(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
分子を特異活性、構造または機能に対して選別する方法であって：
ａ）複数の特異反応センサーを目的分子と接触させるステップと；
ｂ）前記複数の特異反応センサーの各センサーからの信号出力を測定するステップと；
ｃ）各センサーからの信号出力における変化に関して、前記測定の結果を用いて、信号プロフィルを得るステップと；
ｄ）前記信号プロフィルを、目的分子を含まない複数の分子から得られ、既知の特異活性、構造または機能を有する少なくともひとつの事前に得られた信号プロフィルと比較するステップと；を有し、前記信号プロフィルが、特異活性、機能または構造の予測を示し、
ｅ）前記信号プロフィルに類似するプロフィルを有する既知検体の特異活性、機能または構造を同定するステップとを有する分子の選別方法。
【請求項２】
前記目的分子が、核酸、ポリペプチド、生化学物質および化学物質から構成されるグループから選択される、
請求項１の方法。
【請求項３】
前記核酸がＤＮＡまたはＲＮＡである、
請求項２の方法。
【請求項４】
前記ポリペプチドが、抗体、酵素および蛋白質から構成されるグループから選択される、
請求項２の方法。
【請求項５】
前記生化学物質が、脂質、ホルモン、脂肪酸および炭水化物から構成されるグループから選択される、
請求項２の方法。
【請求項６】
前記化学物質が、アルカン、アルケン、アルキン、ジエン、脂環式炭化水素、アレーン、アルコール、エーテル、ケトン、アルデヒド、カルボニル、カルバニオン、多核芳香族化合物およびその誘導体から構成されるグループから選択される有機物である、
請求項２の方法。
【請求項７】
前記抗体が、モノクローナル抗体、ポリクローナル抗体、ヒト化抗体またはそれらのフラグメントである、
請求項４の方法。
【請求項８】
前記酵素が、リパーゼ、エステラーゼ、プロテアーゼ、グリコシダーゼ、グリコシルトランスフェラーゼ、ホスファターゼ、カイネース、モノおよびジオキシゲナーゼ、ハロペルオキシダーゼ、リグニンペルオキシダーゼ、ジアリールプロパンペルオキシダーゼエポシドヒドロラーゼ、ニトリルヒドロターゼ、ニトリラーゼ、トランスアミナーゼ、アミダーゼおよびアシラーゼから構成されるグループから選択される、
請求項４の方法。
【請求項９】
前記特異活性が、酵素活性、結合活性、抑制活性、調節活性から構成されるグループから選択される、
請求項１の方法。
【請求項１０】
前記特異構造が、三次元構造、アミノ酸配列および核酸配列から構成されるグループから選択される、
請求項１の方法。
【請求項１１】
前記特異反応センサーが、光学、共鳴、電流またはそれらの組み合わせにおける変化を検知する、
請求項１の方法。
【請求項１２】
前記特異反応センサーが、センサーを包含する結晶コロイドアレイ（ＣＣＡ）、金属酸化物センサー、ビーズまたは光ファイバー上に被覆される染料含浸ポリマー、バルク伝導有機ポリマー、静電容量センサー、化学感受性抵抗器センサーおよびそれらの組み合わせから構成されるグループから選択される、
請求項１の方法。
【請求項１３】
分子スクリーニングシステムであって：
センサーアレイであって、複数の特異反応センサーを備え、前記複数の特異反応センサーによって作成される、第１の濃度で第１の検体と接触する場合の第１の信号プロフィルと、第２の検体と接触する場合の第２の異なる信号プロフィルとを有し、前記第１の信号と前記第２の信号間の差が、前記第１の検体および第２の検体の性質を示すセンサーアレイと；
前記センサーアレイに接続される測定装置と；
コンピュータと；を備え、
前記測定装置は、前記複数の特異反応センサーのそれぞれにおいて前記信号を検出し、前記コンピュータは、前記信号をセンサーアレイ信号プロフィルにアセンブルし；
前記コンピュータは、前記信号プロフィルを、目的分子を含まない複数の分子から得られ、既知の特異活性、機能の構造を有する少なくとも事前に得られた信号プロフィルと比較するよう動作し、前記信号プロフィルが、前記検体の特異活性、構造または機能の予測を示し、更に、前記コンピュータは前記信号プロフィルに類似するプロフィルを有する既知検体の特異活性、機能または構造を同定して出力する分子スクリーニングシステム。
【請求項１４】
前記サンプルが、核酸、ポリペプチド、生化学物質および化学物質から構成されるグループから選択される、
請求項１３のシステム。
【請求項１５】
前記核酸がＤＮＡまたはＲＮＡである、
請求項１４のシステム。
【請求項１６】
前記ポリペプチドが、抗体、酵素および蛋白質から構成されるグループから選択される、
請求項１４のシステム。
【請求項１７】
前記生化学物質が、脂質、ホルモン、脂肪酸および炭水化物から構成されるグループから選択される、
請求項１４のシステム。
【請求項１８】
前記化学物質が、アルカン、アルケン、アルキン、ジエン、脂環式炭化水素、アレーン、アルコール、エーテル、ケトン、アルデヒド、カルボニル、カルバニオン、多核芳香族化合物およびその誘導体から構成されるグループから選択される有機物である、
請求項１４のシステム。
【請求項１９】
前記抗体が、モノクローナル抗体、ポリクローナル抗体、ヒト化抗体またはそれらのフラグメントである、
請求項１６のシステム。
【請求項２０】
前記酵素が、リパーゼ、エステラーゼ、プロテアーゼ、グリコシダーゼ、グリコシルトランスフェラーゼ、ホスファターゼ、カイネース、モノおよびジオキシゲナーゼ、ハロペルオキシダーゼ、リグニンペルオキシダーゼ、ジアリールプロパンペルオキシダーゼエポシドヒドロラーゼ、ニトリルヒドロターゼ、ニトリラーゼ、トランスアミナーゼ、アミダーゼおよびアシラーゼから構成されるグループから選択される、
請求項１６のシステム。
【請求項２１】
前記特異活性が、酵素活性、結合活性、抑制活性、調節活性から構成されるグループから選択される、
請求項１３のシステム。
【請求項２２】
前記特異構造が、三次元ポリペプチド構造、アミノ酸配列および核酸配列から構成されるグループから選択される、
請求項１３のシステム。
【請求項２３】
前記標準サンプルの前記信号プロフィルは、ライブラリから導き出される、
請求項１３のシステム。
【請求項２４】
前記ライブラリは、ニューラルネットワークによって生成される、
請求項２３のシステム。
【請求項２５】
前記特異反応センサーが、光学、共鳴、電流またはそれらの組み合わせにおける変化を検知する、
請求項１３のシステム。
【請求項２６】
前記特異反応センサーが、センサーを包含する結晶コロイドアレイ（ＣＣＡ）、金属酸化物センサー、ビーズまたは光ファイバー上に被覆される染料含浸ポリマー、バルク伝導有機ポリマー、静電容量センサー、化学感受性抵抗器センサーおよびそれらの組み合わせから構成されるグループから選択される、
請求項１３のシステム。
【請求項２７】
前記化学感受性抵抗器センサーは、非導電材料と組成上異なる導電材料の混合物を備え、各アレイが前記混合物を介する電気経路を備えており、前記分子の前記アレイとの相互作用は、前記混合物内の抵抗における変化を提供する、
請求項２６のシステム。
【請求項２８】
生化学分子または薬剤化合物の活性を検出するための方法であって：
ａ）複数の特異反応センサーを目的の化合物または分子と接触させるステップと；
ｂ）前記複数の特異反応センサーの各センサーからの信号出力を測定するステップと；
ｃ）各センサーからの信号出力における変化に関して、前記測定の結果を用いて、信号プロフィルを得るステップと；
ｄ）前記信号プロフィルを、所望の活性または機能を持つ他の関連分子のプロフィルと比較するステップと；
ｅ）類似するプロフィルを有する関連分子の活性を特定する方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の分野】
本発明は、サンプル内の微量検体の検出に役立つセンサー装置に関し、より詳細には検体の生物学的または物理的活性の判定に関する。
【０００２】
【発明の背景】
分子の生物学的、化学的、または物理的な性質や活性の判定において重要な種々の分子性質を判定し、それらを目的の生物学的、化学的、製薬学的、または工業的用途に対する候補リード分子の同定に使用することができるよう、これらの性質を分類するニーズが存在する。
【０００３】
現在、方法は、潜在的薬品化合物や生物製剤を目的分子の集合体（例えば、ライブラリ）から選別するために使用される。このような方法は、分子の結合能、酵素活性または他の性質に基づいて特異活性を検出する検定技法を用いる。代替として、リード化合物は計算機方法によって生成され、ここで、特定の望ましい性質を持つ分子が、形状、双極子モーメント、表面積、溶解度、蒸気圧、疎水性、親水性、抗原性および他の物理的性質によって定義される。これらの化学的物理的性質は次いで、リード化合物を、追加の高スループットスクリーニング技法を用いることによって生体内外で特異活性を測定するよう意図された追加のスクリーニング技法によってその後更に分析される処理可能なサブセットまで計算的に狭めるために、定義され、使用される。
【０００４】
