【事件の表示】
　特願２００２−５７０７５２「調節された反応ネットワークの全体的特性を決定するためのモデルおよび方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１４年　９月１２日国際公開、ＷＯ０２／７０７３０、平成１６年１０月２８日国内公表、特表２００４−５３３０３７〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
第１　手続の経緯
　本願は、２００２年３月１日（優先権主張　２００１年３月１日　米国）を国際出願日とする出願であって、平成１８年８月３０日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、同年１１月２８日付けで拒絶査定不服審判が請求され、同年１２月２８日付けで手続補正がなされ、当審において、平成２２年２月２３日付けで拒絶理由通知がなされ、同年８月２３日付けで手続補正がなされ、さらに、平成２３年３月１日付けで拒絶理由通知がなされ、同年９月２日付けで手続補正がなされたものである。
　
第２　本願発明
　
　本願の請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、平成２３年９月２日付けの手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１に記載された次のとおりのものである。 
　
「以下のものを含む、コンピュータ読み取り可能な媒体または媒体類：
　（ａ）生化学的反応ネットワークにおける複数の反応物と複数の反応を関係づけるデータ構造、
　ここで、該反応のそれぞれは、反応の基質として同定される反応物、反応の産物として同定される反応物、および、該基質と該産物とを関係づける化学量論係数を含み、該反応の少なくとも１つは調節された反応である；
　（ｂ）該調節された反応のための可変制約を含む、該複数の反応のための制約セット、
　（ｃ）該制約セットが該データ構造の複数の反応に適用されるときに、目的関数を最小または最大にする少なくとも一つのフラックス分布を決定することによって最適化問題を解決するフラックスバランス解析を使用するための実行可能なコマンドであって、該少なくとも一つのフラックス分布が該生化学的反応ネットワークの全体的特性を決定し、該全体的特性が該調節された反応を通してのフラックスに依存する、コマンド。」
　
第３　引用例
　
１．Edwards , Palsson、 Metabolic flux balance analysis and the in silico analysis of Escherichia coli K-12 gene deletions、 [online]、　２０００年７月２７日発行、BMC Bioinformatics、[平成２３年２月２４日検索]、インターネット、URL: http://www.biomedcentral.com/1471-2105/1/1 （以下、「引用例１」という。）
　
　平成２３年３月１日付け拒絶理由通知において引用された上記引用例１には、次の事項が記載されている（なお、引用例１に記載された不等号は表記できないため「≦」を代用した。）。
Ａ．「Flux balance analysis
All biological processes are subjected to physico chemical constraints (such as mass balance, osmotic pressure, electro neutrality, thermodynamic, and other constraints). As a result of decades of metabolic research and the recent genome sequencing projects, the mass balance constraints on cellular metabolism can be assigned on a genome scale for a number of organisms. Methods have been developed to analyze the metabolic capabilities of a cellular system based on the mass balance constraints and this approach is known as flux balance analysis (FBA) [13, 14, 16] (see the supplementary information for an FBA primer). The mass balance constraints in a metabolic network can be represented mathematically by a matrix equation:
　
S ・ v = 0 Equation 1
　
The matrix S is the mxn stoichiometric matrix, where m is the number of metabolites and n is the number of reactions in the network (The E. coli stoichiometric matrix is available in matrix format in the supplementary information and in a reaction list in Appendices 1-3). The vector v represents all fluxes in the metabolic network, including the internal fluxes, transport fluxes and the growth flux.
　
For the E. coli metabolic network represented by Eqn. 1, the number of fluxes was greater than the number of mass balance constraints; thus, there were multiple feasible flux distributions that satisfied the mass balance constraints, and the solutions (or feasible metabolic flux distributions) were confined to the nullspace of the matrix S.
　
In addition to the mass balance constraints, we imposed constraints on the magnitude of individual metabolic fluxes.
　
αi≦vi≦βi Equation 2
　
The linear inequality constraints were used to enforce the reversibility of each metabolic reaction and the maximal flux in the transport reactions. The reversibility constraints for each reaction are indicated online. The transport flux for inorganic phosphate, ammonia, carbon dioxide, sulfate, potassium, and sodium was unrestrained (αi = -∞ and βi = ∞). The transport flux for the other metabolites, when available in the in silico medium, was constrained between zero and the maximal level (0≦vi≦vimax). The vimax values used in the simulations are noted for each simulation (Fig. 1). When a metabolite was not available in the medium, the transport flux was constrained to zero. The transport flux for metabolites capable of leaving the metabolic network (i.e. acetate, ethanol, lactate, succinate, formate, and pyruvate) was always unconstrained in the net outward direction.
