指標基準ＭＨＣ結合部分配列予測手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１から３のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測装置。
【請求項１１】
上記非自己認識部分配列予測手段は、
特定の生物種に関する上記アミノ酸配列である特定生物種アミノ酸配列に関する情報である特定生物種配列情報を格納する特定生物種配列格納手段と、
上記特定生物種配列格納手段により格納された上記特定生物種配列情報に対して、上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列の上記部分配列の検索を実行することにより、検索時のスコアである非自己認識検索得点情報を取得する非自己認識部分配列検索手段と、
上記非自己認識部分配列検索手段により取得された上記非自己認識検索得点情報に基づいて、上記部分配列の中から上記非自己認識部分配列を予測する検索基準非自己認識部分配列予測手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１から１０のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測装置。
【請求項１２】
目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得する目的配列取得ステップと、
上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列情報から、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームにより切断されない上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列である非切断部分配列を予測する非切断部分配列予測ステップと、
上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列情報から、特定の主要組織適合性抗原と結合することができる上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測するＭＨＣ結合部分配列予測ステップと、
上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列情報から、自己として認識されない上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列である非自己認識部分配列を予測する非自己認識部分配列予測ステップと、
上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列情報から、突然変異の入りにくい上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列である非突然変異部分配列を予測する非突然変異部分配列予測ステップと、
上記非切断部分配列予測ステップにより予測された上記非切断部分配列、上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップにより予測された上記ＭＨＣ結合部分配列、上記非自己認識部分配列予測ステップにより予測された上記非自己認識部分配列、および／または、上記非突然変異部分配列予測ステップにより予測された上記非突然変異部分配列に基づいて、ワクチンとして有効な上記アミノ酸配列であるワクチン候補部分配列を予測するワクチン候補部分配列予測ステップと、
を含むことを特徴とするワクチン候補部分配列予測方法。
【請求項１３】
上記非切断部分配列予測ステップは、
上記タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の前後数残基を含む上記アミノ酸配列である切断部位含有配列に関する情報である切断部位含有配列情報を格納する切断部位含有配列格納ステップと、
上記切断部位含有配列格納ステップにより格納された上記切断部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報である切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出する切断部位含有配列アミノ酸出現頻度算出ステップと、
上記切断部位含有配列アミノ酸出現頻度算出ステップにより算出された上記切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、切断部位含有配列得点情報を算出する切断部位含有配列得点算出ステップと、
上記切断部位含有配列得点算出ステップにより算出された上記切断部位含有配列得点情報に基づいて、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を上記切断部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応する切断部位含有配列長部分配列得点情報を算出する切断部位含有配列長部分配列得点算出ステップと、
上記切断部位含有配列長部分配列得点算出ステップにより算出された上記切断部位含有配列長部分配列得点情報に基づいて上記酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を上記非切断部分配列として予測する得点基準非切断部分配列予測ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載のワクチン候補部分配列予測方法。
【請求項１４】
上記非切断部分配列予測ステップは、
上記タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の上記アミノ酸配列である切断部位配列に関する情報である切断部位配列情報を格納する切断部位配列格納ステップと、
上記切断部位配列格納ステップにより格納された上記切断部位配列情報から、既知の切断部位モチーフ配列を抽出する切断部位モチーフ配列抽出ステップと、
上記切断部位モチーフ配列抽出ステップにより抽出された上記切断部位モチーフ配列を利用して上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより上記目的配列における上記酵素切断部位を検索し、検索時のスコアである切断部位検索得点情報を取得する切断部位モチーフ検索ステップと、
上記切断部位モチーフ検索ステップにより取得された上記切断部位検索得点情報に基づいて上記目的配列の上記酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を上記非切断部分配列として予測するモチーフ検索基準非切断部分配列予測ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載のワクチン候補部分配列予測方法。
【請求項１５】
上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、
上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、
上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の前後数残基を含む上記アミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位含有配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列情報を格納するＭＨＣ結合部位含有配列格納ステップと、
上記ＭＨＣ結合部位含有配列格納ステップにより格納された上記ＭＨＣ結合部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度算出ステップと、
上記ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度算出ステップにより算出された上記ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列得点算出ステップと、
上記ＭＨＣ結合部位含有配列得点算出ステップにより算出された上記ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報に基づいて、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を上記ＭＨＣ結合部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点算出ステップと、
上記ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点算出ステップにより算出された上記ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報に基づいて上記ＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む上記部分配列を上記ＭＨＣ結合部分配列として予測する得点基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１２から１４のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測方法。
【請求項１６】
上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、
上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、
上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の上記アミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位配列情報を格納するＭＨＣ結合部位配列格納ステップと、
上記ＭＨＣ結合部位配列格納ステップにより格納された上記ＭＨＣ結合部位配列情報から、既知のＭＨＣ結合部位モチーフ配列を抽出するＭＨＣ結合部位モチーフ配列抽出ステップと、
上記ＭＨＣ結合部位モチーフ配列抽出ステップにより抽出された上記ＭＨＣ結合部位モチーフ配列を利用して上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより上記目的配列における上記ＭＨＣ結合部位を検索し、検索時のスコアであるＭＨＣ結合部位検索得点情報を取得するＭＨＣ結合部位モチーフ検索ステップと、
上記ＭＨＣ結合部位モチーフ検索ステップにより取得された上記ＭＨＣ結合部位検索得点情報に基づいて上記ＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む上記部分配列を上記ＭＨＣ結合部分配列として予測するモチーフ検索基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１２から１４のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測方法。
【請求項１７】
上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、
上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、
上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の上記アミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得するＭＨＣ配列取得ステップと、
上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するＭＨＣ長部分配列作成ステップと、
上記ＭＨＣ長部分配列作成ステップにより作成された各ＭＨＣ長部分配列および上記ＭＨＣ配列取得ステップにより取得された上記主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測する複合体立体構造予測ステップと、
上記複合体立体構造予測ステップにより予測された上記複合体立体構造情報に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原配列との間で相互作用している上記アミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定する相互作用アミノ酸決定ステップと、
上記相互作用アミノ酸決定ステップにより決定された上記相互作用アミノ酸情報に含まれる上記アミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出する親和力算出ステップと、
上記親和力算出ステップにより算出された全ての上記アミノ酸の組の間の上記親和力情報の総和を算出する親和力総和算出ステップと、
上記親和力総和算出ステップにより算出された上記親和力情報の上記総和に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、上記ＭＨＣ結合部分配列を予測する親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１２から１４のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測方法。
【請求項１８】
上記ＭＨＣ長部分配列作成ステップは、
上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さに分割して、上記ＭＨＣ長部分配列を作成するスライド分割ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項１７に記載のワクチン候補部分配列予測方法。
【請求項１９】
上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さは、８〜１８残基数であること、
を特徴とする請求項１７または１８に記載のワクチン候補部分配列予測方法。
【請求項２０】
上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、
上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原と結合する上記アミノ酸配列の各アミノ酸残基と上記主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納するＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納ステップ、
をさらに含み、
上記親和力算出ステップは、
上記親和力情報を、上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納ステップにより格納された上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、上記既知の上記タンパク質の上記立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出する距離値基準親和力算出ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項１７から１９のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測方法。
【請求項２１】
上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、
上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、
上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の立体構造であるＭＨＣ立体構造情報を取得するＭＨＣ立体構造取得ステップと、
上記ＭＨＣ立体構造取得ステップにより取得された上記ＭＨＣ立体構造情報および上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列の上記部分配列に基づいて、上記主要組織適合性抗原と上記部分配列との複合体立体構造情報を作成する複合体立体構造作成ステップと、
上記複合体立体構造作成ステップにより作成された上記複合体立体構造情報において、量子化学計算手法を用いて上記複合体立体構造情報に対応する上記立体構造を評価するための指標値に関する情報である構造評価指標値情報を算出する構造評価指標算出ステップと、
上記構造評価指標算出ステップにより算出された上記構造評価指標値情報に基づいて、上記部分配列の中から上記ＭＨＣ結合部分配列を予測する構造評価指標基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１２から１４のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測方法。
【請求項２２】
上記非自己認識部分配列予測ステップは、
特定の生物種に関する上記アミノ酸配列である特定生物種アミノ酸配列に関する情報である特定生物種配列情報を格納する特定生物種配列格納ステップと、
上記特定生物種配列格納ステップにより格納された上記特定生物種配列情報に対して、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列の上記部分配列の検索を実行することにより、検索時のスコアである非自己認識検索得点情報を取得する非自己認識部分配列検索ステップと、
上記非自己認識部分配列検索ステップにより取得された上記非自己認識検索得点情報に基づいて、上記部分配列の中から上記非自己認識部分配列を予測する検索基準非自己認識部分配列予測ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１２から２１のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測方法。
【請求項２３】
目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得する目的配列取得ステップと、
上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列情報から、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームにより切断されない上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列である非切断部分配列を予測する非切断部分配列予測ステップと、
上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列情報から、特定の主要組織適合性抗原と結合することができる上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測するＭＨＣ結合部分配列予測ステップと、
上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列情報から、自己として認識されない上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列である非自己認識部分配列を予測する非自己認識部分配列予測ステップと、
上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列情報から、突然変異の入りにくい上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列である非突然変異部分配列を予測する非突然変異部分配列予測ステップと、
上記非切断部分配列予測ステップにより予測された上記非切断部分配列、上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップにより予測された上記ＭＨＣ結合部分配列、上記非自己認識部分配列予測ステップにより予測された上記非自己認識部分配列、および／または、上記非突然変異部分配列予測ステップにより予測された上記非突然変異部分配列に基づいて、ワクチンとして有効な上記アミノ酸配列であるワクチン候補部分配列を予測するワクチン候補部分配列予測ステップと、
を含むワクチン候補部分配列予測方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２４】
上記非切断部分配列予測ステップは、
上記タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の前後数残基を含む上記アミノ酸配列である切断部位含有配列に関する情報である切断部位含有配列情報を格納する切断部位含有配列格納ステップと、
上記切断部位含有配列格納ステップにより格納された上記切断部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報である切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出する切断部位含有配列アミノ酸出現頻度算出ステップと、
上記切断部位含有配列アミノ酸出現頻度算出ステップにより算出された上記切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、切断部位含有配列得点情報を算出する切断部位含有配列得点算出ステップと、
上記切断部位含有配列得点算出ステップにより算出された上記切断部位含有配列得点情報に基づいて、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を上記切断部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応する切断部位含有配列長部分配列得点情報を算出する切断部位含有配列長部分配列得点算出ステップと、
上記切断部位含有配列長部分配列得点算出ステップにより算出された上記切断部位含有配列長部分配列得点情報に基づいて上記酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を上記非切断部分配列として予測する得点基準非切断部分配列予測ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項２３に記載のプログラム。
【請求項２５】
上記非切断部分配列予測ステップは、
上記タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の上記アミノ酸配列である切断部位配列に関する情報である切断部位配列情報を格納する切断部位配列格納ステップと、
上記切断部位配列格納ステップにより格納された上記切断部位配列情報から、既知の切断部位モチーフ配列を抽出する切断部位モチーフ配列抽出ステップと、
上記切断部位モチーフ配列抽出ステップにより抽出された上記切断部位モチーフ配列を利用して上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより上記目的配列における上記酵素切断部位を検索し、検索時のスコアである切断部位検索得点情報を取得する切断部位モチーフ検索ステップと、
上記切断部位モチーフ検索ステップにより取得された上記切断部位検索得点情報に基づいて上記目的配列の上記酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を上記非切断部分配列として予測するモチーフ検索基準非切断部分配列予測ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項２３に記載のプログラム。
【請求項２６】
上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、
上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、
上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の前後数残基を含む上記アミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位含有配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列情報を格納するＭＨＣ結合部位含有配列格納ステップと、
上記ＭＨＣ結合部位含有配列格納ステップにより格納された上記ＭＨＣ結合部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度算出ステップと、
上記ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度算出ステップにより算出された上記ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列得点算出ステップと、
上記ＭＨＣ結合部位含有配列得点算出ステップにより算出された上記ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報に基づいて、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を上記ＭＨＣ結合部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点算出ステップと、
上記ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点算出ステップにより算出された上記ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報に基づいて上記ＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む上記部分配列を上記ＭＨＣ結合部分配列として予測する得点基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項２３から２５のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項２７】
上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、
上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、
上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の上記アミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位配列情報を格納するＭＨＣ結合部位配列格納ステップと、
上記ＭＨＣ結合部位配列格納ステップにより格納された上記ＭＨＣ結合部位配列情報から、既知のＭＨＣ結合部位モチーフ配列を抽出するＭＨＣ結合部位モチーフ配列抽出ステップと、
上記ＭＨＣ結合部位モチーフ配列抽出ステップにより抽出された上記ＭＨＣ結合部位モチーフ配列を利用して上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより上記目的配列における上記ＭＨＣ結合部位を検索し、検索時のスコアであるＭＨＣ結合部位検索得点情報を取得するＭＨＣ結合部位モチーフ検索ステップと、
上記ＭＨＣ結合部位モチーフ検索ステップにより取得された上記ＭＨＣ結合部位検索得点情報に基づいて上記ＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む上記部分配列を上記ＭＨＣ結合部分配列として予測するモチーフ検索基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項２３から２５のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項２８】
上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、
上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、
上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の上記アミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得するＭＨＣ配列取得ステップと、
上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するＭＨＣ長部分配列作成ステップと、
上記ＭＨＣ長部分配列作成ステップにより作成された各ＭＨＣ長部分配列および上記ＭＨＣ配列取得ステップにより取得された上記主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測する複合体立体構造予測ステップと、
上記複合体立体構造予測ステップにより予測された上記複合体立体構造情報に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原配列との間で相互作用している上記アミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定する相互作用アミノ酸決定ステップと、
上記相互作用アミノ酸決定ステップにより決定された上記相互作用アミノ酸情報に含まれる上記アミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出する親和力算出ステップと、
上記親和力算出ステップにより算出された全ての上記アミノ酸の組の間の上記親和力情報の総和を算出する親和力総和算出ステップと、
上記親和力総和算出ステップにより算出された上記親和力情報の上記総和に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、上記ＭＨＣ結合部分配列を予測する親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項２３から２５のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項２９】
上記ＭＨＣ長部分配列作成ステップは、
上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さに分割して、上記ＭＨＣ長部分配列を作成するスライド分割ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項２８に記載のプログラム。
【請求項３０】
上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さは、８〜１８残基数であること、
を特徴とする請求項２８または２９に記載のプログラム。
【請求項３１】
上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、
上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原と結合する上記アミノ酸配列の各アミノ酸残基と上記主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納するＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納ステップ、
をさらに含み、
上記親和力算出ステップは、
上記親和力情報を、上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納ステップにより格納された上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、上記既知の上記タンパク質の上記立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出する距離値基準親和力算出ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項２８から３０のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項３２】
上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、
上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、
上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の立体構造であるＭＨＣ立体構造情報を取得するＭＨＣ立体構造取得ステップと、
上記ＭＨＣ立体構造取得ステップにより取得された上記ＭＨＣ立体構造情報および上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列の上記部分配列に基づいて、上記主要組織適合性抗原と上記部分配列との複合体立体構造情報を作成する複合体立体構造作成ステップと、
上記複合体立体構造作成ステップにより作成された上記複合体立体構造情報において、量子化学計算手法を用いて上記複合体立体構造情報に対応する上記立体構造を評価するための指標値に関する情報である構造評価指標値情報を算出する構造評価指標算出ステップと、
上記構造評価指標算出ステップにより算出された上記構造評価指標値情報に基づいて、上記部分配列の中から上記ＭＨＣ結合部分配列を予測する構造評価指標基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項２３から２５のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項３３】
上記非自己認識部分配列予測ステップは、
特定の生物種に関する上記アミノ酸配列である特定生物種アミノ酸配列に関する情報である特定生物種配列情報を格納する特定生物種配列格納ステップと、
上記特定生物種配列格納ステップにより格納された上記特定生物種配列情報に対して、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列の上記部分配列の検索を実行することにより、検索時のスコアである非自己認識検索得点情報を取得する非自己認識部分配列検索ステップと、
上記非自己認識部分配列検索ステップにより取得された上記非自己認識検索得点情報に基づいて、上記部分配列の中から上記非自己認識部分配列を予測する検索基準非自己認識部分配列予測ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項２３から３２のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項３４】
上記請求項２３から３３のいずれか一つに記載のプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項３５】
目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得する目的配列取得手段と、
特定の主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定手段と、
上記主要組織適合性抗原決定手段により決定された上記主要組織適合性抗原の上記アミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得するＭＨＣ配列取得手段と、
上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列を上記主要組織適合性抗原決定手段により決定された上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するＭＨＣ長部分配列作成手段と、
上記ＭＨＣ長部分配列作成手段により作成された各ＭＨＣ長部分配列および上記ＭＨＣ配列取得手段により取得された上記主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測する複合体立体構造予測手段と、
上記複合体立体構造予測手段により予測された上記複合体立体構造情報に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原配列との間で相互作用している上記アミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定する相互作用アミノ酸決定手段と、
上記相互作用アミノ酸決定手段により決定された上記相互作用アミノ酸情報に含まれる上記アミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出する親和力算出手段と、
上記親和力算出手段により算出された全ての上記アミノ酸の組の間の上記親和力情報の総和を算出する親和力総和算出手段と、
上記親和力総和算出手段により算出された上記親和力情報の上記総和に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、上記特定の上記主要組織適合性抗原と結合することができる上記アミノ酸配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測する親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測手段と、
を備えたことを特徴とするＭＨＣ結合部分配列予測装置。
【請求項３６】
上記ＭＨＣ長部分配列作成手段は、
上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さに分割して、上記ＭＨＣ長部分配列を作成するスライド分割手段、
をさらに備えたことを特徴とする請求項３５に記載のＭＨＣ結合部分配列予測装置。
【請求項３７】
上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さは、８〜１８残基数であること、
を特徴とする請求項３５または３６に記載のＭＨＣ結合部分配列予測装置。
【請求項３８】
上記主要組織適合性抗原決定手段により決定された上記主要組織適合性抗原と結合する上記アミノ酸配列の各アミノ酸残基と上記主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納するＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納手段、
をさらに備え、
上記親和力算出手段は、
上記親和力情報を、上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納手段により格納された上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、上記既知の上記タンパク質の上記立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出する距離値基準親和力算出手段、