リード化合物の生成は重要であり、その理由は、潜在的薬剤のより広範囲の調査が見込まれるだけでなく、これらのリード分子によって表される分子特性に焦点を合わせる追跡ライブラリの構築の機会もまた提供するためである。これは同様に、最終的には臨床用途に適切な候補物質を見つける望みを持ちながら、所望の製薬活性を持つ更に多くのリードを提供するために行われる。
【０００５】
【発明の要約】
本発明は、検出装置に基づいて目的分子の特異的な活性、構造または機能を同定する方法を提供する。検出装置は、分子の物理的、化学的または生物学的特性に反応するセンサー列を含む。特異反応センサーは、少し例を挙げると、光学センサー、共鳴機械周波数センサーおよび／または電気センサーであることができ、他のセンサーおよびアレイは、当該技術に精通する者にとって周知である。例えば一実施の形態では、検出装置は、導電性エレメント間に選択式電気経路を提供する化学的感受性抵抗器に電気的に接続される第１および第２の導電性エレメント（例えば、電気リード）を備える化学センサーを含んでいる。抵抗器は、複数の（非導電材料を備える）非導電性領域と、（導電材料を備える）導電性領域とを交互に直列に備えている。第１および第２の導電性エレメント間の電気経路は、複数の交互にある非導電性および導電性領域に対して横断（すなわち、通過）している。使用では、抵抗器は、非導電性領域と相互作用する検体または分子と接触する場合、導電性エレメント間の抵抗において変化を提供する。非導電性領域は、検体の類、属または種に相互作用または結合するよう意図されている何れの材料からも作成することができる。
【０００６】
開示は、目的の検体または分子の特異活性、構造または機能を同定する方法と装置を提供する。方法は、検出装置を使用して、複数の特異反応センサーによって生成される特性実験パターンを生成する。パターンは、目的の分子または検体に対する所望の分子性質上の情報を有している。反応パターンは、ライブラリの各メンバに対して生成される。次いで、これらのパターンは、格納され、ライブラリと関連される。ライブラリは、所望または周知の性質または活性を有する分子に対するパターンを含んでいる。
【０００７】
一実施の形態では、方法は、複数の化学感受性抵抗器の出力を測定することによって、特異活性または構造に対するサンプルを選別するために提供され、各抵抗器は、導電材料と非導電材料を備えており；複数の抵抗器内の抵抗における変化に関して、前記測定の結果を用いて、信号プロフィルを得て；信号プロフィルを、特異活性を有する標準サンプルを示す事前に得られた信号プロフィルと比較し、信号プロフィルは、特異活性または特異構造を示している。
【０００８】
加えて、開示は、複数の特異反応センサーを備えるセンサーアレイを含むスクリーニングシステムを提供し、各センサーは、目的分子とのセンサー相互作用に対応する信号を提供することができる。測定装置は、各センサーからの信号を検出し、それらを分子の特性（例えば、活性、構造、または機能）を表す信号プロフィルに編成する。コンピュータは次いで、信号プロフィルを比較して、分子の活性を判定する。コンピュータは、信号プロフィル（単数または複数）を比較するための常駐アルゴリズムを有しているのが好ましい。
【０００９】
例えば、一実施の形態では、サンプルスクリーニングシステムが提供されており、そのシステムは、少なくとも第１および第２の化学感受性抵抗器を備えるセンサーアレイを含み、各化学感受性抵抗器は、非導電性有機ポリマーと、前記非導電性有機ポリマーと組成上異なる導電材料の混合物を備え、各抵抗器は、非導電性有機ポリマーと前記導電材料の前記混合物を介する電気経路と、第１の濃度で第１の化学的検体と接触する場合の第１の電気抵抗と、第２の検体と接触する場合の第２の異なる電気抵抗とを備え、第１の化学感受性抵抗器の第１の電気抵抗と第２の電気抵抗との間の差は、第２の化学感受性抵抗器の第１の電気抵抗と第２の電気抵抗との間の差と異なり；センサーアレイに電気的に接続される電気測定装置と；コンピュータとを含み、電気測定装置は、各化学感受性抵抗器における第１および第２の電気抵抗を検出し、コンピュータは、抵抗をセンサーアレイ信号プロフィルにアセンブルし、コンピュータは、その信号プロフィルを、特異活性を有する標準サンプルから得られた信号プロフィルと比較するよう動作し、その信号プロフィルは、特異活性または特異構造を示す。
【００１０】
以下、添付図面を参照して、本発明のこれらおよび他の目的について詳細に説明する。
【００１１】
【好ましい実施形態の詳細説明】
本明細書中に記載されるアプローチは、特異反応センサーのアレイによって生成された実験データ（例えば、抵抗値の指紋のような信号波形）を使用する。このようなセンサーは例えば、米国特許第５，５７１，４０１号（その開示を本明細書に組み込む）に記述されている「電子ノーズ(electronic nose)」に見られるように、目的分子に曝露されているセンサーアレイの化学的感受性抵抗器を含む。そのようなセンサーアレイにおける化学的感受性抵抗器の電気抵抗変化は、化学的感受性抵抗器の非導電性領域への目的分子の吸着に関連する。個々の吸着基準を持つ複数の化学的感受性抵抗器によって生成される信号は、幾つかの化学的に重要な特性に関する情報をもたらし、その情報は目的分子の疎水性、分子サイズ、極性、および水素結合相互作用などに関する。このようにして例えば目的分子の抵抗値形状あるいは指紋を、その化学的特性に基づいて生成する。
【００１２】
他のタイプのセンサーは例えば、米国特許第５，８５４，０７８号（参照してその開示を本明細書に組み込む）に開示されているような結晶性コロイドアレイ（ＣＣＡ）を含むヒドロゲルより成る。このようなヒドロゲルは特定の化学物質に応答して体積変化を受ける。ヒドロゲルが変調されると、その中に埋め込まれたＣＣＡの格子間隔も同様に変化する。従って光の回折はヒドロゲルの体積を変化させる刺激の有無を示すことになる。
【００１３】
さらに他のタイプのセンサーは、Walt他の米国特許第５，５１２，４９０号（参照してその開示を本明細書に組み込む）に開示されているものを含む。このシステムの光センサーは、支持体と、検出受容器として機能する非均質な半選択性の薄膜で形成されるアレイからなり、スペクトルパターン認識を使用した幾つかの異なる検体とリガンドの検出が可能である。光センサーアレイを備える検出受容器の各処方は、複数の異なる化学化合物と組成に反応する。すなわち、各化合物について全時間に渡るスペクトル反応パターンを（エネルギー強度変化、波長変化、もしくはその両者によって）提供する。そのパターンは単一化合物との反応の進行と結果を示す。アレイはまた異なる種類の混合化合物から、スペクトル応答とこの混合を形成する各化合物からの光の応答に基くパターンを生成する。
【００１４】
「目的分子」あるいは「検体」は如何なる種類の分子でも良い。例えば、目的分子あるいは検体は、核酸（例えば、ＤＮＡやＲＮＡ）、ポリペプチド（例えば、抗体、たんぱく質、酵素）、生化学化合物（例えば、脂質、ホルモン、脂肪酸、炭水化物）、薬剤、化学化合物、例えばアルカン類、アルケン類、アルキン類、ジエン類、脂環式炭水化物、アレーン類、アルコール類、エーテル類、ケトン類、アルデヒド類、環式炭水化物、カルボニル類、多環式芳香族およびそれら有機物の誘導体、例えばハロゲン誘導体であれば良い。
【００１５】
「特異反応センサー」はいかなる数のセンサーであっても良く、ある測定可能な変化を与えることにより、センサーは分子集合の存在や相互作用に応答する。各センサーは単独で目的物の特性を検査するのではなく、どの信号もそれだけでは検体の希望する化学的、生化学的特性を決定するのに十分ではない。代りに複数のセンサーによる反応パターンが、既知の活性特性を持っている検体の標準反応パターンとの比較を通じて、所望の活性特性を得るために使用される。そのような測定可能な変化は、光学的波長、センサーの透明度、センサーの共鳴、抵抗、光の回折、および/または音、および当該技術に精通する者にとっては容易に同一のものとみなせる他の変更を含む。そのようなセンサーは、結晶性コロイドアレイ（ＣＣＡ）センサーやその変種、例えばＣＣＡを含むヒドロゲル、金属酸化物センサー、ビードや光ファイバーの被覆となる染料含浸ポリマー、体積抵抗を持つ有機ポリマー、および容量センサーを含むが、これだけに制限されることはない。
【００１６】
従来の分析法では、希望する化学的または生化学的活性は、ある設計されたセンサーあるいは目的物によって決定される。この単一の応答は目的物の化学的および/または生化学的活性を調べるために既知であり、またセンサー応答の振幅は、直ちにかつ直接、対象の活性に関連付けられる。例えば、あるリガンドによる酵素の反応抑制は、種々の条件下で酵素によって消費された物質量を直接調べるか、または既知の校正された条件下で、変化を受けた物質量を間接的に調べる分析によって決定される。異なるリガンドは異なる物質消費量、または変化した生成物を生み出し、またそのような量は、所望する生化学的特性および酵素活性のリガンド抑制を示すであろう。他の例は、センサーアレイの応答を調査することによる、サンプル中の特殊な核酸の連鎖の存在の決定であり、その各々は既知あるいは測定可能な核酸の連鎖を除いた差を補完する。最も高い応答変化（例えば電気化学的活性が最盛期に見えるかそうでないか、あるいは電気化学的活性が消滅しているかなど）を表示したセンサーは、その特殊な検出素子に現れる相補的連鎖の知識を通じて、また目的物の検体に現れるに違いない連鎖を持った相補的連鎖の知識の関連を通じて、サンプルにおける目的物の連鎖の存在と独自に関係付けられる。
【００１７】
本発明はそれと異なるアプローチを利用している。複数の特異反応センサーが使用され、その各々が、関心のある種々の検体、化学化合物、生化学化合物への応答において測定可能な信号を提供する。所望の化学的、生化学的活性が、個々のセンサーの応答によって、または個々のセンサーの応答信号によって明らかにされることはないが、その代わりにそれらの活性はセンサーアレイ装置にある複数の特異反応センサーによる反応パターン解析によって得られる。センサーがそれ自身選択的であって目的物の化学的、生化学的特性を独自に試験するようあらかじめ決定されているかどうかはどちらでも良いが、目的物の検体を複数のセンサーへ曝露したときに生じる種々の異なる反応パターンは、検体によって生じたパターンと反応パターンを比較した上で所望の化学的および／または生化学的活性と相関付けられ、また既知の化学的および／または生化学的活性と相関付けらる。
【００１８】
目的分子と特異反応センサーのあいだの相互作用を可能にすることにより、信号は直接あるいは間接的に目的分子の特性に関連付けられる。例えば、「電子ノーズ」のアレイの化学的感度を持つ抵抗体を使用することにより、電子ノーズの信号を目的分子の特性へ関連付けることが直接的または間接的に可能となる。例えば、酵素の結合点と分子との間の大きな相互作用が、その分子の結合定数の集合において直接的または間接的のどちらであるにせよ、電子ノーズの非導電素子へ関連付けられる。よって電子ノーズを酵素の結合特性に関連付けることが可能である。
【００１９】
分子の集合の署名が得られたならば、目的物の化学的相互作用についてライブラリのいずれかのメンバーの活性を予想するために、適当なトレーニングセットと共に、その署名の形状が使用される。
【００２０】
下記の例に記述するように、これが本発明の請求範囲を狭めるものではないが、発明者は電子ノーズが、チトクロームＰ−４５０の活性を抑制する化学的特性を持っているアルコールを識別する能力を持っていることを証明した。そのような化学的特性は、熟練した技術者にとっては周知の３次元構造、サイドグループ、電荷、および他のパラメータを含むアルコールのさまざまな化学的、物理的パラメータに関連付けられる。
【００２１】
本発明の方法と装置は、目的分子、センサータイプ、アレイタイプの幅広い範囲へ適用できる。例えば、本発明を制限するものではないが、ある実施の形態は、生化学的機能を持つポリペプチドを識別する方法を提供する。そのような機能は、受容器、受容器拮抗薬または作用薬、酵素の活性（例えば、リパーゼ、エステラーゼ、プロテアーゼ、グリシダーゼ、グリコシルトランスフェラーゼ、ホスファターゼ、キナーゼ、モノおよびジオキシゲナーゼ、ハロペロキシダーゼ、リグニンペロキシダーゼ、ジアリルプロパンペロキシダーゼエポシードヒドロラーゼ、ニトリルヒドロターゼ、ニトリラーゼ、トランスアミラーゼ、アミダーゼ、およびアキラーゼ）、ＤＮＡ−結合能力（例えば、ヒストン）、抗体活性（例えば、エピトープを結合する能力）、そのような抗体は２，３名前をあげるとモノクロナール、ポリクロナールおよび人体に適合した抗体を含む、のようなポリペプチドの役割を含む。類似のポリペプチド分子のライブラリと比較して、熟練技術者にとっては既知の、ポリペプチドの第１、第２、および／または第３の構造、同じくその電荷、疎水性、親水性、および他のポリペプチドの特性に基づいて活性が決定される。そのような特性の検出のためのアレイの特異反応センサー（例えば化学的に感度のある抵抗体）はここに記述するように設計されるか、技術に熟練した人にとっては周知の幾つかの方法で設計される。特異反応センサーが特定のポリペプチドを結合するように特別に設計される必要は無い。例えばセンサーが抵抗型のものであれば、化学的感度のある抵抗体によってポリペプチドまたは目的物の分子の相互作用を利用して特性を検出することが可能である限り、その要素は、ポリペプチドを結合するために、特別に設計される必要がない。
【００２２】
他の実施の形態において、本発明は生化学分子または薬剤化合物の活性を検出するための方法を提供する。その方法は、複数の特異反応センサーを目的物の化合物または分子に接触させ、次いで「指紋」（例えば抵抗値が示す指紋）または「形状」を、所望の活性または機能を持つ他の関連分子の指紋と比較することによって行われる。同様な指紋を持っている分子は同様な活性を持つ分子であることを示す。そのような活性は病原性分子（例えば既に知られているか発見されているウィルス抗原、細菌性抗原、ＬＰＳのようなもの、内毒素等）、発ガン性分子、抗生物質分子、抗ウィルス性分子、ウィルス化合物、および幾つかの分子の検出から範囲を決めることが可能である。但しそれらが複数のセンサーとの相互作用が可能であり、また例えば光、共鳴および／またはセンサーを横切る電流（例えば抵抗値の増減）における変化を引き出すことができる限りにおいて、である。
【００２３】
学習を基にした、および／またはパターン認識を基にしたアルゴリズムが、実験的反応パターンに含まれるデータに基づいたライブラリから先例を識別するために使用され、追加分析またはライブラリの残りのメンバーに関する追加計算の必要は無い。さらに本発明の利点は希望する結合に関係する分子特性の実験に基づく測定を提供するということにある。パターンが一旦ライブラリに記録されたら、いつまでもそのライブラリに関係して残り、引続いて他の目的のために使用することが可能である。例えば、与えられた結合点に対しての活性について先例を探すためにライブラリをスクリーニングした後、他の結合点に関する幾つかの新しい例と共に、そのパターンはこの新しい目標イベントの先例を作るために再度問い合わされる。その反応パターンを再収集する必要はなく、その特別な新しいプロセスに対しての活性のために全てのライブラリを再分析する必要もない。
【００２４】
アレイにおける特異反応センサーは、目的分子に注意深く合わせる必要はない。代わりに分子特性の幅広い範囲、例えば疎水性、極性、分子サイズまたは形状、対掌性、および良く知られた他の化学的、物理的特性、をひとまとめにして調べれば十分である。個々のセンサーはそれらの特性を選択して調べる必要はないし、アレイで調べられるべき特性を実験者が進んで評価するのが基本である、ということもない。例えば、アレイは１から１０６以上までの数の応答センサーを持つことが可能である。好ましい実施の形態では、センサーは抵抗体であり、アレイは相当な数（＞１０）の化学的感度のあるセンサーあるいは抵抗体を持ち、その各々は少なくとも部分的には、分子結合と認識イベントに影響を与えるある特性に応答する。
【００２５】
検体または分子がアレイ応答または抵抗値の指紋を生み出すことによる信号の変換機構は潜在的に非常に幅広い。人工の鼻の装置を構築する技術に精通している人に多くの方法が知られている。これらは表面音響波装置、水晶の微少はかり、染料を塗布した光ファイバー、導電有機ポリマー、電気化学ガスセンサー、光ファイバーによるマイクロ鏡、絶縁有機ポリマーと導電体、酸化すずセンサー、ヒドロゲルを基にしたＣＣＡ、核酸またはたんぱく質を基にしたポリマー（例えばRamsey、Graham、Nature Biotech、16:40-44,(1998)を参照）および当該技術に精通する者にとってはすでに識別可能な他の物質、のアレイを含む。信号変換機構の他の形式はまた、検体または目的分子によって生み出される例えば光学的、電気的、および／または共鳴の反応パターンに含まれる情報を拡大するアレイにおいて使用される。
【００２６】
特異反応センサーが抵抗体であるときには、その抵抗体は導通リード間の電気パスを横断する複数の非導電領域と導電領域を交互にして成る。一般的に抵抗体は導電物質と非導電物質を混合して作製されていて、抵抗体に接続されたリード間の電気的導通パスが非導電物質から成る間隙によって割り込まれる。例えばコロイド状垂下体、あるいは非導電物質で出来たマトリックスに特殊な導電物質を分散させた場合には、粒子を分離するマトリックス領域が間隙を作り出すことになる。非導電体の間隙は約１０オングストロームから１０００オングストローム、通常は１００オングストロームのオーダーの長さのパスを持ち、各々の間隙を横切る抵抗値は約１０から１０００ｍΩ、通常は１００ｍΩのオーダーである。与えられた間隙のパスの長さと抵抗値は一定ではなく、むしろ吸収領域の非導電性の有機ポリマーが検体を吸着、吸収するときに変化すると考えられている。従って、与えられた抵抗体におけるこれらの間隙による動的な集合抵抗は、非導電領域の検体浸透の関数となる。しかし、検体の結合に応答して構造的に変化する、または陽子の分布または利用性に効果を与える物質は、本開示の範囲に含まれることが認識される。例えば、検体の結合において陽子変化を起こす非導電物質は、化学的感度を持つ抵抗体の抵抗値に指数関数的変化を引き起こす。幾つかの実施の形態では、導電物質はまた検体浸透の関数として動的な集合抵抗に寄与する（例えば、導電物質がポリプリオールのような導電物質のとき）。
