WO2006001397A1

WO2006001397A1 - 細胞ネットワーク解析システム

Info

Publication number: WO2006001397A1
Application number: PCT/JP2005/011672
Authority: WO
Inventors: Masato Miyake; Tomohiro Yoshikawa; Jun Miyake
Original assignee: National Institute Of Advanced Industrial Science And Technology; Cytopathfinder, Inc.
Priority date: 2004-06-25
Filing date: 2005-06-24
Publication date: 2006-01-05
Also published as: US20090055147A1; EP1764717A1; EP1764717A4; CA2572155A1; JPWO2006001397A1

Abstract

　本発明は、デジタル細胞データベースおよびそれを利用して実際のデータを用いて細胞をネットワーク解析する手段を提供することを課題とする。　デジタル細胞のデータベースを生産する方法および関連する装置が提供される。サービスリクエスタとサービスプロバイダとを含むコンピュータシステムを用いて、デジタル細胞を用いた現実の細胞に対する実験結果をもとに、分析対象パラメータに基づいて実験を再現するサービスを提供する方法もまた提供される。この技術は、細胞を同一環境下に配置することができる支持体を提供することによって解決された。

Description

細胞ネットワーク解析システム

技術分野

[0001] 本発明は、細胞の解析技術の分野にある。より詳細には、デジタル細胞を用いてネットワーク解析技術を提供する方法およびそのためのシステム、ならびにそのような技術によって得られたデータおよびデータ配列技術ならびにデジタル細胞技術に関する。以下に発明の詳細な説明を説明する。

背景技術

[0002] 生物の生存は、細胞外シグナルを認知し、そしてその細胞外シグナルに応答するそれらの能力に依存する。分子レベルにおいて、シグナルは、細胞のホメォスタシスを維持するように協同して作用し、そして増殖、分裂および分化のような活性を調節する相互作用タンパク質のネットワークを介して、認知され、そして伝達される。生物学的シグナル伝達ネットワークを通した情報伝達は、主に、シグナルに応答して動的に集合および分解し得るタンパク質—タンパク質相互作用によって媒介され、外部事象を遺伝子発現における変化のような特定の結果に連結させる一過性の回路を作製する。これらのネットワークの基礎となるタンパク質一タンパク質相互作用をマップするために、多数の戦略が開発されている、そしてこれらの研究は、集合的に、 Sacc haromyces cervisiaeおよび他の生物について、ゲノム全体にわたるタンパク質タンパク質相互作用の輪郭を描く豊富なデータを提供している。これらの手段は、非常に強力であるが、部分的に完成した像を提供するだけであって、おそらぐ微妙な状況にある多くの相互作用（その相互作用は、それらの適切なシグナルが存在する場合にのみ、形成される）を見過ごしている。

[0003] 変異または低分子によるタンパク質—タンパク質相互作用の崩壊は、細胞表現型における大きな変化を誘発するシグナル伝達ネットワークの小さな混乱を可能にする生物学的な支柱を作製し得るが、所定のシグナル伝達経路における全てのタンパク質—タンパク質相互作用がこの力を保有するわけではないようである。従って、調節性タンパク質—タンパク質相互作用を同定することを目的とする補完的な戦略が、シグナル伝達研究および先導する開発の両方において、特別な役割を果たす。この点力もして、タンパク質—タンパク質相互作用を規定し、そしてその相互作用に混乱を起こす相補的な手段とは、細胞中へタンパク質またはペプチドを人工的に導入し (これは、目的の内因性調節相互作用と競合し、そしてその関係を崩す (titrate— out) 。それによつて外部シグナルを細胞応答に連結させる正常な回路を破壊することである。機能的なアツセィ (例えば、シグナルに応答した遺伝子の活性化）とこの戦略を合わせることによって、機能的な妨害についてのスクリーニングは、調節性タンパク質 —タンパク質相互作用を混乱させるペプチドを同定するために使用され得る。この戦略 (しばしば、ドミナント妨害遺伝学またはドミナントネガティブ遺伝学と称される）は、いくつかのモデル生物において好首尾に使用され (ここで、高スループットのスクリーユング方法が、容易に適用されている、そして哺乳動物においてより少ない程度で使用されている（旧来、哺乳動物は、この型のスクリーニングの対象となりにくい)。ドミナントネガティブ戦略の 1つの能力は、この戦略が機能的に関連するタンパク質タンノク質相互作用の「支柱の点」の位置を正確に示し、それによつて、外部の因子による機能的な調節を受けやすいタンパク質ネットワークの大きな網の中で、少ない数の中心点をあらわにすることである。従って、ドミナントネガティブ戦略の結果は、特定の経路を規定する調節成分に関する極めて重大な情報を提供し得、そして薬物スクリー-ングプログラムによって標的化するのに適した重要なタンパク質—タンパク質相互作用を解明し得る。

[0004] 哺乳動物にお!/、てドミナントネガティブスクリーニングを開発する際の進行を妨げるもののうちの 1つは、トランスフエタト細胞またはトランスジエニック生物の作製である。この問題に取り組むための 1つの手段として高効率のレトロウイルストランスフエクションが開発されている。このレトロウイルストランスフエクシヨンは、強力であるが、ウィルス中間体にパッケージングされる DNAの作製を必要とし、全ての適用に適切な戦略ではない。相補的な手段として、高密度トランスフエクシヨンアレイすなわち細胞アレイの使用が提唱されている。

[0005] Rosetta Inpharmaticsは、種々の特許出願にぉ、て、細胞の情報をプロファイルとして提供することを提案している（特許文献 1〜12)。しかし、このようなプロファイルは、いずれも、環境の異なる別々の細胞力の情報を連続情報としてではなぐ別個の情報の集合として処理しており、真の意味で、同一条件で、一個の（同じ)細胞に注目した情報解析を行っていないという点で限界がある。特に、このような技術では、ある変化の前後の特定の各一時点のみに注目して解析がなされており、ある一点（遺伝子）がとる時間的変化のプロセスを解析するものではな!/、。

[0006] プロファイルまたはプロフアイリングについては、近年の技術の進歩により、細胞の構成要素を正確に測定すること、それゆえにプロファイルを導出することが可能になつてきている（（例えば、非特許文献 1〜3；特許文献 13)。ゲノム全体が知られている生物では、その細胞内の全遺伝子の転写産物を分析することが可能である。ゲノムの情報が増えつつあるヒトのような他の生物の場合には、細胞内の多数の遺伝子を同時にモニタリングすることが可能である。

[0007] アレイ技術の進展により、薬物探索の分野などでもアレイが使用されている（例えば、非特許文献 4〜5)。プロファイルを用いた解析 (例えば、特許文献 14を参照）およびプロファイルのクラスター化は、細胞の状態の詳細な解析、移植、薬物の分子標的ならびに薬物候補および Zまたは薬物の関連機能、効力および毒性に関する情報を与える。このような比較は理想的な薬物活性または疾病状態を表す共通のプロファィルを誘導するためにも使用できる。さらに、プロファイルの比較は、患者の疾病を初期段階で検出するのに役立ち、病気があると診断された患者のための改善された臨床結果の予測を提供することができる。

[0008] しかし、真の意味で同一条件下で同じ細胞に関する情報を提供した例はいまだなく、上述の技術では、ヘテロな細胞集団の平均値としてデータが提示されることから、そのようなデータに基づく種々の解析および評価は、正確性に欠けるという欠点が存在する。従って、真の意味での細胞レベルでの状態を提示するための方法への需要が高まっている。

[0009] このような真のデータを用いてネットワーク解析を行う技術の登場もまた待ち望まれている。

特許文献 1：特表 2003— 505038号

特許文献 2：特表 2003— 505022号特許文献 3 :特表 2002— 533701号

特許文献 4：特表 2002— 533700号

特許文献 5：特表 2002— 533699号

特許文献 6：特表 2002— 528095号

特許文献 7：特表 2002— 526757号

特許文献 8：特表 2002— 518021号

特許文献 9：特表 2002— 518003号

特許文献 10：特表 2002— 514804号

特許文献 11：特表 2002— 514773号

特許文献 12 :特表 2002— 514437号

特許文献 13：米国特許第 5,569,588号

特許文献 14 :米国特許第 5,777,888号

特干文献 1 : Schenaら, 1995, Quantitative monitoring of gene expression patterns w ith acomplementaryDNA micro― array, Science 270:467— 470

特許文献 2 : Lockhartら, 1996, Expression monitoring by hybridization to high— de nsityoligonucleotidearrays , Nature Biotechnology 14:1675— 1680

非特許文献 3 : Blanchardら, 1996, Sequence to array: Probing the genome's secrets,

NatureBiotechnologyl4:1649

非特許文献 4 : Martonら, 1998, Drug target validation and identification of secondary drugtargeteffects using Microarrays, Nat Med. 1998 Nov;4(l l): 1293— 301

特許文献 5 : Grayら, 1998, Exploiting chemical libralies, structure, and genomics in the searchfor kinase inhibitors, Science 281:533— 538

発明の開示

発明が解決しょうとする課題

[0010] 本発明は、デジタル細胞データベースおよびそれを利用して実際のデータを用いて細胞をネットワーク解析する手段を提供することを課題とする。

課題を解決するための手段

[0011] 上記課題は、細胞を支持体上に固定して、細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターして該細胞のプロファイルのデータを生成し、これを集合してデジタル細胞のデータベースを作成すること、およびこれを用いて、ネットワークを形成して、種々の解析を総合させることによって本発明は上記課題を解決した。

[0012] 上記課題はまた、複数の細胞を同一環境下に配置することができる支持体を提供することによって解決された。そのような支持体は、例えば、塩またはァクチン作用物質、好ましくは塩およびァクチン作用物質の両方を使用して細胞を固定することによつて達成された。これにより、同一環境下に配置された同一種の細胞のプロファイルを同時にかつ同一条件下で収集することが可能になった。

[0013] 従って、本発明は、以下の発明を提供する。

(1) デジタル細胞のデータベースを生産する方法であって、

a)実験対象の細胞を特定する細胞パラメータを取得する工程；

b)上記細胞パラメータによって特定された上記細胞を培養する環境を特定する環境パラメータを取得する工程；

c)上記細胞パラメータによって特定された上記細胞に与える刺激を特定する刺激ノラメータを取得する工程；

d)上記環境パラメータによって特定された上記環境下で上記細胞パラメータによつて特定された上記細胞が上記刺激パラメータによって特定された上記刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果を取得する工程；

e)上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータと上記刺激応答結果とを関連づけることにより、上記細胞に対する 1つの実験データを生成する工程 f)工程 a)〜工程 e)を必要に応じて繰り返すことにより、上記細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合を生成し、上記少なくとも 1つの実験データの集合をデジタル細胞として提供する工程；および

g)上記デジタル細胞のデータを収集してデータベースとする工程、

を包含する、方法。

(2) 上記細胞に関するデータは、同一環境にある細胞の情報に関するプロファイルデータを生成する方法であって、 a)複数の細胞を同一環境を保つことができる支持体上に配置する工程;および b)上記細胞上または上記細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターして上記細胞のプロファイルのデータを生成する工程;を包含する、プロセスによって得られる、項目 1に記載の方法。

(3) 上記環境パラメータは、上記細胞を培養する培地を示すパラメータと、上記培地の条件を示すパラメータとを含む、項目 1に記載の方法。

(4) 上記刺激パラメータは、レポーターを示すパラメータと、化学刺激を示すパラメ一タとを含む、項目 1に記載の方法。

(5) 上記刺激応答結果は、上記細胞上または上記細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターすることによって得られる上記細胞のプロファイルのデータを含む、項目 1に記載の方法。

(6) 上記データベースは、 KEGG、 EMBL、 GenBankおよび AfCSからなる群より選択される公知のデータベースのフォーマットに適合される、項目 1に記載の方法。

(7) 項目 1に記載の方法によって生産された、データベース。

(8) 上記データベースは、遺伝子発現の連続モニタリングデータを有すること、および同一チップ上で生じる細胞変化の同時 ·並列的な取得データであることからなる群より選択されるデータ構造を有する、項目 7に記載のデータベース。

(9) デジタル細胞のデータベースを生産する装置であって、

a)実験対象の細胞を特定する細胞パラメータを取得する手段；

b)上記細胞パラメータによって特定された上記細胞を培養する環境を特定する環境パラメータを取得する手段；

c)上記細胞パラメータによって特定された上記細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータを取得する手段；

d)上記環境パラメータによって特定された上記環境下で上記細胞パラメータによつて特定された上記細胞が上記刺激パラメータによって特定された上記刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果を取得する手段；

e)上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータと上記刺激応答結果とを関連づけることにより、上記細胞に対する 1つの実験データを生成する手段 f)工程 a)〜工程 e)を必要に応じて繰り返すことにより、上記細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合を生成し、上記少なくとも 1つの実験データの集合をデジタル細胞として提供する手段；および

g)上記デジタル細胞のデータを収集してデータベースとする手段、

を備えた、装置。

(10) サービスリクエスタとサービスプロバイダとを含むコンピュータシステムを用いて、デジタル細胞を用いた現実の細胞に対する実験結果をもとに、分析対象パラメータに基づいて実験を再現するサービスを提供する方法であって、

A)少なくとも 1つのデジタル細胞を格納したデジタル細胞データベースを用意する工程であって、上記少なくとも 1つのデジタル細胞のそれぞれは、実験対象の細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合によって表現されており、上記少なくとも 1 つの実験データのそれぞれは、上記細胞を特定する細胞パラメータと、上記細胞パラメータによって特定された上記細胞を培養する環境を特定する環境パラメータと、上記細胞パラメータによって特定された上記細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータと、上記環境パラメータによって特定された上記環境下で上記細胞パラメータによって特定された上記細胞が上記刺激パラメータによって特定された上記刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果とを含む、工程；

B)上記サービスリクエスタが、上記分析対象パラメータを受け取り、上記分析対象パラメータに基づ!/、て上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメ一タとを生成し、上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとを含むリクエストを生成する工程；

C)上記サービスリクエスタ力上記リクエストを上記サービスプロノイダに提供する工程；

D)上記サービスプロバイダ力上記リクエストに応答して上記デジタル細胞データベースを検索し、上記デジタル細胞データベース内に上記リクエストに含まれる上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとに関連する上記刺激応答結果が存在するか否かを決定する工程； E)上記サービスプロバイダが、上記リクエストに応答して、上記分析対象パラメータに関する公知のデータベースが存在するかどうか検索し、存在する場合、上記分析対象パラメータに関する上記公知のデータベースに関する情報を得る工程；

F)上記デジタル細胞データベース内に、上記リクエストに含まれる上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとに関連する上記刺激応答結果が存在すると決定された場合であり、かつ、上記公知のデータベースに関する情報が得られる場合には、上記サービスプロバイダが、上記公知のデータベースに関する情報と関連付けて上記刺激応答結果を上記サービスリクエスタに提供する工程;および

G)上記サービスリクエスタ力上記公知のデータベースに関する情報および上記刺激応答結果を表示する工程；

を包含する、方法。

(11) 上記分析対象パラメータは、疾患、薬剤および遺伝子名からなる群より選択される、項目 10に記載の方法。

(12) 上記公知のデータベースは、パスウェイデータベース、タンパク質相互作用データベース、タンパク質相互作用データベース、分子間相互作用ネットワークデータベース、ゲノムデータベース、タンパク質データベース、 cDNAデータベースおよび細胞情報データベース力もなる群より選択される、項目 10に記載の方法。

(13)上記公知のデータベースに関する情報は、上記分析対象パラメータに関連が強い順に出力される、項目 10に記載の方法。

(14)上記分析対象パラメータは、疾患を含み、上記公知のデータベースに関する情報は、上記疾患に関連する遺伝子名のリストおよび上記疾患に関連する薬剤のリスト力なる群より選択されるリストの形態で出力される、項目 10に記載の方法。

(15) 上記分析対象パラメータが入力された後、上記サービスプロバイダは、上記公知のデータベースとして分子間相互作用ネットワークデータベースおよびパスゥェィデータベースを検索し、分子間相互作用のある遺伝子リストおよび上記遺伝子の調節に関わる遺伝子リストを出力し、上記遺伝子リストに基づいて細胞アツセィ実験を設計する工程；上記サービスプロバイダが、上記設計された細胞アツセィ実験に基づヽて追加のデジタル細胞のデータを追加作成し、上記デジタル細胞データベースに追カ卩してァップデートされたデジタル細胞データベースを作成する工程；

上記サービスプロバイダが、上記アップデートされたデジタル細胞データベースに基づいて、公知のデータベースに関する情報と関連付けて上記刺激応答結果を上記サービスリクエスタに提供する工程;および

上記サービスリクエスタ力上記公知のデータベースに関する情報および上記刺激応答結果を表示する工程、

をさらに包含する、項目 10に記載の方法。

(16) サービスリクエスタと複数のサービスプロバイダとを含むコンピュータシステムを用いて、デジタル細胞を用いた現実の細胞に対する実験結果をもとに、分析対象パラメータに基づいて実験を再現するサービスを提供する方法であって、

A)少なくとも 1つのデジタル細胞をそれぞれ格納した複数のデータベースを用意する工程であって、上記少なくとも 1つのデジタル細胞のそれぞれは、実験対象の細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合によって表現されており、上記少なくとも 1つの実験データのそれぞれは、上記細胞を特定する細胞パラメータと、上記細胞パラメータによって特定された上記細胞を培養する環境を特定する環境パラメータと、上記細胞パラメータによって特定された上記細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータと、上記環境パラメータによって特定された上記環境下で上記細胞パラメ一タによって特定された上記細胞が上記刺激パラメータによって特定された上記刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果とを含む、工程；

B)上記複数のサービスプロノイダが提供可能な少なくとも 1つのサービスを登録したサービスレジストリを用意する工程；

C)上記サービスリクエスタが、上記分析対象パラメータを受け取り、上記分析対象パラメータに基づ!/、て上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメ一タとを生成し、上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとを含むリクエストを生成する工程；

D)上記サービスリクエスタ力上記リクエストに応答して上記サービスレジストリを検索し、上記複数のサービスプロバイダの中に上記リクエストのサービスを提供可能なサービスプロバイダが存在するカゝ否かを決定する工程；

E)上記複数のサービスプロバイダの中に上記リクエストのサービスを提供可能なサ一ビスプロノイダが存在すると決定された場合には、上記サービスリクエスタ力上記リクエストを上記サービスプロバイダに提供する工程；

F)上記サービスプロバイダが、上記リクエストに応答して上記データベースを検索し、上記データベース内に上記リクエストに含まれる上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとに関連する上記刺激応答結果が存在するか否かを決定する工程；

G)上記複数のサービスプロバイダの中に上記リクエストに含まれる上記分析対象パラメータに関する公知のデータベースを提供可能なサービスプロバイダが存在すると決定された場合には、上記サービスリクエスタ力上記リクエストを上記サービスプロバイダに提供する工程；

H)上記サービスプロバイダが、上記リクエストに応答して、上記分析対象パラメータに関する公知のデータベースが存在するかどうか検索し、存在する場合、上記分析対象パラメータに関する上記公知のデータベースに関する情報を得る工程；

I)上記デジタル細胞データベース内に上記リクエストに含まれる上記細胞パラメ一タと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとに関連する上記刺激応答結果が存在すると決定された場合であり、かつ、上記公知のデータベースに関する情報が得られる場合には、上記サービスプロバイダが、上記公知のデータベースに関する情報と関連付けて上記刺激応答結果を上記サービスリクエスタに提供する工程;および

J)上記サービスリクエスタ力上記公知のデータベースに関する情報および上記刺激応答結果を表示する工程；

を包含する、方法。

(17) デジタル細胞を用いた現実の細胞に対する実験結果をもとに、分析対象パラメータに基づヽて実験を再現するサービスを提供するコンピュータシステムであって少なくとも 1つのデジタル細胞を格納したデータベースにアクセス可能なように構成されたサービスプロバイダであって、上記少なくとも 1つのデジタル細胞のそれぞれは、実験対象の細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合によって表現されており、上記少なくとも 1つの実験データのそれぞれは、上記細胞を特定する細胞パラメータと、上記細胞パラメータによって特定された上記細胞を培養する環境を特定する環境パラメータと、上記細胞パラメータによって特定された上記細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータと、上記環境パラメータによって特定された上記環境下で上記細胞パラメータによって特定された上記細胞が上記刺激パラメータによって特定された上記刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果とを含む、サービスプロバイダ；および

ユーザが所望するサービスをリクエストするサービスリクエスタ；

を備え、

上記サービスリクエスタは、

上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとを受け取り、上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとを含むリクエストを生成する手段；および

上記リクエストを上記サービスプロバイダに提供する手段；

を含み、

上記サービスプロバイダは、

上記リクエストに応答して上記デジタル細胞データベースを検索し、上記デジタル細胞データベース内に上記リクエストに含まれる上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとに関連する上記刺激応答結果が存在するか否かを決定する手段；

上記リクエストに応答して、上記分析対象パラメータに関する公知のデータベースが存在するかどうか検索し、存在する場合、上記分析対象パラメータに関する上記公知のデータベースに関する情報を得る手段；および

上記デジタル細胞データベース内に、上記リクエストに含まれる上記細胞パラメ一タと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとに関連する上記刺激応答結果が存在すると決定された場合であり、かつ、上記公知のデータベースに関する情報が得られる場合には、上記サービスプロバイダが、上記公知のデータベースに関する情報と関連付けて上記刺激応答結果を上記サービスリクエスタに提供する手段；

を含み、

上記サービスリクエスタは、

上記公知のデータベースに関する情報および上記刺激応答結果を表示する手段；をさらに含む、コンピュータシステム。

(18) 上記サービスリクエスタは、上記ユーザが操作する Webブラウザであり、上記サービスプロバイダは、インターネットを介して上記サービスリクエスタに接続される W ebサーバーである、項目 17に記載のコンピュータシステム。

(19) 上記サービスリクエスタは、 XMLで記述した形式で上記リクエストを上記サービスプロノイダに提供する、項目 17に記載のコンピュータシステム。

(20) 上記サービスプロバイダは、 XMLで記述した形式で上記刺激応答結果を上記サービスリクエスタに提供する、項目 17に記載のコンピュータシステム。

(21) 上記分析対象パラメータは、疾患、薬剤および遺伝子名からなる群より選択される、項目 17に記載のコンピュータシステム。

(22) 上記公知のデータベースは、パスウェイデータベース、タンパク質相互作用データベース、分子間相互作用ネットワークデータベース、ゲノムデータベース、タンパク質データベース、 cDNAデータベースおよび細胞情報データベースからなる群より選択される、項目 17に記載のコンピュータシステム。

(23) 上記サービスプロバイダは、少なくとも 1つの上記公知のデータベースを格納する、項目 17に記載のコンピュータシステム。

(24) 上記サービスプロバイダは、上記公知のデータベースにネットワークを介して接続される、項目 17に記載のコンピュータシステム。

(25)上記公知のデータベースに関する情報は、上記分析対象パラメータに関連が強い順に出力される、項目 17に記載のコンピュータシステム。

(26)上記分析対象パラメータは、疾患を含み、上記公知のデータベースに関する情報は、上記疾患に関連する遺伝子名のリストおよび上記疾患に関連する薬剤のリストからなる群より選択されるリストの形態で出力される、項目 17に記載のコンピュータシステム。

(27) 上記サービスプロバイダは、

上記分析対象パラメータが入力された後、上記公知のデータベースとして分子間相互作用ネットワークデータベースおよびパスウェイデータベースを検索し、分子間相互作用のある遺伝子リストおよび上記遺伝子の調節に関わる遺伝子リストを出力し、上記遺伝子リストに基づ、て細胞アツセィ実験を設計する手段；

上記設計された細胞アツセィ実験に基づいて追加のデジタル細胞のデータを追カロ作成し、上記デジタル細胞データベースに追加してアップデートされたデジタル細胞データベースを作成する手段；および上記アップデートされたデジタル細胞データベースに基づ、て、公知のデータべ一スに関する情報と関連付けて上記刺激応答結果を上記サービスリクエスタに提供する手段をさらに備える、項目 17に記載のコンピュータシステム。

(28) デジタル細胞を用いた現実の細胞に対する実験結果をもとに、分析対象パラメータに基づヽて実験を再現するサービスを提供するコンピュータシステムであって複数のサービスプロバイダであって、上記複数のサービスプロバイダのそれぞれは、少なくとも 1つのデジタル細胞を格納したデータベースにアクセス可能なように構成されており、上記少なくとも 1つのデジタル細胞のそれぞれは、実験対象の細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合によって表現されており、上記少なくとも 1つの実験データのそれぞれは、上記細胞を特定する細胞パラメータと、上記細胞パラメータによって特定された上記細胞を培養する環境を特定する環境パラメータと、上記細胞パラメータによって特定された上記細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータと、上記環境パラメータによって特定された上記環境下で上記細胞パラメータによつて特定された上記細胞が上記刺激パラメータによって特定された上記刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果とを含む、複数のサービスプロバイダ；

上記複数のサービスプロバイダが提供可能な少なくとも 1つのサービスを登録したサービスレジストリ；および

ユーザが所望するサービスをリクエストするサービスリクエスタ；を備え、

上記サービスリクエスタは、

上記分析対象パラメータを受け取り、上記分析対象パラメータに基づいて上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとを生成し、上記細胞パラメ一タと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとを含むリクエストを生成する手段；上記リクエストに応答して上記サービスレジストリを検索し、上記複数のサービスプロバイダの中に上記リクエストのサービスを提供可能なサービスプロノイダが存在するカゝ否かを決定する手段；

上記複数のサービスプロバイダの中に上記リクエストのサービスを提供可能なサービスプロノイダが存在すると決定された場合には、上記リクエストを上記サービスプロバイダに提供する手段；

上記複数のサービスプロバイダの中に上記リクエストに含まれる上記分析対象パラメータに関する公知のデータベースを提供可能なサービスプロバイダが存在すると決定された場合には、上記リクエストを上記サービスプロバイダに提供する手段、を含み、

上記複数のサービスプロバイダのそれぞれは、

上記リクエストに応答して、上記分析対象パラメータに関する公知のデータベースが存在するかどうか検索し、存在する場合、上記分析対象パラメータに関する上記公知のデータベースに関する情報を得る手段；

上記リクエストに応答して上記データベースを検索し、上記データベース内に上記リクエストに含まれる上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとに関連する上記刺激応答結果が存在するか否かを決定する手段；および

上記デジタル細胞データベース内に上記リクエストに含まれる上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとに関連する上記刺激応答結果が存在すると決定された場合であり、かつ、上記公知のデータベースに関する情報が得られる場合には、上記サービスプロバイダが、上記公知のデータベースに関する情報と関連付けて上記刺激応答結果を上記サービスリクエスタに提供する手段；

を含み、上記サービスリクエスタは、

(29) 上記サービスリクエスタは、インターネットを介して上記ユーザが操作する We bブラウザに接続される Webサーバーであり、上記複数のサービスプロバイダのそれぞれは、上記インターネットを介して上記サービスリクエスタに接続される Webサーバ一である、項目 28に記載のコンピュータシステム。

(30) 上記サービスリクエスタは、 XMLで記述した形式で上記リクエストを上記サービスプロノイダに提供する、項目 28に記載のコンピュータシステム。

(31) 上記サービスプロバイダは、 XMLで記述した形式で上記刺激応答結果を上記サービスリクエスタに提供する、項目 28に記載のコンピュータシステム。

(32)刺激応答に関して生物学的系を分析する方法であって、

A)生物学的系に関する情報を含む生物学的系データベースと、刺激に関する情報を含む入力情報データベースと、上記生物学的系の上記刺激に対する応答に関する情報を含む出力情報データベースとを提供する工程；

B)上記入力情報データベース力の入力データと上記出力データベースの出力データとの組み合わせを抽出する工程；

C)上記入力データおよび上記出力データのそれぞれについて、クラスタリングを計算する工程;および

D)所望の分析対象系に関する刺激および応答のパターンに対応する刺激および応答の組み合わせに関連する生物学的系を算出する工程

を包含する、方法。

(33)上記生物学的系は、細胞を含む、項目 32に記載の方法。

(34)上記生物学的系データベースは、デジタル細胞のデータベースを含む、項目 3 2に記載の方法。

(35)上記生物学的データベースは、上記生物学的系を構成する構成要件を含み、上記分析は、上記所望の分析対象系を構成する構成要件を算出することを包含する、項目 32に記載の方法。 (36)上記生物学的データベースは細胞であり、上記構成要件は遺伝子を含み、上記分析は、上記所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子を導出する工程を包含する、項目 35に記載の方法。

(37)上記生物学的データベースは細胞であり、上記構成要件は遺伝子ならびにその分子間相互作用、制御関係およびパスウェイを含み、上記分析は、上記所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子、その分子間相互作用、制御関係またはパスウェイを導出する工程を包含する、項目 35に記載の方法。

(38)上記生物学的データベース、上記入力情報データベースおよび上記出力情報データベースは、デジタル細胞により提供され、上記デジタル細胞は、

c)上記細胞パラメータによって特定された上記細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータを取得する工程；

g)上記デジタル細胞のデータを収集してデータベースとする工程

によって得られるデータベースによって提供される、

項目 32に記載の方法。

(39)上記生物学的系は、細胞であり、上記出力は、分化状態、外来因子に対する応答、細胞周期、増殖状態、アポトーシス状態、環境変化に対する応答および加齢状態からなる群より選択される形式で出力される、項目 32に記載の方法。

(40)上記生物学的系は、細胞であり、上記出力は、表現型レベル、遺伝子発現レべル、遺伝子転写レベル、遺伝子の翻訳後修飾レベル、細胞内に存在する化学物質レベル、細胞内イオンレベル、細胞サイズ、生化学的プロセスレベルおよび生物物理学的プロセスレベル力なる群より選択される形式で出力される、項目 32に記載の方法。

(41)上記生物学的系は、細胞であり、上記出力は、遺伝子発現レベルおよび遺伝子転写レベルからなる群より選択される形式で出力される、項目 32に記載の方法。

(42)上記生物学的系は、細胞であり、上記分析は、上記出力の時系列データの 1階微分値の符号の変化によりなされる、項目 32に記載の方法。

(43)上記生物学的系が細胞であり、上記所望の分析対象系が疾患関係細胞である、項目 32に記載の方法。

(44)上記生物学的系が細胞であり、上記所望の分析対象系が疾患関係細胞であり、上記構成要件は遺伝子を含み、上記分析は、上記所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子を導出する工程を包含する、項目 32に記載の方法。

(45)上記生物学的系が細胞であり、上記所望の分析対象系が疾患関係細胞であり、上記構成要件は遺伝子ならびにその分子間相互作用、制御関係およびパスウェイを含み、上記分析は、上記所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子、その分子間相互作用、制御関係またはパスウェイを導出する工程を包含する、項目 32に記載の方法。

(46)上記生物学的系は、細胞であり、上記応答は、細胞致死率、細胞形状変化量、細胞内構造サイズの変化量、遺伝子プロモーター活性、酵素活性、イオンの量、ィオンの局在性、、タンパク質量、タンパク質局在性、タンパク質以外の生体分子の量およびタンパク質以外の生体分子の局在性の変化量力なる群より選択される、項目 32に記載の方法。

(47)上記生物学的系は、細胞であり、上記細胞は、糸且織由来正常細胞、疾病細胞および株化細胞力なる群より選択される、項目 32に記載の方法。

(48)上記刺激は、阻害剤、アンチセンスオリゴヌクレオチド、 RNAiおよび抗体からなる群より選択される、項目 32に記載の方法。

(49)上記クラスタリングは、ウォード法によるクラスタリングを含む、項目 32に記載の方法。

(50)上記クラスタリングは、上記応答における変動値が所定の範囲内のものを 0、所定の範囲の上限を超えるものを 1、所定の範囲の下限を下回るものを 1とする 1次処理を行い、各生物学的系のメンバーごとの 1次処理の結果において値が一致するものを 0、それ以外を 1とする二次処理を行い、二次処理の結果についてユークリッド平面距離を計算することによって決定される、項目 32に記載の方法。

(51)上記所定の範囲は、上記応答における所定の変動の範囲である、項目 50に記載の方法。

(52)上記クラスタリングに基づく上記算出は、所望の分析対象系に類似する生物学的系と所望の分析対象系とは異なる生物学的系とを峻別することができる刺激および応答のパターンを抽出する工程をさらに包含する、項目 32に記載の方法。

(53)さらに、上記所望の分析対象系の特異的峻別を可能にする刺激を抽出するェ程を包含する、項目 32に記載の方法。

(54)上記工程 D)の代わりに、所望の刺激に関する生物学的系および応答のパターンに対応する生物学的系および応答の組み合わせに関連する刺激を算出する工程を包含する、項目 32に記載の方法。

(55)上記工程 D)の代わりに、所望の応答に関する生物学的系および刺激のパターンに対応する生物学的系および刺激の組み合わせに関連する応答を算出する工程を包含する、項目 32に記載の方法。

(56)刺激応答に関して生物学的系を分析するシステムであって、

A)生物学的系に関する情報を含む生物学的系データベースと、刺激に関する情報を含む入力情報データベースと、上記生物学的系の上記刺激に対する応答に関する情報を含む出力情報データベースとを提供する手段；

B)上記入力情報データベース力の入力データと上記出力データベースの出力データとの組み合わせを抽出する手段；

C)上記入力データおよび上記出力データのそれぞれについて、クラスタリングを計算する手段;および

D)所望の分析対象系に関する刺激および応答のパターンに対応する刺激および応答の組み合わせに関連する生物学的系を算出する手段

を包含する、システム。

(57)上記生物学的系は、細胞を含む、項目 56に記載のシステム。

(58)上記生物学的系データベースは、デジタル細胞のデータベースを含む、項目 5 6に記載のシステム。

(59)上記生物学的データベースは、上記生物学的系を構成する構成要件を含み、上記分析は、上記所望の分析対象系を構成する構成要件を算出することを包含する、項目 56に記載のシステム。

(60)上記生物学的データベースは細胞であり、上記構成要件は遺伝子を含み、上記分析は、上記所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子を導出する手段を包含する、項目 59に記載のシステム。

(61)上記生物学的データベースは細胞であり、上記構成要件は遺伝子ならびにその分子間相互作用、制御関係およびパスウェイを含み、上記分析は、上記所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子、その分子間相互作用、制御関係またはパスウェイを導出する手段を包含する、項目 59に記載のシステム。

(62)上記生物学的データベース、上記入力情報データベースおよび上記出力情報データベースは、デジタル細胞により提供され、上記デジタル細胞は、

によって得られるデータベースによって提供される、

項目 56に記載のシステム。

(63)上記生物学的系は、細胞であり、上記出力は、分化状態、外来因子に対する応答、細胞周期、増殖状態、アポトーシス状態、環境変化に対する応答および加齢状態からなる群より選択される形式で出力される、項目 56に記載のシステム。

(64)上記生物学的系は、細胞であり、上記出力は、表現型レベル、遺伝子発現レべル、遺伝子転写レベル、遺伝子の翻訳後修飾レベル、細胞内に存在する化学物質レベル、細胞内イオンレベル、細胞サイズ、生化学的プロセスレベルおよび生物物理学的プロセスレベル力なる群より選択される形式で出力される、項目 56に記載のシステム。

(65)上記生物学的系は、細胞であり、上記出力は、遺伝子発現レベルおよび遺伝子転写レベルからなる群より選択される形式で出力される、項目 56に記載のシステム

(66)上記生物学的系は、細胞であり、上記分析は、上記出力の時系列データの 1階微分値の符号の変化によりなされる、項目 56に記載のシステム。

(67)上記生物学的系が細胞であり、上記所望の分析対象系が疾患関係細胞である、項目 56に記載のシステム。

(68)上記生物学的系が細胞であり、上記所望の分析対象系が疾患関係細胞であり、上記構成要件は遺伝子を含み、上記分析は、上記所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子を導出する手段を包含する、項目 56に記載のシステム。

(69)上記生物学的系が細胞であり、上記所望の分析対象系が疾患関係細胞であり、上記構成要件は遺伝子ならびにその分子間相互作用、制御関係およびパスウェイを含み、上記分析は、上記所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子、その分子間相互作用、制御関係またはパスウェイを導出する手段を包含する、項目 56に記載のシステム。

(70)上記生物学的系は、細胞であり、上記応答は、細胞致死率、細胞形状変化量、細胞内構造サイズの変化量、遺伝子プロモーター活性、酵素活性、イオンの量、ィオンの局在性、、タンパク質量、タンパク質局在性、タンパク質以外の生体分子の量およびタンパク質以外の生体分子の局在性の変化量力なる群より選択される、項目 56に記載のシステム。

(71)上記生物学的系は、細胞であり、上記細胞は、糸且織由来正常細胞、疾病細胞および株化細胞力もなる群より選択される、項目 56に記載のシステム。

(72)上記刺激は、阻害剤アンチセンスオリゴヌクレオチド、 RNAiおよび抗体力なる群より選択される、項目 56に記載のシステム。

(73)上記クラスタリングは、ウォード法によるクラスタリングを含む、項目 56に記載のシステム。

(74)上記クラスタリングは、上記応答における変動値が所定の範囲内のものを 0、所定の範囲の上限を超えるものを 1、所定の範囲の下限を下回るものを 1とする 1次処理を行い、各生物学的系のメンバーごとの 1次処理の結果において値が一致するものを 0、それ以外を 1とする二次処理を行い、二次処理の結果についてユークリッド平面距離を計算することによって決定される、項目 56に記載のシステム。

(75)上記所定の範囲は、上記応答における所定の変動の範囲である、項目 50に記載のシステム。

(76)上記クラスタリングに基づく上記算出は、所望の分析対象系に類似する生物学的系と所望の分析対象系とは異なる生物学的系とを峻別することができる刺激および応答のパターンを抽出する手段をさらに包含する、項目 56に記載のシステム。

(77)さらに、上記所望の分析対象系の特異的峻別を可能にする刺激を抽出する手段を包含する、項目 56に記載のシステム。

(78)上記手段 D)の代わりに、所望の刺激に関する生物学的系および応答のパターンに対応する生物学的系および応答の組み合わせに関連する刺激を算出する手段を包含する、項目 56に記載のシステム。

(79)上記手段 D)の代わりに、所望の応答に関する生物学的系および刺激のパターンに対応する生物学的系および刺激の組み合わせに関連する応答を算出する手段を包含する、項目 56に記載のシステム。

(80) 刺激応答に関して生物学的系を分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムであって、上記方法は：

D)所望の分析対象系に関する刺激および応答のパターンに対応する刺激および応答の組み合わせに関連する生物学的系を算出する工程、所望の刺激に関する生物学的系および応答のパターンに対応する生物学的系および応答の組み合わせに関連する刺激を算出する工程または所望の応答に関する生物学的系および刺激のパターンに対応する生物学的系および刺激の組み合わせに関連する応答を算出する工程を行う工程

を包含する、プログラム。

(81) 刺激応答に関して生物学的系を分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムを格納した記録媒体であって、上記方法は：

を包含する、記録媒体。

[0014] 以下に、本発明の好ましい実施形態を示すが、当業者は本発明の説明および当該分野における周知慣用技術力もその実施形態などを適宜実施することができ、本発明が奏する作用および効果を容易に理解することが認識されるべきである。

発明の効果

[0015] 本発明によって、細胞レベルでの情報を提示し、それにより、データベースに基づいてネットワーク解析を行い必要に応じてさらなる実験を設計することによって、必要な情報を得ることができるシステムおよび方法ならびにそれに用いられるデータおよびデータ配列技術そのものが提供されたことは驚くべき効果である。本発明はさらに、従来不可能であった、実際の生のデータの基づくデジタル細胞およびその利用法、ならびにネットワーク解析技術を提供するという効果を奏する。さらに、本発明では、クラスタリングを従来とは逆の手法により適用することによって、非線形系である生物学的系を効率よく応答 ·刺激という点で分析することが可能となり、その分析の精度において格段の上昇が見られた。これは、特に、創薬において、ターゲットとなる細胞の情報を正確に取得できることから、効果を奏すると、える。

[0016] このように、本発明により、細胞のネットワーク相互作用を、コンピュータ上で実際のデータを生成するように試験し、研究することが可能になった。このような解析により、診断、予防、治療に応用することが可能となり、その応用範囲は医療のみならず、食品、化粧品、農業、環境など種々の分野に及ぶ。また、コンピュータ上で生実験を再現できることから、バイオテクノロジーにおける教育および研究を迅速かつより体系的に行うことができるようになったと、う効果も奏する。図面の簡単な説明

[図 1]図 1は、 HEK293細胞を用いた場合の種々のァクチン作用物質およびコント口ールとしてのゼラチンを用いた結果の一例を示す。トランスフエクシヨン効率に対する、付着した分子の効果を示す。 HEKK293細胞に対して Effecttene試薬を用いて、 pEGFP N 1をトランスフエクションした。

[図 2]図 2は、フイブロネクチンのフラグメントを用いた場合のトランスフエクシヨン効率の結果の一例を示す。

[図 3]図 3は、フイブロネクチンのフラグメントを用いた場合のトランスフエクシヨン効率の結果の一例を示す。

[図 4]図 4は、図 2および図 3からまとめたフイブロネクチンのフラグメントを用いた場合のトランスフクシヨン効率の結果の一例を示す。

[図 5]図 5は、種々の細胞におけるトランスフエクシヨン効率を調べた結果の一例を示す。

[図 6]図 6は、種々のプレートを用いた場合のトランスフエクシヨンの状態を示す結果の一例を示す。

[図 7]図 7は、フイブロネクチンの濃度を 0、 0. 27、 0. 53、 0. 8、 1. 07および 1. 33 ( それぞれ/ gZ μ L)として種々のプレート上でトランスフエクシヨンを行った場合の結果を示す。

[図 8]図 8は、フイブロネクチンの有無での、細胞接着プロファイルを示す写真の一例を示す。

[図 9]図 9は、フイブロネクチンの有無での、細胞接着プロファイルを示す切片写真の一例を示す。共焦点レーザー走査顕微鏡によるヒト間葉系幹細胞 (hMSC)の切片観察である。 hMSCを、 4%の PFAを用い、数回インキュベートして固定した。青色蛍光 (核: SYT061)および赤色蛍光 (核:テキサスレッド— Xファロィジン)を、共焦点レーザー走査顕微鏡（LSM510, Carl Zeiss Co. , Ltd,ピンホールサイズ = 1 · 0 ;画像間隔=0. 4)を用いて得た。

[図 10]図 10は、核の表面積の推移を示す。共焦点レーザー走査顕微鏡画像の切片観察によって決定された相対的な核の表面積。ヒト間葉系幹細胞を、 4%の PFAを用いて、数回インキュベートして固定した。

[図 11]図 11は、トランスフエクシヨンアレイチップとして構築した場合のトランスフエクシヨン実験の結果の一例を示す。

[図 12]図 12は、アレイ上での各スポット間の夾雑の様子を示す一例である。

[図 13]図 13は、実施例 4における本発明の固相トランスフエクシヨンによって、空間的に分離した DNAの細胞内への取り込みを示す図である。図 13Aは、固相系トランスフエクシヨンアレイ（SPTA)作製方法を模式的に示した図である。この図は、固相トランスフエクシヨンの方法論を示す。図 13Bは、固相トランスフエクシヨンの結果を示す。 HEK293細胞株を用いて SPTAを作製した結果を示す。緑色の部分は、トランスフヱクシヨンされた付着細胞を示す。この結果から、本発明の方法によって、空間的に分離された、異なる遺伝子によってトランスフエタトされた細胞の集団を調製することが可能となった。このように図 13ABは全体としてトランスフエクシヨン（SPTA)のスキームを示す。図 13Aは SPTA判定のアウトラインを示し、図 13Bは HEK293細胞株での SPTAの結果を示す。バーは 3mmである。

[図 13C]図 13Cは、固相系でのトランスフエクシヨンの方法論を示す。従来のトランスフエクシヨンと SPTAとの違!、を示す。

[図 14]図 14Aおよび図 14Bは、液相トランスフエクシヨンと SPTAの比較を示す結果である。図 14Aは、実験に用いた 5つの細胞株について、 GFP強度 Zmm2を測定した結果を示す。図 14Aは、トランスフエクシヨン効率を、単位面積あたりの総蛍光強度として決定する方法を示す。図 14Bは、図 14Aの示すデータに対応する、 EGFP を発現する細胞の蛍光画像である。図 14Bにおいて、白丸で示された領域は、ブラスミド DNAを固定ィ匕した領域を示す。プラスミド DNAを固定ィ匕した領域以外の領域では、細胞が固相に固定ィ匕されたにもかかわらず、 EGFPを発現する細胞は観察されなかった。白棒は、 500 mを示す。測定された蛍光 Zmm²5種の細胞株についての図 14Aに対応する。 EGFP発現細胞の蛍光写真である。白色の円状のものは、プラスミド DN Aプリント領域にあたる。この領域の外の領域の細胞は EGFPを発現して!、るが、プリント領域の以外の領域にも細胞は付着して、る。

[図 14C]図 14Cは、本発明のトランスフエクシヨン法の一例を示す。 [図 14D]図 14Dは、本発明のトランスフエクシヨン法の一例を示す。

[図 15]図 15は、チップのコーティングによって相互夾雑が低減された結果を示す。図 15は、 HEK293細胞、 HeLa細胞、 NIT3T3細胞（「3T3」として示す）、 HepG2細胞、および hMSCを用いて、液相トランスフエクシヨン法および SPTAを行った結果を示す。トランスフエクシヨン効率を、 GFP強度で示す。使用する NZP比率による hMS Cのトランスフエクシヨン効率が図 15Aに示される。従来の液相トランスフエクシヨンの場合には（図 15B上）、 hMSC細胞は死滅し、 SPTAの場合は細胞系対は正常である（図 15B下)。

[図 16]図 16は、各スポット間の相互夾雑に関する様子を示す図である。 APSまたは PLL (ポリ—L—リジン)でコーティングしたチップに対して、所定の濃度のフイブロネクチンを含む核酸混合物を固定ィ匕し、その固定ィ匕したチップを用いて細胞トランスフェクシヨンした結果、相互夾雑は観察されな力つた (上段および中断)。これに対して、チップをコーティングしな力つた場合、固定ィ匕核酸の有意な相互夾雑が観察された (下段）。 pEGFP—Nlおよび pDsRed2—Nlを巿松模様にプリントし、そして hMS C (パネル A)または HEK293 (パネル B)を培養した。

[図 16C]図 16Cは、核酸の固定ィ匕において使用する混合物中に使用される物質の種類と、細胞接着速度との相関関係を示す。このグラフは、時間経過に伴う、接着細胞の割合の増加を示す。グラフの傾きが緩やかな場合は、グラフの傾き急な場合と比較して、より多くの時間が細胞接着に必要なことを示す。

[図 16D]図 16Dは、図 16C中のグラフを拡大して示したものである。

[図 17]図 17は、本発明の方法をコンピュータにおいて実行したときの一構成例を示す。

[図 18A]図 18Aは、本発明の数理的解析法の一例を示す。図 18A(pNEFAT—d2 EGFP/ネガティブコントロールの平均）および図 18B (pERE— d2EGFP/ネガテイブコントロールの平均）のようなプロモーターのプロファイルを蛍光強度の経時変化を測定することによって取得する。なお、このプロファイルは、細胞または培地の自己蛍光を用いて正規ィ匕してある。この後に、レポーター発現変動の振幅を比較するために、振幅幅 = 5以上 (TH≥5)の発現変動を状態が変化したと判断した。また、分化誘導開始初期（0—17. 5時間）および後期（17. 5- 31. 5時間）ならびにトータル (0- 31. 5時間）の区間に区切って、振幅幅 = 5以上 (TH≥ 5)の発現変動を観察したものを（+ )、それ以下の変動であったものを（-)と定義した。この定義から、 Aおよび Bのプロファイルは、図 18Aおよび図 18Bの下の表のように評価された。この表中では、任意のレポーターの抽出時 (A+B+ · · · ·η)では、 η個の波形を積算し、これを ηで割った平均の波形を作成し、閾値以上の変動を変化とみなした。

[図 18B]図 18Bは、本発明の数理的解析法の別の一例を示す。任意のレポーターの抽出時 (Α+Β+ · · · ·η)では、 η個の波型を積算し、これを ηで割った平均の波型を作成し、閾値以上の変動を変化とみなした。図 18B左は、 2つのレポータープロファィルを積算し、その平均波形を赤線 (黒四角）で描いたものである。平均プロファイルの変動が 5以上になったものを、発現変動とみなして評価した。すると、以下の表のように、抽出された 2レポーターの変動を評価することができる。

[図 19]図 19は、本発明で用いたプロモーター含有プラスミド例および本発明の解析の一例を示す。間葉系幹細胞の骨芽細胞分ィ匕および未分ィ匕維持条件において図 1 9左に示した 17種類の転写因子をレポーターとし、これらの発現プロファイルを経時的に取得した（図 19右）。この 17種類のプロファイルから、任意の数のプロファイルを抽出し、前述（図 18)の方法によって、各転写因子の応答プロファイルの変動幅を基準としてとして評価した。

[図 20]図 20は、分化誘導初期における数理的解析結果の一例を示す。分化誘導初期において任意に抽出される組み合わせを変化させたとき、図 20のような結果を得た。抽出数は、 17のレポーター群力も任意のその数のレポーターを抽出し、図 18に示した方法によって平均プロファイルを算出後、変動幅≥ 5の変動を示したものを、誘導開始力 0— 31. 5、 0— 17. 5、 17. 5— 31. 5時間の区間で評価した結果である。書く抽出条件において、その抽出数は、 17通りである。ただし抽出数 17は 1通りである。この組み合わせのうち、いくつかの組み合わせで、変動があると判断された割合を図 20中の表に示し、図 20のグラフに示した。この解析により、分化のごく初期に関しては、分化誘導を把握できないが、約 15時間後以降においては、確認できる。なお、変化が認められる割合が 100%となった任意の抽出数は、この場合において 8以上であった。

[図 21]図 21は、未分化維持における数理的解析結果の一例を示す。図 20と同様に、未分ィ匕維持条件において任意の抽出される組み合わせを変化させたときにグラフに表されるような結果を得た。図 20に前述の分ィ匕誘導時の結果と比べると、大きく異なる。この比較によって、細胞が分化誘導に向かっているのか未分化を維持しているのかを判断することができると考えられる。

[図 22]図 22は、細胞機能形成およびカクテルパーティープロセスの模式図を示す。ここでは、従来の遺伝子工学に見られる考え方（下の矢印）とは異なり、 1個 1個の遺伝子を個々に捉える考え方はとらず、集合として捉える解析が行われる。

[図 23]図 23は、遺伝子転写スィッチレポーター (本発明において使用されるトランスフエクシヨンプラスミド）の構築例を示す。

[図 24]図 24は、転写因子レポーターセットの構築例を示す。ここでは、ベクター名、経路、転写因子およびシス作用性 ·ェンノヽンサ一エレメントの組み合わせが記載してある。ひだ来には、レポータープラスミドの構成を示す。

[図 25]図 25は、転写因子レポーターのアツセィ例を示す。左側には、各種レポータ一の発現強度を示し、右側には、分化誘導に関係するものを示す。

[図 26]図 26は、骨分化過程における転写因子活性の時系列測定例を示す。左上は

、分化誘導開始直後を示し、右上は、分化誘導 6日目を示す。下パネルには、連続モニタリング用トランスフエクシヨンアレイ培養チャンバの実例を示す。

[図 27]図 27は、転写因子活性の振動現象および位相解析の例を示す。左側には実際の解析結果を分化条件と未分化条件とを対比して示す。右側の表は、分化誘導に伴った転写活性振動現象の位相を示す。右側には、関係のあるシグナルを示す。

[図 28]図 28は、 siRN A実験のプロトコルを示す。

[図 29A]図 29Aは、 siRNA実験の結果を示す。上は hMSCでの結果を示し、下は H eLa細胞での結果を示す。数字は、 siRNAの濃度 gZ L)を示す。抗 GFPsiR NAでの結果を左に示し、右にはスクランブル siRNAでの結果を示す。

[図 29B]図 29Bは、固相トランスフエクシヨン（PC12)をコラーゲン IVコーティング上で行った場合の siRNAの効果を示す。図 29B (A)は、 EGFPベクターおよび抗 EGFP siRNAを共トランスフエクシヨンした PC12細胞を示す。示されるように、 HcRedのみが発色し、 pEGFP—Nlに由来する緑色信号が抑制されていたことが判明した。他方、図 29B (B)は、スクランブル siRNAを用いた例を示す。示されるように、緑色の蛍光が観察され、図 29B (A)における効果は、 RNAiの効果であることが確認された。図 29B (A)および図 29B (B)における蛍光の強度を相対的に示した図を図 29B ( C)に示す。 y軸は相対輝度により示す。 EGFPによる効果は、ほぼ完全に抑えられて、ることが分力る。

[図 29C]図 29Cには、トランスフエクシヨンマイクロアレイの細胞ベースのアツセィの概要およびこれらをまとめた結果およびグラフを示す。左のパネルは、 RNAiと pDNAとの比率を変動させた場合の、 EGFPの RNAiとスクランブル (Mock) RNAiとを比較した写真である。示されるように、 EGFPの RNAiでは阻害効果が示されているのに対してスクランブルでは、変化がなかった。こ rを、 DsRed2とともに示したものを右パネルに示す。実験条件は、上述のものに準じた。その結果、赤 (DsRed由来のシグナル）および緑 (EGFP由来のシグナル）は、 RNAiの効果に比例して示された。

[図 29D]図 29Dには、 RNAiレポーターを用いたチップの模式図を示す。ここでは、 R NAi—レポーター組み合わせチップの原理が示されて!/、る。インプットシグナルとして RNAiを使用した場合、そのアウトプットとして EGFなどのシグナル発信が可能な遺伝子産物と目的となる遺伝子 (プロモーターを含む)をコードする核酸を共に導入した場合、アウトプットとしてそのシグナル発信を観察することによって、細胞情報を取り出すことが可能である。

[図 29E]図 29Eには、種々のレポーター（pAPl— EGFP、 pAPl (PMA) -EGFP, pCRE— EGFP、 pE2F— EGFP、 pERE— EGFP、 pGAS— EGFP、 pGRE— EG FPゝ pHSE— EGFPゝ pISRE— EGFP、 pMyc— EGFPゝ pNFAT—EGFPゝ pNF kB— EGFP、 pRARE— EGFP、 pRb— EGFP、 pSTST3— EGFP、 pSRE— EGF P、 pTRE— EGFP、 pp53— EGFP、 pCREB— sensor、 plkB— sensor、 pp53— s ensor、 pCasapase3— sensor; シスエレメント配列は、 BDクロンテックより購入。蛍光蛋白質遺伝子を組み換えて作成したプラスミドベクター）を用ヽた実験例を示す。

[図 30]図 30は、テトラサイクリン依存性プロモーターを使用したときの変化の様子を示す。

[図 31]図 31は、テトラサイクリン依存性プロモーターおよびテトラサイクリン非依存性プロモーターを用いたときの、発現の様子を示す図である。

[図 31B]図 31は、ニューロンについてチロシンキナーゼの RNAiの影響をトランスフエクシヨンマイクロアレイを用いて分析した模式図を示す。

[図 31C]図 31Cには、種々のチロシンキナーゼによるレチノイン酸 (RA)および神経成長因子 (NGF)の応答を示す。 siRNAでの阻害％を示した。

[図 31D]図 31Dは、解析の結果得られたシグナル伝達経路の模式図を示す。

[図 31E]図 31Eは、上記の解析により得られた結果を示す。ヒトニユーロン分ィ匕を担うチロシンキナーゼの総合分析である。ドパミン作動性-ユーロンである力、コリン作動性ニューロンである力、その両方であるか、その両方でないかで分類してある。両方に関与するものが神経突起形成に関与する可能性が高いと分析できる。

[図 31F]図 31Fは、 HeLa細胞でのアポトーシスの転写調節のリアルタイムモニタリングを示す一例である。左のパネルは、経時的解析結果および右はその解析に基づ

Vヽて得られたシグナル伝達経路解析結果である。

[図 32]図 32は、細胞プロファイルデータ生成のためのシステム構成例である。

[図 33A]図 33Aは、本発明のデジタル細胞の一例である。

[図 33B]図 33Bは、本発明のデジタル細胞の別の例である。

[図 34]図 34は、本発明のデジタル細胞の生産方法の一例を示す。

[図 35]図 35は、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサ一ビスを提供するコンピュータシステム 3501の構成の一例を示す。

[図 36]図 36は、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサ一ビスを提供する処理の手順の一例を示す。

[図 37]図 37は、サービスリクエスタ 3510に細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとを入力する入力画面の一例を示す。

[図 38]図 38は、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサ一ビスを提供するコンピュータシステム 3801の構成の一例を示す。

[図 39]図 39は、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサ一ビスを提供する処理の手順の一例を示す。

