JP7412061B2 - 最適な薬剤組み合わせを特定するための技術 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、薬剤組み合わせ（drug combination）の特定に関し、より具体的には、病気に対応する生物学的経路（biological pathway）を治療するための薬剤組み合わせを特定するための自動化技術に関する。

薬剤組み合わせは、多くの場合、がん患者に対して単一薬剤治療よりも優れている。例えば、薬剤組み合わせにより、病気の単一薬剤治療の際に生じ得る耐性の発現を防ぐことができる。しかしながら、抗がん剤の生物活性は、通常、単剤として評価され、患者にとって有利な薬剤組み合わせの予測は依然として困難である。

場合によっては、薬剤組み合わせを評価するためにインビボ（in vivo）実験を用いることがあるが、これは面倒で費用がかかることが多い。組み合わせのために多数の異なる薬剤が利用可能である場合、全ての可能なインビボ・モデルにおける全ての可能な組み合わせを試験することは実行可能でないので、プロセスが制限されることがある。

他の場合には、２つの抗がん剤の間の相乗的相互作用を予測するために研究ツールが開発されている。しかしながら、これらのツールは、典型的には、発現レベル（例えば、タンパク質）又は薬剤による細胞治療などの１つのデータソースに依存し、通常、実験からの生データを出版物から入手可能なデータと統合しない。従って、組み合わせて２つの薬剤が改善した活性を有するかどうかを予測することは依然として困難である。

本発明の実施形態によると、最適な薬剤組み合わせを特定するための方法、システム、及びコンピュータ可読媒体が提供される。本技術は、インビボ文献及び臨床データ、共同研究者（例えば、学術機関又は製薬会社）により公表又は生成された構造活性薬剤データ（ＳＡＲ）との組み合わせ、シーケンシング、トランスクリプトミクス及び他の「オミックス」データを分析して、最適な薬剤組み合わせを特定することができる。

薬剤治療の組み合わせを患者に投与するための技術が提供される。構造的又は機能的に明白な薬剤、機能が未知の薬剤、及び対応する効果から個々の薬剤治療に関する情報を分析し、情報は、遺伝子、転写産物、タンパク質を含むオミックス・データ、並びに公開文書からの実験データを含む。肯定的な結果をもたらす複合効果（combined effect）を有する、１つ又は複数の薬剤治療の組み合わせを特定し、肯定的な結果は、患者の健康の特定の側面に向けられる。医師又は他の医療提供者によって、特定された薬剤治療の組み合わせが患者に投与される。これらの技術により、患者特有のオミックス情報により治療を行い、最適な薬剤組み合わせを選択することが可能になる。

一態様において、１つ又は複数の薬剤治療の組み合わせは、生物学的経路に基づく。この手法により、生物学的経路の特定のターゲット化が可能になる。例えば、組み合わせの第１の薬剤は、第１の生物学的経路をターゲットにし、組み合わせの第２の薬剤は、第２の生物学的経路をターゲットにすることができる。幾つかの態様において、第１の生物学的経路は、第２の生物学的経路とは異なる生物学的カテゴリに入り得る。異なる生物学的カテゴリの異なる生物学的経路をターゲットにすることによって、薬剤組み合わせが、同じがんの病因に関与する異なる機序をターゲットにすることができ、かつ、単一薬剤に対する耐性の発生を防ぐことができるので、薬剤の治療効果を最適化することができる。

他の態様において、第１の薬剤及び第２の薬剤は、同じ生物学的経路をターゲットにし、第１の薬剤は第２の薬剤の上流にある。この場合、患者のがんは、第１の薬剤に対して耐性があると判断される。この手法は、薬剤への耐性が疑われる又は確認されるとき、組み合わせ療法を可能にする。第１のターゲットの上流の薬剤が利用可能である場合には、依然として耐性経路をターゲットにすることができる。

本技術は、患者特有のデータから生物学的ターゲットを決定する。遺伝子変異又は他の病原を示し得るオミックス情報を取得することによって、特定の変異又は病気に対する治療の選択肢をターゲットにすることができる。幾つかの態様においては、患者の患者特有データに類似した対応するコホート・データに基づいて、薬剤組み合わせを選択することができる。例えば、共通の変異、類似した病気、もしくは類似した病歴（例えば、年齢、体重、共通の病気（co-disease）など）又はそれらの組み合わせを有する患者の場合、特定の薬剤は、全体としての集団ではなく、集団のサブセットにおいて改善した性能を有する場合があるので、全体としての集団ではなく、最適な薬剤治療に関してコホート集団を評価することができる。

好ましい実施形態において、薬剤組み合わせの薬剤は、規制機関によって承認されているか、又は臨床試験で使用中である。望ましくない副作用を最小にしながら、最適な有効性を達成するように薬剤組み合わせを選択することができる。

この概要は、本開示の実施形態の重要な又は本質的な特徴を特定することを意図するものではなく、本開示の範囲を限定するために使用されることを意図するものでもないことを理解されたい。本開示の他の特徴は、以下の説明を通じて容易に理解可能になるであろう。

一般に、種々の図面における同様の参照番号は、同様のコンポーネントを示すために利用される。

本開示の実施形態による、薬剤組み合わせ分析のための例示的なコンピューティング環境のブロック図である。 本開示の実施形態による、薬剤組み合わせ分析のための、薬剤ベースの生物学的ターゲットを生物学的経路と関連付けるためのフローチャートである。 本開示の実施形態による、薬剤組み合わせ分析のための、患者特有のデータを生物学的経路にマッピングし、生物学的経路内の薬剤ベースの生物学的ターゲットを見つけるためのフローチャートである。 本開示の実施形態による、薬剤組み合わせ分析器に提供され得る異なるタイプのオミックス・データの図である。 本開示の実施形態による、異なる生物学的経路及び生物学的カテゴリの例を示す図である。 本開示の実施形態による、がん特有の異なる生物学的経路の別の例を示す図である。 本開示の実施形態による、スコアリング・モジュールにより、薬剤組み合わせの優先度を決定するフロー図である。 本開示の実施形態による、薬剤組み合わせスコアリング・モジュールの動作を示すフロー図である。 本開示の実施形態による、薬剤組み合わせ分析器の動作の高レベル・フロー図である。

最適な薬剤組み合わせを特定するための方法、システム、及びコンピュータ可読媒体が提供される。本技術は、シーケンシング、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、及び他のオミックス・データ、並びに承認された薬剤又は臨床薬剤による実験的治療からのインビトロ（in vitro）及びインビボ・データのうちの１つ又は複数を分析し、患者の病状を治療するための２つ又はそれより多い薬剤の組み合わせを特定することができる。データは、いずれかの適切なソース（例えば、学術機関、政府の研究所、民間又は公共の製薬会社など）によって公開又は生成することができる。

