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公開番号2024162488
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-21
出願番号2023078036
出願日2023-05-10
発明の名称計算機システムとシミュレーション方法
出願人株式会社日立製作所
代理人弁理士法人サンネクスト国際特許事務所
主分類G16B 30/00 20190101AFI20241114BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】任意の配列を持った生体高分子の分解安定性を高精度に予測可能なシステムを提供する。
【解決手段】コンピュータは、生体高分子の配列の情報を取得し、配列を複数の領域に分類し、複数の領域の夫々の安定性を計算し、計算の結果に基づく前記複数の領域夫々の安定性を纏めた代表値に基づいて生体高分子の安定性の予測シミュレーションを実行する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
生体高分子の安定性をシミュレーションする計算機システムであって、
メモリに格納されたプログラムを実行するコントローラを備え、
前記コントローラは、
前記生体高分子の配列の情報を取得し、
前記配列を複数の領域に分類し、
前記複数の領域の夫々の安定性を計算し、
当該計算の結果に基づく前記複数の領域夫々の安定性を纏めた代表値に基づいて前記生体高分子の安定性の予測シミュレーションを実行する、
計算機システム。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記コントローラは、
前記複数の領域の夫々を、前記配列の位置と幅によって特定することによって、前記生体高分子の配列から抽出し、
前記生体高分子の量の時系列データに基づいて、前記複数の領域夫々の前記安定性を計算する、
請求項１記載の計算機システム。
【請求項３】
前記コントローラは、
前記複数の領域夫々の安定性を、当該領域の配列が崩壊する速度に基づいて算出する、
請求項２記載の計算機システム。
【請求項４】
前記コントローラは、
前記生体高分子の安定性を目的変数とし、前記生体高分子を構成する配列情報を説明変数とする機械学習を実行し、
前記機械学習によって、前記生体高分子自体の安定性の予測モデルを構築する、
請求項１記載の計算機システム。
【請求項５】
前記コントローラは、
新たに生体高分子の配列の情報を取得し、
前記予測モデルに基づき、前記生体高分子自体の安定性を計算する、
請求項４記載の計算機システム。
【請求項６】
前記コントローラは、
前記領域の配列が崩壊する速度を、前記生体高分子の時系列データに基づいて、当該領域の配列を有する生体高分子の量の変化から算出する、
請求項３記載の計算機システム。
【請求項７】
前記コントローラは、
前記代表値を計算する方式を入力として受け付ける、
請求項６記載の計算機システム。
【請求項８】
前記コントローラは、
前記生体高分子としてのｍＲＮＡの時系列データを受け付け、
前記時系列データから、前記ｍＲＮＡの配列に対する領域別の安定性を算出し、
前記安定性に基づいて、機械学習における目的変数としての修正安定性を算出し、
前記修正安定性および前記時系列データに基づいて機械学習を行い、学習モデルを生成し、
前記学習モデルを出力する、
請求項１記載の計算機システム。
【請求項９】
前記コントローラは、
前記複数の領域夫々について、当該領域の配列を有する生体高分子量を時間で回帰させることにより、前記夫々の領域の安定性を算出する、
請求項２記載の計算機システム。
【請求項１０】
前記コントローラは、
前記領域の配列を有する生体高分子量を時間で回帰させる際に、当該生体高分子量を、ユーザの入力に基づいてＢｏｘｃｏｘ変換を実行する、
請求項６記載の計算機システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明はコンピュータによって、生体高分子の安定性をシミュレーションするシステムとその方法に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
生体高分子は生体に存在し、モノマ単位が重合して構成された高分子である。生体高分子として、ポリヌクレオチド、ポリペプチド、および、多糖が知られている。生体高分子は、重合構造と生理活性との多彩な相関性を持つことが知られているために、生体高分子を医薬品として開発する際に、コンピュータを利用して、生体高分子の構造や薬効の評価が行われることがよくある。例えば、生体高分子の体内での分解に対する安定性をコンピュータによって予測することが知られている。
【０００３】
先行技術文献１には、生体高分子としてのｍＲＮＡの安定性を半減期として定義し、ＲＮＡ－Ｓｅｑにより、多数の遺伝子のｍＲＮＡの半減期を測定しこれを機械学習させることで、任意の配列のｍＲＮＡに対して半減期を予測することが記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
Medina-Munoz,Santiago Gerardo,et al.「Crosstalk between codon optimality and cis-regulatory elements dictates mRNA stability」Genome biology 22.1 (2021):1-23
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、前記先行技術として記載された従来方法では、実際には、ｍＲＮＡの安定性の予測値とその実測値との間の相関係数が小さいという課題がある。そこで、本発明は、任意の配列を持った生体高分子の分解安定性を高精度に予測可能なシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記目的を達成するために、本発明は、生体高分子の安定性をシミュレーションする計算機システムであって、メモリに格納されたプログラムを実行するコントローラを備え、前記コントローラは、前記生体高分子の配列の情報を取得し、前記配列を複数の領域に分類し、前記複数の領域の夫々の安定性を計算し、当該計算の結果に基づく前記複数の領域夫々の安定性を纏めた代表値に基づいて前記生体高分子の安定性の予測シミュレーションを実行する、計算機システムである。さらに、本発明は、生体高分子の安定性をシミュレーションする方法に係る。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、任意の配列を持った生体高分子の分解安定性を高精度に予測可能なシステムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
図１は本発明に係る、生体高分子の安定性をシミュレーションする計算機システムの実施形態のブロック図である。
図２は、所定の塩基配列からなるｍＲＮＡの領域毎の安定性の違いを模式的に示すグラフである。
ｍＲＮＡの安定性予測に於ける相関係数を、本発明と従来法とで比較したグラフである。
ｍＲＮＡの安定性予測に於ける相関係数を、本発明と従来法とで比較した他のグラフである。
本発明に係る、生体高分子の安定性をシミュレーションする計算機システムを介して表示される画面例である。
本発明に係る、生体高分子の安定性をシミュレーションする計算機システムを介して表示される画面の他の例である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
次に本発明の実施形態について説明する。図１は本発明に係る、生体高分子の安定性をシミュレーションする計算機システムの実施形態のブロック図である。計算機システムは、計算サーバ１２０と、計算サーバに接続するクライアントコンピュータ１００とを備える。計算機システムのコントローラ（又は、プロセッサ）は、メモリのプログラムに基づいて、生体高分子の安定性をシミュレーションするために、生体高分子を構成する複数のモノマの配列に基づいて、生体高分子の安定性を予測する計算を実行する。図１のシステムの説明に先立って、生体高分子の安定性を予測するシミュレーションシステムに於ける、本発明者の新たな知見について説明する。
【００１０】
既述したように、生体高分子は生体に存在し、モノマ単位が重合して構成された高分子であって、生体高分子として、ポリヌクレオチド、ポリペプチド、および、多糖が知られている。以下、生体高分子として、ポリヌクレオチドであるＲＮＡのうちのｍＲＮＡを例にして説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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