[図 40]図 40は、本発明のデジタル細胞データベース生産方法の一例を示す。

[図 41]図 41は、デジタル細胞データベースを用いて現実の細胞に対する実験結果をもとに、く分析対象パラメータに基づいて実験を再現するサービスを再現するサービスを提供するコンピュータシステム 4101の構成の一例を示す。

[図 42]図 42は、本発明の細胞ネットワーク分析の代表例を示す。図 42では、疾病名、薬剤名、遺伝子名が入力され、その入力値からパスウェイデータベース、分子間相互作用ネットワークデータベースが必要に応じて検索される。これら力分子間相互作用のある遺伝子リストおよびそれらの遺伝子の調節に関わる遺伝子リストが出力される。ゲノムデータベースおよび RNAiデータベースを必要に応じて参照し、細胞ァッセィ実験セットの設計を行う。これらには、レポーター、 RNAiなどのプロバイダー力タログデータベースを利用することができる。この設計の後、トランスフエクシヨン (TF) アレイおよびプリンターへ命令が出され、トランスフエクシヨンアレイが作製され、細胞の実験がなされる。これをトランスフエクシヨンアレイリーダーが読み取り、データ解析および翻訳を行う。必要に応じてこのデータはデータベースにフィードバックされ、適切な形態でアウトプットされる。これらには、例えば、新規バイオマーカー候補リスト、創薬ターゲット候補リスト、化合物の作用点、パスウェイなどのデータなどが挙げられる。

[図 43]図 43は、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサ一ビスを提供する処理の手順の一例を示す。

[図 44]図 44は、サービスリクエスタ 4410に細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとを入力する入力画面の一例を示す。

[図 45]図 45は、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサ一ビスを提供するコンピュータシステム 4501の構成の一例を示す。

[図 46]図 46は、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサ一ビスを提供する処理の手順の一例を示す。

[図 47]カクテルゲノム計画の例を示す。

[図 48]ネットワーク支援細胞ベースの実験システムの例を示す。細胞システム分析装置から、科学技術研究、製薬業界、病院での診断、学校教育などへ細胞ベースデータ生成会社から提供されるという応用が可能である。

[図 49]U251、 HepG2、 MCF7および HeLa細胞の 4種類の細胞に対して RNAiアツセィパネル分析をクラスタリング分析により行った結果を示す。

[図 50]図 50は、細胞特異的に標的化する siRNAの設計を示す。図 50の上パネルに示す表は、左欄に標的細胞を示し、そのァクチン下方制御のための標的遺伝子を右欄に示す。これは、下パネルに示すような細胞ベースの RNAiアツセィパネルデータベースをもとに構築した。

[図 51]図 51は、ニューロン分ィ匕経路におけるチロシンキナーゼの機能分析の例を示す。ここでは、例としてヒト神経芽細胞腫株である SHSY5Yのレチノイン酸 (RA)および神経成長因子 (NGF)に対する応答をもとに、分析を行った。

[図 52]図 52は、 NGFによる神経分ィ匕と分ィ匕シグナルの解析例である。図 52Aは、 S HSY5Y細胞をトランスフエクシヨンアレイを用いて、 NGFの機能を解析するスキームである。図 52Bは、 RAの分化誘導効率と、 NGFの分化誘導効率とがプロットした例である。図 52Cは、キナーゼについて相関関係を分析し、分化誘導の阻害効果が高いものの順位を出力した結果である。図 52Dは、相関関係をもとに描いた軸索形成阻害におけるシグナルパスウェイの模式図である。

[図 53]図 53は、本発明によって提供されるシステムにおいて解析フローチャートである。ここでは、デジタル細胞データベース（2)と疾患関係細胞のデジタル細胞データ (3)とを比較する。

[図 54]図 54は、本発明において例示的に使用されるウォード法によるクラスタリング法を利用した大規模細胞応答データ処理のスキームを示す。

[図 55A]図 55 (A〜D ;それぞれ、 HeLa細胞、 U251細胞、 HepG2細胞および MC F細胞）は、図 54に示される処理によって得られた siRNAに対する細胞イベントレポータの応答データを各データにつき 4回の実験の平均値として示す。ここでは、上方制御、下方制御および定常 (変化せず)を識別した。情報制御および下方制御は、基準 (変化前）に比べて 20%の増減があるかどうかで判定した。

[図 55B]図 55 (A〜D ;それぞれ、 HeLa細胞、 U251細胞、 HepG2細胞および MCF 細胞）は、図 54に示される処理によって得られた siRNAに対する細胞イベントレポ一タの応答データを各データにつき 4回の実験の平均値として示す。ここでは、上方制御、下方制御および定常 (変化せず)を識別した。情報制御および下方制御は、基準 (変化前）に比べて 20%の増減があるかどうかで判定した。

[図 55C]図 55 (A〜D ;それぞれ、 HeLa細胞、 U251細胞、 HepG2細胞および MC F細胞）は、図 54に示される処理によって得られた siRNAに対する細胞イベントレポータの応答データを各データにつき 4回の実験の平均値として示す。ここでは、上方制御、下方制御および定常 (変化せず)を識別した。情報制御および下方制御は、基準 (変化前）に比べて 20%の増減があるかどうかで判定した。

[図 55D]図 55 (A〜D ;それぞれ、 HeLa細胞、 U251細胞、 HepG2細胞および MC F細胞）は、図 54に示される処理によって得られた siRNAに対する細胞イベントレポータの応答データを各データにつき 4回の実験の平均値として示す。ここでは、上方制御、下方制御および定常 (変化せず)を識別した。情報制御および下方制御は、基準 (変化前）に比べて 20%の増減があるかどうかで判定した。

配列表の説明

配列番号 1：フイブロネクチンの核酸配列（ヒト）

配列番号 2：フイブロネクチンのアミノ酸配列（ヒト）

配列番号 3：ビトロネクチンの核酸配列（マウス）

配列番号 4：ビトロネクチンのアミノ酸配列（マウス）

配列番号 5：ラミニンの核酸配列（マウス ex鎖）

配列番号 6：ラミニンのアミノ酸配列（マウス ex鎖）

配列番号 7：ラミニンの核酸配列（マウス β鎖）

配列番号 8：ラミニンのアミノ酸配列（マウス β鎖）

配列番号 9：ラミニンの核酸配列（マウス γ鎖）

配列番号 10：ラミニンのアミノ酸配列（マウス γ鎖）

配列番号 11：フイブロネクチンのアミノ酸配列（ゥシ）

配列番号 12：実施例で使用した siRNA

配列番号 13：マウスの嗅覚レセプター 17 (heptanal- sensitive)の核酸（Genban k登録番号（Accession Number) AF106007)。

[0019] 配列番号 14 :配列番号 13に記載の核酸にコードされるタンパク質。

[0020] 配列番号 15 :マウスの嗅覚レセプター SI (mc9Zbc9— equi—sensitive)の核酸

(Genbank登録番号 AF121972)。

[0021] 配列番号 16 :配列番号 15に記載の核酸にコードされるタンパク質。

[0022] 配列番号 17：マウスの嗅覚レセプター S50 (cc9— sensitive)の核酸（Genbank登録番号 AF121980)。

[0023] 配列番号 18 :配列番号 17に記載の核酸にコードされるタンパク質。

[0024] 配列番号19 :マゥスの嗅覚レセプター319 (111。9711111971^9— 6 1^ー56115辻 6

)の核酸（Genbank登録番号 AF 121976)。

[0025] 配列番号 20 :配列番号 19に記載の核酸にコードされるタンパク質。

[0026] 配列番号 21：マウスの OR23 (lyral— sensitive) (Genbank登録番号 X92969のコード領域のみ）の核酸。

[0027] 配列番号 22：配列番号 21に記載の核酸にコードされるタンパク質。

[0028] 配列番号 23 :マウスの嗅覚レセプターについての mOR—EV (vanillin— sensitiv e)の核酸（Genbank登録番号 AB061229)。

[0029] 配列番号 24 :配列番号 23に記載の核酸にコードされるタンパク質。

[0030] 配列番号 25：マウスの or37aの核酸（Genbank登録番号 AJ133424)。

[0031] 配列番号 26 :配列番号 25に記載の核酸にコードされるタンパク質。

[0032] 配列番号 27：マウスの嗅覚レセプター C6の核酸（Genbank登録番号 AF102523

) o

[0033] 配列番号 28 :配列番号 27に記載の核酸にコードされるタンパク質。

[0034] 配列番号 29 :マウスの嗅覚レセプター F5の核酸（Genbank登録番号 AF102531

) o

[0035] 配列番号 30 :配列番号 29に記載の核酸にコードされるタンパク質。

[0036] 配列番号 31：マウスの嗅覚レセプター S6の核酸（Genbank登録番号 AF121974

) o

[0037] 配列番号 32：配列番号 31に記載の核酸にコードされるタンパク質。 [0038] 配列番号 33 :マウスの嗅覚レセプター S 18の核酸（Genbank登録番号 AF12197 5)。

[0039] 配列番号 34 :配列番号 33に記載の核酸にコードされるタンパク質。

[0040] 配列番号 35 :マウスの嗅覚レセプター S25の核酸（Genbank登録番号 AF12197 7)。

[0041] 配列番号 36 :配列番号 35に記載の核酸にコードされるタンパク質。

[0042] 配列番号 37：マウスの嗅覚レセプター S46の核酸（Genbank登録番号 AF12197 9)。

[0043] 配列番号 38 :配列番号 37に記載の核酸にコードされるタンパク質。

[0044] 配列番号 39：マウスの Gタンパク質 atサブユニットの核酸（Genbank登録番号 M3 6778) o

[0045] 配列番号 40 :配列番号 39に記載の核酸にコードされるタンパク質。

[0046] 配列番号 41：マウスの Gタンパク質 13サブユニットの核酸（Genbank登録番号 M8 7286) o

[0047] 配列番号 42：配列番号 41に記載の核酸にコードされるタンパク質。

[0048] 配列番号 43：マウスの Gタンパク質 γサブユニットの核酸（Genbank登録番号 U37 527) o

[0049] 配列番号 44：配列番号 43に記載の核酸にコードされるタンパク質。

[0050] 配列番号 45：マウスの上皮増殖因子（EGF)レセプターの核酸（Genbank登録番号 BC023729)。

[0051] 配列番号 46 :配列番号 45に記載の核酸にコードされるタンパク質。

[0052] 配列番号 47：実施例 9で使用した siRNAの配列。

[0053] 配列番号 48：実施例 9で使用したスクランブル RNAの配列。

発明を実施するための最良の形態

[0054] 以下、本発明の実施の形態を説明する。本明細書の全体にわたり、単数形の表現は、特に言及しない限り、その複数形の概念をも含むことが理解されるべきである。従つて、単数形の冠詞または形容詞 (例えば、英語の場合は「a」、「an」、「the」など）は、特に言及しない限り、その複数形の概念をも含むことが理解されるべきである。また、本明細書において使用される用語は、特に言及しない限り、当該分野で通常用いられる意味で用いられることが理解されるべきである。したがって、他に定義されない限り、本明細書中で使用される全ての専門用語および科学技術用語は、本発明の属する分野の当業者によって一般的に理解されるのと同じ意味を有する。矛盾する場合、本明細書 (定義を含めて)が優先する。

[0055] (用語の定義）

以下に本明細書において特に使用される用語の定義を列挙する。

[0056] (生物学）

本明細書において「系」（system)とは、機的な関連をもった部分の集まりであり、例えば、分析考察の対象として環境力も区別して抽出した存在をいう。系としては、例えば、科学的系（例えば、物理学的系、化学的系、生物学的系（例えば、細胞、組織、臓器、生物など)、地球物理学的系、天文学的系など)、社会科学的系（例えば、会社組織など)、人文科学的系（例えば、歴史、地理など）、経済学的系（例えば、株式、為替など）、機械的系（例えば、コンピュータ、装置など)などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0057] 本明細書において「科学的系」とは、「自然科学的系」と同義に用いられ、科学技術

(自然科学など）に関する任意の系をいう。科学的系としては、例えば、物理学的系、化学的系、生物学的系、地球物理学的系、天文学的系などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0058] 本明細書において「生物学的系」とは、生物に関連する任意の系をいう。従って、生物学的系としては、例えば、生物体 (生物)、臓器 (器官)、組織 (生物学的な組織）、細胞、細胞内器官 (例えば、葉緑体、ミトコンドリアなど）、細胞内部分、染色体、ゲノム、遺伝子クラスターなどが挙げられるがそれらに限定されない。

[0059] 本明細書において使用される「細胞」は、当該分野において用いられる最も広義の意味と同様に定義され、多細胞生物の組織の構成単位であって、外界を隔離する膜構造に包まれ、内部に自己再生能を備え、遺伝情報およびその発現機構を有する生命体をいう。本明細書において使用される細胞は、天然に存在する細胞であっても、人工的に改変された細胞 (例えば、融合細胞、遺伝子改変細胞)であってもよい。細胞の供給源としては、例えば、単一の細胞培養物であり得、あるいは、正常に成長したトランスジエニック動物の胚、血液、または体組織、または正常に成長した細胞株由来の細胞のような細胞混合物が挙げられるがそれらに限定されない。

[0060] 本明細書にぉ、て使用される「デジタル細胞」とは、実験対象の細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合をいう。これらの実験データは、現実の細胞に対して行つた実験の実験条件と実験結果とを関連づけたものである。デジタル細胞は、実験条件が与えられると、その実験条件に関連する実験結果を再現可能なように構成されている。本明細書において想定されるデジタル細胞は、実験可能な細胞すベてを包含する。従って、本明細書において説明されるすべての細胞に関する記載は、適用可能である限り、デジタル細胞にも適用されることが理解されるべきである。

[0061] デジタル細胞を用いると、現実の細胞に対して行った実験の実験結果をコンビユータシステム上で再現することができる。これにより、実験設備を持たない研究機関、教育機関および個人においても、細胞に関する教育および最先端の研究を行うことが可能になる。その結果、従来はこの分野に参入することが不可能であった異業種力ももこの分野に参入することが可能になる。

[0062] 本発明で用いられる細胞は、どの生物由来の細胞 (たとえば、任意の種類の単細胞生物 (例えば、細菌、酵母)または多細胞生物 (例えば、動物 (たとえば、脊椎動物、無脊椎動物）、植物 (たとえば、単子葉植物、双子葉植物など)など)）でもよい。例えば、脊椎動物 (たとえば、メタラウナギ類、ャッメゥナギ類、軟骨魚類、硬骨魚類、両生類、爬虫類、鳥類、哺乳動物など）由来の細胞が用いられ、より詳細には、哺乳動物 (例えば、単孔類、有袋類、貧歯類、皮翼類、翼手類、食肉類、食虫類、長鼻類、奇蹄類、偶蹄類、管歯類、有鱗類、海牛類、クジラ目、霊長類、齧歯類、ゥサギ目など）由来の細胞が用いられる。 1つの実施形態では、霊長類 (たとえば、チンパンジー、二ホンザル、ヒト）由来の細胞、特にヒト由来の細胞が用いられるがそれに限定されない。本発明において用いられる細胞は、上記細胞は、幹細胞であってもよく体細胞であってもよい。また、そのような細胞は、付着細胞、浮遊細胞、組織形成細胞およびそれらの混合物などであり得る。そのような細胞は、移植目的に使用されるものであってもよい。 [0063] 本発明において、臓器が対象とされる場合、そのような臓器はどのような臓器でもよぐまた本発明が対象とする組織または細胞は、生物のどの臓器または器官に由来するものでもよい。本明細書において「臓器」または「器官」とは、互換可能に用いられ、生物個体のある機能が個体内の特定の部分に局在して営まれ，かつその部分が形態的に独立性をもっている構造体をいう。一般に多細胞生物 (例えば、動物、植物）では器官は特定の空間的配置をもつ!、くつかの組織からなり、組織は多数の細胞カもなる。そのような臓器または器官としては、血管系に関連する臓器または器官が挙げられる。 1つの実施形態では、本発明が対象とする臓器は、皮膚、血管、角膜、腎臓、心臓、肝臓、臍帯、腸、神経、肺、胎盤、脾臓、脳、四肢末梢、網膜などが挙げられるがそれらに限定されない。本明細書において、本発明の多能性細胞力も分化した細胞としては、表皮細胞、膝実質細胞、膝管細胞、肝細胞、血液細胞、心筋細胞、骨格筋細胞、骨芽細胞、骨格筋芽細胞、神経細胞、血管内皮細胞、色素細胞、平滑筋細胞、脂肪細胞、骨細胞、軟骨細胞などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0064] 本明細書において「組織」（tissue)とは、多細胞生物において、実質的に同一の機能および Zまたは形態をもつ細胞集団をいう。通常「組織」は、同じ起源を有する力異なる起源を持つ細胞集団であっても、同一の機能および Z-または形態を有するのであれば、組織と呼ばれ得る。従って、本発明の幹細胞を用いて組織を再生する場合、 2以上の異なる起源を有する細胞集団が一つの組織を構成し得る。通常、組織は、臓器の一部を構成する。動物の組織は，形態的、機能的または発生的根拠に基づき、上皮組織、結合組織、筋肉組織、神経組織などに区別される。植物では、構成細胞の発達段階によって分裂組織と永久組織とに大別され、また構成細胞の種類によって単一組織と複合組織とに分けるなど、 V、ろ、ろな分類が行われて、る。

[0065] 本明細書にぉ、て「幹細胞」とは、自己複製能を有し、多分化能 (すなわち多能性）

(「pluripot_ency」）を有する細胞をいう。幹細胞は通常、組織が傷害を受けたときにその組織を再生することができる。本明細書では幹細胞は、胚性幹 (ES)細胞または組織幹細胞 (組織性幹細胞、組織特異的幹細胞または体性幹細胞ともヽぅ）であり得るがそれらに限定されない。また、上述の能力を有している限り、人工的に作製した細胞)もまた、幹細胞であり得る。胚性幹細胞とは初期胚に由来する多能性幹細胞をいう。胚性幹細胞は、 1981年に初めて榭立され、 1989年以降ノックアウトマウス作製にも応用されている。 1998年にはヒト胚性幹細胞が榭立されており、再生医学にも利用されつつある。組織幹細胞は、胚性幹細胞とは異なり、分化の方向が限定されている細胞であり、組織中の特定の位置に存在し、未分化な細胞内構造をしている。従って、組織幹細胞は多能性のレベルが低い。組織幹細胞は、核 Z細胞質比が高ぐ細胞内小器官が乏しい。組織幹細胞は、概して、多分化能を有し、細胞周期が遅ぐ個体の一生以上に増殖能を維持する。本明細書において使用される場合は、幹細胞は胚性幹細胞であっても、組織幹細胞であってもよ、。

[0066] 由来する部位により分類すると、組織幹細胞は、例えば、皮膚系、消化器系、骨髄系、神経系などに分けられる。皮膚系の組織幹細胞としては、表皮幹細胞、毛嚢幹細胞などが挙げられる。消ィ匕器系の組織幹細胞としては、膝 (共通)幹細胞、肝幹細胞などが挙げられる。骨髄系の糸且織幹細胞としては、造血幹細胞、間葉系幹細胞などが挙げられる。神経系の組織幹細胞としては、神経幹細胞、網膜幹細胞などが挙げられる。

[0067] 本明細書において「体細胞」とは、卵子、精子などの生殖細胞以外の細胞であり、その DNAを次世代に直接引き渡さない全ての細胞をいう。体細胞は通常、多能性が限定されている力または消失している。本明細書において使用される体細胞は、天然に存在するものであってもよぐ遺伝子改変されたものであってもよい。

[0068] 細胞は、由来により、外胚葉、中胚葉および内胚葉に由来する幹細胞に分類され得る。外胚葉由来の細胞は、主に脳に存在し、神経幹細胞などが含まれる。中胚葉由来の細胞は、主に骨髄に存在し、血管幹細胞、造血幹細胞および間葉系幹細胞などが含まれる。内胚葉由来の細胞は主に臓器に存在し、肝幹細胞、脾幹細胞などが含まれる。本明細書では、体細胞はどのような胚葉由来でもよい。好ましくは、体細胞は、リンパ球、脾臓細胞または精巣由来の細胞が使用され得る。

[0069] 本明細書にお!、て「単離された」とは、通常の環境にお!、て天然に付随する物質が少なくとも低減されていること、好ましくは実質的に含まないをいう。従って、単離された細胞とは、天然の環境において付随する他の物質 (たとえば、他の細胞、タンパク質、核酸分子など)を実質的に含まない細胞をいう。核酸分子またはポリペプチドについていう場合、「単離された」とは、たとえば、組換え DNA技術により作製された場合には細胞物質または培養培地を実質的に含まず、化学合成された場合には前駆体ィ匕学物質またはその他の化学物質を実質的に含まない、核酸分子またはポリぺプチドを指す。単離された核酸分子は、好ましくは、その核酸分子が由来する生物にお V、て天然に該核酸分子に隣接して、る (flanking)配列（即ち、該核酸の 5 '末端および 3，末端に位置する配列）を含まな!/ヽ。

[0070] 本明細書にぉ、て、「榭立された」または「確立された」細胞とは、特定の性質 (例えば、多分化能)を維持し、かつ、細胞が培養条件下で安定に増殖し続けるようになつた状態をいう。したがって、榭立された幹細胞は、多分化能を維持する。

[0071] 本明細書にぉ、て「分ィ匕 (した)細胞」とは、機能および形態が特殊化した細胞 (例えば、筋細胞、神経細胞など）をいい、幹細胞とは異なり、多能性はないか、またはほとんどない。分化した細胞としては、例えば、表皮細胞、脾実質細胞、脾管細胞、肝細胞、血液細胞、心筋細胞、骨格筋細胞、骨芽細胞、骨格筋芽細胞、神経細胞、血管内皮細胞、色素細胞、平滑筋細胞、脂肪細胞、骨細胞、軟骨細胞などが挙げられる。

[0072] 本明細書において細胞の「状態」とは、細胞の種々のパラメータ (例えば、細胞周期、外来因子に対する応答、シグナル伝達、遺伝子発現、遺伝子の転写など）に関する状況をさす。そのような状態としては、例えば、分化状態、未分化状態、外来因子に対する細胞応答、細胞周期、増殖状態などが挙げられるがそれらに限定されない

[0073] 本明細書において、「分化」または「細胞分化」とは、 1個の細胞の分裂によって由来した娘細胞集団の中で形態的および Zまたは機能的に質的な差をもった二つ以上のタイプの細胞が生じてくる現象をいう。従って、元来特別な特徴を検出できない細胞に由来する細胞集団（細胞系譜)が、特定のタンパク質の産生などはっきりした特徴を示すに至る過程も分化に包含される。現在では細胞分化を，ゲノム中の特定の遺伝子群が発現した状態と考えることが一般的であり、このような遺伝子発現状態をもたらす細胞内あるいは細胞外の因子または条件を探索することにより細胞分ィ匕を同定することができる。細胞分ィ匕の結果は原則として安定であって、特に動物細胞では，別のタイプの細胞に分ィ匕することは例外的にしか起こらない。

[0074] 本明細書において「多能性」または「多分ィ匕能」とは、互換可能に用いられ、細胞の性質をいい、 1以上、好ましくは 2以上の種々の組織または臓器に分ィ匕し得る能力をいう。従って、「多能性」および「多分化能」は、本明細書においては特に言及しない限り「未分化」と互換可能に用いられる。通常、細胞の多能性は発生が進むにつれて制限され、成体では一つの組織または器官の構成細胞が別のものの細胞に変化することは少ない。従って多能性は通常失われている。とくに上皮性の細胞は他の上皮性細胞に変化しにくい。これが起きる場合通常病的な状態であり、化生 (metaplasia )と呼ばれる。し力し間葉系細胞では比較的単純な刺激で他の間葉性細胞にかわり化生を起こしやすいので多能性の程度は高い。胚性幹細胞は、多能性を有する。組織幹細胞は、多能性を有する。本明細書において、多能性のうち、受精卵のように生体を構成する全ての種類の細胞に分化する能力は全能性と! ヽ、多能性は全能性の概念を包含し得る。ある細胞が多能性を有するかどうかは、たとえば、体外培養系における、胚様体 (Embryoid Body)の形成、分化誘導条件下での培養等が挙げられるがそれらに限定されない。また、生体を用いた多能性の有無についてのアツセィ法としては、免疫不全マウスへの移植による奇形種 (テラトーマ）の形成、胚盤胞への注入によるキメラ胚の形成、生体組織への移植、腹水への注入による増殖等が挙げられるがそれらに限定されない。本明細書において、多能性のうち、受精卵のように生体を構成する全ての種類の細胞に分化する能力は「全能性」といい、多能性は全能性の概念を包含し得る。また、 1つの方向にのみ分ィ匕する能力は、単能性ともい

[0075] (生化学'分子生物学）

本明細書において「因子」（agent)としては、意図する目的を達成することができる限りどのような物質または他の要素 (例えば、光、放射能、熱、電気などのエネルギー )でもあってもよい。そのような物質としては、例えば、タンパク質、ポリペプチド、オリゴペプチド、ペプチド、ポリヌクレオチド、オリゴヌクレオチド、ヌクレオチド、核酸 (例えば、 cDNA、ゲノム DNAのような DNA、 mRNAのような RNAを含む）、ポリサッカリド、オリゴサッカリド、脂質、有機低分子 (例えば、ホルモン、リガンド、情報伝達物質、有機低分子、コンビナトリアルケミストリで合成された分子、医薬品として利用され得る低分子 (例えば、低分子リガンドなど)など）、これらの複合分子が挙げられるがそれらに限定されない。ポリヌクレオチドに対して特異的な因子としては、代表的には、そのポリヌクレオチドの配列に対して一定の配列相同性を (例えば、 70%以上の配列同一性)もって相補性を有するポリヌクレオチド、プロモーター領域に結合する転写因子のようなポリペプチドなどが挙げられるがそれらに限定されない。ポリペプチドに対して特異的な因子としては、代表的には、そのポリペプチドに対して特異的に指向された抗体またはその誘導体あるいはその類似物 (例えば、単鎖抗体)、そのポリぺプチドがレセプターまたはリガンドである場合の特異的なリガンドまたはレセプター、そのポリペプチドが酵素である場合、その基質などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0076] 本明細書において「生物学的因子」とは、生命体 (例えば、細胞）に関連する因子をいう。好ましくは、通常の状態で細胞に存在する因子を生物学的因子という。そのような生物学的因子としては、例えば、核酸分子、タンパク質、糖、脂肪、代謝物、低分子、それらの複合体など、ならびに時間的要素が入った因子などが挙げられるがそれらに限定されない。あるいは、生物学的因子としては、電流、電位 (例えば、膜電位など）、 pH、浸透圧なども本発明に包含されることが理解される。本明細書において有用な生物学的因子としては、例えば、転写制御配列（例えば、プロモーターなど )、構造遺伝子またはそれをコードする核酸分子挙げられる。「生物学的因子」の「集合体」とは、本明細書において使用される場合、複数の生物学的因子（同種または異種)をいう。好ましくは、協働している生物学的因子をさす。

[0077] 本明細書において、「遺伝子」とは、遺伝形質を規定する因子をいう。通常染色体上に一定の順序に配列して、る。タンパク質の一次構造を規定するものを構造遺伝子といい、その発現を左右するものを調節遺伝子 (たとえば、プロモーター）という。本明細書では、遺伝子は、特に言及しない限り、構造遺伝子および調節遺伝子を包含する。近年では、ゲノムが解析され、配列自体はすべて判明している。その機能は必ずしも判明して、るわけではな、が、タンパク質も RNAもコードしな!、配列も存在する。そのような配列もまた、遺伝形質に影響を有していることが充分理解され、したがつて、そのような配列もまた、本明細書の最も広義な定義においては遺伝子の概念に入ることが理解される。したがって、例えば、サイクリン遺伝子というときは、通常、サイクリンの構造遺伝子およびサイクリンのプロモーターの両方を包含する。本明細書では、「遺伝子」は、「ポリヌクレオチド」、「オリゴヌクレオチド」、「核酸分子」および「核酸」ならびに Zまたは「タンパク質」、「ポリペプチド」、「オリゴペプチド」および「ぺプチド」を指すことがある。本明細書においてはまた、「遺伝子産物」は、遺伝子によって発現された「ポリヌクレオチド」、「オリゴヌクレオチド」、「核酸分子」および「核酸」ならびに Zまたは「タンパク質」、「ポリペプチド」、「オリゴペプチド」および「ペプチド」を包含する。当業者であれば、遺伝子産物が何たるかはその状況に応じて理解することができる。

[0078] 本明細書にぉ、て配列（例えば、核酸配列、アミノ酸配列など）の「相同性」とは、 2 以上の遺伝子配列の、互いに対する同一性の程度をいう。従って、ある 2つの遺伝子の相同性が高いほど、それらの配列の同一性または類似性は高い。 2種類の遺伝子が相同性を有するか否かは、配列の直接の比較、または核酸の場合ストリンジェントな条件下でのハイブリダィゼーシヨン法によって調べられ得る。 2つの遺伝子配列を直接比較する場合、その遺伝子配列間で DNA配列が、代表的には少なくとも 50% 同一である場合、好ましくは少なくとも 70%同一である場合、より好ましくは少なくとも 80%、 90%、 95%、 96%、 97%、 98%または 99%同一である場合、それらの遺伝子は相同性を有する。本明細書において、配列（例えば、核酸配列、アミノ酸配列など）の「類似性」とは、上記相同性において、保存的置換をポジティブ（同一）とみなした場合の、 2以上の遺伝子配列の、互いに対する同一性の程度をいう。従って、保存的置換がある場合は、その保存的置換の存在に応じて同一性と類似性とは異なる。また、保存的置換がない場合は、同一性と類似性とは同じ数値を示す。

[0079] 本明細書では、アミノ酸配列および塩基配列の類似性、同一性および相同性の比較は、配列分析用ツールである FASTAを用いてデフォルトパラメータを用いて算出される。

[0080] 本明細書において使用される用語「タンパク質」、「ポリペプチド」、「オリゴペプチド」および「ペプチド」は、本明細書において同じ意味で使用され、任意の長さのアミノ酸のポリマーをいう。このポリマーは、直鎖であっても分岐していてもよぐ環状であってもよい。アミノ酸は、天然のものであっても非天然のものであってもよぐ改変されたァミノ酸であってもよい。この用語はまた、複数のポリペプチド鎖の複合体へとァセンブルされたものを包含し得る。この用語はまた、天然または人工的に改変されたァミノ酸ポリマーも包含する。そのような改変としては、例えば、ジスルフイド結合形成、ダリコシル化、脂質化、ァセチル化、リン酸ィ匕または任意の他の操作もしくは改変（例えば、標識成分との結合体化)。この定義にはまた、例えば、アミノ酸の 1または 2以上のアナログを含むポリペプチド (例えば、非天然のアミノ酸などを含む）、ペプチド様化合物（例えば、ぺプトイド）および当該分野にお!、て公知の他の改変が包含される。フイブロネクチンのような細胞外マトリクスタンパク質の遺伝子産物は、通常ポリぺプチド形態をとる。

本明細書において使用される用語「ポリヌクレオチド」、「オリゴヌクレオチド」、「核酸分子」および「核酸」は、本明細書において同じ意味で使用され、任意の長さのヌクレォチドのポリマーをいう。この用語はまた、「誘導体オリゴヌクレオチド」または「誘導体ポリヌクレオチド」を含む。「誘導体オリゴヌクレオチド」または「誘導体ポリヌクレオチド」とは、ヌクレオチドの誘導体を含むか、またはヌクレオチド間の結合が通常とは異なるオリゴヌクレオチドまたはポリヌクレオチドをいい、互換的に使用される。そのようなオリゴヌクレオチドとして具体的には、例えば、 2' O—メチルーリボヌクレオチド、ォリゴヌクレオチド中のリン酸ジエステル結合がホスホロチォエート結合に変換された誘導体オリゴヌクレオチド、オリゴヌクレオチド中のリン酸ジエステル結合が N3，一 P5，ホスホロアミデート結合に変換された誘導体オリゴヌクレオチド、オリゴヌクレオチド中のリボースとリン酸ジエステル結合とがペプチド核酸結合に変換された誘導体オリゴヌクレオチド、オリゴヌクレオチド中のゥラシルが C 5プロピ-ルゥラシルで置換された誘導体オリゴヌクレオチド、オリゴヌクレオチド中のゥラシルが C 5チアゾールゥラシルで置換された誘導体オリゴヌクレオチド、オリゴヌクレオチド中のシトシンが C 5 プロピ-ルシトシンで置換された誘導体オリゴヌクレオチド、オリゴヌクレオチド中のシトシンがフエノキサジン修飾シトシン（phenoxazine— modified cytosine)で置換された誘導体オリゴヌクレオチド、 DNA中のリボースが 2，—O—プロピルリボースで置換された誘導体オリゴヌクレオチドおよびオリゴヌクレオチド中のリボースが 2，ーメトキシエトキシリボースで置換された誘導体オリゴヌクレオチドなどが例示される。他にそうではないと示されなければ、特定の核酸配列はまた、明示的に示された配列と同様に、その保存的に改変された改変体 (例えば、縮重コドン置換体)および相補配列を包含することが企図される。具体的には、縮重コドン置換体は、 1またはそれ以上の選択された (または、すべての）コドンの 3番目の位置が混合塩基および Zまたはデォキシイノシン残基で置換された配列を作成することにより達成され得る（Batzerら、 Nucleic Acid Res. 19： 5081 (1991) ; Ohtsukaら、 Biol. Chem. 260 : 260 5 - 2608 (1985)； Rossoliniら、 Mol. Cell. Probes 8 : 91— 98 (1994) )。フイブロネクチンのような細胞外マトリクスタンパク質などの遺伝子は、通常、このポリヌクレォチド形態をとる。また、トランスフエクシヨンの対象となる分子もこのポリヌクレオチドである。

[0082] 本明細書において、「対応する」アミノ酸または核酸とは、それぞれあるポリペプチド分子またはポリヌクレオチド分子にぉ、て、比較の基準となるポリペプチドまたはポリヌクレオチドにおける所定のアミノ酸と同様の作用を有する力、あるいは有することが予測されるアミノ酸または核酸をいい、特に酵素分子にあっては、活性部位中の同様の位置に存在し触媒活性に同様の寄与をするアミノ酸をいう。例えば、あるポリヌクレオチドの転写制御配列であれば、その転写制御配列の特定の部分に対応するォルソログにおける同様の部分であり得る。

[0083] 本明細書にぉ、て、「対応する」遺伝子 (例えば、ポリペプチドまたは核酸分子）とは、ある種において、比較の基準となる種における所定の遺伝子と同様の作用を有するか、または有することが予測される遺伝子をいい、そのような作用を有する遺伝子が複数存在する場合、進化学的に同じ起源を有するものをいう。従って、ある遺伝子の対応する遺伝子は、その遺伝子のオルソログあるいは種相同体であり得る。したがって、マウスサイクリン遺伝子に対応する遺伝子は、他の動物においても見出すことができる。そのような対応する遺伝子は、当該分野において周知の技術を用いて同定することができる。したがって、例えば、ある動物における対応する遺伝子は、対応する遺伝子の基準となる遺伝子 (例えば、マウスサイクリン遺伝子）の配列をクエリ配列として用いてその動物（例えばヒト、ラット）の配列データベースを検索することによつて見出すことができる。

[0084] 本明細書にぉ、て、「フラグメント」とは、全長のポリペプチドまたはポリヌクレオチド（長さが n)に対して、 l〜n— 1までの配列長さを有するポリペプチドまたはポリヌクレオチドをいう。フラグメントの長さは、その目的に応じて、適宜変更することができ、例えば、その長さの下限としては、ポリペプチドの場合、 3、 4、 5、 6、 7、 8、 9、 10、 15, 2 0、 25、 30、 40、 50およびそれ以上のアミノ酸が挙げられ、ここの具体的に列挙していない整数で表される長さ (例えば、 11など)もまた、下限として適切であり得る。また、ポリヌクレオチドの場合、 5、 6、 7、 8、 9、 10、 15, 20、 25、 30、 40、 50、 75、 100 およびそれ以上のヌクレオチドが挙げられ、ここの具体的に列挙して!/、な!/、整数で表される長さ（例えば、 11など)もまた、下限として適切であり得る。本明細書において、ポリペプチドおよびポリヌクレオチドの長さは、上述のようにそれぞれアミノ酸または核酸の個数で表すことができるが、上述の個数は絶対的なものではなぐ同じ機能を有する限り、上限または加減としての上述の個数は、その個数の上下数個（または例えば上下 10%)のものも含むことが意図される。そのような意図を表現するために、本明細書では、個数の前に「約」を付けて表現することがある。しかし、本明細書では、「約」のあるなしはその数値の解釈に影響を与えなヽことが理解されるべきである。

[0085] 本明細書において「生物学的活性」とは、ある因子 (例えば、ポリペプチドまたは核酸分子など）が、生体内において有し得る活性のことをいい、種々の機能 (例えば、転写促進活性)を発揮する活性が包含される。例えば、ある因子がアンチセンス分子である場合、その生物学的活性は、対象となる核酸分子への結合、それによる発現抑制などを包含する。例えば、ある因子が酵素である場合、その生物学的活性は、その酵素活性を包含する。別の例では、ある因子がリガンドである場合、そのリガンドが対応するレセプターへの結合を包含する。その生物学的活性が転写調節活性である場合は、転写レベルまたはその変動を調節する活性をいう。そのような生物学的活性は、当該分野において周知の技術によって測定することができる。

[0086] 本明細書にぉ、て、「ストリンジヱントな条件でハイブリダィズするポリヌクレオチド」とは、当該分野で慣用される周知の条件をいう。本発明のポリヌクレオチド中から選択されたポリヌクレオチドをプローブとして、コロニ一'ハイブリダィゼーシヨン法、プラーク 'ハイブリダィゼーシヨン法あるいはサザンブロットハイブリダィゼーシヨン法等を用いることにより、そのようなポリヌクレオチドを得ることができる。具体的には、コロニーあるいはプラーク由来の DNAを固定化したフィルターを用いて、 0. 7〜1. OMの Na C1存在下、 65°Cでハイブリダィゼーシヨンを行った後、 0. 1〜2倍濃度の SSC (salin e- sodium citrate)溶液（1倍濃度の SSC溶液の組成は、 150mM 塩化ナトリウム、 15mM クェン酸ナトリウムである）を用い、 65°C条件下でフィルターを洗浄することにより同定できるポリヌクレオチドを意味する。ハイブリダィゼーシヨンは、 Molecu lar Cloning 2ηα ed. , Current Protocols m Molecular Biology, ¾uppl ement 1〜38、 DNA Cloning 1： Core Techniques, A Practical Approa ch, Second Edition, Oxford University Press (1995)等の実験書に記載されている方法に準じて行うことができる。ここで、ストリンジェントな条件下でノヽイブリダィズする配列からは、好ましくは、 A配列のみまたは T配列のみを含む配列が除外される。「ハイブリダィズ可能なポリヌクレオチド」とは、上記ハイブリダィズ条件下で別のポリヌクレオチドにハイブリダィズすることができるポリヌクレオチドを、う。ハイブリダィズ可能なポリヌクレオチドとして具体的には、本発明で具体的に示されるアミノ酸配列を有するポリペプチドをコードする DNAの塩基配列と少なくとも 60%以上の相同性を有するポリヌクレオチド、好ましくは 80%以上の相同性を有するポリヌクレオチド、さらに好ましくは 95%以上の相同性を有するポリヌクレオチドを挙げることができる。本明細書において「塩」は、当該分野において通常用いられる最も広い意味と同じ意味で用いられ、無機塩および有機塩の両方を含む。塩は、通常、酸と塩基との中和反応によって生成する。塩には中和反応で生成する NaCl、 K SOなどといったも

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ののほかに、金属と酸との反応で生成する PbSO、 ZnClなど種々の種類があり、こ

4 2

れらは、直接中和反応によって生成したものでなくても、酸と塩基との中和反応から生成したとみなすことができる。塩としては、正塩 (酸の Hや塩基の OHが塩に含まれていないもの、例えば、 NaCl、 NH Cl、 CH COONa、 Na CO )、酸性塩（酸の H

4 3 2 3

が塩に残っているもの、例えば、 NaHCO、 KHSO、 CaHPO )、塩基性塩 (塩基の OHが塩の中に残っているもの、例えば、 MgCl(OH)、 CuCl (OH) )などに分類することができるがそれらの分類は、本発明においてはそれほど重要ではない。好ましい塩としては、培地を構成する塩 (例えば、塩ィ匕カルシウム、リン酸水素ナトリウム、炭酸水素ナトリウム、ピルビン酸ナトリウム、 HEPES、塩ィ匕カルシウム、塩化ナトリウム、塩ィ匕カリウム、硫化マグネシウム、硝酸鉄、アミノ酸、ビタミン、緩衝液を構成する塩（例えば、塩ィ匕カルゥム、塩化マグネシウム、リン酸水素ナトリウム、塩ィ匕ナトリウム）などが好ましい。細胞に対する親和性を保持または改善する効果がより高いからである。これらの塩は、単独で用いてもよいし、複数用いてもよい。複数用いることが好ましい。細胞に対する親和性が高くなる傾向があるからである。従って、 NaClなどを単独で用いるよりも、培地中に含まれる塩 (例えば、塩ィ匕カルシウム、塩化マグネシウム、リン酸水素ナトリウム、塩ィ匕ナトリウム)を複数を用いることが好ましぐより好ましくは、培地中に含まれる塩全部をそのまま使用することが有利であり得る。別の好ま、実施形態では、グルコースをカ卩えてもよい。

[0088] 本明細書において使用される用語「物質」は、当該分野において用いられる最も広義な意味と同じ意味で含まれ、正または負に荷電することができるものを含む。

[0089] 本明細書にぉ、て「正に荷電した物質」は、正荷電を有するすべての物質を包含する。そのような物質としては、例えば、カチオン性ポリマー、カチオン性脂質などのカチオン性物質が含まれるがそれらに限定されない。好ましくは、そのような正に荷電した物質は、複合体を形成することができる物質であることが有利である。そのような複合体を形成することができる正に荷電した物質としては、例えば、カチオン性ポリマーのようにある程度の分子量を有する物質、あるいは、カチオン性脂質のように特定の溶媒 (例えば、水、水溶液など）中においてある程度溶解せずに残存することができる物質などが挙げられるがそれらに限定されない。そのような好ましい正に荷電した物質としては、例えば、ポリエチレンィミン、ポリ Lリシン、合成ポリペプチドもしくはそれらの誘導体などが挙げられるがそれらに限定されない。あるいは、正に荷電した物質としては、ヒストン、合成ポリペプチドなどのような生体分子が挙げられるがそれらに限定されない。そのような好ましい正に荷電した物質の種類は、複合体を形成するパートナーである負に荷電した物質の種類に応じて変動する。好まし、複合体形成パートナーを選択することは、当業者には容易であり、そのような選択は、当該分野にお、て周知の技術を用いて行うことができる。そのような好まし、複合体形成パートナーの選択においては、種々のパラメータを考慮することができる。そのようなパラメータとしては、例えば、電荷、分子量、疎水性、親水性、置換基の性質、 pH、温度、塩濃度、圧力などの種々の物理的パラメータ、化学的パラメータなどが挙げられるがそれらに限定されない。

[0090] 本明細書にぉ、て「カチオン性ポリマー」は、カチオン性の官能基を有するポリマーをいい、例えば、ポリエチレンィミン、ポリ Lリシン、合成ポリペプチドもしくはそれらの誘導体が挙げられるがそれらに限定されない。

[0091] 本明細書にぉ、て「カチオン性脂質」は、カチオン性の官能基を有する脂質を、、、例えば、ホスファチジルコリン、ホスファチジルエタノールァミン、ホスファチジルセリン、及びその誘導体が挙げられるがそれらに限定されない。

[0092] ここで、カチオン性の官能基としては、例えば、一級ァミン、二級ァミン、三級アミンが挙げられるがそれらに限定されな、。

[0093] 本明細書にぉ、て「負に荷電した物質」は、負荷電を有するすべての物質を包含する。そのような物質としては、例えば、 DNAなどの生体分子ポリマー、ァ-オン性脂質などのァ-オン性物質が含まれるがそれらに限定されない。好ましくは、そのような負に荷電した物質は、複合体を形成することができる物質であることが有利である。そのような複合体を形成することができる負に荷電した物質としては、例えば、 DN Aのようなァ-オン性ポリマーのようにある程度の分子量を有する物質、あるいは、ァ二オン性脂質のように特定の溶媒 (例えば、水、水溶液など）中においてある程度溶解せずに残存することができる物質などが挙げられるがそれらに限定されない。そのような好ましい負に荷電した物質としては、例えば、 DNA、 RNA、 PNA、ポリべプチド、化合物、及びその複合体などが挙げられるがそれらに限定されない。あるいは、負に荷電した物質としては、 DNA、 RNA、 PNA、ポリペプチド、化合物、及びその複合体などのような生物学的因子または生体分子が挙げられるがそれらに限定されない。そのような好ましい負に荷電した物質の種類は、複合体を形成するパートナーである正に荷電した物質の種類に応じて変動する。好まし、複合体形成パートナーを選択することは、当業者には容易であり、そのような選択は、当該分野において周知の技術を用いて行うことができる。そのような好ましい複合体形成パートナーの選択においては、種々のパラメータを考慮することができる。そのようなパラメータもまた、上述の正に荷電した物質において考慮すべきパラメータと同様、種々のものを包含する。

[0094] 本明細書にぉ、て「ァ-オン性ポリマー」は、ァ-オン性の官能基を有するポリマーをいい、例えば、 DNA、 RNA、 PNA、ポリペプチド、化合物、及びその複合体が挙げられるがそれらに限定されない。

[0095] 本明細書にぉ、て「ァ-オン性脂質」は、ァ-オン性の官能基を有する脂質をヽ

、例えば、ホスファチジン酸、ホスファチジルセリンが挙げられるがそれらに限定されない。

[0096] ここで、ァ-オン性の官能基としては、例えば、カルボキシル基、リン酸基が挙げられるがそれらに限定されない。

[0097] また、目的の物質に対して、正電荷または負電荷を有する置換基などの部分を付加することによって、その目的の物質の電荷を変換することも可能である。好ましい複合体パートナーが固定を目的とする物質と同じ電荷を有している場合に、いずれかの電荷を変換することによって複合体形成を促進することが可能である。

[0098] 本明細書において「複合体」とは、二つ以上の物質が互いに直接的または間接的に相互作用する結果、それらの物質の総体があた力も 1つの物質のように挙動するものをいう。

[0099] 本明細書において「複合体パートナー」とは、複合体を形成するあるメンバーについて言及するとき、そのメンバーと直接的または間接的に相互作用する別のメンバーをいう。

[0100] 本明細書において複合体を形成する条件は、複合体パートナーの種類に応じて変動する。そのような条件は、当業者は容易に理解することができ、当該分野において周知の技法を用いて任意の複合体パートナー (例えば、正に荷電した物質および負に荷電した物質)力複合体を形成させることができる。

[0101] 本明細書において、正に荷電した物質と負に荷電した物質との複合体が使用されるとき、そのいずれ力または両方は、生物学的因子と同一であってもよい。

[0102] 本明細書において「固定」とは、固相支持体について用いられるとき、その対象となる物質 (例えば、生体分子)がその支持体において少なくともある一定の時間の間保持される状態またはそのような状態にさせることをいう。従って、物質が固相支持体上で固定された後、条件が変化する (例えば、別の溶媒中に浸される)場合は、その固定状態が解除されてもよい。

[0103] 本明細書において用いられる「細胞親和性」とは、ある物質が細胞 (例えば、細菌細胞、動物細胞、酵母、植物細胞など)または細胞を含む物体 (例えば、組織、臓器、生体など）と相互作用が可能な状態に置かれたときに、その細胞または細胞を含む物体に対して有害な影響を与えない性質をいう。好ましくは、細胞親和性を有する物質は、細胞が優先的に相互作用する物質であり得るがそれに限定されない。本発明では、固定されるべき物質 (例えば、正に荷電した物質および Zまたは負に荷電した物質）は、細胞親和性を有することが好ましいがそれに限定されない。固定されるべき物質が細胞親和性を有する場合、その物質が本発明にしたがって固定されると、細胞親和性が保持または改善されることが予想外に見いだされた。通常、細胞親和性を有する物質が固相支持体に固定される場合は、必ずしも細胞親和性が保持されるとは限らな力つたことに鑑みると、本発明の効果は計り知れない。

[0104] 本明細書にぉ、て「プローブ」とは、インビトロおよび Zまたはインビボなどのスクリ一ユングなどの生物学的実験にぉ、て用いられる、検索の対象となる物質を、、、例えば、特定の塩基配列を含む核酸分子または特定のアミノ酸配列を含むペプチドなどが挙げられるがそれに限定されない。

[0105] 通常プローブとして用いられる核酸分子としては、目的とする遺伝子の核酸配列と相同なまたは相補的な、少なくとも 8の連続するヌクレオチド長の核酸配列を有するものが挙げられる。そのような核酸配列は、好ましくは、少なくとも 9の連続するヌクレオチド長の、より好ましく 10の連続するヌクレオチド長の、さらに好ましくは 11の連続するヌクレオチド長の、 12の連続するヌクレオチド長の、 13の連続するヌクレオチド長の、 14の連続するヌクレオチド長の、 15の連続するヌクレオチド長の、 20の連続するヌクレオチド長の、 25の連続するヌクレオチド長の、 30の連続するヌクレオチド長の、 4 0の連続するヌクレオチド長の、 50の連続するヌクレオチド長の、核酸配列であり得る。プローブとして使用される核酸配列には、上述の配列に対して、少なくとも 70%相同な、より好ましくは、少なくとも 80%相同な、さらに好ましくは、 90%相同な、 95% 相同な核酸配列が含まれる。

[0106] 本明細書において、「検索」とは、電子的にまたは生物学的あるいは他の方法により、ある核酸塩基配列を利用して、特定の機能および Zまたは性質を有する他の核酸塩基配列を見出すことをいう。電子的な検索としては、 BLAST (Altschul et al . , J. Mol. Biol. 215 :403— 410 (1990) )、 FASTA (Pearson & Lipman, Proc. Natl. Acad. Sci. , USA 85 : 2444— 2448 (1988) )、 Smith and W aterman法（Smith and Waterman, J. Mol. Biol. 147 : 195— 197 (1981) )、および Needleman and Wunsch法 (Needleman and Wunsch, J. Mol. Biol . 48 :443— 453 (1970) )などが挙げられるがそれらに限定されない。生物学的な検索としては、ストリンジェントハイブリダィゼーシヨン、ゲノム DNAをナイロンメンブレン等に貼り付けたマクロアレイまたはガラス板に貼り付けたマイクロアレイ (マイクロアレイアツセィ）、 PCRおよび in situハイブリダィゼーシヨンなどが挙げられるがそれらに限定されない。

[0107] 本明細書における「プライマー」とは、高分子合成酵素反応において、合成される高分子化合物の反応の開始に必要な物質をいう。核酸分子の合成反応では、合成されるべき高分子化合物の一部の配列に相補的な核酸分子 (例えば、 DNAまたは RNAなど）が用いられ得る。

[0108] 通常プライマーとして用いられる核酸分子としては、目的とする遺伝子の核酸配列と相補的な、少なくとも 8の連続するヌクレオチド長の核酸配列を有するものが挙げられる。そのような核酸配列は、好ましくは、少なくとも 9の連続するヌクレオチド長の、より好ましく 10の連続するヌクレオチド長の、さらに好ましくは 11の連続するヌクレオチド長の、 12の連続するヌクレオチド長の、 13の連続するヌクレオチド長の、 14の連続するヌクレオチド長の、 15の連続するヌクレオチド長の、 16の連続するヌクレオチド長の、 17の連続するヌクレオチド長の、 18の連続するヌクレオチド長の、 19の連続するヌクレオチド長の、 20の連続するヌクレオチド長の、 25の連続するヌクレオチド長の、 30の連続するヌクレオチド長の、 40の連続するヌクレオチド長の、 50の連続するヌクレオチド長の、核酸配列であり得る。プローブとして使用される核酸配列には、上述の配列に対して、少なくとも 70%相同な、より好ましくは、少なくとも 80%相同な、さらに好ましくは、 90%相同な、 95%相同な核酸配列が含まれる。プライマーとして適切な配列は、合成 (増幅）が意図される配列の性質によって変動し得るが、当業者は、意図される配列に応じて適宜プライマーを設計することができる。そのようなプライマーの設計は当該分野において周知であり、手動でおこなってもよくコンビュータプログラム（例えば、 LASERGENE, PrimerSelect, DN AS tar)を用いて行つてもよい。

本明細書において、「ェピトープ」とは、構造の明らかな抗原決定基をいう。従って、ェピトープには特定の免疫グロブリンによる認識に関与するアミノ酸残基のセット、または、 τ細胞の場合は、 τ細胞レセプタータンパク質および Zもしくは主要組織適合性複合体 (MHC)レセプターによる認識について必要であるアミノ酸残基のセットが包含される。この用語はまた、「抗原決定基」または「抗原決定部位」と交換可能に使用される。免疫系分野において、インビボまたはインビトロで、ェピトープは、分子の特徴 (例えば、一次ペプチド構造、二次ペプチド構造または三次ペプチド構造および電荷)であり、免疫グロブリン、 T細胞レセプターまたは HLA分子によって認識される部位を形成する。ペプチドを含むェピトープは、ェピトープに独特な空間的コンフオメーシヨン中に 3つ以上のアミノ酸を含み得る。一般に、ェピトープは、少なくとも 5 つのこのようなアミノ酸からなり、代表的には少なくとも 6つ、 7つ、 8つ、 9つ、または 1 0のこのようなアミノ酸からなる。ェピトープの長さは、より長いほど、もとのペプチドの抗原性に類似することから一般的に好ましいが、コンフオメーシヨンを考慮すると、必ずしもそうでないことがある。アミノ酸の空間的コンフオメーシヨンを決定する方法は、当該分野で公知であり、例えば、 X線結晶学、および 2次元核磁気共鳴分光法を含む。さらに、所定のタンパク質におけるェピトープの同定は、当該分野で周知の技術を使用して容易に達成される。例えば、 Geysenら（1984) Proc. Natl. Acad. Sci. USA 81： 3998 (所定の抗原における免疫原性ェピトープの位置を決定するために迅速にペプチドを合成する一般的な方法）；米国特許第 4, 708, 871号 (抗原のェピトープを同定し、そして化学的に合成するための手順）；および Geysenら（1986 ) Molecular Immunology 23： 709 (所定の抗体に対して高い親和性を有するぺプチドを同定するための技術)を参照されたい。同じェピトープを認識する抗体は、単純な免疫アツセィにおいて同定され得る。このように、ペプチドを含むェピトープを決定する方法は、当該分野において周知であり、そのようなェピトープは、核酸またはアミノ酸の一次配列が提供されると、当業者はそのような周知慣用技術を用いて決定することができる。

[0110] 従って、ペプチドを含むェピトープとして使用するためには、少なくとも 3アミノ酸の長さの配列が必要であり、好ましくは、この配列は、少なくとも 4アミノ酸、より好ましくは 5アミノ酸、 6アミノ酸、 7アミノ酸、 8アミノ酸、 9アミノ酸、 10アミノ酸、 15アミノ酸、 20 アミノ酸、 25アミノ酸の長さの配列が必要であり得る。

[0111] 本明細書においてある核酸分子またはポリペプチドに「特異的に結合する因子」とは、その核酸分子またはポリペプチドに対するその因子の結合レベル力その核酸分子またはポリペプチド以外の核酸分子またはポリペプチドに対するその因子の結合レベルと同じ力またはそれよりも高い因子をいう。そのような因子としては、例えば、対象が核酸分子の場合、対象となる核酸分子に対して相補的な配列を有する核酸分子、対象となる核酸配列に対して結合するポリペプチド (例えば、転写因子など)などが挙げられ、対象がポリペプチドの場合、抗体、単鎖抗体、レセプタ一一リガンドの対のいずれか一方、酵素一基質のいずれか一方などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0112] 本明細書において用いられる用語「抗体」は、ポリクローナル抗体、モノクローナル抗体、ヒト抗体、ヒト化抗体、多重特異性抗体、キメラ抗体、および抗ィディオタィプ抗体、ならびにそれらの断片、例えば F (ab' ) 2および Fab断片、ならびにその他の組換えにより生産された結合体を含む。さらにこのような抗体を、酵素、例えばアルカリホスファターゼ、西洋ヮサビペルォキシダーゼ、 αガラクトシダーゼなど、に共有結合させまたは組換えにより融合させてよい。

[0113] 本明細書中で使用される用語「モノクローナル抗体」は、同質な抗体集団を有する抗体組成物をいう。この用語は、それが作製される様式によって限定されない。この用語は、全免疫グロブリン分子ならびに Fab分子、 F (ab' ) 2フラグメント、 Fvフラグメント、およびもとのモノクローナル抗体分子の免疫学的結合特性を示す他の分子を含む。ポリクローナル抗体およびモノクローナル抗体を作製する方法は当該分野で公知であり、そして以下でより十分に記載される。