・・・（中略）・・・
A particular metabolic flux distribution within the feasible set (vector v which satisfies the constraints in Eqns. 1 and 2) was found using linear programming (LP). A commercially available LP package was used (LINDO, Lindo Systems Inc., Chicago, II). LP identified a solution that minimized a metabolic objective function (subject to the imposed constraints- Eqns. 1 and 2) [16, 48, 49], and was formulated as shown below:
　
Minimize -Z
where Z = Σ ci vi = c ・v Equation 3
　
The vector c was used to select a linear combination of metabolic fluxes to include in the objective function [50]. Herein, c was defined as the unit vector in the direction of the growth flux, and the growth flux was defined in terms of the biosynthetic requirements: 」
（当審訳（なお、下線は当審において付与したものである。）：
「
フラックスバランス解析
全ての生物学的プロセスは、物理化学的な制約（例えば、マスバランス、浸透圧、電子的中性、熱力学やその他の制約）を受ける。数十年間の代謝研究および最近の遺伝子配列決定プロジェクトの結果として、細胞代謝におけるマスバランス制約は、遺伝子のスケールにおいて多くの有機体に適用できる。
マスバランス制約に基づいて細胞システムの代謝能力を解析する
代謝ネットワークにおけるマスバランス制約は、行列式によって数学的に表すことができる。
　
Ｓ・ｖ＝０　方程式１
　
行列Ｓは、ｍ×ｎの化学量論の行列であり、ｍが代謝物質の数で、ｎがネットワークにおける反応の数である
ベクトルｖは、代謝ネットワーク中のすべてのフラックスを表し、
　
方程式１で表される大腸菌の代謝ネットワークでは、フラックスの数はマスバランス制約の数より大きかった。したがって、マスバランス制約を満たすことのできる多くのフラックス分布が存在し、それらの解（あるいは、可能な代謝フラックス分布）は、行列Ｓの零空間に制限された。
　
マスバランス制約に加えて、個々の代謝フラックスの大きさに制約を課した。
　
α
ｉ
≦ｖ
ｉ
≦β
ｉ
　方程式２
　
一次不等式の制約は、各代謝反応の可逆性と輸送反応の最大フラックスを設定するために用いられた。
・・・（中略）・・・
可能なセット（方程式１と２の制約を満たすベクトルｖ）内で、特定の代謝フラックス分布が、線形計画法（ＬＰ）を用いて探し出された。市販のＬＰパッケージが使用された（ＬＩＮＤＯ、リンドシステムズ社、シカゴ、ＩＩ）。ＬＰは、代謝の目的関数を最小化する解を特定し（課せられた制約−方程式１および２に従う）[１６、４８、４９]、下に示すように公式化される。
　
最小化−Ｚ
　ここで、Ｚ＝Σｃｉｖｉ＝＜ｃ・ｖ＞　方程式３
　
ベクトルｃは、目的関数[５０]に含めるべき代謝フラックスの一次結合を選択するために用いられた。ここで、ｃは、成長フラックスの方向性を有する単位ベクトルとして定義され、成長フラックスは生合成の必要性に基づいて定義された。」）
　
　上記Ａ．によれば、引用例１には、次の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されている。
　
＜引用発明＞
「マスバランス制約に基づいて細胞システムの代謝能力を解析するためのフラックスバランス解析において、
　代謝ネットワークにおけるマスバランス制約は、次の行列式によって数学的に表すことができ、
Ｓ・ｖ＝０　方程式１
　前記行列Ｓは、ｍ×ｎの化学量論の行列であり、ｍが代謝物質の数で、ｎがネットワークにおける反応の数であり、前記ベクトルｖは、前記代謝ネットワーク中のすべてのフラックスを表し、
　前記マスバランス制約に加えて、次の方程式２によって、個々の代謝フラックスの大きさに制約を課し、