をさらに備えたことを特徴とする請求項３５から３７のいずれか一つに記載のＭＨＣ結合部分配列予測装置。
【請求項３９】
目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得する目的配列取得ステップと、
特定の主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、
上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の上記アミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得するＭＨＣ配列取得ステップと、
上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するＭＨＣ長部分配列作成ステップと、
上記ＭＨＣ長部分配列作成ステップにより作成された各ＭＨＣ長部分配列および上記ＭＨＣ配列取得ステップにより取得された上記主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測する複合体立体構造予測ステップと、
上記複合体立体構造予測ステップにより予測された上記複合体立体構造情報に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原配列との間で相互作用している上記アミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定する相互作用アミノ酸決定ステップと、
上記相互作用アミノ酸決定ステップにより決定された上記相互作用アミノ酸情報に含まれる上記アミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出する親和力算出ステップと、
上記親和力算出ステップにより算出された全ての上記アミノ酸の組の間の上記親和力情報の総和を算出する親和力総和算出ステップと、
上記親和力総和算出ステップにより算出された上記親和力情報の上記総和に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、上記特定の上記主要組織適合性抗原と結合することができる上記アミノ酸配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測する親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップと、
を含むことを特徴とするＭＨＣ結合部分配列予測方法。
【請求項４０】
上記ＭＨＣ長部分配列作成ステップは、
上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さに分割して、上記ＭＨＣ長部分配列を作成するスライド分割ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項３９に記載のＭＨＣ結合部分配列予測方法。
【請求項４１】
上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さは、８〜１８残基数であること、
を特徴とする請求項３９または４０に記載のＭＨＣ結合部分配列予測方法。
【請求項４２】
上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原と結合する上記アミノ酸配列の各アミノ酸残基と上記主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納するＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納ステップ、
をさらに含み、
上記親和力算出ステップは、
上記親和力情報を、上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納ステップにより格納された上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、上記既知の上記タンパク質の上記立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出する距離値基準親和力算出ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項３９から４１のいずれか一つに記載のＭＨＣ結合部分配列予測方法。
【請求項４３】
目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得する目的配列取得ステップと、
特定の主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、
上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の上記アミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得するＭＨＣ配列取得ステップと、
上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するＭＨＣ長部分配列作成ステップと、
上記ＭＨＣ長部分配列作成ステップにより作成された各ＭＨＣ長部分配列および上記ＭＨＣ配列取得ステップにより取得された上記主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測する複合体立体構造予測ステップと、
上記複合体立体構造予測ステップにより予測された上記複合体立体構造情報に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原配列との間で相互作用している上記アミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定する相互作用アミノ酸決定ステップと、
上記相互作用アミノ酸決定ステップにより決定された上記相互作用アミノ酸情報に含まれる上記アミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出する親和力算出ステップと、
上記親和力算出ステップにより算出された全ての上記アミノ酸の組の間の上記親和力情報の総和を算出する親和力総和算出ステップと、
上記親和力総和算出ステップにより算出された上記親和力情報の上記総和に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、上記特定の上記主要組織適合性抗原と結合することができる上記アミノ酸配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測する親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップと、
を含むＭＨＣ結合部分配列予測方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項４４】
上記ＭＨＣ長部分配列作成ステップは、
上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さに分割して、上記ＭＨＣ長部分配列を作成するスライド分割ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項４３に記載のプログラム。
【請求項４５】
上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さは、８〜１８残基数であること、
を特徴とする請求項４３または４４に記載のプログラム。
【請求項４６】
上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原と結合する上記アミノ酸配列の各アミノ酸残基と上記主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納するＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納ステップ、
をさらに含み、
上記親和力算出ステップは、
上記親和力情報を、上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納ステップにより格納された上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、上記既知の上記タンパク質の上記立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出する距離値基準親和力算出ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項４３から４５のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項４７】
上記請求項４３から４６のいずれか一つに記載のプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ワクチン候補部分配列予測装置、ワクチン候補部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体に関し、特に、タンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列から、Ｔ細胞を活性化させることができるアミノ酸配列（ペプチド配列）を予測することにより、ワクチンとなるアミノ酸配列を高精度に予測することができるワクチン候補部分配列予測装置、ワクチン候補部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体に関するものである。また、本発明は、ＭＨＣ結合部分配列予測装置、ＭＨＣ結合部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体に関し、特に、タンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列から、特定の主要組織適合性抗原（ＭＨＣ：Ｍａｊｏｒ  Ｈｉｓｔｏｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ  Ｃｏｍｐｌｅｘ）と結合することができるアミノ酸配列（ペプチド配列）を高精度に予測することができるＭＨＣ結合部分配列予測装置、ＭＨＣ結合部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
「ペプチドワクチン」とは、人体が持つ免疫機能を調節することによる間接的な治療効果や予防効果などが期待される、ペプチドを主要な構造体とする医薬品のことをいう。
【０００３】
ここで、人体の免疫機能について簡単に説明する。まず、ウイルスやバクテリアなどの病原体に人体がさらされると、病原体由来のタンパク質は、ヒトの細胞内で分解され、ヒトのＭＨＣであるＨＬＡ（ヒト白血球抗原：Ｈｕｍａｎ  Ｌｅｕｋｏｃｙｔｅ  Ａｎｔｉｇｅｎ）分子に結合し、細胞外に抗原として提示される。そして、血液中に存在し免疫機能を調節しているＴリンパ球細胞がＨＬＡ分子に結合した病原体由来のタンパク質（ペプチド）を認識すると、細胞障害性Ｔリンパ球細胞の増殖をはじめとする免疫機能が亢進する。これにより、病原体が人体に再度進入した時には、人体から病原体を迅速に排除することができる。ワクチンはこのような人体の免疫機能を活用したものであり、無毒化した病原体などを用いている。
【０００４】
しかしながら、無毒化した病原体などを材料とするワクチンなどでは、しばしば重篤な副作用が報告されてきた。
【０００５】
したがって、予めＨＬＡ分子に結合する病原体由来のペプチド断片を予測することができれば、当該ペプチド断片は、極めて効率的で副作用が殆どない、ペプチドワクチン製剤として有望な候補物質となりうる。
【０００６】
具体的には、例えば、今般のＳＡＲＳなどの新興感染症に対しても、極めて迅速にワクチン候補ペプチドを予測し、提案することが可能になる。
【０００７】
また、免疫系は、例えばがん細胞に対して、本来、がん細胞特有のタンパク質断片を認識して細胞障害性Ｔ細胞をはじめとする免疫機能が亢進することにより、がん細胞を排除する働きをもっているので、例えば、予めＨＬＡ分子に結合するがん細胞固有のペプチド断片を予測することができれば、当該ペプチド断片は、極めて効率的で副作用が殆どない、抗がん剤として有望な候補物質となりうる。実際、白血病などに対しては、がん抗原ペプチド投与によるがん免疫療法が試みられており、一部では好成績を得ている。
【０００８】
また、例えば、花粉症やアトピー、喘息、リウマチなどに代表されるアレルギー疾患における症状は、例えば花粉などのアレルゲン（抗原）に対して免疫機能が異常に亢進することにより現れるので、ＨＬＡ分子に結合したアレルゲン由来のペプチドをうまく選択することにより、免疫機能全体を当該アレルゲンに対する免疫寛容（アナジー）状態に誘導することが可能であるといわれている。すなわち、予めＨＬＡ分子に結合するアレルゲン由来のペプチド断片を予測することができれば、当該ペプチド断片は、極めて効率的で副作用が殆どない、抗アレルギー製剤として有望な候補物質となりうる。
【０００９】
以上のように、様々な疾患に関係するタンパク質の配列情報から予測されたＴ細胞を活性化するペプチド断片は医薬品になりうる可能性をもち、当該ペプチド断片を効率的に発見する技術は産業上非常に有用である。
【００１０】
ここで、従来、ペプチド配列からインシリコ（ｉｎ  ｓｉｌｉｃｏ）でワクチン候補を予測する方法が、様々提案されている。
【００１１】
まず、最も一般的な方法は、実験的に結合することがわかっているペプチドの配列情報を利用する方法である。この方法では、実験的に結合することが知られているペプチドの配列情報から、例えばニューラルネットワークなどの機械学習を利用して、結合するペプチドの共通性を抽出する。つまり、この方法は、タンパク質の中で、上述した共通性をもつペプチドは、ＭＨＣにも結合するという考えに基づく方法である。そして、これまでの報告には、例えば、Ｃ型肝炎のＴ細胞エピトープの予測を実施したというもの（例えば、非特許文献１参照。）がある。
【００１２】
この方法によれば、ＭＨＣに結合するペプチドの情報が豊富であれば、ワクチン候補のペプチドを高精度に予測することが可能である。
【００１３】
また、既知の結合ペプチドに依存しない方法として、ＭＨＣの構造を利用して実際にペプチドとの相互作用を計算する方法がある。そして、これまでの報告には、例えば、ＨＬＡ−ＤＲＢ１＊０１０１とペプチドとの複合体を高精度に予測したというもの（例えば、非特許文献２参照。）がある。
【００１４】
この方法によれば、結合既知のペプチドに関する情報などを必要とせずに、予測した複合体に基づいてワクチン候補のペプチドを予測することが可能である。
【００１５】
【非特許文献１】Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｓｃｉ．，  １２，  ｐ．１００７−１０１７，  ２００３
【非特許文献２】Ｐｒｏｔｅｉｎｓ：  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ，  ａｎｄ  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，  Ｖｏｌｕｍｅ  ５４，  Ｉｓｓｕｅ  ３，  ｐ．５３４−５５６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
しかしながら、上述した実験的に結合することがわかっているペプチドの配列情報を利用する方法（上述の非特許文献１など）では、ＭＨＣに結合するペプチドの情報が豊富であれば高精度の予測が可能ではあるが、現状では多くのＭＨＣに関し、結合するペプチドの情報が少ないため、多くの種類のＭＨＣに関しては予測精度が不充分である、という問題点がある。
【００１７】
また、上述した既知の結合ペプチドに依存しない方法（上述の非特許文献２など）では、結合ペプチドが既知であるかを問わないという利点があるが、計算時間が膨大になってしまう、という問題点がある。
【００１８】
また、ウイルスは抗原決定基に変異を起こすことで免疫系の攻撃から逃れていると考えられている。そのため、突然変異の入りやすい配列をもったペプチドワクチンを開発しても、ウイスルの高頻度の変異により、すぐに効果がなくなることが予測される。すなわち、突然変異の入り方が少ない配列をもつペプチドワクチンは、効果が持続的であると考えられる。
【００１９】
しかしながら、突然変異の入り方を考慮して、ペプチドワクチンを設計する技術はない、という問題点がある。
【００２０】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであって、タンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列から、Ｔ細胞を活性化させることができるアミノ酸配列（ペプチド配列）を予測することにより、ワクチンとなるアミノ酸配列を高精度に予測することができるワクチン候補部分配列予測装置、ワクチン候補部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とするものである。また、本発明は、タンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列から、特定の主要組織適合性抗原（ＭＨＣ：Ｍａｊｏｒ  Ｈｉｓｔｏｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ  Ｃｏｍｐｌｅｘ）と結合することができるアミノ酸配列（ペプチド配列）を高精度に予測することができるＭＨＣ結合部分配列予測装置、ＭＨＣ結合部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
ペプチドワクチンはヒト等の細胞内で分解されずにＭＨＣ分子に結合することで細胞外に抗原として提示されること、Ｔリンパ球細胞はＨＬＡ分子に結合した病原体由来のペプチドを認識すること、が必要である。さらにペプチドワクチンは自己に関する免疫寛容を保つために自己ペプチドには反応しないように調整されていること、すなわち、自己ではないことも求められる。
【００２２】
本発明は、１）リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームに対する耐性をもち、２）ＭＨＣと結合し、３）自己ペプチドとして認識されない、４）突然変異の入りにくい、という４つの条件を満たすペプチドがワクチンとして有効である、という考えに基づくものである。
【００２３】
したがって、上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１に記載のワクチン候補部分配列予測装置は、目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得する目的配列取得手段と、上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列情報から、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームにより切断されない上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列である非切断部分配列を予測する非切断部分配列予測手段と、上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列情報から、特定の主要組織適合性抗原と結合することができる上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測するＭＨＣ結合部分配列予測手段と、上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列情報から、自己として認識されない上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列である非自己認識部分配列を予測する非自己認識部分配列予測手段と、上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列情報から、突然変異の入りにくい上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列である非突然変異部分配列を予測する非突然変異部分配列予測手段と、上記非切断部分配列予測手段により予測された上記非切断部分配列、上記ＭＨＣ結合部分配列予測手段により予測された上記ＭＨＣ結合部分配列、上記非自己認識部分配列予測手段により予測された上記非自己認識部分配列、および／または、上記非突然変異部分配列予測手段により予測された上記非突然変異部分配列に基づいて、ワクチンとして有効な上記アミノ酸配列であるワクチン候補部分配列を予測するワクチン候補部分配列予測手段とを備えたことを特徴とする。
【００２４】
この装置によれば、目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得し、取得された目的配列情報から、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームにより切断されないアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非切断部分配列を予測し、取得された目的配列情報から、特定の主要組織適合性抗原と結合することができるアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測し、取得された目的配列情報から、自己として認識されないアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非自己認識部分配列を予測し、取得された目的配列情報から、突然変異の入りにくいアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非突然変異部分配列を予測し、予測された非切断部分配列、予測されたＭＨＣ結合部分配列、予測された非自己認識部分配列、および／または、予測された非突然変異部分配列に基づいて、ワクチンとして有効なアミノ酸配列であるワクチン候補部分配列を予測するので、目的配列情報から、１）リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームに対する耐性をもち、２）ＭＨＣと結合し、３）自己ペプチドとして認識されない、４）突然変異の入りにくい、という４つの条件を満たし、Ｔ細胞を活性化させることができるワクチンとして最適なワクチン候補部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００２５】
また、請求項２に記載のワクチン候補部分配列予測装置は、請求項１に記載のワクチン候補部分配列予測装置において、上記非切断部分配列予測手段は、上記タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の前後数残基を含む上記アミノ酸配列である切断部位含有配列に関する情報である切断部位含有配列情報を格納する切断部位含有配列格納手段と、上記切断部位含有配列格納手段により格納された上記切断部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報である切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出する切断部位含有配列アミノ酸出現頻度算出手段と、上記切断部位含有配列アミノ酸出現頻度算出手段により算出された上記切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、切断部位含有配列得点情報を算出する切断部位含有配列得点算出手段と、上記切断部位含有配列得点算出手段により算出された上記切断部位含有配列得点情報に基づいて、上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列を上記切断部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応する切断部位含有配列長部分配列得点情報を算出する切断部位含有配列長部分配列得点算出手段と、上記切断部位含有配列長部分配列得点算出手段により算出された上記切断部位含有配列長部分配列得点情報に基づいて上記酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を上記非切断部分配列として予測する得点基準非切断部分配列予測手段とをさらに備えたことを特徴とする。
【００２６】
これは非切断部分配列予測手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、非切断部分配列予測手段は、タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の前後数残基を含むアミノ酸配列である切断部位含有配列に関する情報である切断部位含有配列情報を格納し、格納された切断部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報である切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出し、算出された切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、切断部位含有配列得点情報を算出し、算出された切断部位含有配列得点情報に基づいて、取得された目的配列を切断部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応する切断部位含有配列長部分配列得点情報を算出し、算出された切断部位含有配列長部分配列得点情報に基づいて酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を非切断部分配列として予測するので、切断部位含有配列の頻度解析に基づいて、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームによる酵素切断部位を高精度に予測することにより非切断部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００２７】
また、請求項３に記載のワクチン候補部分配列予測装置は、請求項１に記載のワクチン候補部分配列予測装置において、上記非切断部分配列予測手段は、上記タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の上記アミノ酸配列である切断部位配列に関する情報である切断部位配列情報を格納する切断部位配列格納手段と、上記切断部位配列格納手段により格納された上記切断部位配列情報から、既知の切断部位モチーフ配列を抽出する切断部位モチーフ配列抽出手段と、上記切断部位モチーフ配列抽出手段により抽出された上記切断部位モチーフ配列を利用して上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより上記目的配列における上記酵素切断部位を検索し、検索時のスコアである切断部位検索得点情報を取得する切断部位モチーフ検索手段と、上記切断部位モチーフ検索手段により取得された上記切断部位検索得点情報に基づいて上記目的配列の上記酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を上記非切断部分配列として予測するモチーフ検索基準非切断部分配列予測手段とをさらに備えたことを特徴とする。
【００２８】
これは非切断部分配列予測手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、非切断部分配列予測手段は、タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位のアミノ酸配列である切断部位配列に関する情報である切断部位配列情報を格納し、格納された切断部位配列情報から、既知の切断部位モチーフ配列を抽出し、抽出された切断部位モチーフ配列を利用して目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより目的配列における酵素切断部位を検索し、検索時のスコアである切断部位検索得点情報を取得し、取得された切断部位検索得点情報に基づいて目的配列の酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を非切断部分配列として予測するので、目的配列に対するモチーフ検索に基づいて、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームによる酵素切断部位を高精度に予測することにより非切断部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００２９】
また、請求項４に記載のワクチン候補部分配列予測装置は、請求項１から３のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測装置において、上記ＭＨＣ結合部分配列予測手段は、上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定手段と、上記主要組織適合性抗原決定手段により決定された上記主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の前後数残基を含む上記アミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位含有配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列情報を格納するＭＨＣ結合部位含有配列格納手段と、上記ＭＨＣ結合部位含有配列格納手段により格納された上記ＭＨＣ結合部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度算出手段と、上記ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度算出手段により算出された上記ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列得点算出手段と、上記ＭＨＣ結合部位含有配列得点算出手段により算出された上記ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報に基づいて、上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列を上記ＭＨＣ結合部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点算出手段と、上記ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点算出手段により算出された上記ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報に基づいて上記ＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む上記部分配列を上記ＭＨＣ結合部分配列として予測する得点基準ＭＨＣ結合部分配列予測手段とをさらに備えたことを特徴とする。
【００３０】
これはＭＨＣ結合部分配列予測手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、ＭＨＣ結合部分配列予測手段は、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の前後数残基を含むアミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位含有配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列情報を格納し、格納されたＭＨＣ結合部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出し、算出されたＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報を算出し、算出されたＭＨＣ結合部位含有配列得点情報に基づいて、取得された目的配列をＭＨＣ結合部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報を算出し、算出されたＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報に基づいてＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む部分配列をＭＨＣ結合部分配列として予測するので、各種の主要組織適合性抗原に対応する既知のＭＨＣ結合部位含有配列のアミノ酸頻度解析に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合するＭＨＣ結合部位を高精度に予測することにより、ＭＨＣ結合部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００３１】
また、請求項５に記載のワクチン候補部分配列予測装置は、請求項１から３のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測装置において、上記ＭＨＣ結合部分配列予測手段は、上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定手段と、上記主要組織適合性抗原決定手段により決定された上記主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の上記アミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位配列情報を格納するＭＨＣ結合部位配列格納手段と、上記ＭＨＣ結合部位配列格納手段により格納された上記ＭＨＣ結合部位配列情報から、既知のＭＨＣ結合部位モチーフ配列を抽出するＭＨＣ結合部位モチーフ配列抽出手段と、上記ＭＨＣ結合部位モチーフ配列抽出手段により抽出された上記ＭＨＣ結合部位モチーフ配列を利用して上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより上記目的配列における上記ＭＨＣ結合部位を検索し、検索時のスコアであるＭＨＣ結合部位検索得点情報を取得するＭＨＣ結合部位モチーフ検索手段と、上記ＭＨＣ結合部位モチーフ検索手段により取得された上記ＭＨＣ結合部位検索得点情報に基づいて上記ＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む上記部分配列を上記ＭＨＣ結合部分配列として予測するモチーフ検索基準ＭＨＣ結合部分配列予測手段とをさらに備えたことを特徴とする。
【００３２】
これはＭＨＣ結合部分配列予測手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、ＭＨＣ結合部分配列予測手段は、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位のアミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位配列情報を格納し、格納されたＭＨＣ結合部位配列情報から、既知のＭＨＣ結合部位モチーフ配列を抽出し、抽出されたＭＨＣ結合部位モチーフ配列を利用して取得された目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより目的配列におけるＭＨＣ結合部位を検索し、検索時のスコアであるＭＨＣ結合部位検索得点情報を取得し、取得されたＭＨＣ結合部位検索得点情報に基づいてＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む部分配列をＭＨＣ結合部分配列として予測するので、各種の主要組織適合性抗原に対応する既知のＭＨＣ結合部位配列を利用してモチーフを検出し、当該モチーフ検索に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合するＭＨＣ結合部位を高精度に予測することにより、ＭＨＣ結合部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００３３】
また、請求項６に記載のワクチン候補部分配列予測装置は、請求項１から３のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測装置において、上記ＭＨＣ結合部分配列予測手段は、上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定手段と、上記主要組織適合性抗原決定手段により決定された上記主要組織適合性抗原の上記アミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得するＭＨＣ配列取得手段と、上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列を上記主要組織適合性抗原決定手段により決定された上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するＭＨＣ長部分配列作成手段と、上記ＭＨＣ長部分配列作成手段により作成された各ＭＨＣ長部分配列および上記ＭＨＣ配列取得手段により取得された上記主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測する複合体立体構造予測手段と、上記複合体立体構造予測手段により予測された上記複合体立体構造情報に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原配列との間で相互作用している上記アミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定する相互作用アミノ酸決定手段と、上記相互作用アミノ酸決定手段により決定された上記相互作用アミノ酸情報に含まれる上記アミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出する親和力算出手段と、上記親和力算出手段により算出された全ての上記アミノ酸の組の間の上記親和力情報の総和を算出する親和力総和算出手段と、上記親和力総和算出手段により算出された上記親和力情報の上記総和に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、上記ＭＨＣ結合部分配列を予測する親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測手段とをさらに備えたことを特徴とする。
【００３４】
