【手続補正書】
【提出日】令和1年10月3日(2019.10.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
空間データを使用するテストオブジェクトの特徴付けのためのコンピュータシステムであって、
少なくとも１つの汎用プロセッサと、
前記少なくとも１つの汎用プロセッサによってアドレス指定可能な汎用メモリであって、前記汎用メモリが前記少なくとも１つの汎用プロセッサによる実行のための少なくとも１つのプログラムを記憶し、前記少なくとも１つのプログラムが、
（Ａ）ターゲットオブジェクトのための空間座標を入手することと、
（Ｂ）複数の異なるポーズの内の各ポーズで、前記ターゲットオブジェクトで前記テストオブジェクトをモデル化し、それによって複数のボクセルマップを作成することであって、前記複数のボクセルマップの内の各それぞれのボクセルマップが前記複数の異なるポーズの内のそれぞれのポーズで前記テストオブジェクトを含む、前記複数のボクセルマップを作成することと、
（Ｃ）前記複数のボクセルマップの内の各ボクセルマップを対応するベクトルに展開し、それによって複数のベクトルを作成することであって、前記複数のベクトルの内の各ベクトルが同じサイズである、前記複数のベクトルを作成することと、
（Ｄ）前記複数のベクトルの内に各それぞれのベクトルを、（ｉ）前記複数のベクトルを連続して受け取るための入力層と、（ｉｉ）複数の畳み込み層と、（ｉｉｉ）スコアラとを含むネットワークアーキテクチャに入力することであって、
前記複数の畳み込み層が初期畳み込み層及び最終畳み込み層を含み、
前記複数の畳み込み層の各層が重みの異なる集合と関連付けられ、
前記複数のベクトルの内のそれぞれのベクトルの入力に応えて、前記入力層が前記それぞれのベクトルの値の第１の関数として第１の複数の値を前記初期畳み込み層に送り込み、
前記最終畳み込み層以外の各それぞれの畳み込み層が、（ｉ）前記それぞれの畳み込み層と関連付けられた前記重みの異なる集合と、（ｉｉ）前記それぞれの畳み込み層によって受け取られる入力値のそれぞれの第２の関数として中間値を前記複数の畳み込み層の内の別の畳み込み層に送り込み、
前記最終畳み込み層が、（ｉ）前記最終畳み込み層と関連付けられた前記重みの異なる集合と、（ｉｉ）前記最終畳み込み層によって受け取られる入力値の第３の関数として、最終値を前記スコアラに送り込む、
前記ネットワークアーキテクチャに入力すること、
（Ｅ）前記スコアラから複数のスコアを入手することであって、前記複数のスコアの内の各スコアが前記入力層の中への前記複数のベクトルの内のベクトルの前記入力に対応する、前記複数のスコアを入手することと、
（Ｆ）前記テストオブジェクトの特徴付けを提供するために前記複数のスコアを使用すること
のための命令を含む、前記汎用メモリと、
を備える、前記コンピュータシステム。
【請求項２】
前記スコアラが複数の完全接続層及び１つの評価層を備え、前記複数の完全接続層の内の完全接続層が前記評価層の中に流れ込む、請求項１に記載のコンピュータシステム。
【請求項３】
前記スコアラが、決定木、多重加法回帰ツリー、クラスタ化アルゴリズム、主成分分析、最近傍分析、線形判別分析、二次判別分析、サポートベクタマシン、発展的方法、射影追跡、及びその集合体を備える、請求項１に記載のコンピュータシステム。
【請求項４】
前記複数のベクトルの内の各ベクトルが１次元ベクトルである、請求項１〜３のいずれか１項に記載のコンピュータシステム。
【請求項５】
前記複数の異なるポーズが２つ以上のポーズ、１０以上のポーズ、１００以上のポーズ、または１０００以上のポーズを備える、請求項１〜４のいずれか１項に記載のコンピュータシステム。
【請求項６】
前記複数の異なるポーズが、マークアップ連鎖モンテカルロサンプリング、シミュレーテッドアニーリング、ラマルク遺伝的アルゴリズム、または遺伝的アルゴリズムの内の１つでドッキングスコア関数を使用し、入手される、請求項１〜５のいずれか１項に記載のコンピュータシステム。
【請求項７】
前記複数の異なるポーズが、欲張りアルゴリズムを使用するインクリメンタルサーチによって入手される、請求項１〜５のいずれか１項に記載のコンピュータシステム。
【請求項８】
前記ターゲットオブジェクトがポリマーである、請求項１〜７のいずれか１項に記載のコンピュータシステム。
【請求項９】
