(57)【要約】本発明は、遺伝的な状態、疾患、腫瘍などを分類するための方法、デバイス、およびシステム、ならびに／または遺伝的疾患を予測するための方法、デバイス、およびシステム、ならびに／または分子遺伝的なパラメーターと臨床的パラメーターとを関連付けるための方法、デバイス、およびシステム、ならびに／または遺伝子発現プロフィールなどによって腫瘍を同定するための方法、デバイス、およびシステムに関する。本発明は、機械学習システムを管理することにより、分子遺伝的データ、および／もしくは臨床的データ、自動的分類、予測、関連付け、ならびに／または同定データを提供するステップによって、このような方法、デバイス、およびシステムを特定する。これらのステップおよびそれぞれの手段を利用する方法がさらに記載される。【特許請求の範囲】
【請求項１】
遺伝的な状態、疾患、腫瘍などを分類するため、および／または遺伝的疾患を予測するため、および／または分子遺伝的パラメーターと臨床的パラメーターとを関連付けるため、および／または遺伝子発現プロフィールなどによって腫瘍を同定するための方法であって、該方法は以下のステップ：
（ａ）分子遺伝的データ、および／または臨床的データを提供するステップ、
（ｂ）機械学習によって、分類、予測、関連付け、および／または同定データを、必要に応じて自動的に生成するステップ、及び
（ｃ）管理された機械学習によって、（さらなる）分類、予測、関連付け、および／または同定データを自動的に生成するステップ、
を含む前記方法。
【請求項２】
前記ステップ（ａ）のために分子遺伝的データおよび臨床的データが提供される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記機械学習システムが、人工的ニューラルネットワーク学習システム（ＡＮＮ）、決定ツリー／規則誘導システム、および／またはベイジアン確率（Ｂｅｙｅｓｉａｎ  Ｂｅｌｉｅｆ）ネットワークである、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記機械学習システムにおいて前記データを生成するために、少なくとも１つの決定ツリー／規則誘導アルゴリズムを用いる、請求項１〜３のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
請求項１〜４のうちのいずれか１項に記載の方法であって、前記自動的に生成されたデータが、遺伝子発現プロフィールを利用し、かつクラスタリングシステムによって生成されている腫瘍同定データであり、該クラスタリングシステムは以下のクラスタリング方法：
Ｆｕｚｚｙ  Ｋｏｈｏｎｅｎネットワーク、増殖セル構造（ＧＣＳ，Ｇｒｏｗｉｎｇ  ｃｅｌｌ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ）、Ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリング、および／またはＦｕｚｚｙ  ｃ−ｍｅａｎｓクラスタリング、
のうちの１つ以上をさらに利用する、方法。
【請求項６】
前記自動的に生成されたデータが、ラフセット（Ｒｏｕｇｈ  Ｓｅｔ）理論、および／またはＢｏｏｌｅａｎ推論によって生成されている腫瘍分類データである、請求項１〜５のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
請求項１〜６のうちのいずれか１項に記載の方法であって、
前記データを自動的に生成するために、ＦＩＳＨ、ＣＧＨ、および／または遺伝子変異分析技術が利用される、方法。
【請求項８】
請求項１〜７のうちのいずれか１項に記載の方法であって、前記ステップ（ａ）のデータが、遺伝子発現技術、好ましくはｃＤＮＡマイクロアレイによって収集され、次いで前記分子遺伝的データを提供するために分析される、方法。
【請求項９】
発明の説明において特定される１つ以上のアルゴリズムを有する、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記プログラムがコンピューター上で実行されるとき、請求項１〜９のうちのいずれか１項に記載の方法を実施するためのプログラムコード手段を含む、コンピュータープログラム。
【請求項１１】
コンピュータープログラム製品であって、該プログラム製品がコンピューター上で実行されるとき、請求項１〜１０のうちのいずれか１項に記載の方法を実施するために、コンピューター読み取り可能な媒体に記憶されるプログラムコード手段を含む、コンピュータープログラム製品。
【請求項１２】
特に、請求項１〜９のうちのいずれか１項に記載の方法を実施するためのコンピューターシステムであって、以下：
（ａ）分子遺伝的データ、および／または臨床的データを提供するための手段、
（ｂ）機械学習システムによって、分類、予測、関連付け、および／または同定データを自動的に生成するための必要に応じた手段、及び
（ｃ）管理された機械学習システムによって、（さらなる）分類、予測、関連付け、および／または同定データを自動的に生成するための手段、
を備えた前記システム。
【請求項１３】
前記システムが、請求項１から９のうちの１項以上に記載された方法ステップを実行するための手段を包含する、請求項１２に記載のコンピューターシステム。
【請求項１４】
発明の説明、および／または、請求項１〜９のうちのいずれか１項に記載の方法に従う、データマイニングシステムの使用。
【請求項１５】
請求項１〜９のうちのいずれか１項に記載の方法の使用であって、遺伝的な状態、疾患、腫瘍などを分類するため、および／または遺伝的疾患を予測するため、および／または分子遺伝的パラメーターと臨床パラメーターとを関連付けるため、および／または遺伝子発現プロフィールなどによって腫瘍を同定するための、使用。
【請求項１６】
データ、遺伝子、および／または遺伝的ターゲットなどであって、請求項１〜９のうちのいずれか１項に記載の方法、請求項１０または１１に記載のコンピュータープログラム、請求項１２または１３に記載のコンピューターシステム、請求項１４または１５に記載の使用によって、および／または明細書によって記載または意味される任意の他の方法によって獲得可能な、データ、遺伝子、および／または遺伝的ターゲットなど。
【請求項１７】
診断用組成物の生成のための方法であって、該方法は、請求項１〜９のうちのいずれか１項に記載の方法のステップ、および診断上有効なデバイスを調製・準備するさらなるステップ、ならびに／または請求項１〜９のうちのいずれか１項に記載の方法によって得た結果に基づく遺伝子の収集を含む前記方法。
【請求項１８】
診断用組成物の調製のための、遺伝子または遺伝子の集まりの使用であって、遺伝的疾患、腫瘍などを分類するためおよび／または遺伝的疾患を予測するため、および／または分子遺伝的パラメーターと臨床パラメーターとを関連付けるため、および／または遺伝子発現プロフィールなどによって腫瘍を同定するための、使用。
【請求項１９】
癌のような疾患を有する個体のための処置プランを決定するための方法であって、該方法は、以下のステップ：
該個体からサンプルを得るステップ、
該サンプルから個体の分子遺伝的データおよび／または臨床的データを導出するステップ、
請求項１〜９のうちのいずれか１項に記載の前記分類方法を用いるステップ、
該サンプルからの該個体の分子遺伝的データおよび／または臨床的データと、該分類方法によって得た該分類とを比較するステップ、及び
該分類結果に従って処置プランを決定するステップ、
を含む前記方法。
【請求項２０】
個体を診断するか、または該個体の診断を補助するための方法であって、以下のステップ：
該個体からサンプルを得るステップ、
該サンプルから個体の分子遺伝的データおよび／または臨床的データを導出するステップ、
請求項１〜９のうちのいずれか１項に記載の前記分類方法を用いるステップ、
該サンプルからの該個体の分子遺伝的データおよび／または臨床的データと、該分類方法によって得た該分類とを比較するステップ、
該分類結果に従って処置プランを決定するステップ、及び
該個体を診断するか、または該個体の診断を補助するステップ、
を含む前記方法。
【請求項２１】
目的の状態または疾患の薬物ターゲットを決定するための方法であって、該方法は、以下のステップ：
請求項１〜９のうちのいずれか１項に記載の方法を用いて分類を得るステップ、及び、
クラスの該分類に関連する遺伝子を決定するステップ、
を含む前記方法。
【請求項２２】
疾患クラスを処置するために設計した薬物の有効性を決定するための方法であって、該方法は、以下のステップ：
該疾患クラスを有する個体からサンプルを得るステップ、
該サンプルを該薬物に供する（ｓｕｂｊｅｃｔ）ステップ、
請求項１〜９のうちのいずれか１項に記載の方法を用いて、該薬物曝露されたサンプルを分類するステップ、
を含む前記方法。
【請求項２３】
個体の表現型クラスを決定するための方法であって、該方法は、以下のステップ：
該個体からサンプルを得るステップ、
該サンプルから個体の分子遺伝的データ、および／または臨床的データを導出するステップ、
請求項１〜９のうちのいずれか１項に記載の方法を用いて、該表現型クラスを決定するためのモデルを確立するステップ、及び
該個体データと該モデルとを比較するステップ、
を含む前記方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、臨床的パラメーター、および／または分子遺伝的パラメーターによる、遺伝的疾患の分類および予測のための、独占的なエキスパートシステムに、詳細には、データマイニングシステム（data mining system）に関する。本発明は、より詳細には、予後予測および治療の提案において臨床家を補助するのに特に適応している、決定の支持または補助のシステムに関している。さらに、このシステムは、臨床的パラメーター（例えば、生存、診断、および治療応答）と分子遺伝的パラメーターとの関連付けを可能にする。このデータマイニングシステムは、機械学習アプローチ（人工的ニューラルネットワーク、決定ツリー／決定規則誘導法、ベイジアン確率ネットワーク（Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｂｅｌｉｅｆ  Ｎｅｔｗｏｒｋ））、およびいくつかの異なるクラスタリングアプローチを含む。
【背景技術】
【０００２】
ヒト腫瘍を識別可能な要素に分類することは、好ましくは、臨床的データ、病理組織学的データ、酵素ベースの組織化学的データ、免疫組織化学的データ、およびある場合には細胞遺伝学的データに基づく。この分類システムはそれでも、類似性を示すが重要な局面（例えば、臨床的経過、処置応答、または生存）が決定的に異なる腫瘍を含むクラスを提供する。従って、組織中の遺伝子発現（ｇｅｎｅ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ）をプロファイリングしているｃＤＮＡマイクロアレイのような新しい技術によって得られる情報が、このジレンマに有益であり得る。
【０００３】
生物学的な重要性と関連する情報の同定は、研究団体に比較的短い実験の時間費用でもって大量のデータを提供する新生の技術と共に新しい時代に突入した。ｃＤＮＡ、ＲＮＡ、およびタンパク質のチップのようなアレイのアプローチは、それぞれ、標準的な生物統計学的な方法ではほとんど検討できない、異なる組織（腫瘍起源の組織を含む）の遺伝子発現レベルおよびタンパク質状態に関する情報を蓄積する。
【０００４】
遺伝子マイクロアレイデータの分析は、その特徴的な複雑性によって妨害される。一般に、代表的なデータセットは、ｎの患者、およびｍの遺伝子の発現レベルのｎ×ｍの行列（マトリックス）で表現される。代表的には、ｍは、ｎよりも１０〜１００の因数ずつ大きく、そして特徴付けする特徴は、実数値である。
【０００５】
適切な統計学的ツールなしに、データのプールに隠された有意なパーセプションを認識することはできない。従って、数千の属性の大きいデータセットを取り扱い得る方法が要求される。
【０００６】
欧州特許１０３７１５８Ａ２は、遺伝子発現データを分析するための、詳細には、複数の遺伝子から遺伝子発現パターンをグループ分けまたはクラスタリングするための方法および装置に関する。この先行技術では、遺伝子発現パターンを類似のパターンを示すグループにクラスター化するための、自己組織化マップを利用する。
【０００７】