αｉ≦ｖｉ≦βｉ　方程式２
　前記方程式２の制約は、各代謝反応の可逆性と輸送反応の最大フラックスを設定するために用いられ、
　方程式１と方程式２の制約を満たすベクトルｖ内で、特定の代謝フラックス分布が、線形計画法を使用して探し出され、その際、リンドシステムズ社の線形計画法パッケージＬＩＮＤＯが使用され、前記線形計画法は、代謝の目的関数を最小化する解を特定するフラックスバランス解析。」
　
２．冨田勝　ほか８名　「Ｅ−ＣＥＬＬ：ゲノム情報に基づく細胞の再構築」、人工知能学会誌、社団法人人工知能学会、２０００年１月１日発行、第１５巻、第１号、ｐ．２１〜ｐ．２６（以下、「引用例２」という。）
　
　平成２３年３月１日付け拒絶理由通知において引用された上記引用例２には、次の事項が記載されている（なお、下線は当審において付与したものである。）。
Ｂ．「
細胞は数多くの代謝反応が絡み合った複雑な系である
細胞内の全代謝反応をリストアップして，それぞれをモデル化して並列に実行すれば，細胞内の様々な物質の増減をシミュレートできる
　Ｅ−ＣＥＬＬプロジェクト［Ｔｏｍｉｔａ９９]は細胞内の代謝をまるごとシミュレーションすることを究極の目的として，慶應大学湘南藤沢キャンパスにおいて１９９６年に発足した．」（第２１ページ左欄第８行〜第２０行）
　
Ｃ．「これらの研究は個々の細胞プロセスに限定したものであるが，
Ｅ−ＣＥＬＬシステムは様々な細胞プロセス（生合成系，エネルギー代謝，膜輸送，転写，翻訳，複製，シグナル伝達など）すべてに対応できる「汎用」のシミュレーションソフトである
　
Ｄ．「２．
簡単な代謝系の例
　ひとつひとつの遺伝子の機能，即ち遺伝子がコードする各タンパク質の働きは単純にもかかわらず，全体の振舞いが予測不可能であるようなケースを例をあげて考えてみよう．
　今，
仮想の細胞膜の中で４つの化学反応が並列に進行しているとする
　
・酵素Ｅ
１
がＡという代謝物質をＢという代謝物質に変換する．
　
・同様に酵素Ｅ
２
がＢをＣに変換する．
　
・酵素Ｅ
３
がＣを膜外に排出する．
　
・Ｃと酵素Ｅ
１
は複合体Ｅ
１
Ｃを形成する．
　
これらの化学反応はすべて「物質の量（分子数）を増減する」という形でシミュレーション可能である．
単位時間内にどれだけの分子数を増減させるかは，基質（代謝物質）や触媒（酵素）の濃度に依存しており，各反応に与えられた速度式で定義される．
　この４つの化学反応をわかりやすい形に並べ換えると図２のようになる．即ち，Ａという物質はＢとなりその後Ｃとなって膜外に放出される．しかし
膜内のＣの量が増えるとＥ
１
と合体して複合体を形成し，結果として１番目の反応を阻害するというフィードバック機構となっている．これら４つの化学反応は容易にモデル化することができるが，速度式とそのパラメータが与えられたとき，全体としてどのように振る舞うかを推測することは，シミュレーションせずには極めて困難である．
　図３は分子数を縦軸に，時間を横軸にして，Ｂの増減をグラフにしたものであるが，Ｂの量は振動することが示されている．Ａは減少する一方なのでやがて枯渇し，それに伴いＢも振動をやめやがて枯渇する．Ｂの量がゼロになった後にＡの量を強制的に増やしてみたところ，Ｂは再び増加し振動をはじめた．
　速度式とそのパラメータによってはＢは振動せず単調に減少する場合もある．この例のような単純な系ですら，どのような時にどのような振舞いをするかを前もって予測することはシミュレーションなしでは極めて難しいのである．」（第２２ページ左欄第７行〜最下行）
　
　上記Ｂ．〜Ｄ．によれば、引用例２には、以下の事項が記載されている。
「仮想の細胞膜の中で４つの化学反応が並列に進行する、シミュレーション可能な代謝系であって、
　上記４つの化学反応は、酵素Ｅ１が代謝物質Ａを代謝物質Ｂに変換する反応と、酵素Ｅ２が代謝物質Ｂを代謝物質Ｃに変換する反応と、酵素Ｅ３が代謝物質Ｃを膜外に排出する反応と、細胞膜内の代謝物質Ｃと酵素Ｅ１が複合体Ｅ１Ｃを形成する反応であり、
　これらの化学反応は、代謝物質の量（分子数）を増減するという形でシミュレーション可能であり、代謝物質の分子数を単位時間内にどれだけ増減させるかは，基質（代謝物質）や触媒（酵素）の濃度に依存しており，各反応に与えられた速度式で定義され、
　細胞膜内の代謝物質Ｃの量が増えると酵素Ｅ１と合体して複合体Ｅ１Ｃを形成し、結果として代謝物質Ａを代謝物質Ｂに変換する反応を阻害するフィードバック機構となっている代謝系。」
　
第４　対比
　
　次に、本願発明と引用発明とを対比する。
　
