(57)【要約】本発明は、生物および生理システムの定量的および準定量的なモデル化の方法およびシステムに関する。より詳細には、本発明は、計算生物モデルの記憶および操作にオーバーレイを使用することに関する。また本発明により、オーバーレイを準備する方法およびシステム、オーバーレイを古いモデルに適用することにより新しい計算生物モデルを作成する方法およびシステム、およびオーバーレイを含むコンピュータ・プログラム製品も提供される。
2004507807.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の計算生物モデルを記憶する方法であって、
ａ．複数の計算生物モデルから基本モデルを選択するステップと、
ｂ．基本モデル以外の各計算生物モデルのオーバーレイを計算するステップと、
ｃ．前記基本モデルを記憶するステップと、
ｄ．前記オーバーレイを記憶するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
合計の記憶要件を最小にするように前記基本モデルを選択する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
基本モデルおよび他の計算生物モデルによって共有される共通のモデル・コンポーネントの数を最大にするように前記基本モデルを選択する請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記オーバーレイに対応する計算生物モデルと前記基本モデルとの差分を計算することにより、前記オーバーレイの少なくとも１つを計算する請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記計算生物モデルが定義された連続に順序付けられ、各オーバーレイに対応する計算生物モデルと連続中の１つ前の計算生物モデルとの差分を計算することにより各オーバーレイを計算する請求項１に記載の方法。
【請求項６】
生物または生理システムの定量的または準定量的なモデル化の方法であって、
ａ．１つまたは複数のオーバーレイを基本計算生物モデルに適用して、第２の計算生物モデルを生成するステップと、
ｂ．前記第２の計算生物モデルの予測シミュレーションを実行するステップと　を含む方法。
【請求項７】
生物または生理システムの定量的または準定量的なモデル化の方法であって、
ａ．基本計算生物モデルを検索するステップと、
ｂ．オーバーレイを検索するステップと、
ｃ．前記オーバーレイを前記基本モデルに適用して新しい計算生物モデルを生成するステップと、
ｄ．コンピュータで前記新しいモデルのシミュレーションを実行するステップと
を含む方法。
【請求項８】
従来のモデル化方法を使用して前記基本モデルを作成する請求項６または７に記載の方法。
【請求項９】
自動化されたモデル生成技術を使用して前記基本モデルを作成する請求項６または７に記載の方法。
【請求項１０】
前記基本モデルの予測シミュレーションを実行するステップ、および基本モデルのシミュレーション結果と前記第２の計算生物モデルのシミュレーション結果を比較するステップをさらに含む請求項６または７に記載の方法。
【請求項１１】
オーバーレイを作成する方法であって、
ａ．基本計算生物モデルを構築するステップと、
ｂ．第２の計算生物モデルを構築するステップと、
ｃ．第２のモデルと基本モデルを比較して２モデルの差分を確定するステップと、
ｄ．２モデルの差分に基づいてオーバーレイを計算するステップと
を含む方法。
【請求項１２】
文字単位またはバイト単位のレベルで前記２モデルの比較を行う請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
真の構造的な差分または生物学的に重要な差分が明らかになる抽象レベルで前記２モデルの比較を行う請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
実験データに基づいて前記基本モデルを調整することにより前記第２のモデルを構築する請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記第２のモデルの構築ステップが、前記第２のモデルによって行われる予測と前記実験データとの差分を測定して誤差測定基準を最小にするステップを含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記誤差測定基準がＬ２ノルムである請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記誤差最小化ステップがバッチ推定量を適用するステップを含む請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記誤差最小化ステップが再帰型フィルタを適用するステップを含む請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
前記再帰型フィルタが、最小二乗フィルタ、擬似逆フィルタ、平方根フィルタ、カルマン・フィルタ、粒子フィルタ、およびＪａｚｗｉｎｓｋｉ適応フィルタからなるフィルタ群から選択される請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記フィルタがフェーディング・メモリ・フィルタである請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記フィルタがカルマンタイプ・フィルタである請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記フィルタが拡張カルマン・フィルタまたはアンセンテッド・カルマン・フィルタである請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
オーバーレイを作成する方法であって、
ａ．基本計算生物モデルに関連する情報またはデータを入手するステップと、
ｂ．前記情報またはデータによって示唆されるモデル変化に基づいてオーバーレイを計算するステップと
を含む方法。
【請求項２４】
前記情報が遺伝子発現データ、蛋白質発現データ、またはその組合せを含む請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記基本計算生物モデルが、代数方程式システム、常微分方程式システム、偏微分方程式システム、またはその組合せを含む請求項１、６、７、１１、または２３に記載の方法。
【請求項２６】
前記計算生物モデルが行列として表される請求項１、６、７、１１、または２３に記載の方法。
【請求項２７】
前記オーバーレイが行列として表される請求項１、６、７、１１、または２３に記載の方法。
【請求項２８】
請求項１５または２３に記載の方法に従って作成される、コンピュータ可読媒体に組み込まれたオーバーレイ。
【請求項２９】
前記オーバーレイをＸＭＬ形式で表す請求項２８に記載のオーバーレイ。
【請求項３０】
前記ＸＭＬ形式がＣｅｌｌＭＬである請求項２９に記載のオーバーレイ。
【請求項３１】
計算生物モデルに作用して前記モデルに少なくとも１つの変化を導入する手段を含むコンピュータ可読媒体に組み込まれたオーバーレイ。
【請求項３２】
前記オーバーレイをＸＭＬ形式で表す請求項３１に記載のオーバーレイ。
【請求項３３】
前記ＸＭＬ形式がＣｅｌｌＭＬである請求項３２に記載のオーバーレイ。
【請求項３４】
複数の計算生物モデルを記憶するシステムであって、
ａ．複数の計算生物モデルから基本モデルを選択する手段と、
ｂ．基本モデル以外の各計算生物モデルのオーバーレイを計算する手段と、
ｃ．前記基本モデルを記憶する手段と、
ｄ．前記オーバーレイを記憶する手段と
を含むシステム。
【請求項３５】
合計の記憶要件を最小にするように前記基本モデルを選択する請求項３４に記載のシステム。
【請求項３６】
基本モデルおよび他の計算生物モデルによって共有される共通のモデル・コンポーネントの数を最大にするように前記基本モデルを選択する請求項３４に記載のシステム。
【請求項３７】
前記基本モデルと、前記オーバーレイに対応する計算生物モデルとの差分を計算することにより、前記オーバーレイの少なくとも１つを計算する請求項３４に記載のシステム。
【請求項３８】
前記計算生物モデルが定義された連続に順序づけられ、各オーバーレイに対応する計算生物モデルと、連続中の１つ前の計算生物モデルとの差分を計算することにより各オーバーレイを計算する請求項３４に記載のシステム。
【請求項３９】
生物または生理システムの定量的または準定量的なモデル化のシステムであって、
ａ．１つまたは複数のオーバーレイを基本計算生物モデルに適用して第２の計算生物モデルを生成する手段と、
ｂ．前記第２の計算生物モデルをシミュレートする手段と、
を含むシステム。
【請求項４０】
生物または生理システムの定量的または準定量的なモデル化のシステムであって、
ａ．基本計算生物モデルを検索する手段と、
ｂ．オーバーレイを検索する手段と、
ｃ．前記オーバーレイを前記基本モデルに適用して新しい計算生物モデルを生成する手段と、
ｄ．前記新しいモデルをコンピュータでシミュレートする手段と
を含むシステム。
【請求項４１】
従来のモデル化方法を使用して前記基本モデルを作成する請求項３９または４０に記載のシステム。
【請求項４２】
自動化されたモデル生成技術を使用して前記基本モデルを作成する請求項３９または４０に記載のシステム。
【請求項４３】
前記基本モデルの予測シミュレーションを実行するステップと、基本モデルのシミュレーション結果と前記第２の計算生物モデルのシミュレーション結果を比較するステップをさらに含む請求項３９または４０に記載のシステム。
【請求項４４】
オーバーレイを作成するシステムであって、
ａ．基本計算生物モデルを構築する手段と、
ｂ．第２の計算生物モデルを構築する手段と、
ｃ．第２のモデルと基本モデルを比較して２モデルの差分を確定する手段と、
ｄ．２モデルの差分に基づいてオーバーレイを計算する手段と
を含むシステム。
【請求項４５】
前記２モデルの比較を文字単位またはバイト単位のレベルで行う請求項４４に記載のシステム。
【請求項４６】
前記２モデルの比較を、真の構造的または生物学的に重要な差分が明らかになる抽象レベルで行う請求項４４に記載のシステム。
【請求項４７】
実験データに基づいて前記基本モデルを調整することにより前記第２のモデルを構築する請求項４４に記載のシステム。
【請求項４８】
前記第２のモデルの構築ステップが、前記第２のモデルによって行う予測と前記実験データとの差分を測定して誤差測定基準を最小にすることを含む請求項４７に記載のシステム。
【請求項４９】
前記誤差測定基準がＬ２ノルムである請求項４８に記載のシステム。
【請求項５０】
前記誤差最小化ステップがバッチ推定量を適用することを含む請求項４８に記載のシステム。
【請求項５１】
前記誤差最小化ステップが再帰型フィルタを適用することを含む請求項４８に記載のシステム。
【請求項５２】
前記再帰型フィルタが、最小二乗フィルタ、擬似逆フィルタ、平方根フィルタ、カルマン・フィルタ、粒子フィルタ、およびＪａｚｗｉｎｓｋｉ適応フィルタからなるフィルタ群から選択される請求項５１に記載のシステム。
【請求項５３】
前記フィルタがフェーディング・メモリ・フィルタである請求項５１に記載のシステム。
【請求項５４】
前記フィルタがカルマンタイプ・フィルタである請求項５３に記載のシステム。
【請求項５５】
前記フィルタが、拡張カルマン・フィルタまたはアンセンテッド・カルマン・フィルタである請求項５４に記載のシステム。
【請求項５６】
オーバーレイを作成するシステムであって、
ａ．基本計算生物モデルに関連する情報またはデータを入手する手段と、
ｂ．前記情報またはデータによって示唆されるモデル変化に基づいてオーバーレイを計算する手段と
を含むシステム。
【請求項５７】
前記情報が遺伝子発現データ、蛋白質発現データ、またはその組合せを含む請求項５６に記載のシステム。
【請求項５８】
コンピュータ可読形式でコンピュータ使用可能媒体に記憶された少なくとも１つのオーバーレイを含むコンピュータ・プログラム製品。
【請求項５９】
コンピュータのメモリにロードすることが可能なコンピュータ・プログラム製品であって、前記製品を前記コンピュータで実行すると請求項１、６、７、１１、または２３のいずれか一項に記載のステップを実行するソフトウェア・コード部分を含む製品。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本出願は、２０００年７月７日付け出願の米国仮特許出願第６０／２１６，８７６号の優先権の恩恵を請求する。同出願は参照により本明細書に組み込む。
【０００２】
（発明の背景）
発明の分野
本発明は、一般には、生物システムの定量的および準定量的なモデル化の方法およびシステムに関する。
【０００３】
背景技術の説明