【００２７】
広範囲の導電物質が使用される。表１は抵抗体を製作するときに使用される導電物質の例であり、表に挙げたような混合体もまた使用される。表２は非導電物質の例であり、表に挙げた混合体や共重合体もまた使用される。組合せ、濃縮、混合化学量論、濾過、スレシュホルド等が、下記にあげるプロトタイプの抵抗体（ケミレジスタ）を製作しふるい分けすることによって経験的にすでに決定されている。
【００２８】
【表１】
0004163383.tif 000002
【００２９】
【表２】
0004163383.tif 000003
【００３０】
ケミレジスタは溶液キャスト法、垂下キャスト法、および機械的混合法などの技術、それに限らないが、によって製造される。一般に溶液キャスト法は均一な構造と作り易さの点で有利である。溶液キャスト法では、抵抗体要素はスピンスプレー、または浸漬塗膜によって容易に製造される。抵抗体の全要素は可溶性であるが、溶液キャスト法は応用時に幾つかの制限がある。垂下キャスト法はスピンスプレーまたは浸漬塗膜の可能性を持っているが、溶液キャスト法よりも非均質な構造となる。機械的混合法は抵抗体成分の物理的混合のみを伴うので溶解性の制限はほとんどないが、スピン、スプレー、および浸漬塗膜はもはや不可能であるから装置の製作はより困難となる。これらの各々について以下に詳述する。
【００３１】
導電体および非導電体の双方、またはその反応前駆体が共通の溶液に溶解しているシステムでは、ケミレジスタは溶液キャスト法によって製作される。ここに現れるリンモリブデン酸によるピロールの酸化はそのようなシステムを表す。この反応ではリンモリブデン酸とピロールはテトラヒドロフラン（ＴＨＦ）に溶解していて、溶液の蒸発と共にポリマー化が起きる。これはＴＨＦ可溶非導電ポリマーがこの反応混合へ溶解されることを可能とし、その結果、溶液の蒸発によって単一行程で形成される混合を可能とする。この手段での非導電性物質の選択は当然ながら反応媒体に溶解可能である物質に制限される。上述したポリ（ピロール）の場合については、ＴＨＦで予備反応が行われるがこの反応はアセトニトリルなどの他の非水溶性溶液へ一般化されるべきである。この場合における幾つかの順列が他の導電性物質について可能である。その幾つかを下記する。置換されたポリ（シクロオクタテトラエン）のような、ある導電性物質は、ＴＨＦやアセトニトリルのような溶液における非ドープの非導電性状態で溶解可能である。結果として、非ドープ物質と可塑剤はキャストしている溶液から形成される。その後、ドープ手段（例えばＩ２蒸気にさらす）は置換されたポリ（シクロオクタテトラエン）を導電性にするためにその混合液に作用される。繰返すが非導電体物質の選択は、非ドープの導電物質が溶解可能な溶液に対して溶解可能なものに制限され、またドープ反応に対して安定であるものに制限される。ある導電物質はまた溶解可能な前駆体物質を経て合成される。この場合には前駆体物質と非導電物質の混合が最初に形成され、所望の導電物質へ前駆体物質を転換するための化学反応がそれに続く。例えば、ポリ（ρ−フェニレンビニレン）は溶解可能なスルホニウム前駆体によって合成される。スルホニウム前駆体と非導電物質の混合体は溶液キャスト法によって形成される。その後、その混合体は、スルホニウム前駆体を所望のポリ（ρ−フェニレンビニレン）へ転換するため真空下での熱処理を受ける。
【００３２】
垂下キャスト法では、共通の溶液中に、抵抗体のひとつ以上の構成物質が垂下され、他は溶解される。垂下キャスト法は広い範囲の物質に適用されるむしろ一般的な技術であり、カーボンブラックやコロイド状金属が、活性のある混合液や超音波分解の溶液中に垂下される。垂下キャスト法の応用では、非導電物質は適当な溶液（ＴＨＦ、アセトニトリル、水など）に溶解される。コロイド状の銀はこの溶液中に垂下され、その結果としての混合体は電極を浸漬被覆するために使用される。
【００３３】
機械的混合法は、導電体と非導電体の可能な組み合わせの全てに適している。この技術では物質はボールミルや他の混合装置で物理的に混合される。例えばカーボンブラック：非導電物質の合成物は既にボールミルによって作られている。非導電物質が溶解するときや軟化するときに分解されることが無いのならば、温度を上昇させた機械的混合は混合プロセスを改善することが出来る。化合物の製造はときには連続的な加熱と混合行程によって改善されることがある。製造される物質、個別の要素は特定の応用に対して化学的な見え掛かりと形態を変えることによって最適化され得る。抵抗体の化学的性質は、どの検体にそれが応答するかということと異なる検体を区別出来るかということを決定する。導電と絶縁を構成する物質の相対比率は、素子の抵抗値が濾過のしきい値に近づくと吸収された分子に対してより高感度になるため、応答の強さを決定する。膜の形態も応答特性を決定する際に重要である。例えば薄膜は厚膜よりも検体に対して早く応答する。それ故、絶縁と導通の比率を変化させた化学的に広範囲なセンサーに関する経験的なカタログ情報によって、また作られる製造方法によって、センサーは、特別な適用において期待される検体にふさわしいもの、濃度や所望の応答時間、を選択することが出来る。更に、特定の条件下でのアレイの性能に関するフィードバックが利用可能になると、繰返しによって最適化が行われる。
【００３４】
抵抗体はそれ自身、リードや抵抗体を取付けるための基板を形成することが可能である。抵抗体の構造的な剛性は例えば種々の技術によって強化される。即ち、化学的あるいは放射線によるポリマー構成物の架橋（ジクミル過酸化物ラジカル架橋、ポリ（オレフィン）のＵＶ照射架橋、ゴムの硫化架橋、ナイロンのｅ−ビーム架橋など）、物理特性を強化するためのポリマーまたは他の物質を抵抗体へ加える（例えば、高い分子量、高遷移金属（Ｔｍ）ポリマーを加える）、粘土やポリマー網状組織などの支持物質への抵抗体素子の結合（抵抗体の混合をポリ（メチルメタクリレート）網状組織の内部、あるいはモンモリロナイトのラメラの内部に形成する）等である。他の実施の形態では、抵抗体は固体マトリックス上の表面層として堆積される。そのマトリックスはリードを支持する手段をも提供している。典型的には、そのマトリックスはガラスやセラミックの様な化学的に不活性な非導電基板である。
【００３５】
特に生産拡大に適しているセンサーアレイは、集積回路（ＩＣ）設計技術を使用して製造される。例えば、ケミレジスタは単純な増幅器の前段に容易に組込まれ、その増幅器はＡ／Ｄコンバーターに接続され、効率よくデータストリームをニューラルネットワークソフトウェアまたはハードウェア解析部へ送る。マイクロ部品製造技術はケミレジスタを直接マイクロチップ上に集積することができ、そのマイクロチップはアナログ信号の条件を整え、処理する回路を備え、そのデータを解析する。インクジェット技術は何百万という差異が増大するセンサーの製造を単一の製造工程でこなす。センサーアレイのケミレジスタ素子における制御された構成内容は、インクジェットプリンターが多くの色を堆積し混合する方法と似た手法に導かれ、この場合には多くの色に替えて溶液中に堆積する複数の異なるポリマーが使用される。１００万の別個の素子でなるセンサーアレイは、僅か１ｃｍ×１ｃｍのサイズのチップを必要とするのみであり、そのチップは１０μフィーチャーレベルでのリソグラフィーを使用していて、従来の商業的プロセスと堆積方法の能力内にある。この技術は高感度、小サイズのスタンドアローンの化学的センサー製造を可能にする。
【００３６】
好ましいセンサーアレイは、その構造に於いて予め決定された相互センサーの変型を持つか、または非導電ポリマー領域の構成を持つ。その変型は定量的および／または定性的である。例えば混合体における非導電物質の濃度はセンサーを横切って変化する。代りに種々の異なる物質が異なるセンサーに使用される。ある実施の具体例では、サンプル中の検体を検出する電子ノーズは、構成の異なるセンサーのアレイのセンサーリードを電気的測定器に接続することによって製作される。その測定器はアレイの各センサーでの抵抗値の変化を、好ましくは同時に、そして好ましくは全時間に渡って測定する。しばしばその装置は信号処理の手段を含み、コンピュータと入力された応答形状の定量解析と定性解析のために、構造応答形状データベースと比較するデータ構造体と接続して使用される。典型的には、そのような鼻は少なくとも１０、通常は少なくとも１００，そしてしばしば少なくとも１０００個の異なるセンサーから成っていて、ここで記述した大量堆積製作技術によって作られ、また他方、現在知られている如く、少なくとも１０６のセンサーのオーダーを持つアレイが既に生産されている。
【００３７】