本発明の実施形態と共に使用される例示的な環境１００が、図１に示される。具体的には、この環境は、１つ又は複数のサーバ・システム１０と、１又は複数のクライアント又はエンドユーザ・システム２０とを含む。サーバ・システム１０及びクライアント・システム２０は、互いに遠隔にあり、ネットワーク３５上で通信することができる。ネットワークは、任意の数のいずれかの適切な通信媒体（例えば、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット、イントラネットなど）によって実装することができる。或いは、サーバ・システム１０及びクライアント・システム２０は、互いにローカルにあり、いずれかの適切なローカル通信媒体（例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、配線、無線リンク、イントラネットなど）を介して通信することもできる。

クライアント・システム２０は、ユーザが、分析のために、クエリ（例えば、２つ又はそれより多い生物学的経路についての薬剤組み合わせに関するクエリ、特定の病気に対する薬剤組み合わせに関するクエリ、最適な薬剤組み合わせを特定するための患者特有のクエリなど）をサーバ・システム１０にサブミットし、スコアに従ってランク付けされた薬剤組み合わせのリストを生成することを可能にする。実験的検証もしくは治療的投与又はその両方のために、高スコアの組み合わせを選択することができる。

データベース・システム４０は、分析のための種々の情報（例えば、抽出されたオミックス・データ４１、抽出された文献データ４２、組み合わせスコアリング・データ４３、患者特有のデータ４４など）を格納することができる。データベース・システムは、いずれかの従来の又は他のデータベースもしくはストレージ・ユニットによって実装することができ、サーバ・システム１０及びクライアント・システム２０に対してローカルであっても、又はこれらから遠隔であってもよく、いずれかの適切な通信媒体（例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、配線、無線リンク、イントラネットなど）を介して通信することができる。クライアント・システムは、所望のクエリ及び分析に関する情報をユーザから求めるために、グラフィカル・ユーザ（例えば、ＧＵＩなど）又は他のインターフェース（例えば、コマンド・ライン・プロンプト、メニュー画面など）を提示することができ、分析結果（例えば、生物学的経路をターゲットとする薬剤組み合わせランク付けリストなど）を含むレポートを提供することができる。

サーバ・システム１０及びクライアント・システム２０は、好ましくはディスプレイ又はモニタ、基部（例えば、少なくとも１つのプロセッサ１６、２２、１つ又は複数のメモリ１７、２３、及び／又は内部もしくは外部ネットワーク・インターフェースもしくは通信デバイス１８、２４（例えば、モデム、ネットワーク・カードなど）を含む）、随意的な入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、又は他の入力デバイス）、及びいずれかの市販及びカスタム・ソフトウェア（例えば、サーバ／通信ソフトウェア、薬剤組み合わせ分析器１５、ブラウザ／インターフェース・ソフトウェアなど）を備えたいずれかの従来の又は他のコンピュータ・システムによって実装することができる。

代替的に、１つ又は複数のクライアント・システム２０は、独立型ユニットとして動作するとき、文書を分析して薬剤組み合わせスコアを求めることができる。独立型動作モードにおいて、クライアント・システムは、データ（例えば、抽出されたオミックス・データ４１、抽出された文献データ４２、組み合わせスコアリング・データ４３、患者特有のデータ４４など）を格納するか、又はデータへのアクセスを有し、薬剤組み合わせ分析器１５を含む。グラフィカル・ユーザ（例えば、ＧＵＩなど）又は他のインターフェース（例えば、コマンド・ライン・プロンプト、メニュー画面など）は、対応するユーザからの所望のクエリ及び分析に関する情報を求め、分析結果（例えば、生物学的経路をターゲットとする薬剤組み合わせのランク付けリストなど）を含むレポートを提供することができる。

抽出されたオミックス・データ４１及び抽出された文献データ４２は、それぞれ、文献又はデータベースからの、患者における病気の存在を示し得る抽出された情報を含むことができる。例えば、このタイプのデータは、病気に関連するゲノム変異、病気に関連するタンパク質発現レベルなどを含むことができる。組み合わせスコアリング・データ４３は、病気の治療のための種々の薬剤組み合わせ、及びそれぞれのスコアを含むことができる。患者特有のデータ４４は、特定の患者についてのオミックス・データ及び他の病歴データを含むことができる。

薬剤組み合わせ分析器１５は、本明細書に説明される本発明の実施形態の種々の機能を実行するための１つ又は複数のモジュール又はユニットを含むことができる。種々のモジュール（例えば、文献データ抽出器６０、オミックス抽出器７０、生物学的経路モジュール８０、薬剤組み合わせスコアリング・モジュール９０など）は、いずれかの量のソフトウェア及び／又はハードウェア・モジュール又はユニットの任意の組み合わせによって実装することができ、プロセッサ１６、２２による実行のために、サーバ・システムもしくはクライアント・システム又はその両方のメモリ１７、２３内に常駐することができる。

文献データ抽出器６０は、例えば臨床情報などを包む情報を備える科学出版物のような機械可読形式の文献を解析し、生物学的経路の特定の治療ターゲットに対する特定の薬剤に関する情報を特定することができる。場合によっては、文献データ抽出器６０は、ＮＬＰモジュール７２を含むことができ、このＮＬＰモジュールは、遺伝子名、タンパク質名、薬剤名、生物学的ターゲット、薬剤の有効性など、並びにこれらのエンティティ間の関係を特定するように構成することができる。

幾つかの態様において、文献データ抽出器６０は、（インビトロ研究だけではなく）インビボの前臨床研究、臨床研究、及び後臨床研究からのデータに依存し、薬剤を、規制機関によって承認されたもの又はそうでなければ臨床試験から入手可能な他のものに限定する。多くの場合、薬剤の機序は既知である。

場合によっては、システムは、ＦＤＡにより承認されている又は臨床試験中の薬剤名及び薬剤のファミリーのリストを備えることができる。例えば、システムは、文献から関連情報を特定し抽出するために、薬剤などに関する商品名、一般名、構造名、もしくは参照ＩＤ（例えば、薬剤のデータベースからの）又はそれらの組み合わせを提供することができる。幾つかの態様においては、文献データ抽出器６０は、統計値（例えば、平均値、中央値、患者数、確率値など）、臨床試験の成功に関する用語、臨床試験の失敗に関する用語、臨床試験の回数、臨床試験の段階などを含むがこれらに限定されない、抗がん剤の有効性を判断するためのいずれかの適切な情報を抽出することができる。場合によっては、文献データ抽出器６０によって、生物学的ターゲット（例えば、タンパク質、細胞表面ターゲット、細胞ターゲット、細胞内ターゲット、細胞外ターゲットなど）に関する用語を抽出することもでき、他の場合には、対象分野の専門家により、生物学的ターゲットに関する情報を提供することができる。

