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公開番号2025162660
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-28
出願番号2024065981
出願日2024-04-16
発明の名称情報処理装置、情報処理装置の作動方法、および情報処理装置の作動プログラム
出願人富士フイルム株式会社
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類G16C 20/30 20190101AFI20251021BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】小胞に内包する候補物質の特性の予測結果の妥当性の検証に寄与することが可能な情報処理装置、情報処理装置の作動方法、および情報処理装置の作動プログラムを提供する。
【解決手段】要求受付部は、予測要求を受け付けることで、候補薬剤の構造情報を受け付ける。導出部は、構造情報から候補薬剤の特徴量を導出する。予測部は、候補薬剤の寄与特徴量から候補薬剤のリポソームへの内包性を予測する。画面配信制御部は、候補薬剤のリポソームへの内包性の予測結果と、参照薬剤の既知の特性とを比較可能に提示する。
【選択図】図15
特許請求の範囲【請求項１】
プロセッサを備え、
前記プロセッサは、
小胞に内包させる候補物質の構造情報を受け付け、
前記構造情報から前記候補物質の特徴量を導出し、
前記候補物質の特徴量から前記候補物質の特性を予測し、
前記候補物質の特性の予測結果と、参照物質の既知の特性とを比較可能に提示する、
情報処理装置。
続きを表示（約 880 文字）【請求項２】
前記プロセッサは、
前記候補物質の特徴量に対応するプロットであり、前記予測結果に応じた表示形態を有するプロットを特徴量空間に表示する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記プロセッサは、
複数の前記参照物質の複数の特徴量に対応する領域であり、前記既知の特性に応じた表示形態を有する領域を前記特徴量空間に表示する請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記プロセッサは、
複数の前記参照物質の複数の特徴量に対応する複数のプロットであり、前記既知の特性に応じた表示形態を有するプロットを前記特徴量空間に表示する請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記プロセッサは、
新規の前記候補物質の前記構造情報の受け付け、および新規の前記候補物質の特徴量の導出に伴い、
それまで前記構造情報を受け付けた前記候補物質の特徴量に対応するプロットに加えて、新規の前記候補物質の特徴量に対応するプロットを前記特徴量空間に追加表示する請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記プロセッサは、
複数の前記候補物質に対応する複数のプロットを、複数の前記候補物質の各々を識別可能に表示する請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記プロセッサは、
オペレータの操作指示に応じて、前記候補物質に対応するプロットの表示、非表示を切り替える請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記表示形態は、色および／または模様の違いである請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記プロセッサは、
オペレータの操作指示に応じて、前記候補物質の特徴量に対応するプロットの座標を提示する請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記特徴量空間は３次元空間である請求項２に記載の情報処理装置。
（【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】
本開示の技術は、情報処理装置、情報処理装置の作動方法、および情報処理装置の作動プログラムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【０００２】
最近、薬効の増強および副作用の軽減を主目的として、リポソームといった小胞に薬剤を内包させた医薬製剤により、薬剤を患部に効率的に送達させるドラッグデリバリーシステム（ＤＤＳ：ＤｒｕｇＤｅｌｉｖｅｒｙＳｙｓｔｅｍ）技術が盛んに研究されている。例えば非特許文献１には、決定木、ｋ近傍法（ｋ－ＮＮ：ｋ－ＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｒａｌｇｏｒｉｔｈｍ）、サポートベクター回帰（ＳＶＲ：ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）といったアルゴリズムによる機械学習モデルを用いて、薬剤の小胞への内包性（薬剤が小胞に内包されやすいか否か）を予測する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
ＡｈｕｖａＣｅｒｎ．ｅｔａｌ．「Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅ－ｐｒｏｐｅｒｔｙｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆｒｅｍｏｔｅｌｉｐｏｓｏｍｅｌｏａｄｉｎｇｏｆｄｒｕｇｓ」ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｎｔｒｏｌｌｅｄＲｅｌｅａｓｅＪｕｎｅ２０１２，Ｖｏｌｕｍｅ１６０（Ｉｓｓｕｅ２）ｐ．１４７－１５７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ＤＤＳ技術では、前述の薬剤の小胞への内包性、あるいは小胞からの薬剤の放出性（小胞から薬剤が放出されやすいか否か）といった薬剤の特性を、医薬製剤の研究開発および／または製造（以下、まとめて実務と表記する）前に知ることが重要である。というのは、内包性が比較的低い薬剤、あるいは放出性が比較的高い薬剤といった、ＤＤＳによる効果があまり見込めない薬剤を用いた医薬製剤の実務を、研究者および／または製造者（以下、まとめてオペレータと表記する）に思い止まらせ、無駄なコストを削減することが可能であるためである。非特許文献１に記載の技術によれば、薬剤の小胞への内包性の予測結果を、医薬製剤の実務前に知ることができる。
【０００５】
しかしながら、非特許文献１には、薬剤の小胞への内包性の予測結果の表示の仕方について記載がない。このため、非特許文献１に記載の技術では、オペレータは予測結果の妥当性を検証することが難しかった。特に医薬製剤の実務に携わるオペレータは、錠剤等の一般的な製剤の実務の知識はあるものの、小胞を用いた製剤の実務の知識は小胞の専門家と比べれば乏しく、そうした点で小胞に絡んだ薬剤の特性の経験的な予測がつかないため、より予測結果の妥当性を検証することが難しいと言える。
【０００６】
本開示の技術に係る１つの実施形態は、小胞に内包する候補物質の特性の予測結果の妥当性の検証に寄与することが可能な情報処理装置、情報処理装置の作動方法、および情報処理装置の作動プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の情報処理装置は、プロセッサを備え、プロセッサは、小胞に内包させる候補物質の構造情報を受け付け、構造情報から候補物質の特徴量を導出し、候補物質の特徴量から候補物質の特性を予測し、候補物質の特性の予測結果と、参照物質の既知の特性とを比較可能に提示する。
【０００８】
プロセッサは、候補物質の特徴量に対応するプロットであり、予測結果に応じた表示形態を有するプロットを特徴量空間に表示することが好ましい。
【０００９】
プロセッサは、複数の参照物質の複数の特徴量に対応する領域であり、既知の特性に応じた表示形態を有する領域を特徴量空間に表示することが好ましい。
【００１０】
プロセッサは、複数の参照物質の複数の特徴量に対応する複数のプロットであり、既知の特性に応じた表示形態を有するプロットを特徴量空間に表示することが好ましい。
（【００１１】以降は省略されています）

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