[0114] モノクローナル抗体は、当該分野で周知の標準的な技術 (例えば、 Kohlerおよび Milstein, Nature (1975) 256 :495)またはその改変（例えば、 Buckら（1982) In Vitro 18 : 377)を使用して調製される。代表的には、マウスまたはラットを、タンパク質キャリアに結合したタンパク質で免疫化し、追加免疫し、そして脾臓 (および必要に応じていくつかの大きなリンパ節）を取り出し、そして単一細胞を解離する。必要に応じて、この脾臓細胞は、非特異的接着細胞の除去後、抗原でコーティングされたプレートまたはゥエルに細胞懸濁液を適用することにより、スクリーニングされ得る。抗原に特異的なィムノグロブリンを発現する B細胞がプレートに結合し、そして懸濁液の残渣でもリンス除去されない。次いで、得られた B細胞 (すなわちすべての剥離した脾臓細胞）をミエローマ細胞と融合させて、ハイプリドーマを得、このハイプリドーマを用 V、てモノクローナル抗体を産生させる。

[0115] 本明細書において「抗原」（antigen)とは、抗体分子によって特異的に結合され得る任意の基質をいう。本明細書において「免疫原」（immunogen)とは、抗原特異的免疫応答を生じるリンパ球活性ィ匕を開始し得る抗原をいう。

[0116] あるタンパク質分子において、配列に含まれるあるアミノ酸は、相互作用結合能力の明らかな低下または消失なしに、例えば、カチオン性領域または基質分子の結合部位のようなタンパク質構造にぉ、て他のアミノ酸に置換され得る。あるタンパク質の生物学的機能を規定するのは、タンパク質の相互作用能力および性質である。従つて、特定のアミノ酸の置換がアミノ酸配列において、またはその DNAコード配列のレベルにおいて行われ得、置換後もなお、もとの性質を維持するタンパク質が生じ得る。従って、生物学的有用性の明らかな損失なしに、種々の改変が、本明細書において開示されたペプチドまたはこのペプチドをコードする対応する DNAにおいて行われ得る。

[0117] 上記のような改変を設計する際に、アミノ酸の疎水性指数が考慮され得る。タンパク質における相互作用的な生物学的機能を与える際の疎水性アミノ酸指数の重要性は、一般に当該分野で認められている（Kyte. Jおよび Doolittle, R. F. J. Mol. Bi ol. 157 (1) : 105- 132, 1982)。アミノ酸の疎水的性質は、生成したタンパク質の二次構造に寄与し、次いでそのタンパク質と他の分子 (例えば、酵素、基質、レセプター、 DNA、抗体、抗原など）との相互作用を規定する。各アミノ酸は、それらの疎水性および電荷の性質に基づく疎水性指数を割り当てられる。それらは:イソロイシン（ +4. 5)；バリン（+4. 2)；ロイシン（ + 3. 8)；フエ-ルァラニン（ + 2. 8)；システィン Zシスチン（ + 2. 5)；メチォニン（ + 1. 9)；ァラニン（ + 1. 8)；グリシン（一0. 4)；スレォニン（一 0. 7) ;セリン（一0. 8)；トリプトファン（一0. 9) ;チロシン（一1. 3) ;プロリン (— 1. 6) ;ヒスチジン（一3. 2)；グノレタミン酸（一 3. 5)；グノレタミン（一3. 5) ;ァスパラギン酸（一3. 5)；ァスパラギン（一3. 5) ;リジン（一3. 9)；およびアルギニン（一4. 5) )である。

[0118] あるアミノ酸を、同様の疎水性指数を有する他のアミノ酸により置換して、そして依然として同様の生物学的機能を有するタンパク質 (例えば、酵素活性において等価なタンパク質)を生じさせ得ることが当該分野で周知である。このようなアミノ酸置換において、疎水性指数が ± 2以内であることが好ましぐ ± 1以内であることがより好ましぐおよび ±0. 5以内であることがさらにより好ましい。疎水性に基づくこのようなァミノ酸の置換は効率的であることが当該分野において理解される。

[0119] 親水性指数もまた、保存的置換において考慮され得る。米国特許第 4, 554, 101 号に記載されるように、以下の親水性指数がアミノ酸残基に割り当てられて、る：アルギニン（ + 3. 0)；リジン（ + 3. 0)；ァスパラギン酸（ + 3. 0± 1)；グルタミン酸（ + 3. 0 ± 1)；セリン（ + 0. 3)；ァスパラギン（ + 0. 2)；グルタミン（ + 0. 2)；グリシン（0)；スレォニン（一0. 4)；プロリン（一0. 5± 1)；ァラニン（一0. 5)；ヒスチジン（一0. 5)；システィン（一 1. 0)；メチォニン（一1. 3)；バリン（一 1. 5)；ロイシン（一1. 8)；ィソロイシン（一 1. 8) ;チロシン（一2. 3)；フエ-ルァラニン（一2. 5)；およびトリプトファン（一3 . 4)。アミノ酸が同様の親水性指数を有しかつ依然として生物学的等価体を与え得る別のものに置換され得ることが理解される。このようなアミノ酸置換において、親水性指数が ± 2以内であることが好ましぐ ± 1以内であることがより好ましぐおよび ±0 . 5以内であることがさらにより好ましい。

(プロファイルおよび関連技術）

本明細書において、細胞に関する「プロファイル」とは、細胞の生物学的状態の測定の集合をいう。特に、細胞のプロファイルという場合は、プロファイルとは、「細胞構成要素」のレベルを定量的に測定したものの測定値の集合あるいは連続であり得る。細胞構成要素には、生物学的系における遺伝子発現レベル、転写レベル (転写制御配列の活性レベル）、特定の遺伝子をコードする mRNAの存在量、およびタンパク質発現レベルが含まれる。遺伝子をコードする mRNAおよび/またはタンパク質発現レベルなどの細胞の各種構成要素のレベルは、薬物による処置や他の細胞生物学的状態の刺激 (perturbation)または振動に応答して変化することが知られている。したがって、複数のそのような「細胞構成要素」の測定は、細胞の生物学的状態に対する刺激の効果に関する情報を豊富に含むことから、このプロファイルは、細胞の分析および詳細な解析においてますます重要となっている。哺乳動物細胞においては 3万以上の異なる細胞構成要素が存在する。個々の細胞のプロファイルは通常複雑である。生物学的系の所定の状態のプロファイルは、しばしば、その生物学的系が刺激に付された後で測定される。そのような刺激としては、生物学的系と関係した実験的または環境的状態があり、例えば、生物学的系の薬物候補への暴露、外因性遺伝子の導入、時間の経過、系からの遺伝子の欠失、または培養条件の変更などがある。細胞構成要素の広範囲にわたる測定、つまり細胞における遺伝子の複製または転写、およびタンパク質の発現ならびにそれらの刺激に対する応答のプロフアイルは、細胞自体の調査に加えて、薬物の効果の比較および検討、疾病の診断、患者の投薬法の最適化を含めて、広範な有用性がある。さらに、それらは基本的なライフサイエンスの研究においても有用である。このようなプロファイルは、種々の形態でデータとして生成され、提示される。そのような形態としては、数字と時間との関数の形態、グラフ形態、画像形態などが挙げられるがそれらに限定されない。したがって、プ口ファイルに関するデータは、ときに、「プロファイルデータ」と本明細書において称することがある。このようなデータ生成は、コンピュータにより容易に達成され得る。適切なプログラムのコード化もまた当該分野において周知の技術で実施され得る。 [0121] 本発明の細胞分析では、細胞またはそれに相互作用する物質に起因する情報を検出することができる限り、種々の検出方法および検出手段を用いることができる。そのような検出方法および検出手段としては、例えば、目視、光学顕微鏡、蛍光顕微鏡、レーザー光源を用いた読取装置、表面プラズモン共鳴 (SPR)イメージング、電気信号、化学的または生化学的マーカーのいずれかあるいは複数種を用いる方法および手段を挙げることができるがそれらに限定されない。

[0122] 本明細書において特に「経時プロファイル」というとき、ある特定の細胞に関して言及するとき、その細胞に関するあるパラメータの経時変化を示すプロファイルをいう。そのような経時プロファイルとしては、例えば、転写状態の経時プロファイル、発現状態 (翻訳状態）の経時プロファイル、シグナル伝達の経時プロファイル、神経電位の経時プロファイルなどがあるがそれらに限定されな、。経時プロファイルを生成するためには、あるパラメータ (例えば、転写状態に関連する標識に起因する信号)を連続して記録し、プロファイル生成する必要がある。経時的に測定することは、連続的に測定することであるから、本明細書において「経時プロファイル」は、ときに、連続プロファイルとも称され得る。

[0123] 本明細書において細胞の「情報」とは、細胞中に存在する多くの要素を結合して全体として目的を指向させる働きをしているものをいう。情報の集合体がデジタル細胞を構成するといえる。

[0124] 本明細書において細胞、生物などの「状態」とは、細胞の種々のパラメータ（例えば、細胞周期、外来因子に対する応答、シグナル伝達、遺伝子発現、遺伝子の転写など）に関する状況をさす。そのような状態としては、例えば、分化状態、未分化状態、外来因子に対する細胞応答、細胞周期、増殖状態などが挙げられるがそれらに限定されない。本明細書では、特に、対象となる生物の環境、例えば、温度、湿度 (例えば、絶対湿度、相対湿度など）、 pH、塩濃度 (例えば、塩全体の濃度または特定の塩の濃度)、栄養 (例えば、炭水化物量など）、金属 (例えば、金属全体の量または特定の金属（例えば、重金属）の濃度など）、ガス (例えば、ガス全体の量または特定のガスの量)、有機溶媒 (例えば、有機溶媒全体の量または特定の有機溶媒 (例えば、エタノールなど）の量）、圧力（例えば、局所圧または全体の圧など）、気圧、粘性、流速 (例えば、培地中に生物が存在する場合のその培地の流速など）、光度 (ある特定波長の光量など）、光波長（例えば、可視光のほか紫外線、赤外線なども含み得る）、電磁波、放射線、重力、張力、音波、対象となる生物とは異なる他の生物 (例えば、寄生虫、病原菌など)、化学薬品 (例えば、医薬品など）、抗生物質、天然物、精神的ストレス、物理的ストレスなどのようなパラメータに対する反応性または耐性を、そのような状態に関する指標として使用することができる。

[0125] 本明細書にぉ、てある主体にとって「環境」（environment, Umgebung)とは、その主体に対するその外囲をいう。環境は、種々の構成要素、状態量が認められ，これらは環境要因といわれる、上記のようなパラメータが例示される。環境要因は、通常、非生物的環境要因と生物的環境要因とに大別され得る。非生物的環境要因 (無機的環境)を物理的と化学的とに、あるいは気候的と土壌的とに区別することもある。こうした種々の環境要因の生物に対する作用は、各々が独立的して行われるとは限らず、互いに関連しあっている場合が多い。したがって、本明細書では、環境は、それぞれの要因ごとに観察してもよいし、環境要因の総体 (種々のパラメータの総体）として認識されてもよい。このような環境を同一に保つすることは従来困難であると考えられてきた。これは特に、細胞の維持が困難であること、細胞をうまく固定することができず、しカゝも、導入を目的とする遺伝子などの物質が細胞内に導入されることが困難であることに起因する。本発明は、少なくともこれらの 1つを解決した。なお、本明細書において「同一の環境」とは、細胞にとって実質的に同一の環境であることを意味する。したがって、細胞が同様に増殖、分ィ匕などをすることができる限り、そのような環境は同一の環境であるといえる。本明細書では、同一の環境とは、特定の刺激 (例えば、外部刺激)を除き、他のパラメータが同一であることを意味する。

[0126] そのような環境を考慮する要因としては、例えば、温度、湿度、 pH、塩濃度、栄養、金属、ガス、有機溶媒、圧力、気圧、粘性、流速、光度、光波長、電磁波、放射線、重力、張力、音波、対象となる生物とは異なる他の生物 (例えば、寄生虫）、化学薬品、抗生物質、天然物、化学的ストレスおよび物理的ストレスからなる群より選択される少なくとも 1つの因子をパラメータとして包含する。

[0127] ここで、温度としては、例えば、高温、低温、超高温 (例えば、 95°Cなど）、超低温（例えば、— 80°Cなど）、 150〜― 270°Cのような広汎な温度が挙げられるがそれらに限定されない。

[0128] 湿度としては、例えば、相対湿度 100%、相対湿度 0%など 0〜100%の間の任意の点が挙げられるがそれらに限定されない。

[0129] pHとしては、例えば、 0〜14の任意の点が挙げられるがそれらに限定されない。

[0130] 塩濃度としては、例えば、 NaCl濃度（3%など）、他の塩の塩濃度 0〜： LOO %のうちの任意の点が挙げられるがそれらに限定されな!、。

[0131] 栄養としては、例えば、タンパク質、グルコース、脂質、ビタミン、無機塩等が挙げられるがそれらに限定されない。

[0132] 金属としては、例えば、重金属（例えば、水銀、カドミウムなど）、鉛、金、ウラン、銀が挙げられるがそれらに限定されな、。

[0133] ガスとしては、例えば、酸素、窒素、二酸化炭素、一酸化炭素、一酸化窒素、およびそれらの混合物などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0134] 有機溶媒としては、例えば、エタノール、メタノール、キシレン、プロパノールなどが挙げられるがそれらに限定されない。

[0135] 圧力としては、例えば、 0〜10トン/ cm2の任意の点などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0136] 気圧としては、例えば、 0〜： LOO気圧の任意の点などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0137] 粘性としては、例えば、水、グリセロールなど任意の流体またはそれらの混合物中の粘性が挙げられるがそれらに限定されない。

[0138] 流速としては、例えば、 0〜光速の任意の点などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0139] 光度としては、例えば、暗黒〜太陽光の間の一点などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0140] 光波長としては、例えば、可視光線、紫外線 (UV—A、 UV—B、 UV—Cなど）、赤外線 (遠赤外線、近赤外線など)などの任意の波長が挙げられるがそれらに限定されない。 [0141] 電磁波としては、任意の波長のものが挙げられる。

[0142] 放射線としては、任意の強度のものが挙げられる。

[0143] 重力としては、地球上の任意の重力または無重力〜地球上の重力の間の 1点、あるいは地球上の重力以上の任意の一点が挙げられるがそれらに限定されない。

[0144] 張力としては、任意の強度のものが挙げられる。

[0145] 音波としては、任意の強度および波長のものが挙げられる

対象となる生物とは異なる他の生物としては、例えば、寄生虫、病原菌、昆虫、線虫が挙げられるがそれらに限定されな、。

[0146] 化学薬品としては、例えば、塩酸、硫酸、苛性ソーダが挙げられるがそれらに限定されない。

[0147] 抗生物質としては、例えば、ペニシリン、カナマイシン、ストレプトマイシン、キノロン等が挙げられるがそれらに限定されない。

[0148] 天然物としては、例えば、ふぐ毒、蛇毒、アルカロイド等が挙げられるがそれらに限定されない。

[0149] 物理的ストレスとしては、例えば、振動、騒音、電気、衝撃が挙げられるがそれらに限定されない。

[0150] 本明細書において本発明のデジタル細胞が使用されるとき、環境は「環境パラメ一タ」として提示される。環境パラメータは、培地 (種類、組成）、 pH、温度、湿度、 CO

2 濃度、 o

2濃度、抗生物質の存否、ある特定栄養素の存否などを含むがそれらに限定されない。

[0151] 本明細書において「刺激」とは、外部力も細胞に対して与えられる特異的な生活活動の発現または増強を喚起 *誘発するような作用因子をいう。刺激としては、物理的刺激、化学的刺激、生物学的刺激、生化学的刺激などが挙げられるがそれらに限定されない。物理刺激としては、例えば、光、電波、電流、圧力、音 (振動)などが挙げられるがそれらに限定されない。化学的刺激としては、例えば、化学物質による刺激が挙げられ、例えば、抗生物質、栄養素、ビタミン、金属、イオン、酸、アルカリ、塩、緩衝剤などが挙げられるがそれらに限定されない。生物学的刺激としては、例えば、他の生物の存在 (例えば、寄生生物の存在、細胞集団の密度など）が挙げられるがそれらに限定されない。生化学的刺激としては、細胞シグナル伝達因子の存在などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0152] 本明細書において本発明のデジタル細胞が使用されるとき、刺激は「刺激パラメ一タ」として提示される。刺激パラメータとしては、上述の任意の刺激に対応するパラメータが利用され得る。本明細書では、刺激パラメータには、刺激を伝達するための因子（例えば、レポーター）が含まれることが理解されるべきである。そのようなレポータ一としては、例えば、抗生物質に対するオンオフ、転写制御配列、放射能、蛍光物質などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0153] 本明細書にぉ、て刺激に対する「応答」は、細胞がある刺激に対して有するすべての応答 (例えば、細胞の形状の変化、代謝変化、他の挙動の変化、シグナル伝達の変化など）を意味する。従って、例えば本発明におけるデジタル細胞実験の結果は、細胞動態データとして記録され得る。あるいは、上述のレポーターが利用されるときは、そのような刺激応答結果は、そのレポーターの生データであり得るか、あるいはそのレポーターのデータを変換したデータであり得る。

[0154] 本明細書にお!、て「転写制御配列」とは、遺伝子の転写レベルを調節することができる配列をいう。そのような配列は、少なくとも 2ヌクレオチド長を有する。そのような配列としては、代表的に、プロモーター、ェンハンサー、サイレンサー、ターミネータ一、他のゲノム構造中構造遺伝子のフランキング配列およびェキソン以外のゲノム配列、ならびにェキソン中の配列などが挙げられるがそれらに限定されない。本発明において用いられる転写制御配列は、特定の種類に関するものではない。むしろ、転写制御配列として重要な情報は、その経時的な変動である。このような変動は、（細胞状態の変化)プロセスともいう。従って、本発明では、このような転写制御配列は、任意に選択することができる。そのような転写制御配列の中には、従来はマーカーとして使用されていな力たものを含んでいてもよい。好ましくは、転写制御配列は、転写因子に結合する能力を有する。

[0155] 本明細書において「転写因子」とは、遺伝子の転写の過程を調節する因子をいう。

転写因子は、主として転写開始反応を調節する因子をさす。 RNAポリメラーゼを DN A上のプロモーター領域に配置するために必要な基本転写因子群、および転写領域の上流や下流に存在するシス作用要素に結合して RNAの合成開始頻度を調節する各種の転写調節因子に大別される。

[0156] 基本転写因子群は RNAポリメラーゼの種類に応じて用意されているが， TATA結合タンパク質は全転写系に共通であるとされて、る。転写因子の種類は多岐にわたるが、通常、構造上 DNA結合に必要な部分と転写活性ィ匕または抑制に必要な部分と力なることが多い。 DNA結合部位をもちシス作用要素に結合することができる因子を総称してトランス作用因子とも!ヽぅ。

[0157] 転写活性化または抑制に必要な部分は、他の転写因子や基本転写因子群との相互作用に関与しており， DNAや転写開始複合体の構造変化を通して転写調節を果たして、ると考えられて、る.これら各部の構造上の特性力転写調節因子は、くつかのグループあるいはファミリーに分類され、発生または細胞分ィ匕において重要な役割をもつ因子も多い。

[0158] そのような転写因子としては、例えば、 STAT1、 STAT2、 STAT3、 GAS、 NFA T、 Myc、 API, CREB、 NF κ B、 E2F、 Rb、 p53、 RUNX1、 RUNX2、 RUNX3、 Nkx— 2、 CF2— II、 Skn— 1、 SRY、 HFH— 2、 Oct— 1、 Oct— 3 Sox— 5、 HN F— 3b、 PPAR yなどが挙げられるがそれらに限定されない。

[0159] 本明細書にお!、て「ターミネータ一」とは、通常遺伝子のタンパク質をコードする領域の下流に位置し、 DNAが mRNAに転写される際の転写の終結、ポリ A配列の付加に関与する配列をいう。ターミネータ一は、 mRNAの安定性に関与して遺伝子の発現量に影響を及ぼすことが知られて、る。

[0160] 本明細書において「プロモーター」とは、遺伝子の転写の開始部位を決定し、またその頻度を直接的に調節する DNA上の領域をいい、通常 RNAポリメラーゼが結合して転写を始める塩基配列である。したがって、本明細書においてある遺伝子のプロモーターの働きを有する部分を「プロモーター部分」と、う。プロモーターの領域は、通常、推定タンパク質コード領域の第 1ェキソンの上流約 2kbp以内の領域であることが多いので、 DNA解析用ソフトウェアを用いてゲノム塩基配列中のタンパク質コード領域を予測すれば、プロモータ領域を推定することはできる。推定プロモーター領域は、構造遺伝子ごとに変動するが、通常構造遺伝子の上流にあるが、これらに限定されず、構造遺伝子の下流にもあり得る。好ましくは、推定プロモーター領域は、第一ェキソン翻訳開始点力も上流約 2kbp以内に存在する。プロモーターとしては、例えば、構成的プロモーター、特異的プロモーターおよび誘導性プロモーターなどが挙げられるがそれらに限定されない。

[0161] 本明細書にぉ、て「ェンノヽンサ一」とは、目的遺伝子の発現効率を高めるために用いられる配列をいう。そのようなェンノ、ンサ一は当該分野において周知である。ェンハンサ一は複数個用いられ得るが 1個用いられてもよ!/、し、用いなくともよ!/、。

[0162] 本明細書にぉ、て「サイレンサー」とは、遺伝子発現を抑制し静止する機能を有する配列をいう。本発明では、サイレンサーとしてはその機能を有する限り、どのようなものを用いてもよぐサイレンサーを用いなくてもよい。

[0163] 本明細書にぉ、て「作動可能に連結された (る）」とは、所望の配列の発現 (作動）がある転写翻訳調節配列（例えば、プロモーター、ェンハンサー、サイレンサーなど）または翻訳調節配列の制御下に配置されることをいう。プロモーターが遺伝子に作動可能に連結されるためには、通常、その遺伝子のすぐ上流にプロモーターが配置される力必ずしも隣接して配置される必要はない。

[0164] 本明細書では、他のゲノム構造中構造遺伝子のフランキング配列およびェキソン以外のゲノム配列、ならびにェキソン中の配列もまた重要であり得る。例えば、上述の特定の名称が付された配列以外の構造遺伝子のフランキング配列もまた、「プロセス」という観点では、転写制御に関連することが充分予想される。従って、そのようなフランキング配列もまた、本明細書では、転写制御配列に含まれる。ェキソン以外のゲノム配列およびェキソン中の配列もまた、「プロセス」という観点では、転写制御に関連することが充分予想される。従って、ェキソン以外のゲノム配列およびェキソン中の配列もまた、本明細書では、転写制御配列に含まれる。

[0165] 本明細書にぉ、て「RNAi」とは、 RNA interferenceの略称で、二本鎖 RNA (ds RNAともいう）のような RNAiを引き起こす因子を細胞に導入することにより、相同な mRNAが特異的に分解され、遺伝子産物の合成が抑制される現象およびそれに用いられる技術をいう。本明細書において RNAiはまた、場合によっては、 RNAiを引き起こす因子と同義に用いられ得る。 [0166] 本明細書において「RNAiを引き起こす因子」とは、 RNAiを引き起こすことができるような任意の因子をいう。本明細書において「遺伝子」に対して「RNAiを引き起こす因子」とは、その遺伝子に関する RNAiを引き起こし、 RNAi力もたらす効果 (例えば、その遺伝子の発現抑制など）が達成されることをいう。そのような RNAiを引き起こす因子としては、例えば、標的遺伝子の核酸配列の一部に対して少なくとも約 70% の相同性を有する配列またはストリンジェントな条件下でハイブリダィズする配列を含む、少なくとも 10ヌクレオチド長の二本鎖部分を含む RNAまたはその改変体が挙げられるがそれに限定されない。ここで、この因子は、好ましくは、 3'突出末端を含み、より好ましくは、 3'突出末端は、 2ヌクレオチド長以上の DNA (例えば、 2〜4ヌクレオチド長の DNAであり得る。

[0167] 理論に束縛されな、が、 RNAiが働く機構として考えられるものの一つとして、 dsR NAのような RNAiを引き起こす分子が細胞に導入されると、比較的長い（例えば、 4 0塩基対以上) RNAの場合、ヘリカーゼドメインを持つダイサー（Dicer)と呼ばれる R Naselll様のヌクレアーゼが ATP存在下で、その分子を 3'末端から約 20塩基対ずつ切り出し、短鎖 dsRNA(siRNAとも呼ばれる）を生じる。本明細書において「siRN A」とは、 short interfering RNAの略称であり、人工的に化学合成されるかまたは生化学的に合成されたものカゝ、あるいは生物体内で合成されたものカゝ、あるいは約 40塩基以上の二本鎖 RNAが体内で分解されてできた 10塩基対以上の短鎖二本鎖 RNAをいい、通常、 5'—リン酸、 3'—OHの構造を有しており、 3'末端は約 2塩基突出している。この siRNAに特異的なタンパク質が結合して、 RISC (RNA—indu ced— silencing— complex)が形成される。この複合体は、 siRNAと同じ配列を有する mRNAを認識して結合し、 RNaselll様の酵素活性によって siRNAの中央部で mRNAを切断する。 siRNAの配列と標的として切断する mRNAの配列の関係については、 100%—致することが好ましい。し力し、 siRNAの中央から外れた位置についての塩基の変異については、完全に RNAiによる切断活性がなくなるのではなぐ部分的な活性が残存する。他方、 siRNAの中央部の塩基の変異は影響が大きぐ R NAiによる mRNAの切断活性が極度に低下する。このような性質を利用して、変異をもつ mRNAについては、その変異を中央に配した siRNAを合成し、細胞内に導入することで特異的に変異を含む mRNAだけを分解することができる。従って、本発明では、 siRNAそのものを RNAiを引き起こす因子として用いることができるし、 siR NAを生成するような因子 (例えば、代表的に約 40塩基以上の dsRNA)をそのような因子として用いることができる。

[0168] また、理論に束縛されることを希望しないが、 siRNAは、上記経路とは別に、 siRN Aのアンチセンス鎖が mRNAに結合して RNA依存性 RNAポリメラーゼ（RdRP)のプライマーとして作用し、 dsRNAが合成され、この dsRNAが再びダイサ一の基質となり、新たな siRNAを生じて作用を増幅することも企図される。従って、本発明では、 siRNA自体および siRNAが生じるような因子もまた、有用である。実際に、昆虫などでは、例えば 35分子の dsRNA分子力 1, 000コピー以上ある細胞内の mRNAをほぼ完全に分解することから、 siRNA自体および siRNAが生じるような因子が有用であることが理解される。

[0169] 本発明において siRNAと呼ばれる、約 20塩基前後（例えば、代表的には約 21〜2 3塩基長）またはそれ未満の長さの二本鎖 RNAを用いることができる。このような siR NAは、細胞に発現させることにより遺伝子発現を抑制し、その siRNAの標的となる病原遺伝子の発現を抑えることから、疾患の治療、予防、予後などに使用することができる。

[0170] 本発明において用いられる siRNAは、 RNAiを引き起こすことができる限り、どのような形態を採って、てもよ、。

[0171] 別の実施形態において、本発明の RNAiを引き起こす因子は、 3'末端に突出部を有する短いヘアピン構造（shRNA; short hairpin RNA)であり得る。本明細書において「shRNA」とは、一本鎖 RNAで部分的に回文状の塩基配列を含むことにより、分子内で二本鎖構造をとり、ヘアピンのような構造となる約 20塩基対以上の分子をいう。そのような shRNAは、人工的に化学合成される。あるいは、そのような shRNA は、センス鎖およびアンチセンス鎖の DNA配列を逆向きに連結したヘアピン構造の DNAを T7 RNAポリメラーゼによりインビトロで RNAを合成することによって生成することができる。理論に束縛されることは希望しないが、そのような shRNAは、細胞内に導入された後、細胞内で約 20塩基 (代表的には例えば、 21塩基、 22塩基、 23塩基)の長さに分解され、 siRNAと同様に RNAiを引き起こし、本発明の処置効果があることが理解されるべきである。このような効果は、昆虫、植物、動物（哺乳動物を含む)など広汎な生物において発揮されることが理解されるべきである。このように、 sh RNAは、 siRNAと同様に RNAiを引き起こすことから、本発明の有効成分として用いることができる。 shRNAはまた、好ましくは、 3'突出末端を有し得る。二本鎖部分の長さは特に限定されないが、好ましくは約 10ヌクレオチド長以上、より好ましくは約 20 ヌクレオチド長以上であり得る。ここで、 3'突出末端は、好ましくは DNAであり得、より好ましくは少なくとも 2ヌクレオチド長以上の DNAであり得、さらに好ましくは 2〜4ヌクレオチド長の DNAであり得る。

[0172] 本発明において用いられる RNAiを引き起こす因子は、人工的に合成した (例えば、化学的または生化学的)ものでも、天然に存在するものでも用いることができ、この両者の間で本発明の効果に本質的な違いは生じない。化学的に合成したものでは、液体クロマトグラフィーなどにより精製をすることが好ましい。

[0173] 本発明において用いられる RNAiを引き起こす因子は、インビトロで合成することもできる。この合成系において、 T7 RNAポリメラーゼおよび T7プロモーターを用いて、铸型 DNAからアンチセンスおよびセンスの RNAを合成する。これらをインビトロでアニーリングした後、細胞に導入すると、上述のような機構を通じて RNAiが引き起こされ、本発明の効果が達成される。ここでは、例えば、リン酸カルシウム法でそのような RNAを細胞内に導入することができる。

[0174] 本発明の RNAiを引き起こす因子としてはまた、 mRNAとハイブリダィズし得る一本鎖、あるいはそれらのすべての類似の核酸アナログのような因子も挙げられる。そのような因子もまた、本発明の処置方法および組成物において有用である。

[0175] 本明細書において「経時的」とは、時間の経過に対して何らかの行為または現象を関連付けることをいう。

[0176] 本明細書において「モニター」とは、少なくとも 1つのパラメータ（例えば、転写に起因する標識信号など)を指標に、細胞の状態を観測することをいう。好ましくは、モ- ターは、検出機器または計測機器などの機器装置を用いて行われる。より好ましくは、このような機器は、データを記録および Zまたは処理するためにコンピュータに接続される。モニターは、固相支持体 (例えば、アレイ、プレートなど）の画像データを得る工程を含み得る。

[0177] 本明細書において「リアルタイム」とは、ある状態が、実質的に同時に別の形態で表示される（例えば、ディスプレイ上の画像としてあるいはデータ処理されたグラフとして )ことをいう。そのような場合、リアルタイムは、データ処理に力かる時間だけタイムラグが生じる力このようなタイムラグは、実質的に無視できる場合は、リアルタイムに包含される。そのようなタイムラグは、通常 10秒以内であり、好ましくは 1秒以内であり得る

1S それらに限定されず、用途によっては、 10秒を超える場合もまたリアルタイムと称することがある。

[0178] 本明細書において細胞の状態の「判定」は、種々の方法を用いて行うことができる。

そのような方法は、数理的処理 (例えば、信号処理法、多変量解析など）、経験的処理、位相の変化などを包含するが、それらに限定されない。

[0179] 本明細書において「差分」とは、あるプロファイルについて、コントロールプロフアイル (例えば、刺激のな、場合)の値を差し引いて提示するような数理的処理を、う。

[0180] 本明細書において「位相」とは、プロファイルについて言及されるとき、そのプロファィルが基準点（通常 0とする）より増えて、る力または減って、るかを判定し、それぞれ +またはとして表現することおよびそれによる解析を！、う。

[0181] 本明細書にぉ、てプロファイル (例えば、経時プロファイル）と細胞の状態との「相関付け」とは、あるプロファイル (例えば、経時プロファイル)またはその変化の特定の情報を、細胞の状態に対応付けることをいい、そのような関係を相関関係という。従来、プロファイル (例えば、経時プロファイル）と細胞の状態との間の相関付けることは、実質的に不可能であり、そのような関係は知られていな力つたことから、本発明において、そのような相関付けを行うことができることは格別の効果といえる。

[0182] 本明細書において、相関付けは、少なくとも 1つのプロファイルまたはその変動と、細胞、組織、臓器または生体の状態の変化 (例えば、親和性、薬剤耐性)とを関連付けること、例えば、あるプロファイルまたはその変動と、細胞の状態の少なくとも 1つのノメータとを定量的または定性的に対応付けることによって行うことができる。相関付けに使用される少なくとも 1つのプロファイルの数は、相関付けが行うことができる限り少ない数であってよぐ通常少なくとも 1つ、好ましくは少なくとも 2つ、より好ましくは少なくとも 3つであり得るがそれらに限定されない。本発明では、少なくとも 2つ、好ましくは少なくとも 3つの少なくとも 1つのプロファイルを特定することによって、ほぼすベての細胞を特定するに充分であることが判明した。そのような効果は、点で見ていた従来のプロフアイリングまたはアツセィでは予測不可能であったことであり、本発明によって初めてもたらされた格別の効果といえる。このような場合、少なくとも 1つのプ口ファイル (例えば、経時プロファイル）と、細胞の状態とを対応付ける場合は、行列式を利用して数学的処理を行ってもよい。 1つの好ましい実施形態において、相関付けに使用する少なくとも 1つのプロファイル (例えば、プロモーターに関するプロフアイル)の数は少なくとも 8つであることが有利であり得る。 8種類の増減を観察することで、理論的には 256種類の変化を対応付けることができ、生体を構成するといわれる 3 00種類程度の細胞の種類の数をほぼ網羅することができるからである。その意味において、そのような構造の種類としては、少なくとも 9種類、または少なくとも 10種類観察対象に含めることがさらに有利であり得る。しかし、本発明の技術を用いれば、実質的には、任意の 1つの生物学的因子を選択し、プロファイルデータを取得するだけで、その細胞の状態を力なり理解することが可能である。

[0183] 相関付けの具体的方法としては、例えば、信号処理法 (ウェーブレットなどによる）、多変量解析 (クラスター解析など)などを利用する方法が挙げられるがそれらに限定されない。

[0184] 相関付けは、あらかじめ行っていてもよいが、細胞の判定ごとにコントロールを使用して行ってもよヽ。

[0185] 本明細書において「外来因子」とは、ある細胞について言及するとき、その細胞において通常内部に存在しない因子 (例えば、物質、エネルギーなど）をいう。本明細書において「因子」としては、意図する目的を達成することができる限りどのような物質または他の要素（例えば、電離線、放射線、光、音波などのエネルギー）でもあってもよい。そのような物質としては、例えば、タンパク質、ポリペプチド、オリゴペプチド、ぺプチド、ポリヌクレオチド、オリゴヌクレオチド、ヌクレオチド、核酸（例えば、 cDNA、ゲノム DNAのような DNA、または mRNA、 RNAiのような RNAを含む）、ポリサッカリド、オリゴサッカリド、脂質、有機低分子 (例えば、ホルモン、リガンド、情報伝達物質、有機低分子、コンビナトリアルケミストリで合成された分子、医薬品として利用され得る低分子 (例えば、低分子リガンドなど)など）、これらの複合分子が挙げられるがそれらに限定されない。外来因子は、 1つ用いられてもよいが、 2つ以上の組み合わせを用いてもよい。本明細書において外来因子としては、温度変化、湿度変化、電磁波、電位差、可視光線、赤外線、紫外線、 X線、化学物質、圧力、重力変化、ガス分圧および浸透圧などが挙げられるがそれらに限定されな、。 1つの好ま U、実施形態において、外来因子は、生体分子または化学合成物であり得る。

[0186] 本明細書において使用される用語「生体分子」とは、生体に関連する分子をいう。

本明細書において「生体」とは、生物学的な有機体をいい、動物、植物、菌類、ウイルスなどを含むがそれらに限定されない。従って、本明細書では生体分子は、生体カゝら抽出される分子を包含するが、それに限定されず、生体に影響を与え得る分子であれば生体分子の定義に入る。したがって、コンビナトリアルケミストリで合成された分子、医薬品として利用され得る低分子 (たとえば、低分子リガンドなど)もまた生体への効果が意図され得る力ぎり、生体分子の定義に入る。そのような生体分子には、タンパク質、ポリペプチド、オリゴペプチド、ペプチド、ポリヌクレオチド、オリゴヌクレオチド、ヌクレオチド、核酸（例えば、 cDNA、ゲノム DNAのような DNA、 mRNAのような RNAを含む）、ポリサッカライド、オリゴサッカライド、脂質、低分子 (例えば、ホルモン、リガンド、情報伝達物質、有機低分子など)、これらの複合分子 (糖脂質、糖タンパク質、リポタンパク質など)などが包含されるがそれらに限定されない。生体分子にはまた、細胞への導入が企図される限り、細胞自体、組織の一部も包含され得る。通常、生体分子は、核酸、タンパク質、脂質、糖、プロテオリピッド、リポプロテイン、糖タンパク質およびプロテオダリカンなどであり得る。好ましくは、生体分子は、核酸 (DN Aまたは RNA)またはタンパク質を含む。別の好ましい実施形態では、生体分子は、核酸（例えば、ゲノム DNAまたは cDNA、あるいは PCRなどによって合成された DN A)である。他の好ましい実施形態では、生体分子はタンパク質であり得る。好ましくは、そのような生体分子は、ホルモンまたはサイト力インであり得る。

[0187] 本明細書において「ィ匕学合成物」とは、通常の化学技術を用いて合成され得るすベての物質をいう。そのような合成技術は、当該分野において周知であり、当業者は、適宜そのような技術を組み合わせて化学合成物を製造することができる。

[0188] 本明細書において使用される「サイト力イン」は、当該分野において用いられる最も広義の意味と同様に定義され、細胞力産生され同じまたは異なる細胞に作用する生理活性物質をいう。サイト力インは、一般にタンパク質またはポリペプチドであり、免疫応答の制禦作用、内分泌系の調節、神経系の調節、抗腫瘍作用、抗ウィルス作用、細胞増殖の調節作用、細胞分化の調節作用などを有する。本明細書では、サイト力インはタンパク質形態または核酸形態あるいは他の形態であり得るが、実際に作用する時点においては、サイト力インは通常はタンパク質形態を意味する。本明細書にお！、て用いられる「増殖因子」とは、細胞の増殖を促進または制御する物質を、う。増殖因子は、成長因子または発育因子ともいわれる。増殖因子は、細胞培養または組織培養において、培地に添加されて血清高分子物質の作用を代替し得る。多くの増殖因子は、細胞の増殖以外に、分化状態の制御因子としても機能することが判明している。サイト力インには、代表的には、インターロイキン類、ケモカイン類、コ口- 一刺激因子のような造血因子、腫瘍壊死因子、インターフェロン類が含まれる。増殖因子としては、代表的には、血小板由来増殖因子 (PDGF)、上皮増殖因子 (EGF) 、線維芽細胞増殖因子 (FGF)、肝実質細胞増殖因子 (HGF)、血管内皮増殖因子 (VEGF)のような増殖活性を有するものが挙げられる。

[0189] 本明細書において使用される「ホルモン」とは、当該分野において通常用いられる最も広い意味と同じ意味で用いられ、動植物の特定の器官または細胞で作られ，産出される部位力は隔たった器官にその特異的な生理作用をあらわす生理的有機化合物をいう。そのようなホルモンとしては、成長ホルモン、性ホルモン、甲状腺ホルモンなどが挙げられるがそれらに限定されない。そのようなホルモンは、一部、上記サイト力インとそのさす範囲が重複し得る。

[0190] 本明細書において「ァクチン作用物質」とは、細胞内のァクチンに対して直接的または間接的に相互作用して、ァクチンの形態または状態を変化させる機能を有する物質をいう。そのような物質としては、例えば、細胞外マトリクスタンパク質 (例えば、フイブロネクチン、ビトロネクチン、ラミニンなど）が挙げられるがそれらに限定されない。そのようなァクチン作用物質には、以下のようなアツセィによって同定される物質が含まれる。本明細書において、ァクチンへの相互作用の評価は、ァクチン染色試薬 (M olecular Probes, Texas Red— X phalloidin)などによりァクチンを可視化した後、顕鏡し、ァクチン凝集や細胞伸展を観察することによってァクチンの凝集、再構成および Zまたは細胞伸展速度の向上という現象が確認されることによって判定される。これらの判定は、定量的または定性的に行われ得る。このようなァクチン作用物質は、トランスフエクシヨンの効率を上昇させるために本発明において利用される。本発明にお、て用いられるァクチン作用物質が生体に由来する場合、その由来は何でもよぐ例えば、ヒト、マウス、ゥシなどの哺乳動物種があげられる。

[0191] 本明細書において「細胞接着因子」もしくは「細胞接着分子」（Cell adhesion m olecule)または「接着因子」もしくは「接着分子」とは、互換可能に使用され、 2っ以上の細胞の互!、の接近 (細胞接着)または基質と細胞との間の接着を媒介する分子をいう。一般には、細胞と細胞の接着 (細胞間接着）に関する分子 (cell— cell adhe sion molecule) t,細胞と細胞外マトリックスとの接着 (細胞一基質接着）に関与する分子（cell— substrate adhesion molecule)に分けられる。本発明の組織片では、いずれの分子も有用であり、有効に使用することができる。従って、本明細書において細胞接着分子は、細胞一基質接着の際の基質側のタンパク質を包含するが、本明細書では、細胞側のタンパク質 (例えば、インテグリンなど)も包含され、タンパク質以外の分子であっても、細胞接着を媒介する限り、本明細書における細胞接着分子または細胞接着分子の概念に入る。

[0192] 細胞間接着に関しては、カドヘリン、免疫グロブリンスーパーファミリーに属する多くの分子（NCAM、 Ll、 ICAM、ファシクリン Π、 ΙΠなど）、セレクチンなどが知られており、それぞれ独特な分子反応により細胞膜を結合させることも知られている。

[0193] 他方、細胞一基質接着のために働く主要な細胞接着分子はインテグリンで，細胞外マトリックスに含まれる種々のタンパク質を認識し結合する。これらの細胞接着分子はすべて細胞膜表面にあり，一種のレセプター（細胞接着受容体）とみなすこともできる。従って、細胞膜にあるこのようなレセプターもまた本発明の組織片において使用することができる。そのようなレセプターとしては、例えば、 αインテグリン、 βインテダリン、 CD44,シンデカンおよびァグリカンなどが挙げられるがそれに限定されない。細胞接着に関する技術は、上述のもののほかの知見も周知であり、例えば、細胞外マトリックス一臨床への応用メディカルレビュー社に記載されて、る。

[0194] ある分子が細胞接着分子であるかどうかは、生化学的定量 (SDS— PAG法、標識コラーゲン法)、免疫学的定量 (酵素抗体法、蛍光抗体法、免疫組織学的検討) PD R法、ハイブリダィゼイシヨン法などのようなアツセィにお、て陽性となることを決定することにより判定することができる。このような細胞接着分子としては、コラーゲン、インテグリン、フイブロネクチン、ラミニン、ビトロネクチン、フイブリノゲン、免疫グロブリンス一パーファミリー（例えば、 CD2、 CD4、 CD8、 ICM1、 ICAM2、 VCAM1)、セレクチン、カドヘリンなどが挙げられるがそれに限定されない。このような細胞接着分子の多くは、細胞への接着と同時に細胞間相互作用による細胞活性化の補助シグナルを細胞内に伝達する。そのような補助シグナルを細胞内に伝達することができるかどうかは、生化学的定量 (SDS— PAG法、標識コラーゲン法)、免疫学的定量 (酵素抗体法、蛍光抗体法、免疫組織学的検討) PDR法、ハイブリダィゼイシヨン法というアツセィにおいて陽性となることを決定することにより判定することができる。

[0195] 細胞接着分子としては、例えば、カドヘリン、免疫グロブリンスーパーファミリー分子

(CD 2、 LFA— 3、 ICAM— 1、 CD2、 CD4、 CD8、 ICM1、 ICAM2、 VCAM1など）；インテグリンファミリー分子（LFA— 1、 Mac— 1、 gpllbllla, pl50、 95、 VLA1 、 VLA2、 VLA3、 VLA4、 VLA5、 VLA6など）；セレクチンファミリー分子（L セレクチン， E セレクチン， P セレクチンなど）などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0196] 本明細書にぉ、て「細胞外マトリクスタンパク質」とは「細胞外マトリクス」のうちタンノク質であるものをいう。本明細書において「細胞外マトリクス」（ECM)とは「細胞外基質」とも呼ばれ、当該分野において通常用いられる意味と同様の意味で用いられ、上皮細胞、非上皮細胞を問わず体細胞（somatic cell)の間に存在する物質をいう。細胞外マトリクスは、組織の支持だけでなぐすべての体細胞の生存に必要な内部環境の構成に関与する。細胞外マトリクスは一般に、結合組織細胞力産生されるが、一部は上皮細胞や内皮細胞のような基底膜を保有する細胞自身からも分泌される。線維成分とその間を満たす基質とに大別され、線維成分としては膠原線維および弾性線維がある。基質の基本構成成分はグリコサミノダリカン (酸性ムコ多糖)であり、その大部分は非コラーゲン性タンパクと結合してプロテオダリカン (酸性ムコ多糖ータンパク複合体)の高分子を形成する。このほかに、基底膜のラミニン、弾性線維周囲のミクロフイブリル（microfibril)、線維、細胞表面のフイブロネクチンなどの糖タンパクも基質に含まれる。特殊に分化した組織でも基本構造は同一で、例えば硝子軟骨では軟骨芽細胞によって特徴的に大量のプロテオダリカンを含む軟骨基質が産生され、骨では骨芽細胞によって石灰沈着が起こる骨基質が産生される。従って、本発明において用いられる細胞外マトリクスとしては、例えば、コラーゲン、エラスチン、プ口テオダリカン、グリコサミノダリカン、フイブロネクチン、ビトロネクチン、ラミニン、弾性繊維、膠原繊維などが挙げられるがそれに限定されない。

[0197] 本明細書において「レセプター」とは、細胞上または核内などに存在し、外界からの因子または細胞内の因子に対する結合能を有し、その結合によりシグナルが伝達される分子をいう。レセプターは通常タンパク質の形態をとる。レセプターの結合パートナ一は、通常リガンドという。

[0198] 本明細書において「ァゴ二スト」とは、ある生体作用物質 (リガンド)のレセプターに結合し、その物質のもつ作用と同じ (あるいは類似の)作用を現わすは因子をいう。

[0199] 本明細書において「アンタゴニスト」とは、ある生体作用物質 (リガンド)のレセプターへの結合に拮抗的に働き、それ自身はそのレセプターを介した生理作用を現わさない因子をいう。拮抗薬、遮断剤 (ブロッカー）、阻害剤 (インヒビター)などもこのアンタゴニストに包含される。

[0200] (デバイス ·固相支持体）

本明細書にぉ、て「デバイス」とは、装置の一部または全部を構成することができる部分を、、、支持体 (好ましくは固相支持体)およびその支持体に担持されるべき標的物質など力も構成される。そのようなデバイスとしては、チップ、アレイ、マイクロタイタープレート、細胞培養プレート、シャーレ、フィルム、ビーズなどが挙げられるがそれらに限定されない。

[0201] 本明細書において使用される「支持体」は、生体分子のような物質を固定することができる材料 (material)をいう。支持体の材料としては、共有結合かまたは非共有結合の、ずれかで、本発明におヽて使用される生体分子のような物質に結合する特性を有する力またはそのような特性を有するように誘導体化され得る、任意の固体材料が挙げられる。

[0202] 支持体として使用するためのそのような材料としては、固体表面を形成し得る任意の材料が使用され得る力例えば、ガラス、シリカ、シリコン、セラミック、二酸化珪素、プラスチック、金属 (合金も含まれる）、天然および合成のポリマー（例えば、ポリスチレン、セルロース、キトサン、デキストラン、およびナイロン)などが挙げられるがそれらに限定されない。支持体は、複数の異なる材料の層から形成されていてもよい。例えば、ガラス、石英ガラス、アルミナ、サファイア、フォルステライト、酸化珪素、炭化珪素、窒化珪素などの無機絶縁材料を使用することができる。ポリエチレン、エチレン、ポリプロピレン、ポリイソブチレン、ポリエチレンテレフタレート、不飽和ポリエステル、含フッ素榭脂、ポリ塩化ビュル、ポリ塩ィ匕ビユリデン、ポリ酢酸ビュル、ポリビュルアルコール、ポリビュルァセタール、アクリル榭脂、ポリアクリロニトリル、ポリスチレン、ァセタール榭脂、ポリカーボネート、ポリアミド、フエノール榭脂、ユリア榭脂、エポキシ榭脂、メラミン榭脂、スチレン'アクリロニトリル共重合体、アクリロニトリルブタジエンスチレン共重合体、シリコーン榭脂、ポリフエ-レンオキサイド、ポリスルホンなどの有機材料を用いることができる。本発明においてはまた、ニトロセルロース膜、ナイロン膜、 PVD F膜など、ブロッテイングに使用される膜を用いることもできる。支持体を構成する材料が固相である場合、本明細書において特に「固相支持体」という。本明細書において、プレート、マイクロウェルプレート、チップ、スライドグラス、フィルム、ビーズ、金属（表面)などの形態をとり得る。支持体はコーティングされていてもよぐコーティングされていなくてもよい。

[0203] 本明細書において「液相」とは、当該分野において通常用いられる意味と同じ意味で用いられ、通常、溶液中での状態をいう。

[0204] 本明細書において「固相」とは、当該分野において用いられる意味と同じ意味で用いられ、通常、固体の状態をいう。本明細書において液体および固体を総合して流体ということがある。 [0205] 本明細書において使用される「基板」とは、本発明のチップまたはアレイが構築される材料 (好ましくは固体)をいう。したがって、基板はプレートの概念に包含される。基板の材料としては、共有結合力または非共有結合のいずれかで、本発明において使用される生体分子に結合する特性を有する力またはそのような特性を有するように誘導体化され得る、任意の固体材料が挙げられる。

[0206] プレートおよび基板として使用するためのそのような材料としては、固体表面を形成し得る任意の材料が使用され得る力例えば、ガラス、シリカ、シリコン、セラミック、二酸化珪素、プラスチック、金属 (合金も含まれる）、天然および合成のポリマー（例えば、ポリスチレン、セルロース、キトサン、デキストラン、およびナイロン）が挙げられるがそれらに限定されない。基板は、複数の異なる材料の層から形成されていてもよい。例えば、ガラス、石英ガラス、アルミナ、サファイア、フォルステライト、炭化珪素、酸ィ匕珪素、窒化珪素などの無機絶縁材料を使用できる。また、ポリエチレン、エチレン、ポリプロピレン、ポリイソブチレン、ポリエチレンテレフタレート、不飽和ポリエステル、含フッ素榭脂、ポリ塩化ビュル、ポリ塩ィ匕ビユリデン、ポリ酢酸ビュル、ポリビュルアルコール、ポリビュルァセタール、アクリル榭脂、ポリアクリロニトリル、ポリスチレン、ァセタール榭脂、ポリカーボネート、ポリアミド、フエノール榭脂、ユリア榭脂、エポキシ榭脂、メラミン榭脂、スチレン'アクリロニトリル共重合体、アクリロニトリルブタジエンスチレン共重合体、シリコーン榭脂、ポリフエ-レンオキサイド、ポリスルホン等の有機材料を用いることができる。基板として好ましい材質は、測定機器などの種々のパラメータによって変動し、当業者は、上述のような種々の材料カゝら適切なものを適宜選択することができる。トランスフエクシヨンアレイのためには、スライドグラスが好ましい。好ましくは、そのような基材は、コーティングされ得る。

[0207] 本明細書において「コーティング」とは、固相支持体または基板について用いられるとき、その固相支持体または基板の表面上にある物質の膜を形成させることおよびそのような膜をいう。コーティングは種々の目的で行われ、例えば、固相支持体および基板の品質向上 (例えば、寿命の向上、耐酸性などの耐環境性の向上)、固相支持体または基板に結合されるべき物質の親和性の向上などを目的とすることが多い。そのようなコーティングのための物質としては、種々の物質が用いられ得、上述の固相支持体および基板自体に使用される物質のほか、 DNA、 RNA、タンパク質、脂質などの生体物質、ポリマー（例えば、ポリ— L リジン、 MAS (松浪硝子、岸和田、日本から入手可能）、、疎水性フッ素榭脂）、シラン (APS (例えば、 γ—ァミノプロピルシラン)）、金属 (例えば、金など）が使用され得るがそれらに限定されない。そのような物質の選択は当業者の技術範囲内にあり、当該分野において周知の技術を用いて場合ごとに選択することができる。一つの好ましい実施形態では、そのようなコーティングは、ポリ L—リジン、シラン、（例えば、エポキシシランまたはメノレカプトシラン、 ΑΡ S ( y—ァミノプロビルシラン)）、 MAS、疎水性フッ素榭脂、金のような金属を用いることが有利であり得る。このような物質は、細胞または細胞を含む物体 (例えば、生体、臓器など）に適合する物質を用いることが好ましい。

[0208] 本明細書において「チップ」または「マイクロチップ」は、互換可能に用いられ、多様の機能をもち、システムの一部となる超小型集積回路をいう。チップとしては、例えば、 DNAチップ、プロテインチップなどが挙げられるがそれらに限定されない。

[0209] 本明細書において「アレイ」とは、 1以上 (例えば、 1000以上）の標的物質を含む組成物（例えば、 DNA、タンパク質、トランスフエタト混合物）が整列されて配置されたパターンまたはパターンを有する基板 (例えば、チップ)そのものをいう。アレイの中で、小さな基板（例えば、 10 X 10mm上など）上にパターン化されているものはマイクロアレイという力本明細書では、マイクロアレイとアレイとは互換可能に使用される。従つて、上述の基板より大きなものにパターンィ匕されたものでもマイクロアレイと呼ぶことがある。例えば、アレイはそれ自身固相表面または膜に固定されている所望のトランスフエタト混合物のセットで構成される。アレイは好ましくは同一のまたは異なる抗体を少なくとも 10²個、より好ましくは少なくとも 10³個、およびさらに好ましくは少なくとも 10 4個、さらにより好ましくは少なくとも 10⁵個を含む。これらの抗体は、好ましくは表面が 125 X 80mm,より好ましくは 10 X 10mm上に配置される。形式としては、 96ゥエルマイクロタイタープレート、 384ウエノレマイクロタイタープレートなどのマイクロタイタープレートの大きさのものから、スライドグラス程度の大きさのものが企図される。固定される標的物質を含む組成物は、 1種類であっても複数種類であってもよい。そのような種類の数は、 1個〜スポット数までの任意の数であり得る。例えば、約 10種類、約 1 00種類、約 500種類、約 1000種類の標的物質を含む組成物が固定され得る。

[0210] 基板のような固相表面または膜には、上述のように任意の数の標的物質 (例えば、抗体のようなタンパク質）が配置され得るが、通常、基板 1つあたり、 10⁸個の生体分子まで、他の実施形態において 10⁷個の生体分子まで、 10⁶個の生体分子まで、 10⁵ 個の生体分子まで、 10⁴個の生体分子まで、 10³個の生体分子まで、または 10²個の生体分子までの個の生体分子が配置され得るが、 10⁸個の生体分子を超える標的物質を含む組成物が配置されていてもよい。これらの場合において、基板の大きさはより小さいことが好ましい。特に、標的物質を含む組成物（例えば、抗体のようなタンパク質)のスポットの大きさは、単一の生体分子のサイズと同じ小さくあり得る（これは、 1 — 2nmの桁であり得る)。最小限の基板の面積は、いくつかの場合において基板上の生体分子の数によって決定される。本発明では、細胞への導入が企図される標的物質を含む組成物は、通常、 0. 01mm〜10mmのスポット状に共有結合あるいは物理的相互作用によって配列固定されている。

[0211] アレイ上には、生体分子の「スポット」が配置され得る。本明細書において「スポット」とは、標的物質を含む組成物の一定の集合をいう。本明細書において「スポッティング」とは、ある標的物質を含む組成物のスポットをある基板またはプレートに作製することをいう。スポッティングはどのような方法でも行うことができ、例えば、ピぺッティングなどによって達成され得、あるいは自動装置で行うこともでき、そのような方法は当該分野にお、て周知である。

[0212] 本明細書において使用される用語「アドレス」とは、基板上のユニークな位置をいい、他のユニークな位置から弁別可能であり得るものをいう。アドレスは、そのアドレスを伴うスポットとの関連づけに適切であり、そしてすベての各々のアドレスにおける存在物が他のアドレスにおける存在物力も識別され得る（例えば、光学的）、任意の形状を採り得る。アドレスを定める形は、例えば、円状、楕円状、正方形、長方形であり得る力、または不規則な形であり得る。したがって、「アドレス」は、抽象的な概念を示し、「スポット」は具体的な概念を示すために使用され得るが、両者を区別する必要がない場合、本明細書においては、「アドレス」と「スポット」とは互換的に使用され得る。

