(57)【要約】【課題】薬剤分子の代謝安定性および位置選択性を高速に予測するのに用いられるモデルを作る方法を提供する。【解決手段】既知の反応速度および／または活性化エネルギーを有する分子のサンプルに基づいて、学習用セットが分子の構造記述子と共に用いられ、活性化エネルギーおよび記述子の回帰分析に基づいて代謝の数学的モデルを作り出す。結果として生じるモデルは他の分子の代謝を予測するのに用いられる。本発明はシトクロムＰ４５０酵素代謝の簡単なモデルを作るのに有用である。【特許請求の範囲】
【請求項１】
化学化合物上の反応部位の不安定性を予測するモデルを生成する方法であって、
（ａ）化学化合物の学習用セットについての構造表現を取得し、
（ｂ）前記化学化合物のそれぞれについて、前記モデルに関連する一つ以上の反応部位を特定し、
（ｃ）前記反応部位のそれぞれについて、
（ｉ）信頼できるソースまたは手法で不安定性値を取得し、
（ｉｉ）化学構造を記述する化学構造記述子である、前記反応部位における原子タイプ、前記反応部位に近接する位置における原子タイプ、前記反応部位における原子または基における部分電荷、および前記反応部位の幾何学的特徴、のうちの少なくとも２以上の化学構造記述子の値に基づいて反応部位を特徴付け、
（ｄ）前記反応部位の全てについて、前記不安定性値および化学構造記述子の値を用い、前記化学構造記述子のそれぞれからの寄与の総和として不安定性の表現形式を同定する
方法。
【請求項２】
前記構造記述子は、少なくとも結合長および結合角を含む３次元記述である請求項１に記載の方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、前記モデルは、芳香族酸化、脂肪族水素原子脱離、炭素ー炭素二重結合酸化、窒素酸化、およびイオウ酸化からなるグループから選ばれた酸化反応についての不安定性を予測する方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法であって、前記モデルに関連する反応部位を特定することは、前記酸化反応が前記学習用セットの化学化合物で起こる部位を特定することを含む方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、前記不安定性値の信頼できる手法による取得は、活性化エネルギー、考慮されている反応部位において生成される中間ラジカルのイオン化ポテンシャル、および前記考慮されている反応部位において生成される中間ラジカルと、考慮されている前記基底化学化合物とについての生成のデルタエンタルピーのうちの少なくとも一つを計算することを含む方法。
【請求項６】
前記信頼できる手法は、前記学習用セットの前記化学化合物の量子力学表現を用いる手法である請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記モデルは脂肪族水素脱離モデルであって、前記記述子はフラグメントベースの記述子または幾何学ベースの記述子を含む請求項１記載の方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法であって、前記モデルは芳香族酸化モデルであって、前記記述子はフラグメントベースの記述子または幾何学ベースの記述子を含む方法。
【請求項９】
前記不安定性の表現を得るために前記不安定性値および前記化学構造記述子の値を用いる際、回帰的手法を用いる請求項１記載の方法。
【請求項１０】
前記回帰的手法は、部分最小二乗法、主成分分析法、および線形回帰手法からなるグループから選択された手法である請求項９記載の方法。
【請求項１１】
化学化合物上の反応部位の不安定性を予測するコンピューティング装置上で実現される方法であって、
（ａ）前記化学化合物上の反応部位を特定し、
（ｂ）前記反応部位についての複数の化学構造記述子の値を特定することであって、前記化学構造記述子は、前記反応部位における原子タイプ、前記反応部位に近接する位置における原子タイプ、前記反応部位における原子または基における部分電荷、および前記反応部位の幾何学的特徴のうちの少なくとも１つであり、その化学構造記述子の値を特定し、
（ｃ）前記反応部位についての不安定性値を、不安定性を表現する前記化学構造記述子の個々のものかあるいはそれらから導出されるものである項の総和を取ることによって計算し、
（ｄ）前記（ａ）〜（ｃ）を前記化学化合物の他の反応部位についても繰り返し、
（ｅ）前記化学化合物上の前記反応部位について（ｃ）で計算された不安定性値を出力する
方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法であって、前記反応部位は、脂肪族水素原子脱離、芳香族酸化、炭素ー炭素二重結合酸化、窒素酸化、およびイオウ酸化のうちの一つを受けやすい反応部位である方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法であって、前記化学構造記述子は、前記反応部位が受けやすい前記酸化反応に特定のものである方法。
【請求項１４】
請求項１１に記載の方法であって、前記化学構造記述子は、前記反応部位における原子タイプ、前記反応部位に近接する位置における原子タイプ、前記反応部位における原子または基における部分電荷、前記反応部位の幾何学的特徴、およびそれらの組み合わせからなるグループの中から選択される方法。
【請求項１５】
請求項１１に記載の方法であって、前記表現は、前記不安定性値についての線形表現であり、前記表現中のそれぞれの化学構造記述子について定義された係数を持つ方法。
【請求項１６】
請求項１２に記載の方法であって、前記表現は、前記反応部位が受けやすい前記酸化反応について特定のものである方法。
【請求項１７】
請求項１１に記載の方法であって、前記不安定性値は、前記反応部位における酸化反応の活性化エネルギー、前記反応部位における酸化反応によって生成される中間ラジカルのイオン化ポテンシャル、または前記反応部位において前記酸化反応によって生成される前記中間ラジカルの生成のデルタエンタルピーを表現する方法。
【請求項１８】
請求項１１に記載の方法であって、全ての反応部位について（ｃ）において計算された前記不安定性値を同時に表示する方法。
【請求項１９】
請求項１１に記載の方法であって、（ｃ）において計算された前記不安定性値を出力する際、不安定性値を予測する要求を発信したリモートネットワークサイトに前記不安定性値を送る方法。
【請求項２０】
請求項１１に記載の方法であって、更に、一つ以上のシトクロムＰ４５０酵素の一つ以上の特定の反応特性を記述する前記不安定性値を変更することによって（ｃ）において計算された前記不安定性値を補正する方法。
【請求項２１】
化学化合物上の反応部位の不安定性を予測するモデルを生成するプログラムされた命令が記憶された機械読み取り可能な媒体であって、
前記プログラムされた命令は、
（ａ）化学化合物の学習用セットについての構造表現を得るプログラムコード、
（ｂ）前記化学化合物のそれぞれについて、前記モデルに関連する一つ以上の反応部位を特定するプログラムコード、
（ｃ）前記反応部位のそれぞれについて、
（ｉ）信頼できるソースまたは手法で不安定性値を得るプログラムコード、および
（ｉｉ）化学構造を記述する化学構造記述子である、前記反応部位における原子タイプ、前記反応部位に近接する位置における原子タイプ、前記反応部位における原子または基における部分電荷、および前記反応部位の幾何学的特徴、のうちの少なくとも２以上の化学構造記述子の値に基づいて反応部位を特徴付けるプログラムコード、
（ｄ）前記反応部位の全てについて、前記不安定性値および化学構造記述子の値を用い、前記化学構造記述子のそれぞれからの寄与の総和として不安定性の表現形式を同定するプログラムコード
を含む機械読み取り可能な媒体。
【請求項２２】
請求項２１に記載の機械読み取り可能な媒体であって、前記構造表現は、少なくとも結合長および結合角を含む３次元記述である機械読み取り可能な媒体。
【請求項２３】
請求項２１に記載の機械読み取り可能な媒体であって、前記モデルは、芳香族酸化、脂肪族水素原子脱離、炭素ー炭素二重結合酸化、窒素酸化、およびイオウ酸化からなるグループから選ばれた酸化反応についての不安定性を予測する機械読み取り可能な媒体。
【請求項２４】
請求項２３に記載の機械読み取り可能な媒体であって、前記モデルに関連する反応部位を特定するプログラムコードは、前記酸化反応が前記学習用セットの化学化合物で起こる部位を特定するプログラムコードを含む機械読み取り可能な媒体。
【請求項２５】
請求項２１に記載の機械読み取り可能な媒体であって、不安定性値を信頼できる手法から得るプログラムコードは、活性化エネルギー、考慮されている反応部位において生成される中間ラジカルのイオン化ポテンシャル、および前記考慮されている反応部位において生成される中間ラジカルと、考慮されている前記基底化学化合物とについての生成のデルタエンタルピーのうちの少なくとも一つを計算するプログラムコードを含む機械読み取り可能な媒体。
【請求項２６】
請求項２５に記載の機械読み取り可能な媒体であって、前記信頼できる手法は、前記学習用セットの前記化学化合物の量子力学表現を用いる機械読み取り可能な媒体。
【請求項２７】
請求項２１に記載の機械読み取り可能な媒体であって、不安定性の表現を得るために前記不安定性値および前記化学構造記述子の値を用いるプログラムコードは、回帰的手法を用いるプログラムコードを含む機械読み取り可能な媒体。
【請求項２８】
請求項２７に記載の機械読み取り可能な媒体であって、前記回帰的手法は、部分最小二乗法、主成分分析法、および線形回帰手法からなるグループから選択された手法である機械読み取り可能な媒体。
【請求項２９】
化学化合物上の反応部位の不安定性を予測するプログラムされた命令が記憶された機械読み取り可能な媒体であって、前記プログラムされた命令は、
（ａ）前記化学化合物上の反応部位を特定するプログラムコード、
（ｂ）前記反応部位についての複数の化学構造記述子の値を特定するプログラムコードであって、前記化学構造記述子は、前記反応部位における原子タイプ、前記反応部位に近接する位置における原子タイプ、前記反応部位における原子または基における部分電荷、および前記反応部位の幾何学的特徴のうちの少なくとも１つを記述する、記述子の値を特定するプログラムコード、
（ｃ）前記反応部位についての不安定性値を、不安定性を表現する前記化学構造記述子の個々のものかあるいはそれらから導出されるものである項の総和を取ることによって計算するプログラムコード、
（ｄ）前記（ａ）〜（ｃ）を前記化学化合物のさらなる反応部位について繰り返すプログラムコード、および
（ｅ）前記化学化合物上の前記反応部位について（ｃ）で計算された不安定性値を出力するプログラムコード
を含む機械読み取り可能な媒体。
【請求項３０】
請求項２９に記載の機械読み取り可能な媒体であって、前記反応部位は、脂肪族水素原子脱離、芳香族酸化、炭素ー炭素二重結合酸化、窒素酸化、およびイオウ酸化のうちの一つを受けやすい機械読み取り可能な媒体。
【請求項３１】
請求項３０に記載の機械読み取り可能な媒体であって、前記化学構造記述子は、前記反応部位が受けやすい前記酸化反応に特有のものである機械読み取り可能な媒体。
【請求項３２】
請求項２９に記載の機械読み取り可能な媒体であって、前記化学化合物記述子は、前記反応部位における原子タイプ、前記反応部位に近接する位置における原子タイプ、前記反応部位における原子または基における部分電荷、前記反応部位の幾何学的特徴、およびそれらの組み合わせからなるグループの中から選択される機械読み取り可能な媒体。
