特許 7030171 生物活性を持つ化合物の探索システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-02-24

(45)【発行日】2022-03-04

(54)【発明の名称】生物活性を持つ化合物の探索システム

(51)【国際特許分類】

   G16C 20/40 20190101AFI20220225BHJP

【ＦＩ】

G16C20/40

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2020183449

(22)【出願日】2020-11-02

(65)【公開番号】P2021108108

(43)【公開日】2021-07-29

【審査請求日】2020-11-02

(31)【優先権主張番号】16/728,097

(32)【優先日】2019-12-27

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(73)【特許権者】

【識別番号】301078191

【氏名又は名称】株式会社日立ハイテクソリューションズ

(74)【代理人】

【識別番号】110002572

【氏名又は名称】特許業務法人平木国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】磯部 隆史

【審査官】塩澤 如正

(56)【参考文献】

【文献】米国特許出願公開第２００６／００７４８５９（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２００７－２７７１８８（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１３／０３８６９８（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１１－０８６０６２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ１６Ｃ １０／００ － ９９／００

Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の化合物について、構造的特徴または物理化学的特性を表す情報を記録し、さらに、生物学的応答または生物作用量を含む生物活性を表す情報を記録可能である、検索テーブルおよびお手本テーブルと、
化合物探索器であって、
‐前記お手本テーブルに記録された化合物に基づき、少なくとも１つの化合物を指定化合物として取得し、
‐前記指定化合物と、前記検索テーブルに記録された各化合物とについて、前記構造的特徴または前記物理化学的特性を表す特徴ベクトルを取得し、
‐前記指定化合物の特徴ベクトルと、前記検索テーブルに記録された各化合物の特徴ベクトルとの間の特徴ベクトル間距離を計算し、
‐前記特徴ベクトル間距離に応じて、前記検索テーブルに記録された化合物を類似化合物として取得する、
化合物探索器と、
前記類似化合物と、前記類似化合物の生物活性を表す情報とを表示する、ＧＵＩと
を備える、生物活性を持つ化合物の探索システムであって、
前記化合物探索器は、前記指定化合物を取得する際に、
‐指定生物活性を取得し、
‐前記お手本テーブルに記録された化合物のうち、生物活性が前記指定生物活性に適合する１つ以上の化合物を、前記指定化合物として取得し、
前記化合物探索器は、さらに、各前記類似化合物のうち、各前記指定化合物との特徴ベクトル間距離の総和または平均が最も小さい類似化合物を、代表化合物として取得し、
前記ＧＵＩは、前記類似化合物を表示する際に、前記代表化合物を特定する情報を表示する、
生物活性を持つ化合物の探索システム。

【請求項2】

複数の化合物について、構造的特徴または物理化学的特性を表す情報を記録し、さらに、生物学的応答または生物作用量を含む生物活性を表す情報を記録可能である、検索テーブルおよびお手本テーブルと、
化合物探索器であって、
‐前記お手本テーブルに記録された化合物に基づき、少なくとも１つの化合物を指定化合物として取得し、
‐前記指定化合物と、前記検索テーブルに記録された各化合物とについて、前記構造的特徴または前記物理化学的特性を表す特徴ベクトルを取得し、
‐前記指定化合物の特徴ベクトルと、前記検索テーブルに記録された各化合物の特徴ベクトルとの間の特徴ベクトル間距離を計算し、
‐前記特徴ベクトル間距離に応じて、前記検索テーブルに記録された化合物を類似化合物として取得する、
化合物探索器と、
前記類似化合物と、前記類似化合物の生物活性を表す情報とを表示する、ＧＵＩと
を備える、生物活性を持つ化合物の探索システムであって、
前記化合物探索器は、前記指定化合物を取得する際に、
‐距離閾値を取得し、
‐第１指定生物活性および第２指定生物活性を取得し、
‐前記お手本テーブルに記録された化合物のうち、生物活性が前記第１指定生物活性に適合する１つ以上の化合物を、第１指定化合物として取得し、
‐前記お手本テーブルに記録された化合物のうち、生物活性が前記第２指定生物活性に適合する１つ以上の化合物を、第２指定化合物として取得し、
前記化合物探索器は、さらに、各前記類似化合物のうち、前記第１指定化合物との特徴ベクトル間距離の総和または平均が前記距離閾値以下であり、かつ、前記第２指定化合物との特徴ベクトル間距離の総和または平均が前記距離閾値以下である類似化合物を、多生物活性化合物として取得し、
前記ＧＵＩは、前記類似化合物を表示する際に、前記多生物活性化合物を特定する情報を表示する、
生物活性を持つ化合物の探索システム。

【請求項3】

複数の化合物について、構造的特徴または物理化学的特性を表す情報を記録し、さらに、生物学的応答または生物作用量を含む生物活性を表す情報を記録可能である、検索テーブルおよびお手本テーブルと、
化合物探索器であって、
‐前記お手本テーブルに記録された化合物に基づき、少なくとも１つの化合物を指定化合物として取得し、
‐前記指定化合物と、前記検索テーブルに記録された各化合物とについて、前記構造的特徴または前記物理化学的特性を表す特徴ベクトルを取得し、
‐前記指定化合物の特徴ベクトルと、前記検索テーブルに記録された各化合物の特徴ベクトルとの間の特徴ベクトル間距離を計算し、
‐前記特徴ベクトル間距離に応じて、前記検索テーブルに記録された化合物を類似化合物として取得する、
化合物探索器と、
前記類似化合物と、前記類似化合物の生物活性を表す情報とを表示する、ＧＵＩと
を備える、生物活性を持つ化合物の探索システムであって、
前記化合物探索器は、前記指定化合物を取得する際に、
‐前記検索テーブルに記録された化合物と、構造的特徴の差分を表す情報とを取得し、
‐前記検索テーブルに記録された前記化合物の構造的特徴に、前記差分を適用することにより、前記指定化合物を取得し、
前記化合物探索器は、さらに、前記お手本テーブルに記録された各化合物について、前記特徴ベクトルを取得し、
前記化合物探索器は、さらに、前記指定化合物の特徴ベクトルと、前記お手本テーブルに記録された各化合物の特徴ベクトルとの間の特徴ベクトル間距離を計算し、
前記化合物探索器は、前記類似化合物を取得する際に、前記特徴ベクトル間距離に応じて、前記お手本テーブルまたは前記検索テーブルに記録された化合物を、少なくとも１つ、前記類似化合物として取得する、
生物活性を持つ化合物の探索システム。

【請求項4】

複数の化合物について、構造的特徴または物理化学的特性を表す情報を記録し、さらに、生物学的応答または生物作用量を含む生物活性を表す情報を記録可能である、検索テーブルおよびお手本テーブルと、
化合物探索器であって、
‐前記お手本テーブルに記録された化合物に基づき、少なくとも１つの化合物を指定化合物として取得し、
‐前記指定化合物と、前記検索テーブルに記録された各化合物とについて、前記構造的特徴または前記物理化学的特性を表す特徴ベクトルを取得し、
‐前記指定化合物の特徴ベクトルと、前記検索テーブルに記録された各化合物の特徴ベクトルとの間の特徴ベクトル間距離を計算し、
‐前記特徴ベクトル間距離に応じて、前記検索テーブルに記録された化合物を類似化合物として取得する、
化合物探索器と、
前記類似化合物と、前記類似化合物の生物活性を表す情報とを表示する、ＧＵＩと
を備える、生物活性を持つ化合物の探索システムであって、
前記ＧＵＩは、さらに、グラフ画面を表示することができ、
前記グラフ画面において、前記指定化合物と、前記類似化合物とが、それぞれ異なる色のノードとして表示され、
前記指定化合物のノードおよび前記類似化合物のノードを結ぶ線の長さまたは太さは、それらの特徴ベクトル間距離に応じて決定される、
生物活性を持つ化合物の探索システム。

【請求項5】

請求項３に記載の、生物活性を持つ化合物の探索システムであって、
前記化合物探索器は、構造的特徴の差分を表す前記情報を、プラスまたはマイナスの符号を有する数値を含む列として取得する、
生物活性を持つ化合物の探索システム。

【請求項6】

複数の化合物について、構造的特徴または物理化学的特性を表す情報を記録し、さらに、生物学的応答または生物作用量を含む生物活性を表す情報を記録可能である、検索テーブルおよびお手本テーブルと、
化合物探索器であって、
‐前記お手本テーブルに記録された化合物に基づき、少なくとも１つの化合物を指定化合物として取得し、
‐前記指定化合物と、前記検索テーブルに記録された各化合物とについて、前記構造的特徴または前記物理化学的特性を表す特徴ベクトルを取得し、
‐前記指定化合物の特徴ベクトルと、前記検索テーブルに記録された各化合物の特徴ベクトルとの間の特徴ベクトル間距離を計算し、
‐前記特徴ベクトル間距離に応じて、前記検索テーブルに記録された化合物を類似化合物として取得する、
化合物探索器と、
前記類似化合物と、前記類似化合物の生物活性を表す情報とを表示する、ＧＵＩと
を備える、生物活性を持つ化合物の探索システムであって、
前記化合物探索器は、さらに、
‐前記類似化合物のうち、生物活性を表す情報が記録されているものの比率を表す、類似化合物生物活性情報存在率と、
‐前記検索テーブルに記録された化合物のうち、生物活性を表す情報が記録されているものの比率を表す、全体生物活性情報存在率と、
に基づき、存在率乖離を計算し、
前記ＧＵＩは、前記存在率乖離を表示する、
生物活性を持つ化合物の探索システム。

【請求項7】

請求項１に記載の、生物活性を持つ化合物の探索システムであって、
前記構造的特徴は、環構造に関する数、鎖構造に関する数、またはファーマコフォアに関する数を含み、
前記物理化学的特性は、モル質量、沸点、凝固点、蒸気圧、密度、水溶解度、有機溶媒溶解度、熱安定性、酸アルカリ度、またはスペクトルを含み、
前記ＧＵＩは、前記類似化合物を、前記特徴ベクトル間距離が小さい順に表示することができる、
生物活性を持つ化合物の探索システム。

