【手続補正書】
【提出日】令和1年11月8日(2019.11.8)
【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】
タンパク質における１つまたは複数の候補エピトープのコンピュータベースの予測のための方法であって、
コンピュータシステム上にコンホメーションサンプリングエンジンを提供するステップ；
前記コンピュータシステムにおいて、前記コンホメーションサンプリングエンジンと共に使用するのに適したタンパク質のモデルを得るステップであって、得られたタンパク質モデルがネイティブ構造を含み、任意選択で、タンパク質のモデルを得ることは、タンパク質モデルのデータベースから前記タンパク質モデルを得ることを含んでもよい、ステップ；
前記コンピュータシステムにより、集団座標バイアスを前記タンパク質モデルに適用するステップであって、前記集団座標バイアスが前記コンホメーションサンプリングエンジンに強制的に順次、前記タンパク質モデルをネイティブ構造から最新構造へ少なくとも部分的にアンフォールディングさせ、前記集団座標バイアスが、前記タンパク質モデルの少なくとも実質的部分に全体的に適用されて、前記タンパク質モデルの実質的部分の中でアンフォールディングが起こる場所に関して偏らない、ステップ；
前記コンピュータシステムにより、前記最新構造を分析して、１つまたは複数の候補エピトープを同定するステップであって、前記１つまたは複数の候補エピトープが、局所的なアンフォールディングの印を呈する、ステップ、
を含む、方法。
【請求項２】
前記タンパク質のモデルを得るステップが、前記タンパク質モデルのための第一の構造を得ることと、次いで、前記コンピュータシステムにより前記タンパク質モデルのための前記第一の構造を修飾して前記タンパク質モデルのためのネイティブ構造を作成することと、を含み、
任意選択で、
（Ａ）前記タンパク質モデルのための前記第一の構造を修飾して前記タンパク質モデルのためのネイティブ構造を作成することは、前記コンピュータシステムにより前記タンパク質モデル上での平衡化シミュレーションを実施することを含んでもよく、前記平衡化シミュレーションは、前記第一の構造で開始して、前記第一の構造を変換して前記ネイティブ構造を作成し；任意選択で、前記タンパク質モデル上での平衡化シミュレーションを実施することは、前記第一の構造を有するタンパク質モデルを、一定の粒子数、一定圧力および一定温度のうちの１つまたは複数を特徴とするモデル環境に供することを含んでもよい；あるいは
（Ｂ）前記タンパク質モデルのための前記第一の構造を修飾して前記タンパク質モデルのためのネイティブ構造を作成することは、１つまたは複数の不足した残基を前記第一の構造に付加して前記ネイティブ構造を作成することを含んでもよく、前記ネイティブ構造は全長の一次配列に対応する、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記集団座標バイアスを前記タンパク質モデルに適用するステップが、前記コンピュータシステムにより、複数の時間ステップにわたり前記タンパク質モデル上で不連続時間シミュレーションを実施することを含み、前記不連続時間シミュレーションが、前記タンパク質モデルのためのネイティブ構造で開始して、前記複数の時間ステップのうちの各特定の時間ステップにおいて、前記特定の時間ステップについて前記タンパク質モデルの対応する最新構造を作成する、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の時間ステップにわたり前記タンパク質モデル上で不連続時間シミュレーションを実施することが、前記コンホメーションサンプリングエンジンに前記タンパク質モデルにおける構造変化を強制的に起こさせることを含み、前記構造変化が、前記タンパク質モデルのための前記最新構造から決定された実際の集団座標を要求して目的の集団座標を前記複数の時間ステップにわたり追跡することにより決定され、
任意選択で、
（Ａ）前記タンパク質のための前記最新構造から決定された実際の集団座標を要求して目的の集団座標を前記複数の時間ステップにわたり追跡することは、前記複数の時間ステップのうちの各特定の時間ステップで、前記特定の時間ステップにおける前記タンパク質のための前記最新構造から決定された前記実際の集団座標を要求して、前記特定の時間ステップに関して目的の集団座標を追跡することを含んでもよい；あるいは
（Ｂ）前記タンパク質のための前記最新構造から決定された実際の集団座標を要求して目的の集団座標を前記複数の時間ステップにわたり追跡することは、前記コンピュータシステムにより、ポテンシャルエネルギー関数に供された前記タンパク質モデルの自由エネルギーを最小化することを含んでもよく、前記ポテンシャルエネルギー関数は、少なくとも部分的に、前記タンパク質モデルの任意の構造のための前記実際の集団座標と前記目的の集団座標との間の差異を表す計量に依存する；あるいは