オミックス抽出器７０は、ゲノミクス、エピゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなどのデータを含む種々のデータベース（例えば、公開、私的など）からオミックス・データにアクセスすることができる。オミックス抽出器７０は、各タイプの生物学的データを抽出するように調整されたサブモジュールを含むことができる。例えば、ゲノム／エピゲノム抽出器７１は、がんに関連するゲノム変化及び変異を含むゲノム／エピゲノム・データを抽出し分析することができる。トランスクリプトミクス抽出器７２は、例えば、がんの生体サンプル中の発現上昇（overexpressed）、発現低下（under expressed）、又はほぼ同じままのＲＮＡなどのＲＮＡ発現プロファイルを抽出し分析することができる。プロテオミクス抽出器７３は、がんの生体試料中の発現上昇、発現低下、又はほぼ同じままのタンパク質などのタンパク質発現プロファイルを抽出し分析することができる。同様に、メタボロミクス抽出器７４は、代謝データを抽出し分析することができる。生物学的データは、シーケンシング・データ、ハイブリダイゼーション・マイクロアレイ、転写マイクロアレイ、発現マイクロアレイ、代謝マイクロアレイなどを含むいずれかの適切な形式を含むことができる。これらのモジュールは、本願を通してさらに詳細に説明される。

生物学的経路モジュール８０は、オミックス抽出器７０もしくは文献データ抽出器６０又はその両方からの情報を生物学的経路にマッピングする。例えば、第１の薬剤は第１のエンティティと相互作用することが知られ、第２の薬剤は第２のエンティティと相互作用することが知られていることがある。エンティティは、オミックス・データセットと関連する遺伝子、転写産物、タンパク質、代謝産物などであり得る。生物学的経路モジュール８０は、第１のエンティティを第１の生物学的経路にマッピングし、第２のエンティティを第２の生物学的経路にマッピングすることができる。第１の生物学的経路と第２の生物学的経路が別個のものでない（例えば、経路が同じである、又は重複している）場合、薬剤組み合わせ分析器は、薬剤組み合わせを廃棄することができる。第１の生物学的経路が第２の生物学的経路と別個のものである場合、その組み合わせを薬剤組み合わせスコアリング・モジュール９０に渡してランク付けすることができる。

生物学的経路モジュール８０は、同じ生物学的経路をターゲットとする薬剤ではなく、異なる生物学的経路をターゲットとするための最適な薬剤組み合わせを予測する。生物学的経路は、予め定められた遺伝子群に基づいて決定することができる。薬剤は、異なる生物学的経路における異なるドライバ遺伝子をターゲットにするように選択することができる。

薬剤組み合わせスコアリング・モジュール９０は、生物学的経路モジュール、文献データ抽出器、患者特有分析モジュールもしくはオミックス抽出器、又はそれらの組み合わせから入力を受け入れる。受け取った情報に基づいて、薬剤組み合わせスコアリング・モジュールは、特定の患者に対する薬剤組み合わせをランク付けし、最適な薬剤組み合わせのリストを提供し、それを組み合わせスコアリング・データ４３として格納することができる。

患者特有分析モジュール９５は、特定の患者のオミックス・データを含み得る入力データをクライアント・システム２０から受け取る。この情報を分析して生物学的経路モジュールに提供し、患者特有のデータに基づいて、異なる関連する生物学的経路をターゲットとする薬剤組み合わせを特定することを可能にでき、それを患者特有のデータ４４として格納することができる。このデータは、オミックス及び他のデータ（例えば、腫瘍の型、腫瘍の変異、臨床データ、病歴など）に基づいて、薬剤組み合わせを特定の患者に合わせて調整するために使用することができる。

図２Ａは、がんのターゲットと生物学的経路との関連付けを示すフロー図である。動作２１０において、文献データが、データベース、科学文献、及び臨床及び前臨床文献、並びに臨床試験中の又は規制機関によって承認された特定の薬剤の生物学的ターゲットに関連する、関連情報のいずれかの他のソースから抽出される。場合によっては、この情報は、経路の特定の生物学的分子との薬剤の相互作用（例えば、薬剤が生物学的分子に結合する、生物学的経路を阻害する、生物学的経路を活性化するなどのエビデンス）を含む。動作２２０において、生物学的ターゲットが、生物学的経路と関連付けられる。これにより、最適な薬剤組み合わせを提供するための枠組みが設定される。例えば、システムは、薬剤の特定の生物学的ターゲットを、生物学的経路の特定の生物学的分子に、又は全体的に生物学的経路にマッピングし、特定の経路をターゲットとする患者に対する薬剤を選択することができる。幾つかの態様において、承認された又は実験的な（例えば、臨床又は前臨床試験中の）抗がん剤の生物学的効果を、臨床試験、又は他の実験結果（例えば、動物モデル、コンピュータ内での（in silico）データなど）から抽出又は導出することができる。

図２Ｂは、患者特有のデータに基づいて種々の薬剤組み合わせをランク付けするフロー図である。動作２５０において、患者特有のオミックス・データが取得される。これは、タンパク質発現レベル（例えば、がんに関連する１つ又は複数のバイオマーカを含む）、ゲノム配列（例えば、がんに関連する変異、がんに関連する特定のドライバ遺伝子の存在などを含む）、ＲＮＡ発現レベル（例えば、がんに関連する特定の転写産物を含む）などを含むことができる。幾つかの態様において、オミックス・データは、オミックス・サービス提供者（例えば、遺伝子翻訳、タンパク質の発現などを評価するために、ゲノム・シーケンシングを実行する及び／又はマイクロアレイ分析もしくは他のサービスを提供する企業）によって分析することができる。レポートを、そのレポートの結果に関係する患者又は医療提供者に提供することができ、レポートは、ゲノム変異、がんのない対照と比べて変化したタンパク質発現レベル、がんのない対照と比べて変化した転写プロファイルなどを特定することができる。動作２６０において、システムは、受け取った患者特有のオミックスを生物学的経路にマッピングすることができる。例えば、患者特有のデータが生物学的経路の特定のタンパク質の突然変異を示した場合、システムは、生物学的経路内のそのタンパク質の存在を特定する。オミックス・データが生物学的経路の影響を示した場合、（経路の特定の分子の代わりに）経路をターゲットとして特定することができる。動作２７０において、システムは、患者の治療に適した異なる生物学的経路における薬剤組み合わせを特定することができる。例えば、オミックス変異が、増殖を促進する細胞成長変異が生じたことを示す場合、システムは、細胞成長カテゴリにおける少なくとも１つの薬剤を有する薬剤組み合わせが存在するかどうかを判断することができる。動作２８０において、特定の組み合わせのランク付けのために、種々の組み合わせをスコアリング・モジュール９０に提供することができる。

図３は、これらに限定されるものではないが、ゲノミクス、エピゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなどの研究からのデータを含み得るオミックス・データを示す。幾つかの態様において、オミックス・データは、出版物、配列、マイクロアレイ分析からの発現又は転写レベル、オミックス研究の他の結果などを含み得る公的に入手可能なデータベースから取得することができる。