【請求項8】

請求項１に記載の、生物活性を持つ化合物の探索システムであって、
前記化合物探索器は、前記特徴ベクトル間距離を計算する際に、前記特徴ベクトルにおける各要素の重みを、０以上２以下の区間を含む範囲で変更することができる、
生物活性を持つ化合物の探索システム。

【請求項9】

請求項１に記載の、生物活性を持つ化合物の探索システムであって、
前記化合物探索器は、前記特徴ベクトル間距離を、
‐各特徴ベクトルに含まれる特徴量の差を二乗したものを足し合わせることにより計算するか、または、
‐各特徴ベクトルに含まれる特徴量の差を二乗したものを足し合わせた後に平方根を取ることにより計算する、
生物活性を持つ化合物の探索システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、生物活性を持つ化合物の探索システムに関する。
本出願は、２０１９年１２月２７日に出願された米国特許出願第１６／７２８０９７号明細書の優先権を主張し、その全体を参照により援用する。

【背景技術】

【0002】

生物活性を持つ化合物の探索システムは、非特許文献１および非特許文献２によると、バーチャルスクリーニングと呼ばれ、リガンド等の既存化合物との類似性に基づく手法と、標的たんぱく質とのドッキングを構造または極性情報を用いて３次元でシミュレートする手法とに分類される。既存化合物との類似性を判定する手法は、生物活性を持つ化合物のデータが多いほど、精度が向上する可能性がある。標的たんぱく質との結合を３次元でシミュレートする手法は、新規構造を持つ未知の化合物を探索するのに適している。

【0003】

既存化合物との類似性を計算する手法として、フィンガープリントと呼ばれる技法が良く知られている。非特許文献３には、「構造的な類似性を測るために２Ｄフィンガープリントを利用したスクリーニング法」が記載されている。非特許文献４には、「3Dのpharmacophoric triplets (PDTs) fingerprint」が記載されている。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0004】

【文献】T. Scior, A. Bender, G. Tresadern, et al., "Recognizing Pitfalls in Virtual Screening: A Critical Review", Journal of Chemical Information and Modeling, 2012, 52 (4), 867-881

【文献】David K. Johnson and John Karanicolas, "Ultra-High-Throughput Structure-Based Virtual Screening for Small-Molecule Inhibitors of Protein-Protein Interactions", Journal of Chemical Information and Modeling, 2016, 56 (2), 399-411

【文献】Peter Willett, "Similarity-based virtual screening using 2D fingerprints", Drug Discovery Today, Volume 11, Issues 23-24, December 2006, Pages 1046-1053

【文献】Hans Matter and Thorsten Poetter, "Comparing 3D Pharmacophore Triplets and 2D Fingerprints for Selecting Diverse Compound Subsets", Journal of Chemical Information and Computer Sciences, 1999, 39 (6), 1211-1225

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

従来の類似度判定では、環構造・鎖構造・ファーマコフォアなど様々な構造的特徴の有無を1または0で表したフィンガープリントを用いる。このような手法は、構造的特徴の数や物理化学的特性（モル質量、沸点、凝固点、蒸気圧、密度、水溶解度、有機溶媒溶解度、熱安定性、酸アルカリ度、スペクトル、等）が大きく異なる化合物でも類似性の高い化合物として判定してしまうため、精度が低下するという課題がある。

【0006】

また、従来の類似度判定では、単一の化合物に対する類似度判定はできるが、特定の生物活性を持つ化合物が複数存在する場合に、どの特徴量を、どの程度持つ化合物が、代表化合物なのかを決定できないという課題がある。

【0007】

更に、従来の類似度判定では、生物活性データが数多く揃っている化合物空間では精度が高い一方で、生物活性データの多くは組織毎に秘匿され公開されていないことが多く、生物活性のデータが十分に揃っている化合物空間は少ない。そのため、従来の手法は、生物活性データの少ない化合物空間において、何らかの生物活性を持ち未知の新規構造を有する化合物候補の有望性を客観的に判断できないという課題がある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明の一実施例に係る化合物の探索システムは、
複数の化合物について、構造的特徴または物理化学的特性を表す情報を記録し、さらに、生物学的応答または生物作用量を含む生物活性を表す情報を記録可能である、検索テーブルおよびお手本テーブルと、
化合物探索器であって、
‐前記お手本テーブルに記録された化合物に基づき、少なくとも１つの化合物を指定化合物として取得し、
‐前記指定化合物と、前記検索テーブルに記録された各化合物とについて、前記構造的特徴または前記物理化学的特性を表す特徴ベクトルを取得し、
‐前記指定化合物の特徴ベクトルと、前記検索テーブルに記録された各化合物の特徴ベクトルとの間の特徴ベクトル間距離を計算し、
‐前記特徴ベクトル間距離に応じて、前記検索テーブルに記録された化合物を類似化合物として取得する、
化合物探索器と、
前記類似化合物と、前記類似化合物の生物活性を表す情報とを表示する、ＧＵＩと
を備える。

【0009】

本発明の別の実施例は、様々な構造的特徴（環構造、鎖構造、ファーマコフォアなど）の数と、物理化学的特性（モル質量、沸点、凝固点、蒸気圧、密度、水溶解度、有機溶媒溶解度、熱安定性、酸アルカリ度、スペクトルなど）とを特徴量として持つ特徴ベクトルについて、特徴ベクトル間距離（ユークリッド距離など）を用いることで、生物活性を持つ既存化合物と類似した化合物の探索を高い精度で実現する。

【0010】

本発明のさらに別の実施例は、特定の生物活性を持つ複数のお手本化合物と、化合物空間に含まれる複数の化合物との間で特徴ベクトル間距離を計算し、化合物空間に含まれる化合物のうち特徴ベクトル間距離の総和や平均が最小となるものを類似化合物として探索し、類似化合物をその特徴ベクトルと共に提示することで、特定の生物活性を持つ代表化合物の探索を実現する。

【0011】

本発明のさらに別の実施例は、お手本化合物の特徴ベクトルに差分特徴量を追加してカスタマイズ可能とすることで、未知の新規構造を持つ化合物候補の周辺の化合物空間の探索を実現する。

【0012】

本発明のさらに別の実施例は、生物活性が互いに異なる複数のお手本化合物と、化合物空間に含まれる複数の化合物との間で特徴ベクトル間距離を計算し、複数のお手本化合物との特徴ベクトル間距離が同時に近くなるような共通の類似化合物を含む化合物空間を探索する。

【0013】

本発明のさらに別の実施例は、複数の類似化合物について生物活性情報存在率を計算し、化合物空間全体の生物活性情報存在率との乖離を計算することにより、類似化合物が含まれる各化合物空間の有望性を判定する指標を提供する。

【発明の効果】

【0014】

本発明の一実施例によれば、様々な構造的特徴（環構造、鎖構造、ファーマコフォアなど）の数だけでなく、物理化学的特性（モル質量、沸点、凝固点、蒸気圧、密度、水溶解度、有機溶媒溶解度、熱安定性、酸アルカリ度、スペクトルなど）も特徴量として含む特徴ベクトルについて、特徴ベクトル間距離（ユークリッド距離など）を用いることで、構造的特徴の数と、物理化学的特性との両方の観点で類似性の高い化合物を高い精度で探索することが可能となる。

【0015】

また、本発明の別の実施例によれば、特定の生物活性を持つ複数のお手本化合物と、化合物空間に含まれる複数の化合物との間で特徴ベクトル間距離を計算し、化合物空間に含まれる化合物のうち特徴ベクトル間距離の総和や平均が最小となるものを類似化合物として探索し、類似化合物をその特徴ベクトルと共に提示することで、特定の生物活性を持つ代表化合物の探索を実現する。

【0016】

また、本発明のさらに別の実施例によれば、お手本化合物の特徴ベクトルに差分特徴量を追加してカスタマイズ可能とすることで、未知の新規構造を持つ化合物候補の周辺の化合物空間を探索することが可能となる。

【0017】

また、本発明のさらに別の実施例によれば、生物活性が互いに異なる複数のお手本化合物と、化合物空間に含まれる複数の化合物との間で特徴ベクトル間距離を計算し、複数のお手本化合物との特徴ベクトル間距離が同時に近くなるような共通の類似化合物を含む化合物空間を探索することにより、お手本化合物との特徴量距離が比較的遠い場合においても、未知の新規構造を持つ化合物候補を探索することが可能となる。

【0018】

また、本発明のさらに別の実施例によれば、複数の類似化合物について生物活性情報存在率を計算し、化合物空間全体の生物活性情報存在率との乖離を計算することにより、類似化合物を含む各化合物空間の有望性を判定する指標を提供する。このため、入手可能な生物活性データが無い未知の化合物空間においても、新規構造の化合物が何らかの生物活性を持つか否かに関する有望度が判定できる。

【0019】

前述したもの以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明および添付図面によって明らかにされる。

【図面の簡単な説明】

【0020】

【図1】実施例１の探索システムの概略図である。

【図2】実施例１の探索システムをクラウドサービスとして提供する代替例の概略図である。

【図3】実施例１のお手本テーブルのフォーマットである。

【図4】実施例１の検索テーブルのフォーマットである。

【図5】実施例１において、ユーザ指定の化合物との特徴ベクトル間距離に基づき、類似化合物を検索テーブルから探索して出力する処理を表すフローチャートである。

【図6】実施例１において、ユーザ指定の生物活性を持つ化合物との特徴ベクトル間距離に基づき、類似化合物を検索テーブルから探索して出力する処理を表すフローチャートである。

【図7】実施例１において、ユーザ指定の化合物またはユーザ指定の生物活性を持つ化合物との特徴ベクトル間距離に基づき、類似化合物を検索テーブルから探索して出力するＧＵＩである。