（Ｃ）前記タンパク質のための前記最新構造から決定された実際の集団座標を要求して目的の集団座標を前記複数の時間ステップにわたり追跡することは、前記コンピュータシステムによりポテンシャルエネルギー関数を最小化することを含んでもよく、前記ポテンシャルエネルギー関数は、少なくとも部分的に、前記タンパク質モデルの任意の構造のための前記実際の集団座標と前記目的の集団座標との間の差異を表す計量に依存し、好ましくは、前記ポテンシャルエネルギー関数を最小化することは、前記複数の時間ステップのうちの各特定の時間ステップで前記ポテンシャルエネルギー関数を最小化することを含む、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ポテンシャルエネルギー関数が、式：
【数１】
2018538254.tif 000001
（式中、Ｑｃ（ｔ）は、前記目的の集団座標であり、Ｑは、前記タンパク質モデルの任意の構造のための前記実際の集団座標であり、ｋは、構成可能な定数である）の項を含み、
任意選択で、前記ポテンシャルエネルギー関数は、前記タンパク質モデルに内在する、あるいは前記タンパク質モデルに関連する、分子動力学的力にも依存してもよく、および／または前記ポテンシャルエネルギー関数を最小化することは、前記タンパク質モデルに内在する、あるいは前記タンパク質モデルに関連する、分子動力学的力に基づいて課された制限に供されたポテンシャルエネルギー関数を最小化することを含んでもよい、
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記不連続時間シミュレーションの複数の時間ステップにわたり、前記目的の集団座標が、前記ネイティブ構造に関連する前記実際の集団座標のものと等しい初期の目的の集団座標の値で開始して、最初のやや多数（ｓｕｂ−ｐｌｕｒａｌｉｔｙ）の時間ステップで最後の目的の集団座標の値まで変動した後、第二の複数の時間ステップの間、前記最後の目的の集団座標の値で静止し、
任意選択で、前記不連続時間シミュレーションの前記複数の時間ステップにわたり、前記目的の集団座標は、経時的に滑らかに変動してもよい；あるいは前記目的の集団座標は、前記初期の目的の集団座標の値と前記最後の目的の集団座標の値の間で経時的に一定速度で変動してもよい、
請求項４または５に記載の方法。
【請求項７】
前記タンパク質モデルのための任意の最新構造について決定された前記実際の集団座標が、前記タンパク質モデルの実質的部分のネイティブ構造に対する前記タンパク質モデルの前記実質的部分の最新構造の全体的なアンフォールディングを示す計量を含み、
任意選択で、
（Ａ）前記タンパク質モデルのための任意の最新構造について決定された前記実際の集団座標が少なくとも一部として、前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記ネイティブ構造における重い原子の間のコンタクトのうちの、前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記最新構造における重い原子の間のコンタクトの数に基づく、あるいは
（Ｂ）前記タンパク質モデルのための任意の最新構造について決定された前記実際の集団座標が少なくとも一部として、前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記ネイティブ構造における重い原子の間のコンタクトのうちの、前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記最新構造における重い原子の間のコンタクトの数に近似するコンタクト関数に基づく、あるいは
前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記ネイティブ構造におけるコンタクトのうちの各コンタクトについて、前記コンタクト関数が、式：
【数２】
2018538254.tif 000002
（式中、ｒｉｊは、前記タンパク質モデルの前記実質的部分における原子ｉとｊの核間の距離であり、ｒ０、ｎおよびｍは、適宜選択された定数である）を有する、あるいは
（Ｄ）前記タンパク質モデルのための任意の最新構造について決定された前記実際の集団座標が少なくとも一部として、前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記ネイティブ構造における重い原子の間の距離に対する、前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記最新構造における重い原子の間の距離に基づく、あるいは
（Ｅ）前記タンパク質モデルのための任意の最新構造について決定された前記実際の集団座標が少なくとも一部として、前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記ネイティブ構造の根平均二乗構造偏差（ＲＭＳＤ）に対する、前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記最新構造におけるＲＭＳＤに基づき、前記ＲＭＳＤが、前記タンパク質モデルの前記実質的部分のα炭素原子、および前記タンパク質モデルの前記実質的部分の重い原子、のうちの少なくとも１つの位置を通して定義される、あるいは