[0213] 各々のアドレスを定めるサイズは、とりわけ、その基板の大きさ、特定の基板上のァドレスの数、標的物質を含む組成物の量および Zまたは利用可能な試薬、微粒子のサイズおよびそのアレイが使用される任意の方法のために必要な解像度の程度に依存する。大きさは、例えば、 1— 2nm力数 cmの範囲であり得る力そのアレイの適用に一致した任意の大きさが可能である。

[0214] アドレスを定める空間配置および形状は、そのマイクロアレイが使用される特定の適用に適合するように設計される。アドレスは、密に配置され得、広汎に分散され得る力、または特定の型の分析物に適切な所望のパターンへとサブグループィ匕され得る。

[0215] マイクロアレイについては、ゲノム機能研究プロトコール（実験医学別冊ポストゲノム時代の実験講座 1)、ゲノム医科学とこれからのゲノム医療 (実験医学増刊）などに広く概説されている。

[0216] マイクロアレイ力得られるデータは膨大であることから、クローンとスポットとの対応の管理、データ解析などを行うためのデータ解析ソフトウェアが重要である。そのようなソフトウェアとしては、各種検出システムに付属のソフトウェアが利用可能である（Er molaeva Oら（1998) Nat. Genet. 20 : 19— 23)。また、データベースのフォーマットとしては、例えば、 Affymetrixが提唱している GATC (genetic analysis tech nology consortium)と呼ばれる形式が挙げられる。

[0217] 微糸田カロェについては、伊えば、 Campbell, S. A. (1996) . The Science and Engineering of Microelectronic Fabrication, Oxford University Press ； Zaut, P. V. "996) . Micromicroarray Fabrication： a Practical Guide t o Semiconductor Processing, Semiconductor Services ;Madou, M. J. ( 1997) . Fundamentals of Microfabrication, CRC1 5 Press ;Rai—Choud hury, P. (1997) . Handbook of Microlithography, Micromachining , & Microfabrication: Microlithographyなどに記載されており、これらは本明細書において関連する部分が参考として援用される。

[0218] (検出）

本発明の細胞分析または判定方法では、細胞またはそれに相互作用する物質に起因する情報を検出することができる限り、種々の検出方法および検出手段を用いることができる。そのような検出方法および検出手段としては、例えば、目視、光学顕微鏡、共焦点顕微鏡、蛍光顕微鏡、レーザー光源を用いた読取装置、表面ブラズモン共鳴 (SPR)イメージング、電気信号、化学的または生化学的マーカーのいずれかあるいは複数種を用いる方法および手段を挙げることができるがそれらに限定されない。そのような検出装置としてはまた、蛍光分析装置、分光光度計、シンチレーシヨンカウンター、 CCD,ルミノメーターなども挙げられるがそれらに限定されず、生体分子を検出することができる手段であればどのようなものでもよい。

[0219] 本明細書において「マーカー」とは、目的とする物質または状態についてレベルまたは頻度を反映する生物学的因子をいう。そのようなマーカーとしては、例えば、遺伝子をコードする核酸、遺伝子産物、代謝産物、レセプター、リガンド、抗体などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0220] したがって、本明細書において細胞の状態に関連するマーカーとは、転写制御因子のほか、細胞の状態を示す細胞内因子 (例えば、遺伝子をコードする核酸、遺伝子産物（例えば、 mRNA、タンパク質、翻訳後修飾タンパク質）、代謝産物、レセプタ一など）に対して相互作用する因子 (例えば、リガンド、抗体など、相補的な核酸)などが挙げられるがそれらに限定されない。本発明では、このようなマーカーについて経時プロファイルを生成して解析することも包含する。そのようなマーカーは、好ましくは、目的とする因子に対して特異的に相互作用することが有利であり得る。そのような特異性は、例えば、類似の分子よりも目的の分子に対する相互作用の程度が有意に高い性質を言う。本発明では、好ましくは、そのようなマーカーは、細胞内部に存在するが、細胞外のものであってもよい。

[0221] 本明細書において「標識」とは、目的となる分子または物質を他力も識別するための存在 (たとえば、物質、エネルギー、電磁波など）をいう。そのような標識方法としては、 RI (ラジオアイソトープ)法、蛍光法、ピオチン法、化学発光法等を挙げることができる。上記の核酸断片および相補性を示すオリゴヌクレオチドを何れも蛍光法によつて標識する場合には、蛍光発光極大波長が互いに異なる蛍光物質によって標識を行う。蛍光発光極大波長の差は、 lOnm以上であることが好ましい。蛍光物質としては、核酸の塩基部分と結合できるものであれば何れも用いることができる力シァニン色素（例えば、 CyDye^1Mシリーズの Cy3、 Cy5等）、ローダミン 6G試薬、 N ァセトキシ N2—ァセチルァミノフルオレン（AAF)、 AAIF (AAFのヨウ素誘導体）等を使用することが好ましい。蛍光発光極大波長の差が lOnm以上である蛍光物質としては、例えば、 Cy5とローダミン 6G試薬との組み合わせ、 Cy3とフルォレセインとの組み合わせ、ローダミン 6G試薬とフルォレセインとの組み合わせ等を挙げることができる。本発明では、このような標識を利用して、使用される検出手段に検出され得るように目的とする対象を改変することができる。そのような改変は、当該分野において公知であり、当業者は標識におよび目的とする対象に応じて適宜そのような方法を実施することができる。

[0222] 本明細書において「相互作用」には、疎水性相互作用、親水性相互作用、水素結合、ファンデルワールス力、イオン性相互作用、非イオン性相互作用、静電的相互作用などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0223] 本明細書において「相互作用のレベル」とは、 2つの物質 (細胞などを含む）の間の相互作用について言及する場合、その 2つの物質の間の相互作用の程度または頻度をいう。そのような相互作用のレベルは、当該分野において周知の方法によって測定することができる。そのような方法としては、例えば、実際に相互作用し固定状態にある細胞の数を、例えば、光学顕微鏡、蛍光顕微鏡、位相差顕微鏡などを利用して、直接または間接的に (例えば、反射光強度)計数すること、細胞に特異的なマーカ一、抗体、蛍光標識などで染色しその強度を測定することなどが挙げられるがそれらに限定されない。これらのレベルは、マーカーから直接または標識を介して間接的に表示することができる。このような測定値から、例えば、あるスポットにおいて実際に転写または発現する遺伝子の個数または頻度を算出することができる。

[0224] (提示および表示）

本明細書において「表示」（ディスプレイ）および「提示」とは、互換可能に使用され、本発明の方法に従って得られたプロファイルまたはそれに由来する情報を直接または間接的にあるいは情報処理をした形態で具現ィ匕することをいう。そのような表示の形態としては、グラフ、写真、表、アニメーションなど種々の方法があり、限定されない。そのような技術としては、例えば、 METHODS IN CELL BIOLOGY, VO L. 56, ed. 1998, pp : 185— 215、 A High— Resolusion Multimode Digital Microscope System (Sluder & Wolf、 Salmon)において、顕微鏡を自動化し、カメラを制御するためのアプリケーションソフトウェアとともに、自動光学顕微鏡の顕微鏡、カメラ、 Z軸フォーカス装置を含む、ハードウェアシステムの設計について議論されており、本発明において利用することができる。カメラ〖こよるイメージ取得【ま、 Inoue and Spring, Video Miroscopy, 2d. Edition, 1997に手細に記載されており、本明細書において参考文献として援用される。

[0225] リアルタイムの表示および提示もまた、当該分野において周知の技術を用いて行うことができる。例えば、全てのイメージが取得され、半永久的メモリに格納された後、あるいはイメージの取得と実質的に同時に、適切なアプリケーションソフトウェアで処理し、処理されたデータを得ることができる。例えば、取得されたデータを処理する方法は、画像が中断されないシーケンスをプレイバックする、あるいは、リアルタイムで表示する、焦点面における変化および連続として、照射光を示す「ムービー」として表示することができる。

[0226] 別の実施形態では、測定および表示用アプリケーションは、通常刺激付与の条件や得られた検出信号の記録条件を設定するためのソフトウェアを含んで、る。この測定および表示用アプリケーションによって、コンピュータは細胞に刺激を付与する手段と、細胞力検出された信号を処理する手段とを構成するだけでなぐ光学観察手段 (SITカメラ及び画像ファイル装置)および Zまたは細胞培養手段の制御を行うことちでさる。

[0227] パラメータ設定画面では、キーボード、タツチパネルまたはマウスなどを用いて画面上で刺激条件を入力することにより、所望の複雑な刺激条件の設定が可能である。その他、細胞培養の温度、 pHなどの諸条件の設定をキーボード、マウスなどを用いて行うことができる。

[0228] 表示画面では、細胞力検出されたプロファイルまたはそれに由来する情報をリアルタイムでまたは記録後に表示する。また、記録された別のプロファイルまたはそれに由来する情報を細胞の顕微鏡像に重ねて表示することもできる。記録情報の表示とともに、記録時の測定パラメータ (刺激条件、記録条件、表示条件、処理条件、細胞の諸条件、温度、 pH等)もまたリアルタイムで表示することができる。温度または p Hが許容範囲を外れたときの警報機能も備えられて、てもよ、。

[0229] データ解析画面では、種々の数理解析、フーリエ変換、クラスター解析、 FFT解析、コヒーレンス解析、コリレーション解析などの条件を設定することが可能である。一時的なプロファイル表示機能、トポグラフィー表示機能、も備えていてもよい。これらの解析結果は、記録媒体に保存されて、る顕微鏡像に重ねて表示することができる。

[0230] (遺伝子導入）

本明細書において、核酸分子を細胞に導入する技術は、どのような技術でもよぐ例えば、形質転換、形質導入、トランスフエクシヨンなどが挙げられる。本明細書では、トランスフエクシヨンが好ましい。

[0231] 本明細書において「トランスフエクシヨン」とは、遺伝子 DNA、プラスミド DNA、ウイルス DNA、ウィルス RNAなどを、ウィルス粒子などの形をとらない裸に近い状態で細胞の培養、または細胞の懸濁液にカ卩えて細胞に取り込ませて遺伝子導入または感染を行うことをいう。通常トランスフエクシヨンによって導入された遺伝子は、一過的に細胞において発現するが、永続的に取り込まれる場合もある。

[0232] そのような核酸分子の導入技術は、当該分野において周知であり、かつ、慣用されるものであり、例えば、 Ausubel F. A.ら編（1988)、 Current Protocols in M olecular Biology、 Wiley、 New York；、 NY; Sambrook Jら (1987) Molecular Cloning : A Laboratory Manual, 2nd Ed.およびその第三版， Cold Sprin g Harbor Laboratory Press, Cold Spring Harbor, NY、別冊実験医学「遺伝子導入 &発現解析実験法」羊土社、 1997などに記載される。遺伝子の導入は、ノ一ザンブロット、ウェスタンプロット分析のような本明細書に記載される方法または他の周知慣用技術を用いて確認することができる。

[0233] 本明細書において遺伝子操作について言及する場合、「ベクター」または「組み換えベクター」とは、目的のポリヌクレオチド配列を目的の細胞へと移入させることができるベクターをいう。そのようなベクターとしては、原核細胞、酵母、動物細胞、植物細胞、昆虫細胞、動物個体および植物個体などの宿主細胞において自立複製が可能、または染色体中への組込みが可能で、本発明のポリヌクレオチドの転写に適した位置にプロモーターを含有しているものが例示される。ベクターのうち、クローニングに適したベクターを「クローユングベクター」という。そのようなクローユングベクターは通常、制限酵素部位を複数含むマルチプルクローユング部位を含む。そのような制限酵素部位およびマルチプルクローユング部位は、当該分野において周知であり、当業者は、目的に合わせて適宜選択して使用することができる。そのような技術は、本明細書に記載される文献 (例えば、 Sambrookら、前出）に記載されている。

[0234] 本明細書において「発現ベクター」とは、構造遺伝子およびその発現を調節するプ口モーターにカ卩えて種々の調節エレメントが宿主の細胞中で作動し得る状態で連結されている核酸配列をいう。調節エレメントは、好ましくは、ターミネータ一、薬剤耐性遺伝子のような選択マーカーおよび、ェンハンサーを含み得る。生物（例えば、動物 )の発現ベクターのタイプおよび使用される調節エレメントの種類力宿主細胞に応じて変わり得ることは、当業者に周知の事項である。

[0235] 原核細胞に対する組換えベクターとしては、 pcDNA3 ( + )、 pBluescript— SK (

+ Z -）、 pGEM - Tゝ pEF— BOS、 pEGFP、 pHAT、 pUC18、 pFT - DEST™4 2GATEWAY (Invitrogen)などが例示される。

[0236] 動物細胞に対する組換えベクターとしては、 pcDNAlZAmp、 pcDNAI、 pCDM 8 (いずれもフナコシより市販）、 pAGE107 [特開平 3— 229 (Invitrogen)、 pAGEl 03 \J. Biochem. , 101 , 1307 (1987) ]、 pAMo、 ρΑΜοΑϋ. Biol. Chem. , 26 8, 22782— 22787 (1993) ]、マウス幹細胞ウィルス（Murine Stem Cell Vim s) (MSCV)に基づいたレトロウイルス型発現ベクター、 pEF— BOS、 pEGFPなどが例示される。

[0237] 植物細胞に対する組換えベクターとしては、 pPCVICEn4HPT、 pCGN1548、 p CGN1549、 pBI221、 pBI121などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0238] また、ベクターの導入方法としては、細胞に DNAを導入する上述のような方法であればいずれも用いることができ、例えば、トランスフエクシヨン、形質導入、形質転換など（例えば、リン酸カルシウム法、リボソーム法、 DEAEデキストラン法、エレクトロボレーシヨン法、パーティクルガン (遺伝子銃）を用いる方法など）、リポフエクシヨン法、スフエ口プラスト法 [Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 84, 1929 (1978) ]、酢酸リチウム法 Q[. Bacteriol. , 153, 163 (1983) ]、 Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 75, 1 929 (1978)記載の方法が挙げられる。

[0239] 本明細書にぉ、て「作動可能に連結された (る）」とは、所望の配列の発現 (作動）がある転写翻訳調節配列（例えば、プロモーター、ェンノ、ンサ一など)または翻訳調節配列の制御下に配置されることをいう。プロモーターが遺伝子に作動可能に連結されるためには、通常、その遺伝子のすぐ上流にプロモーターが配置される力必ずしも隣接して配置される必要はな、。

[0240] 本明細書にお!ヽて「遺伝子導入試薬」とは、遺伝子導入方法にぉヽて、導入効率を促進するために用いられる試薬をいう。そのような遺伝子導入試薬としては、例えば、カチオン性高分子、カチオン性脂質、ポリアミン系試薬、ポリイミン系試薬、リン酸カルシウムなどが挙げられるがそれらに限定されない。トランスフエクシヨンの際に利用される試薬の具体例としては、種々なソースから市販されている試薬が挙げられ、例えば、 Effectene Transfection Reagent (cat. no. 301425, Qiagen, CA) , TransFastTM Transfection Reagent (E2431, Promega, Wl) , TfxTM- 20 Reagent (E2391, Promega, Wl) , SuperFect Transfection Reagent ( 301305, Qiagen, CA) , PolyFect Transfection Reagent (301105, Qiage n, CA) , LipofectAMINE 2000 Reagent (11668— 019, Invitrogen corpo ration, CA) , JetPEI ( X 4) cone. (101— 30, Polyp lus― transfection, Franc e)および ExGen 500 (R0511, Fermentas Inc. , MD)などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0241] 本明細書にぉ、て遺伝子発現 (たとえば、 mRNA発現、ポリペプチド発現)の「検出」または「定量」は、例えば、 mRNAの測定および免疫学的測定方法を含む適切な方法を用いて達成され得る。分子生物学的測定方法としては、例えば、ノーザンブロット法、ドットプロット法または PCR法などが例示される。免疫学的測定方法としては、例えば、方法としては、マイクロタイタープレートを用いる ELISA法、 RIA法、蛍光抗体法、ウェスタンプロット法、免疫組織染色法などが例示される。また、定量方法としては、 ELISA法または RIA法などが例示される。アレイ（例えば、 DNAアレイ、プロティンアレイ）を用いた遺伝子解析方法によっても行われ得る。 DNAアレイにっ、ては、（秀潤社編、細胞工学別冊「DNAマイクロアレイと最新 PCR法」）に広く概説されている。プロテインアレイについては、 Nat Genet. 2002 Dec ; 32 Suppl: 526 —32に詳述されている。遺伝子発現の分析法としては、上述にカ卩えて、 RT— PCR、 RACE法、 SSCP法、免疫沈降法、 two— hybridシステム、インビトロ翻訳などが挙げられるがそれらに限定されない。そのようなさらなる分析方法は、例えば、ゲノム解析実験法'中村祐輔ラボ'マニュアル、編集'中村祐輔羊土社 (2002)などに記載されており、本明細書においてそれらの記載はすべて参考として援用される。

[0242] 「発現量」とは、目的の細胞などにお!、て、ポリペプチドまたは mRNAが発現される量をいう。そのような発現量としては、本発明の抗体を用いて ELIS A法、 RIA法、蛍光抗体法、ウェスタンプロット法、免疫組織染色法などの免疫学的測定方法を含む任意の適切な方法により評価される本発明ポリペプチドのタンパク質レベルでの発現量、またはノーザンブロット法、ドットブロット法、 PCR法などの分子生物学的測定方法を含む任意の適切な方法により評価される本発明のポリペプチドの mRNAレベルでの発現量が挙げられる。「発現量の変化」とは、上記免疫学的測定方法または分子生物学的測定方法を含む任意の適切な方法により評価される本発明のポリぺプチドのタンパク質レベルまたは mRNAレベルでの発現量が増加あるいは減少することを意味する。

[0243] (スクリーニング）

本明細書において「スクリーニング」とは、目的とするある特定の性質をもつ生物または物質などの標的を、特定の操作 Z評価方法で多数を含む集団の中から選抜することをいう。スクリーニングのために、本発明の方法またはシステムを使用することができる。

[0244] 本明細書において、免疫反応を利用してスクリーニングを行うことを、「免疫表現型分類（immunophenotyping)」ともいう。この場合、本発明の抗体または単鎖抗体は、細胞株および生物学的サンプルの免疫表現型分類のために利用され得る。本発明の遺伝子の転写産物'翻訳産物は、細胞特異的マーカーとして、あるいはより詳細には、特定の細胞型の分化および Zまたは成熟の種々の段階で示差的に発現される細胞マーカーとして有用である。特異的ェピトープ、またはェピトープの組み合わせに対して指向されるモノクローナル抗体は、マーカーを発現する細胞集団のスクリ一ユングを可能とする。種々の技術が、マーカーを発現する細胞集団をスクリーニングするために、モノクローナル抗体を用いて利用され得、そしてその技術には、抗体でコーティングされた磁気ビーズを用いる磁気分離、固体マトリクス (すなわち、プレート）に付着した抗体を用いる「パユング (panning)」、ならびにフローサイトメトリーが挙げられる（例えば、米国特許第 5, 985, 660号；および Morrisonら、 Cell, 96 : 73 7— 49 (1999)を参照）。

[0245] これらの技術は、ヒト臍帯血において見出され得るような細胞増殖および Zまたは分ィ匕を起こし得る力または未分ィ匕状態への改変処置を行ったような細胞集団のような、未分ィ匕の細胞 (例えば、胚性幹細胞、組織幹細胞など）を含む細胞集団についてスクリーニングするために利用され得る。

[0246] (診断）

本明細書において「診断」とは、被検体における疾患、障害、状態などに関連する種々のパラメータを同定し、そのような疾患、障害、状態の現状を判定することをいう。本発明の方法、装置、システムを用いることによって、細胞内を分析し、種々の状態と相関付けることができ、そのような情報を用いて、被検体における疾患、障害、状態、投与すべき処置または予防のための処方物または方法などの種々のパラメータを選定することができる。

[0247] 本発明の診断方法は、原則として、身体力出たものを利用することができることから、医師などの医療従事者の手を離れて実施することができることから、産業上有用である。

[0248] (治療）

本明細書において「治療」とは、ある疾患または障害について、そのような状態になつた場合に、そのような疾患または障害の悪ィ匕を防止、好ましくは、現状維持、より好ましくは、軽減、さらに好ましくは消長させることをいう。

[0249] 本明細書において「被検体」とは、本発明の処置が適用される生物をいい、「患者」ともいわれる。患者または被検体は好ましくは、ヒトであり得る。

[0250] 本明細書において「病因」とは、被検体の疾患、障害または状態 (本明細書において、総称して「病変」ともいい、植物では病害ともいう）に関連する因子をいい、例えば、原因となる病原物質 (病原因子）、病原体、病変細胞、病原ウィルスなどが挙げられるがそれらに限定されない。

[0251] 本発明が対象とする「疾患」は、病原遺伝子が関連する任意の疾患であり得る。そのような疾患としては、癌、ウィルスまたは細菌による感染症、アレルギー、高血圧、高脂血症、糖尿病、心臓病、脳梗塞、痴呆症、肥満、動脈硬化性疾患、不妊症、精神神経疾患、白内障、早老症、紫外線放射線過敏症などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0252] 本発明が対象とする「障害」は、病原遺伝子が関連する任意の障害であり得る。

[0253] そのような疾患、障害または状態の具体例としては、例えば、循環器系疾患 (貧血（例えば、再生不良性貧血 (特に重症再生不良性貧血）、腎性貧血、がん性貧血、二次性貧血、不応性貧血など)、がんまたは腫瘍 (例えば、白血病、多発性骨髄腫)など）；神経系疾患 (痴呆症、脳卒中およびその後遺症、脳腫瘍、脊髄損傷など）；免疫系疾患 (T細胞欠損症、白血病など）；運動器 ·骨格系疾患 (骨折、骨粗鬆症、関節の脱臼、亜脱臼、捻挫、靱帯損傷、変形性関節症、骨肉腫、ユーイング肉腫、骨形成不全症、骨軟骨異形成症など）；皮膚系疾患 (無毛症、黒色腫、皮膚悪性リンパ腫、血管肉腫、組織球症、水疱症、膿疱症、皮膚炎、湿疹など）；内分泌系疾患 (視床下部 ·下垂体疾患、甲状腺疾患、副甲状腺 (上皮小体)疾患、副腎皮質，髄質疾患、糖代謝異常、脂質代謝異常、タンパク質代謝異常、核酸代謝異常、先天性代謝異常（フエ-一ルケトン尿症、ガラクトース血症、ホモシスチン尿症、メープルシロップ尿症）、無アルブミン血症、ァスコルビン酸合成能欠如、高ピリルビン血症、高ビリルビン尿症、カリクレイン欠損、肥満細胞欠損、尿崩症、バソプレツシン分泌異常、侏儒症、ゥオルマン病（酸リパーゼ (Acid lipase)欠損症）、ムコ多糖症 VI型など）；呼吸器系疾患 (肺疾患 (例えば、肺炎、肺がんなど)、気管支疾患、肺がん、気管支がんなど）；消化器系疾患 (食道疾患 (たとえば、食道がん)、胃 ·十二指腸疾患 (たとえば、胃がん、十二指腸がん）、小腸疾患，大腸疾患 (たとえば、大腸ポリープ、結腸がん、直腸がんなど)、胆道疾患、肝臓疾患 (たとえば、肝硬変、肝炎 (A型、 B型、 C型、 D型、 E 型など)、劇症肝炎、慢性肝炎、原発性肝がん、アルコール性肝障害、薬物性肝障害)、脾臓疾患 (急性脾炎、慢性脾炎、脾臓がん、嚢胞性脾疾患)、腹膜，腹壁，横隔膜疾患 (ヘルニアなど）、ヒルシュスプラング病など）；泌尿器系疾患（腎疾患（腎不全、原発性糸球体疾患、腎血管障害、尿細管機能異常、間質性腎疾患、全身性疾患による腎障害、腎がんなど)、膀胱疾患 (膀胱炎、膀胱がんなど)など）；生殖器系疾患 (男性生殖器疾患 (男性不妊、前立腺肥大症、前立腺がん、精巣がんなど)、女性生殖器疾患 (女性不妊、卵巣機能障害、子宮筋腫、子宮腺筋症、子宮がん、子宮内膜症、卵巣がん、絨毛性疾患など)など）；循環器系疾患 (心不全、狭心症、心筋梗塞、不整脈、弁膜症、心筋 ·心膜疾患、先天性心疾患 (たとえば、心房中隔欠損、心室中隔欠損、動脈管開存、ファロー四徴)、動脈疾患 (たとえば、動脈硬化、動脈瘤）、静脈疾患 (たとえば、静脈瘤)、リンパ管疾患 (たとえば、リンパ浮腫)など)などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0254] 本明細書において「がん」または「癌」は、互換可能に用いられ、異型性が強ぐ増殖が正常細胞より速ぐ周囲組織に破壊性に浸潤し得あるいは転移をおこし得る悪性腫瘍またはそのような悪性腫瘍が存在する状態をいう。本発明においては、がんは固形がんおよび造血器腫瘍を含むがそれらに限定されない。

[0255] 本明細書において「固形がん」は、固形の形状があるがんをいい、白血病などの造血器腫瘍とは対畤する概念である。そのような固形がんとしては、例えば、乳がん、肝がん、胃がん、肺がん、頭頸部がん、子宮頸部がん、前立腺がん、網膜芽細胞腫、悪性リンパ腫、食道がん、脳腫瘍、骨腫瘍が挙げられるがそれらに限定されない。

[0256] 本明細書にぉ、て「がん治療」は、抗がん剤（例えば、化学療法剤、放射線治療など)を投与することによって行われるか、または外科的に除去などをする外科的治療を包含する。

[0257] 本明細書において用いられる化学療法剤は、当該分野において周知であり、抗がん剤マニュアル第 2版塚越茂他編中外医学社； Pharmacology; Lippincott Williams & Wilkins, Inc.に記載されている。そのような化学療法剤は、例えば、以下が挙げられるがそれに限定されない：1)アルキル化剤（DNA,タンパク質などの細胞構成成分をアルキル化して細胞毒性を示す。例えば、シクロホスフアミド，ブスルファン、チォテパ、ダカルバジンが挙げられるがそれらに限定されない）；2)代謝拮抗剤 (おもに核酸の合成を阻害する薬剤 (例えば、葉酸代謝拮抗剤としてメトトレキサートなど、プリン代謝拮抗剤として 6—メルカプトプリンなど、ピリミジン代謝拮抗剤としてフルォロウラシル（5— FU)など）； 3) DNAトポイソメラーゼ阻害剤（例えば、カンプトテシン、エトポシド (それぞれトポイソメラーゼ I、 Πを阻害する））；4)チューブリン作用薬 (微小管形成を阻害し、細胞分裂を抑制する。ビンブラスチン、ビンクリスチンなど） ; 5)白金化合物（DNAおよびタンパク質との結合による細胞毒性を示す。シスプラチン、カルボプラチンなど）；6)抗がん抗生物質（DNAと結合し、 DNA合成、 RNA合成を阻害する。アドリアマイシン、ダウノルビシン、マイトマイシン C、ブレオマイシンなど）；7)ホルモン剤（乳がん、子宮がん、前立腺がんなどホルモン依存性のがんに適応。タモキシフェン、リュープロレリン (LH— RH)など）；8)生物製剤（ァスパラギン要求性血液悪性腫瘍に対して有効なァスパラギナーゼ、直接的な抗腫瘍作用と免疫増強による間接作用を示すインターフロンなどがある）； 9)免疫賦活剤 (免疫応答能を増強し、間接的に抗腫瘍活性を示す。シィタケ由来の多糖体であるレンチナン、微生物由来のペプチドであるべスタチンなど）。

[0258] 本明細書において「抗がん剤」とは、がん (腫瘍)細胞の増殖を選択的に抑制し、がんの薬剤および放射線治療の両方を包含する。そのような抗がん剤は当該分野において周知であり、例えば、抗がん剤マ-ユアル第 2版塚越茂他編中外医学社; Ph armacoiogy； Lippmcott Williams & Wilkms, Inc.に己載されている。

[0259] 本明細書において「放射線療法」または「放射線治療」とは、互換可能に使用され、電離放射線または放射性物質を利用した疾患の治療をいう。代表的な放射線療法としては、 X線、 γ線、電子線、陽子線、重粒子線、中性子捕捉療法が挙げられるがそれに限定されない。好ましい放射線療法としては、重粒子線が挙げられる。重粒子線を用いた療法は装置が大きく一般的でないことがある。そのような放射線療法は当該分野において周知であり、例えば、放射線検査と治療の基礎;放射線治療と集学的治療:邵啓全 (滋賀医大放射線):総合消ィ匕器ケア 6卷 6号 Page 79— 89,6— 7 (2002.0 2)に記載されている。本発明において同定される薬剤耐性は、通常化学療法が想定されるが、放射線療法による耐性もまたプロファイルと関連付けられることから、本明細書では、放射線療法は薬剤の概念の中に入る。 [0260] 本明細書において「薬学的に受容可能なキャリア」は、医薬または動物薬のような農薬を製造するときに使用される物質であり、有効成分に有害な影響を与えないものをいう。そのような薬学的に受容可能なキャリアとしては、例えば、以下が挙げられるがそれらに限定されない:抗酸化剤、保存剤、着色料、風味料、および希釈剤、乳化剤、懸濁化剤、溶媒、フィラー、増量剤、緩衝剤、送達ビヒクル、希釈剤、賦形剤および Zまたは農学的もしくは薬学的アジュバント。

[0261] 本発明の処置方法において使用される薬剤の種類および量は、本発明の方法によって得られた情報 (例えば、薬剤耐性レベルに関する情報)を元に、使用目的、対象疾患 (種類、重篤度など)、患者の年齢、体重、性別、既往歴、投与される被検体の部位の形態または種類などを考慮して、当業者が容易に決定することができる。本発明の処置方法を被検体 (または患者）に対して施す頻度もまた、使用目的、対象疾患 (種類、重篤度など)、患者の年齢、体重、性別、既往歴、および治療経過などを考慮して、当業者が容易に決定することができる。薬剤を投与する頻度あるいは薬剤耐性をモニタリングする頻度としては、例えば、毎日数ケ月に 1回（例えば、 1週間に 1回ー1ヶ月に 1回）の投与が挙げられる。 1週間ー1ヶ月に 1回の投与を、経過を見ながら施すことが好ましい。

[0262] 本明細書において「指示書」は、本発明のティラーメイド治療方法などを医師、患者など投与を行う人に対して記載したものである。この指示書は、本発明の医薬などを例えば、放射線治療直後または直前 (例えば、 24時間以内など）に投与することを指示する文言が記載されている。この指示書は、本発明が実施される国の監督官庁（例えば、日本であれば厚生労働省、米国であれば食品医薬品局 (FDA)など）が規定した様式に従って作成され、その監督官庁により承認を受けた旨が明記される。指示書は、いわゆる添付文書 (package insert)であり、通常は紙媒体で提供される力それに限定されず、例えば、電子媒体 (例えば、インターネットで提供されるホームページ、電子メール)のような形態でも提供され得る。

[0263] 必要に応じて、本発明の治療では、 2種類以上の薬剤が使用され得る。 2種類以上の薬剤を使用する場合、類似の性質または由来の物質を使用してもよぐ異なる性質または由来の薬剤を使用してもよい。このような 2種類以上の薬剤を投与する方法のための薬剤耐性レベルに関する情報も、本発明の方法によって入手することができる

[0264] 本発明ではまた、得られた薬剤耐性に関する情報を元に、遺伝子治療を施すことも可能である。遺伝子治療とは、発現されたか、または発現可能な核酸の、被験体への投与により行われる治療をいう。本発明のこの実施形態において、核酸は、それらのコードされたタンパク質を産生し、そのタンパク質は治療効果を媒介する。

[0265] 本発明では、いったん類似の種類 (例えば、ヒトに対するマウスなど）の生物に関し、ある特定のプロファイルの分析結果と、細胞の状態とが相関付けられた場合、対応するプロファイルの分析結果と、細胞の状態とが相関付けることができることは、当業者は容易に理解する。そのような事項は、例えば、動物培養細胞マニュアル、瀬野ら編著、共立出版、 1993年などに記載され支持されており、本明細書においてこのすベての記載を援用する。

[0266] 本発明はまた、遺伝子治療に応用され得る。遺伝子治療とは、発現されたか、または発現可能な核酸の、被験体への投与により行われる治療をいう。本発明のこの実施形態において、核酸は、それらのコードされたタンパク質を産生し、そのタンパク質は治療効果を媒介する。

[0267] 当該分野で利用可能な遺伝子治療のための任意の方法が、本発明に従って使用され得る。例示的な方法は、以下のとおりである。

[0268] 遺伝子治療の方法の一般的な概説については、 Goldspielら， Clinical Pharma cy 12 :488— 505 (1993) ;Wuおよび Wu, Biotherapy 3 : 87— 95 (1991) ;Tol stoshev, Ann. Rev. Pharmacol. Toxicol. 32 : 573- 596 (1993)； Mulligan, Science 260 : 926- 932 (1993)；ならびに Morganおよび Anderson, Ann. Re v. Biochem. 62 : 191— 217 (1993)； May, TIBTECH 11 (5) : 155— 215 (19 93)を参照のこと。遺伝子治療において使用される一般的に公知の組換え DNA技術は、 Ausubelら (編) , Current Protocols in Molecular Biology, John Wi ley & Sons, NY (1993)；および Kriegler, Gene Transfer and Expressio n, A Laboratory Manual, Stockton Press, NY(1990)に記載される。

[0269] (基本技術）本明細書において使用される技術は、そうではないと具体的に指示しない限り、当該分野の技術範囲内にある、マイクロフルイデイクス、微細加工、有機化学、生化学、遺伝子工学、分子生物学、微生物学、遺伝学および関連する分野における周知慣用技術を使用する。そのような技術は、例えば、以下に列挙した文献および本明細書において他の場所おいて引用した文献においても十分に説明されている。

[0270] 微糸田カロ工については、 ί列えば、 Campbell, S. A. (1996) . The Science and

Engineering of Microelectronic Fabrication, Oxford University Pres s ;Zaut， P. V. (1996) . Micromicroarray Fabrication: a Practical Guide to Semiconductor Processing, Semiconductor Services； Madou, M. J. ( 1997) . Fundamentals of Microfabrication, CRC1 5 Pres s； Rai― Choud hury, P. (1997) . Handbook of Microlithography, Micromachining, & Microfabrication: Microlithographyなどに記載されており、これらは本明細書において関連する部分が参考として援用される。

[0271] 本明細書において用いられる分子生物学的手法、生化学的手法、微生物学的手法は、当該分野において周知であり慣用されるものであり、例えば、 Sambrook J. e t al. (1989) . Molecular Cloning： A Laboratory Manual, Cold Spring Harborおよびその 3rd Ed. (2001)； Ausubel, F. M. (1987) . Current Pro tocols in Molecular Biology, Greene Pub. Associates and "Wiley— Int erscience ; Ausubel, F. M. (1989) . Short Protocols in Molecular Biolo gy: A Compendium of Methods from Current Protocols in Molecu lar Biology, Greene Pub. Associates and Wiley— Interscience ;Innis, M. A. (1990) . PCR Protocols： A Guide to Methods and Applicatio ns， Academic Press ; Ausubel, F. M. (1992) . Short Protocols in Mole cular Biology： A Compendium of Methods from Current Protocols in Molecular Biology, Greene Pub. Associates ; Ausubel, F. M. (1995 ) . Short Protocols in Molecular Biology： A Compendium of Metho ds from Current Protocols in Molecular Biology, Greene Pub. Asso ciates ;Innis， M. A. et al. (1995) . PCR Strategies, Academic Press ;Au subel, F. M. (1999) . Short Protocols in Molecular Biology: A Comp endium of Methods from Current Protocols in Molecular Biology, Wiley, and annual updates ; Sninsky, J. J. et al. (1999) . PCR Applicati ons : Protocols for Functional Genomics, Academic Press、另 ll冊実験医学「遺伝子導入 &発現解析実験法」羊土社、 1997などに記載されており、これらは本明細書において関連する部分 (全部であり得る）が参考として援用される。

[0272] 人工的に合成した遺伝子を作製するための DNA合成技術および核酸ィ匕学にっヽては、例えば、 Gait, M. J. (1985) . Oligonucleotide Synthesis : A Practical Approach, IRLPress ; Gait, M. J. (1990) . Oligonucleotide Synthesis : A Practical Approach, IRL Press ; Eckstein, F. 、上 991) . Oligonucleotides and Analogues : A Practical Approac, IRL Press ; Adams, R. L. et al. "992) . The Biochemistry of the Nucleic Acids, Chapman&Hall; Sha barova, Z. et al. (1994) . Advanced Organic Chemistry of Nucleic A cids, Weinheim ; Blackburn, G. M. et al. (1996) . Nucleic Acids in Che mistry and Biology, Oxford University Press； Hermanson, G. T. (1996 ) . Bioconjugate Techniques, Academic Pressなどに， d載されており、これらは本明細書において関連する部分が参考として援用される。

[0273] (遺伝子の同時調節の解析）

本明細書において用いられる数理処理は、例えば、生命システム解析のための数学、コロナ社、清水和幸（1999)などにおいて記載される周知技術を適用することができる。以下にそのようなもののな力から代表的な解析手法を説明する。

[0274] 1つの実施形態では、そのような数理処理は、回帰分析であり得る。回帰分析としては、線形回帰 (単回帰分析法、重回帰分析法、ロバスト推定法などが挙げられる）、非線形推定法などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0275] 単回帰分析法では、 n組のデータ（X , y )〜（X , y )のデータ組を、

y =ax +b + e (1= 1, 2. . . n)にフィットさせることによって分析が行われる。ここで、 aおよび bは、モデルパラメータであり、 eは直線からのずれまたは誤差である。ここで、データ点と直接との垂直方向の距離の二乗和の平均値が最小となるように aおよび bを決めるという分析が通常行われる。このような場合、偏微分をして、連立一次方程式を立て、これを解くことによって、二乗誤差を最低にする値が求められる。このような値を、最小二乗推定値という。

[0276] 次に、それぞれのデータ力も平均値を引いた値に対して回帰直接を求める。回帰直線として

A∑X +B=∑Y

というものを想定し、 B = 0を仮定した場合の回帰直線を求めることができる。このとき、（X , y ) (i= l, 2, . . . n)の中力それぞれの平均値（x および y )を求め、

1 1 ave ave 分散 s および x、yの共分散 s を求め、次式により回帰直線を求めることができる。

xy

[0277] y-y = (s /s ) (x— x ；)。

ave xy xx ave

[0278] ここで、 r を相関係数とすると、

∑e |力^に近いほど、誤差は少なく

、データは回帰直線でよく表せることを意味する。ここで、 r = s である

xy xy Z （s s )

xy y

[0279] 別の実施形態において使用される重回帰分析法は、 yが 1つの独立変数ではなく、 2つまたはそれ以上の変数の関数と考えられ、例えば、

y=a +a x +a x + . . . +a x

O 1 1 2 2 n n

であらわされるような式で表され、これを重回帰式という。ここで、 aなどは (偏）回帰係

0

数と呼ばれる。重回帰分析法では、最小二乗法を適用して、正規方程式を解くことによって、重みつき最小二乗推定が求められる。ここでも単回帰分析と同様の評価を行うことが可能である。

[0280] 別の実施形態において、ロバスト推定法が用いられる。最小二乗法は、測定値に偏りがなぐその測定誤差が正規分布をし、モデルにも近似の誤差がないという前提に基づいている。しかし、ここでは、実際の測定ミス、単純ミスなどがあり得ることから、そのような信頼できないデータを、大多数の信頼できるデータから、アウトライヤ一（outl ier)として検出して除いたり、または統計処理をすることをロノスト推定法という。このようなロバスト推定法もまた、本発明において利用され得る。

[0281] 非線形推定法もまた本明細書において用いられ得る。このような非線形推定法では、非線形モデルをベクトル方程式として表して解を求めることが可能である。

[0282] 本発明にお、て用いられる数理処理としては、このほかに、主成分分析法、があり、二次元データの主成分分析、多次元データの主成分分析、特異値分解、一般ィ匕逆行列を利用する。あるいは、正準相関分析法、因子分析法、判別分析法、クラスタ一分析法などが利用され得る。

[0283] (クラスター分析による遺伝子セット分類）

多くの用途に対して、広範な条件にわたって共同で制御される基準転写制御配列のセットを見出すことが所望され得る。このような基準転写制御配列セットを同定する実施形態としては、クラスター化アルゴリズムが挙げられる (クラスター化アルゴリズムの概説は、例えば、 Fukunaga, 1990、 Statistical Pattern Recognition, 2nd ed.、 Academic Press、 San Diego ;Anderberg、 1973、 Cluster Analysis for Applications、 Academic Press： New York ;Everitt、 1974、 Cluster Analysis^ London: Heinemann Educ. Books ;Hartigan、 1975、 Clusteri ng Algorithms、 New York: Wiley ; Sneathおよび Sokal、 1973、 Numerical Taxonomy ^ FrcGmanを参照)。

[0284] 転写制御配列セットは、転写制御機構に基づ、て定義することもできる。調節領域に同一または類似の配列の転写因子結合部位を有している転写制御配列は、共同調節されやすい。ある好ましい実施態様では、目的とする転写制御配列の調節領域を、多重アラインメント分析を用いて比較し、可能な共有転写因子結合部位を解読すること力 Sでさる (Stormo and Hartzell, 1989, Identifying protein bindin g sites from unaligned DNA fragments, Proc Natl Acad Sci 86 : 1 183— 1187 ; Hertz and Stormo, 1995, Identification of consensus patterns in unaligned DNA and protein sequences : a large― deviati on statistical basis for penalizing gaps, Proc of 3rd Intl Conf on Bioinformatics and Genome Research, Lim and Cantor編, World Scientific Publishing Co. , Ltd. Singapore, pp. 201— 216)。

[0285] 種々の条件にわたって共同調節される基本的な生物学的因子のセットを見出すことが所望され得る。これにより、本発明の方法が、効率よくプロファイルに基づく判定において十分に機能するようになる。このような基本的な生物学的因子のセットを同定するための好ましい実施形態はクラスター化アルゴリズムを含む

クラスター分析を用いる実施形態において、生物学的サンプルに種々の刺激を施しながら、多数の生物学的因子の状態をモニターすることができる。生物学的因子の状態の測定を含むデータの表がクラスター分析に用いられる。種々の条件にわたつて同時変化する生物学的因子を含む基本生物学的因子セットを得るためには、通常少なくとも 2、好ましくは少なくとも 3つ、より好ましくは少なくとも 10、さらに好ましくは 50 を超え、最も好ましくは 100を超える刺激または条件を用いる。クラスター分析は m X k 次元を有するデータの表に対して行、、ここで mは条件または刺激の合計数であり、かつ kは測定する生物学的因子の数である。

[0286] 多くのクラスター化アルゴリズムがクラスター化分析に有用である。クラスター化アルゴリズムは、クラスターを形成する場合に、対象間の相違点または距離を用いる。ある実施形態においては、用いられる距離は多次元空間におけるユークリッド距離：

[0287] [数 1]

[0288] であり、式中 I (X, y)は遺伝子 Xと遺伝子 Yとの（または、あらゆる他の細胞構成要素（例えば、生物学的因子) Xと Yとの）距離であり； Xおよび Yは刺激 iの下での遺伝子発現応答である。ユークリッド距離を平方してさらに遠隔の対象に徐々に大きくなる重みをかけることができる。その代わりに、距離基準は、例えば生物学的因子 Xと生物学的因子 Yとの間の、マンハッタン距離であってもよぐこれは：

[0289] [数 2]

か∑| によって与えられる。ここでもやはり、 Xおよび Yは刺激 iの下での生物学的因子または遺伝子発現応答である。他の幾つかの距離の定義は、チェビシェフ距離、パワー距離および不一致率である。次元のデータが自然のままでカテゴリー的である場合、

I (x,y) = (X≠Yの数) Ziとして定義される不一致率が本発明の方法において利用され得る。このような方法は、細胞応答に関連して特に有用である、他の有用な距離定義は 1= 1 rであり、式中 rは応答ベクトル X、 Y間の相関係数であって、正規化内積 X ' YZ I X I I Υ Iとも呼ばれる。具体的には、内積 Χ · Υは式：

[0291] [数 3]

[0292] によって定義され、かつ I X I = (χ·χ) ^1/2、 I Υ I = (Υ · Υ) ^1/2である。

[0293] 最も好ましくは、距離基準を、例えば、同時変化するおよび Ζまたは同時調節される細胞構成要素（同時変化するまたは同時調節される生物学的因子など)を同定するために、問題となっている生物学的問題点に適合させる。例えば、特に好ましい実施形態において、距離は、遺伝子 Xおよび Υの加重内積を含む相関係数を有する I = 1 rを基準とする。具体的には、この好ましい実施形態において、 r は好ましくは以下に示す式：

[0294] [数 4]

[0295] によって定義される。式中、 σ ^(Χ)および σ ^(Υ)は、実験 iにおける遺伝子 Xおよび Υの

1 1

測定とそれぞれ関連する標準誤差である。

[0296] 上記正規および加重内積の相関係数は、値 + 1 (2つの応答ベクトルが完全に相関し、本質的に同一であることを示す）と 1 (2つの応答ベクトルが「相関して、な、」または「同一方向を向!、て!/、な!/、」（すなわち反対を向、て、る）ことを示す）との間に拘束される。これらの相関係数は、細胞構成要素 (例えば、生物学的因子、転写制御配列）セットまたはクラスターが同じ兆候の応答を有する細胞構成要素（例えば、生物学的因子、転写制御配列）を求める本発明の実施形態に特に好ましい。

[0297] 他の実施形態において、同じ生物学的応答または経路を同時調節する力またはそれに関与している力類似しかつ非相関の応答を含む細胞構成要素（例えば、生物学的因子、転写制御配列）のセットまたはクラスターを同定することが好ましい。このような実施形態においては、上述の正規ィ匕または加重内積のいずれかの絶対値、すなわち I r Iを相関係数として使用することが好ましい。

[0298] さらに他の実施形態においては、同時調節されるおよび Zまたは同時変化する細胞構成要素 (生物学的因子、転写制御配列など)の間の関係はさらに複雑であり、多数の生物学的経路 (例えばシグナル伝達経路）が同じ細胞構成要素 (例えば、生物学的因子、転写制御配列）〖こ集まり、異なる結果を出すような例がある。そのような実施形態においては、同時変化するおよび Zまたは同時調節される細胞構成要素 (変化に関与しないコントロールとしての別の生物学的因子、転写制御配列）を同定することができる、相関係数 r=r^{( ft)}を用いることが好ましい。以下の式 (数 5)に特定される相関係数は、そのような実施形態において特に有用である：

[0299] [数 5]

[0300] 種々のクラスター連関法則が本発明の方法において有用である。

[0301] このような方法としては、例えば、単一連関法、最近接点法などが挙げられこれらの方法は、 2つの最も近い対象物間の距離を測定する。あるいは、本発明において使用され得る完全連関法は、異なるクラスターにある 2つの対象物間の最大距離で距離を測定する。この方法は、遺伝子または他の細胞構成要素が天然に別個の「凝集 (clump)」を形成する場合には特に有用である。

[0302] あるいは、非加重ペア群の平均が、 2つの異なるクラスターにおける対象物ペア全ての間の平均距離として距離を定義する。この方法もまた、天然に別個の「凝集」を形成する遺伝子または他の細胞構成要素をクラスター化するのに非常に有用である。最後に、加重ペア群平均法も利用可能である。この方法は、それぞれのクラスターのサイズを重みとして使用することを除けば非加重ペア群平均法と同じである。この方法は、生物学的因子などのクラスターのサイズが非常に可変すると疑われる実施形態に特に有用である（Sneathおよび Sokal、 1973, Numerical taxonomy, Sa n Francisco :W. H. Freeman & Co. )。他のクラスター連関法貝 lj、例えば非加重および加重ペア群セントロイドおよびウォード法もまた本発明のいくつかの実施形態に有用である。例えば、 Ward, 1963, J. Am. Stat Assn. 58 : 236 ;Harti gan, 1975, Clustering algorithms, New York: Wileyを参照のこと。

[0303] ある好ましい一つの実施形態において、クラスター分析は hclustの周知技術 (例えば、プログラム S— Plus, MathSoft, Inc. , Cambridge, MAからの「hclust」の周知の手順を参照のこと)を用いて行うことができる。

[0304] クラスター化セットにおける刺激の多様性が大きくなつても、本発明の方法で解析した場合は、通常少なくとも 2つ、好ましくは少なくとも 3つのプロファイルを解析しただけで、細胞の状態をほぼ解明することができるということが本発明により見出された。このような刺激条件には、異なる濃度での薬剤処理、処理後の異なる測定時間、種々の遺伝子中の遺伝的変異に対する応答、薬剤処理と変異との組合せ、ならびに増殖条件の変化 (温度、密度、およびカルシウム濃度など）が含まれる。

[0305] 本明細書において統計学的に「有意に異なる」とは、 2つの統計量について言及されるとき、統計的有意性を伴って異なることをいう。本発明の実施形態において、実験のセットを横断する各細胞構成要素の応答に関する実験の見出しを、モンテカル口法で無作為化することにより、客観的試験を定義することができる。

[0306] ある実施形態においては、客観的試験を以下の方法で定義することができる： p

ki を、実験 iにおける構成要素 kの応答とする。 Π を実験のインデックスの無作為並べ

(i)

替えとする。次いで、多数（約 100〜1000)の異なる無作為並べ替えの各々について、 p をたてる。元のツリーの各分枝について、各並べ替えに関して：（1)並べ kn (i)

替えてヽな、元のデータに対して用いたのと同じアルゴリズム（この場合は「hclust」 )を用いて階層的クラスター化を行う； (2) 1つのクラスターから 2つのクラスターへ移動する際の、クラスター中心に関しての総分散における分別の改善 fを計算する；

[0307] [数 6] f= l -∑D_k ^m / D_k ^<2J

[0308] 式中、 Dは、帰属するクラスターの中心に関しての構成要素 kの距離基準（平均）の

k

二乗である。上付の 1または 2は、それが全分枝の中心に関するものであるの力、または 2つのサブクラスターのうちの好適なクラスターの中心に関するものであるのかを示す。このクラスター化法において使用する距離関数 Dの定義には、かなりの自由度がある。これらの例においては、 D= l—rであり、 rは、実験セットを横断する 1つの構成要素の応答間の、別の応答に対しての（または平均クラスター応答に対しての）相関係数である。

[0309] 詳細には、好ましくは客観的統計学的検定を用いてあらゆるクラスター化法またはアルゴリズムのグループィ匕決定の統計学的信頼性を判定することができる。好ましくは、同様の検定を、階層的および非階層的クラスター化法の双方に用いることができる。クラスターのコンパクト性は、例えば、「クラスターの平均値」からのクラスターのェレメントの距離の二乗の平均として、またより好ましくは、クラスターの平均値からのェレメントの距離の二乗の平均値の逆数として、定量的に定義される。特定のクラスタ一のクラスター平均値は、一般に、クラスターの全てのエレメントの応答ベクトルの平均値として定義される。しかし、特定の実施形態 (クラスターの平均値に定義が疑わしい場合など)では、例えば、正規ィ匕または加重内積の絶対値を用いて、クラスターィ匕アルゴリズムの距離関数 (即ち、 1=1— |r|)を評価する。通常、上記の平均値の定義は、応答ベクトルが反対方向を向き、上記に定義するクラスター平均値がゼロになりうる実施形態では問題を包含し得る。従って、このような実施形態では、クラスターのコンノ^ト性の異なる定義を選択することが好ましぐ例えば限定はしないが、クラスター内のエレメントの全てのペア間の距離の二乗の平均値などがある。あるいは、クラスタ一のコンパクト性は、クラスターの各エレメント (例えば、細胞構成要素)からそのクラスターの他のエレメントまでの平均距離 (またはより好ましくは、平均距離の逆数)を意味すると定義することができる。

[0310] 本発明において用いられる統計的方法においても使用しうるその他の定義は、当業者には明らかである。

[0311] 別の実施形態では、本発明のプロファイルは、信号処理技術を用いて解析することができる。そのような信号処理技術では、相関関数を定義し、相関係数を計算し、自己相関関数および相互相関関数を定義し、これらについて、重み付けの総和が 1になるように計算することによって、移動平均を求めることができる。

[0312] 信号処理において、時間領域および周波数領域を考慮することが重要であり得る。

自然現象、特に生命および生体の動特性解析において、リズムは重要であることが多い。ここで、ある時間関数 f (t)を考えると、次の条件を満たす関数を周期関数という

[0313] f (t) =f (t+T)

ここで、時間軸上の基準となる点、例えば、時間 0の点を基準に考えると、このときの関数の値は f (O)であり、その後種々の変動を繰り返した後時刻 Tの時点で f (O)と同じ値に戻ることになる。このような関数を周期関数と呼び、このような関数としては、例えば、正弦様波が代表例として挙げられる。ここで、 Tを周期と呼ぶ。ここで、 T時間に 1回のサイクルを有することをこれは意味する力単位時間当たりのサイクル数に置き換えて 1ZT (サイクル Z時間）と表現してもその情報は失われない。このように単位時間当たりのサイクル数で表現される概念は周波数と呼ばれる。ここで周波数を fとしてあらわすと、

f= l/T

で表現できる。ここで、時間と周波数とは表裏の関係であり、時間を扱う場合を時間領域を扱うといい、周波数を扱う場合を周波数領域を扱うという。ここでは、電気工学的に周波数を表現することもできる。例えば、周期は、 1周期を角度に直して、 360° または 2 πラジアンとして表現することが可能である。このように表現する場合、 f (サイクル Z秒）は 2 π (ラジアン Ζ秒）となり、これを一般に ω ( = 2 π ί)とあらわして、角周波数を呼ぶ。 [0314] ここで、正弦波と余弦波とを比較すると、余弦波は正弦波に比べて 90° または π / 2ラジアン平行移動させたものになる。ここで、正弦波は余弦波の時間遅れとしてあらわすことができ、この時間の遅れを位相（phase)という。例えば、純粋な余弦波において位相を 0とすると、正弦波では位相は 90° となる。例えば、正弦波と余弦波とを足したものは、振幅が 2増え、位相が π Ζ4となる。

[0315] このような解析において、フーリエ級数および周波数解析の手法が利用され得る。

また、フーリエ変換、離散フーリエ変換およびパワースペクトルを利用することも可能である。フーリエ級数展開において、ウェーブレット変換の方法などが利用され得る。このような手法は、当該分野において周知であり、生命システム解析のための数学、コロナ社、清水和幸（1999)、臨床医学のためのウェーブレット解析、医学出版、石川康宏に記載されている。

[0316] (好ましい実施形態の説明）

以下に好ましい実施形態の説明を記載するが、この実施形態は本発明の例示であり、本発明の範囲はそのような好ましい実施形態に限定されないことが理解されるべきである。

[0317] 1つの局面において、本発明は、細胞の状態を提示する方法を提供する。このような方法は、 a)上記細胞に由来する生物学的因子群力選択される少なくとも 1つの生物学的因子に関連する細胞の状態を経時的にモニターして上記細胞のプロフアイルを得る工程;および b)上記プロファイルを提示する工程;を包含する。ここでは、例えば、モニターした結果得られる信号強度のプロファイルを区間微分することにより、変化の関数を得、表示することができる。この場合、好ましくは、例えば、構成的プロモーターなどの変化しないと仮定される生物学的因子を基準に差分を取ることによつてそのようなプロファイルを得ることができるがそれに限定されない。

[0318] プロファイルの表示には、どのような方法を用いてもよい。例えば、ディスプレイを用いて視覚的に表示してもよく（例えば、 X軸に時間、 y軸に信号強度）、あるいは、表計算ソフトウェアなどを利用して、数値表として表示してもよい。あるいは、信号強度をある別の光強度としてディスプレイに表示することも可能である。あるいは、プロファイルは、音声によって表示してもよい。 [0319] 好ましくは、細胞は、支持体 (好ましくは、固相支持体、例えば、アレイ、プレート、マイクロタイタ一プレートなど）に固定された状態でモニターされる。そのような固定方法は、当該分野にぉ、て公知の任意の方法または本明細書にぉ、て記載される方法に基づいて行うことができる。細胞を固定することによって、検査を系統立てて行うことがでさる。

[0320] 好ま、実施形態にぉ、て、このようなプロファイルは、リアルタイムで提示され得る。ここで、リアルタイムは、実質的に同時に表示することができる限り、ある程度のタイムラグが生じてもよい。許容されるタイムラグは、求められるリアルタイムの同時性による力例えば、最大で 10秒であり、より好ましくは最大で 1秒であり得る。

[0321] 別の局面において、本発明は、細胞の状態を判定する方法を提供する。このような細胞の状態の判定は、転写制御因子の転写状態の変化をプロセスとして観察することから、従来においてはまったく観察されていな力つた要素を判断要因に加えることになる。従って、本発明の細胞状態の判定方法は、従来観察することができな力つた種々の状態を判定することを可能にする。このような方法は、 a)上記細胞に由来する生物学的因子群力選択される少なくとも 1つの生物学的因子に関連する転写状態を経時的にモニターして上記細胞のプロファイルを得る工程;および b)上記転写状態のプロファイルから上記細胞の状態を判定する工程を包含する。