従って、これらのカテゴリの各々について、データを分析して、種々のがんに関連したターゲットを特定することができる。例えば、ゲノム／エピゲノム・データを分析して、がんに関連する遺伝子及び突然変異、並びに、がんの発症及び病因に関与する分子の転写及び発現レベルを特定することができる。特定のタイプのがんは、生物学的経路に関連する特定の転写又は発現プロファイルを有し得る。

このように、オミックス抽出器７０は、特定のタイプのがんに関連する特定の情報（例えば、突然変異、転写プロファイル、発現プロファイルなど）を特定することができる。この情報は、抽出されたオミックス・データ４１として格納することができる。患者特有の情報がシステムに提供されると、システムは、抽出されたオミックス・データを利用して、特定のタイプのがんに関連する患者特有のデータを特定することができる。この情報に基づいて、特定の生物学的ターゲットもしくは経路又はその両方を、潜在的な薬剤ターゲットとして特定することができる。

図４は、種々の生物学的経路を示す。この例では、経路は、細胞運動性、細胞成長、細胞生存性、並びに細胞分化及び細胞増殖抑制を含むカテゴリに従って配列されるように示される。ノードは、特定の生物学的構造を有する経路内の種々のエンティティ（例えば、タンパク質、化学分子など）を表す。黒い矢印は、生物学的経路のノード間の相互接続性を示す。この例では、外円は細胞の輪郭を表し、内円は核の輪郭を表す。

種々の生物学的経路は、細胞外、細胞膜、細胞質レベルの細胞内、並びに遺伝子発現を制御する核内などを含む種々の方法でターゲットにすることができる。

この例の目的のために、薬剤の種々の潜在的な生物学的ターゲットに対応する黒丸（solid circle）が示される。例えば、細胞増殖カテゴリにおいて、２つの黒丸が同じ生物学的経路（例えば、Ｒａｓ経路）に沿って存在する。この場合、薬剤分析器は、上流のターゲットにおいて耐性が示されない限り、この薬剤組み合わせを冗長であるとみなすことがあり（そして、そうした組み合わせを随意的に除外することができる）、その後、下流のターゲットを選択することができる。一方、細胞分化及び細胞増殖をターゲットにする薬剤は、異なる生物学的経路をカバーし、システムは、さらなる分析のために、この組み合わせをランク付けモジュールに提供することができる。さらに、同じカテゴリのターゲットを別個のものとみなし、例えば、ホルモン・ベースの経路に沿った細胞増殖カテゴリ及び細胞増殖カテゴリのＲａｓ経路を別個のものとみなし、さらなる分析のためにランク付けモジュールに提供することができる。

図５は、がんに関連する種々の生物学的経路カテゴリの一般的な概要を示す。これらには、免疫監視回避、血管新生、アポトーシス、増殖シグナル伝達、細胞複製、転移及び組織浸潤、ＤＮＡ損傷、有糸分裂ストレス、タンパク質毒性ストレス、代謝ストレス、酸化ストレス、抗成長シグナル不感受性、分化などが含まれる。これらのカテゴリのいずれもターゲットすることができ、それらを用いて、第１の経路をターゲットとする薬剤を、第２の経路をターゲットとする別の薬剤と組み合わせて選択し、いずれかの薬剤単独よりも有効性が向上した組み合わせを見つけることができる。

図４又は図５の例は、これらの例において表されるカテゴリ又は生物学的経路に限定することを意図するものではない。任意の適切な経路が示され得る。

幾つかの態様において、異なる生物学的経路をターゲットとする薬剤組み合わせは相乗的なものであり、組み合わせられた薬剤の効果は、別個に投与され、相加的に組み合わせられた各薬剤よりも大きくなり得る。他の場合には、異なる生物学的経路をターゲットとする薬剤組み合わせは相加的なものであり、組み合わせられた薬剤の効果は、別々に投与された各薬剤の効果の和と同じであり得又は類似し得る。

２つ又はそれより多い薬剤組み合わせの各々についてデータを結合し、各々の薬剤組み合わせについてのスコアを生成することができる。患者への投与の候補として、最も高いスコアの組み合わせを特定することができる。

図６は、臨床開発中のＦＤＡにより承認された又は試験研究中の薬剤の患者中心のランク付けシステムを提供するランク付けモジュールを示す。このランク付けモジュールは、薬剤が規制機関によって承認されているか、又は臨床試験中である場合に、最良の薬剤組み合わせを予測するという点で予測的である。幾つかの態様において、ランク付けは、オミックス情報、臨床データ（例えば、病期、がんのタイプなど）、及び患者についての他の健康関連データを含む患者特有のデータ、並びに承認された又は臨床試験中の種々の薬剤の効果の臨床データに基づく。場合によっては、患者のオミックス・データを使用して、特定の生物学的経路のターゲットを特定し、最適な薬剤組み合わせを特定することができる。

薬剤組み合わせスコアリング・モジュール９０は、エビデンス・ベースのデータの強さに基づいて結果をランク付けする。結果をランク付けするために使用される特徴には、患者のオミックス・データ（例えば、ゲノム・プロファイルなど）、患者の臨床データ（例えば、病期、がんのタイプなど）、薬剤特性（例えば、患者の変異に対する薬剤の特異性、薬剤の効果、文献において相乗関係を有すると記述され薬剤など）、エビデンス・ベースのデータのサンプル・サイズなどが含まれ得る。ランク付けは、共通のバイオマーカ（変異）を有する患者の報告結果に依存し得る。作用機序（mechanism of action）は、多くの場合既知であり、治療の選択肢のランク付けに用いられる。

薬剤組み合わせ及びランク付けは、特定の変異に関連する患者の公表された臨床データに基づき、潜在的に異なる変異をターゲットとする別の薬剤と組み合わせ、２つ又はそれより多い発がん経路に影響を与える。薬剤組み合わせは耐用が良好であることが期待され、多くの場合、個々の薬剤の安全な投与量及び毒性は、文献又は臨床試験から既知である。

図６は、優先度を薬剤組み合わせに割り当てる例示的な方法を示す。一態様において、薬剤組み合わせの優先度スコアを判断することによって、ランク付けを部分的に管理することができる。動作６１０において、スコアリング・モジュールは、生物学的経路が別個のものかどうかを評価する。経路が別個のものでない場合、システムは、薬剤が同じターゲットに向けられるかどうかを判断することができる。動作６１５において、薬剤が同じターゲットに向けられる場合、動作６２０において、組み合わせにヌルの優先度スコアを割り当てることができる。この場合、ターゲットが同じであるので、重み付け係数（ｎ）はゼロである。他の場合には、２つの薬剤が、同じ生物学的経路内の異なるターゲットに向けられ得る。例えば、第１のターゲットは同じ生物学的経路に沿って第２のターゲットの上流にあり、第１のターゲットは療法に対して耐性を生じることがある。この場合、動作６２２において、低い優先度スコアの薬剤組み合わせをもたらす低い重み（μ）を割り当てることができる。場合によっては、低い重み（μ）は、他の重み（例えば、τ２、τ１）よりも小さい場合がある。

動作６１０において、生物学的経路が別個のものである場合、システムは、動作６３０に進む。動作６３０において、システムは、薬剤組み合わせが合成致死性相互作用を有するかどうかを評価する。２つの異なる経路をターゲットとする２つの薬剤が、合成致死性相互作用を有する（例えば、両方の生物学的ターゲットをブロックすると細胞死に至る）として文献で特定される場合、システムは、動作６４０に進み、高い優先度スコアをもたらすように、高い重み（α）が割り当てられる。一方のターゲットがブロックされた場合、この効果は致死欠損よりもはるかに弱くなる。

合成致死性相互作用がない場合、システムは動作６５０に進み、薬剤は、病気に関連するとして指定された変異を有する異なる経路をターゲットとする。両方の薬剤の機序が既知である場合、システムは動作６７０に進む。中程度の優先度スコアを生成するために、中程度の重み（β）が割り当てられ、ここでβ＞τ２、τ１である。例えば、２つの薬剤（例えば、生物学的、小分子の）が一緒にうまく機能すると判断されることがある。

一方又は両方の薬剤の機序が未知である場合、システムは動作６６０に進む。一方の機序のみが未知である場合、システムは動作６８０に進み、低い優先度スコアを生成するために、低い重み（τ1）が割り当てられ、ここでτ１＞τ２である。そうでない場合には、動作６９０において、作用機序が不明確な（生物学的経路が不明確な）２つの薬剤は、冗長経路をターゲットとすると推定し、低い優先度スコア（τ２）を割り当てることができ、ここでτ１＞τ２である。

従って、この方法は、薬剤組み合わせをランク付けするために、エビデンス・ベースのデータの強さ（例えば、患者の変異に対する薬剤の特異性、薬剤の効果、エビデンス・ベースのデータのサンプル・サイズなど）を使用する方法の１つの例を提供する。患者中心のランク付けは、臨床データ及び患者の病気との相関関係に基づき得る。

図７は、薬剤組み合わせをランク付けする態様を示すフローチャートである。動作７１０において、患者特有のデータから患者の生物学的ターゲットを判定する。動作７２０において、薬剤組み合わせの優先度が決定される。動作７３０において、オミックス・データ、臨床データなどに基づいて、患者特有のデータを対応するコホートと照合する。動作７４０において、随意的にコホートに関して、薬剤の効果などの薬剤特性を判定する（例えば、ＥＤ５０、ＬＤ５０値に基づいて）。動作７５０において、サンプル・サイズに基づいて、薬剤組み合わせを重み付けすることができる。頻度重み付け、調査重み付け、分析重み付け、重要性重み付け、サンプル・サイズ重み付けなどを含む、いずれかの適切な統計的重み付け技術を使用することができる。例えば、動作７６０において、優先度、薬剤特性、及び随意的にサンプル・サイズ重み付けに基づいて、ランク付けが行われる。例えば、予測される組み合わせの強さに基づいて、優先度を重み付けすることができる。２つの薬剤について、種々の組み合わせを評価することができる：２つの薬剤が合成致死性相互作用をターゲットとする＞２つの薬剤が２つの経路をターゲットとし、文献内に相乗効果があると記載されている＞２つの薬剤は同じ経路をターゲットとする。このランク付けに基づいて、ポイント又は重み付けを割り当てることができ、合成致死性相互作用を有する（最高の優先度）２つの薬剤には＋４ポイントの優先度を、相乗的相互作用を有すると予測される（中間の優先度）２つの薬剤には＋２ポイントの優先度を、相乗効果が予測されない同じ経路をターゲットとする（低い優先度）２つの薬剤には＋１ポイントの優先度を割り当てることもできる。また、その薬剤組み合わせの各々が規制機関によって承認されているかどうかに基づいて、薬剤特性にポイントを割り当てることもできる。例えば、２つの薬剤がある場合、種々の組み合わせを評価することができる：両方の薬剤が規制機関によって承認されている＞１つの薬剤が規制機関によって承認されている＞両方の薬剤とも治験中である。このランク付けに基づいて、ポイント又は重みを割り当てることができ、両方の薬剤が承認されている場合（最高）には＋３ポイントの薬剤特性、一方の薬剤が承認されている場合（中間）には＋２ポイントの薬剤特性を、どちらの薬剤も承認されていない場合（低）には＋１ポイントの薬剤特性を割り当てることができる。同様のポイントの割り当てをサンプル・サイズに使用することもでき、例えば、より小さいサンプル・サイズよりも大きいサンプル・サイズが有利になるように、種々のサンプル・サイズの範囲にポイントを割り当てることができる。任意のポイント範囲を使用することができ、例えば、任意の負の、中立の（ゼロ）、又は正の数を使用することができ、ポイントの範囲は、この例に基づいて制限することを意図するものではない。

図８は、本システムの高レベル動作を示すフローチャートである。動作８１０において、構造的又は機能的に定義された薬剤、機能が未知の薬剤、及び対応する効果から、個々の薬剤治療に関連する情報が分析され、ここで、情報は、遺伝子、転写産物、及び公開文書を含む。本技術は、公開文献からの臨床及び前臨床データを使用し、腫瘍のオミックス・プロファイルに基づいて、がん患者に対する最適な治療選択肢を決定する。動作８２０において、１つ又は複数の薬剤治療の組み合わせが、肯定的な結果をもたらす複合効果を有するように特定され、肯定的な結果は、患者の健康の特定の側面に向けられる。多くの場合、薬剤の作用機序は既知であり、治療の選択肢のランク付けに使用される。ランク付けは、エビデンス・ベースのデータ（図６などを参照）、並びに同じバイオマーカ（変異）を有する患者の報告結果を含む他の要因（例えば、類似のコホート）に基づくことができる。本技術は、数多くの化合物の中から最も有望な候補を特定する。動作８３０において、特定された薬剤治療の組み合わせが患者に投与される。

本技術は、前臨床及び臨床開発のための化合物の組み合わせを選択するために使用することができ、それにより、高価なインビボ又はインビトロの実験のコストを削減し、時間を節約することができる。これらの技術は、数多くの承認された又は治験中の化合物の中から最も有望な候補を特定することができ、広範囲の病気に対する新しい薬剤組み合わせを特定することができる。

本技術は、例えば、生物学的経路のターゲット化に基づいて、承認された薬剤又は臨床薬剤の新しい組み合わせを特定するために使用することができる。場合によっては、新しい組み合わせは、異なる生物学的経路上のターゲットを選択することによって生じ得る。他の場合には、新しい組み合わせは、耐性に対抗するようにターゲットを選択すること（例えば、上流のターゲットが治療に対して耐性があることが疑われる又は確認された場合、生物学的経路の下流のターゲットを選択すること）から生じ得る。