（Ｆ）前記タンパク質モデルのための任意の最新構造について決定された前記実際の集団座標が少なくとも一部として、前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記ネイティブ構造の総溶媒露出表面積（ＳＡＳＡ）に対する、前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記最新構造における前記ＳＡＳＡに基づく、あるいは
（Ｇ）前記タンパク質モデルのための任意の最新構造について決定された前記実際の集団座標が少なくとも一部として、前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記ネイティブ構造におけるバックボーン水素結合のうちの、前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記最新構造におけるバックボーン水素結合の数に基づく、あるいは
（Ｈ）前記タンパク質モデルのための任意の最新構造について決定された前記実際の集団座標が少なくとも一部として、前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記ネイティブ構造の回転半径に対する、前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記最新構造の回転半径に基づく、あるいは
（Ｉ）前記タンパク質モデルのための任意の最新構造について決定された前記実際の集団座標が少なくとも一部として、前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記ネイティブ構造の構造オーバーラップ関数に対する、前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記最新構造の構造オーバーラップ関数に基づく、あるいは
（Ｊ）前記タンパク質モデルのための任意の最新構造について決定された前記実際の集団座標が少なくとも一部として、前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記ネイティブ構造からの、前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記最新構造の一般化されたユークリッド距離に基づく、
請求項４〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記タンパク質モデルの前記実質的部分の前記ネイティブ構造におけるコンタクトのうちの各コンタクトについて、前記コンタクト関数が、式：
【数３】
2018538254.tif 000003
（式中、ｒｉｊは、前記タンパク質モデルの前記実質的部分における原子ｉとｊの核間の距離であり、ｒ０、ｎおよびｍは、適宜選択された定数である）を有する、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
１つまたは複数の独立したランにおける前記タンパク質モデルに前記集団座標バイアスを適用するステップを反復することを含み、
任意選択で、複数の独立したランにおける前記タンパク質モデルに前記集団座標バイアスを適用するステップを反復することを含んでもよく、
任意選択で、各ランについて、前記コンピュータシステムにより、そして前記タンパク質モデルのための前記最新構造における複数の残基のうちの各残基について、前記残基の前記タンパク質のアンフォールディングを示す計量を提供する局所アンフォールディング指標を決定することを含んでもよい、
任意選択で、ランにより、そして残基により指数化されたマトリックスデータ構造を前記コンピュータシステムにより作成することをさらに含んでもよく、前記マトリックスデータ構造が、前記複数の残基のうちの各ランおよび各残基について、前記対応する局所アンフォールディング指標のための値を含む、
請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数の残基のうちの各ランおよび各残基について、前記タンパク質モデルのための複数の最新構造にわたる平均に基づいて前記局所アンフォールティング指標を決定することを含み、
任意選択で、前記複数の残基のうちの各ランおよび各残基について、前記適用された集団座標バイアスが、平均を決定した前記複数の最新構造について一定していてもよい、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
（Ａ）前記タンパク質モデルのための前記最新構造における前記複数の残基のうちの各ランおよび各残基について、前記局所アンフォールディング指標が少なくとも一部として、前記タンパク質モデルの前記ネイティブ構造における前記残基のための溶媒露出表面積（ＳＡＳＡ）に対する、前記タンパク質モデルの前記最新構造における前記残基のための前記ＳＡＳＡの変動に基づく；