[0322] 好ましくは、細胞は、支持体 (好ましくは、固相支持体、例えば、アレイ、プレート、マイクロタイタ一プレートなど）に固定された状態でモニターされる。そのような固定方法は、当該分野において公知の方法または本明細書において記載される方法に基づいて行うことができる。

[0323] 好ま、実施形態にぉ、て、本発明の細胞状態判定方法では、プロファイルと細胞の状態とを予め相関付ける工程をさらに包含することが有利であり得る。あるいは、そのような相関付けの情報があら力じめ提供されてもよい。そのような相関付けのェ程は、判定を行うごとに行ってもよぐデータベースとして保存したものを用いてもよい

[0324] 好ま、実施形態では、使用される生物学的因子は、転写制御配列であってもよく、このような転写制御配列は、例えば、プロモーター、ェンハンサー、サイレンサー、他のゲノム構造中構造遺伝子のフランキング配列およびェキソン以外のゲノム配列などであり得るがそれらに限定されない。プロモーターが好ましい。転写状態を直接測定することができるからであり、転写状態は、しばしば、細胞の状態を如実に反映する力である。特定の実施形態では、転写制御配列群は、構成的プロモーター、特異的プロモーターおよび誘導性プロモーターなどであり得る。

[0325] 1つの実施形態において、本発明の生物学的因子 (例えば、プロモーター）は、どのようなものでもよぐむしろ、種類を選ばないことが特徴である。本発明の方法を用いることにより、プロファイルを「プロセス」という視点で解析することが可能となったことから、任意の生物学的因子 (例えば、プロモーター、構造遺伝子など)またはその異種または同種のセットを用いて細胞の状態を判定することが可能になった。そのような判定は、従来の技術では不可能であったことであり、本発明は、従来技術からは達成不可能であったことを達成したと、う意味でその有用性は高、。

[0326] 好ま、実施形態では、モニターされる生物学的因子 (例えば、転写制御配列）は、少なくとも 2つ使用される。少なくとも 2つの生物学的因子を観察することによって、通常 80%以上 (好ま、場合は 90%以上、場合によってはほぼ 100%)の細胞状態の同定が可能になるからである。より好ましくは、モニターされる生物学的因子は、少なくとも 3つの生物学的因子を含む。少なくとも 3つの生物学的因子を観察すること〖こよって、通常 90%以上 (好ましい場合は 95%以上、場合によってはほぼ 100%)の生物学的因子を同定することが可能となる力もである。最も好ましい実施形態において、モニターされる生物学的因子は、少なくとも 8つの転写制御配列を含む。少なくとも 8つの生物学的因子を観察することによって、通常、すべての細胞状態を同定することが可能となるからである。このように、任意の生物学的因子を選択したにもかかわらず、上述のような少ない数のみを選択し、それをモニターすることによって、ほぼすベての細胞の状態を判定することができることは、予想されていな力つたことであり、これは、時間点ごとに観察し、それをへテロな集団として統計処理をした従来の判定方法に比較して、はるかに簡便で精密で正確な判定を提供することになる。

[0327] 従って、本発明の判定方法では、モニターする前に、生物学的因子群から、少なくとも 1つの生物学的因子を任意に選択する工程をさらに包含することが好ましい。本発明の 1つの重要な特徴は、生物学的因子として、点ごとの調査では特異性を示していないものでも使用可能であるという点にある力もである。また、本発明では、同一環境において線形的に測定されたデータを利用することから、得られるデータが対象となる細胞の状態をより正確に反映することになる。このような精度のデータは、従来技術では取得不可能であつたものである。

[0328] 好まし、実施形態にぉ、て、本発明にお、て得られるプロファイルは、リアルタイムで提示され得る。あるいは、本発明において、データはリアルタイムで得られ得る。本明細書でいう「リアルタイム」は、実質的に同時に表示することができる限り、ある程度のタイムラグが生じてもよいことを意味する。許容されるタイムラグは、求められるリアルタイムの同時性による力例えば、最大で 10秒であり、より好ましくは最大で 1秒であり得る。例えば、リアルタイムの診断が必要な治療などでは、そのリアルタイム性は、例えば、最大で 30秒であってもよぐそれより長い時間であってもよい。

[0329] 好ま、特定の実施形態にお!、て、本発明の細胞の状態判定方法で判定される状態としては、例えば、分化状態、未分化状態、外来因子に対する細胞応答、細胞周期および増殖状態などが挙げられる。より詳細には、そのような状態としては、例えば、がん細胞の抗がん剤に対する応答、薬剤耐性、生物時間に対する応答、幹細胞 (例えば、間葉系幹細胞、神経幹細胞など)の分化状態、あるいは精製した幹細胞（例えば胚性幹細胞)の未分化状態、細胞形態の変化、細胞の移動状態、分子の細胞内局在化、分泌物質産生能力などが挙げられるがそれらに限定されない。

[0330] 好ま、実施形態では、本発明にお、て使用される細胞としては、幹細胞または体細胞あるいはそれらの混合物が挙げられるがそれらに限定されない。あるいは、そのような細胞は、付着細胞、浮遊細胞、組織形成細胞およびそれらの混合物であってちょい。

[0331] 1つの特定の好ま、実施形態では、本発明の細胞状態判定方法は、支持体 (好ましくは固体支持体)として基板上に固定された細胞を対象として行うことができる。そのような場合、固相支持体はチップと呼ばれ、細胞が整列して配置される場合はァレイとも呼ばれる。

[0332] 特に好ましい実施形態において、本発明の細胞状態判定方法では、判定に供される生物学的因子 (例えば、転写制御配列）が核酸分子である場合、その核酸分子と作動可能に連結されるレポーター遺伝子配列を含む核酸分子という形態で対象となる細胞にトランスフエタトされることが有利である。このような形態を採用することによつて、転写状態がレポーター遺伝子の信号として測定することが可能となるからである

[0333] このようなトランスフエタトは、固相上または液相中で行われ得る。ここで、トランスフェクトのために、標的物質の細胞への導入効率を上昇させるための方法が利用され得る。本発明は、通常の条件下では、ほとんど細胞に導入されない標的物質 (例えば、 DNA、 RNA、ポリペプチド、糖鎖またはそれらの複合物質など）を、フイブロネクチンのようなァクチン作用物質とともに細胞に提示する（好ましくは、接触させる）ことによって、その標的物質が効率よく細胞に導入されるという作用を利用する。従って、このトランスフエクシヨン方法は、 A)標的物質 (すなわち、転写制御配列を含む DNA )を提供する工程； B)ァクチン作用物質 (例えば、フイブロネクチン)を提供する工程を順不同に包含し、 C)該標的物質および該ァクチン作用物質を該細胞に接触させる工程をさらに包含する。ここで、標的物質およびァクチン作用物質は、一緒に提供されてもよく、別々に提供されてもよい。ァクチン作用物質としては、上述の本発明の標的物質の細胞内への導入の効率を上昇させるための組成物において詳述した形態が適用され得る。そのような形態は、当業者は、本明細書の記載に基づけば、適切な形態を選択し実施することができる。したがって、このようなァクチン作用物質としては、本発明の標的物質の細胞への導入効率を上昇させるための組成物において適用される形態を当業者が任意に選択して本発明を実施することができる。好ましくは、ァクチン作用物質は、細胞外マトリクスタンパク質 (例えば、フイブロネクチン、ビトロネクチン、ラミニンなど)またはその改変体であり得る。より好ましくは、フイブロネクチンまたはその改変体もしくはそのフラグメントが使用され得る。

[0334] 1つの実施形態において、本発明において使用される生物学的因子が転写制御配列である場合、その配列は転写因子に結合する能力を有する。そのような転写因子としては、例えば、 ISRE、 RARE, STAT3、 GAS、 NFAT、 MIC、 API, SRE, GRE, CRE、 NF κ B、 ERE、 TRE、 E2F、 Rb、 p53などが挙げられるがそれらに限定されない。このような転写因子は、セットとして BD Biosciences Clonetech, C A, USA 力市販されているものを利用することができる。ここで、 ISREは、 STAT 1Z2と関連し、 RAREはレチノイン酸と関連する。 STAT3は分ィ匕制御に関連し、 G REは糖代謝に関連する。 CREは、 cAMPに関連し、 TREは甲状腺ホルモンに関連する。 E2Fは細胞周期に関連し、 p53は G1チェックボイイントに関連する。従って、このような情報を元に、細胞状態を判定することが可能である。

[0335] 好ま、実施形態にぉヽて、本発明における判定工程は、本発明で得られたプロファイルの位相を比較することを包含する。位相の算出は、本明細書において上述される一般方法、および実施例に記載される方法を参酌して、当業者が適宜行うことができる。

[0336] 別の好ま、実施形態にぉ、て、本発明における判定工程は、上記細胞のプロフアイルとコントロールプロファイルとの差分をとる工程を包含する。差分の算出は、本明細書において上述される一般方法、および実施例に記載される方法を参酌して、当業者が適宜行うことができる。

[0337] 別の好ま U、実施形態にぉ、て、本発明における判定工程は、信号処理法および多変量解析からなる群より選択される数学処理を包含する。このような数学処理は、当業者には周知であり、本明細書の記載を参酌して、容易に実施することができる

[0338] 別の局面において、本発明は、外来因子と、外来因子に対する細胞の応答とを相関付ける方法を提供する。この方法では、 a)上記細胞を外来因子に曝露する工程； b)上記細胞に存在する転写制御因子群力選択される少なくとも 1つの転写制御因子に関連する転写状態を経時的にモニターして、上記細胞のプロファイルを得るェ程;および c)上記外来因子と、上記プロファイルとを相関付ける工程が包含される。

[0339] 本発明において相関付けがされる外来因子はどのようなものでもよい。そのような外来因子は、細胞に直接または間接的に適用可能であるものが好ましい。外来因子の曝露方法は当該分野において周知であり、その外来因子の種類などによって変動する。物質であれば、その物質を溶媒中に溶解し、その溶液を細胞を含む培地中に滴下することによって曝露が達成される。 [0340] 本発明の相関付けの方法でもまた、プロファイルの生成は、上述のように行うことができる。

[0341] 本発明の相関付けの方法における、外来因子と、プロファイルとの相関付けは、種々の方法を提供して行うことができる。簡便には、ある外来因子が滴下された場合のプロファイルをパターン化し、そのプロファイルからの相違が少ない場合には、その外来因子が滴下されたと推定することができる。

[0342] 好ましくは、細胞は、固相支持体 (例えば、アレイ、プレート、マイクロタイタープレートなど）に固定された状態でモニターされる。そのような固定方法は、当該分野において公知の方法または本明細書にぉ、て記載される方法に基づ!/、て行うことができる。

[0343] 好ましい実施形態において、本発明の相関付け方法では、少なくとも 2つの外来因子を使用して、各外来因子に対するプロファイルを得る工程を包含してもよい。このような外来因子は、ある実施形態では、少なくとも 3つ、あるいは 4つ、より好ましくは、少なくとも 10個用いられ得るがそれらに限定されない。

[0344] 特定の実施形態において、本発明の相関付けの方法は、少なくとも 2つのプロファィルを類別することにより、該プロファイルに対応する外来因子を類別する工程を包含する。このような類別は、当業者は、本明細書の記載を参酌すれば、容易に行うことができる。このような類別により、本発明の方法を用いて、未知の外来因子の相関付けおよび同定を達成することができる。

[0345] 好ましい実施形態では、生物学的因子として転写制御配列が使用される場合は、そのような配列は、プロモーター、ェンハンサー、サイレンサー、他のゲノム構造中構造遺伝子のフランキング配列およびェキソン以外のゲノム配列などであり得るがそれらに限定されない。プロモーターが好ましい。転写状態を直接測定することができる力である。

[0346] 特定の実施形態では、転写制御配列群は、構成的プロモーター、特異的プロモーターおよび誘導性プロモーターなどであり得る。ここで、プロモーターは、どのようなものでもよく、むしろ、種類を選ばないことが特徴である。本発明の方法を用いることにより、プロファイルを「プロセス」という視点で解析することが可能となったことから、任意のプロモーターまたはそのセットを用いて細胞の状態を判定することが可能になつた。そのような判定は、従来の技術では不可能であったことであり、本発明は、従来技術からは達成不可能であったことを達成したと、う意味でその有用性は高、。

[0347] 好ま、実施形態では、モニターされる生物学的因子 (例えば、転写制御配列）は、少なくとも 2つ使用される。少なくとも 2つの生物学的因子を観察することによって、通常 80%以上 (好ま、場合は 90%以上、場合によってはほぼ 100%)の細胞状態の同定が可能になるからである。より好ましくは、モニターされる生物学的因子は、少なくとも 3つの生物学的因子を含む。少なくとも 3つの生物学的因子を観察することによって、通常 90%以上 (好ましい場合は 95%以上、場合によってはほぼ 100%)の生物学的因子を同定することが可能となる力もである。最も好ましい実施形態において、モニターされる生物学的因子は、少なくとも 8つの転写制御配列を含む。少なくとも 8つの生物学的因子を観察することによって、通常、すべての細胞状態を同定することが可能となるからである。このように、任意の生物学的因子を選択したにもかかわらず、上述のような少ない数のみを選択し、それをモニターすることによって、ほぼすベての細胞の状態を判定することができることは、予想されていな力つたことであり、これは、時間点ごとに観察し、それをへテロな集団として統計処理をした従来の判定方法に比較して、はるかに簡便で精密で正確な判定を提供することになる。

[0348] 従って、本発明の判定方法では、モニターする前に、生物学的因子群から、少なくとも 1つの生物学的因子を任意に選択する工程をさらに包含することが好ましい。本発明の 1つの重要な特徴は、生物学的因子として、点ごとの調査では特異性を示して、な、ものでも使用可能であると、う点にある力である。

[0349] 好まし、実施形態にぉ、て、このようなプロファイルは、リアルタイムで提示され得る。ここで、リアルタイムは、実質的に同時に表示することができる限り、ある程度のタイムラグが生じてもよい。許容されるタイムラグは、求められるリアルタイムの同時性による力例えば、最大で 10秒であり、より好ましくは最大で 1秒であり得る。例えば、リアルタイムの外来因子の同定が必要な環境測定などでは、そのリアルタイム性は、例えば、最大で 1秒または最大で 0. 1秒などであってもよい。あるいは、データがリアルタィムで記録媒体に格納された後、格納されたデータに基づヽてタイムラグをもってそのデータに対応するプロファイルが提示されてもよ、。 [0350] 本発明の相関付けの好ましい実施形態において、工程 c)では、外来因子との相関付けに使用される上記プロファイルの情報として、該プロファイルの位相が用いられる。位相は、ある周期における信号強度がプラスおよびマイナスの二種類で表示され、そのように単純ィ匕された方法を用いても、細胞を同定あるいは外来因子を同定することができることから、本発明の方法の精密性が実証される。

[0351] 好ましくは、本発明の方法では、細胞は、アレイ上で培養されることが有利である。

アレイ上で培養することによって、多数の細胞の観察を一度に行うことができるからである。好ましくは、アレイのような固体支持体上で細胞が固定されるときは、塩が使用され得る。

[0352] 好ましい実施形態において、細胞の状態の経時的モニターは、上記アレイ力画像データを得る工程を包含する。画像データを提供することによって、目視も可能になり、人間 (特に、医師などの当業者)の目による判断を得ることが容易になる力である。

[0353] 本発明の好ましい実施形態において、外来因子とプロファイルとを相関付けの工程は、プロファイルの位相の異同を識別することを包含する。位相は上述したように、簡便なパラメータであり、その情報処理が簡便である力であり、その簡便な情報処理によるのみで、細胞を充分に同定することが可能である。

[0354] 好ましい実施形態において、本発明の方法において同定されるべき外来因子としては、温度変化、湿度変化、電磁波、電位差、可視光線、赤外線、紫外線、 X線、化学物質、圧力、重力変化、ガス分圧および浸透圧などが挙げられるがそれらに限定されない。このような因子は、従来の方法では、充分に同定することができな力つたが、プロセスを重視した本発明の細胞判定方法を用いることによって、充分に因子の細胞に対する影響を調査することが可能になった。

[0355] 特に好ましい実施形態では、本発明の方法において同定されるべき外来因子は化学物質であり、そのような化学物質としては、生体分子、化学合成物または培地などが挙げられる。

[0356] このような生体分子としては、例えば、核酸、タンパク質、脂質、糖、プロテオリピッド、リポプロテイン、糖タンパク質およびプロテオダリカンなどが挙げられるがそれらに限定されない。このような生体分子は、生物に対して影響を与えることが公知である力未知であってもその可能性が充分に高、ことから、調査対象として重要なものであると考えられる。

[0357] 特に好ましくは、細胞に影響を与えることが期待される、ホルモン、サイト力イン、細胞接着因子、細胞外マトリクス、レセプターのァゴ-ストまたはアンタゴ-ストなどが調查されるべき生体分子として利用される。

[0358] 別の局面において、本発明は、細胞のプロファイルから、細胞に与えられた未同定の外来因子を推定するための方法を提供する。本発明の方法は、 a)上記細胞を複数の既知の外来因子に曝露する工程; b)上記細胞に存在する生物学的因子群から選択される少なくとも 1つの生物学的因子に関連する転写状態を経時的にモニターして、既知の外来因子の各々に対する上記細胞のプロファイルを得る工程; c)上記既知の外来因子の各々と、上記プロファイルの各々とを相関付ける工程; d)上記細胞を未同定の外来因子に曝露する工程; e)上記選択された生物学的因子に関連する細胞の状態を経時的にモニターして、未同定の外来因子に関する上記細胞のプロファイルを得る工程; f)上記工程 (b)で得られたプロファイルの中から、上記工程 (e) で得られたプロファイルに対応するプロファイルを決定する工程；および g)上記未同定の外来因子は、上記工程 (f)において決定されたプロファイルに対応する上記既知の外来因子であることを決定する工程;を包含する。

[0359] この方法において、外来因子の曝露は、本明細書において上述し、実施例において例示するように行うことができる。プロファイルの生成もまた、本明細書において上述し、実施例において例示するように行うことができる。相関付けもまた、本明細書において上述し、実施例において例示するように行うことができる。このようにして、既知の外来遺伝子に関する情報がそろったところに、未同定の外来因子について同様のモニターを行い、それらを比較して、その未同定の外来因子が既知のものであるかどうかを判定することが可能である。この場合、プロファイルがまったく同じであれば、当然に同じであると判断することが可能であるが、実質的に同じである場合もまた、既知外来因子と判定することが可能である。そのような判定は、その既知の外来因子に関する情報の量および質に依存する。そのような判定の判断は、当業者には容易であり、種々の要素を考慮して決定することができる。

[0360] 別の局面において、本発明は、細胞のプロファイルから、細胞に与えられた未同定の外来因子を推定するための方法を提供する。このような方法は、 a)上記細胞に存在するプロモーター群から選択される少なくとも 1つのプロモーターに関して、既知の外来因子と、上記既知の外来因子に対応する上記細胞のプロファイルとの相関関係に関するデータを提供する工程; b)上記細胞を未同定の外来因子に曝露する工程； c)上記選択された生物学的因子に関連する細胞の状態を経時的にモニターして、上記細胞のプロファイルを得る工程; d)上記工程 (a)において提供された、上記プロファイルの中から、上記工程（c)において得られたプロファイルに対応するプロフアイルを決定する工程;および e)上記未同定の外来因子は、上記決定されたプロフアイルに対応する上記既知の外来因子であることを決定する工程を包含する。

[0361] ここで、外来遺伝子の曝露、プロファイル生成、相関付けなどは、本明細書において上述し、実施例にぉ、て例示するような技術を利用することができる。

[0362] 別の局面において、本発明は、細胞の状態を提示するためのシステムを提供する。

このようなシステムは、 a)上記細胞に由来する生物学的因子群から選択される少なくとも 1つの生物学的因子に関連する転写状態を経時的にモニターして上記細胞のプ口ファイルを得る手段；および b)上記プロファイルを提示する手段を備える。システム構成例は、図 32に示される。

[0363] 本発明の細胞状態提示方法を実行するコンピュータ構成あるいはそれを実現するシステムの例を図 17を参照して示す。図 17は、本発明の細胞状態提示方法を実行するコンピュータの 500の構成例を示す。システム構成例は、図 32に示される。

[0364] コンピュータ 500は、人力咅 501と、 CPU502と、出力咅 503と、メモリ 504と、ノス 505とを備える。人力咅 501と、 CPU502と、出力咅 503と、メモリ 504とは、ノス 505 によって相互に接続されている。入力部 501と出力部 503とは入出力装置 506に接続されている。

[0365] コンピュータ 500によって実行される細胞状態提示の処理の概略を説明する。

[0366] 細胞状態提示方法を実行させるプログラム (以下、細胞状態提示プログラムと!/ヽぅ）は、例えば、メモリ 502に格納されている。あるいは、細胞状態提示プログラムは、それぞれ独立してあるいは一緒に、フロッピー（登録商標）ディスク、 MO、 CD-ROM 、 CD-R, DVD—ROMのような任意のタイプの記録媒体に記録され得る。あるいは、アプリケーションサーバに格納されていてもよい。そのような記録媒体に記録された細胞状態提示プログラムは、出入力装置 506 (例えば、ディスクドライブ、ネットヮーク（例えば、インターネット））を介してコンピュータ 500のメモリ 504にロードされる。 C PU502が細胞状態提示プログラムを実行することによって、コンピュータ 500は、本発明の細胞状態提示方法の処理を実行する装置として機能する。

[0367] 入力部 501を介して、細胞に関する情報などを入力する。また、測定されたプロファィルのデータも入力される。必要に応じて、既知の情報に関する情報も入力してもよい。

[0368] CPU502は、入力部 501で入力された情報をもとに、プロファイルデータおよび細胞の情報から表示データを生成し、メモリ 504に表示データを格納する。その後、 CP U502iま、これらの†青報をメモリ 504に格糸内し得る。その後、出力咅 503ίま、 CPU50 2が選択した細胞の状態を表示データとして出力する。出力されたデータは、入出力装置 506から出力され得る。

[0369] 別の局面において、本発明は、細胞の状態を判定するシステムを提供する。このようなシステムは、 a)上記細胞に由来する生物学的因子群力選択される少なくとも 1 つの生物学的因子に関連する転写状態を経時的にモニターして上記細胞のプロフアイルを得る手段；および b)上記転写状態のプロファイルから上記細胞の状態を判定する手段、を備える。システム構成例は、図 32に示される。

[0370] 本発明の細胞状態判定方法を実行するコンピュータ構成あるいはそれを実現するシステムの例を図 17を参照して示す。図 17は、本発明の細胞状態判定方法を実行するコンピュータの 500の構成例を示す。システム構成例は、図 32に示される。

[0371] コンピュータ 500は、人力咅 501と、 CPU502と、出力咅 503と、メモリ 504と、ノス 505とを備える。人力咅 501と、 CPU502と、出力咅 503と、メモリ 504とは、ノス 505 によって相互に接続されている。入力部 501と出力部 503とは入出力装置 506に接続されている。

[0372] コンピュータ 500によって実行される細胞状態判定の処理の概略を説明する。 [0373] 細胞状態判定方法を実行させるプログラム (以下、細胞状態判定プログラムと!/、う）は、例えば、メモリ 502に格納されている。あるいは、細胞状態判定プログラムは、それぞれ独立してあるいは一緒に、フロッピー（登録商標）ディスク、 MO、 CD-ROM 、 CD-R, DVD—ROMのような任意のタイプの記録媒体に記録され得る。あるいは、アプリケーションサーバに格納されていてもよい。そのような記録媒体に記録された細胞状態判定プログラムは、出入力装置 506 (例えば、ディスクドライブ、ネットヮーク（例えば、インターネット））を介してコンピュータ 500のメモリ 504にロードされる。 C PU502が細胞状態判定プログラムを実行することによって、コンピュータ 500は、本発明の細胞状態判定方法の処理を実行する装置として機能する。

[0374] 入力部 501を介して、細胞に関する情報などを入力する。また、測定されたプロファィルのデータも入力される。必要に応じて、既知の情報に関する情報も入力してもよい。

[0375] CPU502は、入力部 501で入力された情報をもとに、プロファイルデータおよび細胞の情報から細胞の状態を判定し、その結果を判定結果データとして生成し、メモリ 504に判定結果データを格納する。その後、 CPU502は、これらの情報をメモリ 504 に格納し得る。その後、出力部 503は、 CPU502が選択した細胞の状態を判定結果データとして出力する。出力されたデータは、入出力装置 506から出力され得る。

[0376] 別の局面において、本発明は、外来因子と、外来因子に対する細胞の応答とを相関付けるためのシステムを提供する。このシステムは、 a)上記細胞を外来因子に曝露する手段; b)上記細胞に存在するプロモーター群力選択される少なくとも 1つのプロモーターに関連する転写状態を経時的にモニターして、上記細胞のプロフアイルを得る手段；および c)上記外来因子と、上記プロファイルとを相関付ける手段を備える。このようなシステムもまた、上述のシステムと同様にコンピュータを用いて実現することができる。システム構成例は、図 32に示される。

[0377] 他の局面において、本発明は、細胞のプロファイルから、細胞に与えられた未同定の外来因子を推定するためのシステムを提供する。このようなシステムは、 a)上記細胞を複数の既知の外来因子に曝露する手段; b)上記細胞に存在する生物学的因子群力選択される少なくとも 1つの生物学的因子に関連する細胞の状態を経時的にモニターして、既知の外来因子の各々に対する上記細胞のプロファイルを得る手段； C)上記既知の外来因子の各々と、上記プロファイルの各々とを相関付ける手段; d) 上記細胞を未同定の外来因子に曝露する手段; e)上記選択されたプロモーターに関連する転写状態を経時的にモニターして、未同定の外来因子に関する上記細胞のプロファイルを得る手段; f)上記手段 (b)で得られたプロファイルの中から、上記手段 (e)で得られたプロファイルに対応するプロファイルを決定する手段；および g)上記未同定の外来因子は、上記手段 (f)において決定されたプロファイルに対応する上記既知の外来因子であることを決定する手段を備える。このようなシステムもまた、上述のシステムと同様にコンピュータを用いて実現することができる。システム構成例は、図 32に示される。

[0378] 他の局面において、本発明は、細胞のプロファイルから、細胞に与えられた未同定の外来因子を推定するためのシステムを提供する。このようなシステムは、 a)上記細胞に存在する生物学的因子群力選択される少なくとも 1つのプロモーターに関して、既知の外来因子と、上記既知の外来因子に対応する上記細胞のプロファイルとの相関関係に関するデータを提供する手段; b)上記細胞を未同定の外来因子に曝露する手段; c)上記選択された生物学的因子に関連する細胞の状態を経時的にモ- ターして、上記細胞のプロファイルを得る手段; d)上記手段 (a)において提供された、上記プロファイルの中から、上記手段（c)において得られたプロファイルに対応するプロファイルを決定する手段；および _e)上記未同定の外来因子は、上記決定されたプロファイルに対応する上記既知の外来因子であることを決定する手段を備える。このようなシステムもまた、上述のシステムと同様にコンピュータを用いて実現することができる。システム構成例は、図 32に示される。

[0379] 本発明が上述のようにシステム形態として提供される場合、各々の構成要件は、本発明が方法として提供されるのと同様の詳細なまたは好ましい実施形態を適用して実施することが可能であり、そのような好ましい実施形態の選択は、当業者には容易であり、当業者は、このようなシステムの好ましい実施形態を、本明細書の記載を参酌して容易に行うことができる。システム構成例は、図 32に示される。

[0380] 別の局面において、本発明は、コンピュータに細胞の状態を提示する処理を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。ここで、この記録媒体には、少なくとも、 a)上記細胞に由来する生物学的因子群から選択される少なくとも 1つの生物学的因子に関連する転写状態を経時的にモニターして上記細胞のプロファイルを得る手順；および b)上記プロファイルを提示する手順、を実行させるためのプログラムが記録されている。

[0381] 別の局面において、本発明は、コンピュータに、細胞の状態を判定する処理を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。このような記録媒体には、少なくとも a)上記細胞に由来する生物学的因子群力選択される少なくとも 1つの生物学的因子に関連する転写状態を経時的にモニターして上記細胞のプロファイルを得る手順；および b)上記転写状態のプロファイルから上記細胞の状態を判定する手順、を実行させるためのプログラムが記録されて、る。

[0382] 別の局面において、本発明は、コンピュータに、外来因子と、外来因子に対する細胞の応答とを相関付けるための処理を実行させるためのプログラムを記録したコンビユータ読み取り可能な記録媒体を提供する。この記録媒体には、少なくとも a)上記細胞を外来因子に曝露する手順; b)上記細胞に存在するプロモーター群力選択される少なくとも 1つのプロモーターに関連する転写状態を経時的にモニターして、上記細胞のプロファイルを得る手順;および c)上記外来因子と、上記プロファイルとを相関付ける手順、を実行させるためのプログラムが記録されて、る。

[0383] 他の局面において、本発明は、コンピュータに、細胞のプロファイルから、細胞に与えられた未同定の外来因子を推定するための処理を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。この記録媒体には、少なくとも a)上記細胞を複数の既知の外来因子に曝露する手順; b)上記細胞に存在するプロモーター群力選択される少なくとも 1つのプロモーターに関連する転写状態を経時的にモニターして、既知の外来因子の各々に対する上記細胞のプロファイルを得る手順; c)上記既知の外来因子の各々と、上記プロファイルの各々とを相関付ける手順； d)上記細胞を未同定の外来因子に曝露する手順； e)上記選択されたプロモ一ターに関連する転写状態を経時的にモニターして、未同定の外来因子に関する上記細胞のプロファイルを得る手順； f )上記手順 (b)で得られたプロファイルの中から、上記手順 (e)で得られたプロファイルに対応するプロファイルを決定する手順；および g)上記未同定の外来因子は、上記手順 (f)において決定されたプロファイルに対応する上記既知の外来因子であることを決定する手順、を実行させるためのプログラムが記録されている。

[0384] 他の局面において、本発明は、コンピュータに、細胞のプロファイルから、細胞に与えられた未同定の外来因子を推定するための処理を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。この記録媒体には、少なくとも a)上記細胞に存在するプロモーター群力選択される少なくとも 1つのプロモーターに関して、既知の外来因子と、上記既知の外来因子に対応する上記細胞のプロファイルとの相関関係に関するデータを提供する手順; b)上記細胞を未同定の外来因子に曝露する手順; c)上記選択されたプロモーターに関連する転写状態を経時的にモニターして、上記細胞のプロファイルを得る手順; d)上記手順 (a)において提供された、上記プロファイルの中から、上記手順（c)において得られたプロファイルに対応するプロファイルを決定する手順;および e)上記未同定の外来因子は、上記決定されたプロファイルに対応する上記既知の外来因子であることを決定する手順、を実行させるためのプログラムが記録されて、る。

[0385] 本発明が上述のように記録媒体形態として提供される場合、各々の構成要件は、本発明が方法として提供されるのと同様の詳細なまたは好ましい実施形態を適用して実施することが可能であり、そのような好ましい実施形態の選択は、当業者には容易であり、当業者は、このような記録媒体の好ましい実施形態を、本明細書の記載を参酌して容易に行うことができる。

[0386] 別の局面において、本発明は、コンピュータに細胞の状態を提示する処理を実行させるためのプログラムを提供する。ここで、このプログラムは、少なくとも a)上記細胞に由来する生物学的因子群力選択される少なくとも 1つの生物学的因子に関連する細胞の状態を経時的にモニターして上記細胞のプロファイルを得る手順;および b) 上記プロファイルを提示する手順、を実行させる。

[0387] 別の局面において、本発明は、コンピュータに、細胞の状態を判定する処理を実行させるためのプログラムを提供する。ここで、このプログラムは、少なくとも a)上記細胞に由来する生物学的因子群力選択される少なくとも 1つの生物学的因子に関連する転写状態を経時的にモニターして上記細胞のプロファイルを得る手順;および b)上記転写状態のプロファイルから上記細胞の状態を判定する手順、を実行させる。

[0388] 別の局面において、本発明は、コンピュータに、外来因子と、外来因子に対する細胞の応答とを相関付けるための処理を実行させるためのプログラムを提供する。このプログラムは、少なくとも _a)上記細胞を外来因子に曝露する手順; b)上記細胞に存在するプロモーター群力選択される少なくとも 1つのプロモーターに関連する転写状態を経時的にモニターして、上記細胞のプロファイルを得る手順;および c)上記外来因子と、上記プロファイルとを相関付ける手順、を実行させる。このような手順を実行させるための技術は、当該分野において周知であり、その目的に応じて適切なプログラムを当業者は作成することができる。

[0389] 他の局面において、本発明は、コンピュータに、細胞のプロファイルから、細胞に与えられた未同定の外来因子を推定するための処理を実行させるためのプログラムを提供する。このプログラムは、少なくとも a)上記細胞を複数の既知の外来因子に曝露する手順; b)上記細胞に存在する生物学的因子群力選択される少なくとも 1つの生物学的因子に関連する細胞の状態を経時的にモニターして、既知の外来因子の各々に対する上記細胞のプロファイルを得る手順; c)上記既知の外来因子の各々と、上記プロファイルの各々とを相関付ける手順; d)上記細胞を未同定の外来因子に曝露する手順； e)上記選択されたプロモーターに関連する転写状態を経時的にモニタ一して、未同定の外来因子に関する上記細胞のプロファイルを得る手順; f)上記手順 (b)で得られたプロファイルの中から、上記手順 (e)で得られたプロファイルに対応するプロファイルを決定する手順;および g)上記未同定の外来因子は、上記手順 (f) において決定されたプロファイルに対応する上記既知の外来因子であることを決定する手順、を実行させる。

[0390] 他の局面において、本発明は、コンピュータに、細胞のプロファイルから、細胞に与えられた未同定の外来因子を推定するための処理を実行させるためのプログラムを提供する。このプログラムは、少なくとも a)上記細胞に存在する生物学的因子群から選択される少なくとも 1つの生物学的因子に関して、既知の外来因子と、上記既知の外来因子に対応する上記細胞のプロファイルとの相関関係に関するデータを提供する手順; b)上記細胞を未同定の外来因子に曝露する手順; C)上記選択されたプロモ一ターに関連する細胞の状態を経時的にモニターして、上記細胞のプロファイルを得る手順; d)上記手順 (a)において提供された、上記プロファイルの中から、上記手順 (c)にお、て得られたプロファイルに対応するプロファイルを決定する手順；および e)上記未同定の外来因子は、上記決定されたプロファイルに対応する上記既知の外来因子であることを決定する手順、を実行させる。

[0391] 本発明が上述のようにプログラム形態として提供される場合、各々の構成要件は、本発明が方法として提供されるのと同様の詳細なまたは好ましい実施形態を適用して実施することが可能であり、そのような好ましい実施形態の選択は、当業者には容易であり、当業者は、このようなプログラムの好ましい実施形態を、本明細書の記載を参酌して容易に行うことができる。そのようなプログラムの記述形式は、当業者には周知であり、例えば、 C +言語などを応用することができる。

[0392] 別の局面において、本発明は、被検体を診断する方法およびシステムを提供する。

この診断方法は、 a)上記被検体の細胞に由来する生物学的因子群から選択される少なくとも 1つの生物学的因子に関連する細胞の状態を経時的にモニターして上記細胞のプロファイルを得る工程; b)上記状態のプロファイル力上記細胞の状態を判定する工程;および c)上記細胞の状態から上記被検体の状態、障害または疾患を判定する工程、を包含する。この診断方法がシステムとして提供される場合、本発明のシステムは、 a)上記被検体の細胞に由来する生物学的因子群力選択される少なくとも 1つの生物学的因子に関連する細胞の状態を経時的にモニターして上記細胞のプロファイルを得る手段; b)上記細胞の状態のプロファイル力上記細胞の状態を判定する手段；および c)上記細胞の状態から上記被検体の状態、障害または疾患を判定する手段、を備える。このように、本発明は、細胞の種々の状態、生存、分化、薬剤耐性、適切な抗がん剤の選択、適切な移植細胞の選択などのテーラーメイド診断および治療に応用可能である。好ましくは、本発明の診断方法は、診断結果に応じて選択した治療または予防を被検体に施す工程を包含する治療または予防方法として提供される。別の好ましい実施形態では、本発明の診断システムは、診断結果に応じて選択した治療または予防を提供する手段を備える、治療または予防システムとして提供される。システム構成例は、図 32に示される。

[0393] 本発明の診断方法または治療方法を実行するコンピュータ構成あるいはそれを実現するシステムの例を図 17を参照して示す。図 17は、本発明の診断方法を実行するコンピュータの 500の構成例を示す。システム構成例は、図 32に示される。

[0394] コンピュータ 500は、人力咅 501と、 CPU502と、出力咅 503と、メモリ 504と、ノス 505とを備える。人力咅 501と、 CPU502と、出力咅 503と、メモリ 504とは、ノス 505 によって相互に接続されている。入力部 501と出力部 503とは入出力装置 506に接続されている。

[0395] コンピュータ 500によって実行される相関付けの処理の概略を説明する。

[0396] 相関付け方法および Zまたは処置もしくは予防の選択を実行させるプログラム（以下、それぞれ相関付けプログラムおよび選択プログラムという）は、例えば、メモリ 502 に格納されている。あるいは、相関付けプログラムおよび選択プログラムは、それぞれ独立してあるいは一緒に、フロッピー（登録商標）ディスク、 MO、 CD-ROM, CD— R、 DVD— ROMのような任意のタイプの記録媒体に記録され得る。あるいは、アプリケーシヨンサーバに格納されていてもよい。そのような記録媒体に記録された相関付けプログラムおよび Zまたは選択プログラムは、出入力装置 506 (例えば、ディスクドライブ、ネットワーク（例えば、インターネット））を介してコンピュータ 500のメモリ 504 にロードされる。 CPU502が相関付けプログラムおよび Zまたは選択プログラムを実行することによって、コンピュータ 500は、本発明の相関付け方法および Zまたは選択方法の処理を実行する装置として機能する。

[0397] 入力部 501を介して、プロファイルの分析の結果 (例えば、位相など）および細胞の状態に関する情報などを入力する。必要に応じて、プロファイルと相関付けられる状態、障害または疾患などの副次的情報、処置および Zまたは予防に関する情報も入力してちょい。

[0398] CPU502は、入力部 501で入力された情報をもとに、プロファイルに関する情報と細胞の状態または被検体の状態、障害または疾患に関する情報、および必要に応じて予防または治療方法とを相関付け、メモリ 504に相関データを格納する。その後、 CPU502は、これらの情報をメモリ 504に格納し得る。その後、出力部 503は、 CPU 502が選択した細胞の状態に関する情報、被検体の状態、障害または疾患に関する情報、および必要に応じて予防または治療方法などを診断情報として出力する。出力されたデータは、入出力装置 506から出力され得る。

(データ生成）

1つの局面において、本発明は、細胞の情報に関するプロファイルデータを生成する方法を提供する。この方法は、 a)細胞を支持体上に固定して配置する工程;および b)該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニタ一して該細胞のプロファイルのデータを生成する工程；を包含する。この局面の本発明の重要な特徴のひとつは、細胞に関して継続して (例えば、経時的に）同一の情報が得られるように、細胞を実質的に支持体上の同一の箇所に固定することができるようになつた点にある。これにより、細胞の生物学的因子およびその集合体の経時的モ二ターが可能となった。経時的モニターが可能となったことにより、細胞のプロフアイルを得ることができ、デジタル細胞を構築することが可能となった。細胞を支持体に固定するために、本発明は、支持体において、例えば、塩のような固定化剤が使用され得る。塩と、正に荷電した物質と負に荷電した物質との複合体と、細胞との組み合わせで支持体に細胞が固定され得る。そのような塩としてはどのようなものでも使用することができ、例えば、塩ィ匕カルシウム、リン酸水素ナトリウム、炭酸水素ナトリウム、ピルビン酸ナトリウム、 HEPES、塩ィ匕カルシウム、塩ィ匕ナトリウム、塩ィ匕カリウム、硫ィ匕マグネシウム、硝酸鉄、アミノ酸およびビタミンなどが利用され得るがそれらに限定されな、。そのような正に荷電した物質と負に荷電した物質との組み合わせとしては、例えば、 DNA、 RNA、 PNA、ポリペプチド、化学化合物、及びその複合体力なる群より選択される負に荷電した物質と、カチオン性ポリマー、カチオン性脂質、カチォン性ポリアミノ酸及びその複合体力なる群より選択される正に荷電した物質との複合体が挙げられるがそれらに限定されない。本発明において、好ましい実施形態では、対象となる生物学的因子が核酸分子または該核酸分子に由来する分子であり得る。核酸分子は、遺伝情報を司ることが多ぐそのような遺伝情報に関し、細胞の情報を得ることができるカゝらである。 [0400] 別の局面において、本発明は、 a)細胞を支持体上に固定して配置する工程;および b)該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニタ一して該細胞のプロファイルのデータを生成する工程；を包含する方法によって得られるデータに関する。このようなデータは、従来なかった方法によって得られるデータであり、それ自体新規のものである。従って、本発明は、このようなデータを含む記録媒体を提供する。

[0401] 別の局面において、本発明は、同一環境にある細胞 (好ましくは、複数の細胞）の情報に関するプロファイルデータを生成する方法に関する。この方法は、 a)複数の細胞を同一環境を保つことができる支持体上に配置する工程;および b)該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターして該細胞のプロファイルのデータを生成する工程を包含する。この局面の本発明の重要な特徴のひとつは、同一環境にある複数の細胞の情報に関するプロファイルデータを得ることができた点にある。そのような環境を提供する技術もまた、本発明の範囲内にある。同一環境を複数の細胞に提供するために、本発明は、支持体において、例えば、塩のような固定化剤が使用され得る。塩と、正に荷電した物質と負に荷電した物質との複合体と、細胞との組み合わせで支持体に細胞が固定され得る。そのような塩としてはどのようなものでも使用することができ、例えば、塩ィ匕カルシウム、リン酸水素ナトリゥム、炭酸水素ナトリウム、ピルビン酸ナトリウム、 HEPES、塩ィ匕カルシウム、塩化ナトリウム、塩ィ匕カリウム、硫化マグネシウム、硝酸鉄、アミノ酸およびビタミンなどが利用され得るがそれらに限定されない。そのような正に荷電した物質と負に荷電した物質との組み合わせとしては、例えば、 DNA、 RNA、 PNA、ポリペプチド、化学化合物、及びその複合体からなる群より選択される負に荷電した物質と、カチオン性ポリマー、カチオン性脂質、カチオン性ポリアミノ酸及びその複合体力もなる群より選択される正に荷電した物質との複合体が挙げられるがそれらに限定されない。本発明において、好ましい実施形態では、対象となる生物学的因子が核酸分子または該核酸分子に由来する分子であり得る。核酸分子は、遺伝情報を司ることが多ぐそのような遺伝情報に関し、細胞の情報を得ることができるからである。

[0402] 好ま、実施形態にぉ、て、本発明の方法では、対象となる細胞には、ァクチン作用物質が提供されることが好ましい。ァクチン作用物質は、細胞内のァクチンに作用し、細胞の内部骨格を変形させて、外部力外来因子を導入することが容易になるという効果を有する。このようなァクチン作用物質の存在により、目的となる外来因子の細胞内での影響を調べることが可能となる。

[0403] 1つの実施形態において、本発明において対象とされる生物学的因子は、核酸、タンパク質、糖鎖、脂質、低分子、それらの複合分子からなる群より選択される少なくとも 1つの因子を含む。

[0404] 好ましい実施形態において、本発明では、対象となる細胞は、モニター前に、ある程度の期間刺激なしで培養することが好ましい。対象となる細胞を同期化するためである。同期化に必要な期間としては、例えば、少なくとも 1日間、より好ましくは、少なくとも 2日間、さらに好ましくは少なくとも 3日間、さらにより好ましくは少なくとも 5日間培養することが有利であり得る。ただし、培養が長くなるにつれ、培養条件を維持する必要性が高くなる。同期化は、各細胞に供給される培地が同一であることが好ましいことから、培養中の培地は、常に同一であるか、あるいは、少なくとも同様に変化していることが好ましい。したがって、好ましくは、そのために、培地を対流させる手段を備え、使用してちょい。

[0405] より好ましい実施形態において、本発明において細胞に提供される生物学的因子は、遺伝子をコードする核酸分子を含み得る。遺伝子をコードする核酸分子は、好ましくは、細胞にトランスフエタトされる。好ましくは、トランスフエクシヨン試薬 (遺伝子導入試薬)とともにこのような生物学的因子が提供され得る。さらに好ましくは、遺伝子をコードする核酸分子は、遺伝子導入試薬およびァクチン作用物質とともに細胞に提供され得る。このとき、細胞は、塩と、正に荷電した物質と負に荷電した物質と (ここでは、核酸分子と遺伝子導入試薬と)の複合体とともに提供されることが好ましい。このことにより、細胞および対象となる分子が支持体に固定され、かつ、壁のない状態で別々の生物学的因子 (例えば、核酸分子）が細胞内に導入されることが可能となった。壁のない状態で細胞をモニターできることから、実質的に同一の環境下で複数の細胞をモニターすることが可能となる。し力も、異なる生物学的因子を細胞内に導入することもできることから、そのような生物学的因子によって影響を受ける、細胞の状態のプロファイルを取得することができるようになった。このようなプロファイルは、データとして格納することが可能であり、し力も、そのようなデータは、一定の規格でなされたデータであるから、再現および比較が可能となるという点で、従来の生物学的ァッセィで得られた結果とは全く異なる効果を有するといえる。し力も、そのような一定の規格で生成されたデータは、一度格納されると、何度でも多種多様な目的で取り出して使用することができることから、例えば、研究者が種々の解析を行うために、全く同一条件で実質的に無限大の条件の違!、を考慮して「仮想実験」を行うことも可能となった。その上、一定の仮想実験および結果が、生の状態を反映した形で格納されていることから、従来、ウエットな仕事でその学生生活の大半をすごさざるを得なかつた、生物系の大学生および大学院生が、真の意味でのデータ解析教育を受けることも可能になった。また、このようにして得られた細胞プロファイルデータは、規格ィ匕することが容易であるので、世界中で同じ条件で実験を行ったと考えてよいデータをもとに研究を行うことが可能となった。そのようなデータは、規格化された形態で流通されてもよい。そのような規格化された形態は、通常のコンピュータ（例えば、 Windo ws (登録商標）、 Mac (登録商標）、 UNIX (登録商標）、 LINUX (登録商標)などの通常手に入る OSが装備されたもの）によって読み取り可能な形態であり得る。本発明で生成されるデータは、生成された細胞プロファイルデータ、生成の際に使用した実験条件に関する情報、細胞に関する情報、環境に関する情報などを含み得る。

[0406] 好ま、実施形態にぉヽて、本発明が対象とするプロファイルは、遺伝子発現のプ口ファイル、アポトーシスシグナルのプロファイル、ストレスシグナルのプロファイル、分子 (好ましくは、蛍光、燐光、放射性物質またはその組み合わせにて標識される）の局在化に関するプロファイル、細胞形態の変化、プロモーターのプロファイル、特定薬剤 (例えば、抗生物質、リガンド、毒素、栄養素、ビタミン、ホルモン、サイト力インなど）依存性のプロモーターのプロファイル、分子間相互作用のプロファイルなどを含み得る。ここで、本発明の対象が、特定薬剤依存性のプロモーターのプロファイルを含む実施形態において、本発明は、好ましくはこの特定薬剤を投与するさらに工程を含んでいてもよい。

[0407] 好ましい実施形態において、本発明は、外来刺激が細胞に提供される工程をさらに包含してもよい。このような外来刺激は、生物学的因子であってもよぐそうでなくてもよい。外来因子は、任意の因子であり得、例えば、物質または他の要素（例えば、電離線、放射線、光、音波などのエネルギー）が挙げられるがそれらに限定されない

[0408] 1つの実施形態において、本発明において使用される外来因子は、 RNAiを含み得る。 RNAiは、実質的に任意の遺伝子の抑制を調べることができることから、存在する遺伝子分だけ RNAiを作製してその効果を調べることもできる。 RNAiは当該分野において周知の方法によって作製することができる。

[0409] 別の実施形態において。本発明において使用される外来因子は、生体に存在しない化学物質を含み得る。このように生体に存在しない化学物質を、細胞に提供することによって、種々の情報を収集することができる。また、ー且収集されたデータは再利用することができること力ら、生体に存在しない化学物質がほとんど入手不可能な場合であっても、ー且本発明においてデータを取得することができれば、入手可能性を気にすることなぐ研究を続けることが可能となる。

[0410] 1つの実施形態において、本発明が対象とし得る外来因子は、細胞のレセプターに対するリガンドを含み得る。リガンドを分析することによって、種々のシグナル伝達経路を調査することが可能である。したがって、このような場合、本発明によって得られるプロファイルは、レセプターリガンド相互作用のプロファイルを含む。

[0411] 好ましい実施形態において、本発明によって得られるプロファイルは、細胞形態であり、ここで、本発明の方法は、遺伝子の過剰発現、過小発現もしくはノックダウン、外来因子の添加および環境の変化力なる群より選択され得る刺激を細胞に与える工程をさらに含んでヽて、もよ、。

[0412] より好ましい実施形態において、本発明によって得られるプロファイルは、細胞内に存在する分子間の相互作用のプロファイルを含む。このような分子間の相互作用のプロファイルとしては、例えば、シグナル伝達経路において登場する分子と分子との間の相互作用、レセプターとリガンドとの相互作用、転写因子と転写因子配列との相互作用などのプロファイルが挙げられるがそれらに限定されない。

[0413] 別の好ま、実施形態では、本発明によって得られるプロファイルは、前記細胞内に存在する分子間の相互作用のプロファイルを含み、ここで、本発明はツーハイプリッド法、 FRETおよび BRETからなる群より選択される技術を用いた観察を行う工程をさらに包含する。ここで、ツーノ、イブリツド法は、分子間相互作用を細胞内において検出する。詳細に関しては、 Protein- Proteinlnteractions, A MOLECULAR CLONIN G MANUAL, Edited byErica Golemis, Cold SpringHabor Laboratory Press, Cold Spr ing Harbor, New Yorkに記載されている（この文献は、 FRETも記載する）。 FRETは、分子間、分子内の共鳴エネルギー移動を蛍光波長の変化として検出するという技術で &)り、 Protein- Proteinlnteractions、目 ij出、 iyawakiA. Visualization of the spatial a ndtemporal dynamics of intracellularsignaling. Dev Cell. 2003 Mar;4(3):295-305.Rev iewに説明されている。 BRETは、分子間相互作用アツセィシステムであり、 BouteN, The use or resonanceenergy transfer in high-throughput screening: BRE fversus FR ET. TrendsPharmacol Sci. 2002 Aug;23(8):351- 4. Reviewに詳述されている。

[0414] 1つの好ましい実施形態において、本発明では、対象となる細胞が、支持体上にァレイ状に配置されていることが好ましい。この場合、好ましくは、本発明において対象となる複数の細胞は、各々が最大 10cm、より好ましくは、最大 lcm、さらに好ましくは、最大 lmmもっとも好ましくは、最大 0. lmm の間隔をあけて配置され得る。細胞同士は、最低限の間隔をあけることが必要である。そのような間隔は、相互作用をしな V、程度に保つことが好まし、。

[0415] 1つの実施形態において、本発明で得られるプロファイルはリアルタイムに得られてもよいが、得られなくてもよい。リアルタイムで得ることが有利であり得る。同時性が重要である場面ではそのようなリアルタイム性は重要である。あるいは、格納することが目的の場合は、必ずしもリアルタイム性は必要ではない。

[0416] さらなる実施形態において、本発明は、細胞を固相支持体に固定する工程をさらに包含する。ここで、固体支持体への固定は、塩、複合体、ァクチン作用物質などとともに行うことが可能であり得る。

[0417] 1つの実施形態において、本発明によって生成されるデータは、プロファイルに関する情報を含む。好ましい実施形態では、本発明によって生成されるデータは、モ- ターにおける条件に関する情報、細胞の状態に関する情報、外来因子に関する情報、環境に関する情報などをさらに含んでいてもよい。

[0418] 好ましい実施形態において、本発明においてモニターされる生物学的因子は、少なくとも 2種の生物学的因子を含み、より好ましくは、少なくとも 3種の生物学的因子を含み、さらに好ましくは、少なくとも 8種の生物学的因子を含み得る。あるいは、ある特定の生物学的因子であれば、そのカテゴリーすべて (例えば、嗅覚レセプター、味覚レセプターであれば、存在するすべてのレセプター）を含むこと力もっとも好ましい実施形態であり得る。

[0419] あるいは、別の好ましい実施形態では、本発明は、このような生物学的因子を任意に選択する工程をさらに包含してもよ、。

[0420] 好ましい実施形態では、本発明が対象とする細胞は、幹細胞および体細胞からなる群より選択され得る。

[0421] 1つの実施形態において、本発明において使用される支持体は、固相支持体であることが好ましい。固定することが容易である力もである。そのような固相支持体は、当該分野において公知の任意の物質を材料として使用することができる。ここで、この支持体は、基盤の形態を採っていてもよい。

[0422] 1つの実施形態において、本発明では、生物学的因子は核酸であり、この細胞は、該核酸でトランスフエタトされることが有利である。このように核酸でトランスフエタトすることによって、その核酸が細胞に与える影響をリアルタイムであるいは規定ィ匕された格納可能な様式でデータとしてプロファイルを収集することが可能となる。このようなことは、従来技術では実現不可能であった。好ましい実施形態では、このトランスフエタトは固相上または液相中で行われ得る。より好ましくは、このトランスフエタトは固相上で行われることが有利である。データ収集および規格化がより容易であるからである。

[0423] 本発明の好まし、実施形態では、プロファイルの処理は、位相の比較、コントロールプロファイルとの差分計算、信号処理法および多変量解析からなる群より選択される処理により処理され得る。そのように処理されたデータもまた、本発明の範囲内にある。

[0424] 別の局面において、本発明は、同一環境にある細胞 (好ましくは複数の細胞）の情報に関するプロファイルデータを提示方法を提供する。この方法は、 a)複数の細胞を同一環境を保つことができる支持体上に配置する工程; b)該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターして該細胞のプロファイルのデータを生成する工程；および c)該データを提示する工程、を包含する。

[0425] ここで、複数の細胞を同一環境に保つことができる支持体は、本明細書にぉ、て別に詳述したとおりに実施することができる。データを生成する工程もまた、本明細書において別に詳述したとおりに実施することができる。データを提示する工程もまた、本明細書において別に詳述したとおりに実施することができる。そのような提示方法としては、例えば、視覚的、聴覚的、嗅覚的、触覚的、味覚的など種々の感覚手段を利用する方法が挙げられるがそれらに限定されない。好ましくは、視覚的な提示手段が利用される。例えば、コンピュータのディスプレイなどが例示され得る。

[0426] 好ましくは、本発明の提示方法では、提示はリアルタイムで行われ得る。あるいは、格納されたデータを呼び出して遅れて提示されてもよ！ヽ。リアルタイムで提示が行われるべき場合は、データ信号が直接例えばディスプレイに送信され得る。

[0427] 別の局面において、本発明は、同一環境にある細胞の状態を判定する方法を提供する。ここで、この方法は、 a)複数の細胞を同一環境を保つことができる支持体上に配置する工程; b)該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターして該細胞のプロファイルのデータを生成する工程；および c)該データから該細胞の状態を判定する工程、を包含する。

[0428] ここで、複数の細胞を同一環境に保つことができる支持体は、本明細書にぉ、て別に詳述したとおりに実施することができる。データを生成する工程もまた、本明細書において別に詳述したとおりに実施することができる。細胞の状態を判定する工程は、例えば、生成されたデータと、細胞に関する情報とを相関付ける力、あるいは、標準的なデータと比較することなどによって判定を行うことができる。この場合、統計学的処理が行われてもよい。

[0429] したがって、ある実施形態において、本発明は、本発明によって得られるプロフアイルと細胞の状態とを予め相関付ける工程をさらに包含する。判定を円滑に行うためには、好ましくは、本発明において対象とする細胞は、状態が既知の細胞を含むことが有利である。状態が既知の細胞に関するデータをすでに保持することが可能であることから、その既知細胞と未知細胞とのデータ比較により、判定を迅速に行うことが可能となるからである。

[0430] 判定の際には、好ましくは、対象となる生物学的因子は、少なくとも 2種存在することが有利である。そのような生物学的因子が複数存在するとき、生物学的因子は、異種カテゴリー（例えば、タンパク質および核酸など)であってもよぐ同種カテゴリーであってもよい。

[0431] 好ましくは、本発明は、生物学的因子を任意に選択する工程をさらに包含する。どのような生物学的因子を選択しても、細胞の状態は、ある程度特著付けることができ、場合によっては同定することも可能であることから、本発明は、従来技術からは想像もっかな!/、効果を奏すると!、える。