前記タンパク質が、タンパク質、ポリペプチド、ポリ核酸、ポリリボ核酸、多糖、またはその任意の組合せのアセンブリである、請求項８に記載のコンピュータシステム。
【請求項１０】
前記ターゲットオブジェクトがポリマーであり、前記空間座標が２．５Åまたはそれより良い分解能で分解された前記ポリマーの結晶構造のための３次元座標｛Ｘ１、．．．、ＸＮ｝の集合である、請求項１〜７のいずれかに記載のコンピュータシステム。
【請求項１１】
前記ターゲットオブジェクトがポリマーであり、前記空間座標が、核磁気共鳴、中性子回折、または低温電子顕微鏡法によって決定される前記ポリマーの３次元座標の集合体である、請求項１〜７のいずれかに記載のコンピュータシステム。
【請求項１２】
前記テストオブジェクトが化合物であり、前記テストオブジェクトを特徴付けるために前記複数のスコアを使用することが、前記複数のスコアの中心傾向の測定値をとることを含み、
前記中心傾向の測定値が所定の閾値または所定の閾値範囲を満たすとき、前記特徴付けが、前記テストオブジェクトが第１の分類を有すると見なすことと、
前記中心傾向の測定値が前記所定の閾値または前記所定の閾値範囲を満たすことができないとき、前記特徴付けが、前記テストオブジェクトが第２の分類を有すると見なすことと、
を含む、請求項１〜１１のいずれか１項に記載のコンピュータシステム。
【請求項１３】
前記テストオブジェクトを特徴付けるために前記複数のスコアを前記使用することが、前記複数のスコアの加重平均をとることを含み、
前記加重平均が所定の閾値または所定の閾値範囲を満たすとき、前記テストオブジェクトが第１の分類を有すると見なされ、
前記加重平均が前記所定の閾値または前記所定の閾値範囲を満たすことができないとき、前記テストオブジェクトが第２の分類を有すると見なされる、
請求項１〜１１のいずれか１項に記載のコンピュータシステム。
【請求項１４】
前記加重平均が前記複数のスコアのボルツマン平均である、請求項１３に記載のコンピュータシステム。
【請求項１５】
前記第１の分類が、第１の結合値を上回る前記ターゲットオブジェクトに関して前記テストオブジェクトのためのＩＣ５０、ＥＣ５０、Ｋｄ、またはＫＩであり、
前記第２の分類が、前記第１の結合値未満である前記ターゲットオブジェクトに関して前記テストオブジェクトのためのＩＣ５０、ＥＣ５０、Ｋｄ、またはＫＩである、
請求項１３に記載のコンピュータシステム。
【請求項１６】
前記第１の結合値が１ミクロモルである、請求項１５に記載のコンピュータシステム。
【請求項１７】
前記第１の結合値が、前記ターゲットオブジェクトに関して異なるテストオブジェクトのための前記予測されたＩＣ５０、ＥＣ５０、Ｋｄ、またはＫＩである、請求項１５に記載のコンピュータシステム。
【請求項１８】
前記テストオブジェクトを特徴付けるために前記複数のスコアを前記使用することが、前記複数のスコアの加重平均をとることを含み、前記加重平均が複数の閾値範囲の内のそれぞれの閾値範囲を満たすとき、前記使用すること（Ｆ）が、前記テストオブジェクトを、前記それぞれの閾値範囲に一意に対応する複数のそれぞれの分類の内のそれぞれの分類を有すると見なすことを含む、請求項１〜１１のいずれか１項に記載のコンピュータシステム。
【請求項１９】
前記複数の分類の各それぞれの分類が、前記ターゲットオブジェクトに関して前記テストオブジェクトのためのＩＣ５０、ＥＣ５０、Ｋｄ、またはＫＩの範囲である、請求項１８に記載のコンピュータシステム。
【請求項２０】
前記複数の分類の第１の分類が１ミクロモルと１ミクロモルの間である、請求項１９に記載のコンピュータシステム。
【請求項２１】
前記ターゲットオブジェクトが活性部位を有するポリマーであり、前記テストオブジェクトが化学組成物であり、前記モデル化することは前記テストオブジェクトを前記ポリマーの前記活性部位の中にドッキングすることを含む、請求項１〜７のいずれか１項に記載のコンピュータシステム。
【請求項２２】
前記複数の畳み込み層の内の畳み込み層が複数のフィルタを有し、前記複数のフィルタの各フィルタがストライドＹでＮ３の３次元の入力空間をコンボリュ−ションし、Ｎは２以上の整数であり、Ｙは正の整数である、請求項１に記載のコンピュータシステム。
【請求項２３】
前記畳み込み層と関連付けられた前記重みの異なる集合が前記複数のフィルタのそれぞれのフィルタと関連付けられる、請求項２２に記載のコンピュータシステム。
【請求項２４】