動作を説明すると、各抵抗体は、第１の濃度の化学的検体から成る第１サンプルと抵抗体が接触するとき導線間の第１の電気抵抗値を提供する。また、第２の濃度の化学的検体から成る第２サンプルと抵抗体が接触するとき導線間の第２の電気抵抗値を提供する。サンプルの性質は液体もしくは気体である。第１と第２サンプルは２つの異なる環境からのサンプル、２つの時間で採取されたサンプルの検体の濃度の差違、ひとつのサンプル、および負の制御などを反映するものである。センサーアレイは検体の濃度差に異なる応答をするセンサーであることが必要である。すなわち、あるセンサーでの第１と第２の電気抵抗の差は、他のセンサーにおける第１と第２の電気抵抗の差と異なる。
【００３８】
好ましい実施の形態では、各センサーの時間応答（時間関数としての抵抗値）が記録される。各センサーの時間応答は、検体の曝露と一致する反応パターンを生成する抵抗値の最大パーセントと最小パーセントで規準化される。既知の検体の応答形状を繰返して得ることによって、検体と応答形状に関する構造関数データベースが生成される。未知の検体は特性付けられ、反応パターンの比較と認識アルゴリズムを使用して識別される。従って、検体検出システムはセンサーアレイ、各ケミレジスタの抵抗を検出する電気的測定装置、コンピュータ、センサーアレイ応答形状のデータ構造、および比較アルゴリズムから成る。他の実施の形態では電気的測定装置は集積回路であり、それはニューラルネットワークに基づくハードウェアと、各センサーについての多数のアナログ−ディジタルコンバータ（ＡＤＣ）または異なるセンサーへ接続される複数のＡＤＣから成る。
【００３９】
幅広い種類の検体とサンプルは、対象の検体が複数のアレイセンサーの微分応答を生成する能力を持つ限りにおいて、開示されたセンサー、アレイおよび鼻によって解析される。適用される検体は幅広い化学物質、例えばアルカン類、アルケン類、アルキン類、ジエン類、脂環式炭水化物、アレーン類、アルコール類、エーテル類、ケトン類、アルデヒド類、カルボニル類、カルバニオン類、多核性芳香族、およびそれら有機物の誘導体、例えばハロゲン誘導体等、また生化学分子、例えば砂糖類、イソプレン類およびイソプレノイド類、脂肪酸類、およびその誘導体などを含む。従ってこのセンサー、アレイおよび鼻の商業的適用は環境毒物学、汚染除去、バイオ医薬品、物質品質管理、食品および農業製品監視等である。
【００４０】
ここで開示されたセンサー、アレイおよび電子ノーズを使用するための、およびサンプル中の検体の存在または特性を検出するための一般的な方法は、サンプル中の検体の存在に対する特異反応センサーによる変化の検出を含む。例えば、センサーが抵抗体タイプのセンサーである場合の抵抗値の測定は、電気的に接続された第１と第２の導電性リードから成る化学的感度の高い抵抗体によって分割されている化学的センサーの場合とでは異なる。上述したように化学的センサーの場合には次のように測定が行われる。第１の濃度の検体から成る第１サンプルと抵抗体が接触するとき導線間の第１の抵抗値を測定し、第２の異なる濃度の検体から成る第２サンプルと抵抗体が接触するとき第２の抵抗値を測定する。
【００４１】
ある実施の形態では、ライブラリの要素それぞれに番地付けをする手早い方法とそれらの反応パターンをそれぞれ収集する手早い方法が望まれる。この実施の形態では液体から導出されたガスが使用され、その中では検体はセンサーアレイにおける応答によって検出されるべき蒸気である。基板は目的物のライブラリを含み（例えば、検体マトリックス）その反応パターンが収集される。基板は解析以前に分子から発せられる蒸気を減少させるために冷却される。センサー（例えば、化学的感度の高い抵抗器）はまた解析チャンバの内部に置かれる。キャリアガス及び真空のどちらも、チャンバが前回の解析の残留分子で汚染されないことを保証するために存在する。入口、出口ポートはガスの流れの操作と制御のために使用される。センサーはそれ自身チャンバの壁と同じ様な温度制御を持つ。チャンバ壁の冷却は解析中の不純物の吸着を妨げ、また加熱は次の時間におけるそのような不純物からチャンバを清浄に保つために使用される。センサーの温度制御はセンサーアレイの検出器の感度、応答時間、ノイズ特性を制御する利点を持つ。
【００４２】
この実施の形態ではライブラリは冷却されて各分子の構成物質の蒸気圧力が特定の種が解析されるべき時まで、バックグラウンドレベルに維持される。反応パターンが目的分子のために記録されるとき、目的分子をライブラリに含む領域は、それが揮発するように加熱される。蒸気が生成されると、その蒸気はセンサーアレイの検出器へ送られる。この部分的加熱はレーザースポットによって行われ、また基板あるいは基板の一部分と接触するワイヤーで出来た番地付け可能な抵抗格子によって行われ、または熟練技術者にとっては周知の物質中の温度を遠くに運ぶ加熱の他の手段によって行われる。パターンが目的物のその点のために記録された後、温度が設定点まで戻され、他の点が調査される。代りに、望むならば全アレイの解析スループットを増大するため、検出器の多くのセットが並列に刺激を伴って並列に用いられる。
【００４３】
一連のパターンが収集されると、幾つかの最初の情報が、ある特定の活性または機能にとっての先例を識別するために所望される。例えば実験データはメンバー１，２および３が目的物の活性または機能に向けて増大する活性を持つことを示すために利用可能である。そのような活性または機能は既知の分子から引出される。その分子の活性が良く特性付けられていれば良いがさもなければ、引続いてまたは同時に追加的な分析技術によって測定される。ニューラルネットワークまたは統計的方法に基づくプログラムを使用した、電子ノーズアレイによって生じたパターンの解析は、検出器によって試験されたどの分子または分子特性が、特定のもしくは所望の活性または機能と、相関を示したかを識別する。この相関が確立すると残りのパターンの解析は、同様な相関を持つ分子を識別するために、またそれから適宜、経験的かつ理論的に更なる調査と解析のためにライブラリの先例を識別するために使用される。
【００４４】
実施の形態における抵抗値の信号パターン（例えば、抵抗値の形状）の解析は、ハードウェアかソフトウェアあるいは両者の組み合わせ（例えば、プログラマブルロジックアレイかディジタルシグナルプロセッサ）で実行される。特に指定しない限り、本発明の部分として含まれるそのアルゴリズムはいかなる特定のコンピュータや他の装置に本質的に関連を持たない。
【００４５】
特に、種々の一般目的の機械は、ここで教えたことと関連して書かれたプログラムと共に使用される。あるいはその作用を遂行するためのより特殊な装置を構築すると更に便利になるかもしれない。しかしながら好ましくは、本実施の形態はプログラム可能なシステムにおいて遂行される、ひとつ以上のコンピュータプログラムで実行され、それぞれは少なくともひとつのプロセッサ、少なくともひとつのデータ記憶装置システム（揮発性、不揮発性および／または記憶素子を含む）、少なくともひとつの入力装置および少なくともひとつの出力装置から成る。プログラムコードはここに書かれた機能を遂行するためにプロセッサ上で実行される。
【００４６】
そのようなプログラムの各々はどの希望するコンピュータ言語（機械語、アセンブラ、高級言語、オブジェクト指向プログラム言語を含む）でも実行される。どの場合でもその言語はコンパイルされるかインタープリタされる。
【００４７】
そのようなコンピュータプログラムの各々は、好ましくは記憶メディアか記憶装置（例えばＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、または磁気、光学的媒体）に蓄積され、一般のあるいは特殊目的のプログラマブルコンピュータによって読込み可能であり、それはコンピュータを構成し、操作するためである。その時、記憶メディアまたは記憶装置はここで記述した手順を実行するためにコンピュータによって読込まれる。このシステムはまたコンピュータで読取り可能な記憶媒体として実行されるべく考慮されていて、コンピュータプログラムと共に構成され、構成された記憶メディアは、ここで記述した機能を遂行するためコンピュータを、特定のあらかじめ定義された方法に沿って、動作させる。
【００４８】
次の例は説明のために提供されるが本発明の請求範囲を制限するものではない。例えば、熟練技術者は、本発明の方法とシステムが広範囲の様々な特異反応センサー、光学式、音（共鳴）、抵抗値、または熟練技術者に周知の他のセンサーに適用出来ることを認識するであろう。
【００４９】
【実施例】
「電子ノーズ」の能力を試験して、目的とする分子ライブラリから選択された特定の生物的活性を有する目的分子を同定するために、定量的構造活性関係法（QSAR）を使用して、一連のアルコールの、ｐ−水酸化チトクロームｐ−４５０アニリンに対する抑制作用を予測した。
【００５０】
ポリマー合成と調整。ポリマーは、その多くをテトラヒドロフランに溶解させたが、例外的に、ポリ（４−ビニルピリジン）とポリ（ビニルピロリドン）をエタノールに溶解させ、ポリ（エチレン共ビニルアセテート）（１８％ビニルアセテート）、１，２ポリ（ブタジェン）、そしてポリ（ブタジェン）（３６％がシスで、５５％がトランス１−４）をトルエンに溶解させた。各ポリマー（１６０ｍｇ）をそれぞれの溶媒に入れて数時間にわたり、室温で、あるいは温度３５〜４０℃まで加熱して溶解させた。カーボンブラック（４０ｍｇ）を添加して、その懸濁液を少なくとも２０分間にわたり超音波処理した。