・引用発明の「Ｓ・ｖ＝０　方程式１」において、「行列Ｓは、ｍ×ｎの化学量論の行列であり、ｍが代謝物質の数で、ｎがネットワークにおける反応の数」であるから、行列Ｓの各行は代謝ネットワークの各代謝物質に対応し、行列Ｓの各列は代謝物質の各反応に対応する。また、上記方程式１は、線形計画法における制約を定義したデータ構造といえる。
　したがって、引用発明の「Ｓ・ｖ＝０」の方程式１は、本願発明の「生化学的反応ネットワークにおける複数の反応物と複数の反応を関係づけるデータ構造」に相当する。
　また、行列Ｓの各行に対応する代謝物質が、各列に対応する反応の基質と産物に相当することは自明であるから、反応のそれぞれは、反応の基質として同定される反応物、反応の産物として同定される反応物を含むといえる。
　また、行列Ｓは化学量論の行列であるから、行列Ｓの各列に対応する反応のそれぞれが、化学量論係数を含むことも自明である。
　よって、引用発明の「Ｓ・ｖ＝０」の方程式１と、本願発明の「（ａ）生化学的反応ネットワークにおける複数の反応物と複数の反応を関係づけるデータ構造、
　ここで、該反応のそれぞれは、反応の基質として同定される反応物、反応の産物として同定される反応物、および、該基質と該産物とを関係づける化学量論係数を含み、該反応の少なくとも１つは調節された反応である」は、ともに、「（ａ）生化学的反応ネットワークにおける複数の反応物と複数の反応を関係づけるデータ構造、
　ここで、該反応のそれぞれは、反応の基質として同定される反応物、反応の産物として同定される反応物、および、該基質と該産物とを関係づける化学量論係数を含み」の点で一致する。
　
・引用発明の「Ｓ・ｖ＝０　方程式１」において、行列Ｓの各列は代謝ネットワークの各反応に対応するから、ベクトルｖの各フラックスが、各反応のフラックスを表すことは自明である。
　したがって、引用発明の「αｉ≦ｖｉ≦βｉ」の方程式２は、各反応のフラックスの大きさに制約を課すものであり、複数の反応のための制約セットといえる。
　したがって、引用発明の「αｉ≦ｖｉ≦βｉ」の方程式２と、本願発明の「（ｂ）該調節された反応のための可変制約を含む、該複数の反応のための制約セット」は、ともに「（ｂ）複数の反応のための制約セット」の点で一致する。
　
・引用発明は、方程式１と方程式２の制約を満たすベクトルｖ内で、特定の代謝フラックス分布が線形計画法を使用して探し出され、 その線形計画法は目的関数を最小化する解を特定する。ここで、ベクトルｖが方程式１と方程式２の制約を満たすことは、方程式２のフラックスの制約が、方程式１のフラックスのベクトルｖに適用されることといえるから、線形計画法は、方程式２のフラックスの制約が、方程式１のベクトルｖすなわち各反応のフラックスに適用されるときに、目的関数を最小にするフラックス分布を決定するといえる。
　また、引用発明において、目的関数を最小化する解を特定することは、最適化問題を解決することといえる。
　また、引用発明は、目的関数を最小化する解を特定するためにリンドシステムズ社の線形計画法パッケージＬＩＮＤＯを使用するから、フラックスバランス解析は、線形計画法パッケージのプログラムを用いて行われるものであり、このプログラムは、本願発明の「実行可能なコマンド」に相当する。
　また、フラックスバランス解析が、「Ｓ・ｖ＝０」「αｉ≦ｖｉ≦βｉ」の各制約情報と、線形計画法のプログラムとを含んだ、何らかの手段を用いて実行されることは自明である。
　したがって、本願発明と引用発明は、以下の点で一致する。
　
＜一致点＞
「以下のものを含む手段：
　（ａ）生化学的反応ネットワークにおける複数の反応物と複数の反応を関係づけるデータ構造、
　ここで、該反応のそれぞれは、反応の基質として同定される反応物、反応の産物として同定される反応物、および、該基質と該産物とを関係づける化学量論係数を含み、
　（ｂ）該複数の反応のための制約セット、
　（ｃ）該制約セットが該データ構造の複数の反応に適用されるときに、目的関数を最小または最大にする少なくとも一つのフラックス分布を決定することによって最適化問題を解決するフラックスバランス解析を使用するための実行可能なコマンド。」
　
　そして、本願発明と引用発明は、以下の点で相違する。
　
＜相違点１＞
　手段が、本願発明では、「コンピュータ読み取り可能な媒体または媒体類」であるのに対し、引用発明では、そのようなものではない点。
　
＜相違点２＞
　本願発明は、「該反応の少なくとも１つは調節された反応である」のに対し、引用発明は、そのようなものではない点。
　
＜相違点３＞