【図8】実施例１において、ユーザ指定の生物活性を持つ化合物全てとの特徴ベクトル間距離の総和に基づき、代表化合物を検索テーブルから探索して出力する処理を表すフローチャートである。

【図9】実施例１において、ユーザ指定の生物活性を持つ化合物全てとの特徴ベクトル間距離の総和に基づき、代表化合物を検索テーブルから探索して出力するＧＵＩである。

【図10】実施例１において、ユーザ指定の第１指定生物活性を持つ化合物と、ユーザ指定の第２指定生物活性を持つ化合物との両方に類似する化合物を、検索テーブルから探索して出力する処理を表すフローチャートである。

【図11】実施例１において、ユーザ指定の第１指定生物活性を持つ化合物と、ユーザ指定の第２指定生物活性を持つ化合物との両方に類似する化合物を出力するＧＵＩである。

【図12】実施例１において、ユーザ指定の元となる化合物の特徴ベクトルに対してユーザ指定の構造を付加または置換した未知の新規特徴を持つ指定化合物との特徴ベクトル間距離に基づき、何らかの生物活性を持つ未知の特徴を持つ類似化合物を、お手本テーブルまたは検索テーブルから探索して出力する処理を表すフローチャートである。

【図13】実施例１において、ユーザ指定の化合物の様々なポイントで、ユーザ指定の構造を付加または置換した未知の新規特徴を持つ化合物を作成する処理を説明する図である。

【図14】実施例１において、ユーザ指定の化合物に対して、ユーザ指定の構造を付加または置換した未知の新規特徴を持つ化合物について、生物活性情報存在率および存在率乖離を出力するＧＵＩである。

【図15】実施例１において、化合物をノードとして表し、特徴ベクトル間距離をノード間の線の長さまたは太さで表すＧＵＩである。

【図16】実施例１において、特徴ベクトル間距離の閾値（距離閾値）と、使用する検索テーブルを選択するための情報と、元の化合物と、特徴量をマスクまたは重み付けするための重み値と、未知の特徴量を作成するための差分特徴量とをユーザが入力するためのＧＵＩである。

【図17】実施例１において、類似化合物、代表化合物、共通の類似化合物、および生物活性情報存在率を説明する図である。

【発明を実施するための形態】

【0021】

以下、添付図面を参照して本発明の実施例について説明する。各図において共通の構成については同一の参照符号を付す場合がある。

【0022】

［実施例１］
実施例１では、本発明に係る基本的なシステムの一形態を説明する。

【0023】

図１は、生物活性を持つ化合物（または化合物候補）の探索システム１００の概略図である。

【0024】

図１に示すように、生物活性を持つ化合物の探索システム１００は、情報抽出モジュール１１４，１１２と、整形データプール１１３，１１１と、特徴抽出モジュール１０８，１１０と、お手本テーブル３００と、検索テーブル４００と、探索モジュール１０９とを備える。更に、探索システム１００は、ユーザの持つ過去の候補化合物テーブル１０１と、ＧＵＩ１０２とに接続しており、また、インターネット１０５（または他の通信ネットワーク）経由で、分野毎の専用化合物データベース１０４と、一般化合物データベース１０３とに接続している。

【0025】

探索システム１００は、公知のコンピュータを用いて構成することができる。コンピュータは演算手段および記憶手段を備えてもよい。演算手段は、プロセッサを備えてもよく、記憶手段は、非一時的記憶媒体を備えてもよく、たとえば、半導体メモリ、磁気ディスク装置、可搬記憶媒体、等のいずれかまたは複数を備えてもよい。化合物の探索システム１００がコンピュータである場合には、記憶手段はコンピュータプログラムを格納してもよく、演算手段がこのコンピュータプログラムを実行することにより、コンピュータが化合物の探索システム１００として機能してもよい。

【0026】

分野毎の専用化合物データベース１０４および一般化合物データベース１０３は、公開データベースを用いることができる。これらのデータベースには、たとえば、複数の化合物について、ＩＤ（または化合物を識別する情報）、名前、構造式（たとえばＩｎＣｈＩ：International Chemical Identifier）、物理化学的特性、生物活性、等が記録されている。物理化学的特性は、たとえばモル質量、沸点、凝固点、蒸気圧、密度、水溶解度、有機溶媒溶解度、熱安定性、酸アルカリ度、および、スペクトルを含む。生物活性は、バイオアッセイと呼ばれる情報であってもよく、生物学的応答および生物作用量を含む。分野毎の専用化合物データベース１０４および一般化合物データベース１０３の形式は任意であるが、たとえばＳＤＦ形式のデータを含むものを用いることができる。

【0027】

情報抽出モジュール１１４は、一般化合物データベース１０３からデータ１１６を読み出して、化合物毎に、ＩＤ、名前、構造式、物理化学的特性、生物活性を表す情報を含むデータ１１７を抽出し、このデータ１１７を整形データプール１１３に記録する。データ１１７は、化合物毎に、生物活性に関する情報が存在するか否かを表す情報を含む。

【0028】

生物活性に関する情報が存在するか否かを表す情報は、一般化合物データベース１０３以外の情報に基づいて作成されてもよい。たとえば、公開された特許出願または論文に、化合物名または化合物に関する特定の文字列（たとえば略称、構造式または元素記号等）が含まれる場合には、その化合物について生物活性に関する情報が存在するものとして記録されてもよい。このようにすると、一般化合物データベース１０３に登録されていない生物活性も利用することができる。

【0029】

特徴抽出モジュール１０８は、整形データプール１１３のデータ１１８を読み出し、このデータ１１８に基づき、検索テーブル４００に化合物の情報を記録する。検索テーブル４００には、複数の化合物について、構造的特徴または物理化学的特性を表す情報を含むデータ１１９が記録される。さらに、データ１１９は、少なくとも一部の化合物について、生物活性に関する情報を含む可能性があり、すなわち、検索テーブル４００には、生物活性を表す情報が記録可能である。

【0030】

構造的特徴は、化合物の分子構造に関する情報によって表され、たとえば、環構造に関する数、鎖構造に関する数、またはファーマコフォアに関する数を含む。構造的特徴は、たとえばＩｎＣｈＩなどの構造式を解析することによって取得することができる。

【0031】

環構造に関する数は、６員環の数、５員環の数、４員環の数、３員環の数、等を含んでもよい。また、各員環を特定元素の含有有無または含有数に基づいて分類したものであってもよく、たとえば、窒素を１つだけ含む６員環の数、窒素を２つだけ含む６員環の数、窒素を１つだけ含む５員環の数、および窒素を２つだけ含む５員環の数を含んでもよい。また、たとえば、窒素および酸素を含む６員環の数、窒素および酸素を含む５員環の数、硫黄を含む６員環の数、硫黄を含む５員環の数、等を含んでもよい。

【0032】

鎖構造に関する数は、置換基の数、官能基の数、特性基の数、等を含んでもよい。具体例として、メチル基の数、オキソ鎖の数、エステル結合の数、アミド結合の数、等を含んでもよい。

【0033】

ファーマコフォアとは、環構造および鎖構造を組合せた集合体を意味してもよく、ファーマコフォアに関する数は、６員環エーテル結合の数、５員環エーテル結合の数、等を含んでもよい。

【0034】

物理化学的特性は、物理的特性または化学的特性を含む。物理化学的特性は、モル質量、沸点、凝固点、蒸気圧（または飽和蒸気圧）、密度、水溶解度、有機溶媒溶解度、熱安定性、酸アルカリ度、またはスペクトルを含んでもよい。スペクトルは、たとえば所定波長のＸ線をその化合物に照射した場合の反射波のスペクトルのうち強度が最大となる波長を表す。

【0035】

このように、構造的特徴または物理化学的特性を表す情報として様々な要素を用いることにより、精度の高い検索が可能となる。

【0036】

生物活性は、生物学的応答および生物作用量を含む。生物学的応答とは、その化合物に対する特定生物、蛋白質、酵素または生合成回路等の応答の種類を表す情報であってもよく、生物作用量とは、その化合物が特定の生物学的応答を起こすために必要な量を表す情報であってもよい。

【0037】

過去の候補化合物テーブル１０１は、ユーザが所有する私有データベースであってもよく、非公開であってもよい。過去の候補化合物テーブル１０１には、たとえば分野毎の専用化合物データベース１０４または一般化合物データベース１０３と同形式のデータが記録されている。

【0038】

情報抽出モジュール１１２は、分野毎の専用化合物データベース１０４からデータ１１５を読み出し、または、過去の候補化合物テーブル１０１からデータ１２７を読み出し、化合物毎に、ＩＤ、名前、構造式、物理化学的特性、生物活性を表す情報を抽出し、抽出されたデータ１２０を整形データプール１１１に記録する。データ１２０は、化合物毎に、生物活性に関する情報の有無を表す情報も含む。整形データプール１１１の形式は、整形データプール１１３と同様とすることができる。

【0039】

特徴抽出モジュール１１０は、整形データプール１１１のデータ１２１を読み出し、このデータ１２１に基づき、お手本テーブル３００に化合物の情報を記録する。お手本テーブル３００の形式は、検索テーブル４００と同様とすることができる。すなわち、お手本テーブル３００には、複数の化合物について、構造的特徴または物理化学的特性を表す情報を含むデータ１２２が記録される。さらに、データ１２２は、少なくとも一部の化合物について、生物活性に関する情報を含む可能性があり、すなわち、お手本テーブル３００には、生物活性を表す情報が記録可能である。

【0040】

お手本テーブル３００は、特徴抽出モジュール１１０によって記録される情報に代えて、またはこれに加えて、人間のオペレータ１０７によって記録される情報を記録してもよい。たとえば、オペレータ１０７は、分野毎の専用化合物データベース１０４からのデータ１１５、あるいは、過去の候補化合物テーブル１０１からのデータ１２７を読み出して、マニュアルで整形したデータ１２８をお手本テーブル３００に記録してもよい。様々な分野の化合物に基づいてデータ１２８を作成することにより、探索システム１００の構成を大きく変更することなく様々な用途に利用することが可能となる。

