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公開番号2025010852
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-23
出願番号2023113116
出願日2023-07-10
発明の名称配列情報処理装置および方法
出願人株式会社日立製作所
代理人ポレール弁理士法人
主分類G16B 30/00 20190101AFI20250116BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】
自身を構成する要素が多様性を確保した多様な配列情報の効率的な作成を支援することを課題とする。
【解決手段】
本発明の構成は、複数の要素の配列で示される配列情報を処理する配列情報処理装置1において、前記配列情報の特性を定量化する報酬関数に基づき、前記報酬関数の出力への寄与が所定条件を満たす配列情報の要素間ペアを同定するアテンション解析処理部14と、前記配列情報を作成するためのサンプリング関数を、前記同定した要素間ペアにおいて、前記複数の要素の出現頻度が略均等となるように、算出するサンプリング関数同定処理部15を有する配列情報処理装置1である。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
複数の要素の配列で示される配列情報を処理する配列情報処理装置において、
前記配列情報の特性を定量化する報酬関数に基づき、前記報酬関数の出力への寄与が所定条件を満たす配列情報の要素間ペアを同定するアテンション解析処理部と、
前記配列情報を作成するためのサンプリング関数を、前記同定した要素間ペアにおいて、前記複数の要素の出現頻度が略均等となるように、算出するサンプリング関数同定処理部と、を有する配列情報処理装置。
続きを表示（約 870 文字）【請求項２】
請求項１に記載の配列情報処理装置において、
前記所定条件は、前記報酬関数の出力への寄与が所定の閾値より小さいかを示す配列情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の配列情報処理装置において、
前記所定条件は、ロス関数を最小化する配列情報処理装置。
【請求項４】
請求項１に記載の配列情報処理装置において、
前記サンプリング関数同定処理部は、前記サンプリング関数の同定に用いられる学習データを、前記配列情報についての報酬項目を用いて選択的に取得する配列情報処理装置。
【請求項５】
請求項１に記載の配列情報処理装置において、
前記サンプリング関数同定処理部は、前記サンプリング関数の同定において、前記所定条件を満たすか否かにより互いに異なるロス関数を用いる配列情報処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の配列情報処理装置において、
前記所定条件を満たす場合、エントロピーを最小化する正則化項を有するロス関数が用いられる配列情報処理装置。
【請求項７】
請求項５に記載の配列情報処理装置において、
前記所定条件を満たさない場合、ローマッチング条件を示す計算式の近似式が用いられる配列情報処理装置。
【請求項８】
請求項１に記載の配列情報処理装置において、
さらに、前記報酬関数を同定する報酬関数同定処理部を有する配列情報処理装置。
【請求項９】
請求項１に記載の配列情報処理装置において、
前記サンプリング関数を用いて、新たな配列情報を作成する配列作成処理部を有する配列情報処理装置。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれかに記載の配列情報処理装置において、
前記要素はアミノ酸を示す記号であり、前記配列情報は複数のアミノ酸で構成される抗体医療品を示す配列情報処理装置。
（【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、アミノ酸などの各種要素の配列を示す配列情報の作成を支援するための技術に関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
多数の要素の順列や組み合せを示す配列情報を効率的に作成する技術が求められている。例えば、抗体医薬品の設計においては、アミノ酸配列の組み合わせにより、抗原への親和性、疎水性、溶解度、免疫原性など多面的な特性の評価を行う多目的最適化が求められている。このような多面的な特性を同時に満たす配列を見つけ出すには、膨大な計算量を要する。例えば、配列数１０、アミノ酸２０個を対象とした場合、組み合わせ総数は２０
１０
（＞１０
１３
）となり、総当たりによる求解が現実的ではない。
【０００３】
そこで、「プロトタイプ抗体のアミノ酸配列の一部を変異させた変異配列を多数自動作成」する技術が特許文献１に開示されている。特許文献１では、「プロトタイプ抗体の物性、および、前記プロトタイプ抗体を所定の標的抗原と組み合わせた場合の活性を教師データとして取得し、取得した物性を入力データとし、取得した活性を出力データとする学習モデルを生成する処理をコンピュータに実行させる。情報処理方法は、前記プロトタイプ抗体と異なる変異抗体のアミノ酸配列を取得し、取得した前記変異抗体のアミノ酸配列に基づいて前記変異抗体の物性を取得し、取得した前記変異抗体の物性を前記学習モデルに入力して、前記変異抗体の活性を出力する処理をコンピュータに実行させる」ことが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開2020-077206号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
以上のように、特許文献１では、変異配列に対する物性や活性の実験データから予測モデルを構築しており、高活性の配列とドッキングシミュレーションにより強化学習を適用して、候補を抽出している。ここで、特許文献１を始めとする背景技術においては、配列情報を文字列データとして、ベイズ最適化等により、文字を逐次選択することが行われている。配列情報としての特性を示す報酬関数で表し、この報酬関数により作成される配列情報を評価している。また、フローマッチング条件に基づき、報酬関数に比例するサンプリング関数を学習することで、当該サンプリング関数にもとづき、文字を逐次選択する配列情報を作成することがなされている。
【０００６】
ここで、報酬関数については、機械学習等により計測データから予測モデルを構築する方法がある。この場合、計測データから外れるデータは精度が劣化する。また、生物学・化学の理論的機序に基づく報酬関数の構成が考えられるが、複雑な生物現象を単純化しており、精度が不十分なことがある。この報酬関数の性能不足により、作成された配列について実際実験を行うと、多面的な特性を満たせないことが多い。作成された配列情報が似通ったものだけだと、実際の実験や実証では、その大多数の特性が適切ではなく、利用できない（例えば、全滅）可能性がある。これを避けるために、報酬関数にもとづく物性や活性の薬剤としての条件を満たしつつ、極力多様な配列情報を作成することが望ましい。例えば、配列空間上、偏ることなく万遍に配列情報を作成することが求められる。
【０００７】
そこで、本発明では、報酬関数に基づき多面的特性を満たしつつ、多様な配列情報の効率的な作成を支援することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するために、本発明では、配列情報の多様性を確保するために、配列情報が示す配列の特性を示す報酬関数の出力への寄与が所定条件を満たす配列の要素間ペアを同定する。より具体的には、複数の要素の配列で示される配列情報を処理する配列情報処理装置において、前記配列情報の特性を定量化する報酬関数に基づき、前記報酬関数の出力への寄与が所定条件を満たす配列情報の要素間ペアを同定するアテンション解析処理部と、前記配列情報を作成するためのサンプリング関数を、前記同定した要素間ペアにおいて、前記複数の要素の出現頻度が略均等となるように、算出するサンプリング関数同定処理部を有する配列情報処理装置である。
【０００９】
また、本発明には、複数の要素の配列で示される配列情報を処理する配列情報処理装置において、前記複数の要素を入力として受け付ける入力部と、前記配列情報の特性を定量化する報酬関数に基づき、前記報酬関数の出力への寄与が所定条件を満たす配列情報の要素間ペアを同定するアテンション解析処理部と、前記配列情報を作成するためのサンプリング関数を、前記同定した要素間ペアにおいて、前記複数の要素の出現頻度が略均等となるように、算出するサンプリング関数同定処理部と、作成される前記配列情報を出力する出力部と、を有する配列情報処理装置も含まれる。
【００１０】
また、本発明には、少なくとも配列情報処理装置を有する配列情報処理システムも含まれる。また、これら配列情報書影装置や配列情報処理システムで実行される配列情報処理方法も本発明に含まれる。
（【００１１】以降は省略されています）

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