欧州特許１０４３６７６Ａ２は、サンプルを分類して、以前には未知のクラスを割り当てるための方法に関する。遺伝子のサンプル中での発現がクラス区別と相関している程度によってこの遺伝子を分類するステップ、およびこの相関が偶然によって予期されるよりも強いか否かを決定するステップを用いて、情報提供的な遺伝子（その発現が、サンプルの間のクラス区別と相関する）のセットを同定するための方法が開示されている。より詳細には、加重投票スキームによって、公知のクラスまたは推定のクラスに対してサンプルを割り当てるための方法が記載されている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
遺伝的な疾患、腫瘍などを分類するため、および／または遺伝的疾患を予測するため、および／または分子遺伝的パラメーターと臨床的パラメーターとを関連付けるため、および／または遺伝子発現プロフィールなどによって腫瘍を同定するための方法、コンピュータープログラム、およびコンピューターシステムを提供することが本発明の根本的な目的である。本発明による方法、コンピュータープログラム、およびコンピューターシステムによって獲得可能なデータ、遺伝子、または遺伝的ターゲット、ならびに上述の方法を利用するさらなる方法およびデバイスを提供することもまた目的である。
【０００９】
これらの目的は、本明細書の請求項および詳細な説明において記載された内容によって達成される。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、遺伝的な状態、疾患、腫瘍などを分類するため、および／または遺伝的疾患を予測するため、および／または分子遺伝的パラメーターと臨床的パラメーターとの関連付けのため、および／または遺伝子発現プロフィールなどによって腫瘍を同定するための方法およびシステムに関しており、この方法は以下の特徴を有する：
分子遺伝的データ、および／または臨床的データを提供すること、必要に応じて、機械学習によって、分類、予測、関連付け、および／または同定データ（ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｄａｔａ）を自動的に生成すること、ならびに管理された機械学習によって、（さらなる）分類、予測、関連付け、および／または同定データを自動的に生成すること。本発明による管理された機械学習の使用によって、驚くべき、より良好かつより信頼性の高い結果がもたらされる。
【００１１】
好ましくは分子遺伝的データおよび臨床的データが提供される。
【００１２】
さらに好ましい機械学習システムは、人工的ニューラルネットワーク学習システム（ＡＮＮ）、決定ツリー／決定規則誘導システム、および／またはベイジアン確率ネットワーク（Ｂａｙｓｉａｎ  Ｂｅｌｉｅｆ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）である。
【００１３】
さらに好ましくは、この機械学習システムにおいてデータを生成するために、少なくとも１つの決定ツリー／規則誘導アルゴリズムが用いられる。
【００１４】
さらに好ましくは、この自動的に生成されたデータは、遺伝子発現プロフィールを利用し、かつクラスタリングシステムによって生成されている腫瘍同定データであり、ここでこのクラスタリングシステムは以下のクラスタリング方法のうちの１つ以上を利用する：Ｆｕｚｚｙ  Ｋｏｈｏｎｅｎネットワーク（Ｆｕｚｚｙ  Ｋｏｈｏｎｅｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、増殖セル構造（Ｇｒｏｗｉｎｇ  ｃｅｌｌ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）（ＧＣＳ）、Ｋ−Ｍｅａｎｓクラスタリング、および／またはＦｕｚｚｙ  ｃ−ｍｅａｎｓクラスタリング。
【００１５】
さらに好ましくは、この自動的に生成されたデータは、ラフセット理論（Ｒｏｕｇｈ  Ｓｅｔ  Ｔｈｅｏｒｙ）、および／またはＢｏｏｌｅａｎ推論（Ｂｏｏｌｅａｎ  ｒｅａｓｏｎｉｎｇ）によって生成されている腫瘍分類データである。
【００１６】
さらに好ましくは、このデータを自動的に生成するために、ＦＩＳＨ、ＣＧＨ、および／または遺伝子変異分析技術が利用される。
【００１７】
さらに好ましくは、データは、遺伝子発現技術、好ましくはｃＤＮＡマイクロアレイによって収集され、次いで前記分子遺伝的データを提供するために分析される。
【００１８】
本発明はまた、コンピュータープログラムに関しており、このコンピュータープログラムは、このプログラムがコンピューター上で実行されるとき、前述の実施形態のうちのいずれか１つの方法を実施するためのプログラムコード手段を含む。さらに好ましくは、このコンピュータープログラム製品は、このプログラム製品がコンピューター上で実行されるとき、上述の方法を実施するために、コンピューター読み取り可能な媒体に記憶されるプログラムコード手段を含む。
【００１９】
本発明はまた、コンピューターシステムであって、特に分子遺伝的データ、および／または臨床的データを提供するための手段と、機械学習システムによって、分類、予測、関連付け、および／または同定データを自動的に生成するための必要に応じた手段と、機械学習システムを管理することによって、（さらなる）分類、予測、関連付け、および／または同定データを自動的に生成するための手段とを用いて、上記の方法を実施するためのコンピューターシステムに関する。このシステムは、シンボリック（記号的）およびサブシンボリックな機械学習アプローチの補助によってエキスパートシステム、および／または分類システムの形態で提供され得る。このようなシステムは、予後の評価、および／または治療の提案において臨床家を補助し得る。
【００２０】
本発明はまた、診断組成物の生成のための方法であって、上記の方法のステップ、ならびに上記の方法によって得られた結果に基づいて診断上有効なデバイス、および／または遺伝子の収集物を調製するさらなるステップを包含する方法、を包含する。
【００２１】
さらに、本発明はまた、診断用組成物の調製のための遺伝子または遺伝子の収集物の使用であって、遺伝的な疾患、腫瘍などを分類するため、および／または遺伝的疾患を予測するため、および／または分子遺伝的パラメーターと臨床的パラメーターとを関連付けるため、および／または遺伝子発現プロフィールなどによって腫瘍を同定するための使用、を包含する。
【００２２】
本発明はさらに、癌のような疾患を有する個体のための処置プランを決定するための方法であって、以下のステップ：この個体からサンプルを得るステップ、このサンプルから個体の分子遺伝的データ、および／または臨床的データを導出するステップ、上記の分類方法を用いるステップ、このサンプル由来のこの個体の分子遺伝的データ、および／または臨床的データと、この分類方法によって得たこの分類とを比較するステップ、ならびにこの分類結果に従って処置プランを決定するステップを用いる方法、に関する。
【００２３】
本発明はまた、個体を診断するか、または個体の診断を補助するための方法であって、以下のステップ：この個体からサンプルを得るステップ、このサンプルから個体の分子遺伝的データ、および／または臨床的データを導出するステップ、上記分類方法を用いるステップ、このサンプル由来のこの個体の分子遺伝的データ、および／または臨床的データと、この分類方法によって得たこの分類とを比較するステップ、この分類結果に従って処置プランを決定するステップ、ならびにこの個体を診断するか、またはこの個体の診断を補助するステップを用いる方法、に関する。
【００２４】
本発明はまた、目的の状態または疾患の薬物ターゲットを決定するための方法であって、以下のステップ：上記の方法を用いて分類を得るステップ、およびこの分類のクラスに関連する遺伝子を決定するステップ、を用いる方法に関する。
【００２５】
なおさらに、本発明は、疾患クラスを処置するために設計した薬物の有効性を決定するための方法であって、以下のステップ：この疾患クラスを有する個体からサンプルを得るステップ、このサンプルをこの薬物に供するステップ、上記の方法を用いて、この薬物曝露されたサンプルを分類するステップ、を包含する方法に関する。
【００２６】
本発明に従う方法はまた、個体の表現型クラスを決定するために用いられ得る。この方法は、以下のステップ：この個体からサンプルを得るステップ、このサンプルから個体の分子遺伝的データ、および／または臨床的データを導出するステップ、上記の方法を用いて、この表現型クラスを決定するためのモデルを確立するステップ、ならびにこの個体データとこのモデルとを比較するステップ、を用いることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
当業者は、本発明、ならびに上記の方法およびシステムのために他の適用が存在することを理解する。本発明およびその特に好ましい実施形態を以下にさらに説明する。
【００２８】
（シンボリックおよびサブシンボリックな機械学習アプローチによる、好ましい癌の分子分類および遺伝子同定）
マイクロアレイ遺伝子発現に基づいて、本発明は、癌の分子分類、および潜在的に関連する遺伝子の同定の状況における、２つの機械学習技術に関する。該当の技術は、（１）決定ツリー（ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｔｒｅｅ）（シンボリックアプローチ）、および（２）人工的ニューラルネットワーク（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）（シンボリックアプローチ）である。一般に、決定ツリーは、複雑性が相対的に低く（少数の変数、および変数の間の低い程度の相互関係）、そしてこの変数がヒトによって直接解釈可能である（年齢、コレステロールなどのような数的変数、および性別、腫瘍の病期などのシンボリックな変数）状況下で有利であると言われる。一方で人工的なニューラルネットワークは、多くの相互作用する変数（例えば、画像）、および根底にある現象の非線形的挙動が存在する状況下で好ましい実施形態である。
【００２９】
比較研究のための基礎として、機械学習ソフトウェアにおいて現在利用可能な最も好評なアルゴリズムのうち２つ、すなわち、決定ツリー／規則誘導アルゴリズムＣ５．０、および多層パーセプトロン（ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ）（ＭＬＰ）のためのバックプロパゲーション（ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）アルゴリズム（人工的ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）の特定のアーキテクチャ）［２、３、４］を選択した。両方のアルゴリズムについて、本発明者らは、ＳＰＳＳのデータマイニングツールであるクレメンタイン（Ｃｌｅｍｅｎｔｉｎｅ）（登録商標）において現実化された独占的な実行を用いた[５]。
【００３０】
一般的なアプローチは、さらなる処理なしに、（ウエブ上で提供されるような）全ての発現データ（コントロールデータを除く）を直接用いること、ならびに以下であった：
１．機械学習集団によって通常用いられるｎ倍の交差検証（ｎ−ｆｏｌｄ  ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）手順およびリフト測定（ｌｉｆｔ  ｍｅａｓｕｒｅ）［３］に基づいて、（分類結果をもたらす因子である）両方の方法の分類能力を、決定、比較、および説明すること（本発明者らは、ｎ＝７２の例のセット全体を無作為に、５つの訓練セット（ｎ１＝１５）、および５つの試験セット（ｎ２＝５７）、さらに元の訓練データセット（ｎ１＝３８）、および試験セット（ｎ２＝３４）（ウエブ上で供給された）にサブサンプリングした）、
２．７２例のセット全体を分析し、そして根底にある腫瘍クラスの分類に最も関連する遺伝子を決定すること。
【００３１】
（結果のまとめ：）
（ＡＮＮ分類：）
各々のＭＬＰは、１つの入力層、２つの隠れ層、および１つの出力層から構成された。最も複雑なアーキテクチャは、第一の隠れ層における６つのノード、および第二の隠れ層における４つのノードから構成された。最も複雑でないアーキテクチャは、第一の隠れ層における２つのノード、および第二の隠れ層における２つのノードから構成された。この隠れ層におけるニューロンは、動的に切り詰められて、生成された。各ニューラルネットワークモデルについての訓練タイムは、最大５分に制限された。
【００３２】
８５％〜９０％の間（平均：８８．４３％）の予想正確度で学習プロセスに割り込むことによって、最良の分類能が得られた。この場合、６つの交差検証実行にまたがる分類正確度の平均は８４．３５％であった。
予測される正確度に対してネットを訓練すれば（それぞれ、ｘ＞９０％のｘ、および８０％＜ｘ＜８５％のｘ）、より低い実際の予測能（すなわち、前者では７８．７９％、後者では７１．７７％）が得られた。
【００３３】
さらなる分析によって、３つのニューラルネットの各々について実行したが、、ＡＬＬ腫瘍は、ＡＭＬクラスよりも高い正確度で分類されたことが示された：３つの実行全てにわたるＡＬＬの平均分類正確度は：９２．７６％、ＡＭＬについては：５４．７４％。しかし、ＡＭＬクラスについてのリフト測定は、各々の試験実行においてより高くスコア付けした：３つの実行全てにわたるＡＬＬの平均リフトスコアは：１．５２、ＡＭＬについては：２．０４。このことは、このモデルがＡＭＬクラスに関して明確に高い感度／選択性を示したことを意味する。これらの結果のまとめについては表１も参照のこと。
【００３４】
（Ｃ５．０  決定ツリー（ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｔｒｅｅ，決定樹、決定木）分類：）
最高の分類能力であるＣ５．０決定ツリー法を、２０倍のブースティング（boosting）（複数の明確に異なるモデルの組み合わせ）に基づいて得た。この場合、６つの交差検証実行の全てにまたがる平均分類正確度は、９２．９８％であった。１０倍ブースティングについての結果は、ほんのわずかに低かった（９１．８７％）。しかし、決定ツリーの非ブーストティングバージョンのみが８４．０９％の平均分類正確度を達成した。興味深いことに、競合のために提供された通常の訓練セット（ｎ＝３８）について、このブースティング法は、複数のモデルを駆動することはできなかったが、公知の結果を繰り返した：決定境界として９３８の表現レベルを有するＺｙｘｉｎ（登録コードＸ９５７３５＿ａｔ）。しかし、他の交差検証サブサンプルの多くについて、ブースティングは、複数の補完的モデルを同定することが可能であり、従ってこのことは、複数の遺伝子および発現レベルが、ＡＭＬおよびＡＬＬを識別することに関していたことを示した。これらの遺伝子のリストが提供される。
【００３５】
さらなる分析によって、３つのＣ５．０決定ツリー実行の全てにわたって、ＡＭＬクラスは、ＡＬＬよりも高い正確度で分類されたことが示された（３つの実行全てにまたがる平均分類正確度：ＡＭＬについては９０．９４％、そしてＡＬＬについては８８．２８％）。さらに、ＡＭＬクラスについてのリフト測定は、３つの試験実行の各々において有意に高くスコア付けした（３つの実行全てにまたがるＡＬＬ平均リフトスコア：１．５０、ＡＭＬについては：２．４４）。このことは、Ｃ５．０決定ツリーモデルが、ＡＭＬクラスに関して、（ＡＬＬと比較した場合）有意に高い感度／選択性を示すだけでなく、わずかに高い精度をも示すことを意味する。これらの結果のまとめについては表１も参照のこと。ＡＬＬクラスに関して、両方のモデルは、リフト（感度／選択性）および精度（正確度）に関して匹敵する結果を示したが、ＡＭＬについては、この決定ツリー方法は、ニューラルネットアプローチよりも明確に優れていた。
【００３６】
Ｃ５．０決定ツリーモデル構築物を訓練する時間は、非ブースティングについての１０〜２０秒から、１０倍ブースティングについての１０〜３０秒、さらに２０倍ブースティングについての１００秒までに及んだ。
【００３７】
【表１】
2004524604.tif 000002
【００３８】
（遺伝子同定：）
ブースティング（Ｃ５．０）および感度の分析（バック−プロパゲーション）によって、７２の症例全てに基づく最も関連する５０の遺伝子のリストを作成した。影響力の大きい変数（ｈｉｇｈ−ｉｍｐａｃｔ  ｖａｒｉａｂｌｅｓ）をランク付けおよび同定するための感度分析は、この遺伝子の直接ランク付けを提供するので、使用がより容易であることが見出された
【００３９】
２つの方法の比較によって、以下のことが示される：（１）分子腫瘍分類および遺伝子同定のための高次入力（＞７０００遺伝子）によって、両方とも直接（さらなる前処理も判別（ｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ）もなく）用いられ得ること、（２）Ｃ５．０決定ツリーは、（ａ）より高い精度および感度レベルを示し、（ｂ）ヒトによって解釈することが容易である出力形式を提供し（シンボリックな規則）、そして（ｃ）ニューラルモデルよりも訓練が容易であったので、好ましい分類モデルであると考えられること。しかし、より多くの症例の存在下では、このニューラルモデルは、より重要（稼動）になり得ると言わざるを得ない。また、影響力の大きい変数をランク付けおよび同定するための感度分析は、この遺伝子の直接ランク付けを提供するので、用いることがより容易であることが見出された
【００４０】
（参考文献）
【表２】
2004524604.tif 000003
【００４１】
（５つの異なるクラスタリング方法を用いる、遺伝子発現プロフィールによる腫瘍同定）
腫瘍は一般に、伝統的なパラメーター（例えば、臨床経過、形態学、および病理組織学的特徴）によって分類される。それにもかかわらず、これらの方法を用いて得られる分類基準は、あらゆる場合に十分というわけではない。例えば、有意に異なる臨床経過または処置応答を伴う癌のクラスが生じる。高度な分子技術が確立されつつあるので、腫瘍に関するさらなる情報が蓄積されている。これらの技術の１つは、ｃＤＮＡマイクロアレイであり、これは組織サンプル（例えば、腫瘍）の１つの１回の実験で、数千までの遺伝子の発現をプロファイリングする。この導出されたデータは、より正確な腫瘍分類、同定、または新しい腫瘍サブグループの発見、および臨床的パラメーター（例えば、予後予測または治療応答）の予測に貢献し得る。
【００４２】
クラスタリング技術は、予測または分類されるべきクラスが存在しないが、むしろ症例が天然の群に分割されるべき場合、しばしば用いられる。クラスタリングは、あるデータセットにおける興味深いパターンを同定すること、ならびにそれらを簡潔かつ意味のある様式で記載することに関している。より詳細には、クラスタリングは、観察に対してクラスのメンバーシップを割り当てることだけでなく、用いられるクラスの定義または説明にも関連するプロセスまたはタスクである。この追加された要件および複雑性のおかげで、クラスタリングは、分類よりも高レベルのプロセスであると考えられる。概して、クラスタリング方法は、クラス内の類似性を最大化するが、クラス間の類似性を最小化するクラスを生成しようと試みてきた。マイクロアレイデータ分析の状況では、クラスタリング方法は、データ中の新しいサブグループ（例えば、腫瘍）を自動的に検出することに有用であり得る。
【００４３】
急性骨髄性白血病（ＡＭＬ）、または急性リンパ性白血病（ＡＬＬ）のいずれかとして診断された７２例の患者の遺伝子発現プロフィール［１］をとり、５つのクラスタリング方法が、対応する症例のクラスターにおけるこのデータセットを自動的に分配する能力に関してこの５つクラスタリング方法を比較した。この研究において、以下の５つのクラスタリング方法を発現データに適用した（コントロールを除く）：
１．Ｋｏｈｏｎｅｎネットワーク：Ｋｏｈｏｎｅｎネットワークまたは自己組織化特徴マップ（ｓｅｌｆ−ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  ｆｅａｔｕｒｅ  ｍａｐ）（ＳＯＦＭ）は、ｎ次元の入力データスペースからアレイの１次元または２次元のノード上へのマッピングを規定する［２］。入力スペースにおける位相幾何学的な関係が、ネットワークのグリッド（格子）にマッピングされたとき（特徴マップとも呼ばれる）、維持される方法で、このマッピングは実施される。さらに、データの局所密度はまた、このマップによって反映される。すなわち、より多くのデータによって示される入力データスペースの領域が、この特徴マップのより大きい領域にマッピングされる。Ｋｏｈｏｎｅｎネットワークにおける基礎的な学習プロセスは、以下のように規定される：（１）ｎ個のノードでネットを初期化する；（２）訓練症例のセットからある症例を選択する；（３）選択された症例に対して最も近傍の（或る距離測定基準による）ネットにおいてノードを見出す；（４）セットの重みを最も近傍のノードおよびその周囲のノードの重みに調整する；そして（５）いくつかの終了基準が得られるまでステップ（１）から繰り返す。ステップ（４）における調節の量、および近傍の範囲は、この訓練の間に減少する。従ってこの訓練の第一の相において粗調整が生じるが、終わりに向けて微調整が生じる。Ｋｏｈｏｎｅｎ学習における問題点のいくつかは、ステップ（４）における調整を決定する学習パラメーターについての設定である。
２．Ｆｕｚｚｙ  Ｋｏｈｏｎｅｎネットワーク：ファジー（ｆｕｚｚｙ）Ｋｏｈｏｎｅｎネットワークは、ｆｕｚｚｙ  ｓｅｔ  ｔｈｅｏｒｙ（ファジー理論）および標準的ＳＯＦＭの概念を組み合わせる。ファジーＫｏｈｏｎｅｎネットワークの主要な２つの部分は、Ｋｏｈｏｎｅｎネットワークおよびファジーｃ−ｍｅａｎｓクラスタリングアルゴリズムである。１つのモデルにおける両方の技術の使用は、上記に概説［３、４］したＫｏｈｏｎｅｎ学習パラメーター設定のような各々の個々の技術のいくつかの欠点を克服するために、２つのアプローチの利点を統合することを目的とする。このＦｕｚｚｙ  Ｋｏｈｏｎｅｎネットワークアプローチは、この状況で本発明の最も好ましい実施形態を構成する。
３．増殖セル構造（ｇｒｏｗｉｎｇ  ｃｅｌｌ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）：ＧＣＳニューラルネットワークは、ＫｏｈｏｎｅｎネットワークまたはＳＯＦＭアプローチの一般化を構成する。ＧＣＳは、非自己組織化ニューラルネットワークおよび自己組織化Ｋｏｈｏｎｅｎネットワークの両方を上回るいくつかの利点を提供する［５］。これらの利点のいくつかは以下である：（１）ＧＣＳは、使用者とは高度に独立している自己順応性位相幾何学を用いるニューラルネットワークである、（２）ＧＣＳ自己組織化モデルは、少数の定数パラメーターからなり；時間依存性または減衰スケジュールパラメーター（標準的なＫｏｈｏｎｅｎネットワークの重大な学習パラメーター）を規定する必要性がない；そして（３）ＧＣＳが、学習プロセスを中断および再開する能力によって、成長性かつ動的な学習システムの構築が可能になる。
４．ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリング［６］：クラスタリング方法の古典的な代表は、ｋ−ｍｅａｎｓアルゴリズムである。この簡易なアルゴリズムは、探求されているクラスターの数（パラメーターｋ）で初期化される。次いで：（１）ｋポイントを、クラスターの重心または中心として無作為に選択する；（２）最も近い重心を見出すことによって、このクラスターに症例を割り当てる；（３）各重心の位置を動かす各次元に沿ってこのクラスターの各ポイントの位置を平均することによって、このクラスターの次の新しい重心を算出する；そして（４）クラスターの境界の変化が停止するまで、ステップ（２）からこのプロセスを繰り返す。標準的なｋ−ｍｅａｎｓの問題の１つは、クラスタリング結果が、初期シードの選択に重度に依存することである。クラスタリング方法の古典的な代表は、ｋ−ｍｅａｎｓアルゴリズムである。この簡易なアルゴリズムは、探求されているクラスターの数（パラメーターｋ）で初期化される。次いで、この簡易な標準的実行では、（１）ｋポイントを、クラスターの重心として無作為に選択する；（２）最も近い重心を見出すことによって、このクラスターに症例を割り当てる；（３）各重心の位置を動かす各次元に沿ってこのクラスターの各ポイントの位置を平均することによって、このクラスターの次の新しい重心を算出する；そして（４）クラスターの境界の変化が停止するまで、ステップ（２）からこのプロセスを繰り返す。
５．Ｆｕｚｚｙ  ｃ−ｍｅａｎｓクラスタリング：多くの古典的なクラスタリング技術は、正確に１つのクラスターに、オブジェクトまたは症例を割り当てる（全か無かのメンバーシップ）［７］。ある状況では、これは、単純化し過ぎかもしれない。なぜなら、しばしば、オブジェクトは部分的に２つ以上のクラスに割り当てられ得るからである。ファジー（ｆｕｚｚｙ）ｃ−ｍｅａｎｓクラスタリングアルゴリズムは、このアイデアに基づく。簡単に言えば、ファジーｃ−ｍｅａｎｓは、不正確に規定されたカテゴリーという状況下でパターン認識の問題を克服するための試みであると見なされ得る［８］。ｎの症例および多数のクラスｋを考慮すれば、ファジーＣ−ｍｅａｎｓアプローチの主な特徴は、オブジェクトの識別されたセットにおける各々のオブジェクトがｋのメンバーシップ度（考慮されるｋクラスターの各々について１つ）を割り当てられることである。従って、あるオブジェクトは、種々の程度のメンバーシップを有するあるセットのカテゴリーに割り当てられ得る。
【００４４】
この比較において、以下の分析タスクの状況では、５つのクラスタリング方法の特徴を比較することが目的とされた：
・データセットに与えられた腫瘍分類（すなわち、ＡＭＬ、およびＡＬＬ）の再現／検証；
・所定のグループ内の新規のサブクラスの発見；および
・治療応答と遺伝子発現パターンとの間の関連付け／相関の発見。
【００４５】
５つのクラスタリング方法で、２〜１６のクラスターを生じた。ファジーＫｏｈｏｎｅｎネットワークは、それぞれの遺伝子発現プロフィールに従って、生物学的クラスに対応するクラスターに、データセットを分類するためには最適であった。２つのクラスＡＭＬおよびＡＬＬに関する最適のマッチは、７２の症例全てのセットを９つのクラスターに分割することによって得られた（図１を参照のこと）。ここで、５つのクラスターはＡＬＬ症例のみを含み、１つはＡＭＬ症例のみを含み、そして残りのクラスターには単一ミスマッチのみ（ＡＭＬかＡＬＬのいずれか）が存在した。
（図１および２を参照のこと）
【００４６】
ＡＬＬのサブクラス（Ｂ細胞ＡＬＬ、またはＴ細胞ＡＬＬ）に関して、ファジー−ｋｏｈｏｎｅｎは、Ｂ細胞ＡＬＬ、またはＴ細胞ＡＬＬのいずれかの３つのクラスターを生成することができた。４つのクラスターにおいては、１症例のみがミスマッチであり、残りのクラスターでは対応していない２つの症例が存在した（図２を参照のこと）。この群のさらなるサブクラスは見出されなかった。処置応答データを有する症例の数が少なかったので、クラスタリング患者において同様の処置応答を有する成功した方法はなかった。この方法の比較、および１クラスターあたりの症例の数を表１ａ（生成した４クラスター）、および１ｂ（生成した６クラスター）に示す。明白にも、ｋ−ｍｅａｎｓアルゴリズムは、４つのクラスターに分割した場合、６つのクラスターが要求された時のｋｏｈｏｎｅｎネットワーク方法と同様（３つのクラスターしか生成されない）、データセットをかなり異なって分割した。
【００４７】
【表３】
2004524604.tif 000004
【００４８】
５つのクラスタリング方法を比較すれば、現実的な生物学的データの状況では、明らかな勝利者である１つの方法が得られた。ファジーＫｏｈｏｎｅｎネットワークは、非常に正確かつコヒーレントな区分のデータセットを対応する群またはクラスに提供した。クラスタリング後、次のステップは、このクラスタリング結果を担う遺伝子を（例えば、最もコヒーレントなクラスターに対して分類方法を適用することによって）同定して、これによって非常に予測的な遺伝子と関連する分子遺伝的経路との間の依存状態を推論することである。
【００４９】
（参考文献：）
【表４】
2004524604.tif 000005
【００５０】
（ラフセット理論（Ｒｏｕｇｈ  Ｓｅｔ  Ｔｈｅｏｒｙ）を用いて遺伝子発現データをマイニングするための好ましい実施形態）
識別可能な要素へのヒト腫瘍の分類は伝統的に、臨床的データ、病理組織学的データ、免疫組織化学的データ、および細胞遺伝学的データに基づく。この分類技術は、類似性を示すが重要な局面（例えば、臨床的経過、処置応答、または生存）が決定的に異なる腫瘍を含むクラスを提供する。ｃＤＮＡマイクロアレイのような新しい技術は、処置応答または生存予測に関して患者のより正確な層別化への道を開いたが、臨床的パラメーターと患者の特異的遺伝子発現パターンとの間の相関の報告は、極端にまれであった。この原因の１つは、大規模な遺伝子発現データ内の内部依存性のパターン分類、規則誘導、および検出への機械学習アプローチの適応が、なお、コンピューターサイエンス社会にとって厄介なチャレンジであるということである。
【００５１】
Ｒｏｓｅｔｔａ（ロゼッタ）ソフトウェアツール［６］において実現されたラフセット理論およびＢｏｏｌｅａｎ推論（Ｂｏｏｌｅａｎ  ｒｅａｓｏｎｉｎｇ）［１、２］に基づいて、好ましい技術が適用される。この技術は既に、特定の条件を用いて関連する予後予測パラメーターまたは診断パラメーターについて記述的かつ最小の「イフ−ゼン（ｉｆ−ｔｈｅｎ）」規則を抽出するために首尾よく用いられている。ラフセット理論の基礎は、全世界のうちのいくつかのオブジェクトが、それら（１つのクラスを形成している）に対するアクセス可能な情報を考慮すれば識別されないという事実を記載している、識別不能な関係である。ラフセット理論は、このようなセットのオブジェクトの近似（近似の上限および下限）を扱う。近似下限は、このクラスに明確に属するオブジェクトからなり、そして近似上限は、このクラスに属する可能性のあるオブジェクトを含む。近似上限と近似下限との間の差（境界領域）は、利用可能な情報を使用することによって適当に分類され得ないオブジェクトからなる。
【００５２】
このラフセットアプローチは、オブジェクトに対応する行、および異なる属性（「条件属性（ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ  ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）」）に対応する列を有する「決定表（ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｔａｂｌｅ）」と呼ばれる表で示されたデータで動作する。この表におけるデータは、所定のオブジェクト上の所定の属性の評価の結果である。この表にはまた「決定属性（ｄｅｓｉｃｉｏｎ  ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）」が存在し、その値は専門家によってあらゆるオブジェクトに割り当てられたクラス（「決定クラス（ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｃｌａｓｓ）」）である。疑問は、専門家によって実行された分類を、条件属性から推測することがどの程度まで可能であるかということである。
【００５３】
本研究においては、オブジェクトは２つの疾患（急性骨髄性白血病（ＡＭＬ）、および急性リンパ芽球性白血病（ＡＬＬ））を有する患者であった［３］。従って、本発明者らは２つの決定クラス（ＡＭＬおよびＡＬＬ）を有した。表中の属性は、遺伝子に対応し、そして属性値は、遺伝子発現データである。目標は、異なる決定クラス由来のオブジェクトの間を識別することを可能にする属性（遺伝子）を発見することであるが、各々のクラス内のオブジェクトは、識別されてはならない。
【００５４】
この識別可能性を反映するＢｏｏｌｅａｎ関数は、以下：
Ｆ（ａ１，…，ａｍ）＝∧｛∨ｃｉｊ｝，
ｃｉｊ＝｛ａ｜ａ（ｘｉ）≠ａ（Ｘｊ）｝（ｉ＝１，…，ｋ１、ｊ＝１，…，ｋ２）から構築され得、
ここで、ａ１，…，ａｍは、属性に対応するＢｏｏｌｅａｎ変数、Ｘｉは、第一の決定クラスのオブジェクト、Ｘｊは、第二の決定クラスのオブジェクトである。
【００５５】
この関数の最小の論理和標準形における構成要素は、異なる決定クラスのオブジェクトの識別可能性を保存する最小属性セットであることが示された［１］。この最小属性セットは、「簡約物（ｒｅｄｕｃｔ）」と呼ばれる。この簡約物は好ましくは、Ｒｏｓｅｔｔａ（ロゼッタ）ソフトウェアツールを用いて算出される。
【００５６】
数的に意味のある属性を比較するために、この属性のドメインを判別する必要があった。本発明者らは、属性の２つの特徴（遺伝子の過少発現および過剰発現）を表現するには２つの値しか用いなかった（０で過少発現を、そして１で過剰発現をコードする）。単純なコード方法が好ましい：各々の属性（遺伝子）について、平均より大きい値を１でコードし、そして平均より小さい値を０でコードした。異なる判別技術は異なる結果をもたらし得ることが、強調されなければならない。そこで、遺伝子発現データの分析に対して機械学習方法論を適応させる間、判別は非常に重要な問題である。
【００５７】
得られた簡約物セットに基づいて、あるセットの決定規則は、この規則の左側の属性値、および右側のＡＭＬまたはＡＬＬ決定クラスのコンビナトリアルパターンを用いて誘導された。
【００５８】
各々の規則の質は、２つの規則の質測定値（分類の正確度および完全性）に基づいた、規則の質について、単一の値を計算するＭｉｃｈａｌｓｋｉ（［４］、［５］）のアルゴリズムによって推定された。
【００５９】
上記のラフセット理論アプローチを用いて、１１４０の規則（その質に関してフィルタにかけた）を得た。ＡＬＬの症例を記載する３３の規則、およびＡＬＬについての１９の規則が、フィルタリング後も残った。最も情報提供的な規則を、図１および図２に示す。この規則中の遺伝子をｇ＃で示し、ここで＃は、訓練データセットにおける遺伝子の数を意味する［３］（以下の遺伝子登録番号および説明を参照のこと）。さらに、本発明者らは、ラフセット方法論を適用して、ＡＭＬ／ＡＬＬ患者の治療応答に対する利用可能な情報から規則を導出した（図３を参照のこと）。
【００６０】
結論として、遺伝子発現データをマイニングするためのラフセット理論の適用によって、多数の規則が生じた。この規則は、自動化されたアプローチによって、少数の最も重要な規則に効率的に減少させられてもよい。
【００６１】
【表５】
2004524604.tif 000006
図１．ＡＬＬクラスを判別する規則
【００６２】
【表６】
2004524604.tif 000007
図２．ＡＭＬクラスを判別する規則
【００６３】
【表７】
2004524604.tif 000008
図３．首尾よい処置応答を有する患者を判別する規則
【００６４】
（参考文献：）
【表８】
2004524604.tif 000009
【００６５】
以下に、遺伝子同一性をさらに詳細に説明する：
【表９−１】
2004524604.tif 000010
【表９−２】
2004524604.tif 000011
【表９−３】
2004524604.tif 000012
【表９−４】
2004524604.tif 000013
【００６６】
（Ｂ−ＣＬＬ白血病での症例研究におけるデータマイニングシステムの好ましくかつ有利な結果）
上記の機械学習システムを、以前に公開されている（Ｄｏｅｈｎｅｒら、２０００，Ｎｅｗ  Ｅｎｇｌａｎｄ  Ｊ  Ｍｅｄ，印刷予定；Ｓｔｒａｔｏｖａら，２０００，Ｉｎｔｌ．Ｊ．Ｃａｎｃｅｒ，印刷予定）、以下の５つの異なる実験ソースに基づくＢ−ＣＬＬ患者の分子遺伝的分類に供する：
１）臨床的に関連する染色体マーカーの間期ＦＩＳＨ（fluorescence  in  situ  hybridisation，蛍光インサイチュハイブリダイゼーション）分析
２）診断関連性を用いる遺伝子の変異分析
３）約１０００個の異なる遺伝子の遺伝子発現プロフィール
４）Ｂ−ＣＬＬ患者のＣＧＨ（比較ゲノムハイブリダイゼーション）
５）Ｂ−ＣＬＬ患者の臨床データベース。
【００６７】
図３は、これらの実験ソースの間の関係を記載する。
【００６８】
ＦＩＳＨデータセットの概観（ｎ＝３２５）
ステータス＝死亡／生存に基づくＦＩＳＨの分布については、図４〜７を参照のこと。
【００６９】
（ＦＩＳＨ異常のみを用いる分類）
（決定ツリー）
決定ツリーによってＤｏｅｈｎｅｒの主な仮説／結果を確認する。
【００７０】
決定ツリー：推定正確度：ツリー＝４３．０％、規則セット＝４３．０％。特定のパラメーター設定：ペナルティー＝２．０（中位として誤分類高さで）。
2004524604.tif 000014
【００７１】
決定ツリー：予測正確度：ツリー＝４４．８％、規則セット＝４５．７％。特定のパラメーター設定：ブースティング倍数＝１０。得た場所でも特定の複数のモデルはない。
規則＃１−推定正確度５３．６％［ブースト５３．６％］：
2004524604.tif 000015
【００７２】
（ニューラルネットワーク（神経回路網））
ニューラルネットによって、決定ツリーの結果、およびＤｏｅｈｎｅｒ仮説／結果を確認する。一定の結果を得るためには、最低でも５８％の訓練正確度が必要であった。
入力層    ：１７ニューロン
隠れ層１番：９ニューロン
隠れ層２番：４ニューロン
出力層    ：３ニューロン
予測正確度：６０．００％
入力の相対的重要度
１７ｐ１３                        ：  ０．１０４８９
１３ｑｌ４  ｓｉｎｇｌｅ          ：  ０．０７１４０
１２ｑ１３                        ：  ０．０６０５４
１１ｑ２２−ｑ２３                ：  ０．０４２２３
１３ｑｌ４                        ：  ０．０４１８１
１１ｑ２２−ｑ２３  ｓｉｎｇｌｅ  ：  ０．０２４７２
ｎｏｒｍａｌ  ｙ／ｎ              ：  ０．０１９８３
１２ｑ１３  ｓｉｎｇｌｅ          ：  ０．００７８５
【００７３】
ＦＩＳＨ異常のみを用いる関連付け
以下の２つの関連付け分析から、本発明者らは、比較によって、以下であると結論することが可能である：
・高い生存予測群（１３ｑ１４  ｓｉｎｇｌｅ＝＝ｄｅｌ）が、低い群よりも少なくとも３．６８倍頻繁に観察される（＞１０％を越える閾値は観察されない）；
・低生存予測群（１７ｐ１３＝＝ｄｅｌ）が、高い群よりも少なくとも２．９４倍頻繁に観察される（＞１０％を越える閾値は観察されない）；
従って、１３ｑ１４  ｓｉｎｇｌｅ＝＝ｄｅｌは、良好な生存（生き残り）予後を伴うと考えられるが、１７ｐ１３＝＝ｄｅｌは、不良の予後を示唆する。これは、Ｄｏｅｈｎｅｒ仮説／結果と一致する。
【００７４】
注意：本発明者らは、低（ｌｏｗ）い群と比べた場合、（ｎｏｒｍａｌ  ｙ／ｎ＝＝ｎｏｒｍａｌ）の高（ｈｉｇｈ）い群がわずかに高いことを観察する。これはまた、Ｄｏｅｈｎｅｒ仮説／結果と一致する。
【００７５】
また、１１ｑ２２−ｑ２３＝＝ｄｅｌは、低い群における２１．１％に対して、より顕著な２７．５％である。これはまたＤｏｅｈｎｅｒ仮説／結果と一致する。
2004524604.tif 000016
【００７６】
（ＦＩＳＨ異常および臨床的特徴を用いる分類）
表１．重要な臨床的特徴
臨床的特徴
性別
ｄｘ（診断）時のＲａｉ段階
研究時のアルブミン
ａｂｄｏｍ  ＬＮ
ｄｘ（診断）時のｈｂ
ｄｘ（診断）時のＬｅｕｃｏｓ
ｄｘ（診断）時のＬＤＨ
ｄｘ（診断）時のリンパ節腫脹症
ｄｘ（診断）時の最大ＬＮ直径
ｄｘ（診断）時のＢｉｎｅｔ
（図８を参照のこと）
【００７７】
（スクリーニング：ｄｘ（診断）時のＢｉｎｅｔ段階）
リスク群（Ｒｉｓｋ  Ｇｒｏｕｐ）および生存クラス（Ｓｕｒｖｉｖａｌ  Ｃｌａｓｓ）（ｎ＝２０２）にまたがるＦＩＳＨ異常およびＩｇＨ変異。背景にあるデータセットは、２２５のＢＣＬＬ症例のうちｎ＝２０２の交点、および２０２のＩｇＨ変異データセット（総ｎ＝２０２）を含む。以下の図は、ＩｇＨ変異に関係する遺伝的リスクおよび生存のクラス内の症例を示す。
１．ｄｅｌ（１１ｑ）ｎｏｔ（１７ｐ−）におけるＩｇＨ＝＝ｙｅｓの相対的割合は、非常に低い。
２．ｄｅｌ（１７ｐ）におけるＩｇＨ＝＝ｙｅｓ、およびｄｅｌ（６ｑ；１３ｑ）におけるＩｇＨ＝＝ｙｅｓの相対的割合は低い。
（図９〜１０を参照のこと）
【００７８】
（遺伝的リスク群および生存（生き残り）クラスに対する表現）
潜在的に（可能性として）増大する遺伝子：１０２１、４７２、１２２、１１２８、８３３、８９４、１１２５、１３８、１２９９、８６１（以下の規則誘導結果を参照のこと）。
１．低（８３３）、低（１２２）、高（４７２）、高（１１２５）、高（１３８）、高（１２９９）、高（８６１）という高／低の発現パターンが、ｄｅｌ（１１ｑ）ｎｏｔ（１７ｐ−）に関連すると考えられる場合；
２．低（８９４）、低（８３３）ｄｅｌ（１３ｑＳｉｎｇｌｅ）という高／低発現パターンの場合
３．低（１０２１）、高（１１２８）〜ｄｅｌ（１７ｐ）の高／低発現パターンの場合
これらの遺伝子の全ては、遺伝的リスクの群に対して個々に、そして遺伝的リスク群に対して（上記で示唆されるように）組み合わせて検討されるべきである。
【００７９】
（遺伝子発現パターン（ｎ＝３２５）遺伝子１０２１）
１．遺伝子１０２１の低い発現パターンは、ｄｅｌ（１７ｐ）において８症例のうち約４例で生じるが、他の３つの遺伝的リスクの群では生じない。これは、他の２つの生存クラスにおける出現ゼロと比べた場合、低生存期待群における２２症例のうち約５例におけるその遺伝子のこの低い発現パターンと一致している
（図１１を参照のこと）
【００８０】
（遺伝子発現パターン（ｎ＝３２５）遺伝子４７２および１２２）
１．遺伝的リスク群ｄｅｌ（１１ｑ）ｎｏｔ（１７ｐ−）において、本発明者らは、１７症例のうち４例（２３．５％）で、上方制御（アップレギュレート）された４７２、および下方制御（ダウンレギュレート）された１２２を観察する。このパターンは他の３つの遺伝的リスク群には存在しない。このパターンである上方（アップ）（４７２）および下方（ダウン）（１２２）はまた、生存予測に関してポジティブであると考えられる（図１２を参照のこと）。
２．遺伝子４７２の高い発現レベルは、ｄｅｌ（１３ｑＳｉｎｇｌｅ）よりもｄｅｌ（１７ｐ）において２倍頻繁であり、そしてそれらは、生存予測の低下と一致していると考えられる（図１２を参照のこと）。
３．遺伝子１２２の下方制御パターンは強度が弱い。しかし、ｄｅｌ（１７ｐ９）〜ｄｅｌ（１１ｑ）ｎｏｔ（１７ｐ−）、および低生存〜高生存への明確なより頻繁な下方制御の勾配が観察され得る。
（図１２を参照のこと）
【００８１】
（２つの無視を伴う０、１、２、３コードを用いる発現にまたがる規則）
2004524604.tif 000017
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2004524604.tif 000019
【００８２】
（ベイジアン確率ネットワーク（Bayesian Belief Networks）によるＢ−ＣＬＬ患者の分子分類の好ましい実施形態）
ベイジアン確率ネットワークは、ＦＩＳＨを用いて検出された染色体の異常とＩｇＨ変異の有無との間の依存性を再構築する１８１例の患者のデータを学習した。このネットワークの構造によって、いくつかの異常はＩｇＨ変異ステータス（単一の異常として、６ｑ２１、ｔ（１４ｑ３２）、ｔ（１４；１８）、１２ｑ１３））と相関を有さないことが示される。このネットワークにおいて増加するパス（ノードＩｇＨ変異を導き、これによってこれらの事実の相関を暗示する）は、以下である：
2004524604.tif 000020
（図１３〜２０を参照のこと）。
【００８３】
染色体領域１７ｐ１３が、１の確率で除去されると仮定すれば、本発明者らは、ＩｇＨ変異なし（ｎｏ  ＩｇＨ  ｍｕｔａｔｉｏｎ）の確率が０．５８７から０．８９２に変化することを達成し、従って１７ｐ１３欠失（ｄｅｌｅｔｉｏｎ）が、ＩｇＨ変異ステータスがないことと強力に相関している手がかり（ｃｌｕｅ）を得る（図１５を参照のこと）。
【００８４】
１の確率での染色体領域１１ｑ２２−ｑ２３の除去によって、指向されたパス上の全てのノードのＩｇＨ変異ノードへの変化の確率が導かれ、従って、ＩｇＨ変異なし（ｎｏ  ＩｇＨ  ｍｕｔａｔｉｏｎ）の確率は、０．５８７から０．９６２に変化する（図１６を参照のこと）。
【００８５】
この領域１１ｑ２２−ｑ２３および１７ｐ１３の両方とも１の確率で除去される場合、しかしＩｇＨ変異なしの確率（０．９００）は小さくなる（図１７を参照のこと）。
【００８６】
染色体領域１１ｑ２２−ｑ２３が、除去されているが、領域１７ｐ１３は除去されていない場合、ＩｇＨ変異なしの確率は、前の２つの確率よりも大きく（０．９６６）なり、１１ｑ欠失（ただし１７ｐ欠失ではない）が、ＩｇＨ変異ステータスと相関する異常性の、独立したカテゴリーであるという仮説が導かれる（図１８を参照のこと）。
【００８７】
１２ｑ１３領域のトリソミー（三染色体性）は、ＩｇＨ変異の存在と結び付いている（その確率は０，４１３から０，４３１に変化する）（図１９を参照のこと）。
【００８８】
単独の異常性としての欠失１３ｑ１４は、ＩｇＨ変異の存在と正に相関する（確率は０，４１３〜０，５２２に変化する）。（図２０を参照のこと）。
【００８９】
（現状の方法では、遺伝子発現プロファイリングに基づくＢ−ＣＬＬ−白血病患者についての遺伝的リスク群を予測できない）
Ｓｔｒａｔｏｖａらによる以前の仕事（Ｉｎｔｌ．Ｊ．Ｃａｎｃｅｒ（２０００）印刷予定）によって概説されたように、遺伝子発現プロフィールと核型との間には、遺伝的リスク群の分類を提供するような相関を見出すことはできなかった。以下の図は、単一の遺伝子発現レベルに基づき遺伝的ターゲットの分類強度を試験する伝統的な方法が、統計的に関連する遺伝的ターゲット（本発明者らの方法（以下を参照のこと）によって同定される）を同定することができない理由を例証している。この第一の図は、下方制御された遺伝子ＴＧＦ−βＲ  ＩＩＩ（コード番号１０２１）を有する患者についてのカプランマイヤー生存曲線が、同じ遺伝的リスク群内の正常な遺伝子ＴＧＦ−βＲ−ＩＩＩ発現レベルを有する患者と比べて有意に異ならないことを示す。さらに、本研究における他の全ての患者と比較して、カプランマイヤー曲線の統計的な差異の傾向のみが、見出される。しかし、この遺伝子に関する比較に含まれる患者のサンプルがわずかであるせいで、統計的な差異を見出すことはできなかった。
【００９０】
【表１０】
2004524604.tif 000021
（図２１〜２２参照）
【００９１】
【表１１】
2004524604.tif 000022
【００９２】
（分子遺伝的結果）
（独占的データマイニングシステム（data mining system）によって得たＢ−ＣＬＬ白血病での症例研究におけるデータマイニングシステムの結果）
上記のシステムにおいて、Ｂ−ＣＬＬ白血病患者の遺伝的リスクを、それらの遺伝子発現プロフィールによって分類し得る、１セットの遺伝子を同定することが可能である（以下の図を参照のこと）。以下の因子は、新しいＢ−ＣＬＬ白血病の薬物および治療のための可能性のある遺伝的ターゲットとして働く。
【００９３】
この図は、上記の決定ツリー／決定規則誘導方法によって同定された遺伝的ターゲットを示す。図１においては、遺伝子のセット全体で分析を実施したが、図２については、非冗長性遺伝子においてのみ分析を実施した（図２３〜２４を参照のこと）。
【００９４】
（データマイニングによるＢ−ＣＬＬ患者の分子分類の別の好ましい実施形態）
Ｂ−ＣＬＬを有する４７例の患者の１５５９のヒトＤＮＡプローブの発現プロフィール（実質値）を含んだ元のデータセットを、Ｉｎｃｙｔｅ  Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌｓ，Ｉｎｃ．（ＵＳＡ）によって作製されたマイクロアレイチップを用いて分析した［５］。これらの患者についてのインサイチュハイブリダイゼーション（ＦＩＳＨ）データにおける蛍光、および生存時間に対するそれらの相関に基づいて、４つの異なる遺伝的リスク群を同定できた：（１）ｄｅｌ（１７ｐ）、（２）ｄｅｌ（１３ｑＳｉｎｇｌｅ），（３）ｄｅｌ（１１ｑ）、および（４）異常なし（Ｎｏ  ａｂｅｒｒａｔｉｏｎ）［６］。各々の患者を１つの遺伝的リスク群に割り当てた。表１は、各群における患者の数、およびこれらの群と相関している生存機会（生存可能性）を示す：
【００９５】
【表１２】
2004524604.tif 000023
【００９６】
データマイニング技術を適用する前に、過少発現された状態、釣り合いのとれた状態、および過剰発現した状態を示す３つの異なるシンボリックな値を生成する判別ステップに発現プロフィールを供する。さらに、４７の症例全てで同じ発現値を示す遺伝子は、さらなる分析からは排除した。なぜなら、それらはそのリスク群に関してどのような識別性の情報も担うことがないからである。
【００９７】
（基礎的な方法論）
本研究の基礎的な分析の枠組みを、以下の３つの相によって特徴付ける：
（１）データ前処理：過少発現された状態、釣り合いのとれた状態、および過剰発現した状態においてコントロール遺伝子を取り除き、そして実質値を判別する
（２）判別分析：遺伝的リスク群についての規則を推測するために決定ツリーＣ５．０を適用する
（３）関連付け分析：遺伝的リスク群において、過少発現、過剰発現、または釣り合いがとられている遺伝子のサブセットを同定するために関連付けアルゴリズムを適用する。
【００９８】
（データ前処理）
元のデータセットの遺伝子発現プロフィールを、絶対整数の発現強度として示す。本研究において用いた決定ツリーアルゴリズムは、原則的に連続的入力を取り扱い得る。しかし、遺伝子の釣り合いのとれた発現と、過少発現と、過剰発現との間を識別することが有用である。この発現プロフィールのカットオフレベルは利用可能ではなく、その結果、この遺伝子発現プロフィールは、以下の規則に従って判別される：（１）欠失した値はゼロに置き換えられる；（２）ゼロより大きく、かつ０．４９より小さい（かまたは等しい）値は、過少発現とみなされる、（３）０．５０と２．００との間の値は、釣り合いがとられているとみなされる、そして（４）２．０１より大きい（かまたは等しい）値は、過剰発現とみなされる。
【００９９】
これらのカットオフレベルの選択は、発現プロフィールの分布の視覚的検査に基づく。図２４は、判別を示す。
【０１００】
全てのデータ処理操作について、ＭＡＴＬＡＢ  ５．３［７］で実行された、独占的アルゴリズムが用いられた。
【０１０１】
（分類）
（決定ツリーアルゴリズム）
決定ツリーは、好ましくは、分類および予測のタスクに用いられ、そして一種のトップダウンの分割統治型学習プロセスに従う。決定ツリーアルゴリズムの研究計画は、以下の方法で記載され得る。情報獲得程度に基づく属性（予測されるべき属性に関して症例のベストスプリットを提供する）が、このツリーのルートノードとして選択される。このツリーの各々の可能性のある値についてのブランチは、このルートノードから生成され、データセットをサブグループにスプリットする。これらのステップは、各々のブランチに達する症例のみを用いて、各々のブランチについて再帰的に繰り返される。このアルゴリズムは、全ての関連付けられたメンバーが等しく分類された場合、特定のブランチの処理を停止する。これらのブランチの末端ノードは、ここでリーフノードと呼ばれる。決定ツリーのルートノードは、分類タスクに関して最も重要な属性とみなされる。以下のノードの重要性は、連続的に減少している。このおかげで、決定ツリーは、分類が達成される規則を抽出され得る。他の広範に用いられる分類アルゴリズム（例えば、人工的ニューラルネットワーク）と比べて、これらの規則は、ヒトに理解可能である。
【０１０２】
本研究において用いられる決定ツリーアルゴリズムは、周知のＣ４．５［１０］の最新型後継者である、Ｒｏｓｓ  ＱｕｉｎｌａｎのＣ５．０［９］の強力なＳＰＳＳ  Ｃｌｅｍｅｎｔｉｎｅ［８］実行である。Ｃ５．０の主な利点の１つは、ＣＡＲＴ（バイナリースプリットを提供する）のような他の決定ツリーアルゴリズムと異なり、１ノードあたりのブランチの数を変化させることによってツリーを生成する能力である［１１］。分類物（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）の正確度を改善するために、ＣｌｅｍｅｎｔｉｎｅのＣ５．０は、ブースティングと呼ばれる交差検証方法を実行する［１２］。この方法は、データセットにまたがる重みの分布を維持し、ここで初期の各々の症例は同じ重みを割り当てられる。第一の分類プロセスにおいて誤って分類された症例は、より高い重みを得て、そしてこのデータセットは、再度分類される。これは、分類が困難な症例の強調を提供し、結果として（１）分類物の正確度の上昇、および（２）分類物を意味する２つ以上の規則セットを生じる。
【０１０３】
（分類結果）
各個々の症例の遺伝的リスク群を予測するタスクを用いて、Ｂ−ＣＬＬを有する４７例の患者のデータセットに対するＣ５．０の適用を実施した。３倍ブースティングを用いる推定正確度は、１００％であって、このことは、これらの３つの規則セットから構成されるモデルを用いて、このデータセット内の各々の症例を正確に予測することが可能であることを意味する。抽出された規則セットは、４つの遺伝的リスク群への分類に重要であると認識されたアルゴリズム多数の遺伝子を同定した。この第一の規則セットの結果を図２５に可視化している。
【０１０４】
予測モデルを含む３つの規則セットのうちの第一の規則セットを示している。それぞれ、白い四角は、釣り合いのとれた遺伝子発現状態を示し、黒の四角は、過少発現した状態を、そして灰色の四角は過剰発現した状態を示す。遺伝子の異常は、それぞれの四角の上部に記載している（ＴＦＧβ−ＲＩＩＩ：トランスフォーミング増殖因子レセプターＩＩＩ型；ＥＧＦ−Ｒ：上皮増殖因子レセプター；ＰＧＫ−１：ホスホグリセラートキナーゼ１；ＨＳＰ６０：シャペロニン；ＨＳＰＧ２：ヘパラン硫酸プロテオグリカン；Ｓｔａｔ５Ａ：シグナルトランスデューサー、および転写のアクチベーター５Ａ；ＥＳＴ：推定配列タグ；ＢＭＰ−７：骨形態形成タンパク質７）。四角の内側の数は、この規則に従う症例の数を示す。遺伝的リスク群の後ろに描かれたカッコ内の数は、この規則に従うそれぞれの群の症例数、およびこの群内の症例の総数を含む。図２６中の規則セットは、以下のように読み取られるべきである。ルートノードＴＧＦβ−ＲＩＩＩは、データセット全体における４７症例のうちの４５をカウントする、遺伝子の釣り合いのとれた発現ステータスにスプリットする（白い四角）。第二のスプリットは、２つの症例をホールドする過少発現されたステータスをいう（黒い四角）。この第一の規則は、ｄｅｌ（１７ｐ）群の６つのうち２つをこの群に分類し、そしてこの規則がデータセット全体に適用するような他の症例はない。ＴＧＦβ−ＲＩＩＩが釣り合いのとれた症例のうちで、ＥＧＦ−Ｒは、４２症例で過少発現され、そして３症例では釣り合いがとられている。これらの３つの症例のうち２症例は、「ＴＧＦβ−ＲＩＩＩが釣り合いをとられており、かつＥＧＦ−Ｒが釣り合いをとられていれば、異常なし（Ｎｏ  ａｂｅｒｒａｔｉｏｎ）群に分類する（ｉｆ  ＴＧＦβ−ＲＩＩＩ  ｉｓ  ｂａｌａｎｃｅｄ  ａｎｄ  ＥＧＦ−Ｒ  ｉｓ  ｂａｌａｎｃｅｄ  ｔｈｅｎ  ｃｌａｓｓｉｆｙ  ｔｏ  ｇｒｏｕｐ  Ｎｏ  ａｂｅｒｒａｔｉｏｎｓ）」という規則によってカバーされ、この遺伝的リスク群の３症例全てのうちの２症例に似ている。従って、この規則はまさに、異常なし群に属しないが、別の群（ｄｅｌ（１１ｑ）である）に属する１つのさらなる症例を記載している。興味深いことに、ｄｅｌ（１３ｑＳｉｎｇｌｅ）群を含む、２１症例のうち１９症例（９０％）が、１つの規則によって特徴付けられる（これは釣り合いをとられたルートノードＴＧＦβ−ＲＩＩＩを有し、そして釣り合いをとられたリーフノードＢＭＰ−７で終わる）。ｄｅｌ（１３ｑＳｉｎｇｌｅ）群は、生存機会に関して最高であることが公知である。図２６は、これらの１９例の患者、対他の患者全てのカプラン−マイヤー生存分析を示す。
【０１０５】
あらゆる規則は、ルートノードから、そのそれぞれのリーフノードに読みとられなければならない。遺伝的リスク群に向かう矢印のポインティングを有する四角中の数字が、それぞれの群の後ろに挙げられたカッコの中の最初の数字と等しいときはいつでも、この対応する規則はこの群の症例にのみ適用する。さらに、ｄｅｌ（１１ｑ）群に属する４症例は除いて、あらゆる症例が、提示された規則セットで分類される。残りの症例は、決定ツリーモデルの３つの規則セット全てをひとまとめにして考えれば分類され得る（データ示さず）。
【０１０６】
これは、遺伝子発現データセットにおいては共通であるので、症例数（本研究においては４７）は、考慮される属性に関してかなり低すぎる。従って、これは、このデータセットを訓練セットおよび試験セット（このセットへは、この訓練データから学習された規則の強度を評価するためにモデルが適用された）にスプリットするには適切ではない。この限界に取り組むため、本発明者らは２０倍の交差検証を実施し、この症例の分布に従ってこのデータセットを２０個の等しいサイズのブロックに分割し、これによって、試験のために多数の症例を保持した。その後分類物を、２０の減少したセットの各々に積み重ね、そしてそれを各々の保持したセットで試験した。この交差検証によって、４０％の試験正確度（６．８％の標準誤差を伴う）が得られた。
【０１０７】
決定ツリー結果の生物学的意味は、解釈には重要である。一方では、所定の群の間を識別するために重要であることが見出された各々の遺伝子について調べなければならない。表２は、Ｃ５．０によって提供される３つの規則セットにおける遺伝子のまとめを示す。一方では、分類アルゴリズムによって強調された遺伝子は、それらが関与している経路の状況では、より全身的な観点で見られ得る。いくつかの経路の重複が見られ得る。例えば、ＥＧＦ−Ｒ、ＧＲＢ−２、およびＭＡＰ２Ｋ２をコードする遺伝子が、表２に列挙される。ＧＲＢ−２は、ＥＧＦ−Ｒと関連していること、および両方の遺伝子産物は、ＲＡＳ−経路に関与している（ＭＡＰ２Ｋ２と同様に）ことが示されている。従って、言及された経路がＢ−ＣＬＬにおいて一致した規則を果たすか否か（これは、当然ながら、分子生物学的実験によって認識されなければならない）を推測することは魅力的である。このことは、今までの複雑なデータセットに機械学習技術を適用することのパワーを実証し、結果として、生物学的手段によって確証されなければならない仮説を形成する。
【０１０８】
【表１３】
2004524604.tif 000024
【０１０９】
まとめると、表２は、アポトーシス、ストレス反応、代謝、および腫瘍関連経路に関与する（これらのカテゴリーのいずれにも相関しないことが少ないにもかかわらず）ことが公知の遺伝子を示す。同じ遺伝子発現データセットを用いて、リンパ球輸送に関与する遺伝子が、Ｂ−ＣＬＬ患者における予後関連性であることを見出した、Ｓｔｒａｔｏｗａら［５］の研究に加えて、本発明者らの研究において見出されたほとんどの遺伝子は、腫瘍関連経路に配置されている。
【０１１０】
結論として、この研究されたデータセットがわずか４７例の患者からなるという事実から生じる結果によって、含まれる患者をより増加したさらなる検討を導かなければならない。これによって、このアルゴリズムの学習プロセスが容易になり、そしてこのモデルは、まだ見たことのないデータで試験され得る。一方で、決定ツリーアルゴリズムによって見出されたこれらの遺伝子は、Ｂ−ＣＬＬにおいて中心的な役割を果たし得ることが仮定され得る。
【０１１１】
（関連付け）
（最大関連付けアルゴリズム）
データスペースにおけるマイニング関連付け規則の目標は、属性の間の複数特徴の相関を導出することである。関連付けアルゴリズムは、特定の結論と、あるセットの条件とを関連付ける。商業的適用においては、関連付け規則を用いて、消費者によってしばしば一緒に購入されるアイテムは何であるかを決定し得、そしてその情報を用いて例えば店のレイアウトをアレンジし得る。このドメインにおける代表的な規則は、以下の表現で与えられる：「Ｘ製品を購入し、Ｙ製品も購入する消費者の８０％」。関連付け規則は、それらが、任意の属性を予測するために用いられ得るのであって、単にクラスを予測するのではないという点で、分類規則とは異なる［１３］。さらに、分類規則は、セットとして用いられることが意図される。一方で、関連付け規則は、データセットにおける異なる内因性の秩序を表現し、その結果それらは別々に用いられ得る。関連付け規則のための目的の２つの最も重要な測定値は、カバレッジ（ｃｏｖｅｒａｇｅ）（支持（サポート）（ｓｕｐｐｏｒｔ）とも呼ばれる）、および正確度（信頼性とも呼ばれる）である。関連付け規則のカバレッジは、それが適用可能な（すなわち、その規則の前例（イフ節（条件節））が持っている）症例の数である。正確度は、その規則が正確に予測する症例の数であり、それが適用される全ての症例の割合（すなわち、適用可能な症例の数に対する、その規則が正確である症例の数）として表される。表３は、遺伝子発現データセットにおける関連付け規則の例を示す：
【０１１２】
【表１４】
2004524604.tif 000025
【０１１３】
このデータセットから導出され得る１つの関連付け規則は、以下の表現によって示される：
if Gene-X=1 and Gene Y=1 then Genetic Risk  Group=A
（Ｇｅｎｅ−Ｘ＝１であり、かつＧｅｎｅ＿Ｙ＝１であれば、遺伝的リスク群＝Ａである）
（ｃｏｖｅｒａｇｅ（カバレッジ）：３（０．６）、ａｃｃｕｒａｃｙ（正確度）：２／３）。
【０１１４】
この規則の条件節（ｉｆ−ｃｌａｕｓｅ）は、症例番号１、番号２、および番号４について、３回適用する。従って、カバレッジは３（または、このデータセットの全症例の数に対して、０．６）である。症例番号１および２について、ゼン節（ｔｈｅｎ−ｃｌａｕｓｅ）は正しいが、症例番号４については正しくない。結果的に正確度は２／３である。この例は、小さいデータセットからでさえ、大量の関連付けデータが導出され得るということを明確に例証する。従って、それらのカバレッジおよび正確度に基づく、「最も興味深い（ｍｏｓｔ  ｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｇ）」規則のみが大文字で書かれるべきである。
【０１１５】
本発明者らの分析では、本発明者らは、このような関連付け規則にはあまり興味がなく、異なる遺伝的リスク群において異なる発現状態を有する遺伝子の関連付けに興味があった。この遺伝子発現データセットについては、このような関連付けは、以下のステートメントから構成され得る：「遺伝的リスク群ｄｅｌ（１７ｐ）において、、Ｇｅｎｅ＿Ｘ、Ｇｅｎｅ＿Ｙ、およびＧｅｎｅ＿Ｚが、この症例の１００％で過少発現されるが、ｄｅｌ（１３ｑＳｉｎｇｌｅ）群においては、この症例の１００％で過剰発現される（Ｉｎ  ｔｈｅ  ｇｅｎｅｔｉｃ  ｒｉｓｋ  ｇｒｏｕｐ  ｄｅｌ（１７ｐ），Ｇｅｎｅ＿Ｘ，Ｇｅｎｅ＿Ｙ，ａｎｄ  Ｇｅｎｅ＿Ｚ  ａｒｅ  ｕｎｄｅｒｅｘｐｒｅｓｓｅｄ  ｉｎ  １００％  ｏｆ  ｔｈｅ  ｃａｓｅｓ，ｂｕｔ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｇｒｏｕｐ  ｄｅｌ（１３ｑＳｉｎｇｌｅ），ｔｈｅｙ  ａｒｅ  ｏｖｅｒｅｘｐｒｅｓｓｅｄ  ｉｎ  １００％  ｏｆ  ｔｈｅ  ｃａｓｅｓ．）」。遺伝子が、遺伝的リスク群Ａの症例のうち１００％で過剰発現または過少発現される場合、本発明者らは、この遺伝子をそれぞれ、「Ａにおいて全く過剰発現される（ｔｏｔａｌｌｙ  ｏｖｅｒｅｘｐｒｅｓｓｅｄ  ｉｎ  Ａ）」、または「Ａにおいて全く過少発現される（ｔｏｔａｌｌｙ  ｕｎｄｅｒｅｘｐｒｅｓｓｅｄ  ｉｎ  Ａ）」と呼ぶ。
【０１１６】
決定ツリーアルゴリズムを上回る関連付け規則アルゴリズムの利点は、任意の属性の間に関連付けが存在することである。決定ツリーアルゴリズムは、単一の結論を有する規則を構築するのみであるが、関連付けアルゴリズムは、各々が異なる結論を有する、多くの規則を見出そうと試みている。一方では、関連付けが、多量の属性の間に存在し得、その結果関連付けアルゴリズムのための検索スペースは、非常に大きくてもよい。従って、関連付けアルゴリズムは、決定ツリーアルゴリズムよりも大規模に何度も実行する必要があり得る。例えば、アプリオリ（Ａｐｒｉｏｒｉ）アルゴリズム［１４］は、検索スペースの複雑性のせいで、可能性のある全ての関連付けを明らかにすることはできない。従って、本発明者らは、最大関連付けアルゴリズム（ｍａｘｉｍｕｍ  ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）と呼ばれる別のアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは、１つの遺伝的リスク群における症例の１００％について適用する関連付けの全てのセットを表すことができる。このアルゴリズムは、４つのステップ（それらの各々が興味深い結果を生じる）において、作動する。
【０１１７】
第一のステップにおいて、このアルゴリズムは、判別された発現データのマトリックス（行列）をスクリーニングし、そして１つの特定の遺伝的リスク群において全く過少発現されるか、または全く過剰発現されるかのいずれかである遺伝子を同定する。これを達成するため、このアルゴリズムは、全ての遺伝子および全ての遺伝的リスク群にまたがってウインドウをスライドさせる。以下の図は、ｄｅｌ（１３ｑＳｉｎｇｌｅ）群および遺伝子番号１についての手順を例示する。（これは、このアルゴリズムの概念を例示するための簡略化した例に過ぎないことに注意；この例における発現値は、この研究におけるデータセットの実質値には対応しない）（図２７を参照のこと）。
【０１１８】
１つの遺伝子の過少発現された遺伝子または過剰発現された遺伝子のセットは、当然ながら別の群のセットとバラバラにされる必要はなく、遺伝的リスク群Ａの全ての患者について、そしてまた群Ｂの全ての患者については、特定の遺伝子について、過少発現され得る。
【０１１９】
最大関連付けアルゴリズムのこの第一のステップの結果は、データマイニング目的で開発された細胞遺伝学的データベースに記憶された［１５］。ユーザーフレンドリーなグラフィックのインターフェースを介して、これらの結果に対する遠隔的アクセスが可能であり、そして複雑な照会（クエリー）さえ容易に形成され得る。このような照会のための例の１つは、以下である：「遺伝的リスク群ｄｅｌ（１７ｐ）において全く過剰発現される遺伝子、ｄｅｌ（１３ｑＳｉｎｇｌｅ）群において全く過少発現される遺伝子、そして異常なし（Ｎｏ  ａｂｅｒｒａｔｉｏｎ）においてもｄｅｌ（１１ｑ）においても全く発現されない遺伝子の全てを選択する（Ｓｅｌｅｃｔ  ａｌｌ  ｇｅｎｅｓ  ｔｈａｔ  ａｒｅ  ｔｏｔａｌｌｙ  ｏｖｅｒｅｘｐｒｅｓｓｅｄ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｇｅｎｅｔｉｃ  ｒｉｓｋ  ｇｒｏｕｐ  ｄｅｌ（１７ｐ），ｔｏｔａｌｌｙ  ｕｎｄｅｒｅｘｐｒｅｓｓｅｄ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｇｒｏｕｐ  ｄｅｌ（１３ｑＳｉｎｇｌｅ），ａｎｄ  ｎｅｉｔｈｅｒ  ｔｏｔａｌｌｙ  ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ  ｉｎ  Ｎｏ  ａｂｅｒｒａｔｉｏｎｓ  ｎｏｒ  ｉｎ  ｄｅｌ（１１ｑ））」。
【０１２０】
第二のステップにおいて、このアルゴリズムは、全ての遺伝的リスク群において等しく発現される遺伝子を排除する。特定の遺伝子が全ての群において等しく発現される場合、判別的な機能は有さないので、これを除去する。図５は、排除プロセスを例示する。矢印は、どの遺伝子が除去されるかを示す；ここで遺伝子番号１、遺伝子番号４、遺伝子番号６、および遺伝子番号１５５５は、さらなる分析から除外される（図２８を参照のこと）。
【０１２１】
第３のステップにおいて、このアルゴリズムは、以下のとおり作動する：特定の遺伝子が、遺伝的リスク群Ａにおいて全く過少発現されるか、または全く過剰発現されるが、Ｂ群においてはそうではないならば、このアルゴリズムは、Ｂ群における、この遺伝子が釣り合いのとれている症例数、この遺伝子が過少発現されている症例数、およびこの遺伝子が過剰発現されている症例数をカウントする。次いで、Ｂ群についてのこの遺伝子の発現状態が、多数決に基づいて決定される：（１）この遺伝子が過少発現される症例数が、同じ遺伝子が過剰発現される症例数、およびこの遺伝子が釣り合いのとれている症例数の両方を超えれば、この遺伝子は、過半数が過少発現されている（ｕｎｄｅｒｅｘｐｒｅｓｓｅｄ  ｂｙ  ｔｈｅ  ｍａｊｏｒｉｔｙ）とみなされる；（２）この遺伝子が過剰発現されている症例数が、同じ遺伝子が過少発現される症例数、およびこの遺伝子が釣り合いのとれている症例数の両方を超えれば、この遺伝子は、過半数が過剰発現されている（ｏｖｅｒｅｘｐｒｅｓｓｅｄ  ｂｙ  ｔｈｅ  ｍａｊｏｒｉｔｙ）とみなされる；（３）この遺伝子が、症例のうち少なくとも５０％において釣り合いがとれているならば、これは、過半数、釣り合いがとれている（ｂａｌａｎｃｅｄ  ｂｙ  ｔｈｅ  ｍａｊｏｒｉｔｙ）とみなされる。
（図２９を参照のこと）。
【０１２２】
例えば、ｄｅｌ（１３ｑＳｉｎｇｌｅ）群の２症例について遺伝子番号２を過少発現させ、そして残りの１９症例でこの遺伝子を過剰発現させる。その結果、この群について、遺伝子番号２は、過半数が過剰発現されている（ｏｖｅｒｅｘｐｒｅｓｓｅｄ  ｂｙ  ｔｈｅ  ｍａｊｏｒｉｔｙ）とみなされる。図３０は、この動作を例証する：
【０１２３】
第三ステップにおける動作後、いくつかの遺伝子が、全ての遺伝的リスク群において等しく発現され得る。これらの遺伝子は、第四のステップで取り除かれる。この手順は、第二のステップに記載された動作と類似している。
【０１２４】
この最大関連付けアルゴリズムは、ＭＡＴＬＡＢ  ５．３［７］を用いて開発された。このアルゴリズムは標準的なＰＣ上で実行されたが、このアルゴリズムは、極めて合理的な時間で実行され得る。
【０１２５】
（関連付けの結果）
表４は、ステップ４の後の最大関連付けアルゴリズムの結果をまとめる：
【０１２６】
【表１５】
2004524604.tif 000026
【０１２７】
全体として、１４の遺伝子が、最大関連付けアルゴリズムの選択的動作を「生き残った（ｓｕｒｖｉｖｅｄ）」。最も重要な２つの遺伝子を表４において強調する。遺伝的リスク群ｄｅｌ（１７ｐ）において、および異常なし（Ｎｏ  ａｂｅｒｒａｔｉｏｎ）群において、登録番号Ｊ０３２０２を有する遺伝子は、全く過剰発現される。一方で、この遺伝子は、ｄｅｌ（１３ｑＳｉｎｇｌｅ）において過半数が過剰発現され、そしてｄｅｌ（１１ｑ）において過半数が釣り合いをとられている。登録番号Ｍ３１３０３によって同定された遺伝子は、ｄｅｌ（１７ｐ）群では全く過少発現されるが、この遺伝子は、他の全ての群では過半数が釣り合いをとられている。
【０１２８】
（考察）
特徴の数が観察された症例の数を越える場合、決定ツリーは、過剰フィッティング（ｏｖｅｒｆｉｔｔｉｎｇ）される傾向にある。すなわち、決定ツリーは、一般的な規則を推測する代わりに、特定のデータセットの特異性をコードする傾向にある。本研究においては、属性の数（１５５９個のヒトＤＮＡプローブ）が、症例数（４７例の患者）をはるかに越える。結果として、決定ツリーがデータセットおよび試験セットに、データセットをスプリットすることによって、一般化する能力を改善することはできなかった。従って、本発明者らは、２０倍の交差検証を実施することを決定し、２０個の等しくサイズ化されたブロックにデータセットを分割した。各々の交差検証のフォールド（ｆｏｌｄ）において、ある症例数を訓練のために保持し、そして別の症例数を試験のために保持した。第一の交差検証のフォールドでは、各々の症例は、訓練セットまたは試験セットにおさまる同じ確率を有した。ｎ番目の交差検証フォールドにおいて誤って分類された症例に対して（ｎ＋１）番目のフォールドの訓練セットへおさまる、より高い確率が割り当てられた。このブースティング（ｂｏｏｓｔｉｎｇ）と呼ばれる手順は、分類することが困難な症例の強調を提供し、そしてより正確かつ信頼のおける分類物を生じる。得られたモデルは、４０％の試験正確度（６．８％の標準偏差）を伴って完全に満足である。
【０１２９】
インテリジェントなデータ分析およびデータマイニング方法は、システム生物学の現在のかつ将来の発展に非常に重要である。分子生物学者は、最も印象的なデータ収集プロジェクト（例えば、ゲノム配列決定、遺伝子発現プロファイリング、およびタンパク質相互作用分析）のいくつかに現在関与している。これらのプロジェクトは、生物学的システムの構造、機能、挙動、および制御に関連する膨大な量のデータを生成している。この大量のデータの分析および解釈は、生物学的システム、およびその背景にある機構についての本発明者らの理解に深く影響しかつこれを改善する。しかし、生物学的知識の誘発および提示は、非常にチャレンジングなタスクであり、これは強力かつ洗練されたデータマイニング方法論を必要としている。最も広範に用いられるデータマイニングソフトウェアは、生命科学適用の特定の要件に取り組まない。一方で、本明細書において提示された新しい関連付けアルゴリズムは、遺伝子発現データの大きいデータセット（ここでは、アプリオリ（Ａｐｒｉｏｒｉ）アルゴリズムのような洗練された方法でさえ、データの複雑性に起因して失敗する）における関連付けマイニングのために仕立てられた。
【０１３０】
（参考文献）
【表１６】
2004524604.tif 000027
【図面の簡単な説明】
【０１３１】
【図１】ファジー−Ｋｏｈｏｎｅｎ−ネットワークによって生成した９つのクラスターにまたがるＡＭＬ症およびＡＬＬ症例の分布。
【図２】ファジー−Ｋｏｈｏｎｅｎ−ネットワーク法によって得たクラスターにおけるＡＬＬのＢ細胞（１）およびＴ細胞（−１）のサブクラス（黄色にした）の分布。
【図３】実験ソースの間の関係。
【図４】ＦＩＳＨの分布。
【図５】ＦＩＳＨの分布。
【図６】ＦＩＳＨの分布。
【図７】ＦＩＳＨ異常のみを用いる分類。
【図８】臨床的特徴。
【図９】ＩＨ変異に関係する遺伝的リスクのクラス内の症例。
【図１０】ＩＨ変異に関係する生存のクラス内の症例。
【図１１】遺伝子発現パターン。
【図１２−１】遺伝子発現パターン。
【図１２−２】遺伝子発現パターン。
【図１３】ネットワーク。
【図１４】ネットワーク。
【図１５】ネットワーク。
【図１６】ネットワーク。
【図１７】ネットワーク。
【図１８】ネットワーク。
【図１９】ネットワーク。
【図２０】ネットワーク。
【図２１】ｄｅｌ（１７p）の８症例における生き残り比率。
【図２２】全ての遺伝的リスク群における生き残り比率。
【図２３】４９例のＢ−ＣＬＬ患者の発現プロフィールのＣ５．０分析。
【図２４】４９例のＢ−ＣＬＬ患者の発現プロフィールのＣ５．０分析。
【図２５】絶対的な遺伝子発現プロフィールデータの、過少発現された遺伝子、釣り合いがとられた遺伝子、過剰発現された遺伝子への判別。
【図２６】決定ツリーの最初の規則セットの可視化。
【図２７】全ての他の患者に対する、釣り合いがとられたルートノードＴＧＦβ−ＲＩＩＩを用いた規則後で、かつ釣り合いがとられたリーフノードＢＭＰ−７で終わる（図２参照）、１９例の患者の力プランマイヤー生き残り分析。
【図２８】排除プロセス。
【図２９】遺伝的リスク群の全てにおいて等しく発現される遺伝子の排除。
【図３０】多数決に基づく遺伝子発現状況の決定。
【図３】
2004524604.tif 000028
【図２３】
2004524604.tif 000029
【図２５】
2004524604.tif 000030
【図２６】
2004524604.tif 000031
【図１】
2004524604.tif 000032
【図２】
2004524604.tif 000033
【図４】
2004524604.tif 000034
【図５】
2004524604.tif 000035
【図６】
2004524604.tif 000036
【図７】
2004524604.tif 000037
【図８】
2004524604.tif 000038
【図９】
2004524604.tif 000039
【図１０】
2004524604.tif 000040
【図１１】
2004524604.tif 000041
【図１２−１】
2004524604.tif 000042
【図１２−２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2004524604.tif 000046
【図１６】
2004524604.tif 000047
【図１７】
2004524604.tif 000048
【図１８】
2004524604.tif 000049
【図１９】
2004524604.tif 000050
【図２０】
2004524604.tif 000051
【図２１】
2004524604.tif 000052
【図２２】
2004524604.tif 000053
【図２４】
2004524604.tif 000054
【図２７】
2004524604.tif 000055
【図２８】
2004524604.tif 000056
【図２９】
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【図３０】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004524604.tif 000139
【手続補正書】
【提出日】平成14年12月2日(2002.12.2)
【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】
遺伝的な状態、疾患、腫瘍などを分類するため、および／または遺伝的疾患を予測するため、および／または分子遺伝的パラメーターと臨床的パラメーターとを関連付けるため、および／または遺伝子発現プロフィールなどによって腫瘍を同定するための方法であって、該方法は以下のステップ：
（ａ）分子遺伝的データ、および／または臨床的データを提供するステップ、
（ｂ）機械学習によって、分類、予測、関連付け、および／または同定データを、必要に応じて自動的に生成するステップ、及び
（ｃ）管理された機械学習によって、（さらなる）分類、予測、関連付け、および／または同定データを自動的に生成するステップ、
を備え、
前記機械学習システムが、人工的ニューラルネットワーク学習システム（ＡＮＮ）、および／または、決定ツリー／規則誘導システムである前記方法。
を含む前記方法。
【請求項２】
前記ステップ（ａ）のために分子遺伝的データおよび臨床的データが提供される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記機械学習システムにおいて前記データを生成するために、少なくとも１つの決定ツリー／規則誘導アルゴリズムを用いる、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記自動的に生成されたデータが、Ｂｏｏｌｅａｎ推論によって生成されている腫瘍分類データである、請求項１〜３のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
請求項１〜４のうちのいずれか１項に記載の方法であって、
前記データを自動的に生成するために、ＦＩＳＨ、ＣＧＨ、および／または遺伝子変異分析技術が利用される、方法。
【請求項６】
請求項１〜５のうちのいずれか１項に記載の方法であって、前記ステップ（ａ）のデータが、遺伝子発現技術、好ましくはｃＤＮＡマイクロアレイによって収集され、次いで前記分子遺伝的データを提供するために分析される、方法。
【請求項７】
発明の説明において特定される１つ以上のアルゴリズムを有する、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記プログラムがコンピューター上で実行されるとき、請求項１〜７のうちのいずれか１項に記載の方法を実施するためのプログラムコード手段を含む、コンピュータープログラム。
【請求項９】
コンピュータープログラム製品であって、該プログラム製品がコンピューター上で実行されるとき、請求項１〜８のうちのいずれか１項に記載の方法を実施するために、コンピューター読み取り可能な媒体に記憶されるプログラムコード手段を含む、コンピュータープログラム製品。
【請求項１０】
特に、請求項１〜７のうちのいずれか１項に記載の方法を実施するためのコンピューターシステムであって、以下：
（ａ）分子遺伝的データ、および／または臨床的データを提供するための手段、
（ｂ）機械学習システムによって、分類、予測、関連付け、および／または同定データを自動的に生成するための必要に応じた手段、及び
（ｃ）管理された機械学習システムによって、（さらなる）分類、予測、関連付け、および／または同定データを自動的に生成するための手段、
を備え、
前記機械学習システムが、人工的ニューラルネットワーク学習システム（ＡＮＮ）、および／または、決定ツリー／規則誘導システムである前記システム。
【請求項１１】
前記システムが、請求項１から９のうちの１項以上に記載された方法ステップを実行するための手段を包含する、請求項１０に記載のコンピューターシステム。
【請求項１２】
発明の説明、および／または、請求項１〜７のうちのいずれか１項に記載の方法に従う、データマイニングシステムの使用。
【請求項１３】
請求項１〜７のうちのいずれか１項に記載の方法の使用であって、遺伝的な状態、疾患、腫瘍などを分類するため、および／または遺伝的疾患を予測するため、および／または分子遺伝的パラメーターと臨床パラメーターとを関連付けるため、および／または遺伝子発現プロフィールなどによって腫瘍を同定するための、使用。
【請求項１４】
データ、遺伝子、および／または遺伝的ターゲットなどであって、請求項１〜７のうちのいずれか１項に記載の方法、請求項８または９に記載のコンピュータープログラム、請求項１０または１１に記載のコンピューターシステム、請求項１２または１３に記載の使用によって、および／または明細書によって記載または意味される任意の他の方法によって獲得可能な、データ、遺伝子、および／または遺伝的ターゲットなど。
【請求項１５】
診断用組成物の生成のための方法であって、該方法は、請求項１〜７のうちのいずれか１項に記載の方法のステップ、および診断上有効なデバイスを調製・準備するさらなるステップ、ならびに／または請求項１〜７のうちのいずれか１項に記載の方法によって得た結果に基づく遺伝子の収集を含む前記方法。
【請求項１６】
診断用組成物の調製のための、遺伝子または遺伝子の集まりの使用であって、遺伝的疾患、腫瘍などを分類するためおよび／または遺伝的疾患を予測するため、および／または分子遺伝的パラメーターと臨床パラメーターとを関連付けるため、および／または遺伝子発現プロフィールなどによって腫瘍を同定するための、使用。
【請求項１７】
癌のような疾患を有する個体のための処置プランを決定するための方法であって、該方法は、以下のステップ：
該個体からサンプルを得るステップ、
該サンプルから個体の分子遺伝的データおよび／または臨床的データを導出するステップ、
請求項１〜７のうちのいずれか１項に記載の前記分類方法を用いるステップ、
該サンプルからの該個体の分子遺伝的データおよび／または臨床的データと、該分類方法によって得た該分類とを比較するステップ、及び
該分類結果に従って処置プランを決定するステップ、
を含む前記方法。
【請求項１８】
個体を診断するか、または該個体の診断を補助するための方法であって、以下のステップ：
該個体からサンプルを得るステップ、
該サンプルから個体の分子遺伝的データおよび／または臨床的データを導出するステップ、
請求項１〜７のうちのいずれか１項に記載の前記分類方法を用いるステップ、
該サンプルからの該個体の分子遺伝的データおよび／または臨床的データと、該分類方法によって得た該分類とを比較するステップ、
該分類結果に従って処置プランを決定するステップ、及び
該個体を診断するか、または該個体の診断を補助するステップ、
を含む前記方法。
【請求項１９】
目的の状態または疾患の薬物ターゲットを決定するための方法であって、該方法は、以下のステップ：
請求項１〜７のうちのいずれか１項に記載の方法を用いて分類を得るステップ、及び、
クラスの該分類に関連する遺伝子を決定するステップ、
を含む前記方法。
【請求項２０】
疾患クラスを処置するために設計した薬物の有効性を決定するための方法であって、該方法は、以下のステップ：
該疾患クラスを有する個体からサンプルを得るステップ、
該サンプルを該薬物に供する（subject）ステップ、
請求項１〜７のうちのいずれか１項に記載の方法を用いて、該薬物曝露されたサンプルを分類するステップ、
を含む前記方法。
【請求項２１】
個体の表現型クラスを決定するための方法であって、該方法は、以下のステップ：
該個体からサンプルを得るステップ、
該サンプルから個体の分子遺伝的データ、および／または臨床的データを導出するステップ、
請求項１〜７のうちのいずれか１項に記載の方法を用いて、該表現型クラスを決定するためのモデルを確立するステップ、及び
該個体データと該モデルとを比較するステップ、
を含む前記方法。
【手続補正書】
【提出日】平成15年5月23日(2003.5.23)
【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】請求項１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１】
遺伝的な状態、疾患、腫瘍などを分類するため、および／または遺伝的疾患を予測するため、および／または分子遺伝的パラメーターと臨床的パラメーターとを関連付けるため、および／または遺伝子発現プロフィールなどによって腫瘍を同定するための方法であって、該方法は以下のステップ：
（ａ）分子遺伝的データ、または分子遺伝的データおよび臨床的データを提供するステップ、
（ｂ）該分子遺伝的データ、または分子遺伝的データおよび臨床的データを、自動的に事前処理するステップであって、重要なパラメーターを決定するための特徴サブセット選択のような統計学的方法、および／または、パラメーターの群、もしくはパラメーターの群および症例データの群を構築するためのクラスターの事前群分割（pre-partitioning）を用いるステップ、
（ｃ）管理されていない機械学習、および／または、ステップ（ｂ）において事前処理されたデータを用いて訓練された管理された機械学習によって、分類、予測、関連付け、および／または同定データを自動的に生成するステップであって、該機械学習システムは、人工的ニューラルネットワーク学習システム（ＡＮＮ）、および／または決定ツリー／規則誘導システムである、前記ステップ、
を含む前記方法。
【国際調査報告】
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