創薬プロセスの一環として、ＤＮＡ配列データ、ＲＮＡ発現データ、蛋白質発現データ、およびその他の種のデータの生成量が増加している。特に、近年遺伝子発現および蛋白質発現のデータを得る自動化された方法（マイクロアレイを利用する技術を含む）の開発が飛躍的に進展したことにより、研究者は膨大な量の新データを収集することができるようになった。実際、ＤＮＡ配列、ＲＮＡ発現、および蛋白質発現のデータ・セットは、研究団体がそれを解明する能力をはるかに超える速度で生成されている。
【０００４】
研究者は、組織内のデータベース、公衆データベース、および私的なコンテンツ提供者を含む多くのソースから得た異質のデータを記憶し、分析し、結び付け、比較する必要がある。広く使用される配列分析データの公衆データベースには次のようなものがある。ＣＣＳＤ（Ｃｏｍｐｌｅｘ　Ｃａｒｂｏｈｙｄｒａｔｅ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ　Ｄａｔａｂａｓｅ）；ＥＭＢＬ（発表された論文からのものと直接の提出された核酸配列。Ｅｕｒｏｐｅａｎ　Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ　Ｂｉｏｌｏｇｙ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙの提供による）；ＧｅｎＢａｎｋ（核酸配列。Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｇｅｎｅｒａｌ　Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ（ＮＩＧＭＳ）、ＮＩＨ、およびＬｏｓ　Ａｌａｍｏｓ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙの提供による）；ＧｅｎＩｎｆｏ（核酸および蛋白質配列。Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｅｎｔｅｒ　ｆｏｒ　Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（ＮＣＢＩ）およびＮＩＨの提供による）；ＮＲＬ＿３Ｄ（蛋白質配列および構造のデータベース）；ＰＤＢ（蛋白質および核酸の３次元構造）；ＰＩＲ／ＮＢＲＦ（蛋白質配列、Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｌｉｂｒａｒｙ　ｏｆ　Ｍｅｄｉｃｉｎｅ（ＮＬＭ）の提供による）；ＯＷＬ（複数のソースから統合された蛋白質配列。リーズ大学およびＰｒｏｔｅｉｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅの提供による）；およびＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ（蛋白質配列。ジュネーブ大学の提供による）。
【０００５】
さらに、研究者は、現在生成されつつある多量の生物情報学データを分析し、理解するための分析ツールを必要としている。詳細には、研究者は、生物あるいは生理システムの非常に詳細なコンピュータ・シミュレーションを必要としており、またその使用は次第に増加している。こうしたモデルを使用して、対象とする各種の生化学、生物理学、および／または生理学的な変量の時間的な変化を記述し、予測することができる。したがって、このようなシミュレーション・モデルは、教育的目的（すなわちシミュレートする生物システムの理解を助ける）と、創薬の活動（すなわち実際のｉｎ　ｖｉｔｒｏまたはｉｎ　ｖｉｖｏの実験に先立ってコンピュータで実験を行うことを可能にする）のいずれにとっても非常に有用である。
【０００６】
このような詳細なコンピュータ・シミュレーション・モデルと、上述の自動化された配列決定技術（およびこれらの技術を用いて生成されるデータ量）を合わせるとシミュレーション・モデルの精度が高まり、それにより当該の生物／生理システムの動的性をより正確に予測できるようになるはずである。このため、遺伝子および蛋白質の発現データを予測型の生物シミュレーション・モデルに体系的に組み込む方法が必要とされる。
【０００７】
遺伝子発現データを分析する既存の技術は、次を含む少数の範疇に分類される。（１）単純な散布図の視覚的な検討、（２）クラスタ分析、（３）主成分分析、および（４）ベクトル・マシン学習アルゴリズム（例えばサポート・ベクトル・マシン（「ＳＶＭ」）。さらに最近では、既知の代謝経路および信号経路の地図上の遺伝子発現データを視覚化するソフトウェア・ツールＧｅｎｅ　ＭｉｃｒｏＡｒｒａｙ　Ｐａｔｈｗａｙ　Ｐｒｏｆｉｌｅｒ（ＧｅｎＭＡＰＰ）が開発されている（ｈｔｔｐ：／／ｇｌａｄｓｔｏｎｅ−ｇｅｎｏｍｅ．ｕｃｓｆ．ｅｄｕ／ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ．ａｓｐ／を参照されたい）。上述の技術は、研究者が（例えば機能的に関連性のある遺伝子のグループを特定することにより）遺伝子アレイ・データを視覚化し、操作し、データを定量的に分析することを可能にするが、対象とする生物または生理システムについて定量的な予測を行う手段は提供しない。
【０００８】
遺伝子発現データを分析する最も一般的な方法であるクラスタ分析は、基本的に、類似する発現プロファイルを持つ（すなわち、時間の経過に伴う遺伝子の発現レベルに何らかの形で相関関係がある）遺伝子をまとめることを試みる。特定の遺伝子の発現プロファイルはベクトルで表すことができ、そのｋ番目の要素が時間ｔｋにおけるその遺伝子の発現レベルに対応する。どの遺伝子発現プロファイルが「類似する」かを判断するには、初めに、２つの発現プロファイルがどれだけ似ているかを測定する「距離」の測定基準を選択しなければならない。単純な距離の測定基準は、ユークリッド距離の測定基準あるいはＬ２ノルム（すなわち、一致する時点における２つの遺伝子の発現レベルに見られる差分の平方の合計の平方根）である。別の距離測定基準はピアソン相関の測定基準であるが、これは計算の前にそれぞれの遺伝子発現ベクトルを単位長さに正規化してからユークリッド距離の測定基準を計算するのに等しい。ピアソン相関の不都合点は、データ中の外れ値に影響されやすく、しばしば偽陽性を生成する（すなわち、著しいピークまたは谷がある一時点を除くすべての時点で２つのパターンの発現レベルに相関関係がないときに、２つの遺伝子が共発現する、あるいは相関関係があると示される）ことである。特定の応用例によっては、単一の外れ値については堅牢である（それにより偽陽性の数を低減する）ことが分かっているいわゆる「ジャックナイフ」相関を含むこの他多くの距離測定基準も適する可能性がある。これについては、Ｌ．Ｊ．Ｈｅｙｅｒ「Ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ　Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ　Ｄａｔａ：Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　Ｃｏ−Ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ　Ｇｅｎｅｓ」、Ｇｅｎｏｍｅ　Ｒｅｓ．、ｖｏｌ．９、ｐｐ．１１０６〜１５（１９９９年）；Ｓ．Ｔａｖａｚｏｉｅ他「Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ　Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｇｅｎｅｔｉｃ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ」、Ｎａｔ．Ｇｅｎｅｔ．、ｖｏｌ．２２、ｐｐ．２８１〜８５（１９９９年）を参照されたい。
【０００９】
多数のクラスタリング分析のアルゴリズムおよび手法が開発されており、次のようなものがある。（１）集積的な階層クラスタリング（例えばＭ．Ｂ．Ｅｉｓｅｎ他「Ｃｌｕｓｔｅｒ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ａｎｄ　Ｄｉｓｐｌａｙ　ｏｆ　Ｇｅｎｏｍｅ−Ｗｉｄｅ　Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ　Ｐａｔｔｅｒｎｓ」、Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ　ＵＳＡ、ｖｏｌ．９５、ｐｐ．１４８６３〜６８（１９９８年）；Ｘ．Ｗｅｎ他「Ｌａｒｇｅ−Ｓｃａｌｅ　Ｔｅｍｐｏｒａｌ　Ｇｅｎｅ　Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ　Ｍａｐｐｉｎｇ　ｏｆ　Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｎｅｒｖｏｕｓ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ」、Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ、ｖｏｌ．９５、ｐｐ．３３４〜３９（１９９８年）を参照されたい）。（２）分割的な階層クラスタリング（例えば、Ｕ．Ａｌｏｎ他「Ｂｒｏａｄ　Ｐａｔｔｅｒｎｓ　ｏｆ　Ｇｅｎｅ　Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ　Ｒｅｖｅａｌｅｄ　ｂｙ　Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　Ｔｕｍｏｒ　ａｎｄ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｃｏｌｏｎ　Ｔｉｓｓｕｅｓ　Ｐｒｏｂｅｄ　ｂｙ　Ｏｌｉｇｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ　Ａｒｒａｙｓ」、Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ、ｖｏｌ．９６、ｐｐ．６７４５〜５０（１９９９年）；Ｃ．Ｍ．Ｐｅｒｏｕ他「Ｄｉｓｔｉｎｃｔｉｖｅ　Ｇｅｎｅ　Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ　Ｐａｔｔｅｒｎｓ　ｉｎ　Ｈｕｍａｎ　Ｍａｍｍａｒｙ　Ｅｐｉｔｈｅｌｉａｌ　Ｃｅｌｌｓ　ａｎｄ　Ｂｒｅａｓｔ　Ｃａｎｃｅｒｓ」、Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ、ｖｏｌ．９６、ｐｐ．９２１２〜１７（１９９９年）を参照されたい）。（３）自己組織化地図（ＳＯＭ）分析（例えば、Ｔ．Ｋｏｈｏｎｅｎ、Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ　Ｍａｐｓ（ベルリン：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ、１９９５年）；Ｐ．Ｔａｍａｙｏ他「Ｉｎｔｅｒｐｒｅｔｉｎｇ　Ｐａｔｔｅｒｎｓ　ｏｆ　Ｇｅｎｅ　Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ　ｗｉｔｈ　Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ　Ｍａｐｓ：Ｍｅｔｈｏｄｓ　ａｎｄ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｔｏ　Ｈｅｍａｔｏｐｏｉｅｔｉｃ　Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ」、Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ、ｖｏｌ．９６、ｐｐ．２９０７〜１２（１９９９年）；Ｐ．Ｔｏｒｏｎｅｎ他「Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　Ｇｅｎｅ　Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ　Ｄａｔａ　Ｕｓｉｎｇ　Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ　Ｍａｐｓ」、ＦＥＢＳ　Ｌｅｔｔ．、ｖｏｌ．４５１、ｐｐ．１４２〜４６（１９９９年）を参照されたい）。（４）ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリング（例えばＢ．Ｅｖｅｒｉｔｔ、Ｃｌｕｓｔｅｒ　Ａｎａｌｙｓｉｓ、ｐ．１２２（ロンドン、Ｈｅｉｎｅｍａｎｎ、１９７４年を参照されたい）。
【００１０】