[0432] ここで、本発明の判定方法では、好ましくは、データは、リアルタイムで生成される。

データがリアルタイムで生成されることにより、未知物質または状態が未知の細胞の判定がリアルタイムで行われ得る力である。

[0433] ここで、本発明の判定方法において、対象とされる細胞の状態としては、分化状態、未分化状態、外来因子に対する細胞応答、細胞周期および増殖状態などが挙げられるが、それらに限定されない。

[0434] 本発明にお、て対象とされる細胞は、幹細胞であっても体細胞であってもよ、。体細胞は、どのような細胞であってもよい。細胞の選択は、細胞を使う目的によって当業者が適宜選択することができる。

[0435] 本発明の判定方法で用いられる固相支持体は、基板を含む。基板とすることで、本発明は、コンピュータシステムの一部としてその基板を使用し、自動的に判定を行うことが可能となる。システム構成例は、図 32に示される。

[0436] 好ましい実施形態において、本発明の判定方法では、生物学的因子は核酸分子であり、前記細胞は該核酸分子でトランスフエタトされる、請求項 52に記載の方法。ここで、トランスフエクシヨン技術は、どのような物を利用してもよいが、好ましくは、遺伝子導入試薬を用いることが有利である。さらに好ましくは、塩、ァクチン作用物質などを用いて固相支持体上でトランスフエタトされることが好ましい。トランスフエタトは固相上で行われても液相中で行れてもょヽが、好ましくは固相上で行われ得ることが有利である。

[0437] 本発明の判定方法では、対象とする生物学的因子は、別の生物学的因子に結合する能力を有するものであってもよい。このような性質を持っている生物学的因子を調べることによって、細胞中のネットワーク機構が解明され得るからである。

[0438] 本発明の判定方法でもまた、判定工程は、プロファイルの位相の比較、コントロールプロファイルとの差分収集、信号処理法および多変量解析からなる群より選択される数学処理を行うことを包含し得る。このような処理方法は、当該分野において周知であり、本明細書において詳細に説明されている。

[0439] 別の局面において、本発明は、外来因子と、該外来因子に対する細胞の応答とを相関付ける方法を提供する。ここで、この方法は、 a)細胞を、複数の細胞を同一環境を保つことができる支持体上で、外来因子に曝露する工程; b)該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターして該細胞のプロフアイルのデータを生成する工程；および c)該外来因子と、該プロファイルとを相関付ける工程;包含する。ここで、外来因子への曝露は、細胞と外来因子とを接触する環境に配置することによって達成される。例えば、細胞が支持体上に固定されているとき、その支持体上にその外来因子を加えることによって、曝露が達成され得る。データの生成および相関付けの方法もまた、当該分野において周知であり、そのような生成および相関付けの方法として、通常のデータ処理を用いるかそれを組み合わせて使用することができる。統計学的処理を行い、統計学的に有意なデータおよび情報を生成することが好ましい。

[0440] 好ま、実施形態にぉ、て、本発明の相関付け方法では、細胞は、支持体に固定されていてもよい。固定されること〖こよって、データの規格化が容易になり、データ処理が格段に効率化される。

[0441] 好ま、実施形態にぉ、て、本発明の相関付け方法では、少なくとも 2つの前記外来因子を使用して、各外来因子に対するプロファイルを得る工程をさらに包含し得る。このようなプロファイルを得る技術は、本明細書において充分に説明されている。

[0442] より好ましくは、相関付けは、少なくとも 2つのプロファイルを類別することにより、該プロファイルに対応する外来因子を類別する工程をさらに包含してもよい。類別化することによって、より規格ィ匕されたデータ処理が可能となる。

[0443] 好まヽ実施形態では、本発明におヽて得られるプロファイルはリアルタイムで提示される力データの格納を目的とする場合は、特にリアルタイムでなくてもよい。

[0444] 好まヽ実施形態では、本発明にお!/ヽて使用される細胞は、アレイ上で培養され得る。したがって、そのような場合、細胞は培地で覆われていることが好ましい。培地としては、通常細胞に使用する培地であればどのような培地でも使用され得る。

[0445] 本発明の好ましい実施形態では、プロファイルのモニターは、前記アレイ力も画像データを得ることを包含する。特に、プロファイルが、視覚情報 (例えば、遺伝子発現による蛍光の発光)である場合は、画像データを得ることによって、プロファイルを得ることが可能になるからである。

[0446] 本発明の相関付け方法では、外来因子とプロファイルとを相関付ける工程は、前記プロファイルの位相の異同を識別する工程を包含し得る。位相の異動の判別は、本発明がプロファイルを初めて経時的に、かつ、同一環境で提供することによって達成される特徴である。

[0447] 本発明が対象とする外来因子は、温度変化、湿度変化、電磁波、電位差、可視光線、赤外線、紫外線、 X線、化学物質、圧力、重力変化、ガス分圧および浸透圧からなる群から選択され得る。好ましくは、化学物質は、生体分子、化学合成物または培地であり得る。そのような生体分子としては、例えば、核酸分子、タンパク質、脂質、糖、プロテオリピッド、リポプロテイン、糖タンパク質およびプロテオダリカンなどが挙げられるがそれらに限定されない。生体分子はまた、例えば、ホルモン、サイト力イン、細胞接着因子および細胞外マトリクスなどであってもよい。あるいは、化学物質は、レセプターのァゴニストまたはアンタゴニストであってもよい。

[0448] 別の局面において、本発明は、細胞のプロファイルから、細胞に与えられた未同定の外来因子を同定するための方法に関する。この方法は、 a)細胞に、同一環境を保つことができる支持体上で、複数の既知の外来因子を曝露する工程; b)該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターし、既知の外来因子の各々に対する該細胞のプロファイルを得て該細胞のプロファイルのデータを生成する工程; c)該既知の外来因子の各々と、該プロファイルの各々とを相関付ける工程; d)該細胞を未同定の外来因子に曝露する工程； e)外来因子に曝露された該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターして、未同定の外来因子に関する該細胞のプロファイルを得る工程; f)該工程 (b)で得られたプロファイルの中から、該工程（e)で得られたプロファイルに対応するプロファィルを決定する工程;および g)該未同定の外来因子は、該工程 (f)において決定されたプロファイルに対応する該既知の外来因子であることを決定する工程;を包含する。ここで、外来因子の曝露、データ生成、相関付け、未同定の外来因子の曝露などは、本明細書において他の場所において詳述されており、当業者はこれらの記述を参照して、目的に応じて適宜適切な形態を選択することができる。

[0449] 別の局面において、本発明は、細胞のプロファイルから、細胞に与えられた未同定の外来因子を同定するための方法を提供する。この方法は、 a)該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体に関し、既知の外来因子と、該既知の外来因子に対応する該細胞のプロファイルとの相関関係に関するデータを提供する工程； b)該細胞を未同定の外来因子に曝露する工程; c)該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターして、該細胞のプロファイルを得る工程; d)該工程 (a)において提供された、該プロファイルの中から、該工程 (c)にお V、て得られたプロファイルに対応するプロファイルを決定する工程；および e)該未同定の外来因子は、該決定されたプロファイルに対応する該既知の外来因子であることを決定する工程;を包含する。ここで、外来因子の曝露、データ生成、相関付け、未同定の外来因子の曝露などは、本明細書において他の場所において詳述されており、当業者はこれらの記述を参照して、目的に応じて適宜適切な形態を選択することができる。

[0450] 別の局面において、本発明は、同一環境にある細胞 (好ましくは複数の細胞）の情報に関するプロファイルを得る方法を提供する。この方法は、 a)複数の細胞を同一環境を保つことができる支持体上に配置する工程；および b)該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターして該細胞のプロファイルを得る工程、包含する。ここで、外来因子の曝露、データ生成、相関付け、未同定の外来因子の曝露などは、本明細書において他の場所において詳述されており、当業者はこれらの記述を参照して、目的に応じて適宜適切な形態を選択することができる。

[0451] 別の局面において、本発明は、本発明の細胞プロファイルデータを生成する方法によって生成されたデータが格納される記録媒体に関する。格納形式はどのようなものであってもよぐ記録媒体もまた、どのような媒体であってもよい。例えば、そのような記録媒体としては、 CD— ROM、フレキシブルディスク、 CD— R、 CD-RW, MO 、ミニディスク、 DVD— ROM、 DVD-R,メモリースティック、ハードディスクなどが挙げられるがそれらに限定されない。本発明はまた、本発明の細胞プロファイルデータを生成する方法によって生成されたデータが格納される伝送媒体に関する。伝送媒体としては、例えば、イントラネット、インターネットなどのネットワークが挙げられるがそれらに限定されない。

[0452] 本発明の記録媒体または伝送媒体は、前記モニターにおける条件に関する情報、前記プロファイルに関する情報、前記細胞の状態に関する情報および前記生物学的因子に関する情報力なる群より選択される、少なくとも 1つの情報に関するデータをさらに含んでいてもよい。このような情報に関するデータは、相互にリンクされた形態で格納されてもよい。好ましくは、これらのデータは規格ィ匕されることが有利である。規格ィ匕されることによって、一定の流通経路に載せることが可能になるからである。上記リンクは各々の細胞ごとにリンクされる力、あるいは生物学的因子ごとにリンクされる力あるいはその両方であってもよい。

[0453] 別の局面において、本発明は、本発明の細胞プロファイルデータを生成する方法によって生成されたデータに関する。このようなデータは、従来の技術では生成し得な力つたデータであることから、全く新規であるといえる。

[0454] 別の局面において、本発明は、同一環境にある複数の細胞の情報に関するプロフアイルデータを生成するシステムを提供する。このシステムは、 a)複数の細胞を同一環境を保つことができる支持体; b)該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターする手段；および c)該モニター手段力得られた信号カも該細胞のプロファイルのデータを生成する手段；を備える。同一環境に保つことができる支持体は、本発明によって初めて提供された技術を用いて当業者が実施することができる。そのような技術とは、細胞を固定ィ匕し、壁のない状態で細胞を配列することができることに起因する。モニター手段としては、例えば、顕微鏡 (例えば、光学顕微鏡、蛍光顕微鏡、位相差顕微鏡など）、電子顕微鏡、スキャナー、肉眼、赤外線カメラ、共焦点'非共焦点顕微鏡、 CCDカメラ、などが挙げられるがそれらに限定されない。システム構成例は、図 32に示される。

[0455] 本発明のシステムは、システムとして実施されるときには、細胞を最初力含んでいる必要はないが、好ましくは、複数の細胞が含まれており、かつ、支持体に固定されていることが有利である。そのような場合、固定は、規格ィ匕されていることが好ましい。また、固定される場合、細胞間の距離としては、例えば、 1mmなどが挙げられるがそれらに限定されない。

[0456] 好ま、実施形態では、支持体には、塩およびァクチン作用物質力もなる群より選択される少なくとも 1つの物質が付着されることが好ましい。このように塩およびァクチン作用物質のいずれか、好ましくは両方が付着されることによって、固定および Zまたは細胞内物質導入の効果が増強されるからである。

[0457] 本発明のシステムにおいて使用され得るモニター手段としては、光学顕微鏡、蛍光顕微鏡、位相顕微鏡、レーザー光源を用いた読取装置、表面プラズモン共鳴 (SPR )イメージング、電気信号、化学的または生化学的マーカーのいずれかあるいは複数種を用いる手段、放射光、共焦点顕微鏡、非共焦点顕微鏡、微分干渉顕微鏡、実体顕微鏡、ビデオモニターおよび赤外線カメラなどが挙げられるがそれらに限定されない。好ましくは、スキャナー、例えば、白色光源もしくはレーザーによって基盤表面をスキャンするスキャナーを使用する。スキャナーが好ましいのは、蛍光であれば励起エネルギーを効率よく伝達すること、顕微鏡技術を流用することが容易であるという利点があるからである。さらに、細胞に対して大きなダメージを与えることなく測定できるという利点を有する力もである。システム構成例は、図 32に示される。

[0458] 別の局面において、本発明は、同一環境にある細胞 (好ましくは複数の細胞）の情報に関するプロファイルを提示するシステムを提供する。このシステムは、 a)複数の細胞を同一環境を保つことができる支持体; b)該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターする手段； c)該モニター手段力得られた信号力該細胞のプロファイルのデータを生成する手段；および

d)該データを提示する手段、を包含する。ここで、支持体、モニター手段、データ生成手段にっ、ては、本明細書にぉ、て他の場所に記載されるように実施することができる。データを提示する手段もまた、当該分野において周知の手段を利用することができる。そのようなデータ提示手段としては、コンピュータのディスプレイ、スピー力などが挙げられるがそれらに限定されない。システム構成例は、図 32に示される。

[0459] 本発明の提示システムは、複数の細胞をさらに含み、該複数の細胞は前記支持体に固定されていることが好ましい。このような場合、支持体には、塩およびァクチン作用物質力なる群より選択される少なくとも 1つの物質が付着される。このような物質が使用されることによって、固定が強化され、および Zまたは外来物質の細胞内導入が増強されるからである。

[0460] モニター手段は、どのようなものであってもよぐ例えば、光学顕微鏡、蛍光顕微鏡、位相顕微鏡、レーザー光源を用いた読取装置、表面プラズモン共鳴 (SPR)ィメージング、電気信号、化学的または生化学的マーカーのいずれかあるいは複数種を用いる手段などであり得る。

[0461] データ提示手段は、どのようなものであってもよぐ例えば、ディスプレイ、スピーカなどが挙げられる。

[0462] 別の局面において、本発明は、細胞の状態を判定するシステムを提供する。このシステムは、 a)複数の細胞を同一環境を保つことができる支持体; b)該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターする手段; c)該モ二ター手段力得られた信号力データを生成する手段；および d)該データから該細胞の状態を外挿する手段、を備える。ここで、支持体、モニター手段およびデータ生成手段は、本明細書にぉ、て他の場所にぉ、て記載したように当業者は実施することができる。データカゝら細胞の状態を外挿する手段もまた、当該分野において周知の技術を用いて作製し、使用することができる。例えば、測定されたデータと、既知の細胞に関する標準データとを比較することによって外挿が達成され、そのような外挿のためのプログラムを格納したデバイスまたはそれを実行することができるコンビュータをそのような外挿手段として使用することができる。システム構成例は、図 32に示される。

[0463] 別の局面において、本発明は、外来因子と、該外来因子に対する細胞の応答とを相関付けるシステムを提供する。このシステムは、 a)複数の細胞を同一環境を保つことができる支持体; b)外来因子を曝露する手段; c)該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターする手段; d)該モニター手段力もの信号から、該細胞のプロファイルのデータを生成する工程;および e)該外来因子と、該プロファイルとを相関付ける手段；

を備える。ここで、支持体、モニター手段、データ生成手段は本明細書において他の場所において説明したように実施することができる。外来因子を曝露する手段もまた、その外来因子の性質に応じて当業者が適宜設計し、実施することができる。相関付けの手段もまた、その相関付けのためのプログラムを格納した記録媒体またはそれを実行することができるコンピュータを利用することができる。好ましくは、本発明のシステムは、複数の細胞を含む。システム構成例は、図 32に示される。

[0464] 別の局面において、本発明は、細胞のプロファイルから、細胞に与えられた未同定の外来因子を同定するためのシステムを提供する。このシステムは、 a)複数の細胞を同一環境を保つことができる支持体； b)既知の外来因子を曝露する手段； c)該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターする手段； d)外来因子の各々に対する該細胞のプロファイルを得て該細胞のプロファイルのデータを生成する手段; e)該既知の外来因子の各々と、該プロファイルの各々とを相関付ける手段; f)該細胞を未同定の外来因子に曝露する手段; g)該手段 (d)で得られた既知の外来因子のプロファイルと、未知の外来因子のプロファイルとを比較し、既知の外来因子のプロファイルの中から、未知の外来因子のプロファイルに対応するプロファイルを決定する手段であって、該決定された未同定の外来因子は、該決定されたプロファイルに対応する該既知の外来因子である、手段、を備える。ここで、支持体、曝露手段、モニター手段、データ生成手段。相関付け手段、別の曝露手段は、本明細書における他の場所の記載を参酌して、当業者は適宜適切な携帯で実施することができる。また、対応するプロファイルを決定する手段もまた、そのような決定プ口セスを実行するプログラムを格納した記録媒体とそのプログラムを実行するコンビュ一タとを利用することなどによって、実施することができる。好ましくは、このシステムは

、複数の細胞を含む。システム構成例は、図 32に示される。

[0465] 別の局面において、本発明は、細胞のプロファイルから、細胞に与えられた未同定の外来因子を同定するためのシステムを提供する。このシステムは、 a)該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体に関し、既知の外来因子と、該既知の外来因子に対応する該細胞のプロファイルとの相関関係に関するデータが格納された記録媒体; b)該細胞を未同定の外来因子に曝露する手段； c)複数の細胞を同一環境を保つことができる支持体; d)該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターする手段； e)該モニター手段から得られた信号から、該細胞のプロファイルを得る手段; f)該記録媒体 (a)において格納される該プロフアイルの中から、未知の外来因子に関して得られたプロファイルに対応するプロファィルを決定する手段であって、該未同定の外来因子は、該決定されたプロファイルに対応する該既知の外来因子である、手段;を備える。ここで、支持体、曝露手段、モ二ター手段、データ生成手段。相関付け手段、別の曝露手段は、本明細書における他の場所の記載を参酌して、当業者は適宜適切な携帯で実施することができる。また、対応するプロファイルを決定する手段もまた、そのような決定プロセスを実行するプログラムを格納した記録媒体とそのプログラムを実行するコンピュータとを利用することなどによって、実施することができる。好ましくは、このシステムは、複数の細胞を含む。システム構成例は、図 32に示される。

[0466] 別の局面において、本発明は、複数の細胞の環境を同一に維持することができる支持体に関する。このような支持体は、本発明によって始めて提供された。このような支持体を利用することによって、複数の細胞の同一環境下での分析が可能になった

[0467] 好ましくは、支持体上の細胞は、アレイ状に配置されて、ることが有利である。規格ィ匕された分析が可能となる力もである。この場合、塩またはァクチン作用物質を含むことが好ましい。より好ましくは、正に荷電した物質と負に荷電した物質との複合体を含むことが有利である。細胞の固定が容易になるからである。ァクチン作用物質は、細胞への外来因子の導入効率を上げることから特に内部を分析する際に好ましい。したがって、本発明の好ましい実施形態では、塩およびァクチン作用物質を含み、さらに正に荷電した物質と負に荷電した物質との複合体を含むことがさらに好ましい。

[0468] 本発明の支持体は、細胞が lmmの間隔で配置され得るという特徴を有する。このような間隔で、壁のない環境を提示することは、従来不可能であった。したがって、本発明は、驚くべき効果および実用性を有するものである。

[0469] 好ま、実施形態では、本発明の支持体は、固定された細胞をさらに含んで提供される。より好ましい実施形態では、本発明の支持体は、固定された生物学的因子をさらに含んで提供される。

[0470] 好ましい実施形態では、上記生物学的因子は 2種類以上固定される。このような生物学的因子は、核酸分子、タンパク質、糖、脂肪、代謝物、低分子、それらの複合体、ならびに物理的要素および Zまたは時間的要素が入った因子力なる群より選択される因子であってもよい。

[0471] より好ましい実施形態において、本発明の支持体には、細胞および生物学的因子が混合して固定される。生物学的因子と細胞とは、ここでは、。相互作用するように配置され得る。そのような相互作用は、生物学的因子によって変動するが、当業者はその性質を見れば、どのように相互作用するかおよびどのように配置すれば相互作用するかを理解することができる。

[0472] 好ましい実施形態にひとつにおいて、本発明の支持体には、塩および正に荷電した物質と負に荷電した物質との複合体と、ァクチン作用物質とが、細胞および生物学的因子とともに固定される。

[0473] より好ましい実施形態では、本発明の支持体には、塩および正に荷電した物質と負に荷電した物質との複合体と、ァクチン作用物質とが、細胞および生物学的因子とともにアレイ状に固定される。このような構成をとることによって、細胞プロファイルデータを生成することができる、細胞チップが提供される。この支持体は、好ましくは、塩と、遺伝子導入試薬と、ァクチン作用物質と、核酸分子と、細胞とがアレイ状に固定されるという構成を採り、そのような支持体は、「トランスフエクシヨンアレイ」とも呼ばれる

[0474] ここで、本発明の支持体で使用される塩としては、塩ィ匕カルシウム、リン酸水素ナトリゥム、炭酸水素ナトリウム、ピルビン酸ナトリウム、 HEPES、塩ィ匕カルシウム、塩化ナトリウム、塩ィ匕カリウム、硫化マグネシウム、硝酸鉄、アミノ酸およびビタミンなどが挙げられるがそれらに限定されない。この塩としては、好ましくは、塩ィ匕ナトリウムなどが挙げられるがそれらに限定されない。

[0475] 本発明の支持体において使用される遺伝子導入試薬は、カチオン性高分子、カチオン性脂質、ポリアミン系試薬、ポリイミン系試薬、リン酸カルシウム、オリゴフエクタミンおよびオリゴフエクタ一などが挙げられるがそれらに限定されない。この遺伝子導入試薬としては、好ましくは、リポフエクトァミン、オリゴフエクタミンおよびオリゴフエクタ一が挙げられるがそれらに限定されな!、。

[0476] 本発明の支持体において使用されるァクチン作用物質としては、フイブロネクチン、ラミニン、ビトロネクチンが挙げられるがそれらに限定されない。このァクチン作用物質としては、好ましくは、フイブロネクチンが挙げられるがそれらに限定されない。

[0477] 本発明の支持体にお!、て使用される核酸分子としては、転写制御配列（例えば、プロモーター、ェンノ、ンサ一など）、遺伝子コード配列、非翻訳領域を含むゲノム配列、宿主ゲノムにコードされていない核酸配列 (蛍光タンパク質遺伝子、大腸菌'酵母自己複製起点、 GAL4ドメイン等)を含む核酸分子が挙げられるがそれらに限定されない。この核酸分子としては、好ましくは、転写制御配列（例えば、プロモーター、ェンノヽンサ一など）、遺伝子コード配列、非翻訳領域を含むゲノム配列が挙げられるがそれらに限定されない。

[0478] 本発明の支持体にお!、て使用される細胞としては、幹細胞、榭立細胞株、初代培養細胞、昆虫細胞、細菌細胞が挙げられるがそれらに限定されない。この細胞としては、好ましくは、幹細胞、榭立細胞株、初代培養細胞が挙げられるがそれらに限定されない。

[0479] 本発明の支持体にお!、て使用される支持体の材料は、ガラス、シリカ、およびブラスチックなどが挙げられるがそれらに限定されない。この材料としては、好ましくは、コ一ティングされた上記材料が挙げられるがそれらに限定されない。

[0480] 別の局面において、本発明は、固定された複数の細胞を含み、かつ、該細胞の環境を同一に維持し得る支持体を生産する方法を提供する。この方法は、 A)支持体を提供する工程;および B)細胞を塩および正に荷電した物質と負に荷電した物質との複合体を用いて該支持体上に固定する工程、を含む。支持体の提供は、市販のものを入手するか、あるいは、支持体材料を成型することをによって達成され得る。支持体材料を調製する必要があるときは、そのような材料の原料の混合などによって調製することができる。固定する工程もまた、当該分野において公知の技術を用いて行うことができるそのような固定技術としては、例えば、インクジェットプリント法、ピンァレィ法、スタンプ法が挙げられるがそれらに限定されない。そのような技術は、周知であり、当業者は適宜そのような技術を用いて実施することができる。

[0481] 好ましい実施形態において、本発明における固定工程は、前記塩と、前記正に荷電した物質としての遺伝子導入試薬と、ァクチン作用物質と、前記負に荷電した物質としての核酸分子と、前記細胞との混合物を、アレイ状に固定することを含む。このような固定は、プリント技術を用いて達成され得る。

[0482] 別の局面において、本発明は、固定された複数の細胞を含み、かつ、該細胞の環境を同一に維持し得る支持体を生産する装置を提供する。この装置は、 A)支持体を提供する手段；および B)細胞を塩および正に荷電した物質と負に荷電した物質との複合体を用いて該支持体上に固定する手段を備える。支持体の提供の実現は、上述の方法を行うことができる手段を用いて達成され得る。そのような手段としては、例えば、支持体の成型手段、材料の調製手段 (例えば、混合手段)などが挙げられるがそれらに限定されない。成型手段は、当該分野において周知の技術を使用すること力 Sできる。固定手段は、プリント手段を含み、そのような手段としては、市販のインクジエツトプリンターを利用することが可能である。

[0483] (デジタル細胞）

「デジタル細胞」とは、実験対象の細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合をいう。これらの実験データは、現実の細胞に対して行った実験の実験条件と実験結果とを関連づけたものである。デジタル細胞は、実験条件が与えられると、その実験条件に関連する実験結果を再現可能なように構成されている。

[0484] デジタル細胞を用いると、現実の細胞に対して行った実験の実験結果をコンビユータシステム上で再現することができる。これにより、実験設備を持たない研究機関や個人においても、細胞に関する最先端の研究を行うことが可能になる。その結果、従来はこの分野に参入することが不可能であった異業種からもこの分野に参入することが可能になる。

[0485] 図 33Aは、デジタル細胞のデータ構造の一例を示す。この例では、デジタル細胞は、細胞 Aに対する 3つの実験データ Al、 A2、 A3の集合として表現されている。

[0486] 実験データ Al、 A2、 A3のそれぞれは、実験条件を示すパラメータとして細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとを含み、実験結果として刺激応答結果を含む。

[0487] ここで、細胞パラメータは、実験対象の細胞を特定する。環境パラメータは、細胞パラメータによって特定された細胞を培養する環境を特定する。刺激パラメータは、細胞パラメータによって特定された細胞に与える刺激を特定する。刺激応答結果は、環境パラメータによって特定された環境下で細胞パラメータによって特定された細胞が刺激パラメータによって特定された刺激に対して応答した結果を示す。

[0488] 実験データ A1は、「DMEM」という培地を用いて pH「7」、温度「37」度、 CO濃度

2

「5」％という培地条件で細胞 Aを培養し、「Tet— OFF CMV EGF」、「CMV EG FPJ t ヽぅレポーターと「Doxycycene」 t ヽぅ化学刺激 (薬剤）からなる刺激を細胞 A に与えることにより、刺激応答結果が得られたことを示す。この刺激応答結果は、「細胞動態データ 1」と「レポーター計測データ 1」とによって表される。

[0489] 実験データ A2は、「DMEM」 t\、う培地を用いて pH「7」、温度「37」度、 CO濃度

2

「5」％という培地条件で細胞 Aを培養し、「c fos」というレポーターと「PSC833」という化学刺激 (薬剤)からなる刺激を細胞 Aに与えることにより、刺激応答結果が得られたことを示す。この刺激応答結果は、「細胞動態データ 2」と「レポーター計測データ 2」とによって表される。

[0490] 実験データ A3は、「DMEM」という培地を用いて pH「5」、温度「39」度、 CO濃度

2

「4」％と!、う培地条件で細胞 Aを培養し、「CREB」と!、うレポーターと「Vindecine」という化学刺激 (薬剤)からなる刺激を細胞 Aに与えることにより、刺激応答結果が得られたことを示す。この刺激応答結果は、「細胞動態データ 3」と「レポーター計測データ 3」とによって表される。 [0491] このように、実験条件を示すパラメータ (細胞パラメータ、環境パラメータおよび刺激ノメータ）と実験結果を示す刺激応答結果とが関連づけられている。これらを関連づけたものを実験データという。デジタル細胞は、実験対象の細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合として提供される。

[0492] 図 33Bは、デジタル細胞のデータ構造の他の一例を示す。この例は、図 33Aに示されるデータ構造を階層化したものである。このようにデジタル細胞のデータ構造を階層化することにより、図 33Aに示されるデータ構造に比べて少ないデータ量で同一の内容を表現することが可能になる。

[0493] なお、図 33A、図 33Bに示される例では、実験条件を示すパラメータと実験結果とは単方向リンク（図中の矢印）によって関連づけられている。しかし、これらを関連づける方法はこれに限定されな、。これらを関連づける方法としては任意の方法を採用することができる。

[0494] (デジタル細胞の生産）

図 34は、デジタル細胞を生産する処理の手順の一例を示す。この処理は、任意のタイプのコンピュータによって実行される。

[0495] ステップ S3401：実験対象の細胞を特定する細胞パラメータが取得される。細胞パラメータの取得は、例えば、ユーザによって入力された細胞パラメータをコンピュータが受け取ることによって行われる。あるいは、実験装置から出力されるデータをコンビユータが自動的に収集もしくは解析することによって細胞パラメータを取得するようにしてちよい。

[0496] ステップ S3402：細胞パラメータによって特定された細胞を培養する環境を特定する環境パラメータが取得される。環境パラメータの取得は、例えば、ユーザによって入力された環境パラメータをコンピュータが受け取ることによって行われる。あるいは、実験装置 (例えば、実験環境を計測するセンサなど)力出力されるデータをコンビュータが自動的に収集もしくは解析することによって環境パラメータを取得するようにしてもよい。環境パラメータは、例えば、細胞を培養する培地を示すパラメータと、その培地の条件を示すパラメータとを含む。培地の条件としては、例えば、培地の pH、温度、 CO濃度などが挙げられる。 [0497] ステップ S3403：細胞パラメータによって特定された細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータが取得される。刺激パラメータの取得は、例えば、ユーザによって入力された刺激パラメータをコンピュータが受け取ることによって行われる。あるいは、実験装置から出力されるデータをコンピュータが自動的に収集もしくは解析することによって刺激パラメータを取得するようにしてもよい。刺激パラメータは、例えば、レポ一ターを示すパラメータと、化学刺激を示すパラメータとを含む。

[0498] ステップ S3404 :環境パラメータによって特定された環境下で細胞パラメータによつて特定された細胞が刺激パラメータによって特定された刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果が取得される。刺激応答結果の取得は、例えば、実験装置 (例えば、実験経過をモニターするモニター装置など)から出力されるデータをコンビユータが自動的に収集もしくは解析することによって行われる。

[0499] ステップ S3405：細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータと刺激応答結果とが関連づけられる。この関連づけにより、実験対象の細胞に対する 1つの実験データが生成される。このような関連づけは、例えば、図 33Aに示されるように単方向のリンクを用いて行われる。しかし、関連づけの方法は問わない。

[0500] ステップ S 3406：ステップ S 3401〜ステップ S 3405力必要に応じて繰り返される。

これにより、実験対象の細胞に対する少なくとも 1つの実験データが生成される。この少なくとも 1つの実験データの集合がデジタル細胞として提供される。

[0501] デジタル細胞を生産する処理を実行するコンピュータは、デジタル細胞を生産する装置として機能する。生産されたデジタル細胞は、例えば、そのコンピュータがァクセス可能なデータベースに格納される。

[0502] このように、少なくとも 1つの実験データの集合をデジタル細胞として提供することは、複数の細胞を同一環境を保つことができる支持体上に配置する技術が本発明者によって開発されてはじめて可能となった。従来の技術では、複数の細胞を同一環境下に保つことができな力たため、実験条件に信頼性がなぐこれらの実験データを集積する意義がな力つた力もである。この意味で、「デジタル細胞の生産」は、本発明者の技術革新を通してはじめて可能になった先端技術であるというべきである。

[0503] (現実の細胞に対する実験結果を再現するサービスの提供）図 35は、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサービスを提供するコンピュータシステム 3501の構成の一例を示す。

[0504] コンピュータシステム 3501は、ユーザが所望するサービスをリクエストするサービスリクエスタ 3510と、そのリクエストに応答して所定のサービスを提供するサービスプロバイダ 3520とを含む。

[0505] コンピュータシステム 3501は、複数のサービスリクエスタ 3510を含んでいてもよい

[0506] サービスプロバイダ 3520は、少なくとも 1つのデジタル細胞を格納したデータべ一ス 3522にアクセス可能なように構成されている。データベース 3522に格納されたデジタル細胞のデータ構造は、例えば、図 33A、図 33Bに示されるとおりである。データベース 3522は、サービスプロバイダ 3520の内部に設けられていてもよいし、サービスプロバイダ 3520の外部に設けられて!/、てもよ!/、。

[0507] サービスプロバイダ 3520は、少なくとも 1つのデジタル細胞をそれぞれ格納した複数のデータベースにアクセス可能なように構成されて、てもよ、。

[0508] サービスリクエスタ 3510およびサービスプロバイダ 3520のそれぞれは、任意のタイプのコンピュータであり得る。

[0509] サービスリクエスタ 3510とサービスプロバイダ 3520とは、ネットワーク 3530を介して接続されている。ネットワーク 3530は、任意のタイプのネットワークであり得る力接続の容易性やコストを考慮すると、インターネットであることが最も好ま、。

[0510] ネットワーク 3530がインターネットである場合には、サービスリクエスタ 3510は、ュ一ザが操作する Webブラウザであり得、サービスプロバイダ 3520は、インターネットを介してサービスリクエスタ 3510に接続される Webサーバーであり得る。このような構成をとることにより、世界中のユーザがサービスプロノイダ 3520に容易にアクセスすることが可能になる。

[0511] 図 36は、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサービスを提供する処理の手順の一例を示す。この処理は、サービスリクエスタ 3510とサービスプロバイダ 3520とが協働することにより実行される。

[0512] ステップ S3601 :サービスリクエスタ 3510は、細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとを受け取り、細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとを含むリクエストを生成する。そのリクエストは、例えば、 XMLで記述されている。

[0513] ステップ S3602 :サービスリクエスタ 3510は、そのリクエストをサービスプロバイダ 3 520に提供する。

[0514] ステップ S3603 :サービスプロバイダ 3520は、そのリクエストに応答してデータべ一ス 3522を検索し、データベース 3522内にそのリクエストに含まれる細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとに関連する刺激応答結果が存在するか否かを決定する。

[0515] ステップ S3604 :データベース 3522内にそのリクエストに含まれる細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとに関連する刺激応答結果が存在すると決定された場合には、サービスプロバイダ 3520は、その刺激応答結果をサービスリクエスタ 351 0に提供する。その刺激応答結果は、例えば、 XMLで記述されている。

[0516] ステップ S3605 :サービスリクエスタ 3510は、サービスプロバイダ 3520によって提供された刺激応答結果を表示する。

[0517] なお、データベース 3522内にそのリクエストに含まれる細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとに関連する刺激応答結果が存在しないと決定された場合には、サービスプロバイダ 3520は、例えば、「該当なし」という結果をサービスリクエスタ 3510に提供する。

[0518] なお、図 36に示される処理を単一のコンピュータで処理することも可能である。例えば、図 36に示されるステップ S3601〜S3605の処理を単一のコンピュータによって実行される単一のプログラムで実現すればよい。この場合、その単一のコンピュータは、サービスリクエスタ 3510の機能とサービスプロバイダ 3520の機能とを併せ持つ装置として機能する。

[0519] 図 37は、サービスリクエスタ 3510に細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメ一タとを入力する入力画面の一例を示す。この例では、これらのパラメータは、入力画面の所定の領域にユーザがテキストを入力することにより入力される。

[0520] なお、これらのパラメータをサービスリクエスタ 3510に入力する方法としては任意の方法を採用することができる。例えば、これらのパラメータをユーザ力 Sメニュー（例えば、プルダウンメニュー、ポップアップメニュー）を選択することにより入力するようにしてちょい。

[0521] サービスリクエスタ 3510が刺激応答結果を表示する態様としては任意の態様を採用することができる。例えば、サービスリクエスタ 3510は、刺激応答結果をディスプレィに表示してもよいし、刺激応答結果をプリンタに出力してもよい。サービスリクエスタ 3510は、刺激応答結果を静止画を用いてディスプレイに表示してもよいし、動画を用いてディスプレイに表示してもよ!/、。

[0522] 刺激応答結果は、例えば、細胞上または細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターすることによって得られる細胞のプロファイルのデータを含み得る。この場合には、刺激応答結果として、例えば、図 19に示されるような細胞のプ口ファイルのデータがサービスリクエスタ 3510によって表示される。

[0523] このように、コンピュータシステム 3501によれば、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサービスを提供することが可能になる。これにより、実験設備を持たない研究機関や個人においても、細胞に関する最先端の研究を行うことが可能になる。

[0524] 図 38は、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサービスを提供するコンピュータシステム 3801の構成の一例を示す。

[0525] コンピュータシステム 3801は、ユーザが所望するサービスをリクエストするサービスリクエスタ 3810と、そのリクエストに応答して所定のサービスを提供する複数のサービスプロバイダ 3820

1〜3820 と、複数のサービスプロバイダ 3820

N 1〜3820 が提供

N

可能な少なくとも 1つのサービスを登録したサービスレジストリ 3840とを含む。ここで、 Nは 2以上の任意の整数である。

[0526] コンピュータシステム 3801は、複数のサービスリクエスタ 3810を含んでいてもよい

[0527] サービスプロバイダ 3820は、少なくとも 1つのデジタル細胞を格納したデータべ一ス 3822にアクセス可能なように構成されている。データベース 3822に格納されたデジタル細胞のデータ構造は、例えば、図 33A、図 33Bに示されるとおりである。データベース 3822は、サービスプロバイダ 3820の内部に設けられていてもよいし、サ一ビスプロバイダ 3820の外部に設けられていてもよい。ここで、 i= l、 2、 · · ·Νである。

[0528] なお、サービスプロバイダ 3820は、少なくとも 1つのデジタル細胞をそれぞれ格納した複数のデータベースにアクセス可能なように構成されて、てもよ、。

[0529] サービスレジストリ 3840は、サービスプロバイダ 3820

1〜3820 が提供可能なサー

Ν

ビスを表すデータを格納したデータベース 3842にアクセス可能なように構成されている。データベース 3842は、サービスレジストリ 3840の内部に設けられていてもよいし、サービスレジストリ 3840の外部に設けられていてもよい。データベース 3842にサ一ビスを表すデータを格納することにより、サービスレジストリ 3840にサービスを登録することができる。データベース 3842に格納されるデータのフォーマットは予め標準化されていることが好ましい。データベース 3842へのデータの格納は、サービスレジストリ 3840を管理する会社が人手で行ってもよいし、サービスプロバイダ 3820〜38 20 力もネットワーク 3830を介してサービスレジストリ 3840にデータを送信することに

Ν

よって行ってもよい。

[0530] サービスリクエスタ 3810、サービスプロバイダ 3820

1〜3820 およびサービスレジ

Ν

ストリ 3840のそれぞれは、任意のタイプのコンピュータであり得る。

[0531] サービスプロバイダ 3820 ぞれは、実験設備を持ち現実の細胞を

1〜3820 のそれ

Ν

研究している研究機関、企業または団体によって運営されることが好ましい。サービスリクエスタ 3810およびサービスレジストリ 3840のそれぞれは、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサービスの提供を統括する研究機関、企業または団体 (例えば、デジタル細胞推進協議会）によって運営されることが好ましい。また、サービスレジストリ 3840に登録されるサービスの品質を保証するために、サービスプロバイダ 3820 運営機関に一定の基準を満たすことを義務づ

1〜3820 の

Ν

けることが好ましい。

[0532] サービスリクエスタ 3810とサービスプロバイダ 3820〜3820 とサービスレジストリ 3

1 Ν

840とは、ネットワーク 3830を介して接続されている。ネットワーク 3830は、任意のタイブのネットワークであり得るが、接続の容易性やコストを考慮すると、インターネットであることが最も好ましい。 [0533] ネットワーク 3830がインターネットである場合には、サービスリクエスタ 3810は、ィンターネットを介してユーザが操作する Webブラウザに接続される Webサーバーであり得、サービスプロバイダ 3820〜3820 のそれぞれは、インターネットを介してサー

1 N

ビスリクエスタ 3810に接続される Webサーバーであり得る。この場合、サービスリクェスタ 3810は、ユーザが操作する Webブラウザとサービスプロバイダ 3820の Webサ一バーとを中継するポータル 'Webサイトとして機能する。このような構成をとることにより、世界中のユーザがサービスプロバイダ 3820

1〜3820 に容易にアクセスするこ

N

とが可能になるとともに、世界中の研究機関や企業がデジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサービスを提供するビジネスに参画することが可會になる。

[0534] 図 39は、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサービスを提供する処理の手順の一例を示す。この処理は、サービスリクエスタ 3810とサービスプロバイダ 3820〜3820 とが協働することにより実行される。

1 N

[0535] ステップ S3901 :サービスリクエスタ 3810は、細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとを受け取り、細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとを含むリクエストを生成する。そのリクエストは、例えば、 XMLで記述されている。

[0536] ステップ S3902 :サービスリクエスタ 3810は、そのリクエストに応答してサービスレジストリ 3840を検索し、サーヒ、、スフ。ロノくイダ 3820

1〜3820 の中【こそのリクエストのサ

N

一ビスを提供可能なサービスプロバイダ 3820が存在するか否かを決定する。ここで、 iは、 1力 Nのいずれかを示す。

[0537] サービスプロバイダ 3820 820 が提供可能なサービスをサービスリジストリ 384

1〜3

N

0に登録しておく方法としては任意の方法を採用することができる。例えば、サービスプロバイダ 3820が細胞 Aに対する実験結果を再現するサービスを提供可能である場合には、細胞 Aを特定する細胞パラメータとサービスプロバイダ 3820の位置を特定するアドレス（例えば、 URL)とをデータベース 3842に格納しておけばよい。例えば、サービスプロバイダ 3820が細胞 B、細胞 Cに対する実験結果を再現するサービ

2

スを提供可能である場合には、細胞 B、細胞 Cを特定する細胞パラメータとサービスプロバイダ 3820の位置を特定するアドレス（例えば、 URL)とをデータベース 3842 に格納しておけばよい。あるいは、サービスプロバイダ 3820が細胞 Dに対する特定

3

の実験条件を満たす実験結果を再現するサービスを提供可能である場合には、細胞 Dを特定するパラメータとその実験条件を特定するためのパラメータ (例えば、環境パラメータ、刺激パラメータ）とサービスプロバイダ 3820の位置を特定するアドレス（

3

例えば、 URL)とをデータベース 3842に格納しておくようにしてもよい。

[0538] ステップ S3903 :サービスプロバイダ 3820 中にそのリクエストのサービ

1〜3820 の

N

スを提供可能なサービスプロバイダ 382(^が存在すると決定された場合には、サービスリクエスタ 3810は、そのリクエストをサービスプロバイダ 3820に提供する。サービスプロバイダ 3820の位置は、サービスレジストリ 3840のデータベース 3842を参照すること〖こよって特定され得る。

[0539] ステップ S3904 :サービスプロバイダ 3820は、そのリクエストに応答してデータべース 3822を検索し、データベース 3822内にそのリクエストに含まれる細胞パラメ一タと環境パラメータと刺激パラメータとに関連する該刺激応答結果が存在するか否かを決定する。

[0540] ステップ S3905 :データベース 3822内にそのリクエストに含まれる細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとに関連する刺激応答結果が存在すると決定された場合には、サービスプロノイダ 3820は、その刺激応答結果をサービスリクエスタ 3 810に提供する。その刺激応答結果は、例えば、 XMLで記述されている。

[0541] ステップ S3906 :サービスリクエスタ 3810は、サービスプロバイダ 3820によって提供された刺激応答結果を表示する。

[0542] なお、データベース 3822内にそのリクエストに含まれる細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとに関連する刺激応答結果が存在しないと決定された場合には、サービスプロバイダ 3820は、例えば、「該当なし」という結果をサービスリクエスタ 3810に提供する。

[0543] また、細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとをサービスリクエスタ 3810 に入力する方法として任意の方法を採用し得ること、サービスリクエスタ 3810が刺激応答結果を表示する態様として任意の態様を採用し得ることは、上述したとおりである。 [0544] このように、コンピュータシステム 3801によれば、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサービスを提供することが可能になる。これにより、実験設備を持たない研究機関や個人においても、細胞に関する最先端の研究を行うことが可能になる。さら〖こ、コンピュータシステム 3801によれば、複数のサービスプロノくイダ 3820

1〜3820 が提供可能なサービスをサービスレジストリ 3840に登録す

N

ることによって、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサ一ビスを提供するビジネスに参画する機会を世界中の研究機関や企業に与えることが可能になる。

[0545] (デジタル細胞データベース）

本明細書において「データベース」とは、多量のデータ^^積し、種々の事項 (パラメータ）を用いて検索しやすくしたデータの集合物またはそれを格納するシステムをいう。

[0546] 本明細書にお!、て「デジタル細胞データベース」とは、デジタル細胞に関するデータが格納されるデータベースをいう。このようなデータベースは、種々のフォーマットで提供され得る。 1つの実施形態では、公知のデータベースフォーマットを用いることができる。そのような公知のデータベースのフォーマットとしては、例えば、 KEGG、 E MBL、 GenBankおよび AfCSなどを挙げることができるがそれらに限定されな!、。

[0547] 1つの局面において、本発明は、デジタル細胞のデータベースを生産する方法を提供する。この方法は、 a)実験対象の細胞を特定する細胞パラメータを取得するェ程; b)該細胞パラメータによって特定された該細胞を培養する環境を特定する環境ノメータを取得する工程; c)該細胞パラメータによって特定された該細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータを取得する工程; d)該環境パラメータによって特定された該環境下で該細胞パラメータによって特定された該細胞が該刺激パラメータによって特定された該刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果を取得するェ程； e)該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータと該刺激応答結果とを関連づけることにより、該細胞に対する 1つの実験データを生成する工程; f)工程 a) 〜工程 e)を必要に応じて繰り返すことにより、該細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合を生成し、該少なくとも 1つの実験データの集合をデジタル細胞として提供する工程；および g)該デジタル細胞のデータを収集してデータベースとするェ程、を包含する。このような工程を実施する態様は、データベースを収集する工程までについては、上記 (デジタル細胞）に具体的に説明される形態を採ることができる。その模式図は図 40に示されている。データベースへの格納は、当該分野において周知の技法を用いて実行することができる。

[0548] 図 40は、デジタル細胞を生産する処理の手順の一例を示す。この処理は、任意のタイプのコンピュータによって実行される。

[0549] ステップ S4001：実験対象の細胞を特定する細胞パラメータが取得される。細胞パラメータの取得は、例えば、ユーザによって入力された細胞パラメータをコンピュータが受け取ることによって行われる。あるいは、実験装置から出力されるデータをコンビユータが自動的に収集もしくは解析することによって細胞パラメータを取得するようにしてちよい。

[0550] ステップ S4002：細胞パラメータによって特定された細胞を培養する環境を特定する環境パラメータが取得される。環境パラメータの取得は、例えば、ユーザによって入力された環境パラメータをコンピュータが受け取ることによって行われる。あるいは、実験装置 (例えば、実験環境を計測するセンサなど)力出力されるデータをコンビュータが自動的に収集もしくは解析することによって環境パラメータを取得するようにしてもよい。環境パラメータは、例えば、細胞を培養する培地を示すパラメータと、その培地の条件を示すパラメータとを含む。培地の条件としては、例えば、培地の pH、温度、 CO濃度などが挙げられる。

2

[0551] ステップ S4003 :細胞パラメータによって特定された細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータが取得される。刺激パラメータの取得は、例えば、ユーザによって入力された刺激パラメータをコンピュータが受け取ることによって行われる。あるいは、実験装置から出力されるデータをコンピュータが自動的に収集もしくは解析することによって刺激パラメータを取得するようにしてもよい。刺激パラメータは、例えば、レポ一ターを示すパラメータと、化学刺激を示すパラメータとを含む。

[0552] ステップ S4004：環境パラメータによって特定された環境下で細胞パラメータによつて特定された細胞が刺激パラメータによって特定された刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果が取得される。刺激応答結果の取得は、例えば、実験装置 (例えば、実験経過をモニターするモニター装置など)から出力されるデータをコンビユータが自動的に収集もしくは解析することによって行われる。

[0553] ステップ S4005：細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータと刺激応答結果とが関連づけられる。この関連づけにより、実験対象の細胞に対する 1つの実験データが生成される。このような関連づけは、例えば、図 33Aに示されるように単方向のリンクを用いて行われる。しかし、関連づけの方法は問わない。

[0554] ステップ S4006：ステップ S4001〜ステップ S4005が必要に応じて繰り返される。

[0555] ステップ S4007 :ステップ S4006の結果、 S4006までで生成されたデータがデータベースに格納される。この少なくとも 1つの実験データの集合がデジタル細胞として提供される。

[0556] デジタル細胞データベースを生産する処理を実行するコンピュータは、デジタル細胞データベースを生産する装置として機能する。生産されたデジタル細胞データべースは、例えば、そのコンピュータがアクセス可能なデータベースに格納される。

[0557] このように、少なくとも 1つの実験データの集合をデジタル細胞データベースとして提供することは、複数の細胞を同一環境を保つことができる支持体上に配置する技術が本発明者によって開発されてはじめて可能となった。従来の技術では、複数の細胞を同一環境下に保つことができな力つたため、実験条件に信頼性がなぐこれらの実験データを集積する意義がな力つた力もである。この意味で、「デジタル細胞データベースの生産」は、本発明者の技術革新を通してはじめて可能になった先端技術であるというべきである。

[0558] 1つの実施形態では、デジタル細胞データベース生成に用いられる細胞に関するデータは、同一環境にある細胞の情報に関するプロファイルデータを生成する方法であって、 a)複数の細胞を同一環境を保つことができる支持体上に配置する工程；および b)該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモ二ターして該細胞のプロファイルのデータを生成する工程；を包含する、プロセスによつて得られる。このような方法は、本明細書において別の箇所に記載されており、任意の好ましい実施形態を採用することができる。

[0559] 好ま、実施形態では、本発明にお、て用いられる環境パラメータは、前記細胞を培養する培地を示すパラメータと、前記培地の条件を示すパラメータとを含む。

[0560] 別の好ま、実施形態では、本発明にお、て用いられる刺激パラメータは、レポ一ターを示すパラメータと、化学刺激を示すパラメータとを含む。

[0561] さらに別の好ましい実施形態では、本発明において用いられる刺激応答結果は、前記細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターすることによって得られる該細胞のプロファイルのデータを含む。

[0562] 1つの実施形態では、本発明にお、て用いられるデジタル細胞データベースは、公知のデータベースのフォーマット（例えば、 KEGG、 EMBL、 GenBankおよび Af CSなど）に適合される。

[0563] 別の局面において、本発明は、本発明のデジタル細胞データベース生成方法によつて生産された、データベースを提供する。このようなデータベースは、実際の実験結果を示すデータが格納されているという点で、新規かつ自明でない製品（product )を提供する。

[0564] 1つの好ま、実施形態では、本発明のデータベースは、遺伝子発現の連続モニタリングデータを有すること、および同一チップ上で生じる細胞変化の同時'並列的な取得データであることからなる群より選択されるデータ構造を有する。

[0565] 別の局面において、本発明は、デジタル細胞のデータベースを生産する装置を提供する。その装置は、 a)実験対象の細胞を特定する細胞パラメータを取得する手段; b)該細胞パラメータによって特定された該細胞を培養する環境を特定する環境パラメータを取得する手段; c)該細胞パラメータによって特定された該細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータを取得する手段； d)該環境パラメータによって特定された該環境下で該細胞パラメータによって特定された該細胞が該刺激パラメータによって特定された該刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果を取得する手段； e) 該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータと該刺激応答結果とを関連づけることにより、該細胞に対する 1つの実験データを生成する手段; f)工程 a)〜ェ程 e)を必要に応じて繰り返すことにより、該細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合を生成し、該少なくとも 1つの実験データの集合をデジタル細胞として提供する手段；および g)該デジタル細胞のデータを収集してデータベースとする手段、を備える。ここで、データを収集する手段以外の手段について、本明細書において上記されるような例を用いることができる。データを収集する手段もまた、当該分野において公知の任意の手段を用いることができる。このような装置およびそれに用いられる手段は、本明細書において別の箇所にも詳細に記載されており、任意の好ましい実施形態を採用することができる。

(現実の実験結果を用いて細胞ネットワークを解析するシステムおよび方法）

1つの局面において、本発明は、サービスリクエスタとサービスプロバイダとを含むコンピュータシステムを用いて、デジタル細胞を用いた現実の細胞に対する実験結果をもとに、分析対象パラメータに基づいて実験を再現するサービスを提供する方法を提供する。この方法は、以下の工程: A)少なくとも 1つのデジタル細胞を格納したデジタル細胞データベースを用意する工程であって、該少なくとも 1つのデジタル細胞のそれぞれは、実験対象の細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合によって表現されており、該少なくとも 1つの実験データのそれぞれは、該細胞を特定する細胞パラメータと、該細胞パラメータによって特定された該細胞を培養する環境を特定する環境パラメータと、該細胞パラメータによって特定された該細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータと、該環境パラメータによって特定された該環境下で該細胞パラメータによって特定された該細胞が該刺激パラメータによって特定された該刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果とを含む、工程； B)該サービスリクエスタ力該分析対象パラメータを受け取り、該分析対象パラメータに基づいて該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータとを生成し、該細胞パラメータと該環境ノメータと該刺激パラメータとを含むリクエストを生成する工程; C)該サービスリクェスタカ該リクエストを該サービスプロバイダに提供する工程; D)該サービスプロバイダカ該リクエストに応答して該デジタル細胞データベースを検索し、該デジタル細胞データベース内に該リクエストに含まれる該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータとに関連する該刺激応答結果が存在するか否かを決定する工程; E) 該サービスプロバイダが、該リクエストに応答して、該分析対象パラメータに関する公知のデータベースが存在するかどうか検索し、存在する場合、該分析対象パラメータに関する該公知のデータベースに関する情報を得る工程； F)該デジタル細胞データベース内に、該リクエストに含まれる該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータとに関連する該刺激応答結果が存在すると決定された場合であり、かつ、該公知のデータベースに関する情報が得られる場合には、該サービスプロバイダが、該公知のデータベースに関する情報と関連付けて該刺激応答結果を該サービスリクエスタに提供する工程;および G)該サービスリクエスタ力該公知のデータベースに関する情報および該刺激応答結果を表示する工程;を包含する。ここで、当業者は、公知のデータベースは、リクエストに応じて適宜適切なものを選択することができ、そのような選択のための設定を、サービスリクエスタおよび Zまたはサービスプロバイダに対して施すことができる。

[0567] 本明細書において「分析対象パラメータ」とは、本発明の細胞ネットワーク解析技術において、分析の対象となるパラメータをいい、例えば、疾患のような細胞もしくは生物体の状態、薬剤、遺伝子名、ネットワークパスウェイ、相互作用などを挙げることができるがそれらに限定されない。

[0568] ここで、本明細書において使用可能な公知のデータベースとしては、パスウェイデータベース、タンパク質相互作用データベース、タンパク質相互作用データベース、分子間相互作用ネットワークデータベース、ゲノムデータベース、タンパク質データベース、 cDNAデータベース、細胞情報データベースなどを挙げることができるがそれらに限定されない。

[0569] 本明細書にお!、て「パスウェイデータベース」とは、細胞情報伝達に関するデータを収集したデータベースをいい、そのようなデータベースとしては、たとえば、 KEGG 、； signaling ataway、 Cell signaling database^ signaling pathway dat abase, CNSDBなどのようなデータベースを挙げることができる。

[0570] 本明細書において「タンパク質相互作用データベース」とは、タンパク質の間の相互作用（たとえば、機能、由来、相互作用レベル、関連情報など）に関するデータべ一スを、、、そのようなデータベースとしては、たとえば、 ExPASy, GPCRDB, NCBI database, PROW, PDB, SwissProt, PIRなどのようなデータべ一スを挙げることができる。

[0571] 本明細書において「分子間相互作用ネットワークデータベース」とは、分子の間の相互作用（たとえば、機能、由来、ホモロジ一、関連情報など）に関するデータベースをいい、そのようなデータベースとしては、たとえば、 OMIM, KEGG, NCBI data base, Path Calling databaseなどのようなデータベースを挙げることができる。

[0572] 本明細書において「ゲノムデータベース」とは、ゲノム（たとえば、配列、機能、由来、ホモロジ一、関連情報など）に関するデータベースをいい、そのようなデータベースとしては、たとえば、 GenBank、 EMBL、 DDBJなどのようなデータベースを挙げることがでさる。

[0573] 本明細書にぉ、て「タンパク質データベース」とは、タンパク質 (たとえば、配列、機能、由来、ホモロジ一、関連情報など）に関するデータベースをいい、そのようなデータベースとしては、たとえば、 SwissProtゝ ExPASy, GPCRDB, NCBI databa se, PROW, PDB, PIRなどのようなデータベースを挙げることができる。タンパク質データベースには、タンパク質構造データベース（例えば、 Protein Data Ba nk (PDB) )も含まれ得る。

[0574] 本明細書において「cDNAデータベース」とは、 cDNA (たとえば、配列、機能、由来、ホモロジ一、関連情報など）に関するデータベースをいい、そのようなデータべ一スとしては、たとえば、 GenBank、 EMBL、 DDBJなどのようなデータベースを挙げることができる。