（Ｂ）前記タンパク質モデルのための前記最新構造における前記複数の残基のうちの各ランおよび各残基について、前記局所アンフォールディング指標が少なくとも一部として、前記タンパク質モデルの前記ネイティブ構造における前記残基のための原子間の複数のコンタクトのうちの、前記タンパク質モデルの前記最新構造モデルにおける前記残基のための原子間の損失コンタクトの数に基づく；
（Ｃ）前記タンパク質モデルのための前記最新構造における前記複数の残基のうちの各ランおよび各残基について、前記局所アンフォールディング指標が少なくとも一部として、前記タンパク質モデルの前記ネイティブ構造のための前記残基の根平均二乗揺らぎ（ＲＭＳＦ）に対する、前記タンパク質モデルの前記最新構造モデルのための前記残基の前記ＲＭＳＦに基づく；
（Ｄ）前記タンパク質モデルのための前記最新構造における前記複数の残基のうちの各ランおよび各残基について、前記局所アンフォールディング指標が少なくとも一部として、前記タンパク質モデルの前記ネイティブ構造の前記残基における複数の水素結合のうちの、前記タンパク質モデルの前記最新構造モデルの前記残基における損失バックボーン水素結合の数に基づく；
（Ｅ）前記タンパク質モデルのための前記最新構造における前記複数の残基のうちの各ランおよび各残基について、前記局所アンフォールディング指標が少なくとも一部として、前記タンパク質モデルについての前記ネイティブ構造における前記残基のための相互作用のポテンシャルエネルギーに対する、前記タンパク質モデルの前記最新構造モデルにおける前記残基のための相互作用のポテンシャルエネルギーに基づく、
請求項９または１０に記載の方法。
【請求項１２】
各ランについて、前記最新構造を分析して前記１つまたは複数の候補エピトープを同定することが、前記コンピュータシステムにより、前記タンパク質モデルのための前記最新構造を残基の複数の群に解析すること、および各群について、前記コンピュータシステムにより、前記群のための前記局所アンフォールディングの印を群のアンフォールディング評価に供することを含み、前記群における残基の全てまたは適切な閾値割合より多くが、アンフォールディングを示す局所アンフォールディングの印を有する場合には、前記群のアンフォールディング評価が、前記群についての肯定的なアンフォールディング評価結果を返し、
任意選択で、任意の１つの局所指標がアンフォールディングを示すか否かを評価することが、前記コンピュータシステムにより、前記１つの局所指標を閾値工程に供することを含んでもよい、
請求項９〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
（Ａ）前記複数の群が、様々なウインドウサイズを含み、特定の群の前記ウインドウサイズが、前記特定の群における複数の残基を参照し、任意選択で、前記複数の群の幾つかが、共通の残基を含んでもよい；
（Ｂ）前記複数の群が、群の複数の組を含み、群の各組が、共通のウインドウサイズを有し、群の各組が、前記複数の残基における前記残基の全てを含む；および／または
（Ｃ）前記タンパク質モデルのための前記最新構造における前記複数の残基のうちの各ランおよび各残基について、前記局所フォールティング指標が少なくとも一部として、前記タンパク質モデルの前記ネイティブ構造の残基についての溶媒露出表面積（ＳＡＳＡ）に対する、前記タンパク質モデルの前記最新構造における残基についての前記ＳＡＳＡの変動に基づき、前記群における残基の全てまたは適切な閾値割合より多くが、零よりも大きなＳＡＳＡの変動（ΔＳＡＳＡ＞０）を有する場合、前記群のための前記局所アンフォールディングの印を群のアンフォールディング評価に供することが、前記群について肯定的な結果を返すことを含む、
請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
残基の前記複数の群のそれぞれについて、前記コンピュータシステムにより、ランの総数の閾値割合（ｆ）以上のランの数で肯定的なアンフォールディング評価結果を呈する前記残基の群を決定することに基づいて、前記コンピュータシステムにより、潜在的な候補エピトープである前記残基の群を検討することを含み、
（Ａ）任意選択で、各潜在的な候補エピトープについて、前記潜在的な候補エピトープに対応する残基の群における前記残基のための前記局所アンフォールディングの印を蓄積することを含み、任意選択で、前記残基の群における前記残基のための前記局所アンフォールディングの印を蓄積することが、前記ランの全てを通して実施され、任意選択で、各潜在的な候補エピトープのための前記蓄積された局所アンフォールディングの印が、前記潜在的な候補エピトープの強度を示す；
（Ｂ）任意選択で、前記コンピュータシステムにより、ウインドウサイズおよび群の残基参照により指数化されたマトリックスデータ構造を作成することを含み、前記マトリックスデータ構造における各エントリーが、潜在的候補エピトープと、前記潜在的候補エピトープを構成する前記残基と、場合により前記潜在的候補エピトープを構成する前記残基のための前記蓄積された局所アンフォールディングの印と、を含む；
（Ｃ）前記潜在的な候補エピトープのうちの第一の候補エピトープを同定することを含み、前記第一の候補エピトープを同定することが、最大のウインドウサイズを有する前記潜在的な候補エピトープを、前記第一の候補エピトープになるように選択することを含み、任意選択で、前記第一の候補エピトープを同定した後、前記潜在的な候補エピトープから前記第一の候補エピトープおよび前記第一の候補エピトープのサブエピトープを除去して、候補エピトープとしてのさらなる検討のために減少された潜在的な候補エピトープの組を得ることを含み、前記第一のエピトープの前記サブエピトープが、前記第一の候補エピトープよりも小さく、前記第一の候補エピトープにも含まれる残基のみを含み、任意選択で、前記減少された潜在的候補エピトープの組の中の前記最大ウインドウサイズが、閾値最小サイズ以下になるまで、
前記減少された潜在的候補エピトープの組の中で最大のウインドウサイズを有する潜在的候補エピトープを次の候補エピトープになるように選択することを含む、前記減少された潜在的候補エピトープの組のうちの前記次の候補エピトープを同定するステップと、
前記次の候補エピトープおよび前記次の候補エピトープのサブエピトープを、前記減少された潜在的候補エピトープの組から除去するステップであって、前記次のエピトープの前記サブエピトープが、前記次の候補エピトープよりも小さく、前記次の候補エピトープにも含まれる残基のみを含む、エピトープの群を含む、ステップと、
を反復することを含む、
請求項１２または１３に記載の方法。
【請求項１５】
（Ａ）前記タンパク質が、凝集構造であり、前記ネイティブ構造が、前記凝集構造のペプチド鎖により呈されたネイティブ構造を含む；
（Ｂ）前記タンパク質が、推定フォールディング構造を有する一本鎖ポリペプチドである；
（Ｃ）前記タンパク質モデルの前記実質的な部分が、前記タンパク質の全てを含む；
（Ｄ）前記タンパク質モデルの前記実質的な部分が、境界構造を除く前記タンパク質モデルの全てを含む；および／または
（Ｅ）前記タンパク質が、凝集構造であり、前記タンパク質モデルの前記実質的な部分が、前記凝集構造の端部にある境界ペプチド鎖を除く前記凝集構造に対応する前記タンパク質モデルの全てを含む、
請求項１〜１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
前記タンパク質が、凝集構造であり、前記ネイティブ構造が、前記凝集構造のペプチド鎖により呈されたネイティブ構造を含み、各ランについて、前記最新構造を分析して前記１つまたは複数の候補エピトープを同定することが、前記コンピュータシステムにより、前記タンパク質モデルのための前記最新構造を残基の複数の群に解析すること、および各群について、前記コンピュータシステムにより、前記群のための前記局所アンフォールディングの印を群のアンフォールディング評価に供することを含み、前記群における残基の全てまたは適切な閾値割合より多くが、前記凝集構造における任意のペプチド鎖についてのアンフォールディングを示す局所アンフォールディングの印を有する場合には、前記群のアンフォールディング評価が、前記群について肯定的なアンフォールディング評価結果を返す、請求項９〜１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１７】
タンパク質内の１つまたは複数の候補エピトープのコンピュータベースの予測のためのシステムであって、
コンピュータシステム上にコンホメーションサンプリングエンジンを提供するステップ；
前記コンピュータシステムにおいて、前記コンホメーションサンプリングエンジンと共に使用するのに適したタンパク質のモデルを得るステップであって、得られたタンパク質モデルが、ネイティブ構造を含む、ステップ；
前記コンピュータシステムにより、前記タンパク質モデルに集団座標バイアスを適用するステップであって、前記集団座標バイアスが、前記コンホメーションサンプリングエンジンに順次、前記タンパク質モデルを強制的にネイティブ構造から最新構造に少なくとも部分的にアンフォールディングさせ、前記集団座標バイアスが、前記タンパク質モデルの少なくとも実質的部分に全体的に適用されて、前記タンパク質モデルの前記実質的部分の中でアンフォールディングが起こる場所に関して偏りがない、ステップ；
前記コンピュータシステムにより、前記最新構造を分析して、１つまたは複数の候補エピトープを同定するステップであって、前記１つまたは複数の候補エピトープが、局所的なアンフォールディングの印を呈する、ステップ、
を含む方法を実施するように構成された１つまたは複数のコンピュータを含む、システム。
【請求項１８】
コンピュータシステムにより実行された場合に前記コンピュータシステムに請求項１〜１７のいずれかの方法を実施させる非一時的なコンピュータで読み取り可能な指令を含む、コンピュータログラム製品。