幾つかの実施形態において、センサを患者に埋め込むことができ、センサは、がんの存在、好ましくはがんの量を示すがんバイオマーカ又は他の生物学的分析物を測定するがんモニタ／センサを含む。例えば、薬剤組み合わせが投与された場合、がんセンサは、生物学的分析物の減少を検出することがあり、これは投与された療法が、がんの治療において有効であることを示す。しかしながら、がんが耐性を獲得した場合、がんが成長し、生物学的分析物のレベルが増大することがある。この場合、センサは、がんが投与された療法に対して耐性を獲得しつつある又は獲得したとして、療法の変更を検討すべきであると、医師に警告することがある。

本技術の他の利点には、（インビトロ研究の代わりに）前臨床、臨床、及び後臨床研究からのデータに依存するエビデンス・ベースの手法を使用することが含まれる。同じ生物学的経路をターゲットとする薬剤ではなく、異なる生物学的経路をターゲットとする薬剤組み合わせを評価することで、最適な治療効果がもたらされると予測する。生物学的経路は、生物学的効果をもたらす遺伝子群（例えば、図４を参照すると、生物学的経路は、それぞれの遺伝子の発現から生成される一連のタンパク質に対応する一連の連結されたノードとすることができる）に基づいて予め決定することができ、異なる生物学的経路における特定の遺伝子（例えば、ドライバ遺伝子、変異したタンパク質、発現上昇したタンパク質など）をターゲットとするように、薬剤を選択することができる。場合によっては、機序が解明されていて、規制当局から承認されているか、あるいは臨床試験から得られる薬剤に限定されることもある。患者特有のデータ（腫瘍の種類、腫瘍の変異、臨床情報やその他の医療情報など）に基づいて、特定の患者に合わせた治療を行うことで、最適な組み合わせを予測することができる。

本発明の実施形態の環境は、任意の数のコンピュータ又は他の処理システム（例えば、クライアント又はエンドユーザ・システム、サーバ・システムなど）、及びいずれかの所望の方法で配置されたデータベース又は他のリポジトリを含むことができ、ここで、本発明の実施形態は、いずれかの所望のタイプのコンピューティング環境（例えば、クラウド・コンピューティング、クライアント・サーバ、ネットワーク・コンピューティング、メインフレーム、独立型システムなど）に適用することができる。本発明の実施形態によって使用されるコンピュータ又は他の処理システムは、任意の数のいずれかの個人的な又は他のタイプのコンピュータ又は処理システム（例えば、デスクトップ、ラップトップ、ＰＤＡ、モバイル・デバイスなど）によって実装することができ、いずれかの市販のオペレーティング・システム、並びに市販及びカスタム・ソフトウェア（例えば、ブラウザ・ソフトウェア、通信ソフトウェア、サーバ・ソフトウェア、薬剤組み合わせ分析器１５など）のいずれかの組み合わせを含むことができる。これらのシステムは、情報を入力もしくは表示する又はその両方を行うためのいずれかのタイプのモニタ及び入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、音声認識など）を含むことができる。

本発明の実施形態のソフトウェア（例えば、オミックス抽出器７０、文献データ抽出器６０、生物学的経路モジュール８０、及び薬剤組み合わせスコアリング・モジュール９０などを含む薬剤組み合わせ分析器１５）は、いずれかの所望のコンピュータ言語で実装することができ、本明細書に含まれる機能説明及び図面に示されるフローチャートに基づいて、コンピュータ技術の当業者によって開発され得ることを理解されたい。さらに、本明細書における種々の機能を実行するソフトウェアへのいずれの言及も、一般に、ソフトウェアの制御下でそれらの機能を実行するコンピュータ・システム又はプロセッサを指す。本発明の実施形態のコンピュータ・システムは、代替的に任意のタイプのハードウェアもしくは他の処理回路又はその両方によって実装することができる。

コンピュータ又は他の処理システムの種々の機能は、任意の数のソフトウェア及び／又はハードウェア・モジュール又はユニット、処理又はコンピュータ・システム及び／又は回路の間で任意の方法で分散させることができ、ここで、コンピュータ又は処理システムは、互いにローカル又は遠隔に配置されてもよく、いずれかの適切な通信媒体（例えば、ＬＡＮ、ＷＡＮ、イントラネット、インターネット、配線、モデム接続、無線など）を介して通信することができる。例えば、本発明の実施形態の機能は、種々のエンド・ユーザ／クライアント及びサーバ・システム、及び／又は任意の他の中間処理デバイスの間で任意の方法で分散させることができる。上述され、フローチャートに示されたソフトウェアもしくはアルゴリズム又はその両方は、本明細書に記載される機能を達成する任意の方法で修正することができる。さらに、フローチャート又は説明における機能は、所望の動作を達成するいずれの順序でも実行することができる。

本発明の実施形態のソフトウェア（例えば、オミックス抽出器７０、文献データ抽出器６０、生態学的経路モジュール８０、及び薬剤組み合わせスコアリング・モジュール９０などを含む薬剤組み合わせ分析器１５）は、独立型システム又はネットワークもしくは他の通信媒体により接続されたシステムと共に使用するための、固定型又は携帯型プログラム製品装置又はデバイスの非一時的コンピュータ使用可能媒体（例えば、磁気又は光媒体、光磁気媒体、フロッピー・ディスケット、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、メモリ・デバイスなど）上で利用可能であり得る。

通信ネットワークは、任意の数の任意のタイプの通信ネットワーク（例えば、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネット、イントラネット、ＶＰＮなど）によって実装することができる。本発明の実施形態のコンピュータ又は他の処理システムは、いずれかの従来の又は他のプロトコルを介してネットワーク上で通信するための、いずれかの従来の又は他の通信デバイスを含むことができる。コンピュータ又は他の処理システムは、ネットワークにアクセスするために、任意のタイプの接続（例えば、有線、無線など）を利用することができる。いずれかの適切な通信媒体（例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、配線、無線リンク、イントラネットなど）によって、ローカル通信媒体を実装することができる。

システムは、情報（例えば、抽出されたオミックス・データ４１、抽出された文献データ４２、組み合わせスコアリング・データ４３、患者特有のデータ４４、患者特有のデータに基づく最適な薬剤組み合わせを示すレポートなど）を格納するために、任意の数の任意の従来の又は他のデータベース、データストア又はストレージ構造（例えば、ファイル、データベース、データ構造、データ又は他のリポジトリなど）を用いることができる。データベース・システムは、情報（例えば、抽出されたオミックス・データ４１、抽出された文献データ４２、組み合わせスコアリング・データ４３、患者特有のデータ４４、患者特有のデータに基づく最適な薬剤組み合わせを示すレポートなど）を格納するために、任意の数の任意の従来の又は他のデータベース、データストア又はストレージ構造（例えば、ファイル、データベース、データ構造、データ又は他のリポジトリなど）によって実装することができる。データベース・システムは、サーバもしくはクライアント・システム又はその両方内に含まれてもよく、又はそれらに結合されてもよい。データベース・システムもしくはストレージ構造又はその両方は、コンピュータ又は他の処理システムから遠隔であってもよく、又はローカルであってもよく、いずれかの所望のデータ（例えば、抽出されたオミックス・データ４１、抽出された文献データ４２、組み合わせスコアリング・データ４３、患者特有のデータ４４、患者特有のデータに基づく最適な薬剤組み合わせを示すレポートなど）を格納することができる。

本発明の実施形態は、情報（例えば、抽出されたオミックス・データ４１、抽出された文献データ４２、組み合わせスコアリング・データ４３、患者特有のデータ４４、患者特有のデータに基づく最適な薬剤組み合わせを示すレポートなど）を取得又は提供するために、いずれか数の任意のタイプのユーザ・インターフェース（例えば、グラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）、コマンドライン、プロンプトなど）を用いることができ、ここで、インターフェースは、任意の方法で配置された任意の情報を含むことができる。インターフェースは、いずれかの適切な入力デバイス（例えば、マウス、キーボードなど）を介して情報を入力／表示し、所望の作用を開始するために、任意の位置に配置された任意の数の任意のタイプの入力又は作動機構（例えば、ボタン、アイコン、フィールド、ボックス、リンクなど）を含むことができる。インターフェース画面は、いずれかの方法で画面の間をナビゲートするためのいずれかの適切なアクチュエータ（例えば、リンク、タブなど）を含むことができる。

レポートは、任意の方法で配置された任意の情報を含むことができ、ユーザに所望の情報（例えば、テキスト分析、薬剤組み合わせスコア、患者特有の情報など）を提供するために、規則又は他の基準に基づいて構成することができる。

本発明の実施形態は、上述した特定のタスク又はアルゴリズムに限定されるものではなく、組み合わせ療法が望ましく、個々の療法の有効性に関する情報が利用可能なあらゆる病状のために利用することができる。これらの技術は、いずれの量の薬剤でも組み合わせて適用することができる。

本明細書で用いられる用語は、特定の実施形態を説明することのみを目的とし、本開示を限定することを意図したものではない。本明細書で用いられる場合、単数形「１つの（a）」、「１つの（an）」及び「その（the）」は、文脈がそうでないことを明確に示していない限り、複数形も含むことを意図している。さらに、用語「含む（comprise）」、「含んでいる（comprising）」、「含む（include）」、「含んでいる（including）」、「有する（has）」、「有する（have）」、「有している（having）」、「with（備える）」などは、本明細書で用いられる場合、記載される特徴、整数、ステップ、動作、要素もしくはコンポーネント又はその組み合わせの存在を明示するが、１つ又は複数の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、コンポーネントもしくはグループ又はその組み合わせの存在も又は追加も排除しないことが理解されるであろう。

以下の特許請求の範囲における「手段又はステップと機能との組合せ（ミーンズ又はステップ・プラス・ファンクション）」要素の対応する構造、材料、動作及び均等物は、明確に特許請求された他の特許請求される要素と共に機能を実行するための任意の構造、材料、又は動作を含むことを意図したものである。本発明の説明は、例証及び説明のためだけに提示されたものであるが、網羅的であること又は本発明を開示した形態に限定することを意図したものではない。当業者には、本発明の範囲及び趣旨から逸脱することなく、多くの修正及び変形が明らかになるであろう。実施形態は、本発明の原理及び実際の用途を最も良く説明するため、並びに考えられる特定の使用に適するものとして種々の修正を備える種々の実施形態において、当業者が、本発明を理解するのを可能にするために、選択され説明されたものである。

本発明の種々の実施形態の説明は、説明のために提示されたものであるが、網羅的であること又は本発明を開示した形態に限定することを意図したものではない。当業者には、本発明の範囲及び趣旨から逸脱することなく、多くの修正及び変形が明らかになるであろう。本明細書で使用される用語は、実施形態の原理、実際の適用、又は市場で見られる技術に比べた技術的改善を最もよく説明するため、又は当業者が本明細書で開示される実施形態を理解できるように選択されたものである。

本発明は、統合のいずれかの可能な技術的詳細レベルにおける、システム、方法もしくはコンピュータ・プログラム製品又はその組み合わせとすることができる。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令をその上に有するコンピュータ可読ストレージ媒体（単数又は複数）を含むことができる。

コンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行デバイスにより使用される命令を保持及び格納できる有形デバイスとすることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体は、例えば、これらに限定されるものではないが、電子記憶装置、磁気記憶装置、光学記憶装置、電磁気記憶装置、半導体記憶装置、又は上記のいずれかの適切な組み合わせとすることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体のより具体的な例の非網羅的なリストとして、以下のもの、すなわち、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハードディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブル・コンパクト・ディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック、フロッピー・ディスク、パンチカードもしくは命令がそこに記録された溝内の隆起構造のような機械的にエンコードされたデバイス、及び上記のいずれかの適切な組み合わせが挙げられる。本明細書で使用されるとき、コンピュータ可読ストレージ媒体は、電波、又は他の自由に伝搬する電磁波、導波管もしくは他の伝送媒体を通じて伝搬する電磁波（例えば、光ファイバ・ケーブルを通る光パルス）、又はワイヤを通って送られる電気信号などの、一時的信号自体として解釈されない。

本明細書で説明されるコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読ストレージ媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイスに、又は、例えばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワークもしくは無線ネットワーク又はその組み合わせなどのネットワークを介して外部コンピュータ又は外部ストレージ・デバイスにダウンロードすることができる。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータもしくはエッジ・サーバ又はその組み合わせを含むことができる。各コンピューティング／処理デバイスにおけるネットワーク・アダプタ・カード又はネットワーク・インターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受け取り、コンピュータ可読プログラム命令を転送して、それぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読ストレージ媒体に格納する。

本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路のための構成データ、又は、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、及び、「Ｃ」プログラミング言語もしくは類似のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む１つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されるソース・コード又はオブジェクト・コードとすることができる。コンピュータ可読プログラム命令は、完全にユーザのコンピュータ上で実行される場合もあり、一部がユーザのコンピュータ上で、独立型ソフトウェア・パッケージとして実行される場合もあり、一部がユーザのコンピュータ上で実行され、一部が遠隔コンピュータ上で実行される場合もあり、又は完全に遠隔コンピュータもしくはサーバ上で実行される場合もある。最後のシナリオにおいて、遠隔コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）もしくは広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含むいずれかのタイプのネットワークを通じてユーザのコンピュータに接続される場合もあり、又は外部コンピュータへの接続がなされる場合もある（例えば、インターネットサービスプロバイダを用いたインターネットを通じて）。幾つかの実施形態において、例えば、プログラム可能論理回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、又はプログラム可能論理アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、本発明の態様を実施するために、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによって、コンピュータ可読プログラム命令を実行して、電子回路を個別化することができる。

本発明の態様は、本発明の実施形態による方法、装置（システム）及びコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図もしくはブロック図又はその両方を参照して説明される。フローチャート図もしくはブロック図又はその両方の各ブロック、並びにフローチャート図もしくはブロック図又はその両方におけるブロックの組み合わせは、コンピュータ可読プログラム命令によって実装できることが理解されるであろう。