これはＭＨＣ結合部分配列予測手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、ＭＨＣ結合部分配列予測手段は、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原のアミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得し、取得された目的配列を決定された主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成し、作成された各ＭＨＣ長部分配列および取得された主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測し、予測された複合体立体構造情報に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原配列との間で相互作用しているアミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定し、決定された相互作用アミノ酸情報に含まれるアミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出し、算出された全てのアミノ酸の組の間の親和力情報の総和を算出し、算出された親和力情報の総和に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、ＭＨＣ結合部分配列を予測するので、既知の結合ペプチドの情報には依存せず、ＭＨＣとの複合体立体構造から統計的に算出された親和力に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を高速かつ高精度に予測することができる。
【００３５】
また、請求項７に記載のワクチン候補部分配列予測装置は、請求項６に記載のワクチン候補部分配列予測装置において、上記ＭＨＣ長部分配列作成手段は、上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さに分割して、上記ＭＨＣ長部分配列を作成するスライド分割手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００３６】
これはＭＨＣ長部分配列作成手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、ＭＨＣ長部分配列作成手段は、取得された目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するので、分割される可能性のあるＭＨＣ長部分配列を漏れなく作成することができる。
【００３７】
また、請求項８に記載のワクチン候補部分配列予測装置は、請求項６または７に記載のワクチン候補部分配列予測装置において、上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さは、８〜１８残基数であることを特徴とする。
【００３８】
これは主要組織適合性抗原の種類に対応する長さの一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、主要組織適合性抗原の種類に対応する長さは、８〜１８残基数であるので、例えばＭＨＣクラスＩに対しては８〜１２残基数とし、ＭＨＣクラスＩＩに対しては１２〜１８残基数とすることができるため、各ＭＨＣの種類に対応する最適な長さのＭＨＣ長部分配列を作成することができる。
【００３９】
また、請求項９に記載のワクチン候補部分配列予測装置は、請求項６から８のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測装置において、上記ＭＨＣ結合部分配列予測手段は、上記主要組織適合性抗原決定手段により決定された上記主要組織適合性抗原と結合する上記アミノ酸配列の各アミノ酸残基と上記主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納するＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納手段をさらに備え、上記親和力算出手段は、上記親和力情報を、上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納手段により格納された上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、上記既知の上記タンパク質の上記立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出する距離値基準親和力算出手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００４０】
これはＭＨＣ結合部分配列予測手段および親和力算出手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、ＭＨＣ結合部分配列予測手段は、決定された主要組織適合性抗原と結合するアミノ酸配列の各アミノ酸残基と主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納し、親和力算出手段は、親和力情報を、格納されたＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、既知のタンパク質の立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出するので、既知の結合ペプチドの情報には依存せず、ＭＨＣとの複合体立体構造からＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値などを利用した統計ポテンシャルを用いて算出された親和力に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を高速かつ高精度に予測することができる。
【００４１】
また、請求項１０に記載のワクチン候補部分配列予測装置は、請求項１から３のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測装置において、上記ＭＨＣ結合部分配列予測手段は、上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定手段と、上記主要組織適合性抗原決定手段により決定された上記主要組織適合性抗原の立体構造であるＭＨＣ立体構造情報を取得するＭＨＣ立体構造取得手段と、上記ＭＨＣ立体構造取得手段により取得された上記ＭＨＣ立体構造情報および上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列の上記部分配列に基づいて、上記主要組織適合性抗原と上記部分配列との複合体立体構造情報を作成する複合体立体構造作成手段と、上記複合体立体構造作成手段により作成された上記複合体立体構造情報において、量子化学計算手法を用いて上記複合体立体構造情報に対応する上記立体構造を評価するための指標値に関する情報である構造評価指標値情報を算出する構造評価指標算出手段と、上記構造評価指標算出手段により算出された上記構造評価指標値情報に基づいて、上記部分配列の中から上記ＭＨＣ結合部分配列を予測する構造評価指標基準ＭＨＣ結合部分配列予測手段とをさらに備えたことを特徴とする。
【００４２】
これはＭＨＣ結合部分配列予測手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、ＭＨＣ結合部分配列予測手段は、特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原の立体構造であるＭＨＣ立体構造情報を取得し、取得されたＭＨＣ立体構造情報および取得された目的配列の部分配列に基づいて、主要組織適合性抗原と部分配列との複合体立体構造情報を作成し、作成された複合体立体構造情報において、量子化学計算手法を用いて複合体立体構造情報に対応する立体構造を評価するための指標値に関する情報である構造評価指標値情報を算出し、算出された構造評価指標値情報に基づいて、部分配列の中からＭＨＣ結合部分配列を予測するので、既知の結合ペプチドの情報には依存せず、ＭＨＣとの複合体立体構造に対して量子化学計算手法を用いて算出した構造評価指標値に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００４３】
また、請求項１１に記載のワクチン候補部分配列予測装置は、請求項１から１０のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測装置において、上記非自己認識部分配列予測手段は、特定の生物種に関する上記アミノ酸配列である特定生物種アミノ酸配列に関する情報である特定生物種配列情報を格納する特定生物種配列格納手段と、上記特定生物種配列格納手段により格納された上記特定生物種配列情報に対して、上記目的配列取得手段により作成された上記目的配列の上記部分配列の検索を実行することにより、検索時のスコアである非自己認識検索得点情報を取得する非自己認識部分配列検索手段と、上記非自己認識部分配列検索手段により取得された上記非自己認識検索得点情報に基づいて、上記部分配列の中から上記非自己認識部分配列を予測する検索基準非自己認識部分配列予測手段とをさらに備えたことを特徴とする。
【００４４】
これは非自己認識部分配列予測手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、非自己認識部分配列予測手段は、特定の生物種に関するアミノ酸配列である特定生物種アミノ酸配列に関する情報である特定生物種配列情報を格納し、格納された特定生物種配列情報に対して、取得された目的配列の部分配列の検索を実行することにより、検索時のスコアである非自己認識検索得点情報を取得し、取得された非自己認識検索得点情報に基づいて、部分配列の中から非自己認識部分配列を予測するので、非自己認識検索得点情報に基づいて、自己として認識されるかを評価することにより、自己として認識されない（抗原性をもつ）非自己認識部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００４５】
また、本発明は、ワクチン候補部分配列予測方法に関するものであり、請求項１２に記載のワクチン候補部分配列予測方法は、目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得する目的配列取得ステップと、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列情報から、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームにより切断されない上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列である非切断部分配列を予測する非切断部分配列予測ステップと、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列情報から、特定の主要組織適合性抗原と結合することができる上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測するＭＨＣ結合部分配列予測ステップと、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列情報から、自己として認識されない上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列である非自己認識部分配列を予測する非自己認識部分配列予測ステップと、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列情報から、突然変異の入りにくい上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列である非突然変異部分配列を予測する非突然変異部分配列予測ステップと、上記非切断部分配列予測ステップにより予測された上記非切断部分配列、上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップにより予測された上記ＭＨＣ結合部分配列、上記非自己認識部分配列予測ステップにより予測された上記非自己認識部分配列、および／または、上記非突然変異部分配列予測ステップにより予測された上記非突然変異部分配列に基づいて、ワクチンとして有効な上記アミノ酸配列であるワクチン候補部分配列を予測するワクチン候補部分配列予測ステップとを含むことを特徴とする。
【００４６】
この方法によれば、目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得し、取得された目的配列情報から、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームにより切断されないアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非切断部分配列を予測し、取得された目的配列情報から、特定の主要組織適合性抗原と結合することができるアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測し、取得された目的配列情報から、自己として認識されないアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非自己認識部分配列を予測し、取得された目的配列情報から、突然変異の入りにくいアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非突然変異部分配列を予測し、予測された非切断部分配列、予測されたＭＨＣ結合部分配列、予測された非自己認識部分配列、および／または、予測された非突然変異部分配列に基づいて、ワクチンとして有効なアミノ酸配列であるワクチン候補部分配列を予測するので、目的配列情報から、１）リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームに対する耐性をもち、２）ＭＨＣと結合し、３）自己ペプチドとして認識されない、４）突然変異の入りにくい、という４つの条件を満たし、Ｔ細胞を活性化させることができるワクチンとして最適なワクチン候補部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００４７】
また、請求項１３に記載のワクチン候補部分配列予測方法は、請求項１２に記載のワクチン候補部分配列予測方法において、上記非切断部分配列予測ステップは、上記タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の前後数残基を含む上記アミノ酸配列である切断部位含有配列に関する情報である切断部位含有配列情報を格納する切断部位含有配列格納ステップと、上記切断部位含有配列格納ステップにより格納された上記切断部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報である切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出する切断部位含有配列アミノ酸出現頻度算出ステップと、上記切断部位含有配列アミノ酸出現頻度算出ステップにより算出された上記切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、切断部位含有配列得点情報を算出する切断部位含有配列得点算出ステップと、上記切断部位含有配列得点算出ステップにより算出された上記切断部位含有配列得点情報に基づいて、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を上記切断部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応する切断部位含有配列長部分配列得点情報を算出する切断部位含有配列長部分配列得点算出ステップと、上記切断部位含有配列長部分配列得点算出ステップにより算出された上記切断部位含有配列長部分配列得点情報に基づいて上記酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を上記非切断部分配列として予測する得点基準非切断部分配列予測ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００４８】
これは非切断部分配列予測ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、非切断部分配列予測ステップは、タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の前後数残基を含むアミノ酸配列である切断部位含有配列に関する情報である切断部位含有配列情報を格納し、格納された切断部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報である切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出し、算出された切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、切断部位含有配列得点情報を算出し、算出された切断部位含有配列得点情報に基づいて、取得された目的配列を切断部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応する切断部位含有配列長部分配列得点情報を算出し、算出された切断部位含有配列長部分配列得点情報に基づいて酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を非切断部分配列として予測するので、切断部位含有配列の頻度解析に基づいて、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームによる酵素切断部位を高精度に予測することにより非切断部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００４９】
また、請求項１４に記載のワクチン候補部分配列予測方法は、請求項１２に記載のワクチン候補部分配列予測方法において、上記非切断部分配列予測ステップは、上記タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の上記アミノ酸配列である切断部位配列に関する情報である切断部位配列情報を格納する切断部位配列格納ステップと、上記切断部位配列格納ステップにより格納された上記切断部位配列情報から、既知の切断部位モチーフ配列を抽出する切断部位モチーフ配列抽出ステップと、上記切断部位モチーフ配列抽出ステップにより抽出された上記切断部位モチーフ配列を利用して上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより上記目的配列における上記酵素切断部位を検索し、検索時のスコアである切断部位検索得点情報を取得する切断部位モチーフ検索ステップと、上記切断部位モチーフ検索ステップにより取得された上記切断部位検索得点情報に基づいて上記目的配列の上記酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を上記非切断部分配列として予測するモチーフ検索基準非切断部分配列予測ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００５０】
これは非切断部分配列予測ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、非切断部分配列予測ステップは、タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位のアミノ酸配列である切断部位配列に関する情報である切断部位配列情報を格納し、格納された切断部位配列情報から、既知の切断部位モチーフ配列を抽出し、抽出された切断部位モチーフ配列を利用して目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより目的配列における酵素切断部位を検索し、検索時のスコアである切断部位検索得点情報を取得し、取得された切断部位検索得点情報に基づいて目的配列の酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を非切断部分配列として予測するので、目的配列に対するモチーフ検索に基づいて、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームによる酵素切断部位を高精度に予測することにより非切断部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００５１】
また、請求項１５に記載のワクチン候補部分配列予測方法は、請求項１２から１４のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測方法において、上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の前後数残基を含む上記アミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位含有配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列情報を格納するＭＨＣ結合部位含有配列格納ステップと、上記ＭＨＣ結合部位含有配列格納ステップにより格納された上記ＭＨＣ結合部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度算出ステップと、上記ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度算出ステップにより算出された上記ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列得点算出ステップと、上記ＭＨＣ結合部位含有配列得点算出ステップにより算出された上記ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報に基づいて、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を上記ＭＨＣ結合部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点算出ステップと、上記ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点算出ステップにより算出された上記ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報に基づいて上記ＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む上記部分配列を上記ＭＨＣ結合部分配列として予測する得点基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００５２】
これはＭＨＣ結合部分配列予測ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の前後数残基を含むアミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位含有配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列情報を格納し、格納されたＭＨＣ結合部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出し、算出されたＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報を算出し、算出されたＭＨＣ結合部位含有配列得点情報に基づいて、取得された目的配列をＭＨＣ結合部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報を算出し、算出されたＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報に基づいてＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む部分配列をＭＨＣ結合部分配列として予測するので、各種の主要組織適合性抗原に対応する既知のＭＨＣ結合部位含有配列のアミノ酸頻度解析に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合するＭＨＣ結合部位を高精度に予測することにより、ＭＨＣ結合部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００５３】
また、請求項１６に記載のワクチン候補部分配列予測方法は、請求項１２から１４のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測方法において、上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の上記アミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位配列情報を格納するＭＨＣ結合部位配列格納ステップと、上記ＭＨＣ結合部位配列格納ステップにより格納された上記ＭＨＣ結合部位配列情報から、既知のＭＨＣ結合部位モチーフ配列を抽出するＭＨＣ結合部位モチーフ配列抽出ステップと、上記ＭＨＣ結合部位モチーフ配列抽出ステップにより抽出された上記ＭＨＣ結合部位モチーフ配列を利用して上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより上記目的配列における上記ＭＨＣ結合部位を検索し、検索時のスコアであるＭＨＣ結合部位検索得点情報を取得するＭＨＣ結合部位モチーフ検索ステップと、上記ＭＨＣ結合部位モチーフ検索ステップにより取得された上記ＭＨＣ結合部位検索得点情報に基づいて上記ＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む上記部分配列を上記ＭＨＣ結合部分配列として予測するモチーフ検索基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００５４】
これはＭＨＣ結合部分配列予測ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位のアミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位配列情報を格納し、格納されたＭＨＣ結合部位配列情報から、既知のＭＨＣ結合部位モチーフ配列を抽出し、抽出されたＭＨＣ結合部位モチーフ配列を利用して取得された目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより目的配列におけるＭＨＣ結合部位を検索し、検索時のスコアであるＭＨＣ結合部位検索得点情報を取得し、取得されたＭＨＣ結合部位検索得点情報に基づいてＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む部分配列をＭＨＣ結合部分配列として予測するので、各種の主要組織適合性抗原に対応する既知のＭＨＣ結合部位配列を利用してモチーフを検出し、当該モチーフ検索に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合するＭＨＣ結合部位を高精度に予測することにより、ＭＨＣ結合部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００５５】
また、請求項１７に記載のワクチン候補部分配列予測方法は、請求項１２から１４のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測方法において、上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の上記アミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得するＭＨＣ配列取得ステップと、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するＭＨＣ長部分配列作成ステップと、上記ＭＨＣ長部分配列作成ステップにより作成された各ＭＨＣ長部分配列および上記ＭＨＣ配列取得ステップにより取得された上記主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測する複合体立体構造予測ステップと、上記複合体立体構造予測ステップにより予測された上記複合体立体構造情報に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原配列との間で相互作用している上記アミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定する相互作用アミノ酸決定ステップと、上記相互作用アミノ酸決定ステップにより決定された上記相互作用アミノ酸情報に含まれる上記アミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出する親和力算出ステップと、上記親和力算出ステップにより算出された全ての上記アミノ酸の組の間の上記親和力情報の総和を算出する親和力総和算出ステップと、上記親和力総和算出ステップにより算出された上記親和力情報の上記総和に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、上記ＭＨＣ結合部分配列を予測する親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００５６】
これはＭＨＣ結合部分配列予測ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原のアミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得し、取得された目的配列を決定された主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成し、作成された各ＭＨＣ長部分配列および取得された主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測し、予測された複合体立体構造情報に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原配列との間で相互作用しているアミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定し、決定された相互作用アミノ酸情報に含まれるアミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出し、算出された全てのアミノ酸の組の間の親和力情報の総和を算出し、算出された親和力情報の総和に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、ＭＨＣ結合部分配列を予測するので、既知の結合ペプチドの情報には依存せず、ＭＨＣとの複合体立体構造から統計的に算出された親和力に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を高速かつ高精度に予測することができる。
【００５７】
また、請求項１８に記載のワクチン候補部分配列予測方法は、請求項１７に記載のワクチン候補部分配列予測方法において、上記ＭＨＣ長部分配列作成ステップは、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さに分割して、上記ＭＨＣ長部分配列を作成するスライド分割ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００５８】
これはＭＨＣ長部分配列作成ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、ＭＨＣ長部分配列作成ステップは、取得された目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するので、分割される可能性のあるＭＨＣ長部分配列を漏れなく作成することができる。
【００５９】
また、請求項１９に記載のワクチン候補部分配列予測方法は、請求項１７または１８に記載のワクチン候補部分配列予測方法において、上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さは、８〜１８残基数であることを特徴とする。
【００６０】
これは主要組織適合性抗原の種類に対応する長さの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、主要組織適合性抗原の種類に対応する長さは、８〜１８残基数であるので、例えばＭＨＣクラスＩに対しては８〜１２残基数とし、ＭＨＣクラスＩＩに対しては１２〜１８残基数とすることができるため、各ＭＨＣの種類に対応する最適な長さのＭＨＣ長部分配列を作成することができる。
【００６１】
また、請求項２０に記載のワクチン候補部分配列予測方法は、請求項１７から１９のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測方法において、上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原と結合する上記アミノ酸配列の各アミノ酸残基と上記主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納するＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納ステップをさらに含み、上記親和力算出ステップは、上記親和力情報を、上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納ステップにより格納された上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、上記既知の上記タンパク質の上記立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出する距離値基準親和力算出ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００６２】
これはＭＨＣ結合部分配列予測ステップおよび親和力算出ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、決定された主要組織適合性抗原と結合するアミノ酸配列の各アミノ酸残基と主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納し、親和力算出ステップは、親和力情報を、格納されたＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、既知のタンパク質の立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出するので、既知の結合ペプチドの情報には依存せず、ＭＨＣとの複合体立体構造からＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値などを利用した統計ポテンシャルを用いて算出された親和力に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を高速かつ高精度に予測することができる。
【００６３】
また、請求項２１に記載のワクチン候補部分配列予測方法は、請求項１２から１４のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測方法において、上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の立体構造であるＭＨＣ立体構造情報を取得するＭＨＣ立体構造取得ステップと、上記ＭＨＣ立体構造取得ステップにより取得された上記ＭＨＣ立体構造情報および上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列の上記部分配列に基づいて、上記主要組織適合性抗原と上記部分配列との複合体立体構造情報を作成する複合体立体構造作成ステップと、上記複合体立体構造作成ステップにより作成された上記複合体立体構造情報において、量子化学計算手法を用いて上記複合体立体構造情報に対応する上記立体構造を評価するための指標値に関する情報である構造評価指標値情報を算出する構造評価指標算出ステップと、上記構造評価指標算出ステップにより算出された上記構造評価指標値情報に基づいて、上記部分配列の中から上記ＭＨＣ結合部分配列を予測する構造評価指標基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００６４】
これはＭＨＣ結合部分配列予測ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原の立体構造であるＭＨＣ立体構造情報を取得し、取得されたＭＨＣ立体構造情報および取得された目的配列の部分配列に基づいて、主要組織適合性抗原と部分配列との複合体立体構造情報を作成し、作成された複合体立体構造情報において、量子化学計算手法を用いて複合体立体構造情報に対応する立体構造を評価するための指標値に関する情報である構造評価指標値情報を算出し、算出された構造評価指標値情報に基づいて、部分配列の中からＭＨＣ結合部分配列を予測するので、既知の結合ペプチドの情報には依存せず、ＭＨＣとの複合体立体構造に対して量子化学計算手法を用いて算出した構造評価指標値に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００６５】
また、請求項２２に記載のワクチン候補部分配列予測方法は、請求項１２から２１のいずれか一つに記載のワクチン候補部分配列予測方法において、上記非自己認識部分配列予測ステップは、特定の生物種に関する上記アミノ酸配列である特定生物種アミノ酸配列に関する情報である特定生物種配列情報を格納する特定生物種配列格納ステップと、上記特定生物種配列格納ステップにより格納された上記特定生物種配列情報に対して、上記目的配列取得ステップにより作成された上記目的配列の上記部分配列の検索を実行することにより、検索時のスコアである非自己認識検索得点情報を取得する非自己認識部分配列検索ステップと、上記非自己認識部分配列検索ステップにより取得された上記非自己認識検索得点情報に基づいて、上記部分配列の中から上記非自己認識部分配列を予測する検索基準非自己認識部分配列予測ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００６６】
これは非自己認識部分配列予測ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、非自己認識部分配列予測ステップは、特定の生物種に関するアミノ酸配列である特定生物種アミノ酸配列に関する情報である特定生物種配列情報を格納し、格納された特定生物種配列情報に対して、取得された目的配列の部分配列の検索を実行することにより、検索時のスコアである非自己認識検索得点情報を取得し、取得された非自己認識検索得点情報に基づいて、部分配列の中から非自己認識部分配列を予測するので、非自己認識検索得点情報に基づいて、自己として認識されるかを評価することにより、自己として認識されない（抗原性をもつ）非自己認識部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００６７】
また、本発明は、プログラムに関するものであり、請求項２３に記載のワクチン候補部分配列予測方法をコンピュータに実行させるプログラムは、目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得する目的配列取得ステップと、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列情報から、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームにより切断されない上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列である非切断部分配列を予測する非切断部分配列予測ステップと、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列情報から、特定の主要組織適合性抗原と結合することができる上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測するＭＨＣ結合部分配列予測ステップと、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列情報から、自己として認識されない上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列である非自己認識部分配列を予測する非自己認識部分配列予測ステップと、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列情報から、突然変異の入りにくい上記アミノ酸配列であって、上記目的配列の部分配列である非突然変異部分配列を予測する非突然変異部分配列予測ステップと、上記非切断部分配列予測ステップにより予測された上記非切断部分配列、上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップにより予測された上記ＭＨＣ結合部分配列、上記非自己認識部分配列予測ステップにより予測された上記非自己認識部分配列、および／または、上記非突然変異部分配列予測ステップにより予測された上記非突然変異部分配列に基づいて、ワクチンとして有効な上記アミノ酸配列であるワクチン候補部分配列を予測するワクチン候補部分配列予測ステップとを含むことを特徴とする。
【００６８】
このプログラムによれば、目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得し、取得された目的配列情報から、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームにより切断されないアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非切断部分配列を予測し、取得された目的配列情報から、特定の主要組織適合性抗原と結合することができるアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測し、取得された目的配列情報から、自己として認識されないアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非自己認識部分配列を予測し、取得された目的配列情報から、突然変異の入りにくいアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非突然変異部分配列を予測し、予測された非切断部分配列、予測されたＭＨＣ結合部分配列、予測された非自己認識部分配列、および／または、予測された非突然変異部分配列に基づいて、ワクチンとして有効なアミノ酸配列であるワクチン候補部分配列を予測するので、目的配列情報から、１）リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームに対する耐性をもち、２）ＭＨＣと結合し、３）自己ペプチドとして認識されない、４）突然変異の入りにくい、という４つの条件を満たし、Ｔ細胞を活性化させることができるワクチンとして最適なワクチン候補部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００６９】
また、請求項２４に記載のプログラムは、請求項２３に記載のプログラムにおいて、上記非切断部分配列予測ステップは、上記タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の前後数残基を含む上記アミノ酸配列である切断部位含有配列に関する情報である切断部位含有配列情報を格納する切断部位含有配列格納ステップと、上記切断部位含有配列格納ステップにより格納された上記切断部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報である切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出する切断部位含有配列アミノ酸出現頻度算出ステップと、上記切断部位含有配列アミノ酸出現頻度算出ステップにより算出された上記切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、切断部位含有配列得点情報を算出する切断部位含有配列得点算出ステップと、上記切断部位含有配列得点算出ステップにより算出された上記切断部位含有配列得点情報に基づいて、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を上記切断部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応する切断部位含有配列長部分配列得点情報を算出する切断部位含有配列長部分配列得点算出ステップと、上記切断部位含有配列長部分配列得点算出ステップにより算出された上記切断部位含有配列長部分配列得点情報に基づいて上記酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を上記非切断部分配列として予測する得点基準非切断部分配列予測ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００７０】
これは非切断部分配列予測ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、非切断部分配列予測ステップは、タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の前後数残基を含むアミノ酸配列である切断部位含有配列に関する情報である切断部位含有配列情報を格納し、格納された切断部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報である切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出し、算出された切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、切断部位含有配列得点情報を算出し、算出された切断部位含有配列得点情報に基づいて、取得された目的配列を切断部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応する切断部位含有配列長部分配列得点情報を算出し、算出された切断部位含有配列長部分配列得点情報に基づいて酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を非切断部分配列として予測するので、切断部位含有配列の頻度解析に基づいて、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームによる酵素切断部位を高精度に予測することにより非切断部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００７１】
また、請求項２５に記載のプログラムは、請求項２３に記載のプログラムにおいて、上記非切断部分配列予測ステップは、上記タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の上記アミノ酸配列である切断部位配列に関する情報である切断部位配列情報を格納する切断部位配列格納ステップと、上記切断部位配列格納ステップにより格納された上記切断部位配列情報から、既知の切断部位モチーフ配列を抽出する切断部位モチーフ配列抽出ステップと、上記切断部位モチーフ配列抽出ステップにより抽出された上記切断部位モチーフ配列を利用して上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより上記目的配列における上記酵素切断部位を検索し、検索時のスコアである切断部位検索得点情報を取得する切断部位モチーフ検索ステップと、上記切断部位モチーフ検索ステップにより取得された上記切断部位検索得点情報に基づいて上記目的配列の上記酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を上記非切断部分配列として予測するモチーフ検索基準非切断部分配列予測ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００７２】
これは非切断部分配列予測ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、非切断部分配列予測ステップは、タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位のアミノ酸配列である切断部位配列に関する情報である切断部位配列情報を格納し、格納された切断部位配列情報から、既知の切断部位モチーフ配列を抽出し、抽出された切断部位モチーフ配列を利用して目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより目的配列における酵素切断部位を検索し、検索時のスコアである切断部位検索得点情報を取得し、取得された切断部位検索得点情報に基づいて目的配列の酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を非切断部分配列として予測するので、目的配列に対するモチーフ検索に基づいて、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームによる酵素切断部位を高精度に予測することにより非切断部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００７３】
また、請求項２６に記載のプログラムは、請求項２３から２５のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の前後数残基を含む上記アミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位含有配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列情報を格納するＭＨＣ結合部位含有配列格納ステップと、上記ＭＨＣ結合部位含有配列格納ステップにより格納された上記ＭＨＣ結合部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度算出ステップと、上記ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度算出ステップにより算出された上記ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列得点算出ステップと、上記ＭＨＣ結合部位含有配列得点算出ステップにより算出された上記ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報に基づいて、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を上記ＭＨＣ結合部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点算出ステップと、上記ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点算出ステップにより算出された上記ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報に基づいて上記ＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む上記部分配列を上記ＭＨＣ結合部分配列として予測する得点基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００７４】
これはＭＨＣ結合部分配列予測ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の前後数残基を含むアミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位含有配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列情報を格納し、格納されたＭＨＣ結合部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出し、算出されたＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報を算出し、算出されたＭＨＣ結合部位含有配列得点情報に基づいて、取得された目的配列をＭＨＣ結合部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報を算出し、算出されたＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報に基づいてＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む部分配列をＭＨＣ結合部分配列として予測するので、各種の主要組織適合性抗原に対応する既知のＭＨＣ結合部位含有配列のアミノ酸頻度解析に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合するＭＨＣ結合部位を高精度に予測することにより、ＭＨＣ結合部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００７５】
また、請求項２７に記載のプログラムは、請求項２３から２５のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の上記アミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位配列情報を格納するＭＨＣ結合部位配列格納ステップと、上記ＭＨＣ結合部位配列格納ステップにより格納された上記ＭＨＣ結合部位配列情報から、既知のＭＨＣ結合部位モチーフ配列を抽出するＭＨＣ結合部位モチーフ配列抽出ステップと、上記ＭＨＣ結合部位モチーフ配列抽出ステップにより抽出された上記ＭＨＣ結合部位モチーフ配列を利用して上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより上記目的配列における上記ＭＨＣ結合部位を検索し、検索時のスコアであるＭＨＣ結合部位検索得点情報を取得するＭＨＣ結合部位モチーフ検索ステップと、上記ＭＨＣ結合部位モチーフ検索ステップにより取得された上記ＭＨＣ結合部位検索得点情報に基づいて上記ＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む上記部分配列を上記ＭＨＣ結合部分配列として予測するモチーフ検索基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００７６】
これはＭＨＣ結合部分配列予測ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位のアミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位配列情報を格納し、格納されたＭＨＣ結合部位配列情報から、既知のＭＨＣ結合部位モチーフ配列を抽出し、抽出されたＭＨＣ結合部位モチーフ配列を利用して取得された目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより目的配列におけるＭＨＣ結合部位を検索し、検索時のスコアであるＭＨＣ結合部位検索得点情報を取得し、取得されたＭＨＣ結合部位検索得点情報に基づいてＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む部分配列をＭＨＣ結合部分配列として予測するので、各種の主要組織適合性抗原に対応する既知のＭＨＣ結合部位配列を利用してモチーフを検出し、当該モチーフ検索に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合するＭＨＣ結合部位を高精度に予測することにより、ＭＨＣ結合部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００７７】
また、請求項２８に記載のプログラムは、請求項２３から２５のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の上記アミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得するＭＨＣ配列取得ステップと、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するＭＨＣ長部分配列作成ステップと、上記ＭＨＣ長部分配列作成ステップにより作成された各ＭＨＣ長部分配列および上記ＭＨＣ配列取得ステップにより取得された上記主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測する複合体立体構造予測ステップと、上記複合体立体構造予測ステップにより予測された上記複合体立体構造情報に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原配列との間で相互作用している上記アミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定する相互作用アミノ酸決定ステップと、上記相互作用アミノ酸決定ステップにより決定された上記相互作用アミノ酸情報に含まれる上記アミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出する親和力算出ステップと、上記親和力算出ステップにより算出された全ての上記アミノ酸の組の間の上記親和力情報の総和を算出する親和力総和算出ステップと、上記親和力総和算出ステップにより算出された上記親和力情報の上記総和に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、上記ＭＨＣ結合部分配列を予測する親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００７８】
これはＭＨＣ結合部分配列予測ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原のアミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得し、取得された目的配列を決定された主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成し、作成された各ＭＨＣ長部分配列および取得された主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測し、予測された複合体立体構造情報に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原配列との間で相互作用しているアミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定し、決定された相互作用アミノ酸情報に含まれるアミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出し、算出された全てのアミノ酸の組の間の親和力情報の総和を算出し、算出された親和力情報の総和に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、ＭＨＣ結合部分配列を予測するので、既知の結合ペプチドの情報には依存せず、ＭＨＣとの複合体立体構造から統計的に算出された親和力に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を高速かつ高精度に予測することができる。
【００７９】
また、請求項２９に記載のプログラムは、請求項２８に記載のプログラムにおいて、上記ＭＨＣ長部分配列作成ステップは、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さに分割して、上記ＭＨＣ長部分配列を作成するスライド分割ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００８０】
これはＭＨＣ長部分配列作成ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、ＭＨＣ長部分配列作成ステップは、取得された目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するので、分割される可能性のあるＭＨＣ長部分配列を漏れなく作成することができる。
【００８１】
また、請求項３０に記載のプログラムは、請求項２８または２９に記載のプログラムにおいて、上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さは、８〜１８残基数であることを特徴とする。
【００８２】
これは主要組織適合性抗原の種類に対応する長さの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、主要組織適合性抗原の種類に対応する長さは、８〜１８残基数であるので、例えばＭＨＣクラスＩに対しては８〜１２残基数とし、ＭＨＣクラスＩＩに対しては１２〜１８残基数とすることができるため、各ＭＨＣの種類に対応する最適な長さのＭＨＣ長部分配列を作成することができる。
【００８３】
また、請求項３１に記載のプログラムは、請求項２８から３０のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原と結合する上記アミノ酸配列の各アミノ酸残基と上記主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納するＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納ステップをさらに含み、上記親和力算出ステップは、上記親和力情報を、上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納ステップにより格納された上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、上記既知の上記タンパク質の上記立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出する距離値基準親和力算出ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００８４】
これはＭＨＣ結合部分配列予測ステップおよび親和力算出ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、決定された主要組織適合性抗原と結合するアミノ酸配列の各アミノ酸残基と主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納し、親和力算出ステップは、親和力情報を、格納されたＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、既知のタンパク質の立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出するので、既知の結合ペプチドの情報には依存せず、ＭＨＣとの複合体立体構造からＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値などを利用した統計ポテンシャルを用いて算出された親和力に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を高速かつ高精度に予測することができる。
【００８５】
また、請求項３２に記載のプログラムは、請求項２３から２５のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、上記ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、上記特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の立体構造であるＭＨＣ立体構造情報を取得するＭＨＣ立体構造取得ステップと、上記ＭＨＣ立体構造取得ステップにより取得された上記ＭＨＣ立体構造情報および上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列の上記部分配列に基づいて、上記主要組織適合性抗原と上記部分配列との複合体立体構造情報を作成する複合体立体構造作成ステップと、上記複合体立体構造作成ステップにより作成された上記複合体立体構造情報において、量子化学計算手法を用いて上記複合体立体構造情報に対応する上記立体構造を評価するための指標値に関する情報である構造評価指標値情報を算出する構造評価指標算出ステップと、上記構造評価指標算出ステップにより算出された上記構造評価指標値情報に基づいて、上記部分配列の中から上記ＭＨＣ結合部分配列を予測する構造評価指標基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００８６】
これはＭＨＣ結合部分配列予測ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、ＭＨＣ結合部分配列予測ステップは、特定の上記主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原の立体構造であるＭＨＣ立体構造情報を取得し、取得されたＭＨＣ立体構造情報および取得された目的配列の部分配列に基づいて、主要組織適合性抗原と部分配列との複合体立体構造情報を作成し、作成された複合体立体構造情報において、量子化学計算手法を用いて複合体立体構造情報に対応する立体構造を評価するための指標値に関する情報である構造評価指標値情報を算出し、算出された構造評価指標値情報に基づいて、部分配列の中からＭＨＣ結合部分配列を予測するので、既知の結合ペプチドの情報には依存せず、ＭＨＣとの複合体立体構造に対して量子化学計算手法を用いて算出した構造評価指標値に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００８７】
また、請求項３３に記載のプログラムは、請求項２３から３２のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、上記非自己認識部分配列予測ステップは、特定の生物種に関する上記アミノ酸配列である特定生物種アミノ酸配列に関する情報である特定生物種配列情報を格納する特定生物種配列格納ステップと、上記特定生物種配列格納ステップにより格納された上記特定生物種配列情報に対して、上記目的配列取得ステップにより作成された上記目的配列の上記部分配列の検索を実行することにより、検索時のスコアである非自己認識検索得点情報を取得する非自己認識部分配列検索ステップと、上記非自己認識部分配列検索ステップにより取得された上記非自己認識検索得点情報に基づいて、上記部分配列の中から上記非自己認識部分配列を予測する検索基準非自己認識部分配列予測ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００８８】
これは非自己認識部分配列予測ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、非自己認識部分配列予測ステップは、特定の生物種に関するアミノ酸配列である特定生物種アミノ酸配列に関する情報である特定生物種配列情報を格納し、格納された特定生物種配列情報に対して、取得された目的配列の部分配列の検索を実行することにより、検索時のスコアである非自己認識検索得点情報を取得し、取得された非自己認識検索得点情報に基づいて、部分配列の中から非自己認識部分配列を予測するので、非自己認識検索得点情報に基づいて、自己として認識されるかを評価することにより、自己として認識されない（抗原性をもつ）非自己認識部分配列を効率よく高精度に予測することができる。
【００８９】
また、本発明は、記録媒体に関するものであり、請求項３４に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、上記請求項２３から３３のいずれか一つに記載のプログラムを記録したことを特徴とする。
【００９０】
この記録媒体によれば、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み取らせて実行することによって、請求項２３から３３のいずれか一つに記載されたプログラムを、コンピュータを利用して実現することができ、これら各プログラムと同様の効果を得ることができる。
【００９１】
また、本発明は、ＭＨＣ結合部分配列予測装置に関するものであり、請求項３５に記載のＭＨＣ結合部分配列予測装置は、目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得する目的配列取得手段と、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定手段と、上記主要組織適合性抗原決定手段により決定された上記主要組織適合性抗原の上記アミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得するＭＨＣ配列取得手段と、上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列を上記主要組織適合性抗原決定手段により決定された上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するＭＨＣ長部分配列作成手段と、上記ＭＨＣ長部分配列作成手段により作成された各ＭＨＣ長部分配列および上記ＭＨＣ配列取得手段により取得された上記主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測する複合体立体構造予測手段と、上記複合体立体構造予測手段により予測された上記複合体立体構造情報に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原配列との間で相互作用している上記アミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定する相互作用アミノ酸決定手段と、上記相互作用アミノ酸決定手段により決定された上記相互作用アミノ酸情報に含まれる上記アミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出する親和力算出手段と、上記親和力算出手段により算出された全ての上記アミノ酸の組の間の上記親和力情報の総和を算出する親和力総和算出手段と、上記親和力総和算出手段により算出された上記親和力情報の上記総和に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、上記特定の上記主要組織適合性抗原と結合することができる上記アミノ酸配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測する親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測手段とを備えたことを特徴とする。
【００９２】
この装置によれば、目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得し、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原のアミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得し、取得された目的配列を決定された主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成し、作成された各ＭＨＣ長部分配列および取得された主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測し、予測された複合体立体構造情報に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原配列との間で相互作用しているアミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定し、決定された相互作用アミノ酸情報に含まれるアミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出し、算出された全てのアミノ酸の組の間の親和力情報の総和を算出し、算出された親和力情報の総和に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、特定の主要組織適合性抗原と結合することができるアミノ酸配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測するので、既知の結合ペプチドの情報には依存せずに、ＭＨＣとの複合体立体構造から統計的に算出された親和力に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を高速かつ高精度に予測することができる。
【００９３】
また、請求項３６に記載のＭＨＣ結合部分配列予測装置は、請求項３５に記載のＭＨＣ結合部分配列予測装置において、上記ＭＨＣ長部分配列作成手段は、上記目的配列取得手段により取得された上記目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さに分割して、上記ＭＨＣ長部分配列を作成するスライド分割手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００９４】
これはＭＨＣ長部分配列作成手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、ＭＨＣ長部分配列作成手段は、取得された目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するので、分割される可能性のあるＭＨＣ長部分配列を漏れなく作成することができる。
【００９５】
また、請求項３７に記載のＭＨＣ結合部分配列予測装置は、請求項３５または３６に記載のＭＨＣ結合部分配列予測装置において、上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さは、８〜１８残基数であることを特徴とする。
【００９６】
これは主要組織適合性抗原の種類に対応する長さの一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、主要組織適合性抗原の種類に対応する長さは、８〜１８残基数であるので、例えばＭＨＣクラスＩに対しては８〜１２残基数とし、ＭＨＣクラスＩＩに対しては１２〜１８残基数とすることができるため、各ＭＨＣの種類に対応する最適な長さのＭＨＣ長部分配列を作成することができる。
【００９７】
また、請求項３８に記載のＭＨＣ結合部分配列予測装置は、請求項３５から３７のいずれか一つに記載のＭＨＣ結合部分配列予測装置において、上記主要組織適合性抗原決定手段により決定された上記主要組織適合性抗原と結合する上記アミノ酸配列の各アミノ酸残基と上記主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納するＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納手段をさらに備え、上記親和力算出手段は、上記親和力情報を、上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納手段により格納された上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、上記既知の上記タンパク質の上記立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出する距離値基準親和力算出手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００９８】
これは親和力算出手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、決定された主要組織適合性抗原と結合するアミノ酸配列の各アミノ酸残基と主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納し、親和力算出手段は、親和力情報を、格納されたＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、既知のタンパク質の立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出するので、既知の結合ペプチドの情報には依存せず、ＭＨＣとの複合体立体構造からＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値などを利用した統計ポテンシャルを用いて算出された親和力に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を高速かつ高精度に予測することができる。
【００９９】
また、本発明は、ＭＨＣ結合部分配列予測方法に関するものであり、請求項３９に記載のＭＨＣ結合部分配列予測方法は、目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得する目的配列取得ステップと、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の上記アミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得するＭＨＣ配列取得ステップと、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するＭＨＣ長部分配列作成ステップと、上記ＭＨＣ長部分配列作成ステップにより作成された各ＭＨＣ長部分配列および上記ＭＨＣ配列取得ステップにより取得された上記主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測する複合体立体構造予測ステップと、上記複合体立体構造予測ステップにより予測された上記複合体立体構造情報に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原配列との間で相互作用している上記アミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定する相互作用アミノ酸決定ステップと、上記相互作用アミノ酸決定ステップにより決定された上記相互作用アミノ酸情報に含まれる上記アミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出する親和力算出ステップと、上記親和力算出ステップにより算出された全ての上記アミノ酸の組の間の上記親和力情報の総和を算出する親和力総和算出ステップと、上記親和力総和算出ステップにより算出された上記親和力情報の上記総和に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、上記特定の上記主要組織適合性抗原と結合することができる上記アミノ酸配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測する親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップとを含むことを特徴とする。
【０１００】
この方法によれば、目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得し、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原のアミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得し、取得された目的配列を決定された主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成し、作成された各ＭＨＣ長部分配列および取得された主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測し、予測された複合体立体構造情報に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原配列との間で相互作用しているアミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定し、決定された相互作用アミノ酸情報に含まれるアミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出し、算出された全てのアミノ酸の組の間の親和力情報の総和を算出し、算出された親和力情報の総和に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、特定の主要組織適合性抗原と結合することができるアミノ酸配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測するので、既知の結合ペプチドの情報には依存せずに、ＭＨＣとの複合体立体構造から統計的に算出された親和力に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を高速かつ高精度に予測することができる。
【０１０１】
また、請求項４０に記載のＭＨＣ結合部分配列予測方法は、請求項３９に記載のＭＨＣ結合部分配列予測方法において、上記ＭＨＣ長部分配列作成ステップは、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さに分割して、上記ＭＨＣ長部分配列を作成するスライド分割ステップをさらに含むことを特徴とする。
【０１０２】
これはＭＨＣ長部分配列作成ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、ＭＨＣ長部分配列作成ステップは、取得された目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するので、分割される可能性のあるＭＨＣ長部分配列を漏れなく作成することができる。
【０１０３】
また、請求項４１に記載のＭＨＣ結合部分配列予測方法は、請求項３９または４０に記載のＭＨＣ結合部分配列予測方法において、上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さは、８〜１８残基数であることを特徴とする。
【０１０４】
これは主要組織適合性抗原の種類に対応する長さの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、主要組織適合性抗原の種類に対応する長さは、８〜１８残基数であるので、例えばＭＨＣクラスＩに対しては８〜１２残基数とし、ＭＨＣクラスＩＩに対しては１２〜１８残基数とすることができるため、各ＭＨＣの種類に対応する最適な長さのＭＨＣ長部分配列を作成することができる。
【０１０５】
また、請求項４２に記載のＭＨＣ結合部分配列予測方法は、請求項３９から４１のいずれか一つに記載のＭＨＣ結合部分配列予測方法において、上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原と結合する上記アミノ酸配列の各アミノ酸残基と上記主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納するＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納ステップをさらに含み、上記親和力算出ステップは、上記親和力情報を、上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納ステップにより格納された上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、上記既知の上記タンパク質の上記立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出する距離値基準親和力算出ステップをさらに含むことを特徴とする。
【０１０６】
これは親和力算出ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、決定された主要組織適合性抗原と結合するアミノ酸配列の各アミノ酸残基と主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納し、親和力算出ステップは、親和力情報を、格納されたＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、既知のタンパク質の立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出するので、既知の結合ペプチドの情報には依存せず、ＭＨＣとの複合体立体構造からＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値などを利用した統計ポテンシャルを用いて算出された親和力に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を高速かつ高精度に予測することができる。
【０１０７】
また、本発明は、プログラムに関するものであり、請求項４３に記載のＭＨＣ結合部分配列予測方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムは、目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得する目的配列取得ステップと、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定ステップと、上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の上記アミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得するＭＨＣ配列取得ステップと、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するＭＨＣ長部分配列作成ステップと、上記ＭＨＣ長部分配列作成ステップにより作成された各ＭＨＣ長部分配列および上記ＭＨＣ配列取得ステップにより取得された上記主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測する複合体立体構造予測ステップと、上記複合体立体構造予測ステップにより予測された上記複合体立体構造情報に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原配列との間で相互作用している上記アミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定する相互作用アミノ酸決定ステップと、上記相互作用アミノ酸決定ステップにより決定された上記相互作用アミノ酸情報に含まれる上記アミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出する親和力算出ステップと、上記親和力算出ステップにより算出された全ての上記アミノ酸の組の間の上記親和力情報の総和を算出する親和力総和算出ステップと、上記親和力総和算出ステップにより算出された上記親和力情報の上記総和に基づいて、上記ＭＨＣ長部分配列と上記主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、上記特定の上記主要組織適合性抗原と結合することができる上記アミノ酸配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測する親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測ステップとを含むことを特徴とする。
【０１０８】
このプログラムによれば、目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得し、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原のアミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得し、取得された目的配列を決定された主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成し、作成された各ＭＨＣ長部分配列および取得された主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測し、予測された複合体立体構造情報に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原配列との間で相互作用しているアミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定し、決定された相互作用アミノ酸情報に含まれるアミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出し、算出された全てのアミノ酸の組の間の親和力情報の総和を算出し、算出された親和力情報の総和に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、特定の主要組織適合性抗原と結合することができるアミノ酸配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測するので、既知の結合ペプチドの情報には依存せずに、ＭＨＣとの複合体立体構造から統計的に算出された親和力に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を高速かつ高精度に予測することができる。
【０１０９】
また、請求項４４に記載のプログラムは、請求項４３に記載のプログラムにおいて、上記ＭＨＣ長部分配列作成ステップは、上記目的配列取得ステップにより取得された上記目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さに分割して、上記ＭＨＣ長部分配列を作成するスライド分割ステップをさらに含むことを特徴とする。
【０１１０】
これはＭＨＣ長部分配列作成ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、ＭＨＣ長部分配列作成ステップは、取得された目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するので、分割される可能性のあるＭＨＣ長部分配列を漏れなく作成することができる。
【０１１１】
また、請求項４５に記載のプログラムは、請求項４３または４４に記載のプログラムにおいて、上記主要組織適合性抗原の上記種類に対応する上記長さは、８〜１８残基数であることを特徴とする。
【０１１２】
これは主要組織適合性抗原の種類に対応する長さの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、主要組織適合性抗原の種類に対応する長さは、８〜１８残基数であるので、例えばＭＨＣクラスＩに対しては８〜１２残基数とし、ＭＨＣクラスＩＩに対しては１２〜１８残基数とすることができるため、各ＭＨＣの種類に対応する最適な長さのＭＨＣ長部分配列を作成することができる。
【０１１３】
また、請求項４６に記載のプログラムは、請求項４３から４５のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、上記主要組織適合性抗原決定ステップにより決定された上記主要組織適合性抗原と結合する上記アミノ酸配列の各アミノ酸残基と上記主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納するＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納ステップをさらに含み、上記親和力算出ステップは、上記親和力情報を、上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納ステップにより格納された上記ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、上記既知の上記タンパク質の上記立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出する距離値基準親和力算出ステップをさらに含むことを特徴とする。
【０１１４】
これは親和力算出ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、決定された主要組織適合性抗原と結合するアミノ酸配列の各アミノ酸残基と主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納し、親和力算出ステップは、親和力情報を、格納されたＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、既知のタンパク質の立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出するので、既知の結合ペプチドの情報には依存せず、ＭＨＣとの複合体立体構造からＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値などを利用した統計ポテンシャルを用いて算出された親和力に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を高速かつ高精度に予測することができる。
【０１１５】
また、本発明は、記録媒体に関するものであり、請求項４７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、上記請求項４３から４６のいずれか一つに記載のプログラムを記録したことを特徴とする。
【０１１６】
この記録媒体によれば、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み取らせて実行することによって、請求項４３から４６のいずれか一つに記載されたプログラムを、コンピュータを利用して実現することができ、これら各プログラムと同様の効果を得ることができる。
【発明の効果】
【０１１７】
本発明によれば、目的配列情報から、１）リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームに対する耐性をもち、２）ＭＨＣと結合し、３）自己ペプチドとして認識されない、４）突然変異の入りにくい、という４つの条件を満たし、Ｔ細胞を活性化させることができるワクチンとして最適なワクチン候補部分配列を効率よく高精度に予測することができるワクチン候補部分配列予測装置、ワクチン候補部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１１８】
また、本発明によれば、切断部位含有配列の頻度解析に基づいて、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームによる酵素切断部位を高精度に予測することにより非切断部分配列を効率よく高精度に予測することができるワクチン候補部分配列予測装置、ワクチン候補部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１１９】
また、本発明によれば、目的配列に対するモチーフ検索に基づいて、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームによる酵素切断部位を高精度に予測することにより非切断部分配列を効率よく高精度に予測することができるワクチン候補部分配列予測装置、ワクチン候補部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１２０】
また、本発明によれば、各種の主要組織適合性抗原に対応する既知のＭＨＣ結合部位含有配列のアミノ酸頻度解析に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合するＭＨＣ結合部位を高精度に予測することにより、ＭＨＣ結合部分配列を効率よく高精度に予測することができるワクチン候補部分配列予測装置、ワクチン候補部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１２１】
また、本発明によれば、各種の主要組織適合性抗原に対応する既知のＭＨＣ結合部位配列を利用してモチーフを検出し、当該モチーフ検索に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合するＭＨＣ結合部位を高精度に予測することにより、ＭＨＣ結合部分配列を効率よく高精度に予測することができるワクチン候補部分配列予測装置、ワクチン候補部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１２２】
また、本発明によれば、既知の結合ペプチドの情報には依存せず、ＭＨＣとの複合体立体構造から統計的に算出された親和力に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を高速かつ高精度に予測することができるワクチン候補部分配列予測装置、ワクチン候補部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１２３】
また、本発明によれば、分割される可能性のあるＭＨＣ長部分配列を漏れなく作成することができるワクチン候補部分配列予測装置、ワクチン候補部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１２４】
また、本発明によれば、各ＭＨＣの種類に対応する最適な長さのＭＨＣ長部分配列を作成することができるワクチン候補部分配列予測装置、ワクチン候補部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１２５】
また、本発明によれば、既知の結合ペプチドの情報には依存せず、ＭＨＣとの複合体立体構造からＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値などを利用した統計ポテンシャルを用いて算出された親和力に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を高速かつ高精度に予測することができるワクチン候補部分配列予測装置、ワクチン候補部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１２６】
また、本発明によれば、既知の結合ペプチドの情報には依存せず、ＭＨＣとの複合体立体構造に対して量子化学計算手法を用いて算出した構造評価指標値に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を効率よく高精度に予測することができるワクチン候補部分配列予測装置、ワクチン候補部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１２７】
また、本発明によれば、非自己認識検索得点情報に基づいて、自己として認識されるかを評価することにより、自己として認識されない（抗原性をもつ）非自己認識部分配列を効率よく高精度に予測することができるワクチン候補部分配列予測装置、ワクチン候補部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１２８】
また、本発明によれば、既知の結合ペプチドの情報には依存せずに、ＭＨＣとの複合体立体構造から統計的に算出された親和力に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を高速かつ高精度に予測することができるＭＨＣ結合部分配列予測装置、ＭＨＣ結合部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１２９】
また、本発明によれば、分割される可能性のあるＭＨＣ長部分配列を漏れなく作成することができるＭＨＣ結合部分配列予測装置、ＭＨＣ結合部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１３０】
また、本発明によれば、各ＭＨＣの種類に対応する最適な長さのＭＨＣ長部分配列を作成することができるＭＨＣ結合部分配列予測装置、ＭＨＣ結合部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１３１】
さらに、本発明によれば、既知の結合ペプチドの情報には依存せず、ＭＨＣとの複合体立体構造からＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値などを利用した統計ポテンシャルを用いて算出された親和力に基づいて、特定の主要組織適合性抗原と結合し、相互作用するＭＨＣ結合部分配列を高速かつ高精度に予測することができるＭＨＣ結合部分配列予測装置、ＭＨＣ結合部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０１３２】
以下に、本発明にかかるワクチン候補部分配列予測装置、ワクチン候補部分配列予測方法、ＭＨＣ結合部分配列予測装置、ＭＨＣ結合部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【０１３３】
［本発明の概要］
以下、本発明の概要について説明し、その後、本発明の構成および処理等について詳細に説明する。図１は本発明の基本原理を示す原理構成図である。
【０１３４】
本発明は、概略的に、以下の基本的特徴を有する。
【０１３５】
すなわち、本発明は、まず、目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得し、目的配列ファイルの所定の記憶領域に格納する（ステップＳ−１）。
【０１３６】
ついで、ステップＳ−１にて取得された目的配列情報から、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームにより切断されないアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非切断部分配列（非切断ペプチド）を予測し、非切断部分配列ファイルの所定の記憶領域に格納する（ステップＳ−２）。
【０１３７】
ここで、ステップＳ−２において、タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の前後数残基を含むアミノ酸配列である切断部位含有配列に関する情報である切断部位含有配列情報を格納し、格納された切断部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報である切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出し、算出された切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、切断部位含有配列得点情報を算出し、算出された切断部位含有配列得点情報に基づいて、ステップＳ−１にて取得された目的配列を切断部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応する切断部位含有配列長部分配列得点情報を算出し、算出された切断部位含有配列長部分配列得点情報に基づいて酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を非切断部分配列（非切断ペプチド）として予測してもよい。なお、切断部位含有配列長部分配列得点情報の算出の対象となる各部分配列は、ステップＳ−１にて取得された目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら切断部位含有配列の長さに分割して作成したものでもよい。
【０１３８】
また、ステップＳ−２において、タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位のアミノ酸配列である切断部位配列に関する情報である切断部位配列情報を格納し、格納された切断部位配列情報から、既知の切断部位モチーフ配列を抽出し、抽出された切断部位モチーフ配列を利用してステップＳ−１にて取得された目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより目的配列における酵素切断部位を検索し、検索時のスコアである切断部位検索得点情報を取得し、取得された切断部位検索得点情報に基づいて目的配列の酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を非切断部分配列として予測してもよい。
【０１３９】
ついで、ステップＳ−１にて取得された目的配列情報から、特定の主要組織適合性抗原と結合することができるアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測し、ＭＨＣ結合部分配列ファイルの所定の記憶領域に格納する（ステップＳ−３）。
【０１４０】
ここで、ステップＳ−３において、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の前後数残基を含むアミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位含有配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列情報を格納し、格納されたＭＨＣ結合部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出し、算出されたＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報を算出し、算出されたＭＨＣ結合部位含有配列得点情報に基づいて、取得された目的配列をＭＨＣ結合部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報を算出し、算出されたＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報に基づいてＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む部分配列をＭＨＣ結合部分配列として予測してもよい。なお、ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報の算出の対象となる各部分配列は、取得された目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながらＭＨＣ結合部位含有配列の長さに分割して作成したものでもよい。
【０１４１】
また、ステップＳ−３において、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位のアミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位配列情報を格納し、格納されたＭＨＣ結合部位配列情報から、既知のＭＨＣ結合部位モチーフ配列を抽出し、抽出されたＭＨＣ結合部位モチーフ配列を利用してステップＳ−１にて取得された目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより目的配列におけるＭＨＣ結合部位を検索し、検索時のスコアであるＭＨＣ結合部位検索得点情報を取得し、取得されたＭＨＣ結合部位検索得点情報に基づいてＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む部分配列をＭＨＣ結合部分配列として予測してもよい。
【０１４２】
また、ステップＳ−３において、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原のアミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得し、ステップＳ−１にて取得された目的配列を決定された主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成し、作成された各ＭＨＣ長部分配列および取得された主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測し、予測された複合体立体構造情報に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原配列との間で相互作用しているアミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定し、決定された相互作用アミノ酸情報に含まれるアミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出し、算出された全てのアミノ酸の組の間の親和力情報の総和を算出し、算出された親和力情報の総和に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、ＭＨＣ結合部分配列を予測してもよい。
【０１４３】
なお、目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら、決定された主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成してもよい。また、主要組織適合性抗原の種類に対応する長さは、例えば、８〜１８残基数でもよい。また、決定された主要組織適合性抗原と結合するアミノ酸配列の各アミノ酸残基と主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納し、親和力情報を、格納されたＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、既知のタンパク質の立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出してもよい。
【０１４４】
また、ステップＳ−３において、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原の立体構造であるＭＨＣ立体構造情報を取得し、取得されたＭＨＣ立体構造情報および取得された目的配列の部分配列に基づいて、主要組織適合性抗原と部分配列との複合体立体構造情報を作成し、作成された複合体立体構造情報において、量子化学計算手法（例えば、非経験的分子軌道法、半経験的分子軌道法、ＭＯＺＹＭＥ法など）を用いて複合体立体構造情報に対応する立体構造を評価するための指標値に関する情報である構造評価指標値情報を算出し、算出された構造評価指標値情報に基づいて、部分配列の中からＭＨＣ結合部分配列を予測してもよい。なお、部分配列は、ステップＳ−１にて取得された目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら分割して作成したものでもよい。
【０１４５】
また、構造評価指標値情報は、例えば、ＭＯＺＹＭＥ法を実装した半経験的分子軌道計算プログラム「ＭＯＰＡＣ２０００」（製品名）（富士通株式会社（会社名））や、アブイニシオ（ａｂ  ｉｎｉｔｉｏ）分子軌道法を実装した分子軌道計算プログラム「Ｇａｕｓｓｉａｎ  ９８  Ｒｅｖ．  Ａ．  １１．３」（製品名）（Ｇａｕｓｓｉａｎ，  Ｉｎｃ．（会社名），  Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇ  ＰＡ．  ２００２）や「Ｇａｍｅｓｓ  Ｊｕｎｅ  ２０  ２００２  Ｒ２」（製品名）（Ｉｏｗａ  Ｓｔａｔｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，  ２００２）、を用いてエネルギー計算を行った結果得られる値でもよい。
【０１４６】
ついで、ステップＳ−１にて取得された目的配列情報から、自己として認識されないアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非自己認識部分配列を予測し、非自己認識部分配列ファイルの所定の記憶領域に格納する（ステップＳ−４）。
【０１４７】
ここで、ステップＳ−４において、特定の生物種（例えば、ヒトなど）に関するアミノ酸配列である特定生物種アミノ酸配列に関する情報である特定生物種配列情報を格納し、格納された特定生物種配列情報に対して、取得された目的配列の部分配列の検索を実行することにより、検索時のスコアである非自己認識検索得点情報を取得し、取得された非自己認識検索得点情報に基づいて、部分配列の中から非自己認識部分配列を予測してもよい。なお、部分配列は、ステップＳ−１にて取得された目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら分割して作成したものでもよい。
【０１４８】
また、ステップＳ−４において、本出願人による特許出願である特願２００３−１２９５５４に記載の技術を利用して、非自己認識部分配列を予測してもよい。
【０１４９】
ついで、ステップＳ−１にて取得された目的配列情報から、突然変異の入りにくいアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非突然変異部分配列を予測し、非突然変異部分配列ファイルの所定の記憶領域に格納する（ステップＳ−５）。
【０１５０】
ここで、ステップＳ−５において、ステップＳ−１にて取得された目的配列の各部分配列に対して、突然変異を起こす確率である突然変異確率を予測するための突然変異予測手法（例えば、特許番号「特許第３１０２９５７号」の特許公報参照。）に基づいて、突然変異確率を予測し、予測された突然変異確率に基づいて、部分配列の中から非突然変異部分配列を予測してもよい。なお、部分配列は、ステップＳ−１にて取得された目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら分割して作成したものでもよい。
【０１５１】
ここで、特許番号「特許第３１０２９５７号」の特許公報に記載の技術では、点突然変異が局所的な部分配列に依存していることを利用している。具体的には、ＤＮＡ部分配列の各塩基の変異確率の組であるエラースペクトルを、予測したい遺伝子の文字列（Ａ、Ｃ、Ｇ、Ｔの４つの文字の組み合わせ）について合成し、合成後の変異確率の和を求めて、和が高い塩基を、突然変異を起こす確率が高いと予測し、遺伝子の突然変異の予測を可能にしている。
【０１５２】
ついで、ステップＳ−２にて予測された非切断部分配列、ステップＳ−３にて予測されたＭＨＣ結合部分配列、ステップＳ−４にて予測された非自己認識部分配列、および／または、ステップＳ−５にて予測された非突然変異部分配列に基づいて、ワクチンとして有効なアミノ酸配列であるワクチン候補部分配列を予測し、ワクチン候補部分配列ファイルの所定の記憶領域に格納する（ステップＳ−６）。
【０１５３】
ここで、ステップＳ−６において、例えば、ステップＳ−２にて算出された切断部位含有配列長部分配列得点情報、切断部位検索得点情報のうち少なくとも一つ、ステップＳ−３にて算出されたＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報、ＭＨＣ結合部位検索得点情報、親和力情報の総和、構造評価指標値情報のうち少なくとも一つ、ステップＳ−４にて算出された非自己認識検索得点情報、ステップＳ−５にて算出された突然変異確率の線形和を算出し、算出された線形和に基づいてワクチン候補部分配列を予測してもよい。すなわち、ペプチドワクチンらしさをスコア化して線形和をとり、線形和に基づいてワクチン候補部分配列を予測してもよい。具体的には、例えば、総合的にスコアの高い部分配列をワクチン候補部分配列として予測してもよい。
【０１５４】
以上、本発明の概要において、ステップＳ−２〜ステップＳ−５の処理を並列して行う場合を一例に説明したが、例えば、ステップＳ−２、ステップＳ−３、ステップＳ−４、ステップＳ−５の順に直列して処理を行うことにより目的配列の部分配列の候補を順次絞り込み、最終的に残った部分配列をワクチン候補部分配列として予測してもよい。具体的には、例えば、ステップＳ−２において予測された部分配列のうち、例えば下位（例えば、下位の８割に対応する集合）をワクチンとして有効なアミノ酸配列の候補から除外し、絞り込まれた残りの集合（例えば、上位２割）の部分配列がステップＳ−３に進み、ステップＳ−３にて予測された部分配列のうち例えば下位（例えば、下位の８割に対応する集合）をワクチンとして有効なアミノ酸配列の候補からさらに除外し、最終的に絞り込まれた残りの集合（例えば、上位４％）の部分配列がステップＳ−４およびＳ−５に進み、ワクチン候補部分配列を予測してもよい。つまり、ステップごとにペプチドワクチンの候補から除外する（またはペプチドワクチンの候補として採用する）ための除外基準（採用基準）を設けて、最終的に全ての除外基準（採用基準）を満たした部分配列をワクチン候補部分配列として予測してもよい。
【０１５５】
［システム構成］
次に、本システムの構成について説明する。図２は、本発明が適用される本システムの構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。本システムは、概略的に、ワクチン候補部分配列予測装置１００と、タンパク質のアミノ酸配列や立体構造などに関する外部データベースや、モチーフ検索やホモロジー検索などの外部プログラム等を提供する外部システム２００とを、ネットワーク３００を介して通信可能に接続して構成されている。
【０１５６】
図２においてネットワーク３００は、ワクチン候補部分配列予測装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネット等である。
【０１５７】
図２において外部システム２００は、ネットワーク３００を介して、ワクチン候補部分配列予測装置１００と相互に接続され、利用者に対してタンパク質のアミノ酸配列や立体構造などに関する外部データベースや、モチーフ検索やホモロジー検索などの外部プログラムを実行するウェブサイトを提供する機能を有する。
【０１５８】
ここで、外部システム２００は、ＷＥＢサーバやＡＳＰサーバ等として構成してもよく、そのハードウェア構成は、一般に市販されるワークステーション、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置およびその付属装置により構成してもよい。また、外部システム２００の各機能は、外部システム２００のハードウェア構成中のＣＰＵ、ディスク装置、メモリ装置、入力装置、出力装置、通信制御装置等およびそれらを制御するプログラム等により実現される。
【０１５９】
図２においてワクチン候補部分配列予測装置１００は、概略的に、ワクチン候補部分配列予測装置１００の全体を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部１０２、通信回線等に接続されるルータ等の通信装置（図示せず）に接続される通信制御インターフェース部１０４、入力装置１１２や出力装置１１４に接続される入出力制御インターフェース部１０８、および、各種のデータベースやテーブルなどを格納する記憶部１０６を備えて構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。さらに、このワクチン候補部分配列予測装置１００は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、ネットワーク３００に通信可能に接続されている。
【０１６０】
記憶部１０６に格納される各種のデータベースやテーブル（目的配列ファイル１０６ａ〜ワクチン候補部分配列ファイル１０６ｆ）は、固定ディスク装置等のストレージ手段であり、図３に示すように、各種処理に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。図３は、本発明が適用される本システムの記憶部１０６に格納される情報の一例を示す図である。
【０１６１】
図３に示すように、これら記憶部１０６の各構成要素のうち、目的配列ファイル１０６ａは、目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を格納する目的配列格納手段である。この目的配列ファイル１０６ａに格納される情報は、目的配列情報で構成されている。
【０１６２】
また、切断部位含有配列ファイル１０６ｂ１は、タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の前後数残基を含むアミノ酸配列である切断部位含有配列に関する情報である切断部位含有配列情報を格納する切断部位含有配列格納手段である。この切断部位含有配列ファイル１０６ｂ１に格納される情報は、例えば、本実施例において参照する図２２に示すように、酵素切断部位であるＰ１とＰ１'との間から前後６残基を含む計１２残基のアミノ酸配列で構成されている。
【０１６３】
また、切断部位含有配列アミノ酸出現頻度ファイル１０６ｂ２は、切断部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報である切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を格納する切断部位含有配列アミノ酸出現頻度格納手段である。この切断部位含有配列アミノ酸出現頻度ファイル１０６ｂ２に格納される情報は、例えば、本実施例において参照する図２３に示すように、酵素切断部位であるＰ１とＰ１'との間から前後６残基を含む計１２残基のアミノ酸配列の各アミノ酸残基に対応する位置（Ｐ６〜Ｐ１およびＰ１'〜Ｐ６'）における２０種類のアミノ酸（Ａ、Ｃ、Ｄ、・・・、Ｖ、Ｗ、Ｙ）の出現頻度で構成されている。
【０１６４】
また、切断部位含有配列得点ファイル１０６ｂ３は、切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報における各出現頻度をスコア（得点）に変換した情報である切断部位含有配列得点情報を格納する切断部位含有配列得点格納手段である。この切断部位含有配列得点ファイル１０６ｂ３に格納される情報は、例えば、本実施例において参照する図２４に示すように、酵素切断部位であるＰ１とＰ１'との間から前後６残基を含む計１２残基のアミノ酸配列の各アミノ酸残基に対応する位置（Ｐ６〜Ｐ１およびＰ１'〜Ｐ６'）における２０種類のアミノ酸（Ａ、Ｃ、Ｄ、・・・、Ｖ、Ｗ、Ｙ）のスコア（得点）で構成されている。
【０１６５】
また、切断部位含有配列長部分配列ファイル１０６ｂ４は、目的配列を切断部位含有配列の長さに分割した部分配列である切断部位含有配列長部分配列を格納する切断部位含有配列長部分配列格納手段である。この切断部位含有配列長部分配列ファイル１０６ｂ４に格納される情報は、目的配列を切断部位含有配列の長さに分割した部分配列である切断部位含有配列長部分配列と切断部位含有配列長部分配列得点情報とを相互に関連付けて構成されている。
【０１６６】
また、切断部位配列ファイル１０６ｂ５は、タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位のアミノ酸配列である切断部位配列に関する情報である切断部位配列情報を格納する切断部位配列格納手段である。この切断部位配列ファイル１０６ｂ５に格納される情報は、例えば、本実施例において参照する図２２に示すように、酵素切断部位であるＰ１とＰ１'のアミノ酸配列（但し、図示のごとく、例えば、Ｐ２、Ｐ１、Ｐ１'のアミノ酸配列の場合を含む。）で構成されている。
【０１６７】
また、切断部位モチーフ配列ファイル１０６ｂ６は、切断部位配列情報から抽出された既知の切断部位モチーフ配列を格納する切断部位モチーフ配列格納手段である。この切断部位モチーフ配列ファイル１０６ｂ６に格納される情報は、例えば、本実施例において参照する図２５に示すように、切断部位モチーフ配列（ＥＹ、ＦＡ、ＦＦ、・・・、ＲＲ、ＶＬＳ、ＷＭＲＦＡ、・・・）で構成されている。
【０１６８】
また、切断部位検索得点ファイル１０６ｂ７は、切断部位モチーフ配列を利用して取得された目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより目的配列における酵素切断部位を検索して取得された検索時のスコアである切断部位検索得点情報を格納する切断部位検索得点格納手段である。この切断部位検索得点ファイル１０６ｂ７に格納される情報は、各切断部位モチーフ配列に対応する切断部位検索得点情報で構成されている。
【０１６９】
また、非切断部分配列ファイル１０６ｂ８は、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームにより切断されないアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非切断部分配列を格納する非切断部分配列格納手段である。この非切断部分配列ファイル１０６ｂ８に格納される情報は、決定された酵素切断部位で切断された部分配列である非切断部分配列で構成されている。
【０１７０】
また、ＭＨＣ結合部位含有配列ファイル１０６ｃ１は、主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の前後数残基を含むアミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位含有配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列情報を格納するＭＨＣ結合部位含有配列格納手段である。このＭＨＣ結合部位含有配列ファイル１０６ｃ１に格納される情報は、例えば、本実施例において参照する図２８に示すように、ＭＨＣ結合部位を含む計８残基のアミノ酸配列で構成されている。
【０１７１】
また、ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度ファイル１０６ｃ２は、ＭＨＣ結合部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を格納するＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度格納手段である。このＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度ファイル１０６ｃ２に格納される情報は、ＭＨＣ結合部位含有配列の各アミノ酸残基に対応する位置（例えば、図２８や図２９における、Ｂ１〜Ｂ８）における２０種類のアミノ酸（Ａ、Ｃ、Ｄ、・・・、Ｖ、Ｗ、Ｙ）の出現頻度で構成されている。
【０１７２】
また、ＭＨＣ結合部位含有配列得点ファイル１０６ｃ３は、ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報における各出現頻度をスコア（得点）に変換した情報であるＭＨＣ結合部位含有配列得点情報を格納するＭＨＣ結合部位含有配列得点格納手段である。このＭＨＣ結合部位含有配列得点ファイル１０６ｃ３に格納される情報は、例えば、本実施例において参照する図２９に示すように、ＭＨＣ結合部位含有配列の各アミノ酸残基に対応する位置（Ｂ１〜Ｂ８）における２０種類のアミノ酸（Ａ、Ｃ、Ｄ、・・・、Ｖ、Ｗ、Ｙ）のスコア（得点）で構成されている。
【０１７３】
また、ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列ファイル１０６ｃ４は、目的配列をＭＨＣ結合部位含有配列の長さに分割した部分配列であるＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列を格納するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列格納手段である。このＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列ファイル１０６ｃ４に格納される情報は、目的配列をＭＨＣ結合部位含有配列の長さに分割した部分配列であるＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列とＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報とを相互に関連付けて構成されている。
【０１７４】
また、ＭＨＣ結合部位配列ファイル１０６ｃ５は、主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位のアミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位配列情報を格納するＭＨＣ結合部位配列格納手段である。このＭＨＣ結合部位配列ファイル１０６ｃ５に格納される情報は、主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位のアミノ酸配列で構成されている。
【０１７５】
また、ＭＨＣ結合部位モチーフ配列ファイル１０６ｃ６は、ＭＨＣ結合部位配列情報から抽出された既知のＭＨＣ結合部位モチーフ配列を格納するＭＨＣ結合部位モチーフ配列格納手段である。このＭＨＣ結合部位モチーフ配列ファイル１０６ｃ６に格納される情報は、例えば、本実施例において参照する図２８に示すように、ＭＨＣ結合部位モチーフ配列（図２８において斜線等で表示された、Ａ×××ＡＡ、Ａ××××Ｆ、Ａ××××Ｉなどのアミノ酸配列（「×」は任意のアミノ酸））で構成されている。
【０１７６】
また、ＭＨＣ結合部位検索得点ファイル１０６ｃ７は、ＭＨＣ結合部位モチーフ配列を利用して取得された目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより目的配列におけるＭＨＣ結合部位を検索して取得された検索時のスコアであるＭＨＣ結合部位検索得点情報を格納するＭＨＣ結合部位検索得点格納手段である。このＭＨＣ結合部位検索得点ファイル１０６ｃ７に格納される情報は、各ＭＨＣ結合部位モチーフ配列に対応するＭＨＣ結合部位検索得点情報で構成されている。
【０１７７】
また、ＭＨＣ配列ファイル１０６ｃ８は、主要組織適合性抗原のアミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を格納するＭＨＣ配列格納手段である。このＭＨＣ配列ファイル１０６ｃ８に格納される情報は、主要組織適合性抗原の種類と主要組織適合性抗原配列情報とを相互に関連付けて構成されている。
【０１７８】
また、ＭＨＣ長部分配列ファイル１０６ｃ９は、目的配列を、決定された主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割したアミノ酸配列であるＭＨＣ長部分配列を格納するＭＨＣ長部分配列格納手段である。このＭＨＣ長部分配列ファイル１０６ｃ９に格納される情報は、決定された主要組織適合性抗原の種類に対応する長さのＭＨＣ長部分配列で構成されている。
【０１７９】
また、予測複合体立体構造ファイル１０６ｃ１０は、各ＭＨＣ長部分配列および主要組織適合性抗原配列に基づいて予測された複合体立体構造情報を格納する予測複合体立体構造格納手段である。この予測複合体立体構造ファイル１０６ｃ１０に格納される情報は、複合体立体構造情報で構成されている。
【０１８０】
また、相互作用アミノ酸ファイル１０６ｃ１１は、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原配列との間で相互作用しているアミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を格納する相互作用アミノ酸格納手段である。この相互作用アミノ酸ファイル１０６ｃ１１に格納される情報は、相互作用しているアミノ酸を相互に関連付けて構成されている。
【０１８１】
また、親和力ファイル１０６ｃ１２は、相互作用アミノ酸情報に含まれるアミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を格納する親和力格納手段である。この親和力ファイル１０６ｃ１２に格納される情報は、アミノ酸の組と親和力情報とを相互に関連付けて構成されている。
【０１８２】
また、ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値ファイル１０６ｃ１３は、主要組織適合性抗原と結合するアミノ酸配列の各アミノ酸残基と主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納するＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納手段である。このＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値ファイル１０６ｃ１３に格納される情報は、例えば、本実施例において参照する図３２に示すように、各アミノ酸残基間の距離値で構成されている。
【０１８３】
また、ＭＨＣ立体構造ファイル１０６ｃ１４は、主要組織適合性抗原の立体構造であるＭＨＣ立体構造情報を格納するＭＨＣ立体構造格納手段である。このＭＨＣ立体構造ファイル１０６ｃ１４に格納される情報は、例えば、本実施例において参照する図３３に示すように、主要組織適合性抗原の立体構造（結晶構造）に関する情報（図３３に示した結晶構造データは一部分である。）で構成されている。
【０１８４】
また、作成複合体立体構造ファイル１０６ｃ１５は、ＭＨＣ立体構造情報および目的配列の部分配列に基づいて作成された主要組織適合性抗原と部分配列との複合体立体構造情報を格納する作成複合体立体構造格納手段である。この作成複合体立体構造ファイル１０６ｃ１５に格納される情報は、主要組織適合性抗原と部分配列との複合体立体構造情報で構成されている。
【０１８５】
また、構造評価指標値ファイル１０６ｃ１６は、複合体立体構造情報に対応する立体構造を評価するための指標値に関する情報である構造評価指標値情報を格納する構造評価指標値格納手段である。この構造評価指標値ファイル１０６ｃ１６に格納される情報は、複合体立体構造情報に対応する立体構造を評価するための指標値に関する情報である構造評価指標値情報で構成されている。
【０１８６】
また、ＭＨＣ結合部分配列ファイル１０６ｃ１７は、特定の主要組織適合性抗原と結合することができるアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列であるＭＨＣ結合部分配列を格納するＭＨＣ結合部分配列格納手段である。このＭＨＣ結合部分配列ファイル１０６ｃ１７に格納される情報は、ＭＨＣ結合部分配列で構成されている。
【０１８７】
また、特定生物種配列ファイル１０６ｄ１は、特定の生物種に関するアミノ酸配列である特定生物種アミノ酸配列に関する情報である特定生物種配列情報を格納する特定生物種配列格納手段である。この特定生物種配列ファイル１０６ｄ１に格納される情報は、例えば、本実施例において参照する図３６に示すように、既知の特定の生物種に関するアミノ酸配列（図３６では、ヒトのアミノ酸配列）で構成されている。
【０１８８】
また、非自己認識検索得点ファイル１０６ｄ２は、特定生物種配列情報に対して、目的配列の部分配列の検索を実行することにより取得された、検索時のスコアである非自己認識検索得点情報を格納する非自己認識検索得点格納手段である。この非自己認識検索得点ファイル１０６ｄ２に格納される情報は、部分配列に対応する非自己認識検索得点情報で構成されている。
【０１８９】
また、非自己認識部分配列ファイル１０６ｄ３は、自己として認識されないアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非自己認識部分配列を格納する非自己認識部分配列格納手段である。この非自己認識部分配列ファイル１０６ｄ３に格納される情報は、非自己認識部分配列で構成されている。
【０１９０】
また、突然変異確率ファイル１０６ｅ１は、目的配列の各部分配列に対して、突然変異を起こす確率である突然変異確率を予測するための突然変異予測手法に基づいて予測された突然変異確率を格納する突然変異確率格納手段である。この突然変異確率ファイル１０６ｅ１に格納される情報は、部分配列に対応する突然変異確率で構成されている。
【０１９１】
また、非突然変異部分配列ファイル１０６ｅ２は、突然変異の入りにくいアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非突然変異部分配列を格納する非突然変異部分配列格納手段である。この非突然変異部分配列ファイル１０６ｅ２に格納される情報は、非突然変異部分配列で構成されている。
【０１９２】
また、ワクチン候補部分配列ファイル１０６ｆは、ワクチンとして有効なアミノ酸配列であるワクチン候補部分配列を格納するワクチン候補部分配列手段である。このワクチン候補部分配列ファイル１０６ｆに格納される情報は、ワクチン候補部分配列で構成されている。
【０１９３】
また、図２において、通信制御インターフェース部１０４は、ワクチン候補部分配列予測装置１００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信制御を行う。すなわち、通信制御インターフェース部１０４は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。
【０１９４】
また、図２において、入出力制御インターフェース部１０８は、入力装置１１２や出力装置１１４の制御を行う。ここで、出力装置１１４としては、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカ等を用いることができる（なお、以下においては出力装置１１４をモニタとして記載する場合がある）。また、入力装置１１２としては、キーボード、マウス、および、マイク等を用いることができる。また、モニタも、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現する。
【０１９５】
また、図２において、制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラム、および所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部１０２は、機能概念的に、目的配列取得部１０２ａ、非切断部分配列予測部１０２ｂ、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ、非自己認識部分配列予測部１０２ｄ、非突然変異部分配列予測部１０２ｅおよびワクチン候補部分配列予測部１０２ｆを含んで構成されている。
【０１９６】
このうち、目的配列取得部１０２ａは、目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得する目的配列取得手段である。
【０１９７】
また、非切断部分配列予測部１０２ｂは、目的配列情報から、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームにより切断されないアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非切断部分配列を予測する非切断部分配列予測手段である。ここで、非切断部分配列予測部１０２ｂは、図４に示すように、切断部位含有配列格納部１０２ｂ１、切断部位含有配列アミノ酸出現頻度算出部１０２ｂ２、切断部位含有配列得点算出部１０２ｂ３、切断部位含有配列長部分配列得点算出部１０２ｂ４、得点基準非切断部分配列予測部１０２ｂ５、切断部位配列格納部１０２ｂ６、切断部位モチーフ配列抽出部１０２ｂ７、切断部位モチーフ検索部１０２ｂ８およびモチーフ検索基準非切断部分配列予測部１０２ｂ９をさらに備えて構成されている。
【０１９８】
図４は、本発明が適用される本システムの非切断部分配列予測部１０２ｂの構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。図４において、切断部位含有配列格納部１０２ｂ１は、タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の前後数残基を含むアミノ酸配列である切断部位含有配列に関する情報である切断部位含有配列情報を格納する切断部位含有配列格納手段である。
【０１９９】
また、切断部位含有配列アミノ酸出現頻度算出部１０２ｂ２は、切断部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報である切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出する切断部位含有配列アミノ酸出現頻度算出手段である。
【０２００】
また、切断部位含有配列得点算出部１０２ｂ３は、切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、切断部位含有配列得点情報を算出する切断部位含有配列得点算出手段である。
【０２０１】
また、切断部位含有配列長部分配列得点算出部１０２ｂ４は、切断部位含有配列得点情報に基づいて、取得された目的配列を切断部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応する切断部位含有配列長部分配列得点情報を算出する切断部位含有配列長部分配列得点算出手段である。
【０２０２】
また、得点基準非切断部分配列予測部１０２ｂ５は、切断部位含有配列長部分配列得点情報に基づいて酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を非切断部分配列として予測する得点基準非切断部分配列予測手段である。
【０２０３】
また、切断部位配列格納部１０２ｂ６は、タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位のアミノ酸配列である切断部位配列に関する情報である切断部位配列情報を格納する切断部位配列格納手段である。
【０２０４】
また、切断部位モチーフ配列抽出部１０２ｂ７は、切断部位配列情報から、既知の切断部位モチーフ配列を抽出する切断部位モチーフ配列抽出手段である。
【０２０５】
また、切断部位モチーフ検索部１０２ｂ８は、切断部位モチーフ配列を利用して取得された目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより目的配列における酵素切断部位を検索し、検索時のスコアである切断部位検索得点情報を取得する切断部位モチーフ検索手段である。
【０２０６】
また、モチーフ検索基準非切断部分配列予測部１０２ｂ９は、切断部位検索得点情報に基づいて目的配列の酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を非切断部分配列として予測するモチーフ検索基準非切断部分配列予測手段である。
【０２０７】
再び図２に戻り、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、目的配列情報から、特定の主要組織適合性抗原と結合することができるアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測するＭＨＣ結合部分配列予測手段である。ここで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、図５に示すように、主要組織適合性抗原決定部１０２ｃ１、ＭＨＣ結合部位含有配列格納部１０２ｃ２、ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度算出部１０２ｃ３、ＭＨＣ結合部位含有配列得点算出部１０２ｃ４、ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点算出部１０２ｃ５、得点基準ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ６、ＭＨＣ結合部位配列格納部１０２ｃ７、ＭＨＣ結合部位モチーフ配列抽出部１０２ｃ８、ＭＨＣ結合部位モチーフ検索部１０２ｃ９、モチーフ検索基準ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ１０、ＭＨＣ配列取得部１０２ｃ１１、ＭＨＣ長部分配列作成部１０２ｃ１２、スライド分割部１０２ｃ１３、複合体立体構造予測部１０２ｃ１４、相互作用アミノ酸決定部１０２ｃ１５、ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納部１０２ｃ１６、親和力算出部１０２ｃ１７、距離値基準親和力算出部１０２ｃ１８、親和力総和算出部１０２ｃ１９、親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ２０、ＭＨＣ立体構造取得部１０２ｃ２１、複合体立体構造作成部１０２ｃ２２、構造評価指標算出部１０２ｃ２３および構造評価指標基準ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ２４をさらに備えて構成されている。
【０２０８】
図５は、本発明が適用される本システムのＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃの構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。図５において、主要組織適合性抗原決定部１０２ｃ１は、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定する主要組織適合性抗原決定手段である。
【０２０９】
また、ＭＨＣ結合部位含有配列格納部１０２ｃ２は、主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の前後数残基を含むアミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位含有配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列情報を格納するＭＨＣ結合部位含有配列格納手段である。
【０２１０】
また、ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度算出部１０２ｃ３は、ＭＨＣ結合部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度算出手段である。
【０２１１】
また、ＭＨＣ結合部位含有配列得点算出部１０２ｃ４は、ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列得点算出手段である。
【０２１２】
また、ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点算出部１０２ｃ５は、ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報に基づいて、取得された目的配列をＭＨＣ結合部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報を算出するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点算出手段である。
【０２１３】
また、得点基準ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ６は、ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報に基づいてＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む部分配列をＭＨＣ結合部分配列として予測する得点基準ＭＨＣ結合部分配列予測手段である。
【０２１４】
また、ＭＨＣ結合部位配列格納部１０２ｃ７は、主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位のアミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位配列情報を格納するＭＨＣ結合部位配列格納手段である。
【０２１５】
また、ＭＨＣ結合部位モチーフ配列抽出部１０２ｃ８は、ＭＨＣ結合部位配列情報から、既知のＭＨＣ結合部位モチーフ配列を抽出するＭＨＣ結合部位モチーフ配列抽出手段である。
【０２１６】
また、ＭＨＣ結合部位モチーフ検索部１０２ｃ９は、ＭＨＣ結合部位モチーフ配列を利用して取得された目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより目的配列におけるＭＨＣ結合部位を検索し、検索時のスコアであるＭＨＣ結合部位検索得点情報を取得するＭＨＣ結合部位モチーフ検索手段である。
【０２１７】
また、モチーフ検索基準ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ１０は、ＭＨＣ結合部位検索得点情報に基づいてＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む部分配列をＭＨＣ結合部分配列として予測するモチーフ検索基準ＭＨＣ結合部分配列予測手段である。
【０２１８】
また、ＭＨＣ配列取得部１０２ｃ１１は、主要組織適合性抗原のアミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得するＭＨＣ配列取得手段である。
【０２１９】
また、ＭＨＣ長部分配列作成部１０２ｃ１２は、目的配列を決定された主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するＭＨＣ長部分配列作成手段である。
【０２２０】
また、スライド分割部１０２ｃ１３は、目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成するスライド分割手段である。
【０２２１】
また、複合体立体構造予測部１０２ｃ１４は、各ＭＨＣ長部分配列およびＭＨＣ配列取得手段により取得された主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測する複合体立体構造予測手段である。
【０２２２】
また、相互作用アミノ酸決定部１０２ｃ１５は、複合体立体構造情報に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原配列との間で相互作用しているアミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定する相互作用アミノ酸決定手段である。
【０２２３】
また、ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納部１０２ｃ１６は、主要組織適合性抗原と結合するアミノ酸配列の各アミノ酸残基と主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報を格納するＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納手段である。
【０２２４】
また、親和力算出部１０２ｃ１７は、相互作用アミノ酸情報に含まれるアミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出する親和力算出手段である。
【０２２５】
また、距離値基準親和力算出部１０２ｃ１８は、親和力情報を、格納されたＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、既知のタンパク質の立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出する距離値基準親和力算出手段である。
【０２２６】
また、親和力総和算出部１０２ｃ１９は、全てのアミノ酸の組の間の親和力情報の総和を算出する親和力総和算出手段である。
【０２２７】
また、親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ２０は、親和力情報の総和に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、ＭＨＣ結合部分配列を予測する親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測手段である。
【０２２８】
また、ＭＨＣ立体構造取得部１０２ｃ２１は、主要組織適合性抗原の立体構造であるＭＨＣ立体構造情報を取得するＭＨＣ立体構造取得手段である。
【０２２９】
また、複合体立体構造作成部１０２ｃ２２は、ＭＨＣ立体構造情報および取得された目的配列の部分配列に基づいて、主要組織適合性抗原と部分配列との複合体立体構造情報を作成する複合体立体構造作成手段である。
【０２３０】
また、構造評価指標算出部１０２ｃ２３は、複合体立体構造情報において、量子化学計算手法を用いて複合体立体構造情報に対応する立体構造を評価するための指標値に関する情報である構造評価指標値情報を算出する構造評価指標算出手段である。
【０２３１】
また、構造評価指標基準ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ２４は、構造評価指標値情報に基づいて、部分配列の中からＭＨＣ結合部分配列を予測する構造評価指標基準ＭＨＣ結合部分配列予測手段である。
【０２３２】
再び図２に戻り、非自己認識部分配列予測部１０２ｄは、目的配列情報から、自己として認識されないアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非自己認識部分配列を予測する非自己認識部分配列予測手段である。ここで、非自己認識部分配列予測部１０２ｄは、図６に示すように、特定生物種配列格納部１０２ｄ１、非自己認識部分配列検索部１０２ｄ２および検索基準非自己認識部分配列予測部１０２ｄ３をさらに備えて構成されている。
【０２３３】
図６は、本発明が適用される本システムの非自己認識部分配列予測部１０２ｄの構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。図６において、特定生物種配列格納部１０２ｄ１は、特定の生物種に関するアミノ酸配列である特定生物種アミノ酸配列に関する情報である特定生物種配列情報を格納する特定生物種配列格納手段である。
【０２３４】
また、非自己認識部分配列検索部１０２ｄ２は、特定生物種配列情報に対して、取得された目的配列の部分配列の検索を実行することにより、検索時のスコアである非自己認識検索得点情報を取得する非自己認識部分配列検索手段である。
【０２３５】
また、検索基準非自己認識部分配列予測部１０２ｄ３は、非自己認識検索得点情報に基づいて、部分配列の中から非自己認識部分配列を予測する検索基準非自己認識部分配列予測手段である。
【０２３６】
再び図２に戻り、非突然変異部分配列予測部１０２ｅは、目的配列情報から、突然変異の入りにくいアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非突然変異部分配列を予測する非突然変異部分配列予測手段である。ここで、非突然変異部分配列予測部１０２ｅは、図７に示すように、突然変異確率予測部１０２ｅ１および確率基準非突然変異部分配列予測部１０２ｅ２をさらに備えて構成されている。
【０２３７】
図７は、本発明が適用される本システムの非突然変異部分配列予測部１０２ｅの構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。図７において、突然変異確率予測部１０２ｅ１は、目的配列の各部分配列に対して、突然変異を起こす確率である突然変異確率を予測するための突然変異予測手法に基づいて、突然変異確率を予測する突然変異確率予測手段である。
【０２３８】
また、確率基準非突然変異部分配列予測部１０２ｅ２は、突然変異確率に基づいて、部分配列の中から非突然変異部分配列を予測する確率基準非突然変異部分配列予測手段である。
【０２３９】
再び図２に戻り、ワクチン候補部分配列予測部１０２ｆは、予測された非切断部分配列、予測されたＭＨＣ結合部分配列、予測された非自己認識部分配列、および／または、予測された非突然変異部分配列に基づいて、ワクチンとして有効なアミノ酸配列であるワクチン候補部分配列を予測するワクチン候補部分配列予測手段である。ここで、ワクチン候補部分配列予測部１０２ｆは、図８に示すように、線形和基準ワクチン候補部分配列予測部１０２ｆ１をさらに備えて構成されている。
【０２４０】
図８は、本発明が適用される本システムのワクチン候補部分配列予測部１０２ｆの構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。図８において、線形和基準ワクチン候補部分配列予測部１０２ｆ１は、非切断部分配列予測部１０２ｂにおいて算出された切断部位含有配列長部分配列得点情報、切断部位検索得点情報のうち少なくとも一つ、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃにおいて算出されたＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報、ＭＨＣ結合部位検索得点情報、親和力情報の総和、構造評価指標値情報のうち少なくとも一つ、非自己認識部分配列予測部１０２ｄにおいて算出された非自己認識検索得点情報、非突然変異部分配列予測部１０２ｅにおいて算出された突然変異確率の線形和を算出し、算出された線形和に基づいてワクチン候補部分配列を予測する線形和基準ワクチン候補部分配列予測手段である。
【０２４１】
なお、これら各部によって行われる処理の詳細については、後述する。
【０２４２】
［システムの処理］
次に、このように構成された本実施の形態における本システムの処理の一例について、以下に図９等を参照して詳細に説明する。
【０２４３】
ここでは、ワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われるメイン処理について、図９等を参照して詳細に説明する。
図９は、本実施形態における本システムのメイン処理の一例を示すフローチャートである。
【０２４４】
まず、ワクチン候補部分配列予測装置１００は、目的配列取得部１０２ａの処理により、目的のタンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列である目的配列に関する情報である目的配列情報を取得し、目的配列ファイル１０６ａの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−１）。
【０２４５】
ついで、ワクチン候補部分配列予測装置１００は、非切断部分配列予測部１０２ｂの処理により、ステップＳＡ−１にて取得された目的配列情報から、リソソーム内に存在するタンパク質分解酵素またはプロテオソームにより切断されないアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非切断部分配列（非切断ペプチド）を予測し、非切断部分配列ファイル１０６ｂ８の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−２）。
【０２４６】
ここで、ステップＳＡ−２において、非切断部分配列予測部１０２ｂは、タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の前後数残基を含むアミノ酸配列である切断部位含有配列に関する情報である切断部位含有配列情報を格納し、格納された切断部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報である切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出し、算出された切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、切断部位含有配列得点情報を算出し、算出された切断部位含有配列得点情報に基づいて、ステップＳＡ−１にて取得された目的配列を切断部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応する切断部位含有配列長部分配列得点情報を算出し、算出された切断部位含有配列長部分配列得点情報に基づいて酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を非切断部分配列（非切断ペプチド）として予測してもよい（得点基準非切断部分配列予測処理）。
【０２４７】
ここで、非切断部分配列予測部１０２ｂにて行われる得点基準非切断部分配列予測処理について図１０を参照して詳細に説明する。
【０２４８】
図１０は、本実施形態における本システムの得点基準非切断部分配列予測処理の一例を示すフローチャートである。なお、本実施形態において、非切断部分配列予測部１０２ｂは、予め、切断部位含有配列格納部１０２ｂ１の処理により、タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位の前後数残基を含むアミノ酸配列である切断部位含有配列に関する情報である切断部位含有配列情報を切断部位含有配列ファイル１０６ｂ１の所定の記憶領域に格納しているものとする。
【０２４９】
まず、非切断部分配列予測部１０２ｂは、切断部位含有配列アミノ酸出現頻度算出部１０２ｂ２の処理により、切断部位含有配列ファイル１０６ｂ１の所定の記憶領域に格納された切断部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報である切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出し、切断部位含有配列アミノ酸出現頻度ファイル１０６ｂ２の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ−１）。
【０２５０】
ついで、非切断部分配列予測部１０２ｂは、切断部位含有配列得点算出部１０２ｂ３の処理により、ステップＳＢ−１にて算出された切断部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、切断部位含有配列得点情報を算出し、切断部位含有配列得点ファイル１０６ｂ３の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ−２）。
【０２５１】
ついで、非切断部分配列予測部１０２ｂは、切断部位含有配列長部分配列得点算出部１０２ｂ４の処理により、ステップＳＢ−２にて算出された切断部位含有配列得点情報に基づいて、ステップＳＡ−１にて取得された目的配列を切断部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応する切断部位含有配列長部分配列得点情報を算出し、切断部位含有配列長部分配列ファイル１０６ｂ４の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ−３）。なお、ステップＳＢ−３において、切断部位含有配列長部分配列得点情報の算出の対象となる各部分配列は、ステップＳＡ−１にて取得された目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら切断部位含有配列の長さに分割して作成したものでもよい。
【０２５２】
ついで、非切断部分配列予測部１０２ｂは、得点基準非切断部分配列予測部１０２ｂ５の処理により、ステップＳＢ−３にて算出された切断部位含有配列長部分配列得点情報に基づいて酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を非切断部分配列（非切断ペプチド）として予測し、非切断部分配列ファイル１０６ｂ８の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ−４）。これにて、得点基準非切断部分配列予測処理が終了する。
【０２５３】
また、ステップＳＡ−２において、非切断部分配列予測部１０２ｂは、タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位のアミノ酸配列である切断部位配列に関する情報である切断部位配列情報を格納し、格納された切断部位配列情報から、既知の切断部位モチーフ配列を抽出し、抽出された切断部位モチーフ配列を利用してステップＳＡ−１にて取得された目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより目的配列における酵素切断部位を検索し、検索時のスコアである切断部位検索得点情報を取得し、取得された切断部位検索得点情報に基づいて目的配列の酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を非切断部分配列として予測してもよい（モチーフ検索基準非切断部分配列予測処理）。
【０２５４】
ここで、非切断部分配列予測部１０２ｂにて行われるモチーフ検索基準非切断部分配列予測処理について図１１を参照して詳細に説明する。
【０２５５】
図１１は、本実施形態における本システムのモチーフ検索基準非切断部分配列予測処理の一例を示すフローチャートである。なお、本実施形態において、非切断部分配列予測部１０２ｂは、予め、切断部位配列格納部１０２ｂ６の処理により、タンパク質分解酵素により切断される部位である酵素切断部位のアミノ酸配列である切断部位配列に関する情報である切断部位配列情報を切断部位配列ファイル１０６ｂ５の所定の記憶領域に格納しているものとする。
【０２５６】
まず、非切断部分配列予測部１０２ｂは、切断部位モチーフ配列抽出部１０２ｂ７の処理により、切断部位配列ファイル１０６ｂ５の所定の記憶領域に格納された切断部位配列情報から、既知の切断部位モチーフ配列を抽出し、切断部位モチーフ配列ファイル１０６ｂ６の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＣ−１）。
【０２５７】
ついで、非切断部分配列予測部１０２ｂは、切断部位モチーフ検索部１０２ｂ８の処理により、ステップＳＣ−１にて抽出された切断部位モチーフ配列を利用してステップＳＡ−１にて取得された目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより目的配列における酵素切断部位を検索し、検索時のスコアである切断部位検索得点情報を取得し、切断部位検索得点ファイル１０６ｂ７の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＣ−２）。
【０２５８】
ついで、非切断部分配列予測部１０２ｂは、モチーフ検索基準非切断部分配列予測部１０２ｂ９の処理により、ステップＳＣ−２にて取得された切断部位検索得点情報に基づいて目的配列の酵素切断部位を決定し、当該酵素切断部位で切断された部分配列を非切断部分配列として予測し、非切断部分配列ファイル１０６ｂ８の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＣ−３）。これにて、モチーフ検索基準非切断部分配列予測処理が終了する。
【０２５９】
再び図９に戻り、ワクチン候補部分配列予測装置１００は、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃの処理により、ステップＳＡ−１にて取得された目的配列情報から、特定の主要組織適合性抗原と結合することができるアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列であるＭＨＣ結合部分配列を予測し、ＭＨＣ結合部分配列ファイル１０６ｃ１７の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−３）。
【０２６０】
ここで、ステップＳＡ−３において、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の前後数残基を含むアミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位含有配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列情報を格納し、格納されたＭＨＣ結合部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出し、算出されたＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報を算出し、算出されたＭＨＣ結合部位含有配列得点情報に基づいて、取得された目的配列をＭＨＣ結合部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報を算出し、算出されたＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報に基づいてＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む部分配列をＭＨＣ結合部分配列として予測してもよい（得点基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理）。
【０２６１】
ここで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃにて行われる得点基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理について図１２を参照して詳細に説明する。
【０２６２】
図１２は、本実施形態における本システムの得点基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理の一例を示すフローチャートである。なお、本実施形態において、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、予め、主要組織適合性抗原決定部１０２ｃ１の処理により、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、ＭＨＣ結合部位含有配列格納部１０２ｃ２の処理により、決定された主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位の前後数残基を含むアミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位含有配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列情報をＭＨＣ結合部位含有配列ファイル１０６ｃ１の所定の記憶領域に格納しているものとする。
【０２６３】
まず、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度算出部１０２ｃ３の処理により、ＭＨＣ結合部位含有配列ファイル１０６ｃ１の所定の記憶領域に格納されたＭＨＣ結合部位含有配列中の各アミノ酸残基に対応する位置におけるアミノ酸の出現頻度に関する情報であるＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報を算出し、ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度ファイル１０６ｃ２の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＤ−１）。
【０２６４】
ついで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、ＭＨＣ結合部位含有配列得点算出部１０２ｃ４の処理により、ステップＳＤ−１にて算出されたＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度情報に基づいて、ＭＨＣ結合部位含有配列得点情報を算出し、ＭＨＣ結合部位含有配列得点ファイル１０６ｃ３の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＤ−２）。
【０２６５】
ついで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点算出部１０２ｃ５の処理により、ステップＳＤ−２にて算出されたＭＨＣ結合部位含有配列得点情報に基づいて、ステップＳＡ−１にて取得された目的配列をＭＨＣ結合部位含有配列の長さに分割した各部分配列に対応するＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報を算出し、ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列ファイル１０６ｃ４の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＤ−３）。なお、ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報の算出の対象となる各部分配列は、ステップＳＡ−１にて取得された目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながらＭＨＣ結合部位含有配列の長さに分割して作成したものでもよい。
【０２６６】
ついで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、得点基準ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ６の処理により、ステップＳＤ−３にて算出されたＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報に基づいてＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む部分配列をＭＨＣ結合部分配列として予測し、ＭＨＣ結合部分配列ファイル１０６ｃ１７の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＤ−４）。これにて、得点基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理が終了する。
【０２６７】
また、ステップＳＡ−３において、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位のアミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位配列情報を格納し、格納されたＭＨＣ結合部位配列情報から、既知のＭＨＣ結合部位モチーフ配列を抽出し、抽出されたＭＨＣ結合部位モチーフ配列を利用してステップＳＡ−１にて取得された目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより目的配列におけるＭＨＣ結合部位を検索し、検索時のスコアであるＭＨＣ結合部位検索得点情報を取得し、取得されたＭＨＣ結合部位検索得点情報に基づいてＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む部分配列をＭＨＣ結合部分配列として予測してもよい（モチーフ検索基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理）。
【０２６８】
ここで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃにて行われるモチーフ検索基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理について図１３を参照して詳細に説明する。
【０２６９】
図１３は、本実施形態における本システムのモチーフ検索基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理の一例を示すフローチャートである。なお、本実施形態において、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、予め、主要組織適合性抗原決定部１０２ｃ１の処理により、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、ＭＨＣ結合部位配列格納部１０２ｃ７の処理により、決定された主要組織適合性抗原と結合する部位であるＭＨＣ結合部位のアミノ酸配列であるＭＨＣ結合部位配列に関する情報であるＭＨＣ結合部位配列情報をＭＨＣ結合部位配列ファイル１０６ｃ５の所定の記憶領域に格納しているものとする。
【０２７０】
まず、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、ＭＨＣ結合部位モチーフ配列抽出部１０２ｃ８の処理により、ＭＨＣ結合部位配列ファイル１０６ｃ５の所定の記憶領域に格納されたＭＨＣ結合部位配列情報から、既知のＭＨＣ結合部位モチーフ配列を抽出し、ＭＨＣ結合部位モチーフ配列ファイル１０６ｃ６の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＥ−１）。
【０２７１】
ついで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、ＭＨＣ結合部位モチーフ検索部１０２ｃ９の処理により、ステップＳＥ−１にて抽出されたＭＨＣ結合部位モチーフ配列を利用してステップＳＡ−１にて取得された目的配列に対してモチーフ検索を実行することにより目的配列におけるＭＨＣ結合部位を検索し、検索時のスコアであるＭＨＣ結合部位検索得点情報を取得し、ＭＨＣ結合部位検索得点ファイル１０６ｃ７の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＥ−２）。
【０２７２】
ついで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、モチーフ検索基準ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ１０の処理により、ステップＳＥ−２にて取得されたＭＨＣ結合部位検索得点情報に基づいてＭＨＣ結合部位を決定し、当該ＭＨＣ結合部位を含む部分配列をＭＨＣ結合部分配列として予測し、ＭＨＣ結合部分配列ファイル１０６ｃ１７の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＥ−３）。これにて、モチーフ検索基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理が終了する。
【０２７３】
また、ステップＳＡ−３において、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原のアミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得し、ステップＳＡ−１にて取得された目的配列を決定された主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成し、作成された各ＭＨＣ長部分配列および取得された主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測し、予測された複合体立体構造情報に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原配列との間で相互作用しているアミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定し、決定された相互作用アミノ酸情報に含まれるアミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出し、算出された全てのアミノ酸の組の間の親和力情報の総和を算出し、算出された親和力情報の総和に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、ＭＨＣ結合部分配列を予測してもよい（親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理）。
【０２７４】
ここで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃにて行われる親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理について図１４を参照して詳細に説明する。
【０２７５】
図１４は、本実施形態における本システムの親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理の一例を示すフローチャートである。
【０２７６】
まず、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、主要組織適合性抗原決定部１０２ｃ１の処理により、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定する（ステップＳＦ−１）。
【０２７７】
ついで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、ＭＨＣ配列取得部１０２ｃ１１の処理により、ステップＳＦ−１にて決定された主要組織適合性抗原のアミノ酸配列である主要組織適合性抗原配列に関する情報である主要組織適合性抗原配列情報を取得し、ＭＨＣ配列ファイル１０６ｃ８の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＦ−２）。
【０２７８】
ついで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、ＭＨＣ長部分配列作成部１０２ｃ１２の処理により、ステップＳＡ−１にて取得された目的配列をステップＳＦ−１にて決定された主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成し、ＭＨＣ長部分配列ファイル１０６ｃ９の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＦ−３）。ここで、ＭＨＣ長部分配列作成部１０２ｃ１２は、スライド分割部１０２ｃ１３の処理により、ステップＳＡ−１にて取得された目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら、ステップＳＦ−１にて決定された主要組織適合性抗原の種類に対応する長さに分割して、ＭＨＣ長部分配列を作成してもよい。また、主要組織適合性抗原の種類に対応する長さは、例えば、８〜１８残基数でもよい。
【０２７９】
ついで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、複合体立体構造予測部１０２ｃ１４の処理により、ステップＳＦ−３にて作成された各ＭＨＣ長部分配列およびステップＳＦ−２にて取得された主要組織適合性抗原配列に基づいて、複合体立体構造情報を予測し、予測複合体立体構造ファイル１０６ｃ１０の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＦ−４）。
【０２８０】
ついで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、相互作用アミノ酸決定部１０２ｃ１５の処理により、ステップＳＦ−４にて予測された複合体立体構造情報に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原配列との間で相互作用しているアミノ酸の組に関する情報である相互作用アミノ酸情報を決定し、相互作用アミノ酸ファイル１０６ｃ１１の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＦ−５）。
【０２８１】
ついで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、親和力算出部１０２ｃ１７の処理により、ステップＳＦ−５にて決定された相互作用アミノ酸情報に含まれるアミノ酸の組の間の親和力に関する情報である親和力情報を、既知のタンパク質の立体構造情報を利用して統計的に算出し、親和力ファイル１０６ｃ１２の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＦ−６）。
【０２８２】
ここで、ステップＳＦ−６において、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納部１０２ｃ１６の処理により、ステップＳＦ−１にて決定された主要組織適合性抗原と結合するアミノ酸配列の各アミノ酸残基と主要組織適合性抗原配列の各アミノ酸残基との間の距離値に関する情報であるＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報をＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値ファイル１０６ｃ１３の所定の記憶領域に格納し、親和力算出部１０２ｃ１７は、距離値基準親和力算出部１０２ｃ１８の処理により、親和力情報を、ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値ファイル１０６ｃ１３の所定の記憶領域に格納されたＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値情報、および／または、既知のタンパク質の立体構造情報を利用した統計ポテンシャルを用いて算出し、親和力ファイル１０６ｃ１２の所定の記憶領域に格納してもよい。
【０２８３】
ついで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、親和力総和算出部１０２ｃ１９の処理により、ステップＳＦ−６にて算出された全てのアミノ酸の組の間の親和力情報の総和を算出する（ステップＳＦ−７）。
【０２８４】
ついで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ２０の処理により、ステップＳＦ−７にて算出された親和力情報の総和に基づいて、ＭＨＣ長部分配列と主要組織適合性抗原との親和性を評価することにより、ＭＨＣ結合部分配列を予測し、ＭＨＣ結合部分配列ファイル１０６ｃ１７の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＦ−８）。これにて、親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理が終了する。
【０２８５】
また、ステップＳＡ−３において、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定し、決定された主要組織適合性抗原の立体構造であるＭＨＣ立体構造情報を取得し、取得されたＭＨＣ立体構造情報およびステップＳＡ−１にて取得された目的配列の部分配列に基づいて、主要組織適合性抗原と部分配列との複合体立体構造情報を作成し、作成された複合体立体構造情報において、量子化学計算手法（例えば、非経験的分子軌道法、半経験的分子軌道法、ＭＯＺＹＭＥ法など）を用いて複合体立体構造情報に対応する立体構造を評価するための指標値に関する情報である構造評価指標値情報を算出し、算出された構造評価指標値情報に基づいて、部分配列の中からＭＨＣ結合部分配列を予測してもよい（構造評価指標基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理）。
【０２８６】
ここで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃにて行われる構造評価指標基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理について図１５を参照して詳細に説明する。
【０２８７】
図１５は、本実施形態における本システムの構造評価指標基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理の一例を示すフローチャートである。
【０２８８】
まず、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、主要組織適合性抗原決定部１０２ｃ１の処理により、特定の主要組織適合性抗原の種類を決定する（ステップＳＧ−１）。
【０２８９】
ついで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、ＭＨＣ立体構造取得部１０２ｃ２１の処理により、ステップＳＧ−１にて決定された主要組織適合性抗原の立体構造であるＭＨＣ立体構造情報を取得し、ＭＨＣ立体構造ファイル１０６ｃ１４の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＧ−２）。
【０２９０】
ついで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、複合体立体構造作成部１０２ｃ２２の処理により、ステップＳＧ−２にて取得されたＭＨＣ立体構造情報およびステップＳＡ−１にて取得された目的配列の部分配列に基づいて、主要組織適合性抗原と部分配列との複合体立体構造情報を作成し、作成複合体立体構造ファイル１０６ｃ１５の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＧ−３）。なお、部分配列は、ステップＳＡ−１にて取得された目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら分割して作成したものでもよい。
【０２９１】
ついで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、構造評価指標算出部１０２ｃ２３の処理により、ステップＳＧ−３にて作成された複合体立体構造情報において、量子化学計算手法（例えば、非経験的分子軌道法、半経験的分子軌道法、ＭＯＺＹＭＥ法など）を用いて複合体立体構造情報に対応する立体構造を評価するための指標値に関する情報である構造評価指標値情報を算出し、構造評価指標値ファイル１０６ｃ１６の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＧ−４）。
【０２９２】
ここで、構造評価指標値情報は、例えば、ＭＯＺＹＭＥ法を実装した半経験的分子軌道計算プログラム「ＭＯＰＡＣ２０００」（製品名）（富士通株式会社（会社名））や、アブイニシオ（ａｂ  ｉｎｉｔｉｏ）分子軌道法を実装した分子軌道計算プログラム「Ｇａｕｓｓｉａｎ  ９８  Ｒｅｖ．  Ａ．  １１．３」（製品名）（Ｇａｕｓｓｉａｎ，  Ｉｎｃ．（会社名），  Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇ  ＰＡ．  ２００２）や「Ｇａｍｅｓｓ  Ｊｕｎｅ  ２０  ２００２  Ｒ２」（製品名）（Ｉｏｗａ  Ｓｔａｔｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，  ２００２）など、を用いてエネルギー計算を行った結果得られる値でもよい。
【０２９３】
ついで、ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃは、構造評価指標基準ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ２４の処理により、ステップＳＧ−４にて算出された構造評価指標値情報に基づいて、部分配列の中からＭＨＣ結合部分配列を予測し、ＭＨＣ結合部分配列ファイル１０６ｃ１７の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＧ−５）。これにて、構造評価指標基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理が終了する。
【０２９４】
再び図９に戻り、ワクチン候補部分配列予測装置１００は、非自己認識部分配列予測部１０２ｄの処理により、ステップＳＡ−１にて取得された目的配列情報から、自己として認識されないアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非自己認識部分配列を予測し、非自己認識部分配列ファイル１０６ｄ３の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−４）。
【０２９５】
ここで、ステップＳＡ−４において、非自己認識部分配列予測部１０２ｄは、特定の生物種（例えば、ヒトなど）に関するアミノ酸配列である特定生物種アミノ酸配列に関する情報である特定生物種配列情報を格納し、格納された特定生物種配列情報に対して、取得された目的配列の部分配列の検索を実行することにより、検索時のスコアである非自己認識検索得点情報を取得し、取得された非自己認識検索得点情報に基づいて、部分配列の中から非自己認識部分配列を予測してもよい（検索基準非自己認識部分配列予測処理）。また、ステップＳＡ−４において、本出願人による特許出願である特願２００３−１２９５５４に記載の技術を利用して、非自己認識部分配列を予測してもよい。
【０２９６】
ここで、非自己認識部分配列予測部１０２ｄにて行われる検索基準非自己認識部分配列予測処理について図１６を参照して詳細に説明する。
【０２９７】
図１６は、本実施形態における本システムの検索基準非自己認識部分配列予測処理の一例を示すフローチャートである。なお、本実施形態において、非自己認識部分配列予測部１０２ｄは、予め、特定生物種配列格納部１０２ｄ１の処理により、特定の生物種（例えば、ヒトなど）に関するアミノ酸配列である特定生物種アミノ酸配列に関する情報である特定生物種配列情報を特定生物種配列ファイル１０６ｄ１の所定の記憶領域に格納しているものとする。
【０２９８】
