【手続補正書】
【提出日】平成30年5月2日(2018.5.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つの標的タンパク質に対する１つの分子の結合親和性を予測するためのシステムであって、
入力データを反映する記録を格納するように構成された少なくとも１つの電子データストア（１２）と、
データエンコーダーモジュール（１４）と、
予測モデルモジュール（１８）と、
を備え、
前記データエンコーダーモジュール（１４）は、
結合の入力機能の幾何学的表現を提供するデータ構造であって、前記少なくとも１つの電子データストア（１２）に格納された入力データから、前記データ構造を構築するステップであって、
前記格納された入力データの１つまたは複数の予め定義された変換を適用して前記格納された入力データの追加のインスタンスを生成することにより、前記格納された入力データを増強することであって、これにより幾何学的データが得られ、前記格納された入力データの１つまたは複数の予め定義された変換が、前記格納された入力データの３つのＸ、Ｙ及びＺ平面の任意の組合せにおいて回転、並進、及びミラーリング演算子の組合せを含む、前記格納された入力データを増強することと、
境界ボックス内に収まるように、前記幾何学的データにおける前記格納された入力データの各インスタンスを切り捨てることと、を含む、前記構築するステップ、及び
前記１つの分子及び前記１つの標的タンパク質に関連するデータをコード化することにより、前記データ構造を取込むステップであって、
前記幾何学的データにおける前記境界ボックス内に収まれた前記格納された入力データの各インスタンスに対して、前記幾何学的データにおいて、整数のボクセルを与える間隔を使用して、前記境界ボックス内に収まれた前記入力データの前記インスタンスを、規則的に配置したキューブボクセルの離散集合に変換することにより、前記幾何学的データにおける前記境界ボックス内に収まれた前記格納された入力データの前記インスタンスを、対応するボクセル格子に分割することであって、各ボクセル格子内の各ボクセルは、それぞれ、前記各ボクセル格子内の各ボクセルによって表される原子のタイプをコード化する１つ以上の入力チャンネルを含む、前記分割することにより、前記データ構造を取込むステップ、
を含む方法を行うように構成され、
前記予測モデルモジュール（１８）は、
前記データ構造によって表される前記１つの標的タンパク質に対する前記１つの分子の結合親和性の指標を生成するために、前記データ構造に予測モデルを適用するように構成され、
前記予測モデルは、関数演算素子のセットを含む畳み込みフィルター層を備える、ディープニューラルネットワークまたは畳み込みニューラルネットワークであって、前記関数演算素子のそれぞれが前記データ構造またはその畳み込み関数内の各ボクセル格子から空間的に隣接するボクセルの領域を入力として受け取り、
前記結合親和性の指標は、予測モデルの出力である、
システム。
【請求項２】
前記幾何学的表現は、複数の原子中心の座標を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記幾何学的表現は、０．１Åと１０Åの間の分解能を有する、請求項１または２に記載のシステム。
【請求項４】
前記幾何学的表現は、１Åの分解能を有する、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記予測モデルモジュール（１８）は、時間とともに前記予測モデルをトレーニングする（２８）ように構成されている、請求項１〜４のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項６】
前記入力データを反映する記録は、少なくとも１つの原子、リガンド分子、有機補因子、無機補因子、及びタンパク質に関連する入力データを反映する記録を含む、請求項１〜５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項７】
前記１つ以上の入力チャンネルは、複数の入力チャンネルであり、
当該複数の入力チャンネルは、前記各ボクセル格子内の各ボクセルによって表される部分電荷、分極率、電気陰性度、溶媒アクセス可能空間、または電子密度を指定する入力チャンネルをさらに含む、請求項１〜６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項８】
各ボクセル格子内の各ボクセルによって表される前記原子は、前記各ボクセルを部分的にのみ占有し、各ボクセルによって表される原子のタイプをコード化する前記１つ以上の入力チャンネルにおける前記入力チャンネルが、各ボクセルによって表される前記原子により占有される前記各ボクセルの数に比例して部分的にオンになる、請求項１〜６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項９】
1つ以上の原子のタイプが、前記1つ以上の入力チャンネルにおいて、同じ入力チャンネルを共有する、請求項１〜６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１０】
１つの標的タンパク質に対する１つの分子の結合親和性を予測するためのコンピューター実装方法であって、
少なくとも１つの電子データストアに、入力データを反映した記録を格納する（１２）こと、
データエンコーダーモジュール（１４）に、結合の入力機能の幾何学的表現を提供するデータ構造であって、前記少なくとも１つの電子データストア（１２）に格納された入力データから、前記データ構造を構築すること、
前記データエンコーダーモジュール（１４）に、前記１つの分子及び前記１つの標的タンパク質に関連するデータをコード化することによりデータ構造を取込むこと、及び
前記データ構造によって表される前記１つの標的タンパク質に対する前記１つの分子の結合親和性の指標を生成するために、前記データ構造に予測モデルを適用すること、
を含み、
前記構築することは、
前記格納された入力データの１つまたは複数の予め定義された変換を適用して前記格納された入力データの追加のインスタンスを生成することにより、前記格納された入力データを増強することであって、これにより幾何学的データが得られ、前記格納された入力データの１つまたは複数の予め定義された変換が、前記格納された入力データの３つのＸ、Ｙ及びＺ平面の任意の組合せにおいて回転、並進、及びミラーリング演算子の組合せを含む、前記格納された入力データを増強することと、
境界ボックス内に収まるように、前記幾何学的データにおける前記格納された入力データの各インスタンスを切り捨てることと、を含み、
前記取込むことは、
前記幾何学的データにおける前記境界ボックス内に収まれた前記格納された入力データの各インスタンスに対して、前記幾何学的データにおいて、整数のボクセルを与える間隔を使用して、前記境界ボックス内に収まれた前記入力データの前記インスタンスを、規則的に配置したキューブボクセルの離散集合に変換することにより、前記幾何学的データにおける前記境界ボックス内に収まれた前記格納された入力データの前記インスタンスを、対応するボクセル格子に分割することであって、各ボクセル格子内の各ボクセルは、それぞれ、前記各ボクセル格子内の各ボクセルによって表される原子のタイプをコード化する１つ以上の入力チャンネルを含む、前記分割することにより、前記データ構造を取込み、
前記適用することにおいて、
前記予測モデルは、関数演算素子のセットを含む畳み込みフィルター層を備える、ディープニューラルネットワークまたは畳み込みニューラルネットワークであって、前記関数演算素子のそれぞれが前記データ構造またはその畳み込み関数内の各ボクセル格子から空間的に隣接するボクセルの領域を入力として受け取り、
前記結合親和性の指標は、予測モデルの出力である、
方法。
【請求項１１】
前記幾何学的表現は、複数の原子中心の座標を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記幾何学的表現は、０．１Åと１０Åの間の分解能を有する、請求項１０または１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記幾何学的表現は、１Åの分解能を有する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記予測モジュールは、時間とともに前記予測モデルをトレーニングする（２８）ように構成されている、請求項１０〜１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記入力データの記録は、少なくとも１つの原子、リガンド分子、有機補因子、無機補因子、タンパク質に関連する入力データを反映する記録を含む、請求項１０〜１４のいずれか１項に記載の方法。