【請求項３３】
請求項２９に記載の機械読み取り可能な媒体であって、前記表現は、前記不安定性値についての線形表現であり、前記表現中のそれぞれの化学構造記述子について定義された係数を持つ機械読み取り可能な媒体。
【請求項３４】
請求項３０に記載の機械読み取り可能な媒体であって、前記表現は、前記反応部位が受けやすい前記酸化反応について特有のものである機械読み取り可能な媒体。
【請求項３５】
請求項２９に記載の機械読み取り可能な媒体であって、前記不安定性値は、前記反応部位における酸化反応の活性化エネルギー、前記反応部位における酸化反応によって生成される中間ラジカルのイオン化ポテンシャル、または前記反応部位において前記酸化反応によって生成される前記中間ラジカルの生成のデルタエンタルピーを表現する機械読み取り可能な媒体。
【請求項３６】
請求項２９に記載の機械読み取り可能な媒体であって、全ての反応部位について（ｃ）において計算された前記不安定性値を同時に表示する機械読み取り可能な媒体。
【請求項３７】
請求項２９に記載の機械読み取り可能な媒体であって、（ｃ）において計算された前記不安定性値を出力することは、不安定性値を予測する要求を発信したリモートネットワークサイトに前記不安定性値を送る機械読み取り可能な媒体。
【請求項３８】
請求項２９に記載の機械読み取り可能な媒体であって、更に、一つ以上のシトクロムＰ４５０酵素の一つ以上の特定の反応特性を記述する前記不安定性値を変更することによって（ｃ）において計算された前記不安定性値を補正する機械読み取り可能な媒体。
【請求項３９】
線形回帰方程式を有機化学記述子のセットを用いて計算する方法であって、
それぞれの記述子は係数を持ち、
（ａ）基質分子の学習用セット内のそれぞれの基質分子上の前記反応部位を特定し、
（ｂ）前記反応部位のそれぞれについての活性化エネルギーおよび反応性値を外部の方法から取得し、
（ｃ）前記反応部位のそれぞれを記述する前記有機化学記述子を決定し、
（ｄ）前記係数および前記線形回帰方程式を計算する
方法。
【請求項４０】
請求項３９に記載の方法であって、前記有機化学記述子は、部位原子記述子および近接原子記述子を含む方法。
【請求項４１】
請求項３９に記載の方法であって、前記有機化学記述子は、部分電荷、総電荷および結合長記述子を含む方法。
【請求項４２】
請求項３９に記載の方法であって、前記線形回帰方程式は、他の基質分子の反応性をモデル化し、予測するのに用いられる方法。
【請求項４３】
請求項４２に記載の方法であって、前記線形回帰方程式は、シトクロムＰ４５０代謝における他の基質分子の反応性をモデル化し、予測するのに用いられる方法。
【請求項４４】
請求項４２に記載の方法であって、前記基質分子は薬剤候補である方法。
【請求項４５】
基質分子の反応性を予測する方法であって、
（ａ）前記基質分子上の反応部位を特定し、
（ｂ）有機化学記述子に基づいて前記反応部位を特徴付け、
（ｃ）基質分子の前記反応性をモデル化および予測するように設計された線形回帰方程式内で前記有機化学記述子を用いることによって、前記基質分子の前記反応性を予測する方法であり、
前記有機化学記述子は、前記線形回帰方程式を基質分子の学習用セットから導出するのに用いられたのと同じ記述子である方法。
【請求項４６】
請求項４５に記載の方法であって、前記有機化学記述子は、部位原子記述子および近接原子記述子を含む方法。
【請求項４７】
請求項４５に記載の方法であって、前記有機化学記述子は、部分電荷、総電荷、および結合長記述子を含む方法。
【請求項４８】
請求項４５に記載の方法であって、前記基質分子の前記反応性は、シトクロムＰ４５０代謝サイクルに特定されて計算される方法。
【請求項４９】
請求項４５に記載の方法であって、前記基質分子は薬剤候補である方法。
【請求項５０】
請求項４５に記載の方法であって、基質分子の前記予測された反応性は、立体補正因子で修正される方法。
【請求項５１】
線形回帰方程式を有機化学記述子のセットで計算するプログラムコードが記憶された機械読み取り可能な媒体であって、それぞれの記述子は係数を持ち、前記プログラムコードは、
（ａ）基質分子の学習用セット内のそれぞれの基質分子上の前記反応部位を特定する機能、
（ｂ）前記反応部位のそれぞれについての活性化エネルギーおよび反応性値を外部の方法から取得する機能、
（ｃ）前記反応部位のそれぞれを記述する前記有機化学記述子を決定する機能、
（ｄ）前記係数および前記線形回帰方程式を計算する機能、
を実現する機械読み取り可能な媒体。
【請求項５２】
基質分子の学習用セットを作るプログラムコードが記憶された機械読み取り可能な媒体であって、それぞれの基質分子は少なくとも一つの反応部位を含み、それぞれの反応部位は複数の有機化学記述子を含む機械読み取り可能な媒体。
【請求項５３】
基質分子の反応性を予測するプログラムコードが記憶された機械読み取り可能な媒体であって、
それぞれの記述子は係数を持ち、前記プログラムコードは、
（ａ）前記基質分子上の反応部位を特定する機能、
（ｂ）有機化学記述子に基づいて前記反応部位を特徴付ける機能、
（ｃ）基質分子の前記反応性をモデル化および予測するように設計された線形回帰方程式内で前記有機化学記述子を用いることによって、前記基質分子の前記反応性を予測する機能、を実現し、
前記有機化学記述子は、前記線形回帰方程式を基質分子の学習用セットから導出するのに用いられたのと同じ記述子である機械読み取り可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、薬剤分子の代謝安定性および位置選択性を予測するのに用いられる量子化学学習システムを開発するシステムおよび方法に広くは関する。トレーニングセットおよび記述子の回帰分析に基づいて代謝の数学的モデルを開発するために、トレーニングセットは、既知の反応速度および活性化エネルギーを持つ分子サンプルに基づいて、分子の記述子と共に用いられる。学習システムはそれから他の分子の代謝を予測するのに用いられる。本発明はシトクロムＰ４５０酵素代謝のモデルを開発するのに特に便利である。
【背景技術】
【０００２】
薬剤開発は非常に費用のかかる長いプロセスである。一つの薬剤を市場に出すコストは約５億ドルから１０億ドルであり、開発期間は約８年から１５年になる。薬剤開発は、典型的には、最終的に市場に受け入れられるような一つまたはいくつかの薬剤に結びつくような、いくつかの化合物クラスにわたって分散した１０００から１００，０００の候補化合物を同定することを伴う。
【０００３】
これら数千の候補化合物が、研究者が求める薬理学的特性を持つかを評価するために、さまざまな生化学的指標に関してスクリーニングされる。このスクリーニングプロセスによって、ある程度の所望の特性を呈するずっと少ない数の「ヒット」（おそらく５００あるいは１０００）が得られ、これらは、より有効なさらに少ない「リード」（おそらく５０あるいは１００）へと絞り込まれる。この時点で典型的には、このリード化合物はそのＡＤＭＥ／ＰＫ（吸収、分布、代謝、排泄／薬物動態学）特性を評価分析される。これらは、その実際のｉｎ  ｖｉｖｏのＡＤＭＥ／ＰＫ特性を評価するために、ヒト血清アルブミン結合のような生化学的評価、ｐＫＡや溶解度試験のような化学的評価、およびヒト肝の小胞体による代謝のようなｉｎ  ｖｉｔｒｏ生物学的評価を用いてテストされる。これら化合物のほとんどは、受け入れられないＡＤＭＥ／ＰＫ特性のために廃棄される。
【０００４】
さらに、これらの試験を通り、研究用新薬（ＩＮＤ）としてＦＤＡの臨床試験に供される最適化されたリードでさえもときには、実際に動物およびヒトで試験されると好ましくないＡＤＭＥ／ＰＫ特性を呈する。この段階での最適化されたリードの廃棄または再デザインは著しくコストがかかる。というのもＦＤＡトライアルは、当該化合物の生成、製造、および広範な試験を要求するからである。
【０００５】
受け入れられないＡＤＭＥ／ＰＫ特性をもつ化合物を開発することは、このように薬剤開発の全体的なコストに大きく影響する。もし開発の初期の段階（早ければ早いほど良い）で化合物が廃棄されたり再デザインされるようなプロセスがあれば、費用と時間の大きな節約が達成される。現在の技術はこれができるような包括的な方法を提供しない。
【０００６】
ヒトおよびほとんど全ての生物におけるすべての薬物代謝の多くの部分は、シトクロムＰ４５０酵素によっておこなわれる。シトクロムＰ４５０酵素（ＣＹＰ）は、植物、バクテリア、および動物の種に存在する７００以上のアイソザイムを含む、ヘム含有酵素を総称したものである（下記文献参照）。それらは一原子酸素添加酵素である。
【０００７】
【非特許文献１】
Nelson et al.、Pharmacogenetics１９９６  ６、１−４２
【非特許文献２】
Wislocki et al.、Enzymatic Basis of Detoxification (Jakoby, Ed.)、１３５−８３、Academic Press、ニューヨーク、１９８０
【０００８】
ヒトは同一のいくつかのＣＹＰアイソザイムを共通に持つが、これらのアイソザイムは個人によって若干異なり（対立遺伝子）、個人のアイソザイムプロファイルも、存在するそれぞれのアイソザイムの量に関してある程度異なる。
【０００９】
ヒトにおいては、全ての薬剤の５０％が部分的にはＰ４５０酵素によって代謝され、薬剤の３０％が主にこれらの酵素によって代謝される。薬剤代謝において最も重要なＣＹＰ酵素はＣＹＰ３Ａ４、ＣＹＰ２Ｄ６およびＣＹＰ２Ｃ９アイソザイムである。ＣＹＰ以外の酵素による基質代謝予測するモデリングの技術は存在はするが、ＣＹＰ酵素による代謝をモデリングするじゅうぶんに正確な技術は存在しない。その他の酵素についてモデリングする技術が利用可能な範囲においては、それらＣＹＰ酵素のモデリングは、酵素と基質との相互作用か、一連の基質の共通な特性かのいずれかを分析することによって、機能する。例えば以下の文献を参照されたい。
【００１０】
【非特許文献３】
Schramm、「Enzymatic transition states and transition state analog design」、Annu Rev Biochem、１９９８；  ６７：６９３−７２０
【非特許文献４】
Hunter、「A structure-based approach to drug discovery; crystallography and implications for the development of antiparasite drugs」、Parasitology、１９９７；  １１４  Ｓｕｐｐｌ：Ｓ１７−２９
【非特許文献５】
Geschwend et al.、「Molecular docking towards drug discovery」、Mol Recognit、１９９６  Mar-Apr；９（２）：１７５−８６
【００１１】
これらのモデリング技術はいくつかの酵素については部分的には効果的だが、ＣＹＰ酵素についてはしばしば非効果的である。これはＣＹＰ酵素が、他のほとんどの酵素を特徴づける、結合に関する高い特異性を持たないからである。ＣＹＰ３Ａ４は結合の点からほとんど完全に非特異であり、いっぽうでＣＹＰ２Ｄ６やＣＹＰ２Ｃ９は、ある程度だけ立体的に特異である。ある基質の立体的および静電的特性の全体をとっても、ＣＹＰ酵素による代謝に副次的な影響を有するにすぎない。よって現在の技術のモデリング手法はＣＹＰ酵素代謝をモデリングするのには使用できない。