【0041】

ユーザ１０６は、ＧＵＩ１０２経由で、化合物を探索するための探索コマンド１２６を、探索システム１００の探索モジュール１０９へ送信することができる。ＧＵＩ１０２は、周知のコンピュータまたはディスプレイ装置等を用いて構成することができ、探索コマンド１２６の入力を受け付けて探索モジュール１０９に送信する。探索コマンド１２６は、お手本テーブル３００の化合物を指定する情報、お手本テーブル３００の化合物に関する生物活性を指定する情報、特徴ベクトル間距離の閾値を指定する情報、付加または置換したい置換基、官能基または特性基を指定する情報、などを含む。

【0042】

探索モジュール１０９は、化合物探索器の一例である。探索モジュール１０９は、様々な構造的特徴（環構造の数、鎖構造の数またはファーマコフォアの数）または物理化学的特性（モル質量、沸点、凝固点、蒸気圧、密度、水溶解度、有機溶媒溶解度、熱安定性、酸アルカリ度、スペクトルなど）を表す特徴ベクトルを取得し、この特徴ベクトルを用いて、化合物の探索を行う。

【0043】

化合物の探索は、特徴ベクトル間距離に基づいて行われる。たとえば、探索モジュール１０９は、お手本テーブル３００におけるユーザ指定の化合物、または、お手本テーブル３００においてユーザ指定の生物活性を持つ化合物の特徴ベクトルと、検索テーブル４００における各化合物の特徴ベクトルとの特徴ベクトル間距離を計算し、特徴ベクトル間距離に基づいて、検索テーブル４００における各化合物について類似度を計算する。

【0044】

これによって、探索モジュール１０９は、ユーザが関心のある化合物と類似性の高い化合物を、検索テーブル４００から探索することができる。

【0045】

あるいは、お手本テーブル３００において、ユーザ指定の生物活性を持つ化合物が複数存在する場合には、探索モジュール１０９は、それら複数の化合物と類似する化合物のうちのいずれが代表化合物であるかを決定することができる。

【0046】

あるいは、探索モジュール１０９は、お手本テーブル３００における複数の化合物との特徴ベクトル間距離が同時に近くなるような共通の類似化合物を含む化合物空間を探索することにより、お手本化合物との特徴量距離が比較的遠い場合においても、未知の新規構造を持つ化合物候補を探索することができる。

【0047】

あるいは、探索モジュール１０９は、お手本テーブル３００におけるユーザ指定の化合物の特徴ベクトルに対し、ユーザ指定の差分特徴量を適用することにより、未知の化合物の特徴ベクトルを生成することができる。差分特徴量は、たとえば置換基、官能基または特性基の数の差分である。このような構成によれば、何らかの生物活性を持つ可能性が高い化合物の候補を決定することができる。

【0048】

探索モジュール１０９は、探索結果１２５をＧＵＩ１０２へ出力する。これにより、たとえば構造的特徴および物理化学的特性の両方の観点から類似性の高い化合物を、高い精度で探索することが可能となる。

【0049】

図２は、生物活性を持つ化合物の探索システム１００を、クラウドサービスとして提供する代替例の構成図である。

【0050】

本構成では、お手本テーブル３００は、ユーザの知的財産であり得る過去の候補化合物テーブル１０１に基づく情報を含まない。また、過去の候補化合物テーブル１０１およびＧＵＩ１０２は、インターネット２０３（または他の通信ネットワーク）経由で探索システム１００に接続される。過去の候補化合物テーブル１０１は、ユーザ１０６からコマンド２０２を受信した場合に、そのコマンド２０２によって指定されたデータ２０１を、インターネット２０３経由で、探索システム１００の探索モジュール１０９へと送信する。送信の際に、データ２０１の一部または全部が暗号化されてもよい。これにより、セキュリティをより向上させた化合物の探索サービス提供が可能となる。

【0051】

図３は、実施例１のお手本テーブル３００のフォーマットである。

【0052】

お手本テーブル３００は、化合物毎にエントリ３０１を含み、エントリ３０１は、化合物を識別するＩＤ番号３０２と、化合物名３０３と、ＩｎＣｈＩ式３０４と、環構造情報３０５と、鎖構造情報３０６と、ファーマコフォア情報３５４と、物理化学的特性情報３０７と、生物活性情報３０８とを含む。お手本テーブル３００は複数（たとえばＮ個）の化合物を記録しており、図３では各化合物のエントリ３０１をエントリ３０１－１～３０１－Ｎとして示す。

【0053】

環構造情報３０５は、たとえば員数または環構造の数を含む。環構造の数は、特定の元素（窒素、酸素、硫黄等）の含有数に基づいて分類されていてもよい。図３は、環構造情報３０５として、炭化水素６員環数３０９、炭化水素５員環数３１０、炭化水素３員環数３１１、窒素を１つだけ含む６員環数３１２、窒素を１つだけ含む５員環数３１３、窒素を２つだけ含む６員環数３１４、窒素を２つだけ含む５員環数３１５、窒素および酸素をそれぞれ１つ以上含む６員環数３１６、窒素および酸素をそれぞれ１つ以上含む５員環数３１７、硫黄を１つ以上含む６員環数３１８、硫黄を１つ以上含む５員環数３１９、および、環構造の数の総和を表す環数３５５を含む例を示す。

【0054】

鎖構造情報３０６は、たとえば鎖構造の数を含む。鎖構造の数は、置換基、官能基、特性基、等の種類に基づいて分類されていてもよい。図３は、鎖構造情報３０６として、メチル基数３２０、炭化水素鎖数３２１（すなわち－ＣＨ_２－の数）、酸素を含む構造の数（オキソ基数３２２、カルボニル基数３２３、アルデヒド基数３２４、カルボキシ基数３２５、ヒドロキシ基数３２６、およびアセチル基数３２７）、窒素を含む構造の数（アミノ基数３２８、ニトロ基数３２９、およびシアノ基数３３０）、陰極系の構造（塩素、臭素、ヨウ素などに関するもの）の数を表すハロゲノ基数３３１、エステル結合数３３２、アミド結合数３３３、ウレタン結合数３３４、リン酸系結合数３３５、酸化硫黄系結合数３３６、およびエチル・メチルエーテル結合数３３７を含む例を示す。

【0055】

ファーマコフォア情報３５４は、環構造、鎖構造および／または極性構造を組合せた集合体であるファーマコフォア(Ｐｈａｒｍａｃｏｐｈｏｒｅ)の数を含む。図３は、ファーマコフォア情報３５４として、６員環とのエーテル結合数３３８および５員環とのエーテル結合数３３９を含む例を示す。

【0056】

物理化学的特性情報３０７は、物理的特性または化学的特性を表す情報であり、たとえば、モル質量、沸点、凝固点、蒸気圧、密度、水溶解度、有機溶媒溶解度、熱安定性、酸アルカリ度、スペクトル、などの情報を含む。図３は、物理化学的特性情報３０７として、溶解度３４０、沸点３４１、凝固点３４２、分子量３４３を含む例を示す。

【0057】

生物活性情報３０８は、生物活性を表す情報であり、たとえば生物学的応答および生物作用量の情報を含む。生物活性情報３０８は、その化合物についてお手本テーブル３００に生物活性を表す情報が記録されているか否かを表す存在フラグ３４４を含んでもよい。図３は、生物活性情報３０８として、存在フラグ３４４、ある生物学的応答を表す特性Ａの種類またはその有無３４５、生物学的応答である特性Ｂの種類またはその有無３４６、特性Ａに関する生物作用量３４７、および、特性Ｂに関する生物作用量３４８を含む例を示す。生物活性情報３０８は、存在フラグ３４４の情報だけを持っていてもよく、その場合には、他の情報をＩＤ番号３０２を用いて外部のデータベース（たとえば一般化合物データベース１０３または分野毎の専用化合物データベース１０４等）から取得しても良い。

【0058】

生物活性情報３０８は、お手本テーブル３００、一般化合物データベース１０３および分野毎の専用化合物データベース１０４以外の情報に基づいて作成されてもよい。たとえば、公開された文献（たとえば特許出願または論文）に、化合物名または化合物に関する特定の文字列（たとえば略称、構造式または元素記号等）が含まれる場合には、生物活性に関する情報が存在するものとして記録されてもよい。

【0059】

その場合には、当該文字列に応じてその文献の文献スコアを計算してもよく、文献スコアが化合物ごとにお手本テーブル３００に記録されてもよい。文献スコアの計算方法は任意に設計可能であるが、たとえば各文献の文献スコアを常に１としてもよいし（その場合には文献数が化合物の文献スコアとなる）、特定のアルゴリズムに従って各文献の文献スコアを計算してもよい。このようにすると、一般化合物データベース１０３に登録されていない生物活性も利用することができる。

【0060】

図４は、実施例１の検索テーブル４００のフォーマットである。

【0061】

検索テーブル４００は、お手本テーブル３００と同様の形式に構成することができる。なお上述のように、生物活性情報３０８は、バイオアッセイを表すバイオアッセイ情報であるということができる。検索テーブル４００は複数（たとえばＭ個）の化合物を記録しており、図４では化合物のエントリ４０１をエントリ４０１－１～４０１－Ｍとして示す。

【0062】

図５は、実施例１において、探索モジュール１０９が、お手本テーブル３００におけるユーザ指定の化合物との特徴ベクトル間距離に基づき、類似化合物を検索テーブル４００から探索して出力する処理を表すフローチャートである。

【0063】

探索モジュール１０９は、ユーザ１０６から探索コマンド１２６を受け取ると、図５の処理をスタートして（ステップ５００）、探索結果１２５をＧＵＩ１０２へ出力すると処理を終了する（ステップ５０５）。

【0064】

図５の処理に関連して、ユーザ１０６は、探索コマンド１２６を用いて、お手本テーブル３００の化合物１つ以上と、特徴ベクトル間距離の閾値（距離閾値）とを指定する（ステップ５０１）。探索モジュール１０９は、探索コマンド１２６を介して、ユーザ指定の化合物と、閾値とを取得する。すなわち、探索モジュール１０９は、お手本テーブル３００に記録された化合物に基づき、少なくとも１つの化合物を取得する。ここで取得したユーザ指定の化合物を、以下では指定化合物と称する。

【0065】

探索モジュール１０９は、指定化合物と、検索テーブル４００の各化合物との間で、特徴ベクトル間距離を計算する（ステップ５０２）。ステップ５０２において、探索モジュール１０９は、まず、指定化合物と、検索テーブル４００に記録された各化合物とについて、構造的特徴または物理化学的特性を表す特徴ベクトルを取得する。

【0066】

実施例１では、特徴ベクトルは構造的特徴および物理化学的特性の双方を表す情報を含む。特徴ベクトルの形式は任意に設計可能であるが、たとえば構造的特徴および物理化学的特性を表す情報のそれぞれを特徴量とし、各特徴量を特徴ベクトルの要素とすることができる。この場合には、特徴ベクトルは、構造的特徴および物理化学的特性を表す情報の項目数と同じ次元を有するベクトルとして構成することができる。特徴ベクトルは任意の方法で正規化されてもよい。

【0067】

ステップ５０２において、次に、探索モジュール１０９は、指定化合物の特徴ベクトルと、検索テーブル４００に記録された各化合物の特徴ベクトルとの間の特徴ベクトル間距離を計算する。指定化合物の特徴ベクトルをＸとし、検索テーブル４００の各化合物の特徴ベクトルをそれぞれＡ、Ｂ、Ｃとすると、特徴ベクトル間距離Ｘ－Ａ（ベクトルＸとベクトルＡとの距離を表す。以下同様）、Ｘ－Ｂ、Ｘ－Ｃが計算される。

【0068】

２つの特徴ベクトルについて、特徴ベクトル間距離を計算する方法は任意に設計可能であるが、以下に２例を説明する。たとえば、各特徴ベクトルに含まれる互いに対応する特徴量（すなわちベクトルの要素）の差を二乗したものを足し合わせることにより計算することができる。または、各特徴ベクトルに含まれる互いに対応する特徴量の差を二乗したものを足し合わせた後に、その平方根を取ることにより計算することができる（この場合には特徴ベクトル間距離はユークリッド距離となる）。これらの場合には、特徴ベクトル間距離が小さいほど類似度が高いということができる。

【0069】

特徴ベクトル間距離を計算する際に、特徴量の一部について重みを変化させてもよい。たとえば、マスキング（すなわち計算から除外）することで重みを無くしたり、重みを増やしたりしても良い。

【0070】

探索モジュール１０９は、探索結果をソートする（ステップ５０３）。このステップ５０３において、まず探索モジュール１０９は、特徴ベクトル間距離に応じて、検索テーブル４００に記録された化合物を取得する。実施例１では、検索テーブル４００の化合物のうち指定化合物との特徴ベクトル間距離がユーザ指定の閾値以下となるものを取得し、これらを特徴ベクトル間距離の小さい順にソートする。ここで取得される化合物を、以下では類似化合物と称する。また、類似化合物は、ユーザが期待するなんらかの特性を有している可能性があり、候補化合物と呼ぶこともできる。

【0071】

探索モジュール１０９は、類似化合物に関する情報を、ソートされた順序でＧＵＩ１０２に出力する（ステップ５０４）。ＧＵＩ１０２はこれを受信して表示する。たとえば、ＧＵＩ１０２は、類似化合物（より具体的には、類似化合物を表す情報であり、たとえばＩＤ番号３０２または化合物名３０３であってもよい）を表示し、さらに、その類似化合物の生物活性情報３０８を表示する。ここで、各類似化合物は上記のようにソートされているので、ＧＵＩ１０２は、各類似化合物を、特徴ベクトル間距離が小さい順に表示することができる。

【0072】

このため、ユーザは、各類似化合物の類似度を容易に理解することができる。

【0073】

なお、探索モジュール１０９は、各類似化合物について、生物活性情報存在率および存在率乖離を出力してもよく、ＧＵＩ１０２はこれらを表示してもよい。この処理については図７等に関して後述する。

【0074】

図６は、実施例１において、指定化合物との特徴ベクトル間距離に基づき、類似化合物を検索テーブル４００から探索して出力する処理を表すフローチャートである。

【0075】

探索モジュール１０９は、ユーザ１０６から探索コマンド１２６を受け取ると、図６の処理をスタートして（ステップ６００）、探索結果１２５をＧＵＩ１０２へ出力すると処理を終了する（ステップ６０５）。

【0076】

図６の処理に関連して、ユーザ１０６は、探索コマンド１２６を用いて、お手本テーブル３００の化合物のいずれかについて記録された生物活性情報３０８に含まれる生物活性と、特徴ベクトル間距離の閾値とを指定する（ステップ６０１）。探索モジュール１０９は、探索コマンド１２６を介して、ユーザ指定の生物活性を取得する。

【0077】

生物活性は、たとえば特定の生物学的応答を指定するか、または特定の生物学的応答に関する特定の生物作用量を指定することによって指定される。すなわち、探索モジュール１０９は、少なくとも１つの生物活性を取得する。ここで取得したユーザ指定の生物活性を、以下では指定生物活性と称する。

【0078】

ステップ６０１において、探索モジュール１０９は、お手本テーブル３００に記録された化合物のうち、その生物活性が指定生物活性に適合する１つ以上の化合物を、指定化合物として取得する。「適合する」の意味は当業者が適宜定義可能であるが、たとえばある化合物の生物活性が指定生物活性に一致する場合を含む。複数の化合物の生物活性が指定生物活性に適合する場合には、指定化合物は複数となる。以下、指定化合物が複数であった場合について説明する。

【0079】

探索モジュール１０９は、各指定化合物と、検索テーブル４００の各化合物との間で、特徴ベクトル間距離を計算する（ステップ６０２）。指定化合物の特徴ベクトルをＸ、Ｙとし、検索テーブル４００の各化合物の特徴ベクトルをそれぞれＡ、Ｂ、Ｃとすると、特徴ベクトル間距離Ｘ－Ａ、Ｘ－Ｂ、Ｘ－Ｃ、Ｙ－Ａ、Ｙ－Ｂ、Ｙ－Ｃが計算される。すなわち、指定化合物の数と、検索テーブルに記録された化合物の数とを乗算した数の特徴ベクトル間距離が計算される。特徴ベクトル間距離の具体的な計算方法は、図５のステップ５０２と同様であってもよい。

【0080】

探索モジュール１０９は、図５の処理と同様に探索結果をソートして類似化合物を取得し（ステップ６０３）、ＧＵＩ１０２へと出力し（ステップ６０４）、ＧＵＩ１０２はこれを受信して表示する。ここで、図６の例では１つの類似化合物について複数の特徴ベクトル間距離が計算されるので、ＧＵＩ１０２は１つの類似化合物について複数回の表示を行うことになる。

【0081】

図７は、実施例１において、指定化合物との、または指定生物活性を持つ化合物との、特徴ベクトル間距離に基づき、類似化合物を検索テーブル４００から探索して表示するＧＵＩ７００である。このＧＵＩ７００は、たとえば図１のＧＵＩ１０２の一部であってもよい。

【0082】

ＧＵＩ７００は類似化合物を表示する。そのため、ＧＵＩ７００は、検索テーブル４００と同様に、類似化合物毎にエントリ７０１を含み、エントリ７０１は、化合物を識別するＩＤ番号３０２と、化合物名３０３と、ＩｎＣｈＩ式３０４と、環構造情報３０５と、鎖構造情報３０６と、ファーマコフォア情報３５４と、物理化学的特性情報３０７と、生物活性情報３０８とを含む。ＧＵＩ７００は複数（たとえばＫ個）の化合物に関する情報を表示し、図７では各化合物のエントリ７０１をエントリ７０１－１～７０１－Ｋとして示す。

【0083】

更に、エントリ７０１は、指定化合物のＩＤ番号７０２と、指定化合物の化合物名７０３とを含む。また、エントリ７０１は、指定生物活性７０４を含んでもよい。また、エントリ７０１は、その類似化合物と、その指定化合物との特徴ベクトル間距離７０５を含む。

【0084】

ユーザは、探索システム１００の探索モジュール１０９が出力した結果を表示するＧＵＩ７００を用いることで、構造的特徴および物理化学的特性の両方で類似性の高い化合物を高い精度で探索することが可能となる。

【0085】

更に、ＧＵＩ７００は、探索結果として表示した類似化合物の生物活性情報存在率７１０と、存在率乖離７２０とを表示してもよい。このために、探索モジュール１０９は、類似化合物のうち、生物活性を表す情報が記録されているものの比率（生物活性情報存在率７１０に対応する。以下、類似化合物生物活性情報存在率と呼ぶ）を計算してもよい。生物活性を表す情報が記録されているか否かは、たとえばその化合物に関する存在フラグ３４４に基づいて判定することができる。ＧＵＩ７００は、表示した類似化合物の生物活性情報のサマリとして、生物作用量の平均値および予測値と、生物学的応答の種類別の合計数とを表示してもよい。

【0086】

また、探索モジュール１０９は、検索テーブル４００に記録された化合物のうち、生物活性を表す情報が記録されているものの比率（以下、全体生物活性情報存在率と呼ぶ）を計算してもよい。

【0087】

そして、探索モジュール１０９は、類似化合物生物活性情報存在率と、全体生物活性情報存在率とに基づき、存在率乖離７２０を計算してもよい。存在率乖離７２０は、たとえばこれら２つの数の比率として計算することができ、具体例として類似化合物生物活性情報存在率を全体生物活性情報存在率で除算した値として計算される。ＧＵＩ７００は、これらの値を探索モジュール１０９から受信して表示する。

【0088】

類似化合物生物活性情報存在率は、類似化合物全体について生物活性を評価したいと考えた人間が過去に存在した割合を表し、存在率乖離は、探索結果が過去の人間の思考パターンまたは行動パターンをどれだけ再現できたかの指標となる。

【0089】

また、探索モジュール１０９は、すべての類似化合物の文献スコアの平均（平均文献スコア）を計算してもよく、ＧＵＩ７００は、この平均文献スコアを受信して表示してもよい。このようにすると、一般化合物データベース１０３に登録されていない生物活性も利用することができる。なお、文献スコアは、有望度の指標として用いることができる。

【0090】

図８は、実施例１において、指定生物活性を持つ化合物全てとの特徴ベクトル間距離総和に基づき、代表化合物を検索テーブル４００から探索して出力する処理を表すフローチャートである。

【0091】

探索モジュール１０９は、ユーザ１０６から探索コマンド１２６を受け取ると、図８の処理をスタートして（ステップ８００）、探索結果１２５をＧＵＩ１０２へ出力すると処理を終了する（ステップ８０５）。

【0092】

図８の処理に関連して、ユーザ１０６は、探索コマンド１２６を用いて、指定生物活性１つと、特徴ベクトル間距離の閾値とを指定する（ステップ８０１）。探索モジュール１０９は、探索コマンド１２６を介して、指定生物活性と、閾値とを取得する。

【0093】

ステップ８０１において、探索モジュール１０９は、お手本テーブル３００に記録された化合物のうち、その生物活性が指定生物活性に適合する１つ以上の化合物を、指定化合物として取得する。複数の化合物の生物活性が指定生物活性に適合する場合には、指定化合物は複数となる。以下、指定化合物が複数であった場合について説明する。

【0094】

探索モジュール１０９は、各指定化合物と、検索テーブル４００の各化合物との間で、総合特徴ベクトル間距離を計算する（ステップ８０２）。ステップ８０２において、まず探索モジュール１０９は、指定化合物の特徴ベクトルをＸ、Ｙとし、検索テーブル４００の各化合物の特徴ベクトルをそれぞれＡ、Ｂ、Ｃとすると、特徴ベクトル間距離Ｘ－Ａ、Ｘ－Ｂ、Ｘ－Ｃ、Ｙ－Ａ、Ｙ－Ｂ、Ｙ－Ｃが計算される。特徴ベクトル間距離の具体的な計算方法は、図５のステップ５０２と同様であってもよい。

【0095】

ステップ８０２において、探索モジュール１０９は、次に、検索テーブル４００の各化合物について、特徴ベクトル間距離の総和を計算する。たとえば、上記の例において、ある化合物の特徴ベクトルがＡである場合には、特徴ベクトル間距離の総和は、Ｘ－ＡとＹ－Ａとの和となる。この総和を総合特徴ベクトル間距離としてもよいし、総和を指定化合物の数で除算した値（すなわち平均）を総合特徴ベクトル間距離としてもよい。

【0096】

なお、この総合特徴ベクトル間距離は、ベクトルの結合を用いて計算することもできる。たとえば、まずベクトルＸおよびＹを結合することにより、結合ベクトルＸＹを取得する。結合ベクトルＸＹの次元は、ベクトルＸの次元と、ベクトルＹの次元との和（すなわちベクトルＸの次元の２倍）に等しい。結合ベクトルＸＹの要素のうち前半のものは、ベクトルＸの要素と同一であり、結合ベクトルＸＹの要素のうち後半のものは，ベクトルＹの各要素と同一である。

【0097】

次に、ベクトルＡを自分自身と結合し、結合ベクトルＡＡを取得する。そして、結合ベクトルＸＹと、結合ベクトルＡＡとの間で、結合ベクトル間距離ＸＹ－ＡＡを計算する。なお、この結合ベクトル間距離ＸＹ－ＡＡは、特徴ベクトル間距離Ｘ－ＡおよびＹ－Ａの和に等しい。この結合ベクトル間距離を総合特徴ベクトル間距離としてもよいし、結合ベクトル間距離を指定化合物の数で除算した値（すなわち平均）を総合特徴ベクトル間距離としてもよい。

【0098】

探索モジュール１０９は、図５の処理と同様に探索結果をソートして類似化合物を取得する（ステップ８０３）。ここで、探索モジュール１０９は、類似化合物のうち、各指定化合物との総合特徴ベクトル間距離（たとえば特徴ベクトル間距離の総和または平均）が最も小さい類似化合物を、代表化合物として取得する。そして、探索モジュール１０９は、各類似化合物および代表化合物に関する情報をＧＵＩ１０２へと出力する（ステップ８０４）。

【0099】

ＧＵＩ１０２はこれを受信して表示する。ＧＵＩ１０２は、各類似化合物を、総合特徴ベクトル間距離が小さい順に表示することができる。また、ＧＵＩ１０２は、各類似化合物を表示する際に、代表化合物を特定する情報を表示することができる。たとえば、ある類似化合物が代表化合物である場合に、その類似化合物の名称近傍に、「代表的構造」等の文字列を表示してもよい。

【0100】

図９は、実施例１において、指定生物活性を持つ化合物全てとの特徴ベクトル間距離総和に基づき、代表化合物を検索テーブル４００から探索して出力するＧＵＩ９００である。このＧＵＩ９００は、たとえば図１のＧＵＩ１０２の一部であってもよい。ＧＵＩ９００は複数（たとえばＬ個）の化合物に関する情報を表示し、図９では各化合物のエントリ９０１をエントリ９０１－１～９０１－Ｌとして示す。

【0101】

ＧＵＩ９００の内容は、図７に示すＧＵＩ７００と同一の内容を含んでもよい。また、上述のように、ＧＵＩ９００は、各類似化合物を表示する際に、代表化合物を特定する情報を表示してもよい。たとえば、ある類似化合物が代表化合物である場合に、その類似化合物の名称近傍に、「代表的構造」等の文字列を表示してもよい。さらに、ＧＵＩ９００は、各類似化合物について、指定生物活性９０２と、総合特徴ベクトル間距離９０３とを表示してもよい。

【0102】

図１０は、実施例１において、ユーザ指定の第１指定生物活性を持つ化合物と、ユーザ指定の第２指定生物活性を持つ化合物との両方に類似する化合物を、検索テーブル４００から探索して出力する処理を表すフローチャートである。

【0103】

探索モジュール１０９は、ユーザ１０６から探索コマンド１２６を受け取ると、図１０の処理をスタートして（ステップ１０００）、探索結果１２５をＧＵＩ１０２へ出力すると処理を終了する（ステップ１００６）。

【0104】

図１０の処理に関連して、ユーザ１０６は、探索コマンド１２６を用いて、複数の生物活性（図１０の例では２つ）と、特徴ベクトル間距離の閾値とを指定する（ステップ１００１）。探索モジュール１０９は、探索コマンド１２６を介して、第１指定生物活性、第２指定生物活性および閾値を取得する。

【0105】

ステップ１００１において、探索モジュール１０９は、お手本テーブル３００に記録された化合物のうち、その生物活性が第１指定生物活性に適合する１つ以上の化合物を取得する。ここで取得される化合物を、以下では第１指定化合物と称する。複数の化合物の生物活性が第１指定生物活性に適合する場合には、第１指定化合物は複数となる。

【0106】

また、ステップ１００１において、探索モジュール１０９は、お手本テーブル３００に記録された化合物のうち、その生物活性が第２指定生物活性に適合する１つ以上の化合物を取得する。ここで取得される化合物を、以下では第２指定化合物と称する。複数の化合物の生物活性が第２指定生物活性に適合する場合には、第２指定化合物は複数となる。

【0107】

探索モジュール１０９は、各第１指定化合物と、検索テーブル４００の各化合物との間で、特徴ベクトル間距離を計算する（ステップ１００２）。特徴ベクトル間距離の具体的な計算方法は、図５のステップ５０２と同様であってもよい。

【0108】

また、探索モジュール１０９は、各第２指定化合物と、検索テーブル４００の各化合物との間で、特徴ベクトル間距離を計算する（ステップ１００３）。特徴ベクトル間距離の具体的な計算方法は、図５のステップ５０２と同様であってもよい。

【0109】

次に、探索モジュール１０９は、探索結果をソートする（ステップ１００４）。ここで、探索モジュール１０９は、検索テーブル４００の化合物のうち、２つの各指定化合物との特徴ベクトル間距離がいずれもユーザ指定の閾値以下となるものを、２つの特徴ベクトル間距離の総和（または平均、以下同様）が小さい順にソートする（ステップ１００４）。

【0110】

すなわち、探索モジュール１０９は、各類似化合物のうち、第１指定化合物との特徴ベクトル間距離の総和が閾値以下であり、かつ、第２指定化合物との特徴ベクトル間距離の総和が距離閾値以下であるものを取得する。ここで取得される化合物を、以下では多生物活性化合物と称する。多生物活性化合物は、２種類の生物活性にそれぞれ適合する２つの化合物のいずれにも類似する、共通類似化合物であるということができる。

【0111】

探索モジュール１０９は、多生物活性化合物を、特徴ベクトル間距離の総和の合計（すなわち、第１指定化合物との特徴ベクトル間距離の総和と、第２指定化合物との特徴ベクトル間距離の総和との合計）が小さい順に、ＧＵＩ１０２へと出力する（ステップ１００５）。多生物活性化合物は、ユーザ指定の第１指定生物活性および第２指定生物活性を同時に併せ持つ化合物の候補となる。

【0112】

ＧＵＩ１０２はこれを受信して表示する。ＧＵＩ１０２は、多生物活性化合物を含む類似化合物を、特徴ベクトル間距離の総和の合計が小さい順に表示することができる。また、ＧＵＩ１０２は、各類似化合物を表示する際に、多生物活性化合物を特定する情報を表示することができる。たとえば、ある類似化合物が多生物活性化合物である場合に、その類似化合物の名称近傍に、「すべての生物活性に適合」等の文字列を表示してもよい。

【0113】

図１１は、実施例１において、第１指定化合物と、第２指定化合物との両方に類似する化合物を、検索テーブル４００から探索して出力するＧＵＩ１１００である。このＧＵＩ１１００は、たとえば図１のＧＵＩ１０２の一部であってもよい。ＧＵＩ１１００は複数（たとえばＰ個）の化合物に関する情報を表示し、図１１では各化合物のエントリ１１０１をエントリ１１０１－１～１１０１－Ｐとして示す。

【0114】

ＧＵＩ１１００の内容は、図７に示すＧＵＩ７００と同一の内容を含んでもよい。さらに、上述のように、ＧＵＩ１１００は、類似化合物を表示する際に、多生物活性化合物を特定する情報を表示してもよい。たとえば、ある類似化合物が代表化合物である場合に、その類似化合物の名称近傍に、「すべての生物活性に適合」等の文字列を表示してもよい。

【0115】

なお、ＧＵＩ１１００は、第１指定生物活性に関する情報として、生物活性１１０２と、その生物活性を識別するＩＤ番号１１０３と、その生物活性を有する化合物名１１０４（化合物名のリストであってもよい）と、総合特徴ベクトル間距離１１０５とを表示してもよい。同様に、ＧＵＩ１１００は、第２指定生物活性に関する情報として、生物活性１１０６と、その生物活性を識別するＩＤ番号１１０７と、その生物活性を有する化合物名１１０８（化合物名のリストであってもよい）と、総合特徴ベクトル間距離１１０９とを表示してもよい。

【0116】

図１２は、実施例１において、元となる化合物の特徴ベクトルに対し、ユーザ指定の構造を付加または置換した、未知の特徴を持つ指定化合物との特徴ベクトル間距離に基づき、何らかの生物活性を持つ未知の特徴を持つ類似化合物を、お手本テーブル３００または検索テーブル４００から探索して出力する処理を表すフローチャートである。

【0117】

探索モジュール１０９は、ユーザ１０６から探索コマンド１２６を受け取ると、図１２の処理をスタートして（ステップ１２００）、探索結果１２５をＧＵＩ１０２へ出力すると処理を終了する（ステップ１２０５）。

【0118】

図１２の処理に関連して、ユーザ１０６は、探索コマンド１２６を用いて、お手本テーブル３００に記録された化合物１つ（以下、「元の化合物」と称する）と、構造的特徴の差分を表す情報と、特徴ベクトル間距離の閾値とを指定する（ステップ１２０１）。探索モジュール１０９は、探索コマンド１２６を介して、お手本テーブル３００に記録された化合物と、構造的特徴の差分を表す情報と、特徴ベクトル間距離の閾値とを取得する。

【0119】

次に、探索モジュール１０９は、構造的特徴の差分に基づく未知の化合物を指定化合物とし、この指定化合物と、検索テーブル４００の各化合物との間で、特徴ベクトル間距離を計算する（ステップ１２０２）。このステップ１２０２において、探索モジュール１０９は、ステップ１２０１で指定された元の化合物の構造的特徴に、構造的特徴の差分を適用することにより、１つ以上の指定化合物を取得する。

【0120】

構造的特徴の差分は、たとえば付加または置換によって表現される。付加とは、たとえば、元の化合物の、ユーザ指定のポイントに、ユーザ指定の構造を追加することである。置換とは、たとえば、元の化合物の、ユーザ指定のポイントにおける構造を、ユーザ指定の別の構造で置換することである。具体例は図１３を用いて後述する。付加または置換によって、新規な化合物（未知の特徴または構造を有する場合がある）を指定化合物とすることができる。

【0121】

ステップ１２０２において、次に、探索モジュール１０９は、このようにして生成された指定化合物と、お手本テーブル３００に記録された各化合物と、検索テーブル４００に記録された各化合物とについて、特徴ベクトルを取得する。なお、図５の処理とは異なり、図１２の処理では指定化合物はお手本テーブル３００に記録された化合物とは異なるので、お手本テーブル３００に記録された化合物も探索の対象となる（ただし変形例として、お手本テーブル３００は探索の対象から除外してもよい）。

【0122】

ステップ１２０２において、次に、探索モジュール１０９は、指定化合物の特徴ベクトルと、お手本テーブル３００に記録された各化合物の特徴ベクトルとの間の特徴ベクトル間距離を計算する。また、探索モジュール１０９は、指定化合物の特徴ベクトルと、検索テーブル４００に記録された各化合物の特徴ベクトルとの間の特徴ベクトル間距離を計算する。特徴ベクトル間距離の具体的な計算方法は、図５のステップ５０２と同様であってもよい。

【0123】

探索モジュール１０９は、探索結果をソートする（ステップ１２０３）。このステップ１２０３において、まず探索モジュール１０９は、特徴ベクトル間距離に応じて、お手本テーブル３００に記録された化合物および検索テーブル４００に記録された化合物を、少なくとも１つ取得する。実施例１では、お手本テーブル３００または検索テーブル４００の化合物のうち指定化合物との特徴ベクトル間距離がユーザ指定の閾値以下となるもの（類似化合物）を取得し、これらを特徴ベクトル間距離の小さい順にソートする。

【0124】

探索モジュール１０９は、図５の処理と同様に探索結果をＧＵＩ１０２へと出力し（ステップ１２０４）、ＧＵＩ１０２はこれを受信して表示する。

【0125】

図１３は、実施例１において、ユーザ指定の化合物の様々なポイントで、ユーザ指定の構造を付加または置換した未知の新規特徴を持つ化合物を作成する処理を説明する図である。

【0126】

ユーザ指定の化合物（すなわち、付加または置換の元となる化合物）が、化合物１３００であるとする。また、ある例において、構造的特徴の差分として、化合物１３００のメタ位置にメチル基を付加することと、化合物１３００のパラ位置にメチル基を付加することとが指定されたとする。この場合には、図１３に示す化合物Ａおよび化合物Ｂを含む２つの指定化合物１３０１が生成される。（なお、メチル基等の付加は、実際には水素原子との置換を表す場合がある。）

【0127】

また、別の例において、構造的特徴の差分として、化合物１３００のフッ素原子の１つをメチル基で置換することが指定されたとする。この場合には、図１３に示す化合物Ｃおよび化合物Ｄを含む２つの指定化合物１３０２が生成される。（なお、図１３では説明の便宜上、化合物Ｃおよび化合物Ｄを異なる化合物として扱っている。）

【0128】

図１３ではメチル基を用いた付加および置換の例を示したが、ハイドロ基または他の構造を付加または置換することも可能である。

【0129】

図１２の処理に基づいてＧＵＩ１０２に表示される内容は、図７のＧＵＩ７００と同一であってもよい。また、探索モジュール１０９は、類似化合物に関する情報のみならず指定化合物に関する情報もＧＵＩ１０２に出力してもよく、ＧＵＩ１０２は指定化合物に関する情報を表示してもよい。この例を図１４に示す。

【0130】

図１４は、実施例１において、元の化合物に対して、ユーザ指定の構造を付加または置換した未知の化合物（指定化合物）について、生物活性情報存在率および存在率乖離を出力するＧＵＩ１４００である。このＧＵＩ１４００は、たとえば図１のＧＵＩ１０２の一部であってもよい。ＧＵＩ１４００は複数（たとえばＱ個）の化合物に関する情報を表示し、図１４では各化合物のエントリ１４０１をエントリ１４０１－１～１４０１－Ｑとして示す。

【0131】

ＧＵＩ１４００は、指定化合物のＩＤ番号１４０２を含んでもよい。また、ＧＵＩ１４００は、各指定化合物について、その指定化合物に対する類似化合物のＩＤ番号１４０５（ＩＤ番号のリストであってもよい）、その指定化合物と類似化合物との特徴ベクトル間距離１４０６（特徴ベクトル間距離のリストであってもよい）、等を表示してもよい。

【0132】

図１５は、実施例１において、化合物をノードとして表し、特徴ベクトル間距離をノード間の線の長さまたは太さで表すＧＵＩ１５００である。このＧＵＩ１５００は、図５、６、８、１０、１２の各処理に対応する表示例の一部を集合的に示したものであり、図１５の全体が特定の処理に対応するものではない。

【0133】

ＧＵＩ１５００は、グラフ画面を表示することができる。グラフ画面は、化合物をノードとして表示する。たとえば、グラフ画面は、第１指定生物活性Ａを備えるお手本テーブル３００の第１指定化合物１５０１と、第２指定生物活性Ｂを備えるお手本テーブル３００の第２指定化合物１５０４とを表示する。また、グラフ画面は、図６の処理において出力され図７のＧＵＩ７００において表示される類似化合物１５０２（生物活性Ａを指定生物活性とするもの）を表示する。また、グラフ画面は、図８の処理において出力され図９のＧＵＩ９００において表示される代表化合物１５０３（生物活性Ａを指定生物活性とするもの）を表示する。また、グラフ画面は、図１０の処理において出力され図１１のＧＵＩ１１００において表示される多生物活性化合物１５０５（生物活性Ａを第１指定生物活性とし、生物活性Ｂを第２指定生物活性とするもの）を表示する。また、グラフ画面は、図１２の処理において出力され図１４のＧＵＩ１４００において表示される未知の特徴を持つ指定化合物または類似化合物１５０６を表示する。

【0134】

グラフ画面において、これらのノードは、その種類に応じて異なる色で表示されてもよい。たとえば、指定化合物と類似化合物とが、それぞれ異なる色のノードとして表示されてもよい。異なる指定生物活性に係る指定化合物は、互いに異なる色のノードとして表示されてもよい。類似化合物のうち代表化合物は、他の類似化合物とは異なる色のノードとして表示されてもよい。類似化合物のうち多生物活性化合物は、他の類似化合物とは異なる色のノードとして表示されてもよい。未知の特徴を持つ化合物（たとえば付加または置換によって生成された化合物）は、そうでない化合物とは異なる色のノードとして表示されてもよい。

【0135】

このように各ノードの色を異ならせることにより、ユーザは各ノードの意味を容易に理解し、ノード間の関係を容易に把握することができる。

【0136】

グラフ画面において、各ノードを結ぶ線が表示されてもよい。その場合において、これらのノードを結ぶ線（たとえば指定化合物のノードおよび類似化合物のノードを結ぶ線）の長さまたは太さは、それらの特徴ベクトル間距離に応じて決定されてもよい。このようにすると、ノード間の関係がより容易に把握できる。

【0137】

図１６は、実施例１において、特徴ベクトル間距離の閾値と、使用する検索テーブルを選択するための情報と、元の化合物と、特徴量をマスクまたは重み付けするための重み値と、未知の特徴量を作成するための構造的特徴の差分とを、ユーザが入力するための入力用ＧＵＩ１６００である。

【0138】

ＧＵＩ１６００は、以下の項目のいずれかまたはすべてを含む。
‐単一の生物活性を持つ類似化合物を抽出するための閾値を指定するテキストボックス
‐複数の生物活性を併せ持つ類似化合物を抽出するための閾値を指定するテキストボックス
‐使用する検索テーブルを指定するラジオボタン
‐特徴ベクトルの要素（特徴量）毎にマスキングまたは重み付けするための重み値を指定するテキストボックス
‐未知の特徴量を作成するための構造的特徴の差分を入力するテキストボックス
‐お手本テーブル３００に記録された化合物のうち第１指定生物活性を持つお手本テーブル化合物を指定するチェックボックス群（たとえば指定化合物を直接的に指定するために用いることができる）
‐お手本テーブル３００に記録された化合物のうち第２指定生物活性を持つお手本テーブル化合物を指定するチェックボックス群（たとえば指定化合物を直接的に指定するために用いることができる）

【0139】

重み値を指定するテキストボックスでは、０または正の数値を含む列を入力することができ、数値がそれぞれ特徴量に対応する。特徴ベクトル間距離の計算に重み値を適用する場合には、たとえば、まず互いに対応する２つの特徴量を乗算し、次に、対応する重み値を乗算する。特徴量の順序と重み値の順序との対応関係は、事前に定義しておくことができる。たとえば、最初の数値は炭化水素６員環の数に対応し、２番目の数値は炭化水素５員環の数に対応し、３番目の数値は炭化水素３員環の数に対応する。

【0140】

特徴ベクトル間距離の計算に用いたくない特徴量については、対応する数値を０にセットすることにより、マスキングすることができる。また、特徴ベクトル間距離の計算において重視したい特徴量については、対応する数値を大きくセットすることにより、距離への寄与を増大させることができる。

【0141】

重み値の範囲は任意に決定可能であるが、たとえば０以上２以下の区間を含む範囲としてもよい。この場合には、探索モジュール１０９は、特徴ベクトル間距離を計算する際に、特徴ベクトルにおける各要素の重みを、０から２までの区間を含む範囲で変更することができる。

【0142】

構造的特徴の差分を入力するテキストボックスでは、構造的特徴の差分を表す情報を、プラスまたはマイナスの符号を有する数値を含む列として入力することができる。すなわち、探索モジュール１０９は、構造的特徴の差分を表す情報を、プラスまたはマイナスの符号を有する数値を含む列として取得する。このような形式を用いることにより、ユーザは構造的特徴の差分を容易に指定することができる。

【0143】

構造的特徴の順序と入力される数値の順序との対応関係は、事前に定義しておくことができる。たとえば、図１６の例のように３番目の数値が５（すなわち＋５）であれば、元の化合物の炭化水素３員環数を５だけ増加させる。また、５番目の数値が－４であれば、元の化合物の窒素を１つだけ含む５員環数を４だけ減少させる。このようにして指定化合物が決定される。

【0144】

図１７は、実施例１において、類似化合物、代表化合物、多生物活性化合物、および生物活性情報存在率を説明する図である。この例は、特徴ベクトル空間上における有望化合物領域スペース（指定化合物、類似化合物、代表化合物および多生物活性化合物を含む）と、各スペースにおける生物活性情報存在率とを示す。

【0145】

特徴ベクトルは、特徴量の項目数に応じて次元が変化するため、特徴ベクトル空間は、１から３次元だけでなく、それ以上の次元を持っていても良い。特徴ベクトル空間が３次元以上である場合には、より低い次元に特徴ベクトル空間を写像して示してもよい。図１７では２次元に写像した例を示す。

【0146】

菱形点は、お手本テーブル３００に含まれる化合物（指定化合物）の特徴ベクトルの座標を表す。菱形点（お手本Ａ１～Ａ３およびＢ１～Ｂ３）を中心とする同心円は、それぞれ類似化合物を含む有望化合物スペース１７０１～１７０６を表す。

【0147】

有望化合物スペース１７０１～１７０６は、丸形点および四角点で表される検索テーブル４００の類似化合物の特徴ベクトルの座標を含む。丸形点は生物活性情報の記録が存在しない類似化合物の特徴ベクトルの座標を表し、四角点は生物活性情報の記録が存在する類似化合物の特徴ベクトルの座標を表す。

【0148】

有望化合物スペース１７０１～１７０６はそれぞれ、生物活性情報の記録が存在しない類似化合物（丸形点）を５、３、４、２、３、１個含み、生物活性情報の記録が存在する類似化合物（四角点）を０、１、２、０、０、２個含む。このため、それぞれの生物活性情報存在率は０％、２５％、３３％、０％、０％、６６％となる。

【0149】

お手本Ａ１～Ａ３はいずれも指定生物活性Ａに適合するものである。これら３つのお手本の特徴ベクトルの座標のいずれからも近い距離にある領域である有望化合物スペース１７０７は、生物活性Ａに関する代表化合物の特徴ベクトルの座標を含む。同じように、お手本Ｂ１～Ｂ３はいずれも指定生物活性Ｂに適合するものであり、これら３つのお手本の特徴ベクトルの座標のいずれからも近い距離にある領域である有望化合物スペース１７０８は、生物活性Ｂに関する代表化合物の特徴ベクトル座標を含む。

【0150】

有望化合物スペース１７０７と１７０８はそれぞれ、生物活性情報の記録が存在しない類似化合物（丸形点）を３、２個含み、生物活性情報の記録が存在する類似化合物（四角点）を０、１個含むため、それぞれの生物活性情報存在率は０％、３３％となる。

【0151】

生物活性Ａに適合するお手本Ａ１の特徴ベクトルの座標と、生物活性Ｂに適合するお手本Ｂ１の特徴ベクトルの座標とのいずれからも近い距離にある領域である有望化合物スペース１７０９は、これら２つの生物活性の共通の類似化合物（たとえば多生物活性化合物）の特徴ベクトルの座標を含む。

【0152】

生物活性Ａに適合するお手本Ａ２の特徴ベクトルの座標と、生物活性Ｂに適合するお手本Ｂ２の特徴ベクトルの座標とのいずれからも近い距離にある領域である有望化合物スペース１７１０もまた、これら２つの生物活性の共通の類似化合物（たとえば多生物活性化合物）の特徴ベクトル座標を含む。

【0153】

有望化合物スペース１７０９と１７１０はそれぞれ、生物活性情報の記録が存在しない類似化合物（丸形点）を５、４個含み、生物活性情報の記録が存在する類似化合物（四角点）を０、３個含むため、それぞれの生物活性情報存在率は０％、４３％となる。

【0154】

お手本Ｂ３に対して未知の差分特徴量を追加すると、お手本Ｂ３の類似化合物を含む有望化合物スペース１７０６は、追加した差分特徴量に応じて有望化合物スペース１７１１へと平行移動する。同様に、代表化合物を含む有望化合物スペース１７０８は、差分特徴量に応じて有望化合物スペース１７１２へと平行移動し、多生物活性化合物を含む有望化合物スペース１７０９は、差分特徴量に応じて有望化合物スペース１７１３へと平行移動する。

【0155】

ユーザは、経験と勘に基づいて、お手本化合物と差分特徴量を指定することで、複数のお手本化合物を掛け合せた多生物活性化合物を含む有望化合物領域スペースや、差分特徴量に応じて並行移動した有望化合物領域スペースの位置を少しずつ調整しながら、有望度の高い新規領域スペースの探索を繰り返す。お手本化合物と差分特徴量の指定を、組合せや配列値を総当りで割り当てるなどの方法で自動化することで、有望度の高い領域を自動的に探索してもよい。複数のお手本化合物の特徴ベクトルを掛け合せた領域の探索や、差分特徴量で一部変化させた領域の探索を繰り返して、有望度の高い領域を手動または自動で探索していく手法は、生物が進化において、雄と雌のＤＮＡ配列の掛け合せや、突然変異によるＤＮＡ配列の一部変化を繰り返して、生存に有利な生物種へと進化していった手法を再現しようとするものであり、複数の異種データを組み合わせて新規概念を生み出す人間の直観や創造性を再現しようとするものである。

【0156】

上述の実施例において、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。

【符号の説明】

【0157】

１００…探索システム
１０２，７００，９００，１１００，１４００，１５００，１６００…ＧＵＩ
１０９…探索モジュール（化合物探索器）
３００…お手本テーブル
３０５…環構造情報（構造的特徴を表す情報）
３０６…鎖構造情報（構造的特徴を表す情報）
３０７…物理化学的特性情報
３０８…生物活性情報
３５４…ファーマコフォア情報（構造的特徴を表す情報）
４００…検索テーブル
７１０…類似化合物生物活性情報存在率
７２０…存在率乖離

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】