前記スコアラが複数の完全接続層及び１つのロジスティック回帰コスト層を備え、前記複数の完全接続層の完全接続層が前記ロジスティック回帰コスト層に流れ込む、請求項１に記載のコンピュータシステム。
【請求項２５】
前記ターゲットオブジェクトが活性部位を有するポリマーであり、
前記テストオブジェクトは化学組成物であり、
前記モデル化することが、前記ターゲットオブジェクト及び前記テストオブジェクトの分子力学ランを実行し、それによって経時的に前記ターゲットオブジェクト及び前記テストオブジェクトの軌跡をともに形成することを含み、
前記複数の異なるポーズの部分集合が、ある期間にわたり前記軌跡のスナップショットを撮影することによって入手される、
請求項１〜７のいずれか１項に記載のコンピュータシステム。
【請求項２６】
前記コンピュータシステムがさらに、図形処理メモリを有する図形処理ユニットを備え、前記図形処理メモリが前記ネットワークアーキテクチャを備え、前記提供すること（Ｄ）を実行し、前記少なくとも１つの汎用プロセッサが前記使用すること（Ｆ）を実行する、請求項１に記載のコンピュータシステム。
【請求項２７】
前記テストオブジェクトの前記特徴付けが前記テストオブジェクトの毒性予測である、請求項１に記載のコンピュータシステム。
【請求項２８】
前記テストオブジェクトの特徴付けが、第１の分子ターゲット対第２の分子ターゲットと対照する前記テストオブジェクトの選択性の予測であり、前記第１の分子ターゲットが疾病にリンクされる、請求項１に記載のコンピュータシステム。
【請求項２９】
前記第１の分類が、前記テストオブジェクトが宿主生物にとって有毒ではない旨の判断であり、
前記第２の分類が、前記テストオブジェクトが前記宿主生物にとって有毒である旨の判断である、請求項１２に記載のコンピュータシステム。
【請求項３０】
前記第１の分類が、前記テストオブジェクトが、第１の結合値未満であるＩＣ５０、ＥＣ５０、Ｋｄ、またはＫＩを有する分子病ターゲットに結合する旨の予測であり、
前記第２の分類が、前記テストオブジェクトが、前記第１の結合値を上回るＩＣ５０、ＥＣ５０、Ｋｄ、またはＫＩを有する分子病ターゲットに結合する旨の予測である、請求項１２に記載のコンピュータシステム。
【請求項３１】
前記第１の分類が、前記テストオブジェクトが、第１の結合値未満であるＩＣ５０、ＥＣ５０、Ｋｄ、またはＫＩを有する第１の分子病ターゲットに結合する旨、及び前記テストオブジェクトが、前記第１の結合値を上回るＩＣ５０、ＥＣ５０、Ｋｄ、またはＫＩを有する第２の分子病ターゲットに結合する旨の予測であり、
前記第２の分類が、前記テストオブジェクトが、第１の結合値未満であるＩＣ５０、ＥＣ５０、Ｋｄ、またはＫＩを有する第１の分子病ターゲットに結合する旨、及び前記テストオブジェクトが、前記第１の結合値未満であるＩＣ５０、ＥＣ５０、Ｋｄ、またはＫＩを有する第２の分子病ターゲットに結合する旨の予測である、請求項１２に記載のコンピュータシステム。
【請求項３２】
前記第１の結合値が１ミクロモルである、請求項３０に記載のコンピュータシステム。
【請求項３３】
前記第１の分類が、前記テストオブジェクトが宿主生物にとって毒性ではない旨の判断であり、
前記第２の分類が、前記テストオブジェクトが前記宿主生物にとって毒性である旨の判断である、請求項１３に記載のコンピュータシステム。
【請求項３４】
前記第１の分類が、前記テストオブジェクトが、第１の結合値未満であるＩＣ５０、ＥＣ５０、Ｋｄ、またはＫＩを有する第１の分子病ターゲットに結合する旨、及び前記テストオブジェクトが、前記第１の結合値を上回るＩＣ５０、ＥＣ５０、Ｋｄ、またはＫＩを有する第２の分子病ターゲットに結合する旨の予測であり、
前記第２の分類が、前記テストオブジェクトが、第１の結合値未満であるＩＣ５０、ＥＣ５０、Ｋｄ、またはＫＩを有する第１の分子病ターゲットに結合する旨、及び前記テストオブジェクトが、前記第１の結合値未満であるＩＣ５０、ＥＣ５０、Ｋｄ、またはＫＩを有する第２の分子病ターゲットに結合する旨の予測である、請求項１３に記載のコンピュータシステム。
【請求項３５】
前記第１の結合値が１ミクロモルである、請求項３４に記載のコンピュータシステム。
【請求項３６】
前記ターゲットオブジェクトが疾病とリンクされ、前記ターゲットオブジェクトに対する前記テストオブジェクトの結合による前記ターゲットオブジェクトの阻止が前記疾病を緩和すると予測される、請求項１９に記載のコンピュータシステム。