[0575] 本明細書において「細胞情報データベース」とは、細胞情報に関するデータベースをいい、そのようなデータベースとしては、たとえば、 the Signaling Gataway (A fCS)などのようなデータベースを挙げることができる。

[0576] このほかに、利用可能な公知のデータベースとしては、例えば、 SCOP (立体構造分類）、 CATH (立体構造分類）、 PROSITE (配列ファミリーおよびモチーフ）、 Pfa m (配列ファミリーおよびモチーフ）、 LIGAND (ィ匕合物および化学反応）、 AAindex (化合物および化学反応）、 TAXONOMY (生物種分類）、 COG (ォーソログ遺伝子分類)などを挙げることができるがそれらに限定されない。これらは、 1つまたは複数を組み合わせて用いることができることが理解される。必要に応じて、本発明のネットヮーク解析によって生成されるデータおよび情報は、上記公知のデータベースにフィードバックされ、アップデートされ得ることが理解される。

[0577] 使用可能な解析ツールとしては、以下が挙げられる。

[0578] データベース検索： WAIS— KW[DISC]ゝ SFgate— KW[DDBJ]ゝ getentry

- ID [DDBJ]ゝ PubMed: Medline - KW [NBCI]、 Entrez - KW/I D [NBCI]

ホモロジ一検索： BLAST [GenomeNET]ゝ FASTA [GenomeNET]ゝ Smith and Waterman [DISC]

配列解析： DNA → AA [EBI]、 PROSCAN [NIH]、 NNPP[LBNL]、 Signal Scan[NIH]ゝ SSPN[BDGP]ゝ Genie [USCS/LBNL]、 ORF Finder [N CBI]、 clustalW [GenomeNET]、 TFSEARCH [AIST]、 TFBINF 、 MOTIF [GenomeNET]、 pl/Mw [ExPASy]

制限酵素マップ： WWWtacg、 WebCutter

PCR： Primer selection、 Primer 3、 Oligo Calculator^ Tm、 Web Primer ―

PCR & Sequencing, CODEHOP

2次構造予測： PredictProtein、 TMpred、 SOSUI

配列整形： BOXSHADE、 ReadSeq [NIH— J]

その他のツール： Codon Usage - CUTG[DISC]、 PSORT

以下のデータベースを使用することも可能である。

NCBI Site Map、ゲノムネット WWWサーバー、 DISC (DNA Information an d StocK Center)、 LiMB、 Restriction Enzyme Database^ Biochemical Pathways (代謝マップとリンクした酵素データベース）、 INTERNATIONAL UN ION OF BIOCHEMISTRY AND MOLECULAR BIOLOGY (IUBMB : 酵素、分子生物学 ·生化学関連用語やシンボル等の命名法）、 The Protein Kina se Resource 、培養生物世界データセンター、 ATCC 、 JCRB細胞バンク、 JCR B遺伝子バンク、理研ジーンバンク、農林水産 DNAバンク、 Entrez、 NCBI Pub Med、 Chemfinder、 CAS、特許情報提供サービス、 PATOLIS、 ESPACENET 、 Delphion特許情報など。

[0579] 1つの実施形態において、本発明において使用される公知のデータベースに関する情報は、前記分析対象パラメータに関連が強い順に出力される。このような出カリストの例としては、例えば、新規バイオマーカーの候補リスト、創薬ターゲット候補リスト、化合物の作用点リスト、パスウェイリストなどを挙げることができるがそれらに限定されない。

[0580] 別の実施形態において、本発明が使用する分析対象パラメータは、疾患を含み、前記公知のデータベースに関する情報は、該疾患に関連する遺伝子名のリストおよび該疾患に関連する薬剤のリストからなる群より選択されるリストの形態で出力される。このような創薬ターゲット候補リストは、従来方法では生成不可能なリストであった。本発明が出力するリストは、現実の実験結果を反映しているので、その結果が信用可能であることが特筆される特徴である。

[0581] 好ましい実施形態では、本発明は、前記分析対象パラメータが入力された後、前記サービスプロバイダは、前記公知のデータベースとして分子間相互作用ネットワークデータベースおよびパスウェイデータベースを検索し、分子間相互作用のある遺伝子リストおよび該遺伝子の調節に関わる遺伝子リストを出力し、該遺伝子リストに基づいて細胞アツセィ実験を設計する工程;該サービスプロバイダが、該設計された細胞アツセィ実験に基づ、て追カ卩のデジタル細胞のデータを追加作成し、前記デジタル細胞データベースに追加してアップデートされたデジタル細胞データベースを作成する工程;該サービスプロバイダ力該アップデートされたデジタル細胞データべ一スに基づ、て、公知のデータベースに関する情報と関連付けて該刺激応答結果を該サービスリクエスタに提供する工程;および前記サービスリクエスタ力該公知のデータベースに関する情報および該刺激応答結果を表示する工程、をさらに包含する。

[0582] 図 41は、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサービスを提供するコンピュータシステム 4101の構成の一例を示す。

[0583] コンピュータシステム 4101は、ユーザが所望するサービスをリクエストするサービスリクエスタ 4110と、そのリクエストに応答して所定のサービスを提供するサービスプロノイダ 4120とを含む。 [0584] コンピュータシステム 4101は、複数のサービスリクエスタ 4110を含んでいてもよい

[0585] サービスプロバイダ 4120は、少なくとも 1つのデジタル細胞を格納したデータべ一ス 4122にアクセス可能なように構成されている。データベース 4122に格納されたデジタル細胞のデータ構造は、例えば、図 33A、図 33Bに示されるとおりである。データベース 4122は、サービスプロバイダ 4120の内部に設けられていてもよいし、サービスプロバイダ 4120の外部に設けられて!/、てもよ!/、。

[0586] サービスプロバイダ 4120は、少なくとも 1つのデジタル細胞をそれぞれ格納した複数のデータベースにアクセス可能なように構成されて、てもよ、。

[0587] サービスリクエスタ 4110およびサービスプロバイダ 4120のそれぞれは、任意のタイプのコンピュータであり得る。

[0588] サービスリクエスタ 4110とサービスプロバイダ 4120とは、ネットワーク 4130を介して接続されている。ネットワーク 4130は、任意のタイプのネットワークであり得る力接続の容易性やコストを考慮すると、インターネットであることが最も好ま、。

[0589] ネットワーク 4130がインターネットである場合には、サービスリクエスタ 4110は、ュ一ザが操作する Webブラウザであり得、サービスプロバイダ 4120は、インターネットを介してサービスリクエスタ 4110に接続される Webサーバーであり得る。このような構成をとることにより、世界中のユーザがサービスプロノイダ 4120に容易にアクセスすることが可能になる。

[0590] ネットワーク 4130は、公知のデータベース 4140 (例えば、 GenBankなど）に接続される。これによつて、公知データベースからの情報を収集し、提供し、関連情報に関して分析することが可能となる。

[0591] 図 42は、代表的なネットワーク解析の例を示す。

[0592] 図 43は、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサービスを提供する処理の手順の一例を示す。この処理は、サービスリクエスタ 4110とサービスプロバイダ '4120とが協働することにより実行される。

[0593] ステップ S4301：サービスリクエスタ 4110は、分析対象パラメータを受け取り、細胞ノメータと環境パラメータと刺激パラメータとを生成し、細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとを含むリクエストを生成する。そのリクエストは、例えば、 XML で記述されている。

[0594] ステップ S4302 :サービスリクエスタ 4110は、そのリクエストをサービスプロバイダ 4 120に提供する。

[0595] ステップ S4303 :サービスプロバイダ 4120は、そのリクエストに応答してデータべ一ス 4122を検索し、データベース 4122内にそのリクエストに含まれる細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとに関連する刺激応答結果が存在するか否かを決定する。

[0596] ステップ S4303A:サービスプロバイダ 4120は、そのリクエスト（分析対象パラメータを含む）に応答して公知のデータベース 4140を検索し、データベース 4140内にそのリクエストに関連する情報を抽出する。

[0597] ステップ S4303B：サービスプロバイダ 4120は、 S4303Aで抽出した情報を、刺激応答結果と関連付ける。

[0598] ステップ S4304 :データベース 4122内にそのリクエストに含まれる細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとに関連する刺激応答結果が存在すると決定された場合には、サービスプロバイダ 4120は、その刺激応答結果および分析対象パラメ一タに関する該公知のデータベースに関する情報をサービスリクエスタ 4110に提供する。その刺激応答結果および分析対象パラメータに関する該公知のデータベースに関する情報は、例えば、 XMLで記述されている。

[0599] ステップ S4305 :サービスリクエスタ 4110は、サービスプロバイダ 4120によって提供された刺激応答結果を表示する。

[0600] なお、データベース 4122内にそのリクエストに含まれる細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとに関連する刺激応答結果が存在しないと決定された場合には、サービスプロバイダ 4120は、例えば、「該当なし」という結果をサービスリクエスタ 4110に提供する。

[0601] なお、図 43に示される処理を単一のコンピュータで処理することも可能である。例えば、図 43に示されるステップ S4301〜S4305の処理を単一のコンピュータによって実行される単一のプログラムで実現すればよい。この場合、その単一のコンピュータは、サービスリクエスタ 4110の機能とサービスプロバイダ 4120の機能とを併せ持つ装置として機能する。

[0602] 図 44は、サービスリクエスタ 4110に分析対象パラメータとして例えば、疾患名、薬剤名および遺伝子名を入力する入力画面の一例を示す。この例では、これらのパラメータは、入力画面の所定の領域にユーザがテキストを入力することにより入力される。

[0603] なお、これらのパラメータをサービスリクエスタ 4110に入力する方法としては任意の方法を採用することができる。例えば、これらのパラメータをユーザ力 Sメニュー（例えば、プルダウンメニュー、ポップアップメニュー）を選択することにより入力するようにしてちょい。

[0604] サービスリクエスタ 4110が刺激応答結果を表示する態様としては任意の態様を採用することができる。例えば、サービスリクエスタ 4110は、刺激応答結果をディスプレィに表示してもよいし、刺激応答結果をプリンタに出力してもよい。サービスリクエスタ 4110は、刺激応答結果を静止画を用いてディスプレイに表示してもよいし、動画を用いてディスプレイに表示してもよ!/、。

[0605] 刺激応答結果は、例えば、細胞上または細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターすることによって得られる細胞のプロファイルのデータを含み得る。この場合には、刺激応答結果として、例えば、図 19に示されるような細胞のプ口ファイルのデータがサービスリクエスタ 4110によって表示される。

[0606] このように、コンピュータシステム 4101によれば、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサービスを提供することが可能になる。これにより、実験設備を持たない研究機関や個人においても、細胞に関する最先端の研究を行うことが可能になる。

[0607] 図 45は、デジタル細胞を用いた現実の細胞に対する実験結果をもとに、分析対象パラメータに基づいて実験を再現するサービスを提供するコンピュータシステム 450 1の構成の一例を示す。

[0608] コンピュータシステム 4501は、ユーザが所望するサービスをリクエストするサービスリクエスタ 4510と、そのリクエストに応答して所定のサービスを提供する複数のサービスプロノくイダ 4520〜4520 と、複数のサービスプロバイダ 4520

1〜4520 が提供

1 N N 可能な少なくとも 1つのサービスを登録したサービスレジストリ 4540とを含む。ここで、 Nは 2以上の任意の整数である。

[0609] コンピュータシステム 4501は、複数のサービスリクエスタ 4510を含んでいてもよい

[0610] サービスプロバイダ 4520は、少なくとも 1つのデジタル細胞を格納したデータべ一ス 4522にアクセス可能なように構成されている。データベース 4522に格納されたデジタル細胞のデータ構造は、例えば、図 33A、図 33Bに示されるとおりである。データベース 4522は、サービスプロバイダ 4520の内部に設けられていてもよいし、サ一ビスプロバイダ 4520の外部に設けられていてもよい。ここで、 i= l、 2、 · · ·Νである。

[0611] なお、サービスプロバイダ 4520は、少なくとも 1つのデジタル細胞をそれぞれ格納した複数のデータベースにアクセス可能なように構成されて、てもよ、。

[0612] サービスレジストリ 4540は、サービスプロバイダ 4520

1〜4520 が提供可能なサー

Ν

ビスを表すデータを格納したデータベース 4542にアクセス可能なように構成されている。データベース 4542は、サービスレジストリ 4540の内部に設けられていてもよいし、サービスレジストリ 4540の外部に設けられていてもよい。データベース 4542にサ一ビスを表すデータを格納することにより、サービスレジストリ 4540にサービスを登録することができる。データベース 4542に格納されるデータのフォーマットは予め標準化されていることが好ましい。データベース 4542へのデータの格納は、サービスレジストリ 4540を管理する会社が人手で行ってもよいし、サービスプロバイダ 4520〜45 20 力もネットワーク 4530を介してサービスレジストリ 4540にデータを送信することに

Ν

よって行ってもよい。

[0613] サービスリクエスタ 4510、サービスプロバイダ 4520

1〜4520 およびサービスレジ

Ν

ストリ 4540のそれぞれは、任意のタイプのコンピュータであり得る。

[0614] サービスプロバイダ 4520〜4520 のそれぞれは、実験設備を持ち現実の細胞を

1 Ν

研究している研究機関、企業または団体によって運営されることが好ましい。サービスリクエスタ 4510およびサービスレジストリ 4540のそれぞれは、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサービスの提供を統括する研究機関、企業または団体 (例えば、デジタル細胞推進協議会）によって運営されることが好ましい。また、サービスレジストリ 4540に登録されるサービスの品質を保証するために、サービスプロバイダ 4520 -4520 の運営機関に一定の基準を満たすことを義務づ

1 N

けることが好ましい。

[0615] サービスリクエスタ 4510とサービスプロバイダ 4520

1〜4520 とサービスレジストリ 4

N

540とは、ネットワーク 4530を介して接続されている。ネットワーク 4530は、任意のタイブのネットワークであり得るが、接続の容易性やコストを考慮すると、インターネットであることが最も好ましい。

[0616] ネットワーク 4530がインターネットである場合には、サービスリクエスタ 4510は、ィンターネットを介してユーザが操作する Webブラウザに接続される Webサーバーであり得、サービスプロバイダ 4520

1〜4520 のそれぞれは、インターネットを介してサー

N

ビスリクエスタ 4510に接続される Webサーバーであり得る。この場合、サービスリクェスタ 4510は、ユーザが操作する Webブラウザとサービスプロバイダ 4520の Webサ一バーとを中継するポータル 'Webサイトとして機能する。このような構成をとることにより、世界中のユーザがサービスプロバイダ 4520

1〜4520 に容易にアクセスするこ

N

[0617] ネットワーク 4530は、公知のデータベース 4560 (例えば、 GenBankなど）に接続される。これによつて、公知データベースからの情報を収集し、提供し、関連情報に関して分析することが可能となる。

[0618] 図 46は、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサービスを提供する処理の手順の一例を示す。この処理は、サービスリクエスタ 4510とサービスプロバイダ '4520 -4520 とが協働すること〖こより実行される。

1 N

[0619] ステップ S4601 :サービスリクエスタ 4510は、分析対象パラメータを受け取り細胞ノメータと環境パラメータと刺激パラメータとを生成し、細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとを含むリクエストを生成する。そのリクエストは、例えば、 XML で記述されている。

[0620] ステップ S4602 :サービスリクエスタ 4510は、そのリクエストに応答してサービスレジストリ 4540を検索し、サービスプロノくイダ 4520 クエストのサ

1〜4520 の中にそのリ

N

一ビスを提供可能なサービスプロバイダ 4520が存在するか否かを決定する。ここで、 iは、 1力 Nのいずれかを示す。

[0621] サービスプロバイダ 4520 20が提供可能なサービスをサービスリジストリ 454

1〜45

N

0に登録しておく方法としては任意の方法を採用することができる。例えば、サービスプロバイダ 4520が細胞 Aに対する実験結果を再現するサービスを提供可能である場合には、細胞 Aを特定する細胞パラメータとサービスプロバイダ 4520の位置を特定するアドレス（例えば、 URL)とをデータベース 4542に格納しておけばよい。例えば、サービスプロバイダ 4520が細胞 B、細胞 Cに対する実験結果を再現するサービ

2

スを提供可能である場合には、細胞 B、細胞 Cを特定する細胞パラメータとサービスプロノくイダ 4520の位置を特定するアドレス（例えば、 URL)とをデータベース 4542

2

に格納しておけばよい。あるいは、サービスプロバイダ 4520が細胞 Dに対する特定

3

の実験条件を満たす実験結果を再現するサービスを提供可能である場合には、細胞 Dを特定するパラメータとその実験条件を特定するためのパラメータ (例えば、環境パラメータ、刺激パラメータ）とサービスプロバイダ 4520の位置を特定するアドレス（

3

例えば、 URL)とをデータベース 4542に格納しておくようにしてもよい。ネットワークに関する処理が必要な場合も、各々のサービスプロバイダが適宜役割を分担することがでさる。

[0622] ステップ S4603 :サービスプロノくイダ 4520

1〜4520 の中にそのリクエストのサービ

N

スを提供可能なサービスプロバイダ 4520が存在すると決定された場合には、サービスリクエスタ 4510は、そのリクエストをサービスプロバイダ 4520に提供する。サービスプロバイダ 4520の位置は、サービスレジストリ 4540のデータベース 4542を参照すること〖こよって特定され得る。

[0623] ステップ S4603A：サービスプロバイダ 4520は、そのリクエスト（分析対象パラメータを含む）に応答して公知のデータベース 4560を検索し、データベース 4560内にそのリクエストに関連する情報を抽出する。ここでは、サービスプロバイダ力該リクエストに応答して、該分析対象パラメータに関する公知のデータベースが存在するかどうか検索し、存在する場合、該分析対象パラメータに関する該公知のデータベース〖こ関する情報を得てもよい。

[0624] ステップ S4603B：サービスプロバイダ 4520は、 S4603Aで抽出した情報を、刺激応答結果と関連付ける。

[0625] ステップ S4604 :サービスプロバイダ 4520は、そのリクエストに応答してデータべース 4522を検索し、データベース 4522内にそのリクエストに含まれる細胞パラメ一タと環境パラメータと刺激パラメータとに関連する該刺激応答結果が存在するか否かを決定する。必要に応じてこの刺激応答結果は公知のデータベースに関する情報と関連付けられる。

[0626] ステップ S4605 :データベース 4522内にそのリクエストに含まれる細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとに関連する刺激応答結果が存在すると決定された場合および公知のデータベースに関する情報が得られる場合には、サービスプロバイダ 4520は、その公知のデータベースに関する情報と関連付けてその刺激応答結果をサービスリクエスタ 4510に提供する。その刺激応答結果は、例えば、 XMLで記述されている。

[0627] ステップ S4606 :サービスリクエスタ 4510は、サービスプロバイダ 4520によって提供された刺激応答結果を表示する。

[0628] なお、データベース 4522内にそのリクエストに含まれる細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとに関連する刺激応答結果が存在しないと決定された場合には、サービスプロバイダ 4520は、例えば、「該当なし」という結果をサービスリクエスタ

4510に提供する。

[0629] また、細胞パラメータと環境パラメータと刺激パラメータとをサービスリクエスタ 4510 に入力する方法として任意の方法を採用し得ること、サービスリクエスタ 4510が刺激応答結果を表示する態様として任意の態様を採用し得ることは、上述したとおりである。

[0630] このように、コンピュータシステム 4501によれば、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサービスを提供することが可能になる。これにより、実験設備を持たない研究機関や個人においても、細胞に関する最先端の研究を行うことが可能になる。さら〖こ、コンピュータシステム 4501によれば、複数のサービスプロノくイダ 4520〜4520 が提供可能なサービスをサービスレジストリ 4540に登録す

1 N

ることおよび公知データベース 4560との連携を担保し複合的な分析サービスを提供によって、デジタル細胞データベースを用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサービスを提供するビジネスに参画する機会を世界中の研究機関や企業に与えることが可能になる。

別の局面において、本発明は、サービスリクエスタと複数のサービスプロバイダとを含むコンピュータシステムを用いて、デジタル細胞を用いた現実の細胞に対する実験結果をもとに、分析対象パラメータに基づいて実験を再現するサービスを提供する方法を提供する。この方法は、 A)少なくとも 1つのデジタル細胞をそれぞれ格納した複数のデータベースを用意する工程であって、上記少なくとも 1つのデジタル細胞のそれぞれは、実験対象の細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合によって表現されており、上記少なくとも 1つの実験データのそれぞれは、上記細胞を特定する細胞パラメータと、上記細胞パラメータによって特定された上記細胞を培養する環境を特定する環境パラメータと、上記細胞パラメータによって特定された上記細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータと、上記環境パラメータによって特定された上記環境下で上記細胞パラメータによって特定された上記細胞が上記刺激パラメータによって特定された上記刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果とを含む、工程； B)上記複数のサービスプロバイダが提供可能な少なくとも 1つのサービスを登録したサービスレジストリを用意する工程; C)上記サービスリクエスタが、上記分析対象パラメータを受け取り、上記分析対象パラメータに基づいて上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとを生成し、上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとを含むリクエストを生成する工程; D)上記サービスリクエスタが、上記リクエストに応答して上記サービスレジストリを検索し、上記複数のサービスプロバイダの中に上記リクエストのサービスを提供可能なサービスプロバイダが存在する力否かを決定する工程; E)上記複数のサービスプロバイダの中に上記リクエストのサービスを提供可能なサービスプロバイダが存在すると決定された場合には、上記サービスリクエスタ力上記リクエストを上記サービスプロバイダに提供する工程; F)上記サービスプロバイダが、上記リクエストに応答して上記データべ一スを検索し、上記データベース内に上記リクエストに含まれる上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとに関連する上記刺激応答結果が存在するか否かを決定する工程； G)上記複数のサービスプロバイダの中に上記リクエストに含まれる上記分析対象パラメータに関する公知のデータベースを提供可能なサービスプロバイダが存在すると決定された場合には、上記サービスリクエスタ力上記リクェストを上記サービスプロバイダに提供する工程; H)上記サービスプロバイダが、上記リクエストに応答して、上記分析対象パラメータに関する公知のデータベースが存在するかどうか検索し、存在する場合、上記分析対象パラメータに関する上記公知のデータベースに関する情報を得る工程; I)上記デジタル細胞データベース内に上記リクェストに含まれる上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとに関連する上記刺激応答結果が存在すると決定された場合であり、かつ、上記公知のデータベースに関する情報が得られる場合には、上記サービスプロバイダが、上記公知のデータベースに関する情報と関連付けて上記刺激応答結果を上記サービスリクエスタに提供する工程;および J)上記サービスリクエスタ力上記公知のデータべースに関する情報および上記刺激応答結果を表示する工程;を包含する。この方法を実現する方法は、本明細書にぉ、て上記にぉ、て具体的に記載されて、る。別の局面において、本発明は、デジタル細胞を用いた現実の細胞に対する実験結果をもとに、分析対象パラメータに基づいて実験を再現するサービスを提供するコンピュータシステムを提供する。このシステムは、少なくとも 1つのデジタル細胞を格納したデータベースにアクセス可能なように構成されたサービスプロバイダであって、上記少なくとも 1つのデジタル細胞のそれぞれは、実験対象の細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合によって表現されており、上記少なくとも 1つの実験データのそれぞれは、上記細胞を特定する細胞パラメータと、上記細胞パラメータによって特定された上記細胞を培養する環境を特定する環境パラメータと、上記細胞パラメ一タによって特定された上記細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータと、上記環境パラメータによって特定された上記環境下で上記細胞パラメータによって特定された上記細胞が上記刺激パラメータによって特定された上記刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果とを含む、サービスプロバイダ;およびユーザが所望するサービスをリクエストするサービスリクエスタ；を備え、上記サービスリクエスタは、上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとを受け取り、上記細胞パラメ一タと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとを含むリクエストを生成する手段；および上記リクエストを上記サービスプロバイダに提供する手段；を含み、上記サービスプロバイダは、上記リクエストに応答して上記デジタル細胞データベースを検索し、上記デジタル細胞データベース内に上記リクエストに含まれる上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとに関連する上記刺激応答結果が存在するか否かを決定する手段;上記リクエストに応答して、上記分析対象パラメータに関する公知のデータベースが存在するかどうか検索し、存在する場合、上記分析対象パラメータに関する上記公知のデータベースに関する情報を得る手段；および上記デジタル細胞データベース内に、上記リクエストに含まれる上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとに関連する上記刺激応答結果が存在すると決定された場合であり、かつ、上記公知のデータベースに関する情報が得られる場合には、上記サービスプロバイダが、上記公知のデータベースに関する情報と関連付けて上記刺激応答結果を上記サービスリクエスタに提供する手段；を含み、上記サ一ビスリクエスタは、上記公知のデータベースに関する情報および上記刺激応答結果を表示する手段；をさらに含む。このシステムを実現する方法は、本明細書において上記にぉ、て具体的に記載されて、る。

[0633] 1つの実施形態において、サービスリクエスタは、上記ユーザが操作する Webブラゥザであり、上記サービスプロバイダは、インターネットを介して上記サービスリクエスタに接続される Webサーバーである。

[0634] 1つの実施形態において、上記サービスリクエスタは、 XMLで記述した形式で上記リクエストを上記サービスプロバイダに提供する。

[0635] 別の実施形態にお!、て、上記サービスプロバイダは、 XMLで記述した形式で上記刺激応答結果を上記サービスリクエスタに提供する。

[0636] 別の実施形態にお!ヽて、上記分析対象パラメータは、疾患、薬剤および遺伝子名力なる群より選択される。

[0637] 他の実施形態にお!、て、上記公知のデータベースは、パスウェイデータベース、タンパク質相互作用データベース、分子間相互作用ネットワークデータベース、ゲノムデータベース、タンパク質データベース、 cDNAデータベースおよび細胞情報データベース力なる群より選択される。

[0638] 他の実施形態において、上記サービスプロバイダは、少なくとも 1つの上記公知のデータベースを格納する。

[0639] 他の実施形態において、上記サービスプロバイダは、上記公知のデータベースにネットワークを介して接続される。

[0640] 別の実施形態において、上記公知のデータベースに関する情報は、上記分析対象パラメータに関連が強い順に出力される。

[0641] 他の実施形態にお!、て、上記分析対象パラメータは、疾患を含み、上記公知のデータベースに関する情報は、上記疾患に関連する遺伝子名のリストおよび上記疾患に関連する薬剤のリストからなる群より選択されるリストの形態で出力される。

[0642] 別の好まし、実施形態にぉ、て、本発明のシステムにお、て、上記サービスプロバイダは、上記分析対象パラメータが入力された後、上記公知のデータベースとして分子間相互作用ネットワークデータベースおよびパスウェイデータベースを検索し、分子間相互作用のある遺伝子リストおよび上記遺伝子の調節に関わる遺伝子リストを出力し、上記遺伝子リストに基づ、て細胞アツセィ実験を設計する手段；上記設計された細胞アツセィ実験に基づ、て追加のデジタル細胞のデータを追加作成し、上記デジタル細胞データベースに追加してアップデートされたデジタル細胞データベースを作成する手段；および上記アップデートされたデジタル細胞データベースに基づヽて、公知のデータベースに関する情報と関連付けて上記刺激応答結果を上記サービスリクエスタに提供する手段をさらに備える。

[0643] 別の局面において、本発明は、デジタル細胞を用いた現実の細胞に対する実験結果をもとに、分析対象パラメータに基づいて実験を再現するサービスを提供するコンピュータシステムを提供する。このシステムは、複数のサービスプロバイダであって、上記複数のサービスプロバイダのそれぞれは、少なくとも 1つのデジタル細胞を格納したデータベースにアクセス可能なように構成されており、上記少なくとも 1つのデジタル細胞のそれぞれは、実験対象の細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合によって表現されており、上記少なくとも 1つの実験データのそれぞれは、上記細胞を特定する細胞パラメータと、上記細胞パラメータによって特定された上記細胞を培養する環境を特定する環境パラメータと、上記細胞パラメータによって特定された上記細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータと、上記環境パラメータによって特定された上記環境下で上記細胞パラメータによって特定された上記細胞が上記刺激パラメータによって特定された上記刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果とを含む、複数のサービスプロバイダ；上記複数のサービスプロバイダが提供可能な少なくとも 1つのサービスを登録したサービスレジストリ；およびユーザが所望するサ一ビスをリクエストするサービスリクエスタ；を備え、上記サービスリクエスタは、上記分析対象パラメータを受け取り、上記分析対象パラメータに基づいて上記細胞パラメ一タと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとを生成し、上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとを含むリクエストを生成する手段；上記リクエストに応答して上記サービスレジストリを検索し、上記複数のサービスプロバイダの中に上記リクエストのサービスを提供可能なサービスプロバイダが存在するか否かを決定する手段；上記複数のサービスプロバイダの中に上記リクエストのサービスを提供可能なサービスプロバイダが存在すると決定された場合には、上記リクエストを上記サ一ビスプロノイダに提供する手段；上記複数のサービスプロバイダの中に上記リクェストに含まれる上記分析対象パラメータに関する公知のデータベースを提供可能なサービスプロバイダが存在すると決定された場合には、上記リクエストを上記サービスプロバイダに提供する手段、を含み、上記複数のサービスプロバイダのそれぞれは、上記リクエストに応答して、上記分析対象パラメータに関する公知のデータベースが存在するかどうか検索し、存在する場合、上記分析対象パラメータに関する上記公知のデータベースに関する情報を得る手段；上記リクエストに応答して上記データべースを検索し、上記データベース内に上記リクエストに含まれる上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとに関連する上記刺激応答結果が存在する力否かを決定する手段；および上記デジタル細胞データベース内に上記リクエストに含まれる上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータとに関連する上記刺激応答結果が存在すると決定された場合であり、かつ、上記公知のデータベースに関する情報が得られる場合には、上記サービスプロバイダが、上記公知のデータベースに関する情報と関連付けて上記刺激応答結果を上記サービスリクェスタに提供する手段；を含み、上記サービスリクエスタは、上記公知のデータベースに関する情報および上記刺激応答結果を表示する手段；をさらに含む。このシステムを実現する形態は、本明細書にぉ、て上記にぉ、て具体的に記載されて、る。

[0644] 1つの実施形態において、上記サービスリクエスタは、インターネットを介して上記ユーザが操作する Webブラウザに接続される Webサーバーであり、上記複数のサービスプロノイダのそれぞれは、上記インターネットを介して上記サービスリクエスタに接続される Webサーバーである。

[0645] 別の実施形態において、上記サービスリクエスタは、 XMLで記述した形式で上記リタエストを上記サービスプロバイダに提供する。

[0646] 別の実施形態にお!、て、上記サービスプロバイダは、 XMLで記述した形式で上記刺激応答結果を上記サービスリクエスタに提供する。

[0647] 1つの局面において、本発明は、刺激応答に関して生物学的系を分析する方法を提供する。この方法は、 A)生物学的系に関する情報を含む生物学的系データべ一スと、刺激に関する情報を含む入力情報データベースと、該生物学的系の該刺激に対する応答に関する情報を含む出力情報データベースとを提供する工程; B)該入力情報データベース力の入力データと該出力データベースの出力データとの組み合わせを抽出する工程; C)該入力データおよび該出力データのそれぞれについて、クラスタリングを計算する工程；および D)所望の分析対象系に関する刺激および応答のパターンに対応する刺激および応答の組み合わせに関連する生物学的系を算出する工程

を包含する。

[0648] ここで、生物学的系は、一般に非線形系であり、従来の線形系の情報処理からは予測できない、むしろ不可能であると考えられていたクラスタリングによる情報処理による効率化が図られたという点で予想外の顕著な効果を奏する。 [0649] 特に好ましい実施形態では、生物学的系は、生物自体である力、あるいは、臓器、組織、細胞群、細胞および細胞内器官などであり得る。あるいは、別の好ましい実施形態では、系は細胞であり得る。非線形系である生物学的系の効率よい解析は、本発明者らが開発し本明細書において詳述する手法でなければできない。従って、本発明は、本発明者らの開示によって初めて達成できたと言える。

[0650] ここで、本発明において使用される出力を表現するための指標は、系によって変動するが、当業者は、その系に応じて任意に適宜出力を表現するための指標を選択することができることが理解される。本発明において使用され得るそのような出力を表現するための指標としては、例えば、出力を表現するための指標は、自然科学的出力を表現するための指標、技術的出力を表現するための指標、例えば、物理学的出力を表現するための指標、化学的出力を表現するための指標、生化学的出力を表現するための指標、生物学的出力を表現するための指標などを挙げることができる。

[0651] 好ましい実施形態では、本発明において使用される出力を表現するための指標は、分化状態、外来因子に対する応答、細胞周期、増殖状態、アポトーシス状態、環境変化に対する応答および加齢状態、細胞間相互作用、走化性、伸長率、形態，体積変化などを挙げることができる。

[0652] 別の実施形態において、本発明において使用される出力を表現するための指標は、表現型レベル、遺伝子発現レベル、遺伝子転写レベル、遺伝子の翻訳後修飾レべル、細胞内に存在する化学物質レベル、細胞内イオンレベル、細胞サイズ、生化学的プロセスレベルおよび生物物理学 (生体の高分子、それらが構成する構造体の物理的な構造や性質の研究、生命現象の諸機構を分子レベルで解明しょうとする研究、生命現象をモデル化して物理学的な立場やコンピュータを用いたシミュレーションなど力把握しょうとする研究などによって表現されるものを含む）的プロセスレベルなどを挙げることができる。

[0653] 好ましい実施形態では、本発明において使用される出力を表現するための指標は、遺伝子発現レベルおよび遺伝子転写レベルからなる群より選択され得る。より好ましくは、本発明において使用される出力を表現するための指標は、遺伝子転写レべルを含む。転写レベルの分析によって、細胞の内部の挙動を詳細に分析することができる力である。

[0654] 好ま、実施形態にぉ、て、本発明にお、て使用されるデータは、遺伝子発現レベルのデータであり、遺伝子発現レベルは、蛍光タンパク質の発現レベルである。遺伝子発現には転写および翻訳が含まれる。このような遺伝子の「変化」の挙動は、蛍光タンパク質を用いて観察することができる。特に転写レベルであれば、そのプロモ一ターの挙動を蛍光タンパク質と、う手段を用いて可視化することができる。蛍光タンパク質をプロモーターに連結する方法は、本明細書において簡潔に説明しており、当該分野において周知である。

[0655] 1つの実施形態において、生物学的系データベースは、デジタル細胞のデータべースを含み得る。

[0656] 別の実施形態において、生物学的データベースは、生物学的系を構成する構成要件を含み、分析は、所望の分析対象系を構成する構成要件を算出することを包含する。生物学的系を構成する構成要件は、その生物学的系によって変動するが、細胞であれば、例えば、遺伝子、タンパク質、脂質等を挙げることができ、例えば、変動の表現方法によっては、より抽象的な概念 (細胞の大きさなど）を使用しても良い。

[0657] 別の実施形態において、生物学的データベースは細胞であり、構成要件は遺伝子を含み、分析は、所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子を導出する工程を包含する。

[0658] 1つの実施形態において、生物学的データベースは細胞であり、構成要件は遺伝子ならびにその分子間相互作用、制御関係およびパスウェイを含み、分析は、所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子、その分子間相互作用、制御関係またはパスウェイを導出する工程を包含する。ここで、遺伝子の分子間相互作用は、シグナル伝達経路上における相互作用をいい得る。パスウェイとは、シグナル伝達経路のシグナルの伝達の経路そのものをいう。制御関係は、例えば、上方制御または下方制御、あるいは直接制御または間接制御であり得る。

[0659] 1つの特定の実施形態において、生物学的データベース、上記入力情報データべースおよび上記出力情報データベースは、デジタル細胞により提供され、上記デジタル細胞は、 a)実験対象の細胞を特定する細胞パラメータを取得する工程; b)上記細胞パラメータによって特定された上記細胞を培養する環境を特定する環境パラメータを取得する工程; C)上記細胞パラメータによって特定された上記細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータを取得する工程; d)上記環境パラメータによって特定された上記環境下で上記細胞パラメータによって特定された上記細胞が上記刺激パラメータによって特定された上記刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果を取得する工程; e)上記細胞パラメータと上記環境パラメータと上記刺激パラメータと上記刺激応答結果とを関連づけることにより、上記細胞に対する 1つの実験データを生成する工程； f )工程 a)〜工程 e)を必要に応じて繰り返すことにより、上記細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合を生成し、上記少なくとも 1つの実験データの集合をデジタル細胞として提供する工程；および g)上記デジタル細胞のデータを収集してデータベースとする工程によって得られるデータベースによって提供される。

[0660] 1つの実施形態において、本発明において対象とされる生物学的系は、細胞であり、前記分析は、前記出力の時系列データの 1階微分値の符号の変化によりなされる。これは、刺激による応答の増減に対応し得る。

[0661] 1つの実施形態において、本発明において対象とされる生物学的系が細胞であり、所望の分析対象系が疾患関係細胞である。疾患関係細胞には、疾患状態にある生体に存在する細胞一般が含まれ、特に、疾患に直接関係する細胞 (例えば、癌細胞、本来産生すべきインスリンを産生しなくなった細胞など）が使用され得る。

[0662] 別の実施形態において、本発明において対象とされる生物学的系が細胞であり、所望の分析対象系が疾患関係細胞である。

[0663] 別の実施形態において、本発明において対象とされる生物学的系が細胞であり、所望の分析対象系が疾患関係細胞であり、構成要件は遺伝子を含み、分析は、所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子を導出する工程を包含する。ここで、遺伝子の導出は、例えば、シグナル伝達経路の解析によって同定することができる。解析には、例えば、クラスタリングを用いることができる。

[0664] 1つの特定の実施形態において、本発明において対象とされる生物学的系が細胞であり、所望の分析対象系が疾患関係細胞であり、構成要件は遺伝子ならびにその分子間相互作用、制御関係およびパスウェイを含み、前記分析は、所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子、その分子間相互作用、制御関係またはパスウェイを導出する工程を包含する。

[0665] 別の特定の実施形態において、本発明において対象とされる生物学的系は、細胞であり、応答は、細胞致死率、細胞形状変化量、細胞内構造サイズの変化量、遺伝子プロモーター活性、酵素活性、イオンの量、イオンの局在性、、タンパク質量、タンパク質局在性、タンパク質以外の生体分子の量およびタンパク質以外の生体分子の局在性の変化量からなる群より選択される。ここで、イオンとしては、例えば、カルシゥムイオン、カリウムイオン、ナトリウムイオンなどの金属イオン、塩化物イオンなどの非金属イオンなどを挙げることができる。特に、カルシウムイオンが好ましい。核内と細胞質との間を移行することから、 Gタンパク質共役レセプター（GPCR)の活性判別に用いることができるからである。カルシウムの測定方法は、 FURA— 2 (Dojindoなどから入手可能)またはカルシウムセンシング蛍光蛋白質などを細胞に導入し、細胞の蛍光画像の輝度変化力変化量を計算することができる。

[0666] 別の特定の実施形態において、本発明において対象とされる生物学的系は、細胞であり、細胞は、組織由来正常細胞、疾病細胞および株化細胞力なる群より選択される。

[0667] 1つの実施形態において、本発明において使用される刺激は、阻害剤、アンチセンスオリゴヌクレオチド、 RNAiおよび抗体力もなる群より選択される。

[0668] 別の実施形態において、クラスタリングは、ウォード法によるクラスタリングを含む。ここで、クラスタリング (clustering)とは，分類対象の集合を，内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (externalisolation)が達成されるような部分集合に分割することをヽぅ。分割後の各部分集合はクラスタと呼ばれる。分割の方法にも幾つかの種類があり、全ての分類対象がちょうど一つだけのクラスタの要素となる場合 (ノヽード，または，クリスプなクラスタという）、また、逆に一つのクラスタが複数のクラスタに同時に部分的に所属する場合 (ソフト，または，フアジィなクラスタという)がある。

[0669] クラスタリング手法は大きく，最短距離法などの階層的手法 (hierarchical)と， k- mean sなどの分割最適化手法 (partitioning-optimization)に分けられる。階層的手法は，さらに分枝型 (divisive)と凝集型 (agglomerative)に分けられる。 [0670] 凝集型 (agglomerative)には、 N個の対象カゝらなるデータが与えられた場合に， 1個の対象だけを含む N個のクラスタがある初期状態を，まず生成する。この状態力始めて，対象 xlと x2の間の距離 D(xl,x2) (非類似度)力もクラスタ間の距離 D(C1,C2) を計算し，最もこの距離の近い二つのクラスタを逐次的に併合する。そして、このような併合を，全ての対象が一つのクラスタに併合されるまで繰り返すことで階層構造を獲する。この階層構造はデンドログラムによって表示され得る。デンドログラムとは、各終端ノードが各対象を表し、併合されてできたクラスタを非終端ノードで表した二分木をいう。非終端ノードの横軸は，併合されたときのクラスタ間の距離を表す。クラスタ C 1と C2の距離関数 D(C1,C2)の違いにより以下のような手法がある。

[0671] (1)最短距離法 (nearest neighbor method)または単連結法 (singlelinkage method) /)((；',. C;₂)= tn i Di ^ - )

[0672] (2)最長距離法 (forthest neighbor method)または完全連結法 (completelinkage me thod)

D(C,. ¾)= m x D(xi,x₂)

[0673] (3)群平均法 (group average method)

.tief 'i ·' ef½

[0674] (4)ウォード法 (Ward's method)

D(C^C₂) = E(C_X UC₂)- E(C_X)- E(C₂)

[0675] ただし

EiC^^ iDix^))²

[0676] Ward法は，各対象から，その対象を含むクラスタのセントロイドまでの距離の二乗の総和を最小化する。最短距離法，最長距離法および群平均法は任意の対象間の距離 D(xi,xj)が与えられている場合に適用できる。対象が数値ベクトルで記述されている場合は，ベクトル間のユークリッド距離などを求めて適用する。上記のより詳しい説明は、 #神窵敏弘，「データマイニング分野のクラスタリング手法 (1) -クラスタリングを使ってみょう！一」，人工知能学会誌， vol.18, no.1, pp.59- 65 (2003) ;および神窵敏弘，「データマイニング分野のクラスタリング手法 (2) -大規模データへの挑戦と次元の呪いの克服一」，人工知能学会誌 , vol.18, no.2, pp.170-176 (2003)を参照のこと。

[0677] 1つの具体的な解析実施形態では、クラスタリングは、前記応答における変動値が所定の範囲内のものを 0、所定の範囲の上限を超えるものを 1、所定の範囲の下限を下回るものを 1とする 1次処理を行い、各生物学的系のメンバーごとの 1次処理の結果において値が一致するものを 0、それ以外を 1とする二次処理を行い、二次処理の結果についてユークリッド平面距離を計算することによって決定される。ここで、所定の範囲は、前記応答における所定の変動の範囲であり得る。そのような変動の範囲は、例えば、プラスマイナス 100%、 90%、 80%、 70%、 60%、 50%、 40%、 30 %、 20%、 10%、 5%などを挙げることができる。

[0678] 1つの実施形態では、クラスタリングに基づく前記算出は、所望の分析対象系に類似する生物学的系と所望の分析対象系とは異なる生物学的系とを峻別することができる刺激および応答のパターンを抽出する工程をさらに包含する。ここでは、さらに、前記所望の分析対象系の特異的峻別を可能にする刺激を抽出する工程を包含してちょい。

[0679] 別の局面では、上記工程 D)の代わりに、所望の刺激に関する生物学的系および応答のパターンに対応する生物学的系および応答の組み合わせに関連する刺激を算出する工程を包含する。

[0680] 別の局面では、上記工程 D)の代わりに、所望の応答に関する生物学的系および刺激のパターンに対応する生物学的系および刺激の組み合わせに関連する応答を算出する工程を包含する。

[0681] このように、本発明は、三次元のパラメータをクラスタリングを応用することによって、二次元が決定されているメンバーについて、類似のメンバーをその二次元力も効率よく類推して抽出することができるという点で、非線形系である生物学的系において予想外の効率性を見出した点にその意義の一つがある。

[0682] 従って、別の局面において、本発明は、この方法を実現するために、刺激応答に関して生物学的系を分析するシステムを提供する。このシステムは、 A)生物学的系に関する情報を含む生物学的系データベースと、刺激に関する情報を含む入力情報データベースと、該生物学的系の該刺激に対する応答に関する情報を含む出力情報データベースとを提供する手段； _B)該入力情報データベースからの入力データと該出力データベースの出力データとの組み合わせを抽出する手段; C)該入力データおよび該出力データのそれぞれにつ、て、クラスタリングを計算する手段；および D )所望の分析対象系に関する刺激および応答のパターンに対応する刺激および応答の組み合わせに関連する生物学的系を算出する手段を包含する。これらの手段は、上記方法における各工程において説明されるように、当業者は、本明細書の記載に基づき実施することができる。これらのほとんどは、 CPUを用いて実現され得る。

[0683] 従って、別の局面では、本発明は、刺激応答に関して生物学的系を分析する方法をコンピュータに実現させるプログラムを提供する。このプログラムが実現させる方法は: A)生物学的系に関する情報を含む生物学的系データベースと、刺激に関する情報を含む入力情報データベースと、該生物学的系の該刺激に対する応答に関する情報を含む出力情報データベースとを提供する工程; B)該入力情報データベース力の入力データと該出力データベースの出力データとの組み合わせを抽出するェ程; C)該入力データおよび該出力データのそれぞれについて、クラスタリングを計算する工程;および D)所望の分析対象系に関する刺激および応答のパターンに対応する刺激および応答の組み合わせに関連する生物学的系を算出する工程、所望の刺激に関する生物学的系および応答のパターンに対応する生物学的系および応答の組み合わせに関連する刺激を算出する工程または所望の応答に関する生物学的系および刺激のパターンに対応する生物学的系および刺激の組み合わせに関連する応答を算出する工程を行う工程を包含する。ここでは、本明細書において記載された上記方法における各工程において説明されるように、当業者は、本明細書の記載に基づき実施することができる。これらのほとんどは、 CPUを用いて実現され得る。

[0684] 別の局面では、本発明は、刺激応答に関して生物学的系を分析する方法をコンビユータに実現させるプログラムを格納した記録媒体を提供する。この記録媒体によつて実現される方法は: A)生物学的系に関する情報を含む生物学的系データベースと、刺激に関する情報を含む入力情報データベースと、該生物学的系の該刺激に対する応答に関する情報を含む出力情報データベースとを提供する工程; B)該入力情報データベース力の入力データと該出力データベースの出力データとの組み合わせを抽出する工程; C)該入力データおよび該出力データのそれぞれについて、クラスタリングを計算する工程；および D)所望の分析対象系に関する刺激および応答のパターンに対応する刺激および応答の組み合わせに関連する生物学的系を算出する工程、所望の刺激に関する生物学的系および応答のパターンに対応する生物学的系および応答の組み合わせに関連する刺激を算出する工程または所望の応答に関する生物学的系および刺激のパターンに対応する生物学的系および刺激の組み合わせに関連する応答を算出する工程を行う工程を包含する。ここでは、本明細書にお、て記載された上記方法における各工程にぉ、て説明されるように、当業者は、本明細書の記載に基づき実施することができる。これらのほとんどは、 CPUを用いて実現され得る。

[0685] 本明細書において引用された、科学文献、特許、特許出願などの参考文献は、その全体が、各々具体的に記載されたのと同じ程度に本明細書において参考として援用される。

[0686] 以上、本発明を、理解の容易のために好まし!/ヽ実施形態を示して説明してきた。以下に、実施例に基づいて本発明を説明するが、上述の説明および以下の実施例は、例示の目的のみに提供され、本発明を限定する目的で提供したのではない。従つて、本発明の範囲は、本明細書に具体的に記載された実施形態にも実施例にも限定されず、特許請求の範囲によってのみ限定される。当業者は、以下の実施例から、適宜細胞、支持体、生物学的因子、塩、正に荷電した物質、負に荷電した物質、ァクチン作用物質などを選択し、実施することができることが理解される。

実施例

[0687] 以下に実施例を示して本発明をさらに詳しく説明するが、この発明は以下の例に限定されるものではない。以下の実施例において用いられる試薬、支持体などは、例外を除き、 Sigma (St. Louis, USA,和光純薬 (大阪、日本）、松浪硝子 (岸和田、日本)など力も市販されるものを用いた。 [0688] (実施例 1 :試薬）

この実施例において調製したものは以下のとおりである。

[0689] ァクチン作用物質の候補として、種々の細胞外マトリクスタンパク質およびその改変体もしくはそのフラグメントを準備した。この実施例において調製したものは以下のとおりである。フイブロネクチンなどは、巿販のものを用い、フラグメントおよび改変体は

、遺伝子操作して改変したものを用いた。

1)フイブロネクチン（配列番号 11)；

2)フイブロネクチン 29kDaフラグメント；

3)フイブロネクチン 43kDaフラグメント；

4)フイブロネクチン 72kDaフラグメント；

5)フイブロネクチン改変体（配列番号 11のうち、 152位のァラニンをロイシンに変化させたもの）；

6)プロネクチン F (三洋化成、京都、日本）；

7)プロネクチン L (三洋化成）；

8)プロネクチン Plus (三洋化成）；

9)ラミニン (配列番号 6、 8および 10)；

10) RGDペプチド（トリペプチド）；

11 ) RGDを含んだ 30kDaペプチド；

12)ラミニンの 5アミノ酸（IKVAV)；

13)ゼラチン。

[0690] DNAとしてトランスフエクシヨンのためのプラスミドを調製した。プラスミドとして、 pE GFP— N1および pDsRed2— N1 (ともに BD Biosciences, Clontech、 CA、 US A)を用いた。これらのプラスミドでは、遺伝子発現はサイトメガロウィルス（CMV)の制御下にある。プラスミド DNAを、 E. coli (XLl blue, Stratgene, TX, USA)中で増幅し増幅したプラスミド DNAを複合体パートナーの一方として用いた。 DNAは、 DNaseも RNaseも含まない蒸留水中に溶解した。

[0691] 使用したトランスフエクシヨン試薬は以下の通りである： Effectene Transfection Reagent (cat. no. 301425, Qiagen, CA) , TransFastTM Transfection Re agent (E2431 , Promega, WI) , TfxTM- 20 Reagent (E2391 , Promega, WI ) , SuperFect Transfection Reagent (301305, Qiagen, CA) , PolyFect T ransfection Reagent (301105, Qiagen, CA) , LipofectAMINE 2000 Rea gent ( 11668-019, Invitrogen corporation, CA) , JetPEI ( X 4) cone. ( 101- 30, Polyplus- transfection, France)および ExGen 500 (R0511 , Fermentas Inc. , MD)。トランスフエクシヨン試薬は、上記 DNAおよびァクチン作用物質にあらカじめ加えるかあるいは DNAと複合体を先に生成して力も使用した。

[0692] このようにして調製した溶液を以下のトランスフエクシヨンアレイを用いたアツセィに用いた。

[0693] (実施例 2：トランスフエクシヨンアレイ一間葉系幹細胞を用いた実証）

本実施例では、固相におけるトランスフエクシヨン効率の改善を観察した。そのプロトコルを以下に示す。

[0694] (プロトコル）

DNAの最終濃度は、 Lに調整した。ァクチン作用物質は、 ddH O中で 1

2

0 μ ^ μ Lのストックとして保存した。全ての希釈を PBS、 ddH Oまたはダルベッコ

2

MEM培地を用いて行った。希釈系列として、例えば、 0. 2 gZ レ 0. 2Ί nも/ レ 0. 4 μ g, し、 0. 53 μ g/ μレ 0. ο μ g/ μ L·^ 0. 8 μ g/ L、丄. 0 gz 1. 07 μ Ε μ ^ 1 · 33 g/ L、などを調製した。

[0695] トランスフエクシヨン試薬は、それぞれの製造業者が提供する指示書に従って、使用した。

[0696] プラスミド DNA :グリセロールストックから lOOmLの L— amp中でー晚増殖させ、 Qi aprep Miniprepまた ίま Qiagen Plasmid Purification Maxiを用ヽて造桌者が提供する標準プロトコールによって精製した。

[0697] 本実施例では、以下の 5種類の細胞を利用して、効果を確認した:ヒト間葉系幹細胞（hMSCs、 PT— 2501、 Cambrex BioScience Walkersville, Inc. , MD)、ヒト胚性腎細胞（HEK293、 RCB1637、 RIKEN Cell Bank, JPN)、 NIH3T3- 3 細胞（RCB0150, RIKEN Cell Bank, JPN)、 HeLa細胞（RCB0007、 RIKE N Cell Bank, JPN)および HepG2 (RCB1648、 RIKEN Cell Bank, JPN)。これらは、 L— glutおよび penZstrepを含む DMEMZlO%IFS中で培養した。

[0698] (希釈および DNAのスポット）

トランスフエクシヨン試薬と DNAとを混合して DNA—トランスフエクシヨン試薬複合体を形成させる。複合体形成にはある程度の時間が必要であることから、上記混合物を、アレイ作製機 (armyer)を用いて固相支持体 (例えば、ポリ—L—リジンスライド )にスポットした。本実施例では、固相支持体として、ポリ— L—リジンスライドのほか、 APSスライド、 MASスライド、コーティングなしのスライドを用いた。これらは、松浪硝子 (岸和田、日本)など力入手可能である。

[0699] 複合体形成およびスポット固定のために、真空乾燥機中で一晩スライドを乾燥させた。乾燥時間の範囲は、 2時間から 1週間とした。

[0700] ァクチン作用物質は、上記複合体形成時に使用してもよ!/、が、本実施例では、スポッティングの直前に使用する形態も試験した。

[0701] (混合液の調製および固相支持体への適用）

エツペンドルフチューブに、 300 μ Lの DNA濃縮緩衝液（EC緩衝液） + 16 のェンノヽンサ一を混合した。これをボルテックスによって混合し、 5分間インキュベートした。 50 Lのトランスフエクシヨン試薬（Effecteneなど）をカ卩え、そしてピペッティングによって混合した。トランスフエクシヨン試薬を適用するために、スライドのスポットのまわりにワックス環状ノリヤーを引いた。スポットのワックスで囲まれた領域に 366 μ の混合物を加え、室温で 10から 20分間インキュベートした。これにより、支持体への手動による固定が達成された。

[0702] (細胞の分配）

次に、細胞を添加するプロトコルを示す。トランスフエタトのために細胞を分配した。この分配は、通常、フード内で試薬を減圧吸引して行った。スライドを皿に置き、そしてトランスフエクシヨンのために細胞を含む溶液をカ卩えた。細胞の分配は、以下のとおりである。

[0703] 細胞の濃度が 25mL中 10⁷細胞になるように、増殖中の細胞を分配した。四角の 10 O X 100 X 15mmのペトリ皿または半径 lOOmmX 15mmの円形ディッシュ中で、スライド上に細胞をプレーティングした。約 40時間、トランスフエクシヨンを進行させた。これは、約 2細胞周期にあたる。免疫蛍光のためにスライドを処理した。

[0704] (遺伝子導入の評価）

遺伝子導入の評価は、例えば、免疫蛍光、蛍光顕微鏡検査、レーザー走査、放射性標識および感受性フィルムまたはェマルジヨンを用いた検出によって達成した。

[0705] 可視化されるべき発現されたタンパク質が蛍光タンパク質であるなら、それらを蛍光顕微鏡検査で見てそして写真を撮ることができる。大きな発現アレイに関しては、スライドをデータ保存のためにレーザースキャナーで走査し得る。発現されたタンパク質を蛍光抗体が検出し得るなら、免疫蛍光のプロトコールを引き続いて行うことができる。検出が放射能に基づくなら、スライドを上記で示したように付着し得、そしてフィルムまたはェマルジヨンを用いたオートラジオグラフィ一によつて放射能を検出することができる。

[0706] (レーザー走査および蛍光強度定量）

トランスフエクシヨン効率を定量するために、本発明者らは、 DNAマイクロアレイスキャナ（GeneTAC UC4 X 4、 Genomic Solutions Inc. , MI)を使用した。総蛍光強度 (任意の単位)を測定した後、表面積あたりの蛍光強度を計算した。

[0707] (共焦点顕走査顕微鏡による切片観察）

使用した細胞を、組織培養ディッシュに最終濃度 1 X 10⁵細胞 Zゥエルで播種し、適切な培地を用いて (ヒト間葉系細胞の場合ヒト間葉系細胞基本培地 (MSCGM、 B ulletKit PT— 3001、 Cambrex Bioscience Walkersville, Inc.、 MD, USA )を用いた)培養した。細胞層を 4%パラホルムアルデヒド溶液で固定した後、染色試薬である SYTOおよび Texas Red— Xファロィジン（Molecular Probes Inc. , Ο R, USA)を細胞層に添加して、核および Fァクチンを観察した。遺伝子産物によつて発色するサンプルまたは染色されたサンプルを共焦点レーザー顕微鏡 (LSM510 、 Carl Zeiss Co. , Lrd、ピンホールサイズ = Chi = 123 m、 Ch2= 108 m; 画像間隔 =0. 4)を用いて、切片像を得た。