　本願発明は、制約セットが「該調節された反応のための可変制約を含む」のに対し、引用発明は、「αｉ≦ｖｉ≦βｉ」の方程式２すなわち制約セットが、上記可変制約を含まない点。
　
＜相違点４＞
　本願発明は、「該少なくとも一つのフラックス分布が該生化学的反応ネットワークの全体的特性を決定し、該全体的特性が該調節された反応を通してのフラックスに依存する」のに対し、引用発明の「特定の代謝フラックス分布」は、そのようなものではない点。
　
第５　判断
　
＜相違点１＞について
　プログラムと、そのプログラムによって使用されるデータとを、ハードディスク、ＲＡＭ等の「コンピュータ読み取り可能な媒体または媒体類」に記憶し、コンピュータが、この媒体または媒体類から読み取ったプログラムとデータを用いて、種々の処理を実行することは周知である。
　してみると、引用発明において、フラックスバランス解析を行うために、線形計画法のプログラムと、そのプログラムよって使用される「Ｓ・ｖ＝０」「αｉ≦ｖｉ≦βｉ」の制約データとを、「コンピュータ読み取り可能な媒体または媒体類」に記憶して、上記相違点１に係る構成を備えるようにすることは容易に想到し得ることである。
　
＜相違点２＞＜相違点３＞について
　引用例２に記載された代謝系は、代謝物質Ａ〜Ｃ等の複数の反応物が４つの反応によって関係づけられたネットワークを構成しているから、代謝ネットワークといえる。
　また、引用発明において、どのような代謝ネットワークを対象としてフラックスバランス解析を行うかは、解析者の関心に応じて適宜設定される事項に過ぎないから、引用例２に記載されたフィードバック機構を有する代謝系を対象として、フラックスバランス解析を行うことも格別困難ではない。
　また、引用発明の制約「αｉ≦ｖｉ≦βｉ」は、個々の反応の代謝フラックスに関する制約であるから、個々の反応の速度、大きさに応じて設定されるものである。したがって、引用発明において、フラックスバランス解析の対象を引用例２記載のフィードバック機構を有する代謝系とした場合、代謝物質Ａを代謝物質Ｂに変換する反応に対する制約「αｉ≦ｖｉ≦βｉ」が、阻害の有無、阻害の程度に応じて設定されなければならないことは明らかである。
　したがって、「αｉ≦ｖｉ≦βｉ」の制約のうち、代謝物質Ａを代謝物質Ｂに変換する反応に係る制約を「可変制約」とし、上記反応を、可変制約により調節される「調節された反応」とすることも格別困難ではない。
　してみると、引用発明において、解析対象の代謝ネットワークを引用例２に記載されたフィードバック機構を有する代謝系とし、その際、代謝物質Ａを代謝物質Ｂに変換する反応、すなわち、細胞膜内の代謝物質Ｃの量が増えると阻害される反応を「調節された反応」とし、その反応に係る制約「αｉ≦ｖｉ≦βｉ」を「調節された反応のための可変制約」として、相違点２、３に係る構成を備えるようにすることは容易に想到し得ることである。
　
 ＜相違点４＞について
　代謝フラックス分布は、代謝ネットワークにおける各反応の特性といえるから、少なくとも１つの代謝フラックス分布が代謝ネットワークの全体的特性を決定することは当然のことである。
　また、引用発明において、代謝ネットワークに引用例２に記載された代謝系を適用した場合、代謝物質Ａを代謝物質Ｂに変換する反応の代謝フラックスが変化すれば、代謝ネットワークの全体的特性も変化するから、全体的特性が、「調節された反応を通してのフラックスに依存する」ことも当然のことである。
　したがって、引用発明において、代謝ネットワークに引用例２に記載され
た代謝系を用いて、上記相違点４に係る構成を備えるようにすることは容易に想到し得ることである。
　
　そして、本願発明の作用効果も、引用発明、引用例２の記載事項から当業者が予測できる範囲のものである。
　
　したがって、本願発明は、引用発明、及び、引用例２の記載事項に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであり、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。
　　
第６　むすび
　
　以上のとおりであるから、本願発明は、引用発明、引用例２の記載事項に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであり、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。
　したがって、他の請求項について検討するまでもなく、本願は拒絶されるべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。