特に、クラスタリング・アルゴリズム技術を対象とするいくつかの特許が近年発行されており、次のようなものがある。米国特許第５，７２９，６６２号（Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　ｆｏｒ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｐａｔｔｅｒｎｓ　ｗｉｔｈ　Ｉｍｐｒｏｖｅｄ　Ｍｅｔｈｏｄ　ａｎｄ　Ａｐｐａｒａｔｕｓ　ｆｏｒ　Ｏｒｄｅｒｉｎｇ　Ｖｅｃｔｏｒｓ）、米国特許第６，０１２，０５８号（Ｓｃａｌａｂｌｅ　Ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　Ｋ−Ｍｅａｎｓ　Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　ｏｆ　Ｌａｒｇｅ　Ｄａｔａｂａｓｅ）、および米国特許第６，２０３，９８７号（Ｍｅｔｈｏｄｓ　ｆｏｒ　Ｕｓｉｎｇ　Ｃｏ−Ｒｅｇｕｌａｔｅｄ　Ｇｅｎｅｓｅｔｓ　ｔｏ　Ｅｎｈａｎｃｅ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｇｅｎｅ　Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ　Ｐａｔｔｅｒｎｓ）。さらに、現在クラスタ分析ソフトウェアは広く入手することができ、これには、ｈｔｔｐ：／／ｇｅｎｏｍｅ−ｗｗｗ．ｓｔａｎｆｏｒｄ．ｅｄｕ／〜ｓｈｅｒｌｏｃｋ／ｃｌｕｓｔｅｒ．ｈｔｍｌ、ｈｔｔｐ：／／ｒａｎａ．ｌｂｌ．ｇｏｖ／ＥｉｓｅｎＳｏｆｔｗａｒｅ．ｈｔｍからダウンロード可能なソフトウェアなどのフリー・ソフトウェアが含まれる。
【００１１】
上記で挙げた遺伝子発現データの分析技術は有用であり、また実際に生物システムを研究し、特徴づけるのに有益であるが、特定の条件セットの下で特定の生物システムがどのように振舞うかを予測するのに直接使用することはできない。さらに、クラスタ分析も上述の遺伝子アレイ・データの分析方法も、生物または生理システムの時間的な変化を予測することができない。
【００１２】
さらに、現在の生物および生理システムの予測型モデル化の手法は、遺伝子発現や蛋白質発現のデータを利用せず、かなり制限された形でそのようなデータを考慮する程度に留まる。発現データを考慮できる生物学的および生理学的シミュレーション・システムであっても、そのデータに基づいてモデル構造やパラメータを自動的かつ体系的に更新する、あるいは調整することはできない。
【００１３】
このようなシミュレーション・システムの別の不都合点は、複雑なシステムのモデルには、妥当な時間量でシミュレーションを行うためにより多くの計算力やＣＰＵ速度が必要とされるだけでなく、そのモデルを保存／記憶するのに大容量のメモリやその他の記憶容量も必要とされることである。さらに、研究者が同じ生物システムのモデルを複数開発することに関心を持つ場合、必要な記憶容量は一般に作成するモデルの数に比例して増大する。したがって、必要とされるのは、複数の関連するモデルのメモリおよび／または記憶コストを低減する方法である。
【００１４】
高度な生物シミュレーション・モデルの一例は、米国特許第５，９４７，８９９号（Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ　Ｓｙｓｔｅｍ　ａｎｄ　Ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｈｅａｒｔ）に記載される、心臓の電気的および化学的な動力学をシミュレートする計算モデルである。同特許は参照により本明細書に組み込む。この計算モデルは、心臓構造の詳細な３次元表現と、心臓内の様々な位置における電圧など生物理学的数量の時間的および空間的な振る舞いを表す数学方程式のシステムを組み合わせている。特に、同特許に開示されるシミュレーション・モデルは、遺伝子または蛋白質の発現データを利用あるいは組み込んでおらず、またこのモデルは複数の関連するモデルを記憶する効率的な方法も提供しない。
【００１５】
生物および生理システムをモデル化する生物シミュレーション・ソフトウェアのさらなる例には次のようなものがある。ＤＢｓｏｌｖｅ（Ｉ．Ｇｏｒｙａｎｉｎ他「Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　Ｃｅｌｌｕｌａｒ　Ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ　ａｎｄ　Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ」、Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ、ｖｏｌ．１５、ｐｐ．７４９〜５８（１９９９年）を参照）；ＧＥＰＡＳＩ（Ｐ．Ｍｅｎｄｅｓ、Ｄ．Ｋｅｌｌ「Ｎｏｎ−Ｌｉｎｅａｒ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　Ｏｆ　Ｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌ　Ｐａｔｈｗａｙｓ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　ｔｏ　Ｍｅｔａｂｏｌｉｃ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ｐａｒａｍｅｔｅｒ　Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ」、Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ、ｖｏｌ．１４、ｐｐ．８６９〜８３（１９９８年）；Ｐ．Ｍｅｎｄｅｓ「Ｂｉｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ　Ｂｙ　Ｎｕｍｂｅｒｓ：Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌ　Ｐａｔｈｗａｙｓ　ｗｉｔｈ　ＧＥＰＡＳＩ　３」、Ｔｒｅｎｄｓ　Ｂｉｏｃｈｅｍ．Ｓｃｉ．、ｖｏｌ．２２、ｐｐ．３６１〜６３（１９９７年）；Ｐ．Ｍｅｎｄｅｓ、Ｄ．Ｂ．Ｋｅｌｌ「Ｏｎ　ｔｈｅ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｉｎｖｅｒｓｅ　Ｐｒｏｂｌｅｍ　ｏｆ　Ｍｅｔａｂｏｌｉｃ　Ｐａｔｈｗａｙｓ　Ｕｓｉｎｇ　Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓ」、Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ、ｖｏｌ．３８、ｐｐ．１５〜２８（１９９６年）；Ｐ．Ｍｅｎｄｅｓ「ＧＥＰＡＳＩ：Ａ　Ｓｏｆｔｗａｒｅ　Ｐａｃｋａｇｅ　ｆｏｒ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｄｙｎａｍｉｃｓ，Ｓｔｅａｄｙ　Ｓｔａｔｅｓ　ａｎｄ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　Ｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌ　ａｎｄ　Ｏｔｈｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍｓ」、Ｃｏｍｐｕｔ．Ａｐｐｌ．Ｂｉｏｓｃｉ．、ｖｏｌ．９、ｐｐ．５６３〜７１（１９９３年）を参照されたい）；ＮＥＵＲＯＮ（Ｍ．Ｈｉｎｅｓ「ＮＥＵＲＯＮ：Ａ　Ｐｒｏｇｒａｍ　ｆｏｒ　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｎｅｒｖｅ　Ｅｑｕａｔｉｏｎｓ」、Ｎｅｕｒａｌ　Ｓｙｓｔｅｍｓ：Ａｎａｌｙｓｉｓ　ａｎｄ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ（Ｆ．Ｅｅｃｋｍａｎ編、Ｋｌｕｗｅｒ　Ａｃａｄｅｍｉｃ　Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ、１９９３年）を参照されたい）；ＧＥＮＥＳＩＳ（Ｊ．Ｍ．ＢｏｗｅｒおよびＤ．Ｂｅｅｍａｎ、Ｔｈｅ　Ｂｏｏｋ　ｏｆ　ＧＥＮＥＳＩＳ：Ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ　Ｒｅａｌｉｓｔｉｃ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｍｏｄｅｌｓ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　Ｇｅｎｅｒａｌ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ（第２版、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ、ニューヨーク、１９９８年）を参照されたい）。
【００１６】
生物および生理システムのモデル化には数多くの他のシミュレーション・パッケージが利用されており、これには次のものが含まれる。Ｔａｌｉｓ（代謝経路、遺伝子回路、および信号形質導入経路をシミュレートするための視覚的な対話式リアルタイム・ツール）；ＮｅｔＷｏｒｋ（遺伝子ネットワークの対話式シミュレーション用のＪａｖａ（登録商標）アプレット）；ＳＣＡＭＰ（Ａｔａｒｉ　ＳＴおよびＭＳ−ＤＯＳオペレーティング・システム上で実行するコマンドライン駆動のソフトウェア・パッケージ。代謝経路の定常状態の挙動と一時的挙動をシミュレートし、すべての代謝制御分析係数を計算することができる）；ＭＩＳＴ（ＭＳ　Ｗｉｎｄｏｓ３．１で実行する生物学的経路のシミュレーション・パッケージ）；ＭｅｔａＭｏｄｅｌ（代謝経路の定常状態シミュレーション用のＭＳ−ＤＯＳベースのソフトウェア・パッケージ）；ＳＣｏＰ（代謝システムのシミュレートに使用できる商用シミュレーション・プログラム）；ＣＯＮＴＲＯＬ（Ｒｅｄｅｒ行列法を使用して弾性値から制御係数を計算するＤＯＳベースのソフトウェア・パッケージ）；ＭｅｔａＣｏｎ（ｆｔｐ：／／ｂｍｓｈｕｘｌｅｙ．ｂｒｏｏｋｅｓ．ａｃ．ｕｋ／ｐｕｂ／ｓｏｆｔｗａｒｅ／−ｉｂｍｐｃ／ｍｅｔａｃｏｎから入手可能なＤＯＳベースの代謝制御分析プログラム）；ＢｉｏＴｈｅｒｍｏ（ギブスの自由エネルギー値と代謝産物の濃度に基づいて個々の経路反応の実現可能性を計算するシミュレーション・パッケージ）；ＦｌｕｘＭａｐ（代謝産物の平衡化に基づいて代謝フラックスを計算するシミュレーション・パッケージ）；ＢｉｏＮｅｔ（代謝フラックス分析パッケージ）；Ｍａｔｌａｂ　ＳｉｍｕｌｉｎｋおよびＳｔａｔｅｆｌｏｗシミュレーション・パッケージ。
【００１７】
特に、現在、上述のシミュレーション・ソフトウェア・パッケージのいずれも、遺伝子あるいは蛋白質の発現データをシミュレーション・モデルに体系的に組み込んでおらず、またこれらのソフトウェア・パッケージのいずれも複数の関連するモデルを効率的に記憶する機能は備えていない。
【００１８】
発明の概要
本発明によれば、オーバーレイを使用して計算生物モデルを記憶および保存する方法およびシステムが提供される。有利には、オーバーレイの使用により、複数の関連する生物学的シミュレーション・モデルを操作するためのメモリ要件および記憶要件を低減することができる。
【００１９】
オーバーレイを作成する方法およびシステムも提供される。一実施形態では、オーバーレイを作成する方法は、２つの既存の計算生物モデルを比較し、第２のモデルと基本モデルの差分をオーバーレイとして記憶することを含む。第２のモデルは、オーバーレイを基本モデルに適用することにより後に再現することができる。別の実施形態では、モデル化する生物システムについての新たな情報またはデータに直接基づいてオーバーレイを作成する。
【００２０】
本発明の別の態様によれば、実験データやその他の情報に基づく既存の計算生物モデルから新しい計算生物モデルを自動的に生成するシステムおよび方法が提供される。より詳細には、新しいデータ／情報に基づいてオーバーレイを作成し、その後そのオーバーレイを既存の計算的生物モデルに適用して、したがってその新しいデータ／情報を考慮した新しいモデルを生成する。
【００２１】
本発明のさらに別の態様によれば、遺伝子および蛋白質の発現データを計算生物モデルに体系的に組み込む方法およびシステムが提供される。一実施形態では、計算生物モデルは、細胞周期の様々な段階における細胞のモデルである。別の実施形態では、この計算的生物モデルは、心臓または心臓の一部のモデルである。
【００２２】
情報を階層的な方式で計算的生物モデルに組み込む方法およびシステムも提供され、前記方法は、一連のオーバーレイを作成するステップ、一連のオーバーレイを順に基本となる計算生物モデルに適用するステップ、およびオーバーレイの適用によって生成された計算生物モデルの少なくとも１つのシミュレーションを実行するステップを含む。
【００２３】
そして、コンピュータ可読形態でコンピュータ使用可能媒体に組み込まれたオーバーレイを含むコンピュータ・プログラム製品も提供される。オーバーレイは、拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）で表すことが好ましい。また、コンピュータに上述の方法のステップを実行させるコンピュータ可読コード手段を含むコンピュータ・プログラム製品も提供される。