【００５１】
センサーの製作。錐状の顕微鏡スライド１０ｍｍ×２５ｍｍ片に切り取り、これをセンサー用基板とした。各片の中央を横断して７〜８ｍｍ幅をマスクする一方、スライド縁部上へ、３００ｎｍのクロームと５００ｎｍの金を蒸着して電気接点を形成した。調製した基板上へポリマー／カーボンブラック懸濁液をスピンコーティングすることによりセンサーを形成した。得られた膜を一晩乾燥させた。
【００５２】
測定。LabVIEWソフトウェア、pentiumコンピュータ、および電子制御式のソレノイド弁と質量流量コントローラ、から構成される自動フローシステムを用いて、選択濃度の溶媒蒸気を生成して検出器へ送った。所望の検体濃度を得るために、選択した溶媒で充填されたバブラーにキャリアーガス流を通した。バブラー中での溶媒の質量損失レートを測定することにより、溶媒蒸気の飽和キャリアーガスを確認した。次いで、質量流量コントローラ（MKS Instruments, Inc.）を使用し、これを通して、純キャリアーガスで蒸気飽和キャリアーガスを希釈した。全ての実験で、このキャリアーガスは、実験ソースの一般的な圧縮空気から得た、１．１０±０．１５部／１０００（ｐｐｔｈ）の水蒸気を含むオイルフリーの空気であった。この空気を濾過して粒状物を除去したが、故意に除湿は行わなかった。除湿をしない場合は、精製して、潜在的に「実在」の操作環境範囲を再現した。水素炎イオン化検出器（California analysis Instruments Inc 製の形式 300HFID）を用いて較正を行い、送られた検体濃度が実際に得られていることを確認した。
【００５３】
蒸気生成用の８個のバブラーを利用し２２種類のアルコールと２種類のジオールを、図５に示すように、８種類から成る３つの群に分けた。センサーをプレコンディショニングするために、３回の実施のそれぞれに先立って、センサーを４０回の曝露、つまり８検体のそれぞれを５回づつの曝露にさらした。次いで、データ収集は、８検体への１０回の曝露を１セットとする８０回の曝露を、履歴影響（history effect）由来の系統誤差を排除するために無作為の順序で行って、データ収集を行った。３回目の実施で、バブラー２を内径１ｃｍで長さ３７ｃｍのパイレックスチューブに交換した。このチューブに略２５ｃｍにわたり顆粒状の固体ネオペンタノールを入れた。流量はバブラーからの飽和蒸気が１００ｍｌ／分となるよう算出したが、バブラーは飽和蒸気を提供するのに十分な経路長を有するものであった。背景となる空気流量は、センサーへ送られる検体濃度が室温での検体飽和蒸気圧の５％となるよう、１９００ｍｌ／分とされた。検体の期待濃度を提供する蒸気給送システムの能力は、センサーチャンバへ給送される何種類かの試験検体であるガス流をサンプリングする、較正済みの水素炎イオン化検出器を用いて検証した質量流量計への入力と制御設定値に基づく。
【００５４】
３００秒間にわたる背景空気流への曝露に続き、その５％飽和蒸気圧での３００秒間にわたる検体流への曝露、続いて３００秒間にわたる背景空気流への曝露を行った。各センサーのDC抵抗を、多重抵抗計を用いて、略６秒毎に測定した。センサーのベースライン抵抗を、一検体への曝露開始に先立つ、６０秒と６６秒との間で開始する６０秒間で得られるセンサーの全測定値の平均を取った。このベースライン抵抗測定の正確な初動時間は、多重抵抗計による２０個の抵抗値セットを読むのに必要な時間間隔の小さな変化に起因して、各センサー毎に異なるものであった。各センサーの、検体に対する応答抵抗は、そのセンサーの６０秒間における全測定の平均として得られ、この６０秒間の開始は、センサーへの蒸気圧給送開始後、２３４秒と２４０秒の間であるが、各センサーチャネルの正確な初動時間は、ベースライン抵抗の読みのそれと同様に時差を持たせた。応答は、そのベースライン抵抗Rで除したセンサーの抵抗変化ΔRとした。データ解析で使用した全ての差分抵抗値（ΔR／R）は、目的検体への曝露中にセンサーから得られた正常状態抵抗読みを表すか、または極めて近似した値を表す。
【００５５】
データ解析。応答の初期の原データおよび計算値は、Microsoft Excel を使用して行った。多重線形回帰(MLR) は、Excel か、あるいはSilicon Graphics O2 コンピュータ上でのCerius 2 (Molecular Simulation, Inc.) プログラムのOSAR (Define) モジュール、の何れかで行った。可能性のある多くのMLRモデルを、Cerius 2 の genetic 関数近似法により、作成、比較、クロスブリードされ、そして進化させられた。
【００５６】
結果。図２は、３種類の代表的なアルコールに対する、種々の導電ポリマーの相対的差分抵抗を表し、図５は、本作業での調査対象アルコールのセンサー応答データすべての要約である。各アルコールは、本作業での使用のために選択したセンサーアレイにより、厳密で特徴的な応答を示した。別のポリマー形態(formulative)を含む他のセンサーアレイは、本発明において有用な応答パターンを提供する能力があることは明らかである。
【００５７】
20種類のアルコール（図5）に対する作動中のセンサー19台の応答がQSARモデルを作成するために用いられた。ベンジルアルコールならびに第３−アミルアルコールは、生物的活性が変則的であるためにQSARモデルの適合からは除外された。またQSARモデルを作成する間は、2価アルコールも除外された。
【００５８】
CohenならびにMannering (Mol. Pharmacol. 1973年9月, 393-397)の抑制作用に関するデータが図5に記載されている。数値はｐＩ５０で表されている。その内のＩ５０は（mM中の）アルコール濃度のことであり、この場合酵素の活性は50％抑制されていることになる。また、ｐＩ５０はＩ５０の負の対数である。正の対数が大きくなればなるほど、より強力にアルコールを抑制した。
【００５９】
QSAR方程式はディスクリプタの線形の組み合わせで構成され、ディスクリプタの係数は、多重直線回帰によって生物的活性の予測値対観測値の最小自乗法の最適化を行うことで得ることができる。方程式1がQSAR方程式の一般的な1セットである。
【００６０】
【数１】
0004163383.tif 000004
【００６１】
Yiが第i分子の生物的活性である場合、Xi.jは第i分子の第ｊディスクリプタの数値である。またA,B,C・・・KはYi（予測値）対Yi(観測値)の最適化によって得ることができる定数である。方程式1では、第iアルコールの抑制活性がYiで表されており、そのｎセンサーの応答はそのディスクリプタ（Xi.1からXi.n）として採られる。
【００６２】
Cerius2のQSARモジュールの遺伝子機能アルゴリズムはQSAR用の最適なセンサーを選択するために用いられた。100におよぶ多重直線回帰モデルがセンサー4台のランダムな組み合わせから作成された。これらのモデルは以下の方程式２で示されたラック・オブ・フィット（LOF）パラメータによってランク付けされた。
【００６３】
【数２】
0004163383.tif 000005
【００６４】
LSEとは最小二乗誤差のことであり、ｃ、ｐの双方は、ここにあるような単純線形モデル用のディスクリプタの数（センサーアレイの相対微分抵抗応答のセット）であり、Mとはサンプル（例；アルコール）の数、ならびにdは「平滑パラメータ」のことで、ユーザーが数値を入れるものである（1.0が用いられた）。よってLOF数値とは、サンプルと比例して多数のディスクリプタを使用することに対してペナルティーを与え、如何にモデルがデータに適合するかを逆関数測定した数値のことである。100セットのモデルから、それらのLOF数値に反比例する確率で「親」2セットが選択され、各セットからのディスクリプタのうち幾つかを「組替えられたもの」が新しいモデルを形成するために使用される。そのとき、ランダムに選択された新しいディスクリプタが「娘」に追加され、「突然変異」が起きる確率がある。娘がまだ母集団に存在していない場合、そのモデルの代わりに母集団から採った最低LOF数値を用いる。遺伝子操作を500ラウンド行えば、一般的には一定の値に近づいていき、その中で最適モデルが発見される。
【００６５】
作動中のセンサーから19セットの応答が遺伝子機能アルゴリズム（GFA）に与えられ、5台のセンサーを組み込んだモデルが最適であることが発見された。最も適合するものが方程式3で記述されている。
【００６６】
【数３】
0004163383.tif 000006
【００６７】
太字の数字はセンサーから、それらの数値で以って応答があったセットのことである。nはサンプルの数のことであり、Rは相関係数、ｓは標準誤差のことである。相関係数が0.995であるということは、適合性が極めて高いことを示している。F統計値297とは全体の適合の有意性がたいへん高いことを示しており、事実１−１０−１３のレベルとなっている。すべてのセンサーの係数はｔ統計で証明されたように99.9％のレベルから著しくかけ離れている（表3参照）。ｐＩ５０予測値対実験値は図3の通りである。