【００１２】
基質代謝の効果的なモデルを提供するシステムおよび方法は、米国特許出願第０９／３６８，５１１号（弁護士事件番号ＣＡＭＩＰ００１）、米国特許出願第０９／６１３，８７５号（弁護士事件番号ＣＡＭＩＰ００２）に開示されている。量子力学モデルの到達性補正因子を提供するシステムおよび方法は、米国特許出願第６０／２１７，２２７号（弁護士事件番号ＣＡＭＩＰ００４Ｐ）に開示されている。これらの特許出願は、ＣＹＰ３Ａ４のモデルを記載し、このモデルは有機化合物（潜在的には治療に使える）の安定性を評価し、分子上で代謝が起こりやすい部位を予測するように構築されている。そのようなモデルは、量子化学モデルを採用して分子内のそれぞれの原子の固有電子反応性を評価する。これらのモデルは非常によく機能することが証明された。
【００１３】
量子力学の手法は、電子構造および原子の方向に対応するエネルギーをモデル化しようと試みる。原子座標値に関するエネルギーを最小化することによって、幾何構造を安定化するために大まかな幾何構造は最適化されえる。反応は、反応物の幾何構造を生成物の幾何構造に変換し、１自由度だけを残し他を最小化することによってモデル化されえる。
【００１４】
量子力学法の本質は、与えられた原子構造の電子構造を計算することを含む。分子の電子構造は、原子軌道を結合して、分子軌道を形成することによって得られる。電子波の方程式は２０世紀の初めから存在するが、それらは解を得やすいものではない。したがってこれらの方程式を解くには、半経験法（実験データを用いて）およびアブイニシオ法（原子軌道を近似するのにガウス関数の基本セットを用いる）のような異なる近似が用いられる。
【００１５】
上述の参考文献に開示されるモデルには、中間ラジカル構造を計算するか、またはそうでなければランキングを生成するために量子化学分析を用いてそれぞれの部位についての代謝反応性を予測するものもある。そのような量子化学計算を行うことは多大な計算リソースを消費する。中規模および大規模な分子については、固有電子反応性を評価するのにこれらの計算は大きなボトルネックとなりえる。２、３の化合物しか分析されないときこれは不便ではないかもしれないが、非常に多様な化合物群を分析するには大きな障害になりえる。
【００１６】
部位の反応性を正確に評価するより高速な手法があれば、計算のスループットを明らかに改善できるだろう。場合によってはそのようなより高速な手法は、高度に正確である必要はないかもしれない。もしそのような高速な手法が代謝されにくい部位を容易に識別できるなら、残りの部位についてより詳細な量子力学計算がなされる前にそれらの部位は考慮から排除されえる。このように、重要でない部位についての量子力学計算を行わないことによって時間が節約できるだろう。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
上述のことを鑑みれば、正確ではあるが、より少ない計算時間しか必要としない基質代謝モデル、特にシトクロムＰ４５０を予測するのに用いられるそれらのモデルは非常に有益である。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明は一般に、薬剤分子の代謝安定性および位置選択性を高速に予測するのに用いられるモデルを作る方法に関する。本発明はまたモデルそのものにも関する。学習用セットは、既知の反応速度および／または活性化エネルギーを持つサンプル分子に基づいて、分子の構造記述子とともに用いられることによって、活性化エネルギーおよび記述子の回帰分析に基づいて代謝の数学的モデルを作る。結果として生じるモデルはそれから用いられて、他の分子の代謝を予測する。本発明は、シトクロムＰ４５０酵素代謝の簡単なモデルを作るのに特に有用である。本発明の数学的モデルを走らせることは、対応する量子力学モデルを走らせることよりもはるかに計算量が少ない。
【００１９】
典型的なアプローチにおいては、基質分子のあるグループの反応性は、比較的遅い量子化学モデルを用いて高い精密さで決定されえる。この情報はそれから用いられ、適切な構造記述子を用いる本発明の比較的簡単なモデルを生成する。典型的には最初のグループのメンバーに構造的に関連した他の分子はそれから本発明の簡単なモデルを用いて高速に計算される。
【００２０】
いったん本発明のモデルが生成されると、それは、量子化学分析によることなく、関心のある分子の反応性を予測するために単独で用いられえる。またそれはより強力な量子化学モデルとともに、またはそれを補完するために用いられえる。後者のアプローチの例は、まず本発明のモデルを用いて分子の全ての反応部位を分類することである。モデルによって明らかに重要ではないと予測された部位はそれから廃棄される。より関心があると思える部位はそれから、強力な量子化学モデルを用いてより注意深く分析される。量子化学モデルはまた、特定の反応部位または部位のグループに適用される本発明のモデルの正確さを確かめるチェックとしても用いられえる。同様に量子化学モデルは、例えばあるクラス内のいくつかのサンプル分子のＱＭ分析を、本発明によって計算された反応性と比較することによって、分子の全てのクラスにわたって本発明の正確さを確かめるのに用いられえる。これらのような場合において、時間および計算労力の節約はかなりのものになりえる。
【００２１】
本発明の好ましい実施形態においては、フラグメントまたは幾何記述子のセットが、基質分子の学習用セットに適用される。基質分子の活性化エネルギーおよび反応性は、実際の実験測定値、または量子化学モデリングのようにより計算量が大きい評価などの外部の方法から予め決定される。基質分子の反応部位は、選ばれた記述子に基づいて記述され、線形回帰分析または他のフィッティングがなされて、記述子値と反応速度の簡単な関係を作る。具体的な実施形態においては、関係は、最小２乗フィットを有する学習用セットの反応性データをマッチさせる係数を有する線形方程式である。この線形方程式はそれから後続の基質分子に適用され、それらの活性化エネルギーおよび反応性をモデル化し予測する。他のアプローチでは記述子は分子フラグメントである。これらは反応性の値に関連付けられて記憶される。いずれのアプローチによって得られた反応性値も、立体補正因子のような補正因子で修正されえる。
【００２２】
本発明のある局面は、部位に特定の有機化学記述子およびそれに関連付けられた活性化エネルギーのセットについてのフィットを計算する方法を提供する。この方法は、基質分子の反応部位を特定し、それらの分子についての活性化エネルギー（または他の反応性の尺度）を得て、正確に反応部位のそれぞれを記述する記述子値を決定し、反応性／記述子データポイントをフィッティングさせることによって記述子値の関数として反応性の表現を生成する。しばしば簡単な線形回帰手法が反応性についての望ましい方程式を作る。この方法は、部位原子、近接原子、部分電荷、総電荷および結合長についての情報のような有機化学記述子を提供する。この方法によって生成された方程式は、未知の反応性を有する基質分子の反応性を予測するために用いられる。この方法は、シトクロムＰ４５０代謝についての基質分子の反応性をモデル化および予測することを提供する。
【００２３】
本発明の他の局面は、基質分子の反応部位を特定し、有機化学記述子に基づいて反応部位を特徴付け、簡単な方程式内で有機化学記述子を用いて後続の基質分子の反応性をモデル化および予測する操作によって基質分子の反応性を予測する方法を提供する。このアプローチにおいては、有機化学記述子は、線形回帰方程式を基質分子の学習用セットから導出するのに用いられたのと同じ記述子である。予測された基質分子の反応性は、立体補正因子で修正されえる。
【００２４】
本発明の他の局面は、上述の方法に関するプログラム命令を実行するための機械読み取り可能な媒体を含むコンピュータプログラム製造物を提供する。
【００２５】
本発明のこれらや他の特徴は、本発明の詳細な説明において、図面を参照して以下により詳細に説明される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
本発明は添付の図面中の図を用いて例示的に説明されており、これは限定的なものではなく、ここで同様の参照符号は同様の要素を示すものとする。
以下の本発明の詳細な説明においては、本発明を完全に理解を促すために、多くの特定の実施形態が述べられている。しかし当業者には明らかになるように、本発明は特定の詳細を用いることなく、または、代替の要素やプロセスを用いて実施されうる。他の場合においては、本発明の局面を不必要にぼやかせないように、よく知られたプロセス、手続き、および要素は詳細には記載されていない。
【００２７】
A．序論：
本発明は、ある酵素と反応するときのさまざまな基質の反応性、およびそれらの代謝および前駆物質を予測するための簡単で高速に実行できるモデルを用いる方法、装置、およびプログラムコードに関する。この方法は、広い基質特異性（すなわち低い基質選択性）を持つ酵素に最も適用可能である。そのような酵素の例には、モノオキシゲナーゼ（例えばＣＹＰ酵素）、グルクロノシルトランスフェラーゼ、およびグルタチオントランスフェラーゼがある。
【００２８】
本発明がそのモデルについての反応性を予測しえるサンプル基質には、さまざまな薬剤化合物または薬剤としてアクティブな物質があり、また生物組織内へと取り込まれた（飲み込むか吸い込むなどして）任意の分子も含まれる。そのような摂取とともに物質は、一つ以上のモノオキシゲナーゼＣＹＰを含むさまざまな酵素と反応を起こしえる。ＣＹＰタイプの酵素との基質反応には例えば、水素原子脱離、芳香族酸化、および異種原子における代謝がある。ここで説明される主要酵素媒介反応は、水素原子脱離および酸素付加に関係する。これらの反応は特に、ヒドロキシル化および芳香族の酸化を含む。明らかに、グルクロノシルトランスフェラーゼ、およびグルタチオントランスフェラーゼのような他の酵素を使えば他の化学反応に焦点が合わされるだろう。
【００２９】
ここで示される用語および概念を理解するのに役立つよう、以下の簡単な説明が提供される。本発明の技術的範囲は、以下の例によって必ずしも限定されるべきではない。
【００３０】
ここでいう「代謝酵素」とは、異物代謝に関与するいかなる酵素をもいう。多くの代謝酵素は、外来化合物の代謝に関与する。代謝酵素は、ＣＹＰ酵素、ウリジン二リン酸グルクロン酸グルクロノシルトランスフェラーゼおよびグルタチオントランスフェラーゼのように薬剤を代謝する酵素を含む。
【００３１】
ここでいう「異物代謝」とは、同化および異化代謝を含む、生体内で起こるいかなる、かつすべての異物分子の代謝をいう。
【００３２】
ここでいう「反応部位」とは、酵素による代謝および／または触媒作用を受けやすい基質分子上の部位をいう。これは、触媒作用に関与する酵素の部分である「活性部位」とは区別されることに注意されたい。
【００３３】
ここでいう「反応速度」とは、化学反応または化学反応の単一段階の動力学的速度をいう。この反応速度は、遷移状態をモデル化することによって、または基質および中間体の自由エネルギーの差から活性化エネルギーを評価することによって予測できる。「反応velocity」という語は、「反応rate」と交換可能に用いられる。
【００３４】
ここでいう「代謝速度」とは、薬剤の非反応体への代謝にどの反応部位が関与しているかに関わらず基質の代謝の全体的な速度をいう。よって全ての反応部位の反応速度は、代謝速度を決定するのに関与する。
【００３５】
「到達性」とは、分子の立体的および方向的特性が、その代謝速度および活性化エネルギーに与える影響の程度をいう。「到達性補正因子」とは、これらの特性を定量化する因子である。
【００３６】
上述のように、本発明は、ある有機分子上の部位の「反応性」を高速で予測するモデル生成の技術に関する。また本発明はモデルそのものおよびそれらの使用にも関する。ここで使用されるように、「モデル」という語は、化学構造記述子に基づいて反応性を予測できる任意の方法およびシステムを指す。しばしばモデルは、部位反応性、および特定のタイプの反応（例えば芳香族酸化、脂肪族水素原子脱離、イオウ原子酸化など）について選ばれた対応する記述子のセットについての特定の表現の形をとる。
【００３７】
本発明のモデルは、有機分子の特定の構造記述子を利用する。これらの記述子は、それらが高い分解能で（with high resolution）部位反応性に影響を与えるとわかっているので選ばれる。特に興味深い記述子は以下により詳細に説明される。学習用セットまたは分析セットのいずれで用いられても、考慮される任意の有機分子は記述子の適切なセットを用いることに特徴がある。分子の記述子の特徴はその後、モデルを生成するか（分子は学習用セットのうちの一部である）、反応性を予測するか（分子は分析セットのうちの一部である）のいずれかのために利用される。
【００３８】
本発明のモデルは、前記参考文献に記載されたような完全な量子化学モデルを効率的に代替するものとして働く。これらの参考文献で議論されるように、部位の反応性を予測する量子化学モデルは、これらの部位の代謝活性を予測するのに特に便利である。たいていの純粋に量子化学モデルは、立体的な要素をじゅうぶん考慮せずに部位の「固有」反応性を予測することに注意されたい。これは前述のようにたいていのＣＹＰ酵素は、立体効果によってはわずかしか影響を受けないように酸化反応を触媒するからである。
【００３９】
背景として、図１は、哺乳類ＣＹＰ酵素の酸化的ヒドロキシル化触媒回路を示す。図の上部は、一般的な出発基質（ＲＨ）および一般的な生成物（ＲＯＨ）を示す。このヒドロキシル化反応は、しばしば外来化合物代謝において最初の段階であり、薬剤非活性化／代謝におけるＣＹＰ酵素の重要性を部分的に説明する。
【００４０】
触媒回路１０１の最初の段階は、基質の、酵素のヘム鉄原子への初期結合を示しており、これはヘム鉄の平衡スピン状態を低から高へと変える。これは鉄の還元電位を低下させ、よって第２の段階、１０２においてＮＡＤＰＨからシトクロムＰ４５０還元酵素を介して鉄原子へ電子が伝達することを促進する。第３の段階、１０３において、酸素分子が鉄原子に結合する。第４の段階、１０４において、鉄は１電子によって還元され、鉄は２価状態から３価状態へと酸化される。この時点で、酸素は、非代謝反応においてスーパーオキシドとして酵素から脱離しえて、よって第１０の段階１０、１１０において酵素基質複合体を初期状態へ戻すことの証拠が存在する。そうでなければ、酸素は、第５の段階、１０５においてもう１つの電子によって還元され、よって酵素基質複合体により過酸化物中間体を形成する。ここでは、分岐経路段階１１１に示されるように過酸化水素脱離反応が起こりえて、これは酵素基質複合体を初期状態へと戻す（段階１０１の産物として再び示される）。
【００４１】
そうでなければ、第６の段階、１０６において、過酸化物は異方性分解を経て、１酸素が複合体から水分子として離れ、他の１酸素は反応性酸素原子として鉄原子に配位する。分岐経路１１２として示される２水素イオンおよび２電子の追加を伴う水脱離反応は、酵素基質複合体を初期状態に戻しうる。そうでなければ反応性の酸素が基質へ転移し、酸化生成物（ＲＯＨ）を形成し、これが第７の段階、１０７である。それからこの産物ＲＯＨは酵素から解離し、これが第８の段階、１０８である。
【００４２】
過酸化水素脱離反応１１１および水脱離反応１１２は全て、基質を、酵素と複合化している元のかたちへ戻すことに注意されたい。よってこれらの経路は基質の代謝速度を減少する。もしいずれかの脱離経路がＣＹＰ触媒回路において優勢であれば、そのときはおそらく基質は急速には代謝されないであろう。
【００４３】
これら反応経路の存在のための実験的証拠および中間体は、Ｋｏｒｚｅｋｗａらによる米国特許出願第０９／３６８，５１１号（弁護士事件番号：ＣＡＭＩＰ００１）に記載されている。この特許出願は、ＣＹＰ酵素−基質相互作用のメカニズムについて補足する内容をも含む。
【００４４】
図２は、ＣＹＰ酵素代謝のためのいくつかの反応部位２０１〜２０５をもつ基質分子の簡略化された概念図である。薬剤候補について最もよくあるＡＤＭＥ／ＰＫ問題の一つは、速く代謝されすぎることである。多くの場合、理想的な薬剤は、１日に１度投与されうるようにじゅうぶんゆっくりと代謝される。現在の技術では、もし薬剤候補が毎日の投与のためにはあまりにも速く代謝されるなら、薬剤の設計者は、典型的には最も反応性の高い部位をより安定させるように変更することによって、薬剤を再デザインする。
【００４５】
しかしこの最も反応性が高い部位を変更することは、それを非常に安定か非反応性にすらすることによってでさえも、薬剤の代謝速度を評価可能なだけ減少させることにつながるかもしれないし、つながらないかもしれない。結果は、現在の技術による方法によっては、実質的に予測不可能である。薬剤設計者にとって、反応部位へのより微少な変更が薬剤の代謝にどのような影響を及ぼすかを予測することは、さらに難しくなる。例えば、部位２０３が最も反応性が高い部位であると認められるかもしれない。それから薬剤設計者は、その部位をより安定にするか、または非反応性にすらするかして、基質の全体的な代謝速度を減少させようとするかもしれない。いくつかの例では、これは成功するかもしれないし、しかしもし基質が比較的、高い反応速度を同様にもつ一つ以上の反応部位を有するなら、これらの部位は、しばしば基質の代謝を「引き継ぎ」、全体としての代謝速度は実質的に変化しないだろう。
【００４６】
したがって薬剤設計者は実質的に当て推量で、ある部位を再デザインする時間のかかるプロセスを経て、ＡＤＭＥ／ＰＫ特性を再テストし、それからその部位を再デザインし、かつ／または一つ以上の他の反応部位をさらなる当て推量で試みることになっていた。このプロセスを薬剤の大部分の、または全ての反応部位についておこなったあとで設計者は、所望のＡＤＭＥ／ＰＫ特性を達成するのは実質的に不可能であること、特にその薬剤の所望の薬理学的特性を弱めたり、または失わせたりすることなしには不可能だと気づくかもしれない。薬剤の再デザインをすればするほど、薬剤の薬理学的特性を変更する可能性も高まる。
【００４７】
ある薬剤候補の代謝速度を遅くすることが、薬剤設計者が影響を及ぼそうと試みる唯一のＡＤＭＥ／ＰＫ特性というわけでは決してない。逆に設計者は、薬剤の代謝速度を速めるように試みるかもしれない。さらに一般的には薬剤は、一つ以上の非活性経路および／または反応部位をもつことが好ましく、それにより主代謝経路が閉鎖されることによって薬剤の有害な相互作用の可能性が最小限に抑えられる。またＣＹＰ酵素は誘導が起きやすく、そのためある薬剤が他の薬剤のより速い代謝を誘導することもある。複数の反応部位がしばしば望ましいという事実は、これらの双方の理由により、薬剤のデザインをより複雑にしている。
【００４８】
B．部位反応性を高速近似するモデルを生成：
１．概観：
本発明のこの局面は、化学化合物の上の反応部位の不安定性を予測するモデルを作る方法とみなせる。この方法は、以下の手順によって特徴づけられえる。第１にシステムを実現するために、化学化合物の学習用セットの構造表現を取得する。第２にシステムは、これらの化学化合物のそれぞれについて、モデルに関連する一つ以上の反応部位を特定する。それからこれらの反応部位のそれぞれについてシステムは、（ｉ）不安定性値を信用できるソースまたは手法から得て、（ｉｉ）反応部位を複数の化学構造記述子の値について特徴づける。これらの記述子は以下のうちの少なくとも２つを含む。すなわち反応部位における原子のタイプ、反応部位に近接する位置における原子のタイプ、反応部位における原子または基の部分電荷、および反応部位の幾何特徴のうちの２つである。最後に反応部位の全てについて、システムは不安定性値および化学構造記述子の値を利用して、化学構造記述子のそれぞれからの寄与の総和を与える不安定性の表現を得る。
【００４９】
図３は、本発明の実施形態によるモデルを生成するために採用されえる典型的な操作を示すプロセスフロー図を表す。示されるように、プロセス３０１は  有機分子を特徴付ける構造記述子の適切なセットを選択することから始まる。３０３を参照。いつもではないが、しばしば、記述子のセットは、反応の特定のタイプまたはクラス（例えば芳香族酸化）を表すのに用いるように選択される。これはいくつかの記述子はあるクラスの反応により関連し、一方、他の記述子は他のクラスの反応により関連するからである。モデルタイプおよび対応する選択された記述子を得て、次のプロセス操作は、有機分子の適切な学習用セットについての情報を得ることを伴う。３０５を参照。これらの分子は、モデルが実際に遭遇するであろう構造的特徴および反応性のタイプの大量のサンプルを提供するように選ばれる。学習用セットのそれぞれのメンバーについて、全ての潜在的な反応部位が特定される。例えばモデルが芳香族酸化反応を予測するとき、サンプル化合物の全ての芳香環中心は潜在的な反応部位としてフラグが立てられる。これらの部位のそれぞれについて（学習用セットのそれぞれの分子について）、プロセスは反応性の信頼できる尺度（measure）を得る。３０７を参照。典型的には反応性のこの尺度は、比較的遅い（少なくともプロセス３０１から生じるモデルが反応性を評価される速度に比べて）プロセスを用いて計算される。これはふつう、量子化学法を用いて反応の遷移状態をモデリングすることを伴う。この反応性の信頼できる尺度は実験および／または理論的手法を通して得られる。
【００５０】
部位反応性の尺度は、本発明のモデルを構築するのに用いられるそれぞれのデータポイントの一つの構成要素を構成する。他の要素は記述子値である。３０３において特定された記述子のセットを適用することによって、プロセスは、学習用セット化合物上のそれぞれの部位についてのこれら記述子の実際の値を得る。３０９を参照。例えばある記述子は、反応部位における原子上の部分電荷でありえる。記述子の値は、その部位における部分電荷の実際の数値である。プロシージャは、学習用セットのメンバーの簡単な３次元化学構造を分析することによってこれらの記述子の値を得てもよい。
【００５１】
いったん記述子の値が計算されると、学習用セットのそれぞれのメンバーのそれぞれの関連部位（例えばそれぞれの芳香環の中心）は、記述子の値および信頼できる反応性の値のセットによってこんどは表現される。それからこれらのデータポイントを用いることによって、プロセスは、反応性をこれら記述子と関連付ける実際のモデルを生成する。３１１を参照。モデルは、それぞれの記述子の値についての係数を含む簡単な表現の形をとりえる。
【００５２】
モデルが得られたので、プロセスはこのモデルを分子の特定のテストセット（またはある実際のフィールドテスト分子）に対してテストできる。３１３を参照。テストにおいて用いられる分子は、それらのさまざまな反応部位について既知の反応性を有していなければならない。正確にこれらの反応性を予測するモデルの能力によって、モデルが改良を必要とするかどうかが決まる。３１５を参照。モデルが反応性をうまく予測するとすれば、プロセス３０１は終了である。モデルが改良を必要とするなら、修正された学習用セットまたは記述子のリストが選ばれる。３１７を参照。ここからプロセスコントロールは、３０７または３０９へと適切に戻る。モデルにとって困難さを呈した分子のタイプまたは構造特徴を扱うために、修正されたセットまたはリストが選ばれる。
【００５３】
２．記述子のセットを選択：
これらの記述子は、分子の「重要な」構造的特徴を表現するように選ばれる。これらの特徴は、化合物のある特定の反応部位の反応性（より具体的には酸化への影響の受けやすさ）に影響を及ぼす可能性が高い。一般にそれらは、（ａ）原子のタイプおよび電子の混成による部位のクラス分け、（ｂ）近接原子および基の影響、（ｃ）環への関与、環のサイズ、および／または環の柔軟性から起こる部位の幾何学的制約、（ｄ）部位における原子上の（または分子上の任意の場所の）部分および／または形式電荷を捉える。
【００５４】
近接原子の影響は、近接原子の特性を引き出す電子、共役系への参加、環系への参加などを特徴付ける記述子によって捉えられる。部位の幾何学的状態は、特定の部位への到達性を妨げたり促進したりする立体因子を記述する記述子を用いて捉えられる。これらの因子は、分子上の近接する構造、または特定部位（例えば楕円体状の化合物上の長軸の末端においてなど）の相対的な幾何学的配置から起こりえる。原子上の部分電荷は、近接する原子に原子がその電子を与える（または電子をそこから受ける）程度を反映する。
【００５５】
ある具体的な実施形態においては、記述子は以下に挙げるもののうちの２つ以上を特定する。すなわち、（ａ）代謝がその部位で起こる特定のメカニズム（例えば芳香族部位のヒドロキシル化または脂肪族部位からの水素脱離）、（ｂ）近接原子の数およびタイプ、（ｃ）結合長およびこれらの原子の順序、（ｄ）考慮されている原子上の部分電荷、（ｅ）水素脱離された原子上の部分電荷、（ｆ）部位の原子（単数または複数）上の部分電荷、（ｇ）水素結合力定数、および（ｈ）水素結合力定数からの派生値のうちの２つ以上を特定する。
【００５６】
ある部位の酸化（脂肪族部位からの水素原子脱離、芳香族酸化、およびイオウ原子酸化）に関する構造を表現する記述子セットの詳細な例が以下に説明される。特定のクラスの反応には特定の記述子のセットを採用することがしばしば望ましいことに注意されたい。例えば、ある記述子のセットは芳香族酸化を特徴付けるのに最も適するかもしれないが、異なる記述子がイオウ酸化を特徴付けるのには最も適するかもしれない。本発明を用いて分析されえる酸化されやすい官能基の例としては、Ｃ−Ｈ、Ｃ−Ｃ、Ｃ≡Ｃ、Ｃ＝Ｃ、Ｃ＝Ｏ、Ｃ−Ｎ、Ｃ＝Ｎ、−Ｓ−、−Ｎ−、−Ｎ＝、−ＣＨＯ、−ＯＨ、および−Ｃ−ＯＨがある。
【００５７】
他の具体的な実施形態においては、記述子は一つの分子の関連するフラグメントを特定する。そのようなフラグメントを生成する選択は、入力として分子構造を受け取り、フラグメンテーションルールのセットを適用する。一般にそのようなルールは、結果として生じるフラグメント内に上述の重要な記述子情報を維持するように分子構造をフラグメント化する。学習用セットから得られたフラグメントの反応性は、データベースに格納される。もし与えられたフラグメントについて統計的に大量の反応性が計算されていて、かつ、平均値近辺の値の分散が許容される閾値内であるなら、フラグメント反応性は信用でき、反応性の量子化学計算の代わりとして使用されえる。図４Ａは、脂肪族モデルとともに使用できる例示的な記述子をリストにしており、記述子が左側の欄に、その記述子が関連する構造的特徴の説明が右側の欄にある。図４Ｂは芳香族モデルについて同様にリストにしてある。
【００５８】
３．学習用セットを選択：
モデルを作るときには、注意深く学習用セットを選ばなければならない。構造的に異なる多くの化学化合物からなるグループが用いられなければならない。一般に学習用セットメンバーは、合成されその部位の反応性が特徴付けられた任意の化合物でありえる。学習用セットのために選ばれた特定の化合物はまた、そのモデルに関連する化学構造空間についても焦点が当てられる。よって有用な学習用セットは、そのモデルで最終的にはスクリーニングされる、化合物の反応性に関連する活性を有する化合物を含みえる。例えばもしモデルが薬剤代謝に関するなら、学習用セット化合物は既知の薬剤および／または薬剤のような化合物または他の生物活性化合物でありえる。
【００５９】
学習用セットのサイズは、グループのメンバー間の多様さの程度に部分的には依存する。本発明の文脈における構造的な「多様さ」は、セットの化合物群が広い範囲の異なる官能基および官能基環境を持つことを意味する。そのような多様さは、広い範囲の「足場」および「建築用ブロック」および／または広い範囲の環系、代替物によって得られる。
【００６０】
本発明は化合物上のさまざまな部位の反応性を予測するモデルに関するので、学習用セットは表現された反応部位の構造の中で多様性を示さなければならない。上述のように、ある部位の「構造」は、特定の原子またはその部位における一部を含むだけではなく、その部位の化学的および物理的環境を含む。よって多様な学習用セットを作り出す目的のためには、部位構造の多様なセットは近接原子、環系などにおける多様性を含みえる。
【００６１】
別個のタイプのモデルを作るには、しばしば別個の学習用セットが用いられる。モデル例には、脂肪族炭素原子からの水素原子脱離、芳香族酸化、炭素ー炭素二重結合酸化、イオウ酸化、および窒素酸化が挙げられる。芳香族酸化モデルのための学習用セットは、考慮される芳香族酸化部位のタイプにおいて多様でなければならない。芳香族の特徴を持たない学習用セットメンバーは、そのようなモデルには関係しない。同様に窒素酸化モデルのための学習用セットは、窒素原子酸化のためのさまざまな部位を含まなければならない。窒素酸化部位のない化合物はそのような学習用セットにおいては適切でないかもしれない。
【００６２】
学習用セットは、幅広く分布する活性化エネルギーを呈する化合物および反応部位構造のグループを、そのような化合物および構造が存在する限り、大きく強調しえる。そのような部位の反応性は、わずかで微妙な構造変化に大きく影響をされえるので、これらの部位はモデルに困難さを伴わせるかもしれない。したがって学習用セットは多くの、同様ではあるが、わずかに異なる化学構造を必要としえる。
【００６３】
学習用セットを特定するあるアプローチにおいては、化合物のグループは、ビルディングブロックまたは足場などに基づいてランダムまたはシステマチックに選択される。予備的にそのような化合物のグループが分析されてから、それらの官能基は、オリジナルの学習用セット内での官能基の寄与を特定するために分類されえる。関心のある官能基の集まりに対して、もしあるとしても少ししか影響しないような化合物は、廃棄されえる。
【００６４】
４．それぞれの関連部位についての活性化エネルギーを計算：
作られているモデルに関連するそれぞれの部位について、ある信頼できる反応性の尺度（measure）が取得されねばならない。そのような尺度はさまざまな形を取りえるが、最終的には、不安定性、または施される酸化反応の部位反応性を表現する。ふつうこれは、関心のある酸化反応を施される部位の遷移状態をモデル化することを伴う。主要な関心をもって考慮されている酸化反応は、ＣＹＰ酵素または他の触媒によって触媒される酸化反応である。そのような反応を施されるときの部位の不安定性は、例えば、活性化エネルギー、ラジカルのような反応中間生成物の生成のエンタルピーの差（ΔΔＨｆ）、および／またはそのようなラジカルのイオン化ポテンシャルを用いて計算されえる。これらの手法は、例えば米国特許出願第０９／３６８，５１１号（弁護士事件番号ＣＡＭＩＰ００１）のようなさまざまな文献に記載されている。
【００６５】
遷移状態エネルギーは量子化学計算および／または実験手法から取得されえる。実験手法は、活性錯体のエネルギー（例えばΔＧ（活性錯体））を提供するために、関心のある反応からの熱力学および運動力学データを採用しえる。例えばシトクロムＰ４５０酵素の小さい分子基質上の２つの異なる部位の間のΔＧの差は、２つの競合する部位の代謝の測定された速度の差から計算されえる。部位の一つにおける代謝の同位体効果の研究は、結合方向効果が最小になることを確認するために使用されえる。
【００６６】
一般に反応性の尺度を得るための量子化学法は、考慮されている分子の詳細で正確な３次元電子表現から始まる。そのような表現は正確に結合距離および結合角を特定しなければならない。それらはまた電子密度の詳細な仕様を特定しなければならない。適切な量子化学法は、半経験的な方法およびガウシアンベースのアブイニシオ法を含む。これらの手法はこの技術分野で既知である（ここで参照によって援用される１９９１年、ＶＣＨ  Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ刊、ＬｉｃｋｏｗｉｔｚらのＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  ＩＩの３１３〜３１５ページを参照）。第１の近似のために、分子の電子構造が空間内の原子の方向によって決定される。分子の安定な幾何形状は、最も低いエネルギーの電子構成を与える原子の構成と関連付けられる。反応は、反応物から生成物への原子構成の変化を通して起こる。反応座標に沿ってエネルギーは、反応物幾何形状（安定で低いエネルギー構成）から遷移状態幾何構成（不安定で高いエネルギー構成）へと増加し、そして再び生成物を形成するように減少する。遷移状態のエネルギーを計算するのが典型的には困難を伴う。
【００６７】
水素原子離脱反応について量子化学で近似された活性化エネルギーは、ＣＹＰで触媒される酸化を施される脂肪族の反応性の適切な尺度として働く。同様に、メトキシ付加反応について量子化学で近似された活性化エネルギーは、ＣＹＰで触媒される酸化を施される芳香族の反応性の適切な尺度として働く。
【００６８】
酸化についてＣ−Ｈの部位の活性化エネルギーは、活性化エネルギーを水素原子脱離反応の反応熱、および／または結果として生じるラジカルのイオン化ポテンシャルに関連付けることによって近似されえる。酸化についての芳香環中心の活性化エネルギーは、メトキシ付加反応に関する反応熱および／または結果として生じるラジカルのイオン化ポテンシャルから近似されえる。これら手法を用いるさまざまなアプローチは米国特許出願第０９／３６８，５１１号（弁護士事件番号ＣＡＭＩＰ００１）に記載されている。
【００６９】
反応性を特定の部位によると帰因させるプロセスの一部として、ある化合物と、その部位の水素原子を脱離するか、その部位の芳香族基にメトキシ基を付加するか、または他の酸化メカニズムを施すことによって生じるラジカルとの間のエンタルピー差を推定してもよい。ある実施形態においてエンタルピーは、与えられた３Ｄ構造を局所エネルギーを最小にするよう最適化し、近似された分子軌道から電子密度分布を計算するＡＭ１のような半経験的、量子化学モデリングプログラムを用いて計算されえる。プロセスは分子のラジカルおよび基底状態の間のエンタルピー差を決定する。反応のエントロピー差（ΔＳ）がゼロに近いと仮定すれば、これはＣＹＰ酸化が起こる条件についてのよい仮定であり、プロセスは反応部位の活性化エネルギー値（ＥＡ）のよい近似を与える。ＡＭ１は、インディアナ州、ブルーミントンのインディアナ大学化学部のQuantum Chemistry Program Exchangeから入手可能な、パブリックドメインのソフトウェアパッケージＭＯＰＡＣの一部として入手可能である。ＭＯＰＡＣのＭＯＰＡＣ−２０００バージョンは、オレゴン州、ポートランドのSchrodinger, Inc.から入手できる。上述のようにラジカルのイオン化ポテンシャルはまたＥＡを近似するのにも用いられる。これはＡＭ１を用いても計算されえる。
【００７０】
５．活性化エネルギーの表現を生成：
部位の反応性の表現（例えば活性化エネルギー）は任意の適当なデータフィッティング手法から取得できる。一般に表現は部位の反応性を特定の構造記述子に関連付けられることによって得られる。関連づけは、二つの変数グループ間の関係を見いだそうとする試みを表す。変数の一つの組は、従属変数の組であり、これらは独立変数の組である他の組の関数である。本発明においては、従属変数は、酸化反応を経る反応部位の反応性または不安定性（例えば信頼できる計算された活性化エネルギー）であり、独立変数は構造記述子の値である。
【００７１】
本発明と用いられるデータフィッティング手法の例は、様々な回帰手法、部分最小二乗法、主成分分析法、後方伝搬ニューラルネットワーク、および遺伝的アルゴリズムを含む。主成分分析法は、P. GeladiによるAnal. Chim. Acta, 1986, 185, 1に記載されており、ここで参照により援用される。
【００７２】
線形回帰方程式は、独立および従属変数に関連している（Ｙ＝ＸＢ＋ｅであり、ここでＹはベクトルで表現される従属変数（つまり学習用セットメンバーの部位の反応性）であり、Ｘは行列で表現される従属変数（つまり構造記述子）であり、Ｂはベクトルで表現される回帰係数であり、ｅは残差である）。ＰＬＳ（潜在構造への投影または部分最小二乗法）回帰分析は、本発明と最もよく使われるが、それはそれがオーバーフィッティングのリスクを最小化しながらも多くの相関する記述子を処理できるからである。
【００７３】
実際には、トレーニングセットのそれぞれのメンバーを分析することになる。それぞれのメンバーについて、ありうる反応部位のリストを考慮することになる。明らかに興味のある部位は、手持ちのモデルの反応を経ることができるものに限られる。例えば芳香族酸化のモデルを作り出すためには、脂肪族部位の記述子の値を使用しなくてもよいだろう。
【００７４】
それぞれの関連する部位について、（ａ）記述子のリスト、および（ｂ）活性化エネルギー（またはΔΔＨｆまたはイオン化ポテンシャルの組み合わせのような部位の反応性の他の尺度）を利用しなければならない。もしモデルが改良の必要を示すなら、記述子のリストを「チューニング」することによってモデルを改良しなければならないかもしれない。いずれにしても記述子のリストおよび反応性の尺度がそれぞれの部位について得られれば、回帰手法または他のフィッティングルーチンを適用することによって部位反応性の表現（独立変数）を記述子の関数（従属変数）として得る。それぞれの部位は、ｎ次元空間の「ポイント」を表現し、ここでｎは１に記述子の数を加えた数である（なぜなら反応性そのものは別の次元である）。
【００７５】
反応性の表現の形は、正確さおよび簡潔さのバランスを取るように選ばれなければならない。１次表現は、上述のように記述子のセットが選ばれるとき、活性化エネルギーを多くの部位について正確にモデル化することがわかっている。しかし他の形の表現がとられてはいけない理由は原則としてない。例えば、非線形関数、高次多項式関数、超越関数、不連続関数などが採用されえる。そのような関数を展開するときは、より簡単な１次線形表現よりも、より不安定で、より計算量が多いので注意を要する。いずれにしても本発明は、活性化エネルギーまたは他の反応性の尺度として１次線形表現には限定されない。
【００７６】
ある実施形態においては、部位の活性化エネルギーは以下の形式の表現を用いて近似できる。
【００７７】
Ea = Ea0 + Ea1(x1) + Ea2(x2) + Ea3(x3) + . . . .
【００７８】
この表現で、Ea0、Ea1、・・・は、係数の数値であり、Eaは従属変数（活性化エネルギー）であり、x1、x2、・・・は独立変数（記述子）である。
【００７９】
好ましくはモデルは、特定の酸化反応（モデル）内の全ての場合を扱うために部位の反応性について単一の表現を利用する。モデルの概念は、広くも狭くも定義されえる。最も広い場合には、モデルは全てのタイプの酸化反応をカバーする。好ましい実施形態においては、芳香族酸化、脂肪族水素原子脱離、炭素ー炭素二重結合酸化、イオン酸化、および窒素酸化について別個のモデルが用いられる。複数のモデルが利用されるとき、モデルを利用するアルゴリズムは、反応性を計算する前にそれぞれの反応部位について適切なモデルを選ばなければならない。明らかにより具体的なモデルが用いられえる。ある実施形態においては、与えられた酸化反応について複数の方程式（モデル）が生成される。例えば単環系についてある芳香族酸化「モデル」を持ち、多環系については第２の芳香族酸化モデルを持ち、ヘテロ環を含む窒素またはイオウについてはさらに別の芳香族酸化モデルを持ちえる。
【００８０】
ある場合には、方向、立体障害、または他の部位反応性に対する「非固有の」効果についての「補正値」を利用してもよい。ＣＹＰ以外の多くの酵素は基質について高い特異性を持つ。ＣＹＰでさえある程度の方向依存性がある。この特異性は本発明のモデルの中に組み込みえる。ある実施形態においては、簡単な記述子に基づいた表現で計算された、部位に特異な反応性のいくつかに対してバイアスをかけるために別個の処理ロジックが開発される。そのような処理ロジックの例は、先に参照によって援用された米国特許仮出願第６０／２１７，２２７号（弁護士事件番号ＣＡＭＩＰ００４Ｐ）において示されている。
【００８１】
Ｃ．部位反応性を近似するためのモデルの使用：
１．代謝特性を予測するための一般理論：
一般に本発明のこの局面は、化学化合物上の反応部位の不安定性を予測する方法とみることができる。そのような方法は以下のように特徴付けられる。第１に、システムを実現することは、化学化合物上の反応部位を特定する。第２に、それは反応部位についての複数の化学構造記述子の値を特定する。これらの記述子は、反応部位における原子タイプ、反応部位に近接する位置の原子タイプ、反応部位における原子または基上の部分電荷、および反応部位の幾何学的特徴のうちの少なくとも一つを特定する。第３に、システムは、表現の項の総和をとることによって反応部位についての不安定性の値を計算し、ここで項は、化学構造記述子を含むか、またはそれらから導出される。最初の３つの操作は、化学化合物のさらなる反応部位について繰り返される。最後にシステムは、化学化合物上の反応部位についての計算された不安定性の値を出力する。システムは計算された不安定性の値を化合物上の全ての反応部位について同時に表示する。
【００８２】
いったん本発明のモデルが生成されると、それらは非常に高速に実行され、潜在的に診療に使えるまたは他の分子上の部位の一部または全ての代謝反応性を予測する。ある実施形態においてモデルは、量子化学分析を行うことなく単独で使われる。そのような場合、ある分子のそれぞれの潜在的な反応部位は、記述子値のセットをその部位について入力し、部位に特定の反応性を予測するためにモデルを用いることによって分析される。全ての部位がこのようにして分析されるとき、絶対および相対反応性値が用いられて、分子が代謝する速度についての結論が出される。
【００８３】
本発明のモデルはまた、より高度な量子化学モデルと共に、またはそれを補助するために用いられる。後者のアプローチのある例では、第１に本発明を用いて分子の全ての反応部位が分類される。モデルが重要ではないと明らかに特定する部位は廃棄される。より関心があると思われる部位は、強力な量子化学モデルを用いてより注意深く分析される。重要でない部位は、非常に低い反応性値を与えるものでありえる。
【００８４】
量子化学モデルはまた、特定の反応部位または部位のグループに適用される本発明のモデルの正確さを確かめる「チェック」としても用いられえる。同様に量子化学モデルは、例えばあるクラス内のいくつかのサンプル分子の量子化学分析を、本発明によって計算された反応性と比較することによって、分子の全てのクラスにわたって本発明の正確さを確かめるのに用いられえる。これらのような場合において、時間および計算労力の節約はかなりのものになりえる。
【００８５】
具体的な実施形態によれば、本発明はカリフォルニア州、メンロパークのカミトロ社のMetabolic Landscape（商標）のような「代謝プロファイル」を生成するのに用いられる。代謝プロファイルは、分析されているそれぞれの分子について生成される。具体的な実施形態によれば、代謝プロファイルは、分子中のそれぞれの反応部位について計算された不安定性を含む。反応部位は典型的には、不安定である、中程度に不安定である、中程度に安定である、および安定である、のようなある有用なカテゴリーに集められるかまたは分類される。反応部位の反応性は、ユーザに有用であり、かつ分子についての重要な情報が容易に明らかになるよう典型的には視覚化されて表現される。例えばそれぞれの部位を表現する小さい垂直のバーがその部位の不安定性に比例して引かれ、合わせて重要な不安定部位が見てわかりやすい色でマークされえる。図６は本発明のツールを用いて生成された代謝プロファイルの一例を示す。この図で示されるように化合物ジルチアゼムの構造は、さまざまな反応部位がハイライトされて描画される。これらの部位は数値表現およびバーグラフの形でそれらの相対的不安定性について特徴付けられる。
【００８６】
図７のフロー図は、基質分子の代謝速度を予測する高レベルのある好ましいプロセス７００を概略的に示す。最初に操作７０１において、基質の分子構造が受け取られる。分子構造は、有機化学原子列、２次元構造、ＩＵＰＡＣ標準名、３Ｄ座標マップ、または他の一般に使われる表現でありうる。もしすでに３Ｄの形でないなら、ＣｏｒｉｎａやＣｏｎｃｏｒｄのような幾何学構造プログラムを用いて分子の３Ｄマップが生成される。３Ｄ構造発生器のＣｏｒｉｎａは、カリフォルニア州、サンディエゴのMolecular Simulations, Inc.およびドイツ、アーランゲのMolecular Networks GmbHから入手可能である。Ｃｏｎｃｏｒｄは、ミズーリ州、セントルイスのTripos, Inc.から入手可能である。Ｃｏｒｉｎａは、局所エネルギーを最小にするよう最適化される近似幾何学的３Ｄ構造を生成するために、分子結合および機能グループの立体配置についての直接的な規則を用いる。例えばもしアニリン類が見つかったらそれは、そのグループが通常存在する平面構造に配置されるだろう。Ｃｏｎｃｏｒｄも同様の方法を適用し、しかし、その３Ｄ構造を求めるために分岐角、張力およびねじれを含む限定されたセットの分子力学的規則を用いる。この近似３Ｄ幾何学構造はそれから、典型的にはＡＭ１のような、オプションとしてより洗練されたモデリングツールで最適化される。上述のようにＡＭ１は、与えられた３Ｄ構造を局所エネルギーを最小にするように最適化する半経験的、量子化学モデリングプログラムである。
【００８７】
図示された例では、分析を始めるために操作７０３および７０５に始まり、プロセスはそれから分子中のそれぞれの非水素原子を特定する。ここでシステムは変数Ｎを考慮される非水素原子の数に等しく設定し（７０３）、これらの原子について反復する（７０５）。反復ループ操作７０５は最初はインデックス値「ｉ」を１に等しく設定する。それから現在のｉの値がＮより大きいかを判断する。もしそうでなければ、システムはさまざまな操作を行って、活性化エネルギー（ＥＡ）をその非水素原子について決定する。
【００８８】
他の原子が考慮されなければならないと仮定すると、制御ロジックは、現在の原子に適用するのにどの酸化モデルが適切かをまず決める。７０７を参照。図７に示された実施形態においては、簡潔さおよび図示の都合から、２つのモデル、つまり脂肪族酸化（ｓｐ３部位）および芳香族酸化だけが示される。第１モデルが脂肪族炭素原子に適用される。第２モデルは芳香環系に結合された炭素原子に適用する。もし２つのモデルの実施形態が実際に用いられるなら、当然、考慮されている化合物のうちのいくつかの原子はどちらのモデルにもフィットしないとして廃棄される。例えばプロセスが窒素またはイオウ原子に遭遇するといつでも、プロセスはその原子を無視し、次の原子に進む。好ましい実施形態においてはしかし、イオウ酸化、窒素酸化および炭素ー炭素二重結合酸化のような追加の酸化モデルが含まれて、基質分子中のほとんどまたは全ての非水素原子が分析される。
【００８９】
操作７０９または７１１においては用いられるモデルによって（それぞれ脂肪族または芳香族酸化）、原子はそのモデルに対応する関連する記述子に基づいて記述される。関連する学習用セットからのそれぞれのモデルを構築するのに用いられるのと同じまたは同様の記述子がここで記述子として用いられる。記述子のタイプに依存して（例えば部位の化学的および物理的特徴を記述するフラグメントまたはグループパラメータ）、異なる手法が利用されえる。記述子セットの関連するフラグメントが生成された後で、活性化エネルギーについての対応する情報が取得されなければならない。フラグメントの場合、ルックアップ操作が行われることでフラグメントによって定義される部位のＥＡが決定されえる。パラメータのグループの場合、それぞれの記述子の寄与分が考慮される。７１３を参照。この実施形態において任意の与えられた記述子について、対応する係数値が存在する。それぞれの係数はルックアップテーブルまたは他のソースから得られる。これはそれぞれの記述子について繰り返され、考慮されている炭素原子についての総合的なＥＡが決定されえる。この総合的なＥＡは、学習用セットを用いて導出された線形方程式または他の表現基づき個々のＥＡ記述子値を結合（例えば総和を取るなど）して計算される。
【００９０】
脂肪族炭素酸化について、典型的には脱離されえる一つから三つの可能な水素原子が存在する。それぞれの別個の脱離は異なる活性化エネルギーを持ちえ、特に制約された環系上の原子についてはそうである。よってその炭素原子に結合した全ての水素原子の中から単一の水素原子の酸化だけを考慮するほうが便利かもしれない。例えば最も長いＣ−Ｈ結合を有する水素だけを考慮するほうが望ましいかもしれない。あるいはモデルは、脂肪族炭素に結合したさまざまな水素原子の脱離反応を区別しないように設計されえる。それぞれの脂肪族炭素原子について、記述子パラメータのユニークなセット（またはフラグメント）が存在しえ、これらのパラメータまたはフラグメントは、関連する活性化エネルギーを与える。芳香族酸化について、適切な活性化エネルギーを生成するために、それぞれの置換されない芳香族炭素は適切な記述子で特徴づけられる。
【００９１】
考慮されている分子中のそれぞれの新しい原子は、プロセス７００中のループを通るパスで考慮される。ループの反復は、関連する非水素原子全てが分析されるまで続く。これがなされてから、それぞれの関連する原子についての総合的なＥＡ値は、オプションとして好ましくは、酸化反応に対する立体または酵素に特異の効果について修正される。例えばある部位は化学的に似た他の部位よりもより容易に酸化するが、これは単に基質分子内でのそれらの好ましい方向による。多くの基質は、酵素結合部位内でのある方向に向かってバイアスを受ける全体的な構造的特徴を有する。さらにある部位は他よりもよりアクセスされやすい。これらの影響は補正因子で説明されえ、例えば米国特許仮出願第６０／２１７，２２７号（弁護士事件番号ＣＡＭＩＰ００４Ｐ）に記載されるタイプの非量子化学到達性因子がその例として挙げられる。７１７を参照。
【００９２】
次にそれぞれの原子の相対反応性が、Ｅａｓの関数として評価され、提示される。７１９を参照。全ての関連する部位の反応性が得られたので、その基質分子が望ましい反応性および代謝特性を一般に有するのかが調べられえる。相対反応速度および絶対反応速度が例えば図４に示されたような代謝プロファイルを用いてそれから表される。基質を改良する必要性についての結論がそのようなプロファイルから引き出される。この分析はより詳細には米国特許出願第０９／６１３，８７５号（弁護士事件番号ＣＡＭＩＰ００２）および米国特許仮出願第６０／２１７，２２７号（弁護士事件番号ＣＡＭＩＰ００４Ｐ）に記載されている。
【００９３】
上述のように、ある好ましい実施形態は「フラグメント」記述子セットを利用し、これは反応部位の環境を、分子のフラグメントを構成する結合原子の集まりを定義する構造記述子によって特徴付ける。他の好ましい実施形態は、「幾何学的」記述子セットを利用し、これは部分電荷、結合長、および総電荷に基づいて反応部位の環境を記述する。部分電荷は、同様の環境下のＡＭ１計算から取られた基準Ｍｕｌｌｉｋｅｎ電荷（reference Mulliken charges）に基づく。総電荷は、反応部位環境の近似された総電荷である。これらのアプローチのいずれか、または両方が用いられて、部位原子およびそれらの近接原子を記述する複数の記述子パラメータを用いるモデルを補う。
【００９４】
フラグメントおよび幾何学的実施形態は上の図７のフロー図の説明に合う。多くの他の記述子セットが選ばれえて、それらのうちのいくつかはフラグメントおよび幾何学セットのサブセットまたは変更されたものである。後述されるフラグメントベースのアプローチを用いるとＲＭＳ誤差としてフラグメントベースのＥＡおよびＱＭで計算されたＥＡの間の差約０．５〜０．８ｋｃａｌであることがわかっている。後述される幾何学ベースのアプローチを用いるとＲＭＳ誤差としてフラグメントベースのＥＡおよびＱＭで計算されたＥＡの間の差約１．５ｋｃａｌが得られたことがわかっている。
【００９５】
２．部位反応性を計算：
ａ．酸化反応に用いられる構造記述子：
脂肪族酸化について、典型的には脱離されえる一つから三つの水素原子が存在する。それぞれ別個の脱離は異なる活性化エネルギーを持ちえて、特に制約された環系についてはそうである。よっておそらくは、パラメータまたはフラグメントは関連付けられた活性化エネルギーを与える。芳香族酸化については、それぞれの置換されない芳香族炭素は、適切な記述子で特徴付けられることで適切な活性化エネルギーを生成する。
【００９６】
ｂ．活性化エネルギー近似のプロセス：
上述のように本発明による部位反応性を近似する実際のプロセスは、興味のある酸化反応に関連付けられた適切な記述子パラメータ（例えば考慮されている部位のフラグメントまたは記述子の値）を特定することを伴う。いったんこれらのパラメータが特定されると、それらはモデルと共に用いられ反応性の値を得る。これは、例えばフラグメントまたは記述子の値のリストまたはデータベースから反応性をルックアップすることを伴う。あるいは、反応性の表現に用いられる係数または他のパラメータのセットを特定することを伴ってもよい。これらの係数または他の方程式パラメータは、適切なパラメータとマッチされ、それから表現が評価されて部位の反応性を生成する。
【００９７】
ある実施形態においては、考慮される酸化反応係数のセットがテーブルから取られる。これら係数は、考慮される部位に関連付けられたそれぞれの非ゼロの記述子パラメータについて選択される。もし特定の酸化反応タイプについて複数のモデルが存在するなら、関連する記述子についての係数を引き出す前に、まずテーブル（つまりモデルのテーブル）中の適切なモデルを選択しなければならないだろうことに注意されたい。
【００９８】
さまざまな酸化反応についての係数を持つ例示的な表現が以下に再現される。フラグメントベースの記述子アプローチを脂肪族部位について用いるときは、量子力学ベースのＥＡ値からはＲＭＳ誤差として０．８ｋｃａｌ／ｍｏｌが得られた（芳香族部位については０．５ｋｃａｌ／ｍｏｌ）ことがわかっている。幾何学ベースの記述子アプローチを脂肪族部位について用いるときは、量子力学ベースのＥＡ値からはＲＭＳ誤差として１．５ｋｃａｌ／ｍｏｌが得られたことがわかっている。図５Ａは、好ましい実施形態において、図４Ａの脂肪族記述子に対応する係数の例を列挙している。図５Ｂは図４Ｂの芳香族記述子について同様のことをしている。
【００９９】
３．応用および実施例：
上述のように本発明のモデルは、部位に特異な反応性を予測する。この反応性はさまざまなタイプの反応情報を表現しえる。それは量子化学的に生成された部位反応性または実験的に生成された部位反応性、またはこれら２つの組み合わせを表現しえる。実際の形態は典型的には、モデルを生成するために学習用セットに提供される信頼できる反応性値の形に対応する。
【０１００】
本発明のモデルは、さまざまな高スループットアプリケーションに用いられえる。例えばモデルは、組み合わせ合成から導かれた大きな化学物質のライブラリを処理するのに有用である。あるいはモデルは、薬剤開発によって特定されたヒットの高信頼性スクリーニングに用いられえる。
【０１０１】
脂肪族部位については、フラグメント記述子モデルは、量子計算された活性化エネルギーにフィットするように学習されえ、このとき相関係数ｒ２は０．８であり、二乗平均誤差の平方根、ＲＭＳＥは０．９ｋｃａｌ／ｍｏｌである。回帰に含まれないデータに適用されるとき、ｒ２は０．８であり、ＲＭＳＥは０．９ｋｃａｌ／ｍｏｌであり、実質的に変化はない。芳香族部位について、フラグメント記述子モデルはｒ２が０．８、ＲＭＳＥが０．６ｋｃａｌ／ｍｏｌにフィットされえる。回帰に含まれないデータに適用されるとき、ｒ２は０．５であり、ＲＭＳＥは０．５ｋｃａｌ／ｍｏｌである。モデルが、米国特許仮出願第６０／２１７，２２７号（弁護士事件番号ＣＡＭＩＰ００４Ｐ）に記載される立体および結合方向到達性モデルと組み合わせられ、ＣＹＰ３Ａ４代謝の予測に適用されるとき、結果は量子計算された活性化エネルギーと区別できない。
【０１０２】
Ｄ．ハードウェアおよびソフトウェア：
一般的には、本発明の実施形態は、一つ以上のコンピュータシステムに格納されるか、またはそれを介して伝送されるさまざまなプロセスを利用する。本発明の実施形態はまた、これらの操作を実行する装置にも関する。プロセスは上述のようであり、例えば、到達性記述子および補正因子を生成したり、反応性の電子的要素を生成したり、化合物の部位特異的な反応性を予測したり、部位反応性の電子的および到達性の両方の要素を記述するモデルを生成したりする。この装置は、必要とされる目的のために特別に構築されていてもよく、あるいは汎用のコンピュータを選択的に利用したり、コンピュータに格納されたコンピュータプログラムおよび／またはデータ構造によって再構築されてもよい。ここで提示されたプロセスは特定のコンピュータや他の装置に黙示的にであれ関連したものではない。特に様々な汎用マシンがここで開示された手法で書かれたプログラムと共に用いられうるし、あるいはより簡便には、より特定化された装置を用いて必要な方法ステップを実行してもよい。これらのマシンのさまざまな特定の構造は以下の記載からわかるだろう。
【０１０３】
さらに本発明の実施形態は、本発明によってコンピュータで実現されうる様々な操作を実行するプログラム命令および／またはデータ（データ構造を含む）を含むコンピュータで読み取り可能な媒体を持ったコンピュータプログラム製造物にも関連する。プログラム命令は、到達性記述子および補正因子を生成したり、反応性の電子的要素を生成したり、化合物の部位特異的な反応性を予測したり、部位反応性の電子的および到達性の両方の要素を記述するモデルを生成したりする、上述の様々な操作および手続きを特定してもよい。コンピュータで読み取り可能な媒体の例としては、これらに限られるものではないが以下のものがある：ハードディスク、フレキシブルディスク、および磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭおよびホログラフィックデバイスのような光媒体、光磁気媒体、半導体メモリデバイス、および読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、およびときには特定アプリケーション向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラム可能なロジックデバイス（ＰＬＤ）のようなプログラムコードを記憶し実行できるように特別に構成されたハードウェアデバイス、およびローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワークおよびインターネットのようなコンピュータで読み取り可能な命令を送るための信号伝送媒体。本発明によるデータおよびプログラム命令は搬送波または他の伝送媒体上で実現されてもよい。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語、およびインタープリータを用いて実行されるより高レベルなコードを含むファイルがある。
【０１０４】
図８Ａおよび８Ｂは、本発明の実施形態を実現するのに適したコンピュータシステム８００を示す。図８Ａは、そのようなコンピュータシステムの一つの可能な物理的形態を示す。もちろんコンピュータシステムは、集積回路、プリント基板、および小型の携帯機器から大きなスーパーコンピュータまで、実施形態の処理の要件に応じて多くの物理的形態をとりえる。コンピュータシステム８００は、モニタ８０２、ディスプレイ８０４、筐体８０６、ディスクドライブ８０８、キーボード８１０およびマウス８１２を含む。ディスク８１４は、コンピュータシステム８００から、かつコンピュータシステム８００へデータを転送するために用いられるコンピュータで読み取り可能な媒体である。
【０１０５】
図８Ｂは、コンピュータシステム８００のブロックダイアグラムの例である。システムバス８２０には様々なサブシステムが設けられている。（単一または複数の）プロセッサ８２２（中央処理装置、ＣＰＵとも呼ばれる）は、メモリ８２４を含む記憶装置に結合される。メモリ８２４は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）およびリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）を含む。この技術分野ではよく知られているように、ＲＯＭは、典型的にはデータおよび命令を単一方向にＣＰＵへ転送するために用いられ、ＲＡＭは、典型的にはデータおよび命令を双方向に転送するために用いられる。これらのタイプのメモリはいずれも後述する、コンピュータで読み取り可能な媒体のいかなるものを含んでもよい。固定ディスク８２６も双方向でＣＰＵ８２２と結合され、追加のデータ記憶容量を提供し、やはり後述する、コンピュータで読み取り可能な媒体のいかなるものを含んでもよい。固定ディスク８２６は、プログラム、データなどを記憶するのに用いられ、典型的には主記憶より遅い２次記憶媒体（ハードディスクなど）である。固定ディスク８２６に保持された情報は、適切な場合にはメモリ８２４中の仮想記憶に標準的なかたちで展開されうることがわかるだろう。リムーバブルディスク８１４は、後述する、コンピュータで読み取り可能な媒体のいかなるかたちをとってもよい。
【０１０６】
ＣＰＵ８２２は、ディスプレイ８０４、キーボード８１０、マウス８１２、およびスピーカ８３０のような様々な入力／出力装置にも結合されている。一般に、入力／出力装置は、以下のいずれであってもよい：ビデオディスプレイ、トラックボール、マウス、キーボード、マイク、タッチパネルディスプレイ、トランスデューサ・カードリーダー、磁気または紙テープリーダー、タブレット、スタイラス、音声または文字認識装置、生体情報リーダー、または他のコンピュータ。ＣＰＵ８２２は、必須ではないが、ネットワークインタフェース８４０を用いて他のコンピュータや電気通信ネットワークに結合されていてもよい。そのようなネットワークインタフェースがあれば、上述の方法による操作を実行するときにＣＰＵは、ネットワークからの情報を受け取ったり、またはネットワークに情報を出力することができる。さらに本発明の方法の実施形態は、ＣＰＵ８２２だけで実行されてもよいし、またはインターネットのようなネットワーク上において、処理の一部をシェアするリモートＣＰＵと共に実行されてもよい。
【０１０７】
図９は、本発明のインターネットベースの実施形態の概念図である。９００を参照。ある特定の実施形態によれば、クライアント９０２が例えば薬剤開発場所で、有機分子を特定するデータ９０８を処理サーバー９０６にインターネット９０４を介して送る。有機分子は、単に、本発明によってクライアントが分析したい分子である。処理サーバー９０６において、対象の分子はモデル９１２によって分析され、本発明によって部位ごとにその反応性を予測される。分析が終わると、計算されたＡＤＭＥ／ＰＫ特性９１０がインターネット９０４を介してクライアント９０２に送り返される。図８Ａおよび８Ｂに示されたコンピュータシステムは、クライアント９０２および処理サーバー９０６の双方に適している。ある実施形態においては、クライアント９０２および処理サーバー９０６の間で通信するために、ＴＣＰ／ＩＰのような標準的な伝送プロトコルが用いられる。ＳＳＬ（セキュア・ソケット・レイヤ）、ＶＰＮ（仮想プライベートネットワーク）および暗号化方法（例えば公開鍵暗号化）のような標準的なセキュリティ手段も用いられうる。
【０１０８】
様々な詳細は簡潔さのために省略されているが、明らかな設計上の代替物も用いられうる。したがって、これらの例は、例示的であって限定的ではなく、本発明は、述べられた詳細なものに限定されることなく、添付の特許請求の範囲で決まる範囲内で改変されうる。
【図面の簡単な説明】
【０１０９】
【図１】非代謝の脱離反応を含む哺乳類シトクロムＰ４５０の触媒回路の概念図である。
【図２】いくつかの反応部位をもつ基質分子（薬剤）の概念図である。
【図３】本発明によるモデルを生成するプロセスの一部として実行されえるいくつかの操作を示すプロセスフロー図である。
【図４Ａ】好ましい実施形態による酸化の脂肪族モデルについての例示的なフラグメント記述子のリストである。
【図４Ｂ】好ましい実施形態による酸化の芳香族モデルについての例示的なフラグメント記述子のリストである。
【図５Ａ】図４Ａの脂肪族記述子についての例示的な係数のリストである。
【図５Ｂ】図４Ｂの芳香族記述子についての例示的な係数のリストである。
【図６】本発明によって生成された位置選択的部位不安定性を視覚的に示す仮想の代謝プロファイルを示す図である。
【図７】基質の分子構造から始まり、基質分子の代謝速度を予測する高レベルのフロー図である。
【図８Ａ】本発明の実施形態を実施するのに適したコンピュータシステムを示す図である。
【図８Ｂ】本発明の実施形態を実施するのに適したコンピュータシステムを示す図である。
【図９】本発明の実施形態によって分子の代謝特性を予測するためのインターネット・ベースのシステムのブロック図である。
【図１】
2004527835.tif 000002
【図２】
2004527835.tif 000003
【図３】
2004527835.tif 000004
【図４Ａ】
2004527835.tif 000005
【図４Ｂ】
2004527835.tif 000006
【図５Ａ】
2004527835.tif 000007
【図５Ｂ】
2004527835.tif 000008
【図６】
2004527835.tif 000009
【図７】
2004527835.tif 000010
【図８Ａ】
2004527835.tif 000011
【図８Ｂ】
2004527835.tif 000012
【図９】
2004527835.tif 000013
【国際公開パンフレット】
2004527835.tif 000014
2004527835.tif 000015
2004527835.tif 000016
2004527835.tif 000017
2004527835.tif 000018
2004527835.tif 000019
2004527835.tif 000020
2004527835.tif 000021
2004527835.tif 000022
2004527835.tif 000023
2004527835.tif 000024
2004527835.tif 000025
2004527835.tif 000026
2004527835.tif 000027
2004527835.tif 000028
2004527835.tif 000029
2004527835.tif 000030
2004527835.tif 000031
2004527835.tif 000032
2004527835.tif 000033
2004527835.tif 000034
2004527835.tif 000035
2004527835.tif 000036
2004527835.tif 000037
2004527835.tif 000038
2004527835.tif 000039
2004527835.tif 000040
2004527835.tif 000041
2004527835.tif 000042
2004527835.tif 000043
2004527835.tif 000044
2004527835.tif 000045
2004527835.tif 000046
2004527835.tif 000047
2004527835.tif 000048
2004527835.tif 000049
2004527835.tif 000050
2004527835.tif 000051
2004527835.tif 000052
2004527835.tif 000053
2004527835.tif 000054
2004527835.tif 000055
2004527835.tif 000056
2004527835.tif 000057
2004527835.tif 000058
2004527835.tif 000059
2004527835.tif 000060
2004527835.tif 000061
2004527835.tif 000062
2004527835.tif 000063
2004527835.tif 000064
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004527835.tif 000065
【国際調査報告】
2004527835.tif 000066
2004527835.tif 000067
2004527835.tif 000068