【００２４】
本発明のさらなる特徴、態様、および利点は本明細書に含まれる図面および説明から明らかになろう。
【００２５】
以下の詳細な説明と添付図面を参照することにより、本発明がより完全に理解され、さらに利点が明らかになろう。
【００２６】
好ましい実施形態の説明
以下の説明では添付図面を参照するが、この図面は本明細書の一部をなし、説明のために本発明のいくつかの実施形態を示す。本発明の範囲から逸脱することなく他の実施形態を利用することが可能であり、構造的な変更を行えることを理解されたい。
【００２７】
本発明は、「オーバーレイ」（下記でより詳細に説明する）を使用して生物および／または生理システムのモデルを操作し、記憶する方法に関する。（本明細書で使用する場合、用語「生物システム」は生理システムを包含し、含む。）このような生物システムおよび／または生理システムのモデルはしばしば計算生物モデルと呼ばれ、このモデルは、細胞レベル下（例えば生化学的な反応ネットワーク）から、細胞レベル、器官あるいは組織レベル、そして全生体レベル（そして恐らくは集団モデルなどより高度のレベルまで）にわたる、モデル化するシステムの様々なレベルにおける事象を記述することができる。
【００２８】
用語「計算生物モデル」（「ＣＢＭ」）は、最も一般的な意味では、生物的プロセスまたは実体（例えば反応、細胞、器官、組織、生体）を表す数学的な方程式システムを指す。説明のために、本特許出願で使用する例では、ＣＢＭの基礎となる方程式システムは常微分方程式（ＯＤＥ）システムであることを前提とする。ただし、より複雑なＣＢＭは、偏微分方程式（解のためにより精緻な数値アルゴリズムを必要とする）を含むことができ、また代数方程式のシステムを使用して非常に単純なＣＢＭを完全にモデル化することができる。この他のタイプのＣＢＭには、特に、確率論的モデル（例えば確立微分方程式システム）、有限差分モデル（すなわち、１つまたは複数の変数が連続型ではなく離散型である場合）、および／またはブール（すなわちバイナリ）ネットワーク・モデルも含まれる。ＣＢＭでは、基礎となる方程式システムで、ある生物システムの現在の状態を完全に決定する（少なくともモデル化を行う科学者にとって関心の対象となる変数および／または実験的に認められる変数に関して）変数のセットを記述する。このようなシステムは、一般に状態方程式表現と呼ばれる。
【００２９】
典型的な状態変数モデルの場合、モデルは３タイプのコンポーネントに分解することができる。（１）可能なシステム状態を表す方程式（すなわち状態方程式）、（２）その方程式のパラメータ、（３）状態変数の初期値、ならびに適用可能な境界条件（すなわち初期条件および／または境界条件）。この３コンポーネントそれぞれを完全に記述することにより特定のモデルを一意に指定する。特定タイプのモデルには、モデル化するシステムのトポロジなど、指定することが可能な追加「コンポーネント」がある場合がある（例えば生化学的な反応経路をモデル化する際など）。
【００３０】
オーバーレイは、それ自体では必ずしもＣＢＭを構成しないが、既存のＣＢＭに「重ねる」（すなわち適用する）ことにより新しいＣＢＭを生成することのできる１つまたは複数のモデル・コンポーネントのサブセット（例えば状態方程式、パラメータおよび／または初期条件／境界値）と考えることができる。（特定の事例では、オーバーレイ自体が、シミュレーション予測を生成することのできる自己充足型のＣＢＭである場合もあるが、一般的な例ではオーバーレイは完全なＣＢＭである必要はない。）オーバーレイは、２モデルの差分を指定するのに必要なすべての情報のセットと考えることもできる。したがって、モデルＡと、モデルＡとＢの差分を表すオーバーレイとの組合せを使用してモデルＢを一意に決定することができる。ただし、オーバーレイ自体はモデルＡまたはモデルＢを完全には表さない。
【００３１】
オーバーレイ法を実装する利便な手法の１つは、ワールドワイド・ウェブ・コンソーシアムが管理する規格である拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）を使用してモデルとオーバーレイを表すものである。ＸＭＬは、様々なタイプの電子文書の構造の記述を定義する国際標準であるＳＧＭＬすなわちＳｔａｎｄａｒｄ　Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ　Ｍａｒｋｕｐ　Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＩＳＯ８８７９：１９８５）を単純化した言語である。ＸＭＬは基本的に「メタ言語」、すなわち他の言語を記述するための言語であり、多種の応用例のためにカスタマイズされた各種のマークアップ言語を柔軟に実装することを可能にする。ＸＭＬは、各種のデータ・ファイルを作成および管理し、そのファイルをＷｅｂを通じて伝送し共有することを容易かつ平易にするように設計されている。ただしＸＭＬはＷｅｂページ専用の言語ではなく、任意種の構造化された情報を記憶するのに使用することができ、またそれ以外の方法では通信が不可能な異なるコンピューティング・システム間で情報を渡すために情報を封入し、カプセル化するのに使用することができる。
【００３２】
本発明の好ましい実施形態では、ＸＭＬのサブセットであるＣｅｌｌＭＬを使用して細胞レベルでＣＢＭを記述する（そしてＭａｔｈＭＬで基礎となる数学式を記述する）。別の好ましい実施形態では、部分的にＣｅｌｌＭＬを使用し、部分的にＡｎａｔＭＬやＦｉｅｌｄＭＬなど他のＸＭＬを使用してＣＢＭを記述する。
【００３３】
ＣｅｌｌＭＬ言語は、オークランド大学工学科学部の生物工学研究グループおよび関連グループとの連携によりＰｈｙｓｉｏｍｅ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ社（ニュージャージー州プリンストン）によって開発されたＸＭＬベースのマークアップ言語である。ＣｅｌｌＭＬは、特にＣＢＭの記憶と交換を目的として設計された。ＣｅｌｌＭＬは、モデル構造についての情報（すなわちモデルの部分間の組織的関係）、数学的計算（すなわち基礎となる生物プロセスを表す方程式）、およびメタデータ（すなわち、科学者がデータベースやその他のリポジトリから特定のモデルやモデル・コンポーネントを検索することを可能にするモデルについての追加情報）を含む。各ＣｅｌｌＭＬファイルの内容は、ＣｅｌｌＭＬの文書型定義（ＤＴＤ）で定義される文法規則のセットに準拠しなければならない（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｓｃ．ａｕｃｋｌａｎｄ．ａｃ．ｎｚ／ｓｉｔｅｓ／ｐｈｙｓｉｏｍｅ／ｃｅｌｌｍｌ／ｐｕｂｌｉｃ／ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ／ａｐｐｅｎｄｉｃｅｓ．ｈｔｍｌを参照されたい）。
【００３４】
オーバーレイ法によりメモリ／データベースの記憶の必要量を低減する
ＣＢＭは通例リレーショナル・データベースに記憶する。個々のＣＢＭのサイズが増大して１つのモデルに何千あるいは何百万もの状態方程式を包含するようになると、そのようなモデルを記憶するためのオーバーヘッド・コストが相当なものになる可能性がある。オーバーレイは、ＣＢＭの関連する配列を大幅に低い記憶コストで記憶する利便な方法を提供する。ディスク記憶のコストが問題とならない場合であっても、データ・ボールト（ｖａｕｌｔ）からの取り出しのオーバーヘッドは著しいものになる可能性がある。さらに、ユーザは記憶装置中のいくつかのＣＢＭを同時にロードし、操作したい場合がある。単一の完全なＣＢＭを記憶装置に記憶し、必要に応じてオーバーレイを使用して関連するＣＢＭを生成した場合、結果としてすべてのモデルを記憶するためのコンピュータ・メモリ要件は大幅に低減する。
【００３５】
例えば、細胞タイプＹにおける疾病プロセスＸの時間進展を表す一続きのＣＢＭを考えられたい。一年にわたって毎日この疾病プロセスを追跡すると仮定すると、一続きのモデルＹＸ１、ＹＸ２、．．．、ＹＸ３６５を生成することができ、ＹＸｎは日付ｎにおける細胞タイプＹの疾病プロセスＸのモデルを表す。オーバーレイ法を使用して基本モデルＹとｎ個のオーバーレイを生成し、次いでオーバーレイｘを基本モデルＹに適用することにより各モデルＹＸｎを生成することができる：ＹＸｎ＝Ｘｎ＊Ｙ。各オーバーレイＸｎのサイズがそれに対応する完全なモデルＹＸｎに比べて小さい場合は、結果として記憶およびメモリが大幅に節減されることになる。例えば、完全なモデルＹＸｎの平均記憶要件が１０ＭＢ／モデルである場合、３６５個のモデルすべてを記憶すると合計メモリ・コストは３．６５ＧＢになる。しかし疾病によって変化するのがモデル・コンポーネントの１０％だけである場合には、オーバーレイｘｎの平均記憶要件は１ＭＢになり、１つの基本モデルと３６５個のオーバーレイを記憶するコストは３７５ＭＢ、すなわち０．３７０ＧＢ（３６５個の完全なモデルを記憶する際の要件の約１０分の１）になる。順次適用するオーバーレイを使用してさらにコンパクトな表現を実現することができ、この場合ｎ番目のモデルは、ｎ個の連続したオーバーレイを基本モデルに適用することによって計算することができる：ＹＸｎ＝ｘｎ＊ｘｎ−１＊．．．ｘ１＊Ｙ。日ごとに疾病によって変化するのがモデル・コンポーネントの１％だけであるとすると、各オーバーレイｘｎの平均サイズは０．１ＭＢになり、１つのモデルと３６５個のオーバーレイを記憶するコストは４６．５ＭＢすなわち０．０４６５ＧＢ（すなわち３６５個の完全なモデルをすべて記憶するための記憶要件の約１．３％）となる。
【００３６】
オーバーレイ代数の説明
複数のオーバーレイを順に適用することが可能である。例えば、オーバーレイｘを基本モデルＡに適用して新しいモデルＢを構築した後に、２番目のオーバーレイｙをモデルＢに適用して別の新しいモデルＣを生成することができる。複数のオーバーレイの適用は、「代数」すなわち規則のセットによって決定され、この規則を下表にまとめている。（次の規則を使用する。太字の大文字はモデルを示し、太字イタリック体の小文字はオーバーレイを示す。また「−」は、２モデルのコンテクストに固有の差分計算を意味し、単に２項の減算演算を意味するのではない。）
【００３７】
【表１】
2004507807.tif 000003
上記の規則は、ＯＤＥシステムを含む幅広いモデル・クラス、ならびに偏微分方程式（ＰＤＥ）、バイナリ・ネットワーク、あるいは組み合わせた表現など他の方程式システムにも適用できる点で汎用性がある。
【００３８】
コンピュータ・ハードウェア
図１は、本発明を実施するための例示的コンピュータ・システムを示す。図１を参照すると、例示的コンピュータ・システムは、１つまたは複数の処理装置すなわちＣＰＵ１１、システム・メモリ１２、および各種のシステム・コンポーネント（システム・メモリ１２など）を処理装置１１に接続するシステム・バス１３を含む汎用コンピューティング・デバイス１０からなる。各種のバス・アーキテクチャ（ＩＳＡ、ＭＣＡ、ＡＧＰ、ＵＳＢ、ＡＭＲ，ＣＮＲ、ＰＣＩ、Ｍｉｎｉ−ＰＣＩ、およびＰＣＩ−Ｘなど）のいずれを使用してもよい。
【００３９】
システム・メモリ１２は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）２１およびランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）２２の両方を含む。起動時に必要とされるものなど基本的なソフトウェア・ルーチンを含む基本入出力システム（ＢＩＯＳ）２５はＲＯＭ２１に記憶される。
【００４０】
例示的コンピュータ・システムは、コンピュータ・プログラム（オペレーティング・システム・プログラムおよびアプリケーション・プログラムを含む）、データ、および他の電子ファイルの不揮発性の記憶を提供する記憶装置３０も含む。一般に使用される主要な記憶装置はハード・ディスク・ドライブであるが、ハード・ディスク・ドライブに代えて、あるいはそれに加えて、光ディスク（例えばＣＤ　ＲＯＭ）、取り外し可能磁気ディスク、ベルヌーイ・カートリッジ、デジタル・ビデオ・ディスク、磁気テープまたはカセット、フラッシュ・メモリ・カード、および当業者に知られる各種の他の記憶装置を含む他の多種の記憶装置を使用することができる。
【００４１】
データおよび／またはコマンドは入力装置４０を用いて入力することができる。主要な入力装置は、通例キーボードおよび／またはポインティング・デバイス（マウスなど）である。ただしキーボードおよびポインティング・デバイスに代えて、あるいはそれらに加えて、ジョイ・スティック、マイクロフォン、衛星受信アンテナ、スキャナ、ビデオ・カメラ、および当業者に知られるその他の装置など他の多くの入力装置を使用することができる。入力装置は通例、シリアル・ポート、パラレル・ポート、あるいはＵＳＢポートなど何らかのインタフェースを通じてバス１３または処理装置１１に接続される。有利には、遺伝子アレイまたは他のデータは直接コンピュータに移植することができる。現在、遺伝子アレイ・データを読み取り、分析し、デスクトップ・ワークステーションにエクスポートするために特殊目的のハードウェア・デバイスを利用することができる（例えば、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（カリフォルニア州サンタクララ）が販売するＧｅｎｅＣｈｉｐ（商標）機器システム。ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ．ｃｏｍを参照されたい）。
【００４２】
例示的なコンピュータ・システムは、一般的にはバスに接続されたモニタあるいは他の表示端末である出力装置５０も含む。プリンタやスピーカを含むこの他の周辺出力装置も使用することができる。
【００４３】
例示的コンピュータ・システムは、ネットワーク環境でもスタンドアロンでも操作することができる。ネットワーク環境で操作する場合には、ネットワーク・アダプタ・カードおよびイーサネット（登録商標）接続を使用してコンピュータ・システムを構内ネットワーク（ＬＡＮ）内の１つまたは複数のリモート・コンピュータに接続することができ、あるいは、モデムや他の通信リンクを使用して広域ネットワーク（ＷＡＮ）内のリモート・コンピュータに接続することができる。
【００４４】
基本シミュレーション・モデル
オーバーレイ法ではモデルを初めから生成することはせず、少なくとも１つの既存の基本モデルを必要とする。基本モデルは、当業者に知られるいくつかの手法および／またはソフトウェア・ツールのいずれを使用しても生成することができる。図２ａおよび２ｂに、基本モデル生成ステップ１００を示す。
【００４５】
非常に高度な生物モデル化プラットフォームの一例は、Ｐｈｙｓｉｏｍｅ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ社（ニュージャージー州プリンストン）で開発されたＩｎ　Ｓｉｌｉｃｏ　Ｃｅｌｌ（商標）モデル化環境である。生物システムのモデル作成者が細胞レベル下、細胞、および細胞間のシステムおよびプロセスの計算モデルを作成することを可能にするＩｎ　Ｓｉｌｉｃｏ　Ｃｅｌｌ（商標）モデル化プラットフォームは、米国特許出願第０９／２９５，５０３号（Ｓｙｓｔｅｍ　ａｎｄ　Ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　Ｇｅｎｅｔｉｃ，Ｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌ，Ｂｉｏｐｈｙｓｉｃａｌ　ａｎｄ　Ａｎａｔｏｍｉｃａｌ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ：Ｉｎ　Ｓｉｌｉｃｏ　Ｃｅｌｌ）；第０９／４９９，５７５号（Ｓｙｓｔｅｍ　ａｎｄ　Ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　Ｇｅｎｅｔｉｃ，Ｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌ，Ｂｉｏｐｈｙｓｉｃａｌ　ａｎｄ　Ａｎａｔｏｍｉｃａｌ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ：Ｉｎ　Ｓｉｌｉｃｏ　Ｃｅｌｌ）；第０９／５９９，１２８号（Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ　Ｓｙｓｔｅｍ　ａｎｄ　Ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　Ｐｒｏｔｅｉｎ　Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ）；および第０９／７２３，４１０号（Ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｐａｔｈｗａｙｓ）により詳細に記載され、これら各出願は参照により本明細書に組み込む。
【００４６】
細胞の空間的なモデル化を明示的に可能にする生物シミュレーション・システムは、コネチカット大学で開発されたソフトウェア・パッケージＶｉｒｔｕａｌ　Ｃｅｌｌである。Ｖｉｒｔｕａｌ　Ｃｅｌｌ（商標）のプログラムとその機能については次の参考文献にある程度詳細に記載される。Ｊ．Ｃ．Ｓｃｈａｆｆ、Ｂ．Ｍ．Ｓｌｅｐｃｈｅｎｋｏ、およびＬ．Ｍ．Ｌｏｅｗ「Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　Ｖｉｒｔｕａｌ　Ｃｅｌｌ　Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ」、Ｍｅｔｈｏｄｓ　ｉｎ　Ｅｎｚｙｍｏｌｏｇｙ、Ｖｏｌ．３２１、ｐｐ．１〜２３（Ｍ．ＪｏｈｎｓｏｎおよびＬ．Ｂｒａｎｄ編、Ａｃａｄｅｍｉｃ　Ｐｒｅｓｓ、２０００年）；Ｊ．ＳｃｈａｆｆおよびＬ．Ｍ．Ｌｏｅｗ「Ｔｈｅ　Ｖｉｒｔｕａｌ　Ｃｅｌｌ」、Ｐａｃｉｆｉｃ　Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ　ｏｎ　Ｂｉｏｃｏｍｐｕｔｉｎｇ、ｖｏｌ．４、ｐｐ．２２８〜３９（１９９９年）；Ｊ．Ｓｃｈａｆｆ他「Ａ　Ｇｅｎｅｒａｌ　Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ　Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ　ｆｏｒ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　Ｃｅｌｌｕｌａｒ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ａｎｄ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ」、Ｂｉｏｐｈｙｓ．Ｊ．、ｖｏｌ．７３、ｐｐ．１１３５〜４６（１９９７年）；およびＣ．Ｃ．Ｆｉｎｋ他「Ａｎ　Ｉｍａｇｅ−Ｂａｓｅｄ　Ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　Ｃａｌｃｉｕｍ　Ｗａｖｅｓ　ｉｎ　Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅｄ　Ｎｅｕｒｏｂｌａｓｔｏｍａ　Ｃｅｌｌｓ」、Ｂｉｏｐｈｙｓ．Ｊ．、ｖｏｌ．７９、ｐｐ．１６３〜８３（２０００年）。Ｖｉｒｔｕａｌ　Ｃｅｌｌのプログラムとその基礎となるアルゴリズムの一部は、米国特許第６，２１９，４４０号（Ｍｅｔｈｏｄ　ａｎｄ　Ａｐｐａｒａｔｕｓ　Ｆｏｒ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　Ｃｅｌｌｕｌａｒ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ａｎｄ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）にも記載され、同特許は参照により本明細書に組み込む。
【００４７】
生物システムおよび生理システムの予測型モデルを作成するための多くの他のシステムおよび方法が当技術分野でよく知られている。基本モデルの作成に適する方法の選択はモデル化するシステムの性質に依存するが、通常の当業者の技術に十分収まる範囲である。モデル化のプラットフォームまたは方法は、ＣｅｌｌＭＬまたは別のＸＭＬ形式でモデルを生成することが好ましい。
【００４８】
オーバーレイの作成
オーバーレイの作成には２つの相補的な方法が存在する。第１の方法は、２つの既存モデル間の「差分」としてオーバーレイを計算することを含み、この方法を図２ａに示す。第２の方法は、実験データあるいは他のデータに直接基づいてオーバーレイを構築するものであり、この方法を図２ｂに示す。この２方法について下記で詳しく説明する。
【００４９】
差分計算法
任意の２つの非同一モデルを与えられた場合、オーバーレイは、２つのモデルを比較して２モデル間の差分を検出することによって作成することができる。図２ａを参照すると、基本モデルの作成と同じモデル生成技術を使用して第２のモデルを生成することができる１１０。オーバーレイ作成ステップ１２０では、文字単位（あるいはバイト単位）、あるいは何らかのより高度な抽象レベルで２つのモデルを比較する。
【００５０】
この比較は、モデル間の実際の構造的差分（例えば、コンパイルしたコードの制御流れに影響する差分）が明らかになるレベルで行うことが好ましい。生物モデル化の観点からすると、ＣＢＭ間の生物学的に重要な差分のみをオーバーレイに記憶すべきであり、生成するコンパイル後のコードが全く同じである２モデルはモデル化の観点からは同一と考えるべきである。ストリング比較（あるいはビット単位の比較）の手法は、ソフトウェア・バージョンの追跡プログラムで一般的に使用されるが、擬似の、あるいは生物学的に重要でない「差分」がオーバーレイに記憶されてしまう。
【００５１】
２つ以上のモデルの比較は、モデル化するシステムの基礎的な生物学や生理学を明らかにするという意味で教育的目的にも役立つことができる。例えば、異なる状態（例えば疾病状態対正常状態、静止状態対有糸分裂状態、薬剤に曝露した状態対曝露しない状態）にある同じシステムをモデル化するために２つのＣＢＭを個別に開発した場合、この２モデルを比較すると、システムの２状態間の遷移を誘発する潜在的な生物的／生理的な誘因を明らかにすることができる。これは、モデル化するシステムの理解を深めるばかりでなく、特定の疾病について薬剤標的や可能な治療／介入を識別する際にきわめて有用であることが考えられる。
【００５２】
モデル間の差分を測定するには各種の方式がある。ＰＯＳＩＸの「ｄｉｆｆ」プログラム（または「ｅｄｉｆｆ」および「ｇｎｕｄｉｆｆ」などの変形）のような標準的なテキスト編集ツールは、記憶装置中の２つのテキスト・ファイル間あるいはバッファ間のテキストベースの差分を識別する。ソフトウェア開発のためのソースコード管理システム（例えばＣＶＳ、ＲＣＳ、ＳＣＣＳ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ　ＳｏｕｒｃｅＳａｆｅ）は、このプログラムを利用して１つのバージョンとバージョン間の差分を記憶することにより、変化するソフトウェア・プログラムの複数のバージョンを記憶する。このような方法を、テキストとして記憶された計算生物モデルに応用することができる。
【００５３】
ＰｈｙｓｉｏｍｅのＩｎ　Ｓｉｌｉｃｏ　Ｃｅｌｌプラットフォームなど生物モデル化ソフトウェアの中には、計算生物モデルの操作と記憶にＸＭＬ表現を使用するものがある。ＸＭＬは一般的なテキストベースのマークアップ言語なので、上述のテキストベースの差分計算を適用することができる。
【００５４】
「差分計算」は、テキスト・レベルより高い抽象レベルで行うことが好ましく、識別される差分は、比較するモデル間の構造的または生物学的に重要な差分を反映すべきである。このような状況では、使用する差分計算の方法論あるいはアルゴリズムは、より領域に固有である可能性が高い（すなわち、モデルのタイプ／構造についてのアプリオリの情報を利用してモデル間の差分を定義するのを助ける）。例えば、幾何学的構造のモデルを含むＣＢＭでは、ユーザは、指定する形状と大きさによって構造を定義することができ、また「下部構造を追加する」、「下部構造を削除する」、「構造を新しい位置に移動する」、あるいは「構造の形状を変える」など高レベル・コマンドを使用して幾何学的構造を修正／編集することができ、使用する差分計算の方法論は、１つのモデルで指定される幾何学構造を変形するのに必要な高レベル・コマンド対、基本モデルで指定される構造の形で差分を追跡することができる。これと同様に、生化学反応のモデルを含むＣＢＭ間の差分は、反応種および生成種、濃度、運動速度定数の点から２モデル間の差分レベルで追跡することができる。
【００５５】
最後に、図２ａのステップ１３０に示すように基本モデルと計算したオーバーレイの両方を記憶する。オーバーレイに記憶する差分の特定の表現（ならびに基本モデル自体の表現）の選択は、簡潔さ、ユーザへの直感的な差分の伝達および／または計算効率などの要件に依存する。
【００５６】
厳密な変数の命名とタイピングの規則と同様に、モデルをＸＭＬ形式で記憶することにより、より単純な方式でモデルを比較することが容易になる。モデル作成者（またはプログラマ）がＸＭＬ言語の文書型定義（ＤＴＤ）に示される構文規則に従う場合、ＸＭＬ形式で記憶された構造的に類似するモデルはテキスト・レベルでは必ず類似する。ＤＴＤを用いないＸＭＬファイルでも形式が整っている限りは、モデルの単純な比較を容易にする構造を備える。これらの理由から、モデルとオーバーレイをいずれもＣｅｌｌＭＬなどのＸＭＬ形式で記憶することが好ましい。