これらのコンピュータ可読プログラム命令を、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに与えて機械を製造し、それにより、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサによって実行される命令が、フローチャートもしくはブロック図又はその両方の１つ又は複数のブロック内で指定された機能／動作を実施するための手段を作り出すようにすることができる。これらのコンピュータ・プログラム命令を、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、もしくは他のデバイス又はその組み合わせを特定の方式で機能させるように指示することができるコンピュータ可読媒体内に格納し、それにより、そのコンピュータ可読媒体内に格納された命令が、フローチャートもしくはブロック図又はその両方の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／動作の態様を実施する命令を含む製品を含むようにすることもできる。

コンピュータ・プログラム命令を、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、又は他のデバイス上にロードして、一連の動作ステップをコンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、又は他のデバイス上で行わせてコンピュータ実施のプロセスを生産し、それにより、コンピュータ又は他のプログラム可能装置上で実行される命令が、フローチャートもしくはブロック図又はその両方の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実行するためのプロセスを提供するようにすることもできる。

図面内のフローチャート及びブロック図は、本発明の種々の実施形態による、システム、方法、及びコンピュータ・プログラム製品の可能な実装の、アーキテクチャ、機能及び動作を示す。この点に関して、フローチャート内の各ブロックは、指定された論理機能を実装するための１つ又は複数の実行可能命令を含む、モジュール、セグメント、又はコードの一部を表すことができる。幾つかの代替的な実装において、ブロック内に示される機能は、図に示される順序とは異なる順序で生じることがある。例えば、連続して示される２つのブロックは、関与する機能に応じて、実際には実質的に同時に実行されることもあり、又はこれらのブロックはときとして逆順で実行されることもある。ブロック図もしくはフローチャート図又はその両方の各ブロック、及びブロック図もしくはフローチャート図又はその両方におけるブロックの組み合わせは、指定された機能又は動作を実行する、又は専用のハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせを実行する、専用ハードウェア・ベースのシステムによって実装できることにも留意されたい。

Claims (12)

1. 少なくとも１つのプロセッサを含むシステムの情報処理により行われる、所与の患者のための薬剤治療の組み合わせを選択する方法であって、
   少なくとも１つのプロセッサ及び少なくとも１つのメモリを含む薬剤組み合わせ分析システムを用いて、構造的又は機能的に明白な薬剤及び作用機序が未知の薬剤から選択される薬剤による個々の薬剤治療に関する情報を分析することであって、前記情報は、遺伝子、転写産物、及び公開文書を含む、分析することと、
   前記薬剤組み合わせ分析システムを用いて、肯定的な結果をもたらす複合効果を有する薬剤治療の１つ又は複数の組み合わせを特定することであって、前記肯定的な結果は患者の健康の特定の側面に向けられる、特定することと、
   薬剤治療の優先度を決定することであって、異なる生物学的経路をターゲットにする薬剤を含み、合成致死性相互作用を有する薬剤治療に高い優先度を割り当てること、及び、異なる生物学的経路をターゲットにする薬剤を含み、合成致死性相互作用を有しない薬剤治療に低い優先度を割り当てることを含む、決定することと、
   前記優先度、前記所与の患者のオミックス・データを含む患者特有のデータ、及び薬剤特性に基づいて、特定された前記薬剤治療の１つ又は複数の組み合わせをスコア付けすることと、
   前記薬剤組み合わせ分析システムを用いて、生物学的経路に基づいて、前記所与の患者へ投与するために、スコア付けされた前記薬剤治療の１つ又は複数の組み合わせを選択することと
   を含む方法。
2. 前記薬剤治療の１つ又は複数の組み合わせのそれぞれにおいて、第１の薬剤は第１の生物学的経路をターゲットにし、第２の薬剤は第２の生物学的経路をターゲットにする、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１の生物学的経路は、前記第２の生物学的経路とは異なる生物学的カテゴリに入る、請求項２に記載の方法。
4. 前記薬剤治療の１つ又は複数の組み合わせは、前記患者特有のデータから判断された特定の生体分子をターゲットにするように選択される、請求項１に記載の方法。
5. 前記所与の患者の前記患者特有のデータに類似した対応するコホート・データに基づいて前記薬剤治療の１つ又は複数の組み合わせを選択することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
6. 所与の患者のための薬剤治療の組み合わせを選択するシステムであって、
   少なくとも１つのプロセッサ及び少なくとも１つのメモリを含む薬剤組み合わせ分析システムを用いて、構造的又は機能的に明白な薬剤及び作用機序が未知の薬剤から選択される薬剤による個々の薬剤治療に関する情報を分析することであって、前記情報は、遺伝子、転写産物、及び公開文書を含む、分析することと、
   前記薬剤組み合わせ分析システムを用いて、肯定的な結果をもたらす複合効果を有する薬剤治療の１つ又は複数の組み合わせを特定することであって、前記肯定的な結果は患者の健康の特定の側面に向けられる、特定することと、
   薬剤治療の優先度を決定することであって、異なる生物学的経路をターゲットにする薬剤を含み合成致死性相互作用を有する薬剤治療に高い優先度を割り当てること、及び、異なる生物学的経路をターゲットにする薬剤を含み合成致死性相互作用を有しない薬剤治療に低い優先度を割り当てることを含む、決定することと、
   前記優先度、前記所与の患者のオミックス・データを含む患者特有のデータ、及び薬剤特性に基づいて、特定された前記薬剤治療の１つ又は複数の組み合わせをスコア付けすることと、
   前記薬剤組み合わせ分析システムを用いて、生物学的経路に基づいて、前記所与の患者へ投与するために、スコア付けされた前記薬剤治療の１つ又は複数の組み合わせを選択することと
   を行うように構成された少なくとも１つのプロセッサを含む、システム。
7. 前記薬剤治療の１つ又は複数の組み合わせのそれぞれにおいて、第１の薬剤は第１の生物学的経路をターゲットにし、第２の薬剤は第２の生物学的経路をターゲットにする、請求項６に記載のシステム。
8. 前記第１の生物学的経路は、前記第２の生物学的経路とは異なる生物学的カテゴリに入る、請求項７に記載のシステム。
9. 前記薬剤治療の１つ又は複数の組み合わせは、前記患者特有のデータから判断された特定の生体分子をターゲットにするように選択される、請求項６に記載のシステム。
10. 前記所与の患者の前記患者特有のデータに類似した対応するコホート・データに基づいて前記薬剤治療の１つ又は複数の組み合わせを選択することをさらに含む、請求項６に記載のシステム。
11. 請求項１から請求項５までのいずれかに記載の方法をシステムに実行させる、コンピュータ・プログラム。
12. 請求項１１に記載のコンピュータ・プログラムを格納した、コンピュータ可読ストレージ媒体。

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