[0708] (結果）

図 1に一例として HEK293細胞を用いた場合の種々のァクチン作用物質およびコントロールとしてのゼラチンを用いた結果を示す。 [0709] 結果から明らかなように、ゼラチンを用いた系ではトランスフエクシヨンがあまり成功していないのに対して、フイブロネクチン、フイブロネクチンの改変体であるプロネクチン（プロネクチン F、プロネクチン L、プロネクチン Plus)およびラミニンでは、顕著にトランスフエクシヨンが起こっていた。従って、このような分子は、トランスフエクシヨン効率を顕著に上昇させることが実証された。 RGDペプチド単体では、その効果はほとんど見えなかった。

[0710] 図 2および 3に、フイブロネクチンのフラグメントを用いた場合のトランスフエクシヨン効率の結果を示す。図 4にその結果をまとめた図を示す。 29kDaおよび 72kDaのフラグメントは、トランスフエクシヨン活性が顕著に示され、 43kDaフラグメントは、活性はあるものの、その程度は、低かった。従って、 29kDaに含まれるアミノ酸配列がトランスフエクシヨン効率の上昇に役割を果たして、ることが示唆される。 29kDaフラグメントは、夾雑がほとんど見られなかったのに対して、他の二つのフラグメント（43kDaおよび 72kDa)では、夾雑が見られた。従って、 29kDaドメインのみをァクチン作用物質として使用することが好ましくあり得る。また、 RGDペプチドのみではトランスフエクシヨン効率上昇活性は示されな力つた力これをつけた 30kDaのペプチドでは活性が見られた。また、ラミニンの 6アミノ酸をつけ高分子量にした系でもトランスフエクション活性が見られた。従って、これらのペプチド配列もまた、トランスフエクシヨン効率上昇活性において重要な役割を果たし得るがそれに限定されない。このような場合、少なくとも 5kDa、好ましくは少なくとも lOkDa,より好ましくは少なくとも 15kDaの分子量を含むことがトランスフエクシヨン効率上昇に必要であり得る。

[0711] 次に、種々の細胞におけるトランスフエクシヨン効率を調べた結果を図 5に示す。図 5では、従来トランスフエクシヨンが可能な細胞として HEK293細胞、 HeLa細胞、 3T 3細胞、ならびに従来トランスフエクシヨンがほとんど不可能といわれていた HepG2細胞および間葉系幹細胞 (MSC)を用いた本発明のトランスフエクシヨン方法の効果を示す。縦軸には GFPの強度を示した。

[0712] 図 5では、本発明の固相支持体を用いたトランスフエクシヨン法との比較対照として、従来の液相トランスフエクシヨン法を示した対比した。従来型の液相トランスフエクシヨンの方法は、キットを製造する製造会社の推奨する方法に従って行った。 [0713] 図 5から明らかなように、従来トランスフエクシヨン可能とされていた HEK293、 HeL a、 3T3はもちろん、トランスフエクシヨン不可能とされていた HepG2および MSCでも、 HeLaおよび 3T3に匹敵するトランスフエクシヨン効率が達成された。このような効果は、従来のトランスフエクシヨン系では決して達成されな力つたことであり、事実上すベての細胞にっ、てトランスフエクシヨン効率を上昇させることができ、実用に耐え得るトランスフエクシヨンをすベての細胞に提供する系が史上初めて提供されたことになる。また、固相条件を採用したことによって、相互夾雑も顕著に減少した。従って、固相支持体を使用する場合本発明は、集積化バイオアレイを製造するために適切な方法であることが実証された。

[0714] 次に図 6として、種々のプレートを用いた場合のトランスフエクシヨンの状態を示す結果を提供する。図 6の結果からも明らかなように、コーティングをした場合、コーティングをしていない場合よりも夾雑が少なくなつており、トランスフエクシヨン効率も上昇しているようであることが明らかになった。

[0715] 次に、図 7として、フイブロネクチンの濃度を 0、 0. 27、 0. 53、 0. 8、 1. 07および 1 . 33 (それぞれ/ z gZ / L)としてトランスフエクシヨンを行った場合の結果を示す。図 7 では、 PLL (ポリ— L—リジン）および APSでコーティングされたスライドおよびコーテイングされて!/ヽな、スライドにつ、て示す。

[0716] 図 7の結果から明らかなように、トランスフエクシヨン効率は、フイブロネクチン濃度の上昇に伴って上昇することが明らかになった。ただし、 PLLコーティングおよびコーテイングなしの場合には、 0. 53 gZ Lを超えると効率がプラトーに達していることがわかる。他方、 APSの場合は、 1. 07 gZ Lを超えても効果の上昇が見られた。

[0717] 次〖こ図 8として、フイブロネクチンの有無での、細胞接着プロファイルを示す写真を示す。図 9には、切片写真を示す。接着細胞の形状は、顕著に異なることが明らかになった（図 8)。細胞培養の最初の 3時間で、フイブロネクチン有の方は、細胞が完全に伸展したのに対して、フイブロネクチン無のほうは、伸展が限られていた（図 9)。ァクチンフィラメントの挙動を観察した図 9の結果について経時的に観察した結果を勘案すると、固相支持体上に沈着したフイブロネクチンのようなァクチン作用物質がァクチンフィラメントの形状および方向に影響を与え、トランスフエクシヨン効率などの物質の細胞への導入効率を上昇させるものと考えられる。具体的には、フイブロネクチンの存在下では、ァクチンフィラメントは、迅速に配置転換し、細胞伸展とともに核の下にある細胞質空間から消失する。フイブロネクチンのようなァクチン作用物質によって誘導される核周辺のァクチン枯渴によって、 DNAなどの標的物質が細胞内および必要に応じて核内へ移行すると考えられる。理論に束縛されないが、これは、細胞質の粘性の低下および正に荷電した DNA粒子が負に荷電したァクチンフィラメントに捕捉されることを防止するという効果に起因すると考えられる。また、核の表面積は、フイブロネクチン存在下で顕著に拡大することから（図 10)、 DNAなどの標的物質の核への移行が容易になるものと考えられる。

[0718] (実施例 3 :バイオアレイへの応用）

次に、上述の効果がアレイを用いた場合でも実証されるかどうかを確認するために規模拡大して実験を行った。

[0719] (実験プロトコル）

(細胞供給源、培養培地、および培養条件）

この実施例では、 5種類の異なる細胞株を使用した:ヒト間葉系幹細胞 (hMSC、 P T— 2501、 Cambrex Bioscience Walkersville, Inc. , MD)、ヒト胚性腎細胞 HEK293 (RCB1637, RIKEN Cell Bank, JPN)ゝ NIH3T3— 3 (RCB0150、 RIKEN Cell Bank, JPN)ゝ HeLa (RCB0007、 RIKEN Cell Bank, JPN)ゝおよび HepG2 (RCB1648、 RIKEN Cell Bank, JPN)。ヒト MSC細胞の場合、この細胞を、市販のヒト間葉細胞基底培地（MSCGM BulletKit PT— 3001, Cam brex Bioscience Walkersville, Inc. , MD)中で維持した。 HEK293細胞、 NI H3T3— 3細胞、 HeLa細胞および HepG2細胞の場合、これらの細胞を、 10% ゥシ胎仔血清（FBS、 29— 167— 54、 Lot No. 2025F、 Dainippon Pharmaceut ical CO. , LTD. , JPN)を有するダルベッコ改変イーグル培地（DMEM、 Lーグルタミンおよびピルビン酸ナトリウムを有する高グルコース（4. 5g/L) ; 14246- 25 、 Nakalai Tesque, JPN)中で維持した。全ての細胞株を、 37°C、 5% COに制

2 御されたインキュベータ一中で培養した。 hMSCを含む実験において、本発明者らは、表現型の変化を回避するために、 5継代未満の hMSCを使用した。 [0720] (プラスミドおよびトランスフエクシヨン試薬）

トランスフエクシヨンの効率を評価するために、 pEGFP— Nlベクターおよび pDsRe d2—Nlベクター（カタログ番号 6085— 1、 6973— 1、 BD Biosciences Clontec h, CA)を使用した。共に遺伝子発現は、サイトメガロウィルス (CMV)プロモーターの制御下であった。トランスフエタトされた細胞は、それぞれ、連続的に EGFPまたは DsRed2を発現した。プラスミド DNAを、 Escherichia coli、 XL 1— blue株（2002 49, Stratagene, TX)を使用して増幅し、そして EndoFree Plasmid Kit (Endo Free Plasmid Maxi Kit 12362、 QIAGEN、 CA)によって精製した。全ての場合において、プラスミド DNAを、 DNaseおよび RNaseを含まない水に溶解した。トランスフエクシヨン試薬は以下のようにして得た： Effectene Transfection Reage nt (カタログ番号 301425、 Qiagen、 CA)、 TransFastTM Transfection Reage nt (E2431、 Promega、 Wl)、 TfxTM— 20 Reagent (E2391、 Promega、 Wl)、 SuperFect Transfection Reagent (30丄 305、 Qiagen、 CA)、 PolyFect Tra nsfection Reagent (301105, Qiagen, CA) , LipofectAMINE 2000 Reag ent (11668— 019、 Invitrogen corporation, CA) , JetPEI ( X 4) cone. (101 — 30、 Polyp lus― transfection^ France)、および ExGen 500 (R0511、 Ferme ntas Inc. , MD)。

[0721] (固相系トランスフエクシヨンアレイ（SPTA)生成）

「リバーストランスフエクシヨン」にってのプロトコルの詳細は、ウェブサイト http : Z / staff a. wi. mit. eauz saoatmi― public, reverse― transfection. htm の「 Reverse Transfection Homepage」に記載されていた。本発明者らの固相系トランスフエクシヨン（SPTA方法）において、疎水性フッ素榭脂コーティングによって分離した 48平方パターン（3mm X 3mm)を有する 3つの型のスライドガラス（シラン処理したスライドガラス； APSスライド、およびポリ -L-リジンでコ一ティングしたスライドガラス； PLLスライド、および MASでコーティングしたスライド； Matsunami Glass I nd. , LTD. , JPN)を研究した。

[0722] (プラスミド DNAプリンティング溶液の調製）

SPTAを生成するための 2つの異なる方法を開発した。その主な違いは、プラスミド DNAプリンティング溶液の調製にある。

[0723] (方法 A)

Effectene Transfection Reagentを使用する場合、プリンティング溶液は、プラスミド DNAおよび細胞接着分子 (4mgZmLの濃度で超純水に溶解したゥシ血漿フイブロネクチン（カタログ番号 16042— 41、 Nakalai Tesque、 JPN) )を含んだ。上記の溶液を、インクジェットプリンタ（synQUADTM、 Cartesian Technologies , Inc. , CA)を用いて力、または手動で 0. 5〜10 /z Lチップを用いて、スライドの表面に適用した。このプリントしたスライドガラスを安全キャビネットの内側で室温にて 15 分間かけて乾燥させた。トランスフエクシヨンの前に、総 Effectene試薬を、 DNAプリントしたスライドガラス上に静かに注ぎ、そして室温にて 15分間インキュベートした。過剰の Effectene溶液を、吸引ァスピレーターを用いてスライドガラスから除去し、そして安全キャビネットの内側で室温にて 15分間かけて乾燥させた。得られた DNAプリントしたスライドガラスを、 100mm培養ディッシュの底に置き、そして約 25mLの細胞懸濁液（2〜4 X 10⁴細胞 ZmL)を、このディッシュに静かに注いだ。次いで、このディッシュを 37°C、 5% COのインキュベーターに移し、 2〜3日間インキュベートし

2

た。

[0724] (方法 B)

他のトランスフエクシヨン試薬（TransFastTM、 TfxTM— 20、 SuperFect、 PolyF ect、 LipofectAMINE 2000、 JetPEI ( X 4) cone.または ExGen)の場合、プラスミド DNA、フイブロネクチン、およびトランスフエクシヨン試薬を、製造業業者が配布する指示書に示される比率に従って 1. 5mLのマイクロチューブ中で均一に混合し、そしてチップ上にプリンティングする前に室温にて 15分間インキュベートした。プリンテイング溶液を、インクジェットプリンターまたは 0. 5〜 10 Lチップを用いてスライドガラスの表面上に適用した。このプリントしたスライドガラスを、安全キャビネットの内側で室温にて 10分間かけて完全に乾燥させた。プリントしたスライドガラスを 100mm培養ディッシュの底に置き、そして約 3mLの細胞懸濁液（2〜4 X 10⁴細胞 ZmL)を添加し、安全キャビネットの内側で室温にて 15分間にわたってインキュベートした。インキュベーシヨン後、新鮮な培地をこのディッシュに静か〖こ注いだ。次いで、このディッシュを 37°C、 5% COのインキュベーターに移し、 2〜3日間インキュベートした。ィ

2

ンキュベーシヨン後、本発明者らは、蛍光顕微鏡（IX— 71、 Olympus PROMARK ETING, INC. , JPN)を用いて、増強された蛍光タンパク質（EFP、 EGFP、および DsRed2)の発現に基づヽてトランスフタト体を観察した。位相差画像を同じ顕微鏡を用いて撮った。両プロトコルにおいて、細胞をパラホルムアルデヒド (PFA)固定方法（PBS中の 4% PFA、処理時間は、室温にて 10分間）を用いることによって固定した。

[0725] (レーザー走査および蛍光強度定量）

[0726] (結果）

(フイブロネクチン支持局所的トランスフエクシヨン）

トランスフエクシヨンアレイチップを、図 11に示されるように構築した。トランスフエクシヨンアレイチップは、 PLLコーティングされたスライドグラス上で DNAZトランスフエクシヨン試薬およびフイブロネクチンを含む細胞培養液をマイクロプリントすることによつて構築した。

[0727] 種々の細胞をこの実施例において用いた。これらの細胞は、通常使用される培養条件で培養した。これらの細胞はスライドガラスに付着することから、細胞は、効率よく取り込まれ、そしてアレイ上に与えられた位置でプリントされた DNAに対応する遺伝子を発現した。通常のトランスフエクシヨン方法 (例えば、カチオン性脂質またはカチオン性高分子媒介トランスフエクシヨン）と比較すると、本発明の方法を用いた場合のトランスフエクシヨン効率は、いずれも顕著に高力た。特に、トランスフエタトすることが困難とされていた HepG2、 hMSCなどのような組織幹細胞でも、効率よくトランスフェクトされることが見出されたことは、特に重要である。 hMSCの場合には、従来方法の約 40倍以上の効率上昇が見られた。また、高密度アレイに必要な高い集積度も達成された (すなわち、アレイ上で隣接するスポット同士の間の夾雑が顕著に減っていた）。これは、 EGFPおよび Ds— REDのチェック状パターンのアレイを生成することによって確認した。ヒト MSCをこのアレイにおいて培養し、実質的にすべての空間解像度が示されるように対応する蛍光タンパク質を発現させた。その結果図 12に示されるように、ほとんど夾雑していないことが明らかになった。プリント混合物の個々の成分の役割に関するこの研究に基づいて、種々の細胞に関して、トランスフエクシヨン効率の最適化を行うことができる。

[0728] (フイブロネクチンによる局所的トランスフエクシヨンにおける効率化）

本発明者らの上述してきたデータを総合すると、フイブロネクチンなどの接着因子または細胞外マトリクスタンパク質と称されて!/ヽたタンパク質は、細胞接着活性以外の活性を有することが明らかになった。そのような活性としては、種々の細胞によって異なるが、これらの活性は、トランスフエクシヨン効率の上昇に関与していることがわかる。なぜなら、フイブロネクチンの有無で接着の様子を調べた結果（図 8)によると、接着の状態自体は差異が見られな力つた力もである。

[0729] (ヒト間葉系幹細胞の固相系トランスフエクシヨンアレイ）

多様な種類の細胞に分ィ匕するヒト間葉系幹細胞 (hMSC)の能力は、組織再生および組織復活を標的化する研究にとって特に興味深いものになっている。特に、これらの細胞の形質転換につ、ての遺伝子解析は、 hMSCの多能性を制御する因子を解明する上で、関心が高まっている。 hMSCの研究は、所望の遺伝物質を用いたトランスフエクシヨンが不可能な点にある。

[0730] これを達成するために、従来の方法は、ウィルスベクターまたはエレクト口ポレーションのいずれかの技術を含む。本発明者らが開発した複合体—塩という系を用いることにより、種々の細胞株（hMSCを含む）に対して高いトランスフエクシヨン効率ならびに密集したアレイ中での空間的な局在の獲得を可能にする固相系トランスフエクシヨンが達成された。固相系トランスフエクシヨンの概略を、図 13Aに示す。

[0731] 固相系トランスフエクシヨンにより、インビボ遺伝子送達のために使用され得る「トランスフエクシヨンパッチ」の技術的な達成ならびに hMSCにおける高スループットの遺伝子機能研究のための固相系トランスフエクシヨンアレイ（SPTA)が可能になることが判明した。

[0732] 哺乳動物細胞をトランスフタトするための多数の標準的な方法が存在する力遺伝物質の hMSCへの導入については、 HEK293、 HeLaなどの細胞株を比較して不便かつ困難であることが知られている。従来使用されるウィルスベクター送達またはエレクト口ポレーシヨンのいずれも重要である力潜在的な毒性（ウィルス方法）、ゲノムスケールでの高スループット分析を受けにく、こと、およびインビボ研究に対して制限された適用性 (エレクト口ポレーシヨンに関して）のような不便さが存在する。

[0733] 固相支持体に簡便に固定することができ、かつ徐放性および細胞親和性を保持した固相支持体固定系が開発されたことにより、これらの欠点のほとんど克服することができた。

[0734] 上述の実験の結果の一例を、図 13Bに示す。マイクロプリンティング技術を使用する本発明者らの技術を用いて、選択された遺伝物質、トランスフエクシヨン試薬および適切な細胞接着分子、ならびに塩を含む混合物を、固体支持体上に固定ィ匕し得た。混合物を固定ィ匕した支持体の上での細胞培養は、その培養細胞に対する、混合物中の遺伝子の取り込みを可能にした。その結果、支持体接着細胞における、空間的に分離した DNAの取り込みを可能にした（図 13B)。

[0735] 本実施例の結果、 V、くつかの重要な効果が達成された：高、トランスフエクシヨン効率 (その結果、統計学的に有意な細胞集団が研究され得る）、異なる DNA分子を支持する領域間の低い相互夾雑 (その結果、個々の遺伝子の効果が、別々に研究され得る）、トランスフエタト細胞の長期生存、高スループットの互換性のある形式および簡便な検出方法。これらの基準を全て満たす SPTAは、さらなる研究のための適切な基盤となる。

[0736] これらの目的の達成を明確に確立するために、上述のように本発明者らは、 5種類の異なる細胞株（HEK293、 HeLa, NIH3T3、 HepG2および hMSC)を、本発明者らの方法論 (固相系でのトランスフエクシヨン） (図 13Aおよび図 13Cを参照のこと）および従来の液相系トランスフエクシヨンの両方を用いて一連のトランスフエクシヨン条件下で研究した。 SPTAの場合、相互夾雑を評価するために、本発明者らは、チヱック模様のパターンでガラス支持体上にプリントした赤色蛍光タンパク質 (RFP)および緑色蛍光タンパク質 (GFP)を使用し、一方、従来の液相系トランスフエクシヨンを含む実験の場合 (ここで、本来、トランスフエタト細胞の自発的な空間的分離は達成され得ない）、本発明者らは、 GFPを使用した。いくつかのトランスフエクシヨン試薬を評価した： 4つの液体トランスフエクシヨン試薬（Effectene、 TransFastTM, TfxTM— 2 0、 LopofectAMINE 2000)、 2つのポリアミン（SuperFectゝ PolyFect)、ならびに 2つの型のポリイミン (jetPEI ( X 4)および ExGen 500)。

[0737] トランスフエクシヨン効率：トランスフエクシヨン効率を、単位面積あたりの総蛍光強度として決定した（図 14A。図 14Bはそのイメージを示す。 ) ₀使用した細胞株に従って、最適な液相の結果を、異なるトランスフエクシヨン試薬を用いて得た（図 14C— Dを参照のこと)。次いで、これらの効率的なトランスフエクシヨン試薬を、固相系プロトコルの最適化に使用した。 V、くつかの傾向が観察された：容易にトランスフエタト可能な細胞株（例えば、 HEK293、 HeLa、 NIH3T3)の場合、固相系プロトコルで観察されたトランスフエクシヨン効率は、標準的な液相系プロトコルと比較してわずかに優れていたが、本質的に類似したレベルで達成されている（図 14)。

[0738] し力し、細胞をトランスフエタトするのが困難な場合（例えば、 hMSCおよび HepG2 )において SPTA方法論に最適化した条件を用いることによって、本発明者らは、細胞の特徴を維持しながら、トランスフエクシヨン効率が 40倍まで増加したことを観察した（上述のプロトコルおよび図 14C Dを参照のこと）。 hMSCの特定の場合（図 15) 、最良条件は、ポリエチレンィミン (PEI)トランスフエクシヨン試薬の使用を含んだ。予想したように、高いトランスフエクシヨン効率を実現するための重要な因子は、ポリマー内の窒素原子 (N)の数とプラスミド DNA内のリン酸残基 (P)の数との間の電荷バランス (NZP比率）、ならびに DNA濃度である。一般的に、 NZP比率および濃度における増大は、トランスフエクシヨン効率の増大を生じる。並行して、本発明者らは、 h MSCの溶液トランスフエクシヨン実験における高!ヽ DNAおよび高!、NZP比率の場合に、細胞生存率の有意な低下を観察した。これら 2つの拮抗因子に起因して、 hM SCの液相系トランスフエクシヨンの効率は、かなり悪、非常に低、細胞生存率 (NZ P比率〉 10で観察された)であった。しかし、 SPTAプロトコルは、細胞生存率にも細胞形態にも有意に影響を与えることなぐ非常に高い（固体支持体に固定された) N ZP比率および DNA濃度を許容し (おそらく、細胞膜に対する固体支持体の安定化効果に起因する）、従って、このことがおそらぐトランスフエクシヨン効率の劇的な改善の原因となっている。 SPTAの場合、 10の NZP比率が最適であることが見出され、細胞毒性を最小化しながら十分なトランスフエクシヨンレベルを提供する。 SPTAプロトコルにおいて観察されたトランスフエクシヨン効率の増大に関するさらなる理由は、高い局所的な DNA濃度 Zトランスフエクシヨン試薬濃度 (これは、液相系トランスフエクシヨン実験において使用される場合は細胞死を生成する）の達成である。

[0739] チップ上での高いトランスフエクシヨン効率の達成のための重要な点は、使用されるコーティング剤である。ガラス製のチップを用いた場合、 PLL力トランスフエクシヨン効率および相互夾雑の両方に関して、最良の結果を提供することを発見した（下記に考察する）。フイブロネクチンコーティングしない場合、少数のトランスフエタト体を観察した (他のすべての実験条件は一定に保った)。完全に確立したわけではないが、フイブロネクチンの役割はおそらぐ細胞接着プロセスを加速し (データは示して、ない）、ゆえに、表面を離れた DNA拡散が可能になる時間を制限するということである

[0740] 低い相互夾雑： SPTAプロトコルで観察されたより高いトランスフエクシヨン効率は別として、本技術の重要な利点は、別個に分離された細胞アレイの実現であり、その各位置では、選択した遺伝子が発現する。本発明者らは、フイブロネクチンでコーティングしたガラス表面上に、 JetPEI (「実験プロトコル」を参照のこと）およびフイブロネクチンと混合した 2つの異なるレポーター遺伝子 (RFPおよび GFP)をプリントした。得られたトランスフエクシヨンチップを適切な細胞培養に提供した。最良であると見出された実験条件下において、発現された GFPおよび RFPは、それぞれの cDNAがスポットされた領域に局在した。相互夾雑はほとんど観察されな力つた（図 16)。しかし、フィブロネクチンまたは PLLの非存在下において、固相でのトランスフエクシヨンの障害となる相互夾雑が観察され、そしてトランスフエクシヨン効率は、有意に低力つた（図 6を参照)。このことは、細胞接着および支持体表面力離れて拡散するプラスミド DNA の相対的な割合力高いトランスフクシヨン効率および高い相互夾雑の両方に対して重要な因子であるという仮説を立証する。

[0741] 相互夾雑のさらなる原因は、固体支持体上のトランスフクシヨン細胞の移動性であり得る。本発明者らは、数個の支持体上での細胞接着速度（図 16C)およびプラスミド DNAの拡散速度の両方を測定した。その結果、最適条件下において DNA拡散はほとんど生じな力つた。しかし、高い相互夾雑条件下において、細胞接着が完了するまでの時間に、相当な量のプラスミド DNAが拡散し、その結果、固相表面カもプラスミド DNAが涸渴した。

[0742] この確立された技術は、経済的な高スループットの遺伝子機能スクリーニングの状況において特に重要である。実際に、必要とされる少量のトランスフエクシヨン試薬および DNA、ならびに全プロセス (プラスミドの単離カゝら検出まで)を自動化する可能性は、上記の方法の有用性を増大する。

[0743] 結論として、本発明者らは、複合体一塩を用いた系で、 hMSCトランスフエクシヨンアレイを好首尾に実現した。このことは、多能性幹細胞の分化を制御する遺伝子機構の解明など、固相系トランスフエクシヨンを利用した種々の研究における高スループット研究を可能にすることになる。固相系トランスフエクシヨンの詳細な機構ならびに高スループットのリアルタイム遺伝子発現モニタリングに対するこの技術の使用に関する方法論は種々の目的に応用可能であることが明らかになった。

[0744] (実施例 4 :数理解析）

次に、実施例 2の手法を用いて得られたデータをもとにプロファイルを生成した。

[0745] (分化誘導）

各レポーターを固相支持体に固定し、未分化の間葉系幹細胞の維持培地 (MSC GM、 PT— 3001、 PT— 3238、 PT— 4105、 Cambrex、 BioWhittaker, USA)にお！、て 2日間培養後、分化誘導培地（hMSC Differentiation, PT— 3002、 PT 4120、 Cambrex、 BioWhittaker, USA)に培地を換え、各レポーターの応答プロファイルを測定した。

[0746] (数理解析法）

使用した数理解析法を図 18 (図 18A— B (18— 1〜18— 2) )に示す。

[0747] (使用した転写因子）

図 19および図 24に示すように、 17種類の転写因子（ISRE、 RARE, STAT3、 G AS、 NFAT、 MIC、 API, SRE, GRE, CRE、 NF κ B、 ERE、 TRE、 E2F、 Rb、 p 53)を、 GFPに作動可能に連結したプラスミド (Clontechから市販される）を用いて、間葉系幹細胞の骨芽細胞分ィ匕を観察した。このとき得られたプロファイルを図 19に示す。また、転写因子レポーターの構築は、図 23に示されるように行った。

[0748] 転写因子のレポーターのアツセィを行った。これは Clontechにより公開されているコントロール条件 (細胞、添加因子、培養条件など）にしたがって行った。

[0749] その結果を図 25に示す。このように DNAのみと比較した場合、ほとんどの転写因子において誘導因子を添加したときに誘導力 Sかかることが実証された。

[0750] 次に、骨分ィ匕誘導の際の転写因子活性の時系列的測定を行った。これは上述の条件に従って、分ィ匕誘導させたときにプロファイルを比較したものである。プロフアイルは、各レポーター遺伝子を固相系トランスフエクシヨン法を用いて導入し、 2日間未分ィ匕維持培地にて培養を行い、骨芽細胞分化誘導培地と交換した。この時点を骨芽細胞分ィ匕開始時間とした。添加因子などに関しては、骨芽細胞分化誘導培地に推奨の濃度にて行った。その他の培養に関しては、 Cambrex社の指示書通りに行った

[0751] 結果を図 26に示す。培地交換後 10時間〜 30時間では、図 26に左のようなプロフアイルパターンを示していたのに対し、培地交換後 5〜6日では、右のようなプロファィルパターンを示し、顕著に変動していることが明らかになった。これを、図 27に示される式を用いて、位相を算出し、その結果を図 27の右の表にまとめた。このように、分化に特に深い関係がある、 ISRE、 RARE, STAT3、 GRE、 CRE、 TRE、 E2F、および p53において、位相の反転が見られた。従って、位相を判定することは、プロセスの変化が起こる、つまり、転写制御が起こっていると判定することができることが明らかになった。

[0752] (プロモーターの任意性）

次に、分ィ匕誘導初期において任意に抽出される組み合わせを変化させるときの同定可能性を実証した。解析は図 20に示されるように行った。

[0753] この結果を図 20に示す。この解析により、分ィ匕のごく初期に関しては、分化誘導を把握できない (他のノイズもあると考えられる）力約 15時間後以降では、確認することが可能であることが判明した。変化を同定することができるのが 100%となったのは、本実施例では 8以上であった力抽出数が 3のときでもすでに 90%を超える同定率を示しており、 2のときでも 88%、 1のときでも 82%を示していることから、 1つでも、 2 つでも、あるいは少なくとも 3つでも、細胞の状態を判定または同定するのに充分であることが明らかになった。

[0754] (未分化維持）

次に、未分ィ匕維持に関して、任意に抽出される組み合わせを変化させて解析した。解析は図 20に記載されるものに準じて行った。

[0755] この結果を図 21に示す。分化誘導時の結果と比べると大きく異なり、この比較によつて、本実施例での処理により、幹細胞が分化誘導に向かっているのか未分化を未分ィ匕を維持しているのかが判断することができる。このような判断は、少なくとも 1つの生物学的因子を用いることによって行うことができた。このように少ない数でも充分に細胞の状態を判定することができることは、従来技術では達成できなかったことであり、本発明は、優れた効果を達成したということができる。

[0756] このようにプロセスを解析することによって、図 22に示すように、細胞機能の形成は、種々の因子のカクテルパーティープロセスとして記述することが可能であることがわかる。このようなプロセス記述により、本発明は、薬剤応答プロセスおよび分化誘導プ口セスの解析を行うことを可能にした。

[0757] (実施例 5 :杭がん剤）

本実施例では、シスブラチンを抗がん剤の例として、培地に混ぜ、細胞に曝露した。用いた濃度としては、 1 / Μ、 5 /ζ Μ、 10 /ζ Μなどを適宜採用して細胞の反応を見た。シスブラチンに耐性の細胞および感受性の細胞に対してシスブラチンを適用し、上述の実施例と同様にしてプロファイルを観察した。その結果、シスブラチンの濃度および耐性 Ζ感受性の違、により、顕著にプロファイルが変動することが明らかになつた ο

[0758] (実施例 6 :RNAi)

実施例 1に記載されるように細胞を固定し、生物学的因子として RNAiを用いて遺伝子ノックダウン効果に関するプロファイルを取得することができることを実証した。 R NAiとして以下のものを用いて、以下の実験を行った。リボザィム、 siRNAなどの遺伝子発現抑制法を用いて遺伝子発現抑制を行った細胞における応答反応をプロフィールとして得ることが可能である。

[0759] RNAi: http://www.nippongene.jp/pages/products/sirna/review/において人手可能な配列（例えば、 ControlsiRNAduplex)を使用した。

[0760] (RNAiのトランスフエクシヨン）

siRNAがまず、ノックダウンし得るかどうかを確認した。 EGFPに対する 5' -AAGCA GCAGGACUUCUUCAAG-3' siRNA (配列番号 12)を合成し、これを上述の実施例に記載されるようにアレイ基板を調製した。ここでは、プロモーター配列を含む核酸分子の代わりに siRNAを用いてアレイ基板を調製した。このアレイ基板を用いてトランスフェクトすると、標的遺伝子の発現が効果的に抑制されるかどうかを確認した。そのプロトコルは、図 28に示される。

[0761] (結果）

siRNAによる標的遺伝子抑制の効果を示す結果を図 29Aに示す。実際に標的遺伝子の発現が効果的に抑制された。このゲルでの結果は、任意のデータ形式でプロファイルとして格納することができる。

[0762] 次に、 siRNAでの結果をプロファイルデータとして保存する。（5 μ m/pixel以下の解像度有する TIFFフォーマットの画像データ）。このように siRNAでの結果は、プロファィルデータとして保存できる。そのような形式は、この実施例で示した形式に限定されず、当業者は任意の形式を用いることができる。

[0763] (実施例 7 :コラーゲン IVコートチップ上における PC12細胞のトランスフエクシヨンマイクロアレイの siRNAを用いた応用例）

次に、 siRNAを用いた遺伝子発現抑制実験を本実施例において行った。本実施例では、 EGFPに対する siRNAが特異的に EGFPの発現を抑制できるかどうかを指標に本発明が機能するかどうかを評価した。

[0764] 実施例 7などに記載されるような条件を用いて、コラーゲン IVをコーティングしたァレイ上で PC12のトランスフエクシヨンを行った。実施例 7において使用される遺伝子に代えて、以下の条件を使用した。

[0765] 0. 75ngの発現ベクター（pEGFP— Nl)、 HcRed(BD Clonetchより購入）をそれぞれアレイ上の 1スポットにスポッティングした。この後、 16. 5ngの siRNA(Dhar maconより購入。標的配列： 5'— GGC TAC GTC CAG GAG CGC AC C - 3' (配列番号 47) =a)またはスクランブル siRNA(Dharmaconより購入。標的配列： 5'— gCg CgC TTT gTA ggA TTC g —3' (配列番号 48) =b)をこのスポットに適用した。

[0766] 結果を図 29Bに示す。図 29B (A)に示されるように、 EGFPベクターおよび抗 EGF P siRNAを共トランスフエクシヨンした PC12細胞の場合、 HcRedのみが発色し、 pE GFP— N1に由来する緑色信号が抑制されていたことが判明した。他方、図 29B (B) に示されるように、スクランブル siRNAの場合は、緑色の蛍光が観察され、図 29B (A )における効果は、 RNAiの効果であることが確認された。図 29B (A)および図 29B ( B)における蛍光の強度を相対的に示した図を図 29B (C)に示す。 y軸は相対輝度により示す。 EGFPによる効果は、ほぼ完全に抑えられていることが分かる。

[0767] 図 29Cには、これらをまとめた結果およびグラフを示す。左のパネルは、 RNAiと p DNAとの比率を変動させた場合の、 EGFPの RNAiとスクランブル (Mock) RNAiとを比較した写真である。示されるように、 EGFPの RNAiでは阻害効果が示されているのに対してスクランブルでは、変化がなかった。こ rを、 DsRed2とともに示したものを右パネルに示す。実験条件は、上述のものに準じた。その結果、赤 (DsRed由来のシグナル）および緑 (EGFP由来のシグナル）は、 RNAiの効果に比例して示された。

[0768] 図 29Dには、 RNAiレポーターを用いたチップの模式図を示す。インプットシグナルとして RNAiを使用した場合、そのアウトプットとして EGFなどのシグナル発信が可能な遺伝子産物と目的となる遺伝子 (プロモーターを含む)をコードする核酸を共に導入した場合、アウトプットとしてそのシグナル発信を観察することによって、細胞情報を取り出すことが可能である。

[0769] 図 29Eには、種々のレポーター（pAPl— EGFP、 pAPl (PMA) -EGFP, pCRE

-EGFP, pE2F— EGFPゝ pERE— EGFP、 pGAS— EGFPゝ pGRE— EGFP、 p HSE— EGFPゝ pISRE— EGFP、 pMyc— EGFPゝ pNFAT— EGFPゝ pNFkB— E GFPゝ pRARE— EGFPゝ pRb— EGFPゝ pSTST3— EGFPゝ pSRE— EGFP、 pT RE— EGFP ^ pp53— EGFP、 pCREB— sensorゝ plkB— sensorゝ pp53— sensor 、 pCasapase3 - sensor ; シスエレメント配列は、クロンテックより購入。蛍光蛋白質遺伝子を組み換えて作成したプラスミドベクター）を用いた実験例を示す。このように、どのようなレポーターを用いても、本発明のシステムが作動することが分かる。

[0770] (実施例 8 :テトラサイクリン依存性プロモーターを用いた遺伝子発現調節）

実施例 1〜3に記載の実施例と同様に、テトラサイクリン依存性プロモーターを用いて遺伝子発現調節がどのようになされるかをプロファイルとして生成することができることを実証した。使用した配列は以下のとおりである。

[0771] テトラサイクリン依存性プロモーター（およびその遺伝子ベクター構築物）としては、 BD Biosciencesの pTet offおよび pTet onベクター系を用いた（http：〃 www.clo ntech.com/techinfo/vectors/cattet.shtmlを参照）。ベクターは、 pTRE— d2EGFPを利用した (http://www.ciontech.com/techinfo/vectors/vectorsT—Z/ pTRE-d2EuFP.sht mlに記載されている）。

[0772] (プロトコノレ）

アレイ基板上に、テトラサイクリン依存性プロモーターと、非依存性プロモーター（配列をご教示ください）とをプリントし、同一基板上においてテトラサイクリンによる遺伝子発現調節がされるかどうかをリアルタイムで計測した。その結果を、図 30に示す。図 30に示されるように、依存性プロモーターでのみ遺伝子発現の変化が測定された。図 31には、非依存性と依存性とにおける発現の実際の様子を写真として示す。このように、肉眼でもはっきりわ力る程度に比較可能に変化が測定可能となる。

[0773] (プロファールデータの測定）

リアルタイムに取得した画像をもとにして、細胞あたり、面積あたりの輝度変化をダラフ化し、ノイズ除去などの一次変換の後、多変量解析、信号処理法などを適用し、プ口ファイルデータを提示することができた。これを現象ごと、細胞ごとに比較することで、細胞特有の応答や同一性を取得することができた。

[0774] (実施例 9：遺伝子発現）

次に、構造遺伝子をコードする核酸分子を用いて細胞のプロファイルを作成した。ここでは、構造遺伝子として、嗅覚レセプター 17 (配列番号 13、 14)を使用した。プロトコノレは、実施例 1〜3に準じた。 [0775] その結果、プロモーターと同様に、遺伝子産物の量などを測定することで、細胞のプロファイルを作成することができることが実証された。

[0776] (実施例 10：アポトーシスシグナル）

次に、細胞内にあるカスパーゼ 3の活性ィ匕に着目してモニターしても、細胞のプロファイルを作成することができることを調べた。トランスフエタトおよびアレイの調製は上述の実施例と同様に行った。

[0777] ここでは、 pCaspase3― Sensor Vector (BD Biosciences Clontech, 1020 East M eadow Circle.PaloAlto, CA 94303 ;カタログ番号 8185— 1)を用いて、アポトーシスシグナルであるカスパーゼ 3をモニターした。

[0778] その結果、プロモーターと同様に、アポトーシスシグナルなどを測定することで、細胞のプロファイルを作成することができることが実証された。

[0779] (実施例 11：ストレスシグナル）

次に、細胞内にある JNK、 ERK、 p38などのアポトーシスシグナルを転写因子レポ一ターを使用してストレスシグナルに関し細胞のプロファイルを作成することができることを調べた。トランスフエタトおよびアレイの調製は上述の実施例と同様に行った。

[0780] ここでは、 BD Bioscience Clontechから入手した pAPl-EGFPゝ pCRE- EGFP、 p

SRE- EGFPを用いて、ストレスシグナルである JNK、 ERK：、 p38をモニターした。

[0781] その結果上述の実施例と同様に、ストレスシグナルなどを測定することで、細胞のプ口ファイルを作成することができることが実証された。

[0782] (実施例 12：分子局在化）

次に、蛍光タンパク質を目的遺伝子に融合させ、その発現プロファイルおよび細胞内における局在化を可視化することができることを実証した。

[0783] ここでは、蛍光タンパク質として、 GFP, RFP, CFP, BFPを使用し、目的遺伝子として

、 KIAAクローン、 cDNAライブラリーなどを使用し、これらを用いて遺伝子構築物を作製した。具体的に使用したものは以下のとおりである。

[0784] KIAAcDNAクローン (KIAA=かずさ DNA研究所、かずさ、千葉から入手可能）インビトロジェンの cDNA巿販ライブラリー

トランスフエタトおよびアレイの調製は上述の実施例と同様に行った。 [0785] ここでは、 KIAAクローンの内の KIAA1474を用いて、発現プロファイルおよび局在化をモニターした。

[0786] その結果上述の実施例と同様に、意図的に構築した遺伝子構築物を用いて、意図したパラメータについて、細胞のプロファイルを作成することができることが実証された。

[0787] (実施例 13：細胞形態変化）

次に、ある遺伝子を発現させて、あるいは、ノックダウンし、あるいは、添加物質 (ここでは、化学物質としてグリセ口フォスフェートを使用し、サイト力インとしてデキサメタゾンを使用する）細胞形態の変化をプロファイルとして取得することができることを実証した。細胞形態としては、細胞の多核化、伸展状態、伸展突起の伸長などを、三次元データとして取得し、解析した。

[0788] ここでは、導入した核酸分子の具体的な配列は以下のとおりである ^

[0789] KIAAクローン（前出）

転写因子に対する RNAi (CBFA-Ι,ΑΡΙ)。

[0790] トランスフエタトおよびアレイの調製は上述の実施例と同様に行った。

[0791] ここでは、上述の実施例で用いた間葉系幹細胞を用いて、骨芽細胞分化誘導した際の細胞形態をモニターした。

[0792] その結果上述の実施例と同様に、意図的に構築した遺伝子構築物を用いて、意図したパラメータについて、細胞のプロファイルを作成することができることが実証された。

[0793] (実施例 14：分子間相互作用）

次に、ツーハイブリッドシステム、 FRET、 BRETなどの手法を用いて細胞のプロフアイルを取得することができることを実証した。

[0794] ここでは、導入した核酸分子の具体的な配列は以下のとおりである

[0795] 嗅覚レセプター（配列番号 13〜38に示す配列をもつもの）と Gタンパク質 (配列番号 39〜44に示す配列をもつもの）

トランスフエタトおよびアレイの調製は上述の実施例と同様に行った。

[0796] ここでは、嗅覚レセプターと Gタンパク質の解離を臭い物質の誘導によってモニターし、これを蛍光波長の変化として用いて、細胞をモニターした。

[0797] ここで使用したツーハイブリッドシステム、 FRETおよび BRETは、具体的には以下のようにして行った。

[0798] ツーハイブリッドシステム（Clontechから入手； http://www.clontech.co.jp/product/ catalog/007003006.shtml) ₀ FRETおよび BRETは、ベルトールドジャパンから入手可能な機器を用いて測定した。

[0799] その結果上述の実施例と同様に、意図的に構築した遺伝子構築物を用いて、ツーハイブリッドシステム、 FRET、 BRETなどによっても、細胞のプロファイルを作成することができることが実証された。

[0800] (実施例 15：レセプタ一一リガンド）

次に、レセプターとリガンドとの相互作用を指標に細胞のプロファイルを取得することができることを実証した。細胞膜、核膜などに存在するレセプタータンパク質とリガンドとの相互作用情報を取得することは、細胞内のネットワーク形成に有用である。

[0801] この実施例において調製したものは以下のとおりである。

[0802] (細胞接着因子）

細胞接着分子の候補として、種々の細胞外マトリクスタンパク質およびその改変体もしくはそのフラグメントを準備した。この実施例において調製したものは以下のとおりである。細胞接着因子などは、市販のものを用いた。

1)プロネクチン F (三洋化成、京都、日本）；

2)プロネクチン L (三洋化成）；

3)プロネクチン Plus (三洋化成）；

4)フイブロネクチン（配列番号 2)

5)ゼラチン。

[0803] DNAとしてトランスフエクシヨンのためのプラスミドを調製した。プラスミドとして、 pEG FP- Nlおよび pDsRed2- Nl (ともに BDBiosciences,Clontech、 CA、 USA)を用いた。 EG Fの配列は、配列番号 45— 46に示される。これらのプラスミドでは、遺伝子発現はサイトメガロウィルス（CMV)の制御下にある。プラスミド DNAを、 E.coli(XLlblue、 Strat gene,TX,USA)中で増幅し増幅したプラスミド DNAを複合体パートナーの一方として用いた。 DNAは、 DNaseも RNaseも含まない蒸留水中に溶解した。

[0804] 使用したトランスフエクシヨン試薬は以下の通りである： Effectene Transfection Reage nt(cat. no.301425, iagen, CA), Trans FastTMTr ansfection Reagent(E2431, Promega, WI), TfeTM-20Reagent(E2391, Promega, WI),SuperFect Transfection Reagent(301 305, Qiagen, CA),PolyFect TransfectionReagent(301105, Qiagen, CA), LipofectAMI NE 2000Reagent(l 1668-019, Invitrogencorporation, CA), JetPEI( X 4)conc.(101- 30, Polyplus- transfection, France)および ExGen500(R0511, Fermentas Inc., MD)。トフンスフエクシヨン試薬は、上記 DNAおよび細胞接着分子にあら力じめ加えるかあるいは DNAと複合体を先に生成して力使用した。

[0805] このようにして調製した溶液を以下のトランスフエクシヨンアレイ作製に用いた。次に固相におけるトランスフエクシヨン効果を観察した。そのプロトコルを以下に示す。

[0806] (プロトコル）

DNAの最終濃度は、 1 μ g/ Uこ調整した。細胞接着分子は、 ddH 0中で 10 g/

2

μ Lのストックとして保存した。全ての希釈を PBS ddH 0または DMEM培地を用いて

2

行った。希釈系歹 IJとして、 f列えば、 0.2 g/ zz L g/ /z L g/ L 0.53 ^ g/ μ 0.6 μ g/ μ 0.8 μ g/ μ 1.0 μ g/ μ 1.0^ μ g/ μ 1.33 g/ Lなどを調製した。

[0807] トランスフエクシヨン試薬は、それぞれの製造業者が提供する指示書に従って、使用した。

[0808] プラスミド DNA :グリセロールストックから lOOmLの L— amp中でー晚増殖させ、 Qi aprep Miniprepまたは Qiagen PlasmidPurification Maxiを用いて製造業者が提供する標準プロトコールによって精製した。

[0809] 本実施例では、以下の 5種類の細胞を利用して、効果を確認した:ヒト間葉系幹細胞（hMSCs PT- 2501 Cambrex Bioscience Walkersville,Inc.,MD)、ヒト胚性腎細胞 (HEK293, RCB1637, RIKENCellBankJPN), NIH3T3- 3細胞 (RCB0150,RIKEN Cel 1 BankJPN) HeLa細胞（RCB0007 RIKENCellBankJPN)および HepG2 (RCB1648 RIKEN Cell Bank,JPN)。これらは、 L- glutおよび pen/strepを含む DMEM/10%IFS中で ¾' し/ [0810] (希釈および DNAのスポット）

[0811] 複合体形成およびスポット固定のために、真空乾燥機中で一晩スライドを乾燥させた。乾燥時間の範囲は、 2時間から 1週間とした。

[0812] 細胞接着分子は、上記複合体形成時に使用してもよ!、が、本実施例では、スポッティングの直前に使用する形態も試験した。

[0813] (混合液の調製および固相支持体への適用）

[0814] (細胞の分配）

[0815] 細胞の濃度が 25mL中 10⁷細胞になるように、増殖中の細胞を分配した。四角の 10 O X 100 X 15mmのペトリ皿または半径 lOOmmX 15mmの円形ディッシュ中で、スライド上に細胞をプレーティングした。約 40時間、トランスフエクシヨンを進行させた。これは、約 2細胞周期にあたる。免疫蛍光のためにスライドを処理した。 [0816] (遺伝子導入の評価）

遺伝子導入の評価は、例えば、免疫蛍光、蛍光顕微鏡検査、レーザー走査、またはエマノレジョンを用いた検出によって達成した。

[0817] 可視化されるべき発現されたタンパク質が蛍光タンパク質であるなら、それらを蛍光顕微鏡検査で見てそして写真を撮ることができる。大きな発現アレイに関しては、スライドをデータ保存のためにレーザースキャナーで走査し得る。あるいは、カルシウムの場合のように、特異的な蛍光で検出可能な場合は、その蛍光を検出することによってシグナルを検出することができる。発現されたタンパク質を蛍光抗体が検出し得るなら、免疫蛍光のプロトコールを引き続いて行うことができる。

[0818] (レーザー走査および蛍光強度定量）

[0819] (共焦点顕走査顕微鏡による切片観察）

使用した細胞を、組織培養ディッシュに最終濃度 1 X 10⁵細胞 Zゥエルで播種し、適切な培地を用いて (ヒト間葉系細胞の場合ヒト間葉系細胞基本培地 (MSCGM、 Bull etKitPT- 3001、 Cambrex Bioscience Walkers ville, Inc.、 MD,USA)を用いた）培養した。細胞層を 4%パラホルムアルデヒド溶液で固定した後、染色試薬である SYTOおよび Texas Red— Xファロィジン（Molecular Probes Inc. , OR, USA)を細胞層に添加して、核および Fァクチンを観察する。遺伝子産物によって発色するサンプルまたは染色されたサンプルを共焦点レーザー顕微鏡（LSM510、 CarlZeissCo.,Ltd、ピンホールサイズ = Chi = 123 μ m、 Ch2= 108 m;画像間隔 =0. 4)を用いて、切片像を得る。

[0820] 次に、嗅覚レセプターをレセプタ一一リガンドの相互作用の観察のための資料として、本発明のセンサに応用した実施例を示す。予備的実験を行ったところ、嗅覚レセプターでもトランスフエクシヨンアレイを用いることが可能であることが判明した。

[0821] 嗅覚レセプター発現ベクター群をレセプター種毎にスポットし、アレイ状にしたカバ一グラスを信号測定用チャンバ一にネジなどで固定し、その上に性質がほぼ均一な細胞を培養しておいた。信号測定用チャンバ一は、公知の構造 (Proc.Natl.Acad.Sci. USA,96(1999): 4040-4045など）にサンプルガスを導入した。その他の工夫をしたものもまた企図される。応答測定中は培養液を一定の速度で流しておいた。培養液が培養液供給チューブの開口力測定用チャンバ一に供給され、測定部天井用カバーグラス上への培養液の進入を防止する壁に達するまでの区間の上部のなるべく液面に近、位置に、サンプルガスがこの区間を流れる培養液に吹き付けられるようにサンプルガス供給チューブを固定してぉ、た。このサンプルガス供給チューブはテフロン (登録商標）、ピークなど親油性の匂い物質、埃の吸着しにくい材料で作られていることが好まし力つた。また、サンプルガスを導入するとき以外の時間は、チューブ内の残留サンプルガスを除去し、内部をなるベく清浄に保っために、途中に 3方弁あるいは無臭空気供給チューブとの接続部での無臭空気供給チューブ側に逆止弁などを設けて無臭空気でチューブのなるべく広範な長さを洗浄できるようにしておくと効果が高かったが、必要と!/、うわけではなかった。サンプルガスを 0.5〜4秒間の適当な時間だけ外部力導入するとき以外は、外部のガス採取開口に近いサンプルガス供給チユーブの途中から無臭空気を導入し、チューブ内を洗浄する一方でサンプルガスと同様に培養液に吹き付け、測定チャンバ一内の残留ガスの排除を促進するようにしても実施され得た。天井用カバーグラス支持用ベースはテフロン (登録商標)など撥水製の不透明ブラスティックで作成する。培養液の流れる流路幅は、アレイの幅の 2 倍程度とし、その中心にアレイが配置されるようにしておく。培養液供給チューブおよびオーバーフロー培養液吸引チューブは、測定チャンバ一側の開口部から数ミリの長さ分はステンレスなど親水性が高く変形しにくい材料を用いる。両者のチューブの開口部からアレイ側に向けて、培養液が流れる天井用カバーグラス支持用ベース上の部分は親水性を十分に持たせるために、コーティングをする力レンズペーパー片などを固定した。吸引のための陰圧は、培養液の吸い込みにより生じる音による振動が測定に影響を与えな、程度に調整してぉ、た。

一般的にベクターにより導入された遺伝子が発現する 2日後には応答の測定が可能であった。天井用カバーグラスは測定時にのみ必要になるため、遺伝子を発現させるまでの培養中は設置不要であり、遺伝子が発現し蛍光変化計測系に測定用チヤンバーを設置する際に、培養液進入防止壁と一体化させた天井用カバーグラス、天井用カバーグラス支持用ベースを測定用チャンバ一に付加しても実施し得た。また、同遺伝子を発現させるまでの培養中は、培養液供給チューブとオーバーフロー培養液吸引チューブを用いずに培養液を交換しても実施し得た。培養液は、応答計測を行わず培養のみしている期間は、数時間〜 1日に 1回程度の頻度で培養液の 10 ml程度の分量が供給され交換されるようにした。

匂い応答の大きさは、細胞にカルシウムイオン感受性蛍光色素 fora-2などを取り込ませておき、高感度ビデオカメラなど 2次元撮像素子を用いることで光学的に計測することが可能であった。測定間隔は 1/3秒〜 1秒程度で応答の立ち上がりと回復の時定数を評価できる時間分解能を持たせることが望まし、が、平均的な応答時間曲線あるいはその理論式が得られている場合は、刺激後 5秒、 10秒、 15秒、 20秒、 25秒の 5 秒間隔の 5点での計測結果力実際の変化を推定し、得られる応答開始時期、応答立ち上がり '回復の時定数の推定値を指標として信号が匂いにより引き起こされたものか細胞の自発的活動あるいは他の異常により生じて、るものかなどを評価することもできた。このような評価は、すべて、細胞のプロファイルとして取得することが可能でめつに。

[0823] 本実施例では、具体的なパラメータとして、嗅覚受容細胞 (olfactory receptor neuro n)にお、て、発現して、る嗅覚レセプターの応答をカルシウム感受性蛍光色素の蛍光強度変化の測定により調べた。蛍光強度の減少が嗅覚レセプターの応答に対応する。刺激源として、図中に示した略号の匂い分子をその上に示した濃度で培養液に加えて、バーで示す時間だけ (4秒間あるいは 2秒間）細胞に投与した。この例からも分かるように、同時に調製された細胞で同時に測定された応答では、応答の時間特性、細胞毎の異なる刺激に対する応答閾値濃度および応答振幅の相対値の共通性が高いが、異なる時期に調整された細胞では、多少の相違が見られた。これらの結果は、調整条件を同じにし、サンプルガスが均一に投与されるサイズにアレイ化したセンサによって匂い応答を計測することによって、最も測定の信頼性を高めることが可能になることを示して、る。

[0824] このように、本発明において、嗅覚レセプタ一—リガンド (嗅覚物質)を用いても、細胞のプロファイルを取得することができることがわかった。

[0825] (実施例 16 : -ユーロン分化への応用）

次に、実施例 14と同様の実験を-ユーロンで行い、チロシンキナーゼの RNAiの影響をトランスフエクシヨンマイクロアレイを用いて分析した。その模式図を図 31Bに示す。

[0826] 図 31Bに示すように、レポーターが示すシグナルを写真撮影し情報を収集することによって、ネットワーク解析などを行うことができる。

[0827] 図 31Cには、種々のチロシンキナーゼによるレチノイン酸 (RA)および神経成長因子（NGF)の応答を示す。 siRNAでの阻害％を示した。

[0828] 図 31Dは、解析の結果得られたシグナル伝達経路の模式図を示す。

[0829] 図 31Eは、上記の解析により得られた結果を示す。ヒトニユーロン分化を担うチロシンキナーゼの総合分析である。ドパミン作動性-ユーロンである力、コリン作動性-ュ一ロンである力、その両方であるか、その両方でないかで分類してある。両方に関与するものが神経突起形成に関与する可能性が高いと分析できる。

[0830] 図 31Fは、 HeLa細胞でのアポトーシスの転写調節のリアルタイムモニタリングを示す一例である。左のパネルは、経時的解析結果および右はその解析に基づいて得られたシグナル伝達経路解析結果である。

[0831] (実施例 17 :データ生成）

実施例 5〜16において生成したデータは、実施例 4に記載したのと同様に、適宜改変を加えた数理解析を用いて解析することができる。そのようなデータは、種々の形態をもって提示することができることが実証された。

[0832] (実施例 17：デジタル細胞の生成）

実施例 5〜16において生成したデータおよびこれらの実施例に記載されるプロトコルを用いて生成した追加データを用いて、デジタル細胞を生成した。デジタル細胞を生成するために、これらの実施例で生成したデータのためのパラメータを抽出し、まず環境パラメータとして、培地、 pH、温度、 CO濃度などでデータ整理する。データ

2

ベース作成は、例えば、 Microsoftから発売される Excelのような表作成ソフトウェアまたは Accessなどのデータベースソフトウェアを用いて作成することができる。次に、細胞パラメータとして、実施例 5〜 16にお、て使用した細胞種を含むデータベースを作成することができる。これに、種々の刺激パラメータ (種々の化学刺激 (例えば、 H GF、 FGF、 PDGF, VEGF、 CSFなどの種々の増殖因子またはサイト力イン）を含む )を入力し、刺激応答結果を、細胞動態データ、レポーターの計測データ (例えば、蛍光強度など）として入力することができる。これにより、デジタル細胞を構成するデータベースