(57)【要約】透過性モデル及び上記モデルの製造方法を開示する。前記モデルは、個々の化合物に関するインビトロの透過性、及び構造データを入力として受信することを含む。次に、前記データを少なくとも１の透過性に対してマッピングする。あるモデルにおいて、複数の透過性に対してマッピングされたデータは、哺乳動物のＧＩ管の特定の部位に各々対応する。あるモデルは、着目の化合物に関する溶解度、透過性、及び少なくとも１の分子記述子を考慮に入れるかもしれない。
2004523207.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
化合物の透過性の予測方法であって、以下のステップ：
上記化合物に関するインビトロの透過性及び構造データを入力として受信し；そして
上記データを少なくとも１の透過性にマッピングする、
を含む上記方法。
【請求項２】
少なくとも１の透過性への前記データのマッピングが、哺乳動物のＧＩ管の部位に各々対応する複数の透過性に前記データをマッピングすることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記マッピングが、前記化合物に関する溶解度、透過性、及び少なくとも１の分子記述子を考慮に入れる、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
以下のステップ：
受信したインビトロの透過性データが得られた試験条件と、前記マップの作製に使用したインビトロの透過性データが得られた試験条件の間の相違により引き起こされた誤差を削減するために受信したインビトロの透過性データを調節する、
をさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
化合物の透過性を予測するためのモデルの製造方法であって、以下のステップ：
複数の化合物に関するインビトロの透過性及び構造データを入力として受信し；
各々の化合物に関して少なくとも１の透過性を得；そして
インビトロの透過性及び構造データを関連する透過性と関連づける少なくとも１のモデルを製造する、
を含む上記方法。
【請求項６】
各々の化合物に関して少なくとも１の透過性を得ることが、複数の透過性、すなわち哺乳動物のＧＩ管の部位に対応する各々の透過性を得ることを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記モデルが、前記化合物に関する少なくとも１の溶解度又は透過性、及び少なくとも１の分子記述子を考慮に入れる、請求項５又は６に記載の方法。
【請求項８】
以下の：
化合物に関するインビトロの透過性及び構造データを入力として受信する手段；並びに
上記データを透過性に変換する手段、
を含む透過性モデル。
【請求項９】
前記変換する手段が、前記データを複数の透過性の値、すなわち哺乳動物のＧＩ管の部位に対応する各々の値に変換する、請求項８に記載のモデル。
【請求項１０】
前記データが、１以上のマッピングを用いて透過性の値に変換される、請求項９に記載のモデル。
【請求項１１】
前記マップが、前記化合物に関する溶解度、透過性、及び分子記述子を考慮に入れる、請求項１０に記載のモデル。
【請求項１２】
局所的な腸の透過性モデルを含むコンピュータ可読媒体であって、以下の：
コンピュータ可読媒体；並びに
化合物に関するインビトロの透過性及び構造データを透過性の値に変換する上記媒体上のデータ構造、
を含む上記媒体。
【請求項１３】
前記データ構造が、前記データを複数の透過性の値、すなわち哺乳動物のＧＩ管の部位に対応した各々の透過性の値に変換する、請求項１２に記載の媒体。
【請求項１４】
前記データが、マッピングを用いて透過係数に変換される、請求項１３に記載の媒体。
【請求項１５】
前記マッピングが、前記化合物に関する溶解度、透過性、及び少なくとも１の分子記述子を考慮に入れる、請求項１４に記載の媒体。
【請求項１６】
着目の化合物の透過性を予測するためのモデルの製造方法であって、以下のステップ：
複数の化合物に関するインビトロの透過性、構造、及び透過性データを得；そして
インビトロの透過性と化合物の構造データと透過性データの間のマッピングを構築し、透過性を予測するモデルを製造する、
を含む上記方法。
【請求項１７】
前記モデルが、複数の透過性、すなわち哺乳動物のＧＩ管の部位に対応した各々の透過性を予測する、請求項１６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本出願は、薬物動態学に基づくドラッグ・デザイン・ツール及び方法と題した２０００年７月２８日出願の米国仮出願番号第６０／２２１，５４８号；その構造に基づく化合物のＡＤＭＥの特徴を予測するためのシステム及び方法と題した２００１年２月９日出願の同第６０／２６７，４３５号；ＣＡＣＯ−２の透過性モデルと題した２００１年３月２３日出願の同第６０／２７７，９５２号；及びＣＡＣＯ−２の透過性モデルと題した２００１年５月４日出願の同第６０／２８８，４６６号の利益を請求する。
【０００２】
発明の背景
発明の分野
本願発明は、おしなべて、哺乳動物における化合物の透過性モデル  そして  、より特に、ＣＡＣＯ−２又は他のインビトロ・アッセイの透過性データから透過性を予測する局所的な腸の透過性モデルに関する。
【０００３】
関連する技術分野の説明
例えば小腸における特定の位置での特定の化合物の透過性のモデリングのための透過性モデルが本技術分野で知られている。その上、ＣＡＣＯ−２細胞系により試験された特定の化合物のための透過性モデルが構築されてもいる。一般に、これらのモデルは、特定の化合物のためのものであり、そして腸又はＧＩ管の特定の部位に対しマップを作製するだけである。複数の化合物及び／又はＧＩ管の複数の部位を含むまで拡張される時、これらのモデルは、哺乳類のＧＩ管におけるたくさんの化合物の透過性及び吸収のモデリングの不十分な正確度、及びそれゆえの不十分な有用性しか持たない。
【０００４】
その結果、より強固な（ｒｏｕｂｕｓｔ）及び／又は正確なモデルは、インビトロの透過性データを効率よく利用して、そして複数の化合物の間で高度に正確度を維持しながら少なくとも１の透過性に対してこのデータのマップを作製することが必要とされる。より強固な及び／又は正確なモデルは、インビトロの透過性データを効率よく利用して、そして複数の化合物の間で高度に正確度を維持しながらＧＩ管の複数の部位に対しこのデータのマップを作製することが必要とされもする。
【０００５】
発明の概要
局所的な腸の透過性モデルは、入力として特定の化合物に関するＣＡＣＯ−２又は他のインビトロの透過性、及び分子構造データの受信を含んでいる。次に、前記データは、少なくとも１の透過性にマッピングされる。ある態様において、前記データは、哺乳類のＧＩ管における特定の部位に関する複数の透過係数にマッピングされる。マッピングは、着目の化合物に関する可溶性、透過性、及び分子の記述子のような要因を考慮に入れるかもしれない。
【０００６】
発明の詳細な説明
１．定義
以下の下線の用語は、この書面全体にわたって以下の対応の意味で使用される：
吸収：時間と初期濃度の関数として生理学的な障壁を横切る化合物の輸送。障壁の外側及び／又は内側の化合物の量又は濃度は、輸送の速度及び範囲の関数であり、そして０から１の範囲に及ぶ。
【０００７】
アフィン回帰：概算の出力データへの入力データの直線的な組み込み。本質的に、これは、ゼロを通るような回帰を要求しない線形回帰である。
【０００８】
生物学的利用能：サンプリング部位及び／又は作用点に到達する、投与された用量の一部の化合物。０から１の範囲に及ぶ。時間の関数として評価されうる。
【０００９】
ブースティング（Ｂｏｏｓｔｉｎｇ）：学習アルゴリズムの正確度を増すことを目的とする一般的な方法。
【００１０】
化合物：化学的な物質。薬剤、遺伝子等でありうる。
【００１１】
コンピュータ可読媒体：コンピュータを使って情報を保存し、検索し、及び／又は操作するための媒体。光学的、デジタル、磁気媒体等を含み；例は、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ＣＤ−ＲＯＭ、コンピュータのハードディスクドライブ等を含む。リモート・アクセス媒体を含み；例は、インターネット又はイントラネット・システムを含む。一時的な、又は永久的なデータの保存、アクセス、及び操作を可能にする。
【００１２】
交差確認：汎化誤差を見積もるために使用された。この方法は、テスト・セットとしてのトレーニング・セットのランダムな（又は他の方法で選ばれた）サンプルを使用するデータ・セットの新たなサンプリングに基づく。
【００１３】
データ：実験的に収集された、及び／又は予測された変数。従属及び独立変数を含むかもしれない。
【００１４】
入力データ：トレーニング又はモデルの実行において入力物として使用されるデータ。実験的に測定されたか又は計算されたかのいずれかであることができる。
【００１５】
ターゲット・データ：モデルを産み出すためのデータ。実験的に測定されたか又は予測されたのいずれかであることができる。
【００１６】
テスト・データ：実験的に測定されたデータ。
【００１７】
記述子：入力データの要素。
【００１８】
コミッティー機械（Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ Ｍａｃｈｉｎｅ）：サブモデルによって得られた知識が、独立サブモデルいずれに対しても優れた解答を提供するために連合されるような多数のサブモデルを構成するモデル。
【００１９】
回帰／類別：ターゲット・データに対する入力データのマッピング方法。回帰は、ターゲット・データの連続的な予測の形成に適用できる方法に関し、一方、類別（又は一般的にパターン認識）は、ターゲット・データのグループ又はクラスへの分割に適用できる方法に関する。回帰又は類別を実施するための特定の方法は、必要に応じて：アファイン又は線形回帰、カーネル・ベースの方法、人工的なニューラル・ネットワーク、確率分布を解釈するための適切な方法、例えば帰納的最大、最近隣法、決定樹、フィッシャーの判別分析を用いた有限状態機械を含む。
【００２０】
マッピング：回帰／類別によって達成され、そしてターゲット・データを予測するか又は分類するモデルを生産する、入力データ・スペースをターゲット・データ・スペースに関連付ける処理。モデルは、１組の入力値を１組のターゲット値にマッピングする。
【００２１】
特徴選択方法：ターゲット・データの予測又は類別を可能にするように入力データから望ましい記述子を選ぶ方法。これは、順方向選択、逆方向選択、分岐及び結合の選択、遺伝子アルゴリズムによる選択、又は進化論的な選択によって一般に達成される。
【００２２】
ＡＤＭＥ：吸収、分布、代謝、及び排泄の特性、並びに吸収、分布、代謝、及び排泄に関連する他の指標を含む。例えば、肝細胞の代謝回転又はＣａｃｏ−２の有効透過率。
【００２３】
溶解：化合物を溶媒中に溶ける過程。
【００２４】
フィッシャーの判別分析：ターゲット・データの線形的な分離及び類別を最もよく助けるために記述子に適当に重みを加えることにより入力データの範囲を減らす線形的な方法。
【００２５】
遺伝的アルゴリズム：自然淘汰機構に基づく。突然変異を受け、かつ後に続くモデルの集合に最も良い貢献を果たすものだけのモデルの集合。
【００２６】
入力／出力システム：利用者とコンピュータ・システムの間の利用者・インタフェースを提供する。
【００２７】
カーネル描写：マーサーのカーネルを利用した古典的な線状の技術の変形、又は非線形の明確に定義されたクラスに組み込むべき変形。これらは、フィッシャーの判別分析及び主要構成要素分析を含んでいる。本発明により使用されるようなカーネル描写は、論文”Ｆｉｓｈｅｒ Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｗｉｔｈ Ｋｅｒｎｅｌｓ，”
Ｓｅｂａｓｔｉａｎ Ｍｉｋａ， Ｇｕｎｎａｒ Ｒａｔｓｃｈ， Ｊａｓｏｎ Ｗｅｓｔｏｎ， Ｂｅｒｎｈａｒｄ Ｓｃｈｏｌｋｏｐｆ， ａｎｄ Ｋｌａｕｓ−Ｒｏｂｅｒｔ Ｍｕｌｌｅｒ， ＧＭＤ ＦＩＲＳＴ， Ｒｕｄｏｗｅｒ Ｃｈａｕｓｓｅｅ ５， １２４８９ Ｂｅｒｌｉｎ， Ｇｅｒｍａｎｙ， （Ｃ） ＩＥＥＥ １９９９ （０−７８０３−５６７３−Ｘ／９９）、及び論文”ＧＡ−ｂａｓｅｄ Ｋｅｒｎｅｌ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ： Ｔｈｅｏｒｙ ｆｏｒ ＥＨＷ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，” Ｍｏｒｉｔｏｓｈｉ Ｙａｓｕｎａｇａ， Ｔａｒｏ Ｎａｋａｍｕｒａ， Ｉｋｕｏ Ｙｏｓｈｉｈａｒａ， ａｎｄ Ｊｕｎｇ Ｋｉｍ， ＩＥＥＥ （Ｃ） ２０００ （０−７８０３−６３７５−２／００）に記載されている、ここで、これらの文献をともに本明細書に援用する。
【００２８】
モデル：少なくとも１の入力値と少なくとも１のターゲット値の間の関係（対応）の数学的記載。モデルは、製造されるか又はいずれかの既知の手段（例えば、線形回帰、非線形回帰、類別、ルックアップ表、形質転換等）により描写される。モデルは、入力スペースをターゲット・スペースに移動させるマップを表すためにも検討されうる。
【００２９】
代謝：化合物（親化合物）の１以上の異なる化学的な物質（代謝産物）への変換。
【００３０】
人工的なニューラル・ネットワーク：簡単な処理装置の相互接続で作られた並列及び分散システム。本発明で使用されるような人工的なニューラル・ネットワークは、”Ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ， Ａ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ，” Ｓｅｃｏｎｄ Ｅｄｉｔｉｏｎ， Ｓｉｍｏｎ Ｈａｙｋｉｎ， ＭｃＭａｓｔｅｒ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｈａｍｉｌｔｏｎ， Ｏｎｔａｒｉｏ， Ｃａｎａｄａ， ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ ｂｙ Ｐｒｅｎｔｉｃｅ Ｈａｌｌ （Ｃ） １９９９と題された書物に詳細に記載される、ここで、上記の書物を本明細書中に記載する。
【００３１】
透過性：物質の通過を許す障壁の能力又は障壁を通過する物質の能力。輸送（流速）の濃度依存又は濃度非依存率に言及し、そして輸送される化合物の特徴、例えば分子サイズ、電荷、分配係数、及び安定性の効果を総合的に反映する。透過性は、物質及び／又は障壁に特異的である。膜を横切る化合物の移動の量。透過性は：有効透過率、外見上の透過性、透過係数、透過率と呼ばれることもできる。透過性は、数学的に：Ｊ＝Ｐ＊ＤＥＬＴＡ （濃度）、式中、Ｊ＝流量、Ｐ＝透過係数、及びデルタ（濃度）＝化合物の濃度の時間による変化と表されることができる。透過性の値を測定するための膜は、いずれかの適切なインビトロ、ｉｎ ｓｉｔｕ、又はｅｘ ｖｉｖｏ起源（例えば、人工的な合成膜、不死細胞系、動物の腸の組織等）からであるかもしれない。
【００３２】
生理的薬物動態学モデル：薬物動態学及び生理学に基づく体内又は体の解剖学的部位における化合物の移動及び配置を説明する数理モデル。
【００３３】
主要構成要素分析：低次元描写のデータを生み出すための特性の線形的組み合わせを用いた間接的データ圧縮の種類。本発明の使用に適用されるような主要構成要素分析の例は、文献”Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｓ ａ Ｋｅｒｎｅｌ Ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅ Ｐｒｏｂｌｅｍ，” Ｂｅｒｎｈａｒｄ Ｓｃｈｏｌｋｏｐｔ， Ｎｅｕｒａｌ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ， Ｖｏｌ． １０， Ｉｓｓｕｅ ５， ｐｐ． １２９９ − １３１９，１９９８， ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ．に記載される、そして上記文献を本明細書中に援用する。
【００３４】
模擬エンジン：近似した数理モデルのシステムを使用したシステムの挙動をシュミレートするコンピュータで実行される手段。システムがどのように振る舞うかシュミレート又は予測するために、数理モデルを利用者入力変数と組み合わせる。制御文（例えば、論理成分及び離散対象）のようなシステム制御成分を含んでいるかもしれない。
【００３５】
溶解度：溶けやすさの特性；溶解の相対的な能力。
【００３６】
支持ベクトル機械：高次元スペース中に入力データを投影することにより回帰／類別する方法。本発明に適用できるような支持ベクトル機械及び方法の例は、文献”Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｎｄ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，” Ｂｅｒｈａｒｄ Ｓｃｈｏｌｋｏｐｆ， Ａｌｅｘ Ｓｍｏｌａ， Ｋｌａｕｓ−Ｒｏｂｅｒｔ Ｍｕｌｌｅｒ， Ｃｈｒｉｓ Ｓｕｒｇｅｓ， Ｖｌａｄｉｍｉｒ Ｖａｐｎｉｋ， Ｓｐｅｃｉａｌ ｉｓｓｕｅ ｗｉｔｈ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｐａｐｅｒｓ ｏｆ ＡＣＮＮ’９８， Ａｕｓｔｒａｌｉａｎ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ５ （１）， ３−−９） 、及び文献 ”Ｄｉｓｔｉｎｃｔｉｖｅ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅｓ，” Ｐａｒｔｈａ Ｎｉｙｏｇｉ， ｃｈｒｉｓ Ｓｕｒｇｅｓ， ａｎｄ Ｐａｄｍａ Ｒａｍｅｓｈ， Ｂｅｌｌ Ｌａｂｓ， Ｌｕｃｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ， ＵＳＡ， ＩＥＥＥ （Ｃ） １９９９ （０−７８０３−５０４１−３／９９）に記載されている、ここで上記文献をともに本明細書中に援用する。
２．好ましい態様
厳密に言えば、本願明細書は、その構造に基づく化合物のＡＤＭＥの特徴を予測するためのシステム及び方法と題した２００１年２月９日出願の米国仮出願番号第６０／２６７，４３５号を援用する。この仮出願は、以下に記載される特定の局所的な腸の透過性モデルを製造するために利用されうる典型的なモデルを詳細に記載する。
【００３７】
本願明細書は、以下の１９９９年５月２６日出願の米国特許出願番号第０９／３２０，３７２号；１９９９年５月２６日出願の同第０９／３２０，２７０号；１９９９年５月２６日同第０９／３２０，３７１号；１９９９年５月２６日出願の同第０９／３２０，５４５号；１９９９年５月２６日出願の同第０９／３２０，５４４号；及び１９９９年５月２６日出願の同第０９／３２０，０６９号をも援用する。本出願は、１９９９年９月１４日出願のＰＣＴ出願番号第ＵＳ９９／２１００１号、及び１９９９年９月１４日出願の同第ＵＳ９９／２１１５１号をも援用する。前述の米国及びＰＣＴ出願は、化合物のより迅速な／より能率的なスクリーニングを可能にする局所的な腸の透過性モデルを利用することができた化合物の吸収モデルの詳細を開示する。その上、これらの出願に記載される吸収モデルは、吸収モデルへの入力として局所的な腸の透過性モデルの出力を利用することによって高められることができた。
【００３８】
着目のＧＩ管の各々のセクションに関する腸の透過性にインビトロの透過性データをマッピングする能力は、インビトロ・アッセイの結果に基づき、そしてまだ信頼性の高い結果を提供している、薬剤構築工程の初期の段階で利用される前述の吸収モデルを可能にする。
【００３９】
局所的な腸の透過性モデルを構築するための基本的なアプローチは、哺乳動物種の様々な腸の部位におけるＣＡＣＯ−２細胞透過性の間の関係を構築することを含んだ。データの入手可能性のために、ウサギの様々な腸の部位をモデルの構築に使用した。ＣＡＣＯ−２細胞、及びウサギの４の腸の部位（結腸、十二指腸、回腸、及び空腸）の透過性に関する、大きく、そして化学的に多種多様な化合物のセットのアッセイの結果を使用して初期モデルを構築した。このモデルは、モデルの最初の態様を構築するために、先の参考文献に盛り込まれた米国仮出願で議論された非線形回帰の技術を利用した。図４は、ウサギからの実際の透過性アッセイ・データと対比した、入力としてＣＡＣＯ−２細胞透過性を用いた十二指腸透過性の予測を説明する。図５は、ウサギの結腸に関する予測について同様の説明を提供する。図１２〜１５は、十二指腸、回腸、及び結腸に関する、局所的な腸の透過性モデルから予測された透過性とウサギ透過性データの第２の比較を説明する。
【００４０】
図６〜１０は、インビトロの透過性データに基づく透過性を提供するための局所的な腸の透過性モデルを用いた米国及びＰＣＴ出願に開示されているモデルに基づく吸収モデルの能力を説明する。図１７〜２３は、追加の能力データを説明する。
【００４１】
図２４〜３７は、先に参照された米国及びＰＣＴ出願に開示されたモデルに基づく吸収モデルに対する、異なる起源から得たＣＯＣＯ−２透過性データの相違に起因する計測されたＣＡＣＯ−２透過性の変化及び／又は相違の感度を説明する。ＣＡＣＯ−２透過性を、ＣＡＣＯ−２の局所的な腸の透過性モデルを使用してＧＩ管の透過性にマッピングした。
【００４２】
分子の記述子をモデルに組み入れることによって、ＣＡＣＯ−２の局所的な腸の透過性モデルを改良されうる。このように、本発明の第２の態様は、哺乳動物のＧＩ管の様々な部位の化合物の透過性をモデルにし、予測し、及び／又は見積もるために、分子の記述子、ＣＡＣＯ−２のような複数のインビトロのアッセイ、及び化合物に関する可溶性を利用する。
【００４３】
ヒトの薬物動態学に関係している大まかに４の主な性質がある：吸収、分布、代謝、及び排泄（ＡＤＭＥ）。例えば、薬剤が経口的に体内に取り込まれるときに、起こらなければならない最初の事は、それがＧＩ管により体内に吸収される必要がある事である。そこから、薬剤は、門脈を通って肝臓移動し、ここでそれは新陳代謝されるかもしれない。薬剤は、肝臓を通過した後、それは、体全体にわたって分配される。薬剤が体全体にわたって分配されるとすぐに、排泄のために腎臓に運ばれる。薬剤（化合物）の有効性は、体が化合物を吸収して、分配して、新陳代謝させて、排泄する経路と直接的に関係がある。化合物のＡＤＭＥ特性に加えて、化合物の毒物学的な効果を考慮すべきでもある。本発明は、化合物の化学的構造及び／又は関連した実験的なデータに基づき、体が吸収し、新陳代謝させて、分配して、排泄して、そして化合物の潜在的な中毒作用に応答する経路に関係する様々な特徴（ＡＤＭＥ／Ｔｏｘ特徴）を予測するためのシステム及び方法に向けられる。
【００４４】
提案された化合物の分子構造は、どのように化合物の原子が配置されているかについての原則的に２次元のグラフである、２次元（２Ｄ）連結テーブルとして入力されうる（上記構造は実際３次元（３Ｄ）であるが、しかし周知の方法により２Ｄとして表される）。あるいは、前記構造は、３Ｄ構造として入力されうる。ＡＤＭＥ／Ｔｏｘ特徴を予測するために構造を用いるモデルのために、２Ｄ又は３Ｄ構造的な描写が望ましい入力である。
【００４５】
実際には、それが薬剤かどうかを決定する分子の３の基本的な性質が存在する：１つ目には、それが実際に、体内の特定の分子ターゲット（ほとんどの場合、特定の種類のタンパク質）と相互作用するかどうかであり；２つ目には、体が適切にその化合物を吸収して、新陳代謝させて、分配して、排除することができるかどうかである、そして３つ目は、化合物が有毒な応答を発現するかどうかである。
【００４６】
本発明は、化合物データの統計分析を通して提案された化合物のＡＤＭＥ／Ｔｏｘ特性（例えば、Ｃａｃｏ−２有効透過率又はＣａｃｏ−２ Ｐｅｆｆ）を予測するためのシステム及び方法を提供する。本発明の使用により、試験されていない化合物のＡＤＭＥ／Ｔｏｘ特徴が高いレベルの正確度で予測されるので、高価で、時間がかかる試験、例えば動物試験の必要性を大幅に減らすことがその結果可能である。
【００４７】
本発明の最初のセクションは、どのようなデータが予測されるＡＤＭＥ／Ｔｏｘ特性に関連するかを決定するためのトレーニング・データ（伝統的な実験結果、化学的な記述子解析等を含む化合物データ）の様々な編集物の数理解析を利用する。一度、ＡＤＭＥ／Ｔｏｘ性質（記述子）に適用されるデータのタイプが決定され、各々のトレーニング・データ複合体に関する選ばれたＡＤＭＥ／Ｔｏｘ特徴を得るための選ばれたトレーニング・データの数理解析を、モデル作製のために遂行する。その後、モデルは、提案された化合物に関する同じタイプのデータをモデルに入力することにより提案された化合物のＡＤＭＥ／Ｔｏｘ特性を予測するために使用されることができる。提案された化合物の記述子を用いてモデルの実行は、予測されたＡＤＭＥ／Ｔｏｘ特性を生み出す。
【００４８】
モデルは、ただの入力分析及びテスト・データと同然であり、従って、高度に正確な予測を生み出すための鍵は、データを産むための十分に定義された標準操作手順を使用し、並びにデータが優れた分布を持つことを保証することである。従って、本発明は、提案された化合物のＡＤＭＥ／Ｔｏｘ特徴を数学的に予測するために使用される様々なトレーニング・データ・セットを収集し、そして編集する方法を提供する。
【００４９】
入力データは、好ましくは現在処方されている薬剤、並びに失敗した薬剤及び可能性のある新薬に相当する種々の化合物に関して収集され、及び／又は計算される（より多くのデータが収集されれば、得られるモデルが改良された能力を持つので、これは、継続的な工程である）。アッセイ・データは、十分に確立された起源から収集されるか、又は伝統的な手段によって得られる。例えば、透過性及び輸送機構を特徴づけるインビトロ・アッセイは、インビトロの細胞ベースの拡散実験及び固定化膜アッセイ、並びにｉｎ ｓｉｔｕ潅流アッセイ、腸のリング・アッセイ、げっ歯類、ウサギ、イヌ、ヒト以外の霊長類等のインキュベーション・アッセイ、刷子縁膜液胞のアッセイ、並びに避けらた腸嚢又は組織断片アッセイを含んでいるかもしれない。インビボのアッセイ・データは、一般にマウス、ラット、ウサギ、ハムスター、イヌ、並びに着目の化合物の分布、代謝、排泄、及び毒性を含む生物学的利用能を特徴づけるための猿のような動物モデルで行われる。高速大量処理スクリーニングのために、細胞培養ベースのインビトロのアッセイ、あるいは単離された細胞成分又は遺伝子組換えによりに発現された成分からの生化学アッセイが好ましい。高解像度スクリーニング及び妥当性確認のために、組織ベースのインビトロ、及び／又は哺乳動物ベースのインビボ・データが好ましい。
【００５０】
それらが表面積を最大にしながら実験が比較的に少量のテスト・サンプルで行われることを可能にし、そして同時に複数のサンプルについて多数の実験を遂行するために利用されうる時、細胞培養モデルは高速大量処理スクリーニングのために好ましい。動物の可変性に達するほどの動物がないので、細胞モデル又は生化学アッセイも、より少ない実験しか必要としない。異なる細胞系の整列は、一連の輸送障壁（受動的傍細胞、能動的傍細胞、担体仲介流入量、担体仲介流出量）、並びに新陳代謝の障壁（プロテアーゼ、エステラーゼ、シトクロムＰ４５０、抱合酵素）に関係する相補的な入力データを計画的に集めるために使用されることもできる。
【００５１】
アッセイに利用される細胞及び組織調製物は、集積所からか、又はいずれかの真核生物、例えばウサギ、マウス、ラット、イヌ、ネコ、サル、ウシ、ヒツジ、ブタ、ウマ、ヒト等から得ることができる。倫理的な問題を考慮に入れて、組織サンプルは体のどんな部位からも得ることができる。次に、組織サンプルは、意図されたアッセイに依存して様々な支持装置に適合させられるか又は備え付けられる。あるいは、細胞は、組織から培養されうる。これは、一般に生検からの培養に続き、標的組織の細胞から生検サンプルを得ることを含む。細胞及び組織は、遺伝学的に操作された、例えば所望のタンパク質又は与えられたスクリーニング・アッセイと関連したタンパク質の組み合わせを発現する、組み換えＤＮＡ技術によって操作された起源から得られもする。足場／基質への接種を用いた細胞の３次元的な成長及び発生を導くための人工的な足場／基質及び組織成長調整剤を使用して作製されたもののように、人為的に設計された組織が利用されうる。理想的に、全ての既知の試験結果は、モデルの調節か又は解決に向けた新しい特性の提供のためにテスト・データ・セットに加えられうることが理解される。
【００５２】
選ばれた薬剤（化合物）は、できる限り特徴が多様化しているあるべきである。従って、前記化合物は、化学的なスペースについて分析され、そして定義されうる。化学的なスペースは、化合物をプロットすべき、そして化合物サンプルの多様性を示すことに使われうるＮベース座標系として表されることができる。Ｎベース座標系の軸は、入力データの全部又は一部から選ばれうる。それらがトレーニング・データ・セットを偏らせることが決定された場合、薬剤は、特定のトレーニング・データ・セット（トレーニング・データは、特定のＡＤＭＥ／Ｔｏｘ特性を解決するためにグループ化される）から除かれうる。
【００５３】
本発明において、薬剤の収集物は、６の基本の化学的なスペースにで描かれた（図３を参照のこと）。６の基本の軸は、既知の薬剤の最良の分離が維持されるように選ばれた物理化学の記述子である。データは、広げられた外部データ・セット生じる、各々の薬剤について近接する化学物質の組み合わせライブラリーから選ばれもする。理想的に、化合物は、予想されるべきさまざまなＡＤＭＥ／Ｔｏｘ特徴又は特性に関して各々試験されるが、しかし実際の結果のために全ての化合物を試験する必要はない。
【００５４】
実験的なデータについて多くの配慮が存在する。実験的なデータの各々のデータ・セットは、どのようにモデル形成に使用されるのかを決定するために分析される。例えば、あるデータ・セットを化合物の絶対値の予測に使用することが適切であるか、又は多くの誤差がデータ・セットの中にありすぎるのではないか？もし特定の範囲（データ・スペースの対象範囲、データ・スペースの描写、又はデータ・スペースの正確度）を対象とするのに十分なデータがデータ・セット中にない場合、上記データをＢｉｎ、例えば０〜２０、２１〜４０、４１〜６０、６１〜８０、８１〜１００に入れることが可能である。あるいは、上記データは、データの体系的変化について評価するためにスケーリング矯正にを必要とするかもしれない。当業者は、実験的なデータのグループ化、スケーリング、及び体系的変化がデータ・セットを調節するために使用されることを容易に理解するであろう。
【００５５】
次に、各々の化合物を分析して、化学的な記述子を用いて化合物を記載することによって追加データを計算するためにツールが使用される。化学的な記述子は、化合物のモデリングの分野で周知であり、化合物の２Ｄ又は３Ｄ構造を分析することによって決定されうる。
【００５６】
最後に、収集又は作製された全てのトレーニング・データ（入力及びターゲット・データ）は、編集されて、そして好ましくはリレーショナル・データベースか、又は本発明に従いデータを容易に利用でき、並びに操作、及び分析することができるようにするための他の知られた手段で維持される。
【００５７】
本発明は、ここで図３８を参照して説明される。特に、システム１００は、プロセッサー設備１０２、及びネットワーク１０６につながったデータ設備１０４を含んでいる。前記プロセッサー設備１０２は、データベース設備１０４にアクセスし、そして本発明に従って分析的なソフトウェアを実行するように設定された、ＰＣのような伝統的なコンピュータであるかもしれない。データベース設備１０４は、データベース・エンジン、例えばＳＱＬＳＥＲＶＥＲ （Ｒ） 又はＯＲＡＣＬＥ ８ｉ （Ｒ） を実行する伝統的なデータベース・サーバであるかもしれず、そしてデータ、例えば前記テスト・データを維持し、そして供給するように設定される。データは、いずれかの手段により、例えばリレーショナル・データスペース又はオブジェクト指向データスペース内に保存され、そして維持される。
【００５８】
本発明は、プロセッサー設備１０２で実行されうる分析ツールを含む。前記分析ツールは、プロセッサー設備１０２上でローカルにロードされるソフトウェアの形式であるか、又は場合により含まれる、サーバー１０８によって供給されるか（例えば、ＨＴＭＬ形式、Ｊａｖａプログラム等がウェブ・サーバーにより供給される）である。したがって、クライアント設備１１０は、インターネット、及びワールド・ワイド・ウェブ（ＷＷＷ）、又はローカルエリア・ネットワーク（ＬＡＮ）の一部を含むネットワーク１０６に接続される。クライアント設備１１０は、ウェブ・ブラウザであるか、又はネットワーク１０６を介して分析ツールにアクセスし、そして遠隔的に実行するように、あるいは分析ツールを（例えば、ＨＴＭＬ、ＩＩＯＰ等により）ダウンロードするように設定された他のターミナルでありうる。
【００５９】
システム１００の設定は、単に典型的なものであり、そして本発明を制限するものではない。本発明は、多くの様式及び設定を取るかもしれないことが認識される。例えば、本発明は、データベースを含むソフトウェア・ソリューション、及びスタンドアローンのＰＣ上で実行するために構成されたフォームによって実行されうるか、あるいはソフトウェアとファームウェアの組み合わせであるかもしれず、そしてクライアント−サーバ、スタンドアローン、又はウェブ設定で実行されうる。
【００６０】
本発明の操作上の側面が、ここで図３９のフローチャートを参照して説明される。前記フローチャートは、モデル構築経路、とモデル実行又は予測経路の２の独立に始まり、ステップＳ２−５で交わる経路を表し、これらの２の最初の経路を別個に説明する。
【００６１】
モデル構築経路（Ｓ２−１ａ−＞Ｓ２−５）
モデル構築経路は、ステップＳ２−１ａで始まり、そして直ちにステップＳ２−２ａに進む。ステップＳ２−２ａで、予測すべきＡＤＭＥ／Ｔｏｘ特性が選ばれる。例えば、それは化合物のＣａｃｏ−２ Ｐｅｆｆ、又はＦＤＰを予測することが望まれうる（投与された用量のごく一部が門脈で吸収される）。このシステムは、表、ラジオ・グループ、ポップ−リストの形式であるか、又はいずれかの既知の手段による選択を可能にする。ステップＳ２−２ａでも、選ばれたＡＤＭＥ／Ｔｏｘ特性の構築のために適当な１組のトレーニング化合物がシステムに入力される。分子量、構造、比重等のような多くの化合物記述子が入力されるか、又は計算される。
【００６２】
次に、ステップＳ２−３ａで、重要な入力データの群が、予測すべき特性、又は特性選択法を用いた能力計量に関連して選ばれる。例えば回帰／類別法、例えばニューラル・ネットワークと連動させた遺伝的アルゴリズムが、化合物のＣａｃｏ−２ Ｐｅｆｆを予測する多くのモデルの形成に使用される。次に、効果的にモデル・スペースを記載する最も小さい次元数を選択する目的を持つ結果的に得られたモデルから特性が選ばれる。当業者は、分析を遂行する時、偏り及び非予測モデル（例えば、過度のトレーニング）を避ける相当数の記述子を選ぶことに留意すべきである。
【００６３】
いったん記述子が選ばれれば、予測されるＡＤＭＥ／Ｔｏｘ特性に入力データをマッピングするための回帰／類別法を使うことによりモデルをステップＳ２−４ａで作製する。モデリングの試みは、アフィン回帰、最近隣法、判別分析、支持ベクトル機械、人工的なニューラル・ネットワーク、データ圧縮技術（ターゲット化及び非ターゲット化）、遺伝的アルゴリズム、並びにブースティングを伴うかもしれない。さらに、信頼度を計量する方法は、モデル、例えば入力及びターゲット・データの分布及び値に関係がある情報の分析により計算され、そして上記方法は、モデルの形成に関与した。
【００６４】
特定のＡＤＭＥ／Ｔｏｘ特性に関する連続的な値を予測するのではなく、本発明は、特定の化合物を分類するため（例えば、それが吸収されうるか、それが有毒であるか等）に使用されることに留意すべきである。化合物は、実施された分析がわずかに変化すること以外、特定のＡＤＭＥ／Ｔｏｘ特性を予測するのと同じ方法により分類されて、そして上記分類は、「ｙｅｓ／ｎｏ」又は「高、中、低」ｂｉｎｎｉｎｇ型の解決法（例えば、１−ｂｉｔ）を解くために実施される。
【００６５】
ステップＳ２−４ａから得られたモデルは、ステップＳ２−５でモデル実行経路において新しく提案された化合物を予測するために使用される。
【００６６】
モデル実行経路（Ｓ２−１ｂ −＞ Ｓ２−７）
一度モデルが作製／構築されれば、次に、そのモデルは、提案された化合物のＡＤＭＥ／Ｔｏｘ特性を予測するために使用される。ステップＳ２−１ｂで始まり、そしてＳ２−２ｂに向かって進むモデル実行経路で少なくとも１の提案された化合物が入力される。
【００６７】
次に、ステップＳ２−３ｂで、予測されるべき性質が選ばれる。例えば、化合物のＣａｃｏ−２ Ｐｅｆｆ又はＦＤＰを予測することが望まれる。このシステムは、表、ラジオ・グループ、ポップ−リストの形式であるか、又はいずれかの既知の手段による選択を可能にする。
【００６８】
次に、ステップＳ２−５で、提案された化合物（ステップＳ２−３ａで確認されている）に関する記述子が、ステップＳ２−４ａで作製されたモデルに入力される。モデルは実行され、そして結果（例えばＣａｃｏ−２ Ｐｅｆｆ又はＦＤＰ予測）がステップＳ２−６で作り出される。先に記載のとおり、結果の信頼度の計量が作り出されもする。
【００６９】
処理は、ステップＳ２−７で終了する。
【００７０】
先行の方法がおびただしい数の設定によって実行されうることは当業者に容易に理解されるであろう。例えば、先行の方法及びその中の分析は、データ・ウェアハウスにつながれたＣ＋＋プログラムによって実行されるか、あるいはプログラム要素とデータベースの組み合わせによって実行される。
【００７１】
図４０〜８２は、モデル構築に関するさらなる詳細な記述を提供する。
【００７２】
局所的な腸の透過性モデルは、モデルを訓練及び／又は構築するために利用されるデータを得るために利用された実験条件とモデルの利用者により発見及び／又は利用される実験条件についての評価、あるいはその間に相関関係を与えることよりさらに改善されるかもしれない。以下の段落は、ＣＡＣＯ−２透過性データの研究室間の相違；ＣＡＣＯ−２透過性データに対するｐＨ、緩衝液、及びＣＯ２保温の効果；並びにＣＡＣＯ−２透過性データによる絶食状態をシュミレートした腸液について議論する。当業者は、モデルに入力されたＣＡＣＯ−２透過性データが得られた異なる条件について評価するか、又は入力されたＣＡＣＯ−２透過性データとデータが得られた条件を補正（適合）、及び／又は関連させるかのいずれかにより先に説明した基本的な局所的な腸の透過性モデルを改善できると思われる。入力したＣＡＣＯ−２透過性データの補正及び／又は相関関係を作る場合に、ＣＡＣＯ−２透過性の値を、入力したＣＡＣＯ−２透過性データを既知の及び／又は期待される実験的な相違に関する評価に適合させることにより得ることができる。その結果、入力された一貫したデータにより、ＣＡＣＯ−２の局所的な腸のモデルの出力は、よりよく実際の透過性を反映するである。従って、ＣＡＣＯ−２の局所的な腸のモデルの出力を利用するモデルの出力は、インビボの条件をよりよく反映すべきでもある。
【００７３】
モデルに入力する透過性を変えることによって、利用者がモデル、例えばｉＤＥＡ吸収モジュール、透過性モデルにおける変化の感度を決定するかもしれない。ｉＤＥＡ吸収モジュールを使っている例として、ｉＤＥＡマニュアル（本明細書中に援用）の「実施例データ」の章の表１０〜１４に載せられた１０のサンプル薬剤に関して実験的に計測された値に溶解度を維持しながら、入力透過性を０．１〜２．０倍に変化させた。ｉＤＥＡ吸収モジュールについて、Ｃａｃｏ−２透過性の２倍の変化は、実際と予測ＦＤｐとの間に±６ ＦＤｐ単位、そして１０の基準物質に関して最大±１５ ＦＤｐ単位の平均偏差を生じさせた。
【００７４】
１０の基準物質を分析して、計測されたインビトロの透過性を透過性モデルの構築に使用されたインビトロのデータと比較することによって、利用者は、彼らのインビトロのアッセイがどのように透過性モデルからの出力を使用したモデルからの予測に影響するかを立証することができる。ｉＤＥＡ吸収モジュールの実施例について、ＣＡＣＯ−２透過性の値が１０の基準物資について報告された透過性の２倍の差異の範囲に入る場合には、利用者のＣａｃｏ−２アッセイからのデータは、ｉＤＥＡ吸収モジュールの予測されたＦＤｐに影響することなく直接使用されうる。ＣＡＣＯ−２透過性がこの範囲を外れる時、１０の基準透過性と利用者のＣＡＣＯ−２透過性の間の相関関係又はマップを得る必要がある。線形又は非線形の相関関係が使われうる。選ばれた相関は、一般にデータの差異に依存する。利用者データと基準データの間の相関関数の選択及び創作は、数理モデリングの当業者の範疇にある。さらにこの概念を説明するために２つの実験を以下に提供する。
【００７５】
実験１−Ｃａｃｏ−２透過性の研究室間の相関
目的．マーカー化合物を使ったＣａｃｏ−２透過性の研究室間の相関関係を調査するため。薬剤のインビトロ透過性が培養及び輸送条件の違いのために研究室間で変動するが、しかし研究室間の変動を評価するための標準化された方法が存在しないことは周知である。
【００７６】
参考文献：
１． Ｐａｄｅ ｅｔ ａｌ．， Ｐｈａｒｍ． Ｒｅｓ．， １４： １２１０（１９９７）／ ４．７１ ｃｍ２， ｐ３５−４１， ａｇｅ １５
２． Ｉｒｖｉｎｅ ｅｔ ａｌ．， Ｊ． Ｐｈａｒｍ． Ｓｃｉ．， ８８： ２８ （１９９９）／ ０．３３ ｃｍ２， ｐ３１−４２， ａｇｅ ２１−２５／ ＭＤＣＫ： ｐ５９−８０， ａｇｅ ３
３． Ｙａｍａｓｈｉｔａ ｅｔ ａｌ．， ＥＪＰＳ．， １０：１９５ （２０００）／ ４．７１ ｃｍ２， ａｇｅ １８−２１
４． Ｙａｚｄａｎｉａｎ ｅｔ ａｌ．， Ｐｈａｒｍ． Ｒｅｓ．， １５：１４９０ （１９９８）／ ４．７１ ｃｍ２， ｐ ２３−５０， ａｇｅ −２５
５． Ｙｅｅ， Ｐｈａｒｍ． Ｒｅｓ．， １４： ７６３ （１９９７）／ ０．８３ ｃｍ２， ｐ５２−８０， ａｇｅ ２１
６． Ｒｕｂａｓ ｅｔ ａｌ．， Ｐｈａｒｍ． Ｒｅｓ．， １０：１１３ （１９９３）／ １．１３．ｃｍ２， ｐ３０−３５， ａｇｅ ２０−２６
７． Ｃｈｏｎｇ ｅｔ ａｌ．， Ｐｈａｒｍ． Ｒｅｓ．， １４：１８３５ （１９９７）／ ４．１９ ｃｍ２， ｐ４０−５０， ａｇｅ ２１−２５／ ａｇｅ ３
８． Ｌｉａｎｇ ｅｔ ａｌ．， Ｊ． Ｐｈａｒｍ． Ｓｃｉ． ８９： ３３６ （２０００）／ ４．７１ ｃｍ２， ａｇｅ ２１−２５／ ａｇｅ ３−７
９． Ｗｉｔｈｉｎｇｔｏｎ ｅｔ ａｌ．， ＡＡＰＳ １９９９． ＢＤ ＶｉａＳａｎｔｅ
方法．様々な輸送プロセスを表す標識化合物のインビトロの透過性をＣａｃｏ−２の単層で検討した（２４−ウェルのトランスウェル形式／２０〜２４日の培養／３０〜４０の継代）。頂端（ａｐｉｃａｌ）（Ａ、０．３ ｍＬ量）と基底外側（ｂａｓｏｌａｔｅｒａｌ）（Ｂ、１．２ｍＬ量）の貯蔵器官を２５ ｍＭのグルコースを含むリンゲル緩衝液（ｐＨ ７．４、２９０ ｍＯｓｍ／ｋｇ）で満たした。３７℃、１分当り５０の振動（ｏｐｍ）、９５％の湿気、そして１％のジメチル・スルホキシド（ＤＭＳＯ）を用いた１００μＭのドナー濃度を用いた５％のＣＯ２で、Ａ → Ｂ透過性を検討した。
【００７７】
サンプルを９０分超の間隔で回収し、そしてアリコートを液体クロマトグラフィー／ＵＶ検出（ＬＣ／ＵＶ）、液体クロマトグラフィー／質量分析検出（ＬＣ／ＭＳ）、又は液状シンチレーション・カウンター（ＬＳＣ）により分析した。標識化合物のインビトロの透過性の値を、様々な培養物（継代数、血清、フィルタータイプ／サイズ、播種密度、単層年齢）、並びに様々な輸送（撹拌、ｐＨ、緩衝液）条件の参照から回収されもし、そしてそれらを基準として使用されるデータと関連させた。
【００７８】
結果．前記の検討結果は、＞４の個々のＣａｃｏ−２単層バッチで、４の輸送標識に関して再現性のある透過性を示した（マンニトール：０．４６１（±０．０７４）ｘ１０−６ ｃｍ／ｓ；アテノロール：１．０７（±０．４３）ｘ１０−６ ｃｍ／ｓ；プロプラノロール：２８．７（±６．２２）ｘ１０−６ ｃｍ／ｓ；及びベラパミル：２１．５７（±３．１９）ｘ１０−６ ｃｍ／ｓ）。しかし、研究室間のＣａｃｏ−２においてインビトロの透過性の値は、マンニトールに関して９倍（０．３８−３．２３ｘ１０−６ ｃｍ／ｓ）、アテノロールに関して４５倍（０．１−４．５ｘ１０−６ ｃｍ／ｓ）、プロプラノロールに関して７倍（１４．８−１１０ｘ１０−６ ｃｍ／ｓ）、及びベラパミンに関して１４倍（３．８３−５１．９ｘ１０−６ ｃｍ／ｓ）の変わりやすさであった。公表された参考文献からインビトロのマンニトール見かけ上の透過性（Ｐａｐｐ）値が、３４５倍（０．０１９−６．５５ｘ１０−６ ｃｍ／ｓ）の変わりやすさであることが知られてもいる。対照的に、基準値として使用されるデータと１０の基準の各々の間のＣａｃｏ−２透過性の相関関係が有効であった。
【００７９】
結論．標識化合物のインビトロの透過性は、標準化された実験条件下で再現性があるが、しかし培養及び実験条件の違いによる研究室間で有意に変動しうる。この研究は、研究室間のＣａｃｏ−２透過性の相関がＣａｃｏ−２透過性の研究室間の違いを正規化するために貴重な標準化法であるかもしれないことを示唆する。
【００８０】
実験２−様々な実験条件の効果
目的．標識化合物を使用したインビトロのＣａｃｏ−２透過性における様々な実験条件の効果を調査するため。
【００８１】
方法．様々な輸送標識化合物のインビトロの透過性を異なる頂端ｐＨ（ｐＨ ７．４とｐＨ ６．５）、異なる緩衝液（リンゲル、Ｍｅｓ、及びＨｅｐｅｓ）、並びに異なるインキュベーション（ＣＯ２の有無）条件を用いて調査した。Ｃａｃｏ−２経上皮輸送研究を標準化された２４−ウェルのトランスウェル形式（２０〜２４日の培養／３０〜４０の継代）を用いて実施した。頂端（Ａ、０．３ ｍＬ量）と基底外側（Ｂ、１．２ｍＬ量）の貯蔵器官を２５ ｍＭのグルコースを含むリンゲル緩衝液（ｐＨ ７．４、２９０ ｍＯｓｍ／ｋｇ）で満たした。３７℃、５０ ｏｐｍ、９５％の湿気、そして１％のＤＭＳＯによる１００μＭのドナー濃度を用いた５％のＣＯ２で、Ａ → Ｂ及びＢ → Ａ透過性を検討した。単層の完全性を経上皮電気抵抗（ＴＥＥＲ）計測により評価した。サンプルを９０分超の間隔で回収し、そしてアリコートをＬＣ／ＵＶ、ＬＣ／ＭＳ、又はＬＳＣにより分析した。
【００８２】
結果．７．４から６．５への頂端のｐＨの変化は、グリシルサルコシン（ＰｅｐＴ１基質、ｘ６）、並びに酸性化合物、例えばイブプロフェン（ｘ３）、及びケトプロフェン（ｘ６）に関してはＡ → Ｂ有効透過率（Ｐｅｆｆ）を増加させたが、しかし塩基性化合物、例えばプロプラノロール（ｘ３）、ベラパミル（ｘ６）、及びビンブラスチン（ｘ５）に関してはＡ → Ｂ Ｐｅｆｆを減少させた。逆に、Ｂ → Ａ Ｐｅｆｆは、酸性化合物で減少し、そして塩基性化合物で増加した。流出速度は、７．４，及び６．５の頂端のｐＨで、エトポシド（ｐＨ ７．４で８、ｐＨ ６．５で１２）及びビンブラスチン（ｐＨ ７．４で４、ｐＨ ６．５で３２）に関して高かった。おそらく受容区画での脱着作用のために、アテノロール、プロプラノロール、及びベラパミルに関して、頂端ｐＨ ６．５でのみ流出速度が高かった（＞４）。リンゲル、Ｍｅｓ、又はＨｅｐｅｓ緩衝液を用いて試験した標識化合物のＡ → Ｂ及びＢ → Ａ Ｐｅｆｆは、頂端ｐＨ ７．４ではの変化を示さなかったが、頂端ｐＨ ６．５で異なった。透過性の検討をＣＯ２の不在下、ｐＨ ７．４リンゲルで実施し、検討の間にｐＨを７．８−８．０に切り替えた時、そうして得られたＡ → Ｂ Ｐｅｆｆをグリシルサルコシン（ｘ２）及びケトプロフェン（ｘ２）で減少させた。その上、インビトロの透過性の値を様々な輸送条件を用いて１０の基準から回収した時、その透過性の値は、アテノロールに関して４５倍（０．１−４．５ ｘ１０−６ ｃｍ／ｓ）、プロプラノロールに関して７倍（１４．８−１１０ｘ１０−６ ｃｍ／ｓ）変化した。
【００８３】
結論．頂端の、２の異なるｐＨ値、６．５及び７．４は、受動及び能動輸送される標識化合物の両方の透過性に対して顕著な効果を示した。この研究は、Ｃａｃｏ−２透過性の研究室間の違いが、異なる実験条件の中のｐＨ効果（頂端ｐＨ、緩衝液、又はＣＯ２インキュベーション）によって部分的に説明されうることを示唆している。
【００８４】
実験３−絶食状態をシュミレートした腸液の効果
目的．標識化合物を使用した、インビトロのＣａｃｏ−２における絶食状態をシュミレートした腸液（ＦａＳＳＩＦ）の効果、及びウサギの腸の透過性を調査するため。ＦａＳＳＩＦは、胆汁酸塩及びレシチンを含む生理学的な緩衝液であり、クラスＩＩ化合物（ＢＣＳ類別）の溶解度（又は分解）に対する効果が明言されている。
【００８５】
方法．より高い可溶性と様々な輸送過程を表す１２の標識化合物をインビトロの透過性研究に使用した。Ｃａｃｏ−２経上皮輸送研究を標準化された２４−ウェルのトランスウェル形式（２０〜２４日の培養／３０〜４０の継代）を用いて実施した。
【００８６】
輸送実験を、リンゲル（ｐＨ７．４）、Ｍｅｓ（ｐＨ６．５）、又はＦａＳＳＩＦ（ｐＨ６．５、カルシウム不含）のいずれかの０．３ ｍＬの頂端溶液、並びに１．２ｍＬの基底外側溶液（リンゲル緩衝液：ｐＨ ７．４、２９０ ｍＯｓｍ／ｋｇ、２５ ｍＭグルコース）を用いて実施した。３７℃、５０ ｏｐｍ、９５％の湿気、そして１％のＤＭＳＯによる１００μＭのドナー濃度を用いた５％のＣＯ２で、Ａ → Ｂ及びＢ → Ａ透過性を検討した。単層の完全性をＴＥＥＲ計測により評価した。ウサギの局所的な腸の透過性の検討を、各々の側面に１．５ ｍＬの容量を持つ、ユッシング隣接拡散チャンバーを使って実施した。腸のセグメント（十二指腸／空腸／回腸／下行結腸）を雄のニュージーランド白色ウサギ（２．５〜３．０ ｋｇ）から収集し、筋肉層を剥し取り、そして前記チャンバーに取り付けた。サンプルを９０分超の間隔で回収し、そしてアリコートをＬＣ／ＵＶ、ＬＣ／ＭＳ、又はＬＳＣにより分析した。
【００８７】
結果．ＦａＳＳＩＦは、あるいはタイトジャンクションの開口によるかもしれないＴＥＥＲの有意な低下を伴い、Ｃａｃｏ−２の傍細胞標識物質の透過性を増加させた。頂端区画にＦａＳＳＩＦを使用し、そしてＭｅｓと比較した時、Ａ → Ｂ透過性は、３倍（マンニトール）、２倍、ポリエチレングリコール（ＰＥＧ ４０００）、５倍（リバビリン）、３倍（アシクロビル）、及び１３倍（ガンシクロビル）増加し、１１倍（マンニトール）、２倍（ＰＥＧ ４０００）、３倍（ガンシクロビル）までのＢ → Ａ透過性の増加を伴う。頂端区画へのＦａＳＳＩＦの添加は、Ｃａｃｏ−２における能動輸送される標識物質をも調節した。Ａ → Ｂ透過性を、エトポシド（流出）に関して２倍に増加させたのに対し、グリシルサルコシン（流入）に関して２倍に減少させた。しかし、経細胞標識物質のＡ → Ｂ及びＢ → Ａ透過性を、Ｃａｃｏ−２においてＦａＳＳＩＦにより変化させなかった。その上、傍細胞又は経細胞標識物質のいずれかの透過性を、どちらの方向についてもウサギの腸におけるＦａＳＳＩＦにより変化させなかった。
【００８８】
結論．この研究の結果は、ＦａＳＳＩＦの使用がＣａｃｏ−２のタイトジャンクションを開くかもしれず、傍細胞標識物質の透過性の増加をもたらすことを示唆する。この研究は、ＦａＳＳＩＦがＣａｃｏ−２における能動輸送（流入及び流出）を抑制するかもしれないことをも説明する。しかし、Ｃａｃｏ−２とウサギの無処置の腸の間のインビトロの透過性に対するＦａＳＳＩＦの効果の不一致が存在したので、インビボの透過性に対するＦａＳＳＩＦの効果に関してさらなる調査を必要とする。
【００８９】
要約すると、本発明の概念を利用することからもたらされる多数の利益が説明されている。本発明の現在の好ましい態様の先の記載は、例証と説明の目的のために提供される。網羅的であること又は開示された厳格な様式に本発明を制限することを意図しない。明らかな修飾又は変更は、先の教示を考慮して、可能である。本発明の原理、並びにそれにより当業者が様々な態様において、及びそこに適した特定の使用が考慮されるような様々な修飾を伴い、本発明を最大に利用できるようにするためのその実際の適用を最もよく説明する目的で記載するために態様が選択された。本発明の範囲が本明細書に添付の請求項によって定義されることを意図する。
【００９０】
明細書に組み入れられ、及びその一部を形成する添付の図面は、本発明のいくつかの側面、及び記載と一緒に本発明の原理を説明する。
【００９１】
本発明の現在の好ましい態様への言及は、ここで詳細になされ、その実施例が添付の図面によって説明される。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明を図解及び説明する。
【図２】
本発明を図解及び説明する。
【図３】
本発明を図解及び説明する。
【図４】
本発明を図解及び説明する。
【図５】
本発明を図解及び説明する。
【図６】
本発明を図解及び説明する。
【図７】
本発明を図解及び説明する。
【図８】
本発明を図解及び説明する。
【図９】
本発明を図解及び説明する。
【図１０】
本発明を図解及び説明する。
【図１１】
本発明を図解及び説明する。
【図１２】
本発明を図解及び説明する。
【図１３】
本発明を図解及び説明する。
【図１４】
本発明を図解及び説明する。
【図１５】
本発明を図解及び説明する。
【図１６】
本発明を図解及び説明する。
【図１７】
本発明を図解及び説明する。
【図１８】
本発明を図解及び説明する。
【図１９】
本発明を図解及び説明する。
【図２０】
本発明を図解及び説明する。
【図２１】
本発明を図解及び説明する。
【図２２】
本発明を図解及び説明する。
【図２３】
本発明を図解及び説明する。
【図２４】
本発明を図解及び説明する。
【図２５】
本発明を図解及び説明する。
【図２６】
本発明を図解及び説明する。
【図２７】
本発明を図解及び説明する。
【図２８】
本発明を図解及び説明する。
【図２９】
本発明を図解及び説明する。
【図３０】
本発明を図解及び説明する。
【図３１】
本発明を図解及び説明する。
【図３２】
本発明を図解及び説明する。
【図３３】
本発明を図解及び説明する。
【図３４】
本発明を図解及び説明する。
【図３５】
本発明を図解及び説明する。
【図３６】
本発明を図解及び説明する。
【図３７】
本発明を図解及び説明する。
【図３８】
候補薬剤のＡＤＭＥ／Ｔｏｘ特性を予測するためのシステムのブロック・ダイヤグラムである。
【図３９】
候補薬剤のＡＤＭＥ／ Ｔｏｘ特性を予測するモデルを構築するための；及び候補薬剤のＡＤＭＥ／ Ｔｏｘ特性を予測するための方法のフローチャートである。
【図４０】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図４１】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図４２】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図４３】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図４４】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図４５】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図４６】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図４７】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図４８】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図４９】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図５０】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図５１】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図５２】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図５３】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図５４】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図５５】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図５６】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図５７】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図５８】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図５９】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図６０】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図６１】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図６２】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図６３】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図６４】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図６５】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図６６】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図６７】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図６８】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図６９】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図７０】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図７１】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図７２】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図７３】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図７４】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図７５】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図７６】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図７７】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図７８】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図７９】
本発明に関係する、及び重要な特別な点の個々の説明であり、そしてヒトのＡＤＭＥデータを予測することを目的とした本発明の態様の特定の実施例を説明する。
【図８０】
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【図８１】
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【図８２】
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【図８３】
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【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図７８】
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【図７９】
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【図８０】
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【図８１】
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【図８２】
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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）】
2004523207.tif 000202
2004523207.tif 000203
【国際調査報告】
2004523207.tif 000204
2004523207.tif 000205
2004523207.tif 000206