【００５７】
直接法
オーバーレイを作成する最も簡単な手法は２つの既存のＣＢＭを直接比較するものであるが、オーバーレイを直接作成することも可能である（図２ｂのステップ１１１および１２１に記す）。例えば、第２のモデルが特定のパラメータの値だけについて基本モデルと異なる場合には、基本モデルに適用した際に該当するパラメータをその新しい値に変更するオーバーレイを直接作成することができる。この場合も、差分計算法と同様に基本モデルとオーバーレイを記憶するだけでよい１３０。
【００５８】
好ましい実施形態では、実験データに基づいてオーバーレイを生成する。例えば、基本モデルは、ミカエリス−メンテンの反応速度を示すことが分かっている、あるいはそのように仮定される特定の酵素触媒反応をコンポーネントとして有することができる。恐らく、最初はその酵素のＫｍおよびＶｍａｘの値の推定値または推測値のみを有し（例えば同様の酵素について文献で報告される値に基づくなど）、そして最初のモデルすなわち基本モデルでその「最良の推測」値をパラメータとして使用する。その後、ＫｍおよびＶｍａｘの値の計算に使用することのできる実験データを得ることができる。これにより、実験により得られたＫｍおよびＶｍａｘ値を反映するオーバーレイを作成することができる。
【００５９】
オーバーレイ作成プロセスで実験データを使用する別のアプローチは、モデルによって行う予測と、モデル化するシステムの１つまたは複数の変数の実験による測定値のセットとの差を測定することにより何らかの誤差測定基準を最小にするような方式で基本モデルを修正するものである。誤差の最小化および候補モデル選択のプロセスは強制的に含めても自発的に含めてもよく、パラメータのみの変更を必要としても、モデルの構造的な変更を含んでもよい。画像データに基づいてモデルを調整する技術の１つは、米国仮特許出願第６０／２７５，２８７号（Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　Ｕｔｉｌｉｚｉｎｇ　Ｉｍａｇｅ　Ｄａｔａ）に記載され、同出願は参照により本明細書に組み込む。基本モデルから新モデルを得ると、上述の要領で２モデルの差分を識別することによりオーバーレイを生成することができる。
【００６０】
候補モデルの比較と選択
２つ以上の計算的生物モデルから選択する際には、どのモデルが特定の目的により適しているかを判断する必要がある。モデルの「質」の客観的な評価には、しばしば、どのモデルがより正確に（１つまたは複数の）実験の結果を予測するかを判断することが含まれる。この判断を行うには、モデルによって予測される結果と実験データとの適合度を何らかの形で測定しなければならない。この測定は、決定論的なもの（例えばＬ２ノルム）であっても、統計的なもの（例えばあるモデルが別のモデルよりも正確な表現である確率を測定するなど）であってもよい。この他のモデル品質の測定には、モデルの（構造、変数の数などについての）単純さ、そのモデルを使用してシミュレートを行うのに必要なソフトウェアおよびハードウェアの可用性、およびユーザによるモデルの理解可能性が挙げられる。
【００６１】
実施例１
ＣＢＭへの遺伝子および蛋白質データの組み込み
遺伝子アレイと蛋白質アレイ技術の進歩は、遺伝子および蛋白質の発現の研究に大きな変革をもたらした。例えば、Ｐ．Ｏ．ＢｒｏｗｎおよびＤ．Ｂｏｓｔｅｉｎ「Ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｎｅｗ　Ｗｏｒｌｄ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｇｅｎｏｍｅ　Ｗｉｔｈ　ＤＮＡ　Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ」、Ｎａｔｕｒｅ　Ｇｅｎｅｔ．、ｖｏｌ．２１（補遺）、ｐｐ．３３〜３７（１９９９年）を参照されたい。このような自動化されたデータ収集技術により、研究者は遺伝子と蛋白質の発現パターンをゲノム規模のレベルで評価することができる。
【００６２】
自動化された方法の例には、オリゴヌクレオチドなど関連性のある実体を順に並べたアレイ（ＤＮＡチップ技術）や、ペプチド（蛋白質チップ技術）、薬剤の使用がある。近年のマイクロアレイ構築技術の進歩に伴い、（可能性としては同様レベルの働きを共有する何千もの遺伝子の中から）差分として発現される遺伝子を識別する技術、およびそれら遺伝子の発現レベルを定量化する技術を含む各種の分析技術が開発されている。
【００６３】
そのマイクロアレイから収集したデータは、マイクロアレイ・マークアップ言語（ＭＡＭＬ）形式で記憶することが好ましい。ＸＭＬを基礎とするＭＡＭＬは、ＤＮＡアレイの実験についての情報を記述し伝達するためのフレームワークを提供する。ＭＡＭＬのデータ構造は、（１）実験設計（例えばハイブリダイゼーション実験のセット全体）、（２）アレイ設計（例えば、使用する各アレイやアレイ上の各要素（スポット））、（３）使用サンプル（および抽出物の調剤と標識の手順）、（４）ハイブリダイゼーションの手順およびパラメータ、（５）行った測定（例えば画像、定量化、仕様）、および（６）使用するコントロール（例えばタイプ、値、仕様）についての詳細を含む。
【００６４】
ＭＡＭＬは、特定の実験プラットフォームに依存せず、スポット・アレイおよび合成アレイ、ならびにオリゴヌクレオチドおよびｃＤＮＡアレイを含むすべてのタイプのＤＮＡアレイに行われる実験を記述するためのフレームワークを提供し、使用する特定の画像分析とデータ正規化の方法に依存しない。ＭＡＭＬは、どの特定の画像分析やデータの正規化方法にも限定されない。ＭＡＭＬは、柔軟性のある方式でマイクロアレイ・データを表すための形式を提供し、それにより研究者が既存のマイクロアレイ・プラットフォームから得るデータだけではなく、今後開発される可能性のある変形の多くから得られるデータも表すことを可能にする。この形式は、生のマイクロアレイ・データと処理済みのマイクロアレイ・データ両方の表現を可能にし、ＭＧＥＤグループが提唱する「マイクロアレイ実験についての最低限の情報」（ＭＩＡＭＥ）の定義と互換性がある。ＭＩＡＭＥについてはｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍｇｅｄ．ｏｒｇを参照されたい。
【００６５】
ＭＡＭＬの他にも、遺伝子アレイ・データを表現するための他のマークアップ言語が提案されており、例えば、Ｒｏｓｅｔｔａ　Ｉｎｐｈａｒｍａｔｉｃｓの開発による、関連する遺伝子および実験の注釈とともに遺伝子発現データを交換するための標準プロトコルを提供するＸＭＬベースのタグ・セットである遺伝子発現マークアップ言語（ＧＥＭＬ（商標））（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｅｍｌ．ｏｒｇを参照）がある。オーバーレイを作成する目的には、遺伝子アレイ入力データの厳密な形式は重要ではない。しかし、ここに記載する好ましい実施形態では、ＸＭＬベースの入力とＸＭＬベースのモデルの両方を使用することにより、入力データと得られるオーバーレイとの間にある程度の共通性が得られる。
【００６６】
マイクロアレイの最も単純な使用法は、細胞の母集団中のｍＲＮＡの絶対レベルまたは相対レベルを測定するものである。一般に、研究者は、ｍＲＮＡのレベルは細胞中の対応する蛋白質レベルに近い（あるいは相関する）と仮定している。この関係は一部の事例には当てはまる場合もあるが、発現したレベルのｍＲＮＡと対応する機能蛋白質のレベルとの正確な関係はそれほど確定性がない。所与の遺伝子について所与の時点に細胞中に蓄積したＲＮＡの量は、転写、ＲＮＡの処理とエクスポート、およびｍＲＮＡのターンオーバー（または異化作用）の速度に依存する。ｍＲＮＡはリボゾームでの翻訳されるための入力であるが、最終的な機能蛋白質レベルは、翻訳後の修正、細胞間輸送、および分解速度に依存する可能性がある。したがって、機能蛋白質レベルは、現在の遺伝子アレイ技術では評価することのできないステップに依存する。
【００６７】
信号経路およびその他の細胞プロセスをモデル化する際、鍵となる変数は、各種蛋白質をコードするｍＲＮＡのレベルではなくその蛋白質の濃度である。翻訳の効率性または蛋白質の安定度に差があれば、ｍＲＮＡレベルは遺伝子産物レベルまたは蛋白質レベルの正確な代用とはならない可能性がある。この制限を考慮に入れて、細胞中の蛋白質含有量のより直接的な評価を可能にする多くの技術が現在開発されている。
【００６８】
実際、当技術分野では構成蛋白質の同定と測定を自動化する各種技術がよく知られている。そのような技術の一例は、蛋白質の高密度２次元電気泳動分離である。１次元電気泳動と比べた２次元電気泳動の利点は、前考の方法に比べてはるかに高い分解能が得られることである。一般に、１次元では、固定化ｐＨ勾配電気泳動（ＩＰＧＥ）、等電点電気泳動（ＩＥＦ）、または非平衡ｐＨ勾配電気泳動（ＮＥＰＨＧＥ）を用いてその等電点（ｐＩ）に従って蛋白質を分離する。標準的な温度および尿素濃度の条件下でＩＰＧＥ（およびそれより少ない程度のＩＥＦ）を使用して観察される蛋白質の大半の集束点（ｆｏｃｕｓｉｎｇ　ｐｏｉｎｔ）は、その蛋白質のアミノ酸組成から計算される予測等電点に近似する。２次元では、ドデシル硫酸ナトリウム−ポリアクリルアミド電気泳動（ＳＤＳ−ＰＡＧＥ）を用いて、そのおよその分子量に従って蛋白質を分離する。
【００６９】
ここに記載するオーバーレイ法を単純な方式で適用して、上記のような新しいプロテオミクス技術を活用することができる。ただし下記に記載する例については、直接性は低いが現在一般的に使用される遺伝子アレイ技術が検討される。
【００７０】
現在、自動化されたアレイから得られる遺伝子および蛋白質データを体系的にＣＢＭに組み込むための標準化された方法はない。一般には遺伝子と蛋白質の発現データだけでは、（モデル化するシステムについての他のアプリオリの知識がなければ）ＣＢＭを作成するのには十分でない。しかし遺伝子と蛋白質の発現データは、ＣＢＭモデル・コンポーネントの重要なサブセットに関連する基本的な情報を提供する。したがって、基本的にオーバーレイはモデル・コンポーネントのサブセットを構成することから、オーバーレイの使用はＣＢＭのサブセットを記述するデータを統合するための自然な方式である。
【００７１】
さらに、上述のように、オーバーレイはＣＢＭに階層的な形で修正を組み込むための自然な手段を提供する。実際、一連のオーバーレイ操作を定義する代数は、順位をつけた優先度を用いてデータを組み込むための体系的な手段を提供する。この順位をつけた優先度は、ゲノム・アッセイではモデル・コンポーネントに対する矛盾する影響を示唆する重複データが生成される可能性があるために必要とされる。逆に、様々な自動データ収集法では重複のない（すなわちモデル・コンポーネントの異なるサブセットに影響する）データを生成することができる。大きな遺伝子／蛋白質のデータ・セットをＣＢＭに組み込むための自動化システムは、いずれも複雑な順位付け、フィルタリング、および遺伝子／蛋白質データの組み込みを処理することが可能でなければならない。
【００７２】
例えば、（１）遺伝子アレイ・チップ（ＧＣ法）、および（２）高密度２次元電気泳動分離（２ｄＥＳ法）という２つの異なる方法を使用してデータを収集するシナリオを考えてみたい。ＧＣ法によるデータを使用してオーバーレイｐを計算し、２ｄＥＳ法によるデータを使用してオーバーレイｑを計算すると仮定する。さらに、オーバーレイｐとオーバーレイｑの両方を基本モデルＡに適用してそれぞれのデータ・セットの組み込みを反映する新しいモデルを生成すると仮定する。
【００７３】
これらの異なるデータ・セットは、次の方法でオーバーレイを使用して同時にＣＢＭに組み込むことができる。
【００７４】
１．ＧＣ法および２ｄＥＳ法のデータが、互いに素のモデル・コンポーネントの集合に対する変更を記述する場合（ｐ・ｑ＝φの場合）、オーバーレイｐおよびオーバーレイｑはどちらの順序でも基本モデルＡに適用することができる（すなわちｐｑＡ＝ｑｐＡ）。モデルとオーバーレイは何千ものコンポーネントを含む可能性があるため、自動化された方法を使用してｐ・ｑ＝φという必要条件を保証しなければならない。
【００７５】
２．１つのデータ・セットがもう一方よりも正確であると考えられる場合は、階層的な方法を使用することができる。例えば２ｄＥＳ法がＧＣ法よりも正確であり、これらの方法がいくつかの共通のモデル・コンポーネントについてのデータを提供すると仮定する（すなわちｐ・ｑ・φ）。この場合は、オーバーレイｐを基本モデルＡに適用してからオーバーレイｑを適用する。オーバーレイｐによって生じる基本モデルＡの変化は、オーバーレイｑによる変化を無効にする。
【００７６】