【００６８】
【表３】
0004163383.tif 000007
【００６９】
ｔ統計はその標準誤差で割った係数の値に等しい；それはP数値を得るために用いられており、係数の有意性を示すものである。
【００７０】
メタノールには他のアルコールとは全く違った抑制活性があり、「点と集合」効果によって誤って適合性が高いという判断へと導いてしまうこともある。メタノールの除外に伴い、方程式3の第2最小自乗法の最適化が行われた。センサー15の係数は−2.14から−2.20の間で変化した一方で、その他のセンサーの係数はほとんど変化しなかった。全体で適合性は下がった。Fは、適合の有意性が１−（１×１０−１３）から１−（４×１０−１０）のレベルへと下がった結果、297から109へと減少した。メタノールは方程式によってしっかりとモデル化されているため適合性レベルが下降するが、メタノールが除外されるとデータの中で適合するもののバラツキがはるかに小さくなる。
【００７１】
電子ノーズベースのQSAR。QSARにどの分子を含めるかの選択は大変重要である。その意味では、QSARを作成するにあたり最も広範囲の分子セットを用いることが望ましく、明らかに違う部類の化合物から1分子、2分子を含めることはしない。例えばベンジルアルコールはデータセットのなかでは唯一のアルコール素芳香族であるが、我々が作成したQSARおよびその他チトクロームP-450システム上のQSARの両方で予測したよりも高い活性を持つ。ベンジルアルコールの変則的活性はベンジルアルコールに特有な追加ディスクリプタによって説明が付くこともあるが、そのようなパラメータの選択はどちらかといえば任意に行うものであるため、ベンジルアルコールは我々がQSARを作成する間は除外した。第3-アミルアルコールも、通常の抑制メカニズムに加え活性化メカニズムによって第3アルコールが機能するという証拠があるため、除外された。また第3-アミルアルコール中でも第3アルコールが活性化メカニズムによって機能していると予測された通り、抑制活性は変則的に低い。このモデルを作成する間は2価アルコールも除外された。このような限定を行ったことにより、QSARは他に機能をいっさい持たない脂肪単一アルコールの活性を予測する上で最も成功率が高いと期待されている。
【００７２】
GFAによって選択されたこのモデル用センサーは、その応答が最も再現可能な所に置かれる。再現性は与えられたセンサーから与えられた検体までのセット(10応答)を検査し、測定された。数値Si.jは、第iアルコールに対する第ｊセンサーのセット(応答10)の標準偏差として定義され、その10応答の平均で割ったものである。各センサーは、各アルコールでS数値1つとして1セット20のS数値を持つ。センサーの再現性をS数値のセットの中央値を出すことで測定することができる。このモデルで使用された5台のセンサーのうち4台は、S数値の中央値で0.063以下を示し、上位7台の中にランクされている。このランクから唯一外れたセンサー15は非常に極性の高い検体に対してのみ応答した。ほとんどの検体に対してセンサー15の応答は極めて低かったため、これらの検体におけるS数値は非常に大きかった。しかしながら、センサー15が応答した検体、例えば、メタノールおよびエタノールではセンサー15のS数値は小さく、それぞれ0.040と0.041である。一つの検体、すなわちアウトライアーであるメタノールの活性をモデル化するためだけに、センサー15を含めることが必要であるかどうかは疑問である。QSARにセンサー15を含めることの有効性を実験するために、同様のセンサーの応答セットならびにその前に使用したアルコール類(メタノールは除く)すべてを用い、方程式3を修正した。修正後のQSARではセンサー15の有意性は顕著なままである。メタノールに対する1セット５つのセンサー応答が第2QSAR方程式のなかで代りに用いられ、メタノールに関するデータなしでそれが形成された場合、予測されたメタノールｐＩ５０は実験値である−3.09に極めて近い−3.12となる。センサー15によってプローブされた如何なる分子特性も、メタノールに対する極性がより中庸的である検体からうまく推定することができるようである。言い換えれば、センサー15は1つの任意の係数に適合したメタノールに対してのみ有効なセンサーではない。
【００７３】
予測されるQSARの累乗の量的測定は、1つの分子を除くすべての分子から得た生物的データおよびセンサー応答データを用いているモデルを作成し、またそのときにこのモデルで除外された1つの分子の活性を予測することで得ることができる。データセット中の各分子に対してその手順が繰り返され、予測平方和（PRESS）は検体すべてにおける生物的活性の予測値および実際値の差を自乗した合計として定義される。方程式3を用いると、1セット(20種類のアルコール)のPRESSは0.221となる。この数値は残差変動（RSS）と比較することができ、その中で、一つのQSAR方程式（すべてのサンプルに対して適合する）が予測活性を計算するために用いられる。予測したように、RSS値0.117はPRESSより低い。さらに顕著なことに、PRESSとRSSの差異が非常に大きいということはモデルがあまりに多くのパラメータを使用し、データに過大に適合することを示唆するものであり、ふさわしくないと見なされる。
【００７４】
（LOFパラメータの判断による）最適な適合には5つのディスクリプタが必要であることがわかった。すなわちそれと違う数のディスクリプタを持つ方程式は有意なモデルとして成立しなかった。センサー1、13、16、17から成る上位4センサーのQSARはR=0.984, s=0.163, F=114であり、１−（５×１０−１１）のレベルで全体が有意性を持つことを示している。一方でさらにセンサーを追加することによりパラメータを増やし、データセットにさらに適合することができる。しかしながら上位6センサーの方程式を形成するために上位4センサーが方程式3に追加される場合、特定のキーとなる統計ではモデルの適合性が縮小されることを示している。追加したパラメータを用いた場合は予測通り、R数値が0.995から0.996へと増加する。それに加え、標準誤差は0.0916から0.0834、RSSは0.117から0.090へと減少し、F統計値は297から300に増加する。しかしながら、F統計値で示される適合の有意性は１−（１．０８×１０−１３）から１−（３．６６×１０−１３）へ減少する。PRESS値は0.221から0.253へと増加する。よって上位6センサーのモデルは上位5センサーのモデルよりも応答セット(20種のアルコール)に適合するが、上位6センサーのモデルはデータに過大に適合していたことが示されており、適合に含まれていなかったアルコールの活性を予測すると、上位5センサーのモデルよりも低い。
【００７５】
上記で説明したように、この研究で探究された全ての脂肪族 (aliphatic) モノ−アルコールのチトクロームＰ−４５０のＰ−水酸化抑制活性は、予測がなされるアルコールの分子構造についてのいずれの情報を使用せずに構築されたモデルからかなり正確に予測され得る。これは、電子ノーズの抵抗値データ出力が、酵素のアルコールとの相互作用を制御する化学的要因のほとんどについて絶対的な (implicit) 情報を含有することを示す。この抵抗値データは、化学的属性の多様な集合を有するポリマーの集合とアルコールとの間の結合する相互作用を反映する。所望の情報は分析対象へのセンサーアレイの綜合的応答の分析により取得され得るので、個別のポリマーが、分析対象基板の相互作用のそのようなディスクリプタのひとつを特に専用的に探査する必要はない。
【００７６】
他のＱＳＡＲとの比較。Cohen と Mannering は、１１の枝なしの１−と２−アルコール（メタノールを除く）の活性を、logＰを使用してひとつのパラメータの式へ適合させた（J. Mol. Pharmaco. 1973, 9, 383-397）。更新されたlogＰ値を使用して、１０だけのアルコール（メタノールとエタノールを除く）へ適合させた修正バージョンは、後に Shusterman （式４）によって与えられた（Chem.-Biol. Interactions 1990, 74, 63-77）。
【００７７】
【数４】
0004163383.tif 000008
【００７８】
しかし、Shusterman は、より多いセットのアルコールに対して、logＰへの単純な適合は、その活性の大多数を記述することに不充分であり；１９のアルコールへの適合が式５を生じることも示したが、それは、むしろ劣悪な回帰統計値を有する。
【００７９】
【数５】
0004163383.tif 000009
【００８０】
２つのディスクリプタ、logＰと(logＰ)^2を使用する第２の式で、Cohen と Mannering は、０．９８のＲを持ち１７のアルコールへ適合させた（式６）。
【００８１】
【数６】
0004163383.tif 000010
【００８２】
これは、より良い適合であったが、より多いディスクリプタを使用した。加えて、アルコールの活性を決定する疎水性の他にも要因があることは、データの検分から明白である。それ故に、４つの引続くＱＳＡＲが、モデルへ使用された：データセットをより完全に、および、これらのモデルの幾つかの局面を、以下に検討する。
【００８３】
より複雑な、３パラメータのＱＳＡＲは、logＰ、計算された電子パラメータ（εＨＯＭＯ）と立体パラメータ（ＢＵＬＫｌａｔ）に基づいた（式７）。
【００８４】
【数７】
0004163383.tif 000011
【００８５】
しかし、Shusterman と Johnson は、パラメータとしてのεＨＯＭＯの使用は、それがベンジルアルコールに適合するためにだけ必要であり、ベンジルアルコールがデータセットから除外される場合、（そのｔ値によって示されるように）無意味のパラメータになるので、正当化されないと指摘した。同様に、式７のｐＩ５０のlogＰに対する二直線的依存性は、単一のデータ点、メタノールに適合するためにだけ必要であった。
【００８６】
分子の接続性指標(connectivity indices) の選択に基づく別のＱＳＡＲも、２０のアルコール（ベンジルアルコールと 第3-アミルアルコールは除外された）の活性をモデル化するために使用された（式８）
【００８７】
【数８】
0004163383.tif 000012
【００８８】
パラメータＯχＶ、零次の原子価の分子接続性指標は、このセットの分子に対して、基本的に分子のサイズ、それ故に、疎水性に相当する。この故に、指標の逆数は、式８で負の係数を有する。パラメータ４χＰＣ、４次の経路／クラスタの分子接続性指標は、分子での枝分かれの度合に相関し、それ故に、式８で、これも負の係数を有する。
【００８９】
ディスクリプタとして計算された電子パラメータに完全に依存する、第３のＱＳＡＲが、２２の全てのアルコールに適合するために構築され使用された。Shusterman は、このＱＳＡＲでの問題に注目した。例えば、活性とＱＣＬ、ＬＵＭＯでのα−炭素上の電子密度との間に相関が見出されたので、アルコールのα−炭素は酵素からの電子アクセプタとして作用していると主張した。ＱＣＬは、logＰと相関があり（Ｒ＝０．７４７）、ある程度まで適合を説明する。２つのアルコール、３−メチルブタノールと２，４−ジメチル−３−ペンタノールは、適合が劣悪であり、何故にＱＣＬとの相関がこれら２つの基板にも適用しないかの説明授与は提示されなかった。
【００９０】
最後に、Shusterman は、logＰと、アルコールの枝分かれを記述することに使用された２つの立体パラメータＭおよびＡとに基づくＱＳＡＲを創生した。Ｍは、図３でのメチル置換基を超えた炭素の数であり、従って、１−と２−アルコールはＭ＝０を有し、その一方で、３−ペンタノールに対するＭは、１であり、２，４−ジメチル−３−ペンタノールに対しては２である。第２のパラメータ、Ａは、主鎖での枝分かれ炭素の数を称し、２−メチル−１−ブタノールに対してＡ＝１、ネオペニルアルコールに対して２である。１９のアルコール（ベンジルアルコール、第3-アミルアルコール、およびメタノールは除外された）の適合は、式９を生じた。ＭおよびＡに対する負の係数は、枝分かれにより活性の損失を示す。
【００９１】
【数９】
0004163383.tif 000013
【００９２】
電子ノーズＱＳＡＲを Sabljic と Shusterman のそれと比較するために、使用されたディスクリプタの数を考慮した統計が使用されねばならない。表４は、Sabljicと、Shustermanと、式３と、式３の係数がメタノールを除く１９アルコールに適合された場合に創成されたＱＳＡＲとのＱＳＡＲから選択された回帰統計値の比較を記載する（Ｒは相関係数であり、ｓは標準誤差であり、最後の列は回帰式の総合的有意性である）。電子ノーズＱＳＡＲモデルはより多くのパラメータを使用するので、モデルの、相関係数、標準誤差、または、残差の平方和を単に比較することは適切でない。ある程度まで、ＰＲＥＳＳは、モデルが情報を有さない分子についてモデルが試験されるので、モデルでのパラメータの数に無関係である筈である。電子ノーズＱＳＡＲモデルのＰＲＥＳＳは、対象の他の２つのモデルより著しく低い。最後に、Ｆ統計値は、使用されたパラメータの数を説明する一方で、適合の総合的有意性を測定する。この測度では、電子ノーズＱＳＡＲは、Sabljic のと同程度に有意であり、Shusterman より有意である。
【００９３】
【表４】
0004163383.tif 000014
【００９４】
脂肪族アルコールの酵素結合サイトへの分配に関与する重要な化学的相互作用はアレイ応答によって探査されることが分る。本ＱＳＡＲの構築は、どの立体的または電子的要因が重要であるか、そのような効果を捕捉することにどのパラメータを使用するか、に関して仮定をすることを必要としない。モデル化される反応に関与する顕著な結合力の性質への化学的洞察を取得することは、電子ノーズにおいて分析対象を各ポリマーへ分配することを決定する化学的要因の完全な理解を必要とするであろう。原理的には、対象の一定のディスクリプタに対するそのような情報を抽出することは可能であるが、しかし、チトクロームＰ−４５０の活性を抑制することで容易に取得される電子ノーズデータを種々のアルコールの活性を首尾良く予測することに使用するために、そのような情報を有することは必要でない。
【００９５】
幾つかの実施の形態だけを上記で詳細に説明したが、この技術で通常の習熟を有する者は、多くの修正が、好ましい実施の形態において、その教示から逸脱することなく可能であることを確かに理解するであろう。
【００９６】
そのような修正の全ては、先に記載の特許請求の範囲内に包含される意図である。
【図面の簡単な説明】
【図１Ａ】  センサー設計の概略を示す。
【図１Ａ−１】  センサー設計の概略を示す。
【図１Ｂ】  センサー動作の概略を示す。
【図１Ｃ】  システム動作の概略を示す。
【図２】  ３つの代表的なアルコールに対する種々の導電性ポリマー複合センサーの相対的な示差抵抗反応を示す。
【図３】  式３によって予測されるｐＩ５０対実際の実験値のプロットを示す。水平誤差バーは、平均実験誤差を表し、垂直誤差バーは、式３の標準誤差に対応している。ラインは、実験と予測との間の完全な一致を表す。
【図４】  ＭおよびＡ立体パラメータを示す線図を示す。
【図５Ａ】  最初の３列が、アルコール名、その実験ｐＩ５０値、および分析された流れ（および、配置されたバブラー）の名前を示す表を示している。表の残りは、それぞれの飽和蒸気圧の５％においてアルコールへの曝露での１９個の異なるポリマー／カーボンブラックセンサーの（ベースライン抵抗に関連する電気抵抗でのパーセント変化として表す）反応の一覧を示す。１０回の実験での反応の標準偏差を括弧内に示す。センサー１４は、機能していなかった。最後の４つのアルコールは、モデルの構成において使用されなかった。
【図５Ｂ】  最初の３列が、アルコール名、その実験ｐＩ５０値、および分析された流れ（および、配置されたバブラー）の名前を示す表を示している。表の残りは、それぞれの飽和蒸気圧の５％においてアルコールへの曝露での１９個の異なるポリマー／カーボンブラックセンサーの（ベースライン抵抗に関連する電気抵抗でのパーセント変化として表す）反応の一覧を示す。１０回の実験での反応の標準偏差を括弧内に示す。センサー１４は、機能していなかった。最後の４つのアルコールは、モデルの構成において使用されなかった。
【図５Ｃ】  最初の３列が、アルコール名、その実験ｐＩ５０値、および分析された流れ（および、配置されたバブラー）の名前を示す表を示している。表の残りは、それぞれの飽和蒸気圧の５％においてアルコールへの曝露での１９個の異なるポリマー／カーボンブラックセンサーの（ベースライン抵抗に関連する電気抵抗でのパーセント変化として表す）反応の一覧を示す。１０回の実験での反応の標準偏差を括弧内に示す。センサー１４は、機能していなかった。最後の４つのアルコールは、モデルの構成において使用されなかった。
【図５Ｄ】  最初の３列が、アルコール名、その実験ｐＩ５０値、および分析された流れ（および、配置されたバブラー）の名前を示す表を示している。表の残りは、それぞれの飽和蒸気圧の５％においてアルコールへの曝露での１９個の異なるポリマー／カーボンブラックセンサーの（ベースライン抵抗に関連する電気抵抗でのパーセント変化として表す）反応の一覧を示す。１０回の実験での反応の標準偏差を括弧内に示す。センサー１４は、機能していなかった。最後の４つのアルコールは、モデルの構成において使用されなかった。
【図１Ａ】
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【図１Ａ−１】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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