まず、非自己認識部分配列予測部１０２ｄは、非自己認識部分配列検索部１０２ｄ２の処理により、特定生物種配列ファイル１０６ｄ１の所定の記憶領域に格納された特定生物種配列情報に対して、ステップＳＡ−１にて取得された目的配列の部分配列の検索を実行することにより、検索時のスコアである非自己認識検索得点情報を取得し、非自己認識検索得点ファイル１０６ｄ２の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＨ−１）。なお、部分配列は、ステップＳＡ−１にて取得された目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら分割して作成したものでもよい。
【０２９９】
ついで、非自己認識部分配列予測部１０２ｄは、検索基準非自己認識部分配列予測部１０２ｄ３の処理により、ステップＳＨ−１にて取得された非自己認識検索得点情報に基づいて、部分配列の中から非自己認識部分配列を予測し、非自己認識部分配列ファイル１０６ｄ３の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＨ−２）。これにて、検索基準非自己認識部分配列予測処理が終了する。
【０３００】
再び図９に戻り、ワクチン候補部分配列予測装置１００は、非突然変異部分配列予測部１０２ｅの処理により、ステップＳＡ−１にて取得された目的配列情報から、突然変異の入りにくいアミノ酸配列であって、目的配列の部分配列である非突然変異部分配列を予測し、非突然変異部分配列ファイル１０６ｅ２の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−５）。
【０３０１】
ここで、ステップＳＡ−５において、非突然変異部分配列予測部１０２ｅは、ステップＳＡ−１にて取得された目的配列の各部分配列に対して、突然変異を起こす確率である突然変異確率を予測するための突然変異予測手法（例えば、特許番号「特許第３１０２９５７号」の特許公報参照。）に基づいて、突然変異確率を予測し、予測された突然変異確率に基づいて、部分配列の中から非突然変異部分配列を予測してもよい（確率基準非突然変異部分配列予測処理）。
【０３０２】
ここで、非突然変異部分配列予測部１０２ｅにて行われる確率基準非突然変異部分配列予測処理について図１７を参照して詳細に説明する。
【０３０３】
図１７は、本実施形態における本システムの確率基準非突然変異部分配列予測処理の一例を示すフローチャートである。
【０３０４】
まず、非突然変異部分配列予測部１０２ｅは、突然変異確率予測部１０２ｅ１の処理により、ステップＳＡ−１にて取得された目的配列の各部分配列に対して、突然変異を起こす確率である突然変異確率を予測するための突然変異予測手法（例えば、特許番号「特許第３１０２９５７号」の特許公報参照。）に基づいて、突然変異確率を予測し、突然変異確率ファイル１０６ｅ１の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＩ−１）。ここで、部分配列は、ステップＳＡ−１にて取得された目的配列を、先頭から１アミノ酸残基ずつスライドしながら分割して作成したものでもよい。
【０３０５】
また、特許番号「特許第３１０２９５７号」の特許公報に記載の技術では、点突然変異が局所的な部分配列に依存していることを利用している。具体的には、ＤＮＡ部分配列の各塩基の変異確率の組であるエラースペクトルを、予測したい遺伝子の文字列（Ａ、Ｃ、Ｇ、Ｔの４つの文字の組み合わせ）について合成し、合成後の変異確率の和を求めて、和が高い塩基を、突然変異を起こす確率が高いと予測し、遺伝子の突然変異の予測を可能にしている。
【０３０６】
ついで、非突然変異部分配列予測部１０２ｅは、確率基準非突然変異部分配列予測部１０２ｅ３の処理により、ステップＳＩ−１にて予測された突然変異確率に基づいて、部分配列の中から非突然変異部分配列を予測し、非突然変異部分配列ファイル１０６ｅ２の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＩ−２）。これにて、確率基準非突然変異部分配列予測処理が終了する。
【０３０７】
再び図９に戻り、ワクチン候補部分配列予測装置１００は、ワクチン候補部分配列予測部１０２ｆの処理により、ステップＳＡ−２にて予測された非切断部分配列、ステップＳＡ−３にて予測されたＭＨＣ結合部分配列、ステップＳＡ−４にて予測された非自己認識部分配列、および／または、ステップＳＡ−５にて予測された非突然変異部分配列に基づいて、ワクチンとして有効なアミノ酸配列であるワクチン候補部分配列を予測し、ワクチン候補部分配列ファイル１０６ｆの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−６）。
【０３０８】
ここで、ステップＳＡ−６において、ワクチン候補部分配列予測部１０２ｆは、線形和基準ワクチン候補部分配列予測部１０２ｆ１の処理により、例えば、ステップＳＡ−２にて算出された切断部位含有配列長部分配列得点情報、切断部位検索得点情報のうち少なくとも一つ、ステップＳＡ−３にて算出されたＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点情報、ＭＨＣ結合部位検索得点情報、親和力情報の総和、構造評価指標値情報のうち少なくとも一つ、ステップＳＡ−４にて算出された非自己認識検索得点情報、ステップＳＡ−５にて算出された突然変異確率の線形和を算出し、算出された線形和に基づいてワクチン候補部分配列を予測してもよい。すなわち、ペプチドワクチンらしさをスコア化して線形和をとり、線形和に基づいてワクチン候補部分配列を予測してもよい。具体的には、例えば、総合的にスコアの高い部分配列をワクチン候補部分配列として予測してもよい。
【０３０９】
以上、本実施形態において、ステップＳＡ−２〜ステップＳＡ−５の処理を並列して行う場合を一例に説明したが、例えば、ステップＳＡ−２、ステップＳＡ−３、ステップＳＡ−４、ステップＳＡ−５の順に直列して処理を行うことにより目的配列の部分配列の候補を順次絞り込み、最終的に残った部分配列をワクチン候補部分配列として予測してもよい。具体的には、例えば、ステップＳＡ−２において予測された部分配列のうち、例えば下位（例えば、下位の８割に対応する集合）をワクチンとして有効なアミノ酸配列の候補から除外し、絞り込まれた残りの集合（例えば、上位２割）の部分配列がステップＳＡ−３に進み、ステップＳＡ−３にて予測された部分配列のうち例えば下位（例えば、下位の８割に対応する集合）をワクチンとして有効なアミノ酸配列の候補からさらに除外し、最終的に絞り込まれた残りの集合（例えば、上位４％）の部分配列がステップＳＡ−４およびＳＡ−５に進み、ワクチン候補部分配列を予測してもよい。つまり、ステップごとにペプチドワクチンの候補から除外する（またはペプチドワクチンの候補として採用する）ための除外基準（採用基準）を設けて、最終的に全ての除外基準（採用基準）を満たした部分配列をワクチン候補部分配列として予測してもよい。
【０３１０】
以上、メイン処理が終了する。
【０３１１】
［他の実施の形態］
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、上記特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。
【０３１２】
例えば、ワクチン候補部分配列予測装置１００は、ワクチン候補部分配列予測装置１００とは別筐体で構成されるクライアント端末からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するように構成してもよい。
【０３１３】
また、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【０３１４】
この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０３１５】
また、ワクチン候補部分配列予測装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
【０３１６】
例えば、ワクチン候補部分配列予測装置１００の各部または各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行なわれる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現することができ、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現することも可能である。なお、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じてワクチン候補部分配列予測装置１００に機械的に読み取られる。
【０３１７】
すなわち、ＲＯＭまたはＨＤなどの記憶部１０６などには、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭ等にロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部１０２を構成する。また、このコンピュータプログラムは、ワクチン候補部分配列予測装置１００に対して任意のネットワーク３００を介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記録されてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【０３１８】
また、本発明にかかるプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等の任意の「可搬用の物理媒体」や、各種コンピュータシステムに内蔵されるＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤ等の任意の「固定用の物理媒体」、あるいは、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットに代表されるネットワークを介してプログラムを送信する場合の通信回線や搬送波のように、短期にプログラムを保持する「通信媒体」を含むものとする。
【０３１９】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【０３２０】
記憶部１０６に格納される各種のファイル等（目的配列ファイル１０６ａ〜ワクチン候補部分配列ファイル１０６ｆ）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【０３２１】
また、ワクチン候補部分配列予測装置１００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理端末等の情報処理装置にプリンタやモニタやイメージスキャナ等の周辺装置を接続し、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【０３２２】
さらに、ワクチン候補部分配列予測装置１００の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷等に応じた任意の単位で、機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、各データベースを独立したデータベース装置として独立に構成してもよく、また、処理の一部をＣＧＩ（Ｃｏｍｍｏｎ  Ｇａｔｅｗａｙ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いて実現してもよい。
【０３２３】
また、ネットワーク３００は、ワクチン候補部分配列予測装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネットや、イントラネットや、ＬＡＮ（有線／無線の双方を含む）や、ＶＡＮや、パソコン通信網や、公衆電話網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、専用回線網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、ＣＡＴＶ網や、ＩＭＴ２０００方式、ＧＳＭ方式またはＰＤＣ／ＰＤＣ−Ｐ方式等の携帯回線交換網／携帯パケット交換網や、無線呼出網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等の局所無線網や、ＰＨＳ網や、ＣＳ、ＢＳまたはＩＳＤＢ等の衛星通信網等のうちいずれかを含んでもよい。すなわち、本システムは、有線・無線を問わず任意のネットワークを介して、各種データを送受信することができる。
【実施例１】
【０３２４】
上述した実施形態におけるワクチン候補部分配列予測装置１００を用いた実施例（実施例１）について、図１８から図３８を参照して説明する。図１８は、本実施例１の基本原理を示す原理構成図である。
【０３２５】
まず、上述した実施形態における目的配列取得部１０２ａの処理により、抗原蛋白質のアミノ酸配列を取得する。
【０３２６】
ついで、上述した実施形態における非切断部分配列予測部１０２ｂにて行われる処理により、取得した抗原蛋白質のアミノ酸配列から切断ペプチド断片候補を予測する（ＳＪ−１：リソソーム内酵素またはプロテオソーム切断パターン解析）。
【０３２７】
ついで、上述した実施形態におけるＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ（主要組織適合性抗原決定部１０２ｃ１〜モチーフ検索基準ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ１０）にて行われる処理により、決定された主要組織適合性抗原の種類に対してＭＨＣ結合ペプチド断片候補を予測する（ステップＳＪ−２：ＭＨＣ結合予測（配列））。
【０３２８】
ついで、上述した実施形態における制御部１０２の処理により、切断ペプチド断片候補およびＭＨＣ結合ペプチド断片候補において共通するペプチド断片である共通ペプチド断片候補を抽出する（ステップＳＪ−３：共通候補抽出）。
【０３２９】
ついで、上述した実施形態におけるＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ（主要組織適合性抗原決定部１０２ｃ１、ＭＨＣ配列取得部１０２ｃ１１〜構造評価指標基準ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ２４）にて行われる処理により、共通ペプチド断片候補をさらに絞り込む（ステップＳＪ−４：ＭＨＣ結合予測（構造））。
【０３３０】
ついで、上述した実施形態における非自己認識部分配列予測部１０２ｄにて行われる処理により、ステップＳＪ−４にて絞り込まれた共通ペプチド断片候補をさらに絞り込む（ステップＳＪ−５：抗原性評価）。
【０３３１】
ついで、上述した実施形態における非突然変異部分配列予測部１０２ｅにて行われる処理により、ステップＳＪ−５にて絞り込まれた共通ペプチド断片候補をさらに絞り込むことにより、上述した実施形態におけるワクチン候補部分配列を抽出する（ステップＳＪ−６：突然変異評価）。
【０３３２】
つぎに、本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われる処理について、図１９から図３６を参照して説明する。図１９は、本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われるメイン処理を示すフローチャートである。
【０３３３】
すなわち、ワクチン候補部分配列予測装置１００は、抗原蛋白質配列および主要組織適合性抗原（ＭＨＣ）の種類を取得して、抗原蛋白質配列において、リソソーム内酵素またはプロテオソームによる切断パターンを予測する（ステップＳＫ−１：リソソーム内酵素ｏｒプロテオソーム切断パターン予測）。
【０３３４】
ここで、ステップＳＫ−１における具体的な処理は、図２０または図２１に示すフローチャートに基づいて、図２２から図２５に示す各データを参照して行われる。
【０３３５】
ついで、ワクチン候補部分配列予測装置１００は、ステップＳＫ−１で予測された切断パターンで切断した抗原蛋白質配列である断片ペプチドがＭＨＣと結合するか否かを配列に基づいて予測する（ステップＳＫ−２：ＭＨＣ結合予測（配列））。
【０３３６】
ここで、ステップＳＫ−２における具体的な処理は、図２６または図２７に示すフローチャートに基づいて、図２８および図２９に示す各データを参照して行われる。
【０３３７】
ついで、ワクチン候補部分配列予測装置１００は、ステップＳＫ−２で配列に基づいてＭＨＣに結合すると予測された断片ペプチドであるＭＨＣ結合ペプチド候補に対してさらにＭＨＣと結合するか否かを構造に基づいて予測する（ステップＳＫ−３：ＭＨＣ結合予測（構造））。
【０３３８】
ここで、ステップＳＫ−３における具体的な処理は、図３０または図３１に示すフローチャートに基づいて、図３２および図３３に示す各データを参照して行われる。
【０３３９】
ついで、ワクチン候補部分配列予測装置１００は、ステップＳＫ−３で構造に基づいてＭＨＣと結合すると予測されたＭＨＣ結合ペプチド候補の抗原性を評価する（ステップＳＫ−４：抗原性評価）。
【０３４０】
ここで、ステップＳＫ−４における具体的な処理は、図３４に示すフローチャートに基づいて、図３６に示すデータを参照して行われる。
【０３４１】
ついで、ワクチン候補部分配列予測装置１００は、ステップＳＫ−４で抗原性がないと評価されたＭＨＣ結合ペプチド候補であるペプチドワクチン候補に対して突然変異の入りやすさを予測する（ステップＳＫ−５：突然変異予測）。
【０３４２】
ここで、ステップＳＫ−５における具体的な処理は、図３５に示すフローチャートに基づいて行われる。
【０３４３】
ついで、ワクチン候補部分配列予測装置１００は、ステップＳＫ−５で突然変異が入りにくいと予測されたペプチドワクチン候補を変異に強いペプチドワクチン候補（ワクチン候補）として抽出する。
【０３４４】
以上の処理により抽出されたペプチド断片を図３７、図３８に示す。
【０３４５】
図３７は、Ｈｕｍａｎ  ｉｍｍｕｎｏｄｅｆｉｃｉｅｎｃｙ  ｖｉｒｕｓ  ｔｙｐｅ  １（ＨＸＢ２  ｉｓｏｌａｔｅ）のＥｎｖｅｌｏｐ  ｐｏｌｙｐｒｏｔｅｉｎ  ＧＰ１６０のＨＬＡ  Ａ＊０２０１に対するペプチド断片を予測した結果を示す図である。
【０３４６】
Ｈｕｍａｎ  ｉｍｍｕｎｏｄｅｆｉｃｉｅｎｃｙ  ｖｉｒｕｓ  ｔｙｐｅ  １（ＨＸＢ２  ｉｓｏｌａｔｅ）のＥｎｖｅｌｏｐ  ｐｏｌｙｐｒｏｔｅｉｎ  ＧＰ１６０のＨＬＡ  Ａ＊０２０１に対するＣＴＬエピトープは、“ＫＬＴＰＬＣＶＳＬ”、“ＲＩＱＲＧＰＧＲＡＦＶＴＩ”、“ＳＬＬＮＡＴＡＩＡＶ”などが知られている。本発明によれば、“ＫＬＴＰＬＣＶＳ”のスコアが１３位（８４９個ペプチド中）、“ＲＩＱＲＧＰＧＲ”が８位（８４９個ペプチド中）、“ＳＬＬＮＡＴＡＩ”が４５位（８４９個ペプチド中）と、実際に結合するペプチドが高いスコアを得た。なお、１３位のスコアを持つ“ＫＬＴＰＬＣＶＳ”は実際にＣＴＬを活性化することが実証されている。
【０３４７】
また、図３８は、Ｈｕｍａｎ  ｉｍｍｕｎｏｄｅｆｉｃｉｅｎｃｙ  ｖｉｒｕｓ  ｔｙｐｅ  １（ＨＸＢ２  ｉｓｏｌａｔｅ）のＮｅｇａｔｉｖｅ  ｆａｃｔｏｒのＨＬＡ  Ａ＊０２０１に対するペプチド断片を予測した結果を示す図である。
【０３４８】
Ｈｕｍａｎ  ｉｍｍｕｎｏｄｅｆｉｃｉｅｎｃｙ  ｖｉｒｕｓ  ｔｙｐｅ  １（ＨＸＢ２  ｉｓｏｌａｔｅ）のＮｅｇａｔｉｖｅ  ｆａｃｔｏｒのＨＬＡ  Ａ＊０２０１に対するＣＴＬエピトープは、“ＰＬＴＦＧＷＣＹＫＬＶ”，“ＶＬＥＷＲＦＤＳＲＬ”，“ＡＦＨＨＶＡＲＥＬ”などが知られている。本発明によれば、“ＬＴＦＧＷＣＹＫ”のスコアが１２位（１９９個ペプチド中）、“ＶＬＥＷＲＦＤＳ”が３２位（１９９個ペプチド中）、“ＲＬＡＦＨＨＶＡ”が１８位（１９９個ペプチド中）、と実際に結合するペプチドが高いスコアを得た。なお、１２位のスコア持つ“ＬＴＦＧＷＣＹＫ”は実際にＣＴＬを活性化することが実証されている。
【０３４９】
以上、本実施例１により、ＣＬＴエピトープを効率的に予測することが可能になった。
【実施例２】
【０３５０】
上述した実施形態におけるワクチン候補部分配列予測装置１００を用いた実施例（実施例２）について、図３９から図４３を参照して説明する。図３９は、本実施例２の基本原理を示す原理構成図である。
【０３５１】
まず、上述した実施形態における非切断部分配列予測部１０２ｂにて行われる処理により、蛋白質のアミノ酸配列を断片ペプチドに分割して、断片ペプチドに対し切断パターンを予測し、下位２割の断片ペプチドを候補から除外する（ステップＳＵ−１：切断パターン予測）。
【０３５２】
ついで、上述した実施形態におけるＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ（主要組織適合性抗原決定部１０２ｃ１〜モチーフ検索基準ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ１０）にて行われる処理により、ステップＳＵ−１で除外されなかった断片ペプチドが、配列に基づいてＭＨＣと結合するかを予測し、下位８割の断片ペプチドを候補から除外する（ステップＳＵ−２：ＭＨＣ結合予測（配列））。
【０３５３】
ついで、上述した実施形態におけるＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ（主要組織適合性抗原決定部１０２ｃ１、ＭＨＣ配列取得部１０２ｃ１１〜構造評価指標基準ＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃ２４）にて行われる処理により、ステップＳＵ−２にて除外されなかった断片ペプチドが、構造に基づいてＭＨＣと結合するかを予測し、スコアの良いものからソートして出力する（ステップＳＵ−３：ＭＨＣ結合予測（構造））。なお、ステップＳＵ−３における処理は、図４０から図４２に示す各データを参照して行われる。
【０３５４】
以上の処理により抽出された断片ペプチドを図４３に示す。
【０３５５】
図４３は、Ｈｕｍａｎ  ｉｍｍｕｎｏｄｅｆｉｃｉｅｎｃｙ  ｖｉｒｕｓ  ｔｙｐｅ  １（ＨＸＢ２  ｉｓｏｌａｔｅ）のＥｎｖｅｌｏｐ  ｐｏｌｙｐｒｏｔｅｉｎ  ＧＰ１６０のＨＬＡ  Ａ２に対する断片ペプチドを予測した結果を示す図である。
【０３５６】
Ｈｕｍａｎ  ｉｍｍｕｎｏｄｅｆｉｃｉｅｎｃｙ  ｖｉｒｕｓ  ｔｙｐｅ  １（ＨＸＢ２  ｉｓｏｌａｔｅ）のＥｎｖｅｌｏｐ  ｐｏｌｙｐｒｏｔｅｉｎ  ＧＰ１６０のＨＬＡ  Ａ２に対するＣＬＴエピトープとして、“ＧＤＰＥＩＶＴＨＳＦ”が知られている。本発明によれば、“ＧＤＰＥＩＶＴＨＳ”のスコアが４位（８４８個ペプチド中）と高いスコアを得た。なお、４位の断片ペプチドは実際にＭＣＨに結合することが実験により確認されている。
【０３５７】
以上、本実施例２により、ＭＨＣと結合する断片ペプチドを効率よく高速で予測することが可能になった。
【産業上の利用可能性】
【０３５８】
以上のように、本発明にかかるワクチン候補部分配列予測装置、ワクチン候補部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体は、タンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列から、Ｔ細胞を活性化させることができるアミノ酸配列（ペプチド配列）を予測することにより、ワクチンとなるアミノ酸配列を高精度に予測することができ、産業上の多くの分野、特に医薬品や医療、ライフサイエンス産業等の分野で広く実施することができ、極めて有用である。
【０３５９】
また、本発明にかかるＭＨＣ結合部分配列予測装置、ＭＨＣ結合部分配列予測方法、プログラムおよび記録媒体は、タンパク質または生理活性ポリペプチドのアミノ酸配列から、特定の主要組織適合性抗原と結合することができるアミノ酸配列（ペプチド配列）を高精度に予測することができ、産業上の多くの分野、特に医薬品や医療、ライフサイエンス産業等の分野で広く実施することができ、極めて有用である。
【図面の簡単な説明】
【０３６０】
【図１】本発明の基本原理を示す原理構成図である。
【図２】本発明が適用される本システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図３】本発明が適用される本システムの記憶部１０６に格納される情報の一例を示す図である。
【図４】本発明が適用される本システムの非切断部分配列予測部１０２ｂの構成の一例を示すブロック図である。
【図５】本発明が適用される本システムのＭＨＣ結合部分配列予測部１０２ｃの構成の一例を示すブロック図である。
【図６】本発明が適用される本システムの非自己認識部分配列予測部１０２ｄの構成の一例を示すブロック図である。
【図７】本発明が適用される本システムの非突然変異部分配列予測部１０２ｅの構成の一例を示すブロック図である。
【図８】本発明が適用される本システムのワクチン候補部分配列予測部１０２ｆの構成の一例を示すブロック図である。
【図９】本実施形態における本システムのメイン処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】本実施形態における本システムの得点基準非切断部分配列予測処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】本実施形態における本システムのモチーフ検索基準非切断部分配列予測処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】本実施形態における本システムの得点基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】本実施形態における本システムのモチーフ検索基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理の一例を示すフローチャートである。
【図１４】本実施形態における本システムの親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理の一例を示すフローチャートである。
【図１５】本実施形態における本システムの構造評価指標基準ＭＨＣ結合部分配列予測処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６】本実施形態における本システムの検索基準非自己認識部分配列予測処理の一例を示すフローチャートである。
【図１７】本実施形態における本システムの確率基準非突然変異部分配列予測処理の一例を示すフローチャートである。
【図１８】本実施例１の基本原理を示す原理構成図である。
【図１９】本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われるメイン処理のフローチャートである。
【図２０】本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われる切断パターン予測処理のフローチャートである。
【図２１】本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われる切断パターン予測処理を示すフローチャートである。
【図２２】本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われる切断パターン予測処理で参照する切断部位アミノ酸配列を示す図である。
【図２３】本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われる切断パターン予測処理で参照する切断部位アミノ酸頻度を示す図である。
【図２４】本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われる切断パターン予測処理で参照する切断部位アミノ酸スコアを示す図である。
【図２５】本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われる切断パターン予測処理で参照する切断部位モチーフを示す図である。
【図２６】本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われるＭＨＣ結合予測（配列）処理のフローチャートである。
【図２７】本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われるＭＨＣ結合予測（配列）処理のフローチャートである。
【図２８】本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われるＭＨＣ結合予測（配列）処理で参照するＭＨＣ結合ペプチドを示す図である。
【図２９】本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われるＭＨＣ結合予測（配列）処理で参照するＭＨＣ結合ペプチドアミノ酸頻度を示す図である。
【図３０】本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われるＭＨＣ結合予測（構造）処理のフローチャートである。
【図３１】本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われるＭＨＣ結合予測（構造）処理のフローチャートである。
【図３２】本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われるＭＨＣ結合予測（構造）処理で参照するＭＨＣ結合ペプチドアミノ酸間距離値を示す図である。
【図３３】本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われるＭＨＣ結合予測（構造）処理で参照するＭＨＣ／ペプチド複合体結晶構造データを示す図である。
【図３４】本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われる抗原性評価処理のフローチャートである。
【図３５】本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われる突然変異予測処理のフローチャートである。
【図３６】本実施例１におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われる抗原性評価処理で参照する既知ヒトアミノ酸配列を示す図である。
【図３７】Ｈｕｍａｎ  ｉｍｍｕｎｏｄｅｆｉｃｉｅｎｃｙ  ｖｉｒｕｓ  ｔｙｐｅ  １（ＨＸＢ２  ｉｓｏｌａｔｅ）のＥｎｖｅｌｏｐ  ｐｏｌｙｐｒｏｔｅｉｎ  ＧＰ１６０のＨＬＡ  Ａ＊０２０１に対するペプチド断片を予測した結果を示す図である。
【図３８】Ｈｕｍａｎ  ｉｍｍｕｎｏｄｅｆｉｃｉｅｎｃｙ  ｖｉｒｕｓ  ｔｙｐｅ  １（ＨＸＢ２  ｉｓｏｌａｔｅ）のＮｅｇａｔｉｖｅ  ｆａｃｔｏｒのＨＬＡ  Ａ＊０２０１に対するペプチド断片を予測した結果を示す図である。
【図３９】本実施例２の基本原理を示す原理構成図である。
【図４０】本実施例２におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われるＭＨＣ結合予測（構造）処理で参照する複合体構造および複合体距離情報を示す図である。
【図４１】本実施例２におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われるＭＨＣ結合予測（構造）処理で参照する相互作用アミノ酸組を示す図である。
【図４２】本実施例２におけるワクチン候補部分配列予測装置１００にて行われるＭＨＣ結合予測（構造）処理で参照する相互作用アミノ酸組の親和力の総和を示す図である。
【図４３】Ｈｕｍａｎ  ｉｍｍｕｎｏｄｅｆｉｃｉｅｎｃｙ  ｖｉｒｕｓ  ｔｙｐｅ  １（ＨＸＢ２  ｉｓｏｌａｔｅ）のＥｎｖｅｌｏｐ  ｐｏｌｙｐｒｏｔｅｉｎ  ＧＰ１６０のＨＬＡ  Ａ２に対する断片ペプチドを予測した結果を示す図である。
【符号の説明】
【０３６１】
１００  ワクチン候補部分配列予測装置
１０２  制御部
１０２ａ  目的配列取得部
１０２ｂ  非切断部分配列予測部
１０２ｂ１  切断部位含有配列格納部
１０２ｂ２  切断部位含有配列アミノ酸出現頻度算出部
１０２ｂ３  切断部位含有配列得点算出部
１０２ｂ４  切断部位含有配列長部分配列得点算出部
１０２ｂ５  得点基準非切断部分配列予測部
１０２ｂ６  切断部位配列格納部
１０２ｂ７  切断部位モチーフ配列抽出部
１０２ｂ８  切断部位モチーフ検索部
１０２ｂ９  モチーフ検索基準非切断部分配列予測部
１０２ｃ  ＭＨＣ結合部分配列予測部（ＭＨＣ結合部分配列予測装置）
１０２ｃ１  主要組織適合性抗原決定部
１０２ｃ２  ＭＨＣ結合部位含有配列格納部
１０２ｃ３  ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度算出部
１０２ｃ４  ＭＨＣ結合部位含有配列得点算出部
１０２ｃ５  ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列得点算出部
１０２ｃ６  得点基準ＭＨＣ結合部分配列予測部
１０２ｃ７  ＭＨＣ結合部位配列格納部
１０２ｃ８  ＭＨＣ結合部位モチーフ配列抽出部
１０２ｃ９  ＭＨＣ結合部位モチーフ検索部
１０２ｃ１０  モチーフ検索基準ＭＨＣ結合部分配列予測部
１０２ｃ１１  ＭＨＣ配列取得部
１０２ｃ１２  ＭＨＣ長部分配列作成部
１０２ｃ１３  スライド分割部
１０２ｃ１４  複合体立体構造予測部
１０２ｃ１５  相互作用アミノ酸決定部
１０２ｃ１６  ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値格納部
１０２ｃ１７  親和力算出部
１０２ｃ１８  距離値基準親和力算出部
１０２ｃ１９  親和力総和算出部
１０２ｃ２０  親和力基準ＭＨＣ結合部分配列予測部
１０２ｃ２１  ＭＨＣ立体構造取得部
１０２ｃ２２  複合体立体構造作成部
１０２ｃ２３  構造評価指標算出部
１０２ｃ２４  構造評価指標基準ＭＨＣ結合部分配列予測部
１０２ｄ  非自己認識部分配列予測部
１０２ｄ１  特定生物種配列格納部
１０２ｄ２  非自己認識部分配列検索部
１０２ｄ３  検索基準非自己認識部分配列予測部
１０２ｅ  非突然変異部分配列予測部
１０２ｅ１  突然変異確率予測部
１０２ｅ２  確率基準非突然変異部分配列予測部
１０２ｆ  ワクチン候補部分配列予測部
１０２ｆ１  線形和基準ワクチン候補部分配列予測部
１０４  通信制御インターフェース部
１０６  記憶部
１０６ａ  目的配列ファイル
１０６ｂ１  切断部位含有配列ファイル
１０６ｂ２  切断部位含有配列アミノ酸出現頻度ファイル
１０６ｂ３  切断部位含有配列得点ファイル
１０６ｂ４  切断部位含有配列長部分配列ファイル
１０６ｂ５  切断部位配列ファイル
１０６ｂ６  切断部位モチーフ配列ファイル
１０６ｂ７  切断部位検索得点ファイル
１０６ｂ８  非切断部分配列ファイル
１０６ｃ１  ＭＨＣ結合部位含有配列ファイル
１０６ｃ２  ＭＨＣ結合部位含有配列アミノ酸出現頻度ファイル
１０６ｃ３  ＭＨＣ結合部位含有配列得点ファイル
１０６ｃ４  ＭＨＣ結合部位含有配列長部分配列ファイル
１０６ｃ５  ＭＨＣ結合部位配列ファイル
１０６ｃ６  ＭＨＣ結合部位モチーフ配列ファイル
１０６ｃ７  ＭＨＣ結合部位検索得点ファイル
１０６ｃ８  ＭＨＣ配列ファイル
１０６ｃ９  ＭＨＣ長部分配列ファイル
１０６ｃ１０  予測複合体立体構造ファイル
１０６ｃ１１  相互作用アミノ酸ファイル
１０６ｃ１２  親和力ファイル
１０６ｃ１３  ＭＨＣ結合アミノ酸残基間距離値ファイル
１０６ｃ１４  ＭＨＣ立体構造ファイル
１０６ｃ１５  作成複合体立体構造ファイル
１０６ｃ１６  構造評価指標値ファイル
１０６ｃ１７  ＭＨＣ結合部分配列ファイル
１０６ｄ１  特定生物種配列ファイル
１０６ｄ２  非自己認識検索得点ファイル
１０６ｄ３  非自己認識部分配列ファイル
１０６ｅ１  突然変異確率ファイル
１０６ｅ２  非突然変異部分配列ファイル
１０６ｆ  ワクチン候補部分配列ファイル
１０８  入出力制御インターフェース部
１１２  入力装置
１１４  出力装置
２００  外部システム
３００  ネットワーク
【図１】
2005301523.tif 000003
【図２】
2005301523.tif 000004
【図３】
2005301523.tif 000005
【図４】
2005301523.tif 000006
【図５】
2005301523.tif 000007
【図６】
2005301523.tif 000008
【図７】
2005301523.tif 000009
【図８】
2005301523.tif 000010
【図９】
2005301523.tif 000011
【図１０】
2005301523.tif 000012
【図１１】
2005301523.tif 000013
【図１２】
2005301523.tif 000014
【図１３】
2005301523.tif 000015
【図１４】
2005301523.tif 000016
【図１５】
2005301523.tif 000017
【図１６】
2005301523.tif 000018
【図１７】
2005301523.tif 000019
【図１８】
2005301523.tif 000020
【図１９】
2005301523.tif 000021
【図２０】
2005301523.tif 000022
【図２１】
2005301523.tif 000023
【図２２】
2005301523.tif 000024
【図２３】
2005301523.tif 000025
【図２４】
2005301523.tif 000026
【図２５】
2005301523.tif 000027
【図２６】
2005301523.tif 000028
【図２７】
2005301523.tif 000029
【図２８】
2005301523.tif 000030
【図２９】
2005301523.tif 000031
【図３０】
2005301523.tif 000032
【図３１】
2005301523.tif 000033
【図３２】
2005301523.tif 000034
【図３３】
2005301523.tif 000035
【図３４】
2005301523.tif 000036
【図３５】
2005301523.tif 000037
【図３６】
2005301523.tif 000038
【図３７】
2005301523.tif 000039
【図３８】
2005301523.tif 000040
【図３９】
2005301523.tif 000041
【図４０】
2005301523.tif 000042
【図４１】
2005301523.tif 000043
【図４２】
2005301523.tif 000044
【図４３】
2005301523.tif 000045
【手続補正書】
【提出日】平成17年4月12日(2005.4.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】配列表
【補正方法】追加
【補正の内容】
【配列表】
2005301523000001.app