３．どちらのデータ・セットも疑わしいと考えられる場合は、相関法を使用してオーバーレイｐおよびオーバーレイｑから整合性のあるデータを組み込むことができる。例えば、ＧＣ法によるデータと整合性のある２ｄＥＳ法によるデータを用いて基本モデルＡを修正すべきであると仮定する。この場合は、オーバーレイｐとオーバーレイｑ両方にあるコンポーネント（すなわちｐ・ｑ）のみを含める。さらに、対応するそれら方程式のパラメータと初期条件は何らかの定義された許容範囲に一致しなければならない。この場合は、共通の方程式、各パラメータの平均値、および各初期条件の平均値を使用して新しいオーバーレイを構築することができる。モデルとオーバーレイは可能性としては何千ものコンポーネントで構成されるので、自動化された方法を使用して最初のオーバーレイｐおよびｑからこの新しいオーバーレイを生成する。
【００７７】
４．上記の方法の組合せを使用することが可能である。例えば、上述の規則の組合せを使用して３つ以上のオーバーレイを組み合わせることができる。
【００７８】
好ましい実施形態では、拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）の形でＣＢＭを記憶する。ＣｅｌｌＭＬおよび他のＸＭＬは、計算モデルとＣＢＭを記述するのに特に適している。さらに、オーバーレイ法は、ＸＭＬを使用して構築した一連の階層的な生物モデルに遺伝子／蛋白質データを組み込むのに特に適している。
【００７９】
細胞表面の受容体へのリガンド結合など生体細胞中で生じる生体反応を考えられたい。そのような生体反応のモデル化を容易にするＸＭＬ（例えばＢｉｏｃｈｅｍＭＬ）が開発されていると仮定する。そして、同じ生体反応を完全な細胞のモデルで表現する必要がある場合があることを考えられたい。この場合、特定の反応は、最終的に細胞反応となる一連の事象の中間的な発生である可能性がある。さらに、細胞のモデル化専用のＸＭＬであるＣｅｌｌＭＬを使用して細胞モデルを表現すると仮定する。細胞をモデル化するには、単純な生体反応をモデル化するより多くの相互作用を考慮することが必要とされるので、ＣｅｌｌＭＬはＢｉｏｃｈｅｍＭＬのスーパーセットと定義することができる。これを器官レベルに拡張すると、器官のモデル化のために設計されたＸＭＬ（ＯｒｇａｎＭＬ）はＣｅｌｌＭＬのスーパーセットと定義することができる。
【００８０】
上記のシナリオでは、モデル化する生体反応（ＣＢＭ）はより大きな器官の一部である細胞中で発生する。しかし、ここで提案する階層的なモデル化システムにより、そのＣＢＭが反応レベル、細胞レベル、または組織レベルであるかに関わらず同じ反応を表すことが可能になる。さらに受容体への最初のリガンド結合のモデルをＢｉｏｃｈｅｍＭＬで実装すると仮定すると、そのようなモデルを修正するオーバーレイはいずれもＢｉｏｃｈｅｍＭＬモデルのサブセットを構築することになり、したがってそれ自体がＢｉｏｃｈｅｍＭＬで実装されることになる。そして、対象とする反応を含む細胞または組織のモデルを変更することなく同じオーバーレイを適用することができる。オーバーレイは（ＣｅｌｌＭＬおよびＯｒｇａｎＭＬのサブセットである）ＢｉｏｃｈｅｍＭＬのサブセットなので、反応レベルのＣＢＭにもより高いレベルのＣＢＭにも有功に適用することができる。
【００８１】
実施例２
オーバーレイを用いた細胞周期依存型の蛋白質発現データの組み込み
細胞の遺伝子発現プロファイルが様々な成長因子とマイトジェンに反応して変化し、また細胞周期の様々な部分において異なる遺伝子セットが差分的に発現することが知られている。例えば、Ｄ．Ｆａｍｂｒｏｕｇｈ他「Ｄｉｖｅｒｓｅ　Ｓｉｇｎａｌｉｎｇ　Ｐａｔｈｗａｙｓ　Ａｃｔｉｖａｔｅｄ　ｂｙ　Ｇｒｏｗｔｈ　Ｆａｃｔｏｒ　Ｒｅｃｅｐｔｏｒｓ　Ｉｎｄｕｃｅ　Ｂｒｏａｄｌｙ　Ｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇ、Ｒａｔｈｅｒ　Ｔｈａｎ　Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ，Ｓｅｔｓ　ｏｆ　Ｇｅｎｅｓ」、Ｃｅｌｌ、ｖｏｌ．９７、ｐｐ．７２７〜４１（１９９９年）；Ｖ．Ｒ．Ｉｙｅｒ他「Ｔｈｅ　Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ　Ｐｒｏｇｒａｍ　ｉｎ　ｔｈｅ　Ｒｅｓｐｏｎｓｅ　ｏｆ　Ｈｕｍａｎ　Ｆｉｂｒｏｂｌａｓｔｓ　ｔｏ　Ｓｅｒｕｍ」、Ｓｃｉｅｎｃｅ、ｖｏｌ．２８３、ｐｐ．８３〜８７（１９９９年）；Ｌ．Ｆ．ＬａｕおよびＤ．Ｎａｔｈａｎｓ「Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ａ　Ｓｅｔ　ｏｆ　Ｇｅｎｅｓ　Ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ　Ｄｕｒｉｎｇ　Ｇ０／Ｇ１　Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｃｕｌｔｕｒｅｄ　Ｍｏｕｓｅ　Ｃｅｌｌｓ」、ＥＭＢＯ　Ｊ．、ｖｏｌ．４、ｐｐ．３１４５〜５１（１９８５年）を参照されたい。遺伝子アレイ技術は、細胞周期段階に応じた遺伝子発現の誘発を研究するのに特に適している。
【００８２】
細胞周期は、細胞分裂を通じた増殖のプロセス中に細胞が受ける周期的な段階の進行からなる。図３に示すように、細胞周期には４期、Ｇ１、Ｓ、Ｇ２、およびＭがある。Ｇ１およびＧ２はいわゆるギャップ期または成長期であり、この段階で細胞分裂に先立って細胞器官が複製され、細胞の大きさが増大する。ＤＮＡ合成は、合成（Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ）すなわちＳ期で生じる。そして、細胞分裂は染色体が分離して２つの娘細胞になるＭ期で生じる。Ｇ１、Ｓ、およびＧ２期をまとめて間期と呼ぶ。静止状態の（すなわち成長していない）細胞はＧ０期にあると言う。酵母の細胞周期の長さは通常約９０分である。より高度な植物および動物の体細胞の細胞周期はより長く、１０〜２４時間（あるいはそれ以上）と長さが異なる。急速に分裂する人間の細胞では、完全な細胞周期は約２４時間の長さであり、Ｇ１期が約１２時間、Ｓ期およびＧ２期それぞれが約６時間、そしてＭ期が約３０分である。
【００８３】
オーバーレイ法は、細胞周期に依存するプロセスへの遺伝子発現の影響をモデル化するのに特に適している。まず一般的な細胞モデルを開発し、次いで様々な細胞周期段階で収集される実験による遺伝子発現データを利用して、状態Ｇ１、Ｓ、Ｇ２、およびＭで適用することが可能なＣＢＭに対応するオーバーレイを生成することができる。このようなオーバーレイを構築し適用するプロセスについてさらに下記で説明する。
【００８４】
１．基本モデルの構築
上記で指摘したように、オーバーレイ法はモデルを初めから生成するのに適用することはできない。むしろ開始モデルは、従来のモデル化方法か自動化されたモデル生成技術を使用して生成しなければならない。上記により詳しく説明したように、近年、クラスタリング、自己組織化地図、ツーハイブリッド法による蛋白質結合、あるいはその他の方法を使用して各種の遺伝子産物と蛋白質との特定の関係を推論するための各種の自動技術が開発されている。またモデルの生成を簡素化し自動化する新技術が近年開発されており、これには、Ｔｏｒ−Ｋｒｉｓｔｉａｎ　Ｊｅｎｓｓｅｎ他「Ａ　Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　ｏｆ　Ｈｕｍａｎ　Ｇｅｎｅｓ　ｆｏｒ　Ｈｉｇｈ−Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　Ｇｅｎｅ　Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ」、Ｎａｔｕｒｅ　Ｇｅｎｅｔｉｃｓ、ｖｏｌ．２８、ｐｐ．２１〜２８（２００１年）に記載される、遺伝子の細胞成分とテキストベースのデータベース中の細胞成分との機能的関係を抽出するための自動技術などがある。
【００８５】
本発明の目的には、任意の特定の方法論を使用して初期モデルを生成すること、あるいは初期モデルが任意の特定の範囲にあることは必要でない。したがって、オーバーレイ法は、幅広い範囲の既存のＣＢＭに適用することができる。
【００８６】
基本モデルは、細胞の何らかの一般的な表現か、細胞全体のサブセット（すなわち生化学経路または対象とする細胞プロセス）にすることができる。このような一般化した細胞モデルは、細胞周期に依存する変数や細胞周期状態を考慮しない場合もある。あるいは、基本モデルは、Ｇ１期など特定の細胞周期段階における細胞のモデルであってもよい。
【００８７】
２．関連する遺伝子発現データの収集
使用する基本モデルを細胞周期の点で一般化する場合は、モデル・コンポーネントのサブセットに対する細胞周期依存性の影響を考慮しなければならない。本発明の好ましい実施形態では、実験による遺伝子発現データに基づいて細胞周期に依存するコンポーネントをモデル化する。
【００８８】
酵母のすべての遺伝子（具体的にはオープン・リーディング・フレーム）に対する細胞周期の影響に関するデータが次の文献に公表される。Ｐａｕｌ　Ｔ，Ｓｐｅｌｌｍａｎ他「Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ　Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｃｅｌｌ　Ｃｙｃｌｅ−Ｒｅｇｕｌａｔｅｄ　Ｇｅｎｅｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｙｅａｓｔ　Ｓａｃｃｈａｒｏｍｙｃｅｓ　ｃｅｒｅｖｉｓｉａｅ　ｂｙ　Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ　Ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ」、Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ　Ｂｉｏｌｏｇｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｃｅｌｌ、ｖｏｌ．９、ｐｐ．３２７３〜９７（１９９８年）。このデータは、インターネット上のＹｅａｓｔ　Ｃｅｌｌ　Ｃｙｃｌｅ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　Ｐｒｏｊｅｃｔのウェブサイトｈｔｔｐ：／／ｃｅｌｌｃｙｃｌｅ−ｗｗｗ．ｓｔａｎｆｏｒｄ．ｅｄｕで入手することができる。あるいは、このようなデータは、現在Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ．ｃｏｍ）などの商用製造業者から入手可能な遺伝子チップ・アレイを使用して生成してもよい。この遺伝子チップは、標準的な遺伝子のセットを含むか、または基本モデルで表される関連性のある蛋白質にコードする遺伝子に対応する関連性のある遺伝子を含むように特注設計することができる。
【００８９】
３．データの前処理
チップが標準的な遺伝子セットを含んでいる場合は、最初の前処理ステップには対象とするシステムに関連する遺伝子を選別することが含まれる。モデルからモデル・コンポーネントに対応する遺伝子表を抽出することができる場合、このステップは自動化することができる。
【００９０】
次の前処理ステップは、様々な細胞周期状態にわたって発現レベルが所定の閾値を超えて変化しない遺伝子を除去することである。オーバーレイはモデル間の差分に関連する情報を記憶するので、モデル間で変化しない（または比較的変化しない）コンポーネントについての情報を記憶する理由はない。
【００９１】
一実施形態では、続くステップで状態Ｇ１に対応するように基本モデルを修正（または作成）する。実験的な操作がない際には分割する細胞グループの最大の母集団はＧ１状態にあるので、Ｇ１状態をデフォルト・モデルに割り当てるのが論理的である。さらにＧ１状態は、静止状態（典型的には細胞に栄養が不足しているときに細胞の分裂を妨げる停止状態）であるＧ０状態に最も近い。Ｇ１状態は、実験的に生成するのが最も容易な状態でもある。α因子の抑制、最小細胞のエルトリエーション、ｃｄｃ１５温度感受性変異の停止を含む、細胞をＧ１に同期させるための各種方法が存在する。Ｐａｕｌ　Ｔ．Ｓｐｅｌｌｍａｎ他「Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ　Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｃｅｌｌ　Ｃｙｃｌｅ−Ｒｅｇｕｌａｔｅｄ　Ｇｅｎｅｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｙｅａｓｔ　Ｓａｃｃｈａｒｏｍｙｃｅｓ　ｃｅｒｅｖｉｓｉａｅ　ｂｙ　Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ　Ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ」、Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ　Ｂｉｏｌｏｇｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｃｅｌｌ、ｖｏｌ．９、ｐｐ．３２７３〜９７（１９９８年）を参照されたい。上記の各方法は特定のアーチファクトを生成する可能性が高いが、様々な方法を使用して冗長な情報を収集することによりＧ１期のデフォルト細胞のコンセンサス・ピクチャーを生成することができる。
【００９２】
４．デフォルト・パターンから遺伝子発現の変化を計算する
発現データは、４つの各期にある細胞の母集団から収集しなければならない。現在の技術を使用すると仮定すると、遺伝子アレイは、Ｇ１データ中の同じ遺伝子の値について各遺伝子の差分的な発現レベルを示す。例えば、遺伝子アレイが、Ｍ期における遺伝子ＣＬＮ２の５０％の抑制を示すと仮定する。したがって、Ｇ１期で遺伝子発現レベルの値の５０％で発現することになるので、この遺伝子にはＭ期について０．５の重みを割り当てることになる。このプロセスは、３つの細胞周期段階Ｍ、Ｇ２、およびＳで（Ｇ１期に相対的に）差分として発現するすべての遺伝子に繰り返す。ここに述べる例は簡略化していることに留意されたい。実際には、既存の遺伝子アレイ技術の貧弱な信号対雑音比を考慮して信頼できる結果を達成するために、各段階で実験の実行にわたりある程度の平均化が必要とされる場合がある。ただし、示される発現比に基づいて遺伝子に重みを割り当てるプロセスは基本的に上述と変わらず、このプロセスの修正は一般的な当業者の技術の範囲内になる。
【００９３】
５．オーバーレイの生成
オーバーレイは、差分的に発現する遺伝子に対応するモデル・コンポーネントを（割り当てられた重みに従って）変更することによって構築する。例えば、特定の遺伝子が、固有の反応を触媒作用で生じさせることが知られている酵素をコードする場合は、反応種から産物への変換の反応速度は重みに従って調整することができる（例えばその遺伝子を５０％減少させると、基本モデルの速度の５０％である正味の反応速度が得られる）。
【００９４】
上述のように、このような調整には、一部のモデル・コンポーネントの規模を単純に拡大縮小することが伴う可能性がある。しかしより精密な方法は、モデル・コンポーネントとともにデータベースに記憶された知識を使用してコンポーネントを修正するものである。例えば、対象とする反応が存在する基質の量によって制限され、酵素量によっては制限されないことが分かっている場合は、その酵素をコードする遺伝子の過剰発現は最小限の効果を有する、または効果がないと仮定される。一方で、その遺伝子を抑制（または過少発現）するとその酵素の生成量が減り、可能性としては反応速度を変化させ、反応速度が反応物質の濃度のみではなく酵素濃度によっても制限される。このようなモデル・コンポーネントの修正は、オーバーレイを生成する所与の細胞周期状態に各モデル・コンポーネントに行わなければならない。３つの細胞周期Ｍ期、Ｇ２期、およびＳ期それぞれに個別のオーバーレイを生成しなければならない。
【００９５】
実施例３
心臓モデルへの遺伝子発現データの組み込み
心機能は心臓細胞中の遺伝子発現に影響されることが知られている。実際、近年、制限された方式ではあるものの、心臓細胞の計算モデルを開発して修正された遺伝子調節によって生じる効果を予測する試みがなされている。
【００９６】
例えば、Ｒ．Ｌ．Ｗｉｎｓｌｏｗ他「Ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ　ｏｆ　Ａｌｔｅｒｅｄ　Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ−Ｃｏｎｔｒａｃｔｉｏｎ　Ｃｏｕｐｌｉｎｇ　Ｉｎ　Ｃａｎｉｎｅ　Ｔａｃｈｙｃａｒｄｉａ−Ｉｎｄｕｃｅｄ　Ｈｅａｒｔ　Ｆａｉｌｕｒｅ　ＩＩ：Ｍｏｄｅｌ　Ｓｔｕｄｉｅｓ」、Ｃｉｒｃ．Ｒｅｓ．、ｖｏｌ．８４、ｐｐ．５７１〜８６（１９９９年）の中で著者らは、２つのカルシウム輸送機構の変化が、心不全時のイヌの筋細胞に認められる生理的変化の原因となることを報告している。詳細には、カルシウム・ナトリウムのイオン交換系のフラックスは調節されず、一方ＳＥＲＣＡポンプを介した筋小胞体への取り込みは下方制御される。これらの変化は協働して、振幅が低下したがより長い細胞間のカルシウム移動（ｔｒａｎｓｉｅｎｔ）を生じさせることが実験により観察された。この特定の研究では、生理学的な測定値と比較研究で測定した蛋白質含有量の両方による各種の実験的な推定と一致するように計算モデルのモデル・パラメータを調整した。これは、Ｏ’Ｒｏｕｒｋｅ他「Ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ　ｏｆ　Ａｌｔｅｒｅｄ　Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ−Ｃｏｎｔｒａｃｔｉｏｎ　Ｃｏｕｐｌｉｎｇ　Ｉｎ　Ｃａｎｉｎｅ　Ｔａｃｈｙｃａｒｄｉａ−Ｉｎｄｕｃｅｄ　Ｈｅａｒｔ　Ｆａｉｌｕｒｅ　Ｉ：Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　Ｓｔｕｄｉｅｓ」、Ｃｉｒｃ．Ｒｅｓ．、ｖｏｌ．８４、ｐｐ．５６２〜７０（１９９９年）に記載される。
【００９７】
上述の研究は、遺伝子発現および／または蛋白質レベルの示差的変化に関連するデータに基づいて既存のＣＢＭを修正すること全体の実現可能性を実証している。特に、オーバーレイ法は、モデルの修正を実験データに基づいて自動的に生成するのではなく、事例ごとの「ハンドチューニング」によって実現したＷｉｎｓｌｏｗの研究で用いられる手法を上回る著しい利点を提供する。Ｗｉｎｓｌｏｗグループで行われる手動のパラメータ調整と異なり、オーバーレイは自動化されたプロセスを使用して実験データから直接生成することができる。さらに、オーバーレイ法はより柔軟性が高く、拡張が可能である（例えば単一のオーバーレイを複数のモデルに適用することができ、複数のオーバーレイを単一のモデルに適用することができる。）
以下の例では、オーバーレイ法を使用して効率的にモデルを修正し、同時に標準的な再帰または最適化ソフトウェアでパラメータの調整を自動化することを可能にする方法を実証する。図４は、Ｐｈｙｓｉｏｍｅ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ　Ｉｎ　Ｓｉｌｉｃｏ　Ｃｅｌｌ（商標）モデル化ソフトウェアで表示される、上記で引用したＷｉｎｓｌｏｗモデルの一部についての方程式のサブセットを示す。研究者は、摂取貯蔵中のカルシウム・フラックスが下方制御されたことを示唆した。この仮説は、図５に示すように変数「ｊｕｐ」の発現を係数ＩｕｐＦａｃｔｏｒで乗算することによってモデルに組み込むことができる。係数の値が１．０であると、図４に示すようにモデルは元のモデルから修正されていないかのように振舞う。０．０〜１．０の間の係数に設定すると、モデルは単純な下方制御を表し、１．０を超える値に係数を設定するとモデルは固定された割合（ｆｒａｃｔｉｏｎ）による単純な上方制御を表す。
【００９８】
ＩｕｐＦａｃｔｏｒの値を初期化する方程式を図６に示し、１．０のデフォルト値を示している。ＩｕｐＦａｃｔｏｒは、基本的にモデル・ファミリー（すなわちＩｕｐＦａｃｔｏｒの各値につき１つのモデル）を定義する。
【００９９】
Ｗｉｎｓｌｏｗは、モデルが実験データに適合するまでパラメータ値を調整するという手動の試行錯誤プロセスを使用したが、標準的な非線形再帰ソフトウェアを使用して実験データに適合する最適なＩｕｐＦａｃｔｏｒ値を見つけることができる。これは、Ｖｉｓｕａｌ　Ｎｕｍｅｒｉｃｓ社のＩＭＳＬライブラリで得られるような再帰パッケージをＩｎ　Ｓｉｌｉｃｏ　Ｃｅｌｌ（商標）モデル化ソフトウェアなどのシミュレーション・ツールと併せて使用することにより実現することができる。
【０１００】
特に、Ｉｎ　Ｓｉｌｉｃｏ　Ｃｅｌｌ（商標）ソフトウェア・パッケージは、シミュレーションに変換することができるか、あるいは数式として表すことのできる数学方程式を表現するプレーンテキストの拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）であるＭａｔｈＭＬでモデルを表す。ＭａｔｈＭＬの内容マークアップを使用してアルゴリズムをマークアップする利点は、Ｊ．ＬｉおよびＧ．Ｓ．Ｌｅｔｔ「Ｕｓｉｎｇ　ＭａｔｈＭＬ　ｔｏ　Ｄｅｓｃｒｉｂｅ　Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ　Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｓ」、ＭａｔｈＭＬ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　２０００（２０００年１０月２０日）に記載される。ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍａｔｈｍｌｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．ｏｒｇ／Ｔａｌｋｓ／ｌｉ／を参照されたい。次に示すのは、図４に示すモデルでｊｕｐを定義する方程式のＭａｔｈＭＬ表現である。
【０１０１】
【表２】
2004507807.tif 000004
次に示すのは、対応する図５の方程式の同様のＭａｔｈＭＬ表現である。
【０１０２】
【表３】
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ＭａｔｈＭＬは、標準的なＰＯＳＩＸライブラリで得られる「ｄｉｆｆ」ルーチンなどプレーンテキスト形式の標準的なテキスト操作ソフトウェアなので、オーバーレイの生成に使用することができる。「ｄｉｆｆ」の出力を他のパッケージで使用して、単一の文書と複数のｄｉｆｆ出力から複数の文書を作成することができる。ＵＮＩＸ（登録商標）の「ｄｉｆｆ」コマンドの出力を上記のテキスト文字列に適用すると次のようになる。
【０１０３】
【表４】
2004507807.tif 000006
この注釈は、新しいモデルの全テキストを記憶するのに比べてはるかにコンパクトである。Ｉｎ　Ｓｉｌｉｃｏ　Ｃｅｌｌ（商標）モデル化プラットフォームなどのソフトウェアは差分を適用して新しいモデルを生成すると、そのモデルを心臓細胞機能の振る舞いのシミュレーションに変換することができる。図７に、図４および図５にそれぞれ表すモデルに対応する健常状態（実曲線）と心不全後の状態（点線の曲線）によって表される細胞膜電圧のグラフを示す。
【０１０４】
前述の本発明の特定実施形態の説明は実証と説明の目的で提示する。この説明は完全を期すものではなく、あるいは本発明を開示した通りの形態に制限するものでもない。実際、上記の開示に照らして多くの修正と変形が可能である。上記の実施形態は、本発明の原理とその実際的な応用例を説明し、それにより当業者が企図する特定の使用例に最も適した各種の修正を加えて本発明をその各種の実施形態で利用することを可能にするために選択し記載した。したがって、特定の実施形態を参照して本発明を説明したが、この説明は本発明を説明するものであり、本発明を限定するものと解釈すべきではない。実際、当業者は、冒頭の特許請求の範囲によって定義される本発明の真の精神および範囲から逸脱することなく各種の修正形態と拡大を着想されよう。
【０１０５】
本明細書に述べたすべての文献、特許、および特許出願は、個々の文献や特許出願を特定的かつ個々に参照により組み込むものと指定するのと同じ程度に、参照により本明細書に組み込む。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明の一実施形態のハードウェア・コンポーネントの一部を示す図である。
【図２】
図２ａは、本発明の特定実施形態におけるプロセス・ステップの流れ図である。
図２ｂは、本発明の特定実施形態におけるプロセス・ステップの流れ図である。
【図３】
細胞周期段階を示す図である。
【図４】
心臓モデルのいくつかの方程式が示された生物モデル化ソフトウェア・パッケージによる画面の図である。
【図５】
心臓モデルのいくつかの方程式が示された生物モデル化ソフトウェア・パッケージによる画面の図である。
【図６】
心臓モデルのいくつかの方程式が示された生物モデル化ソフトウェア・パッケージによる画面の図である。
【図７】
生物モデル化ソフトウェア・パッケージでシミュレートした細胞膜電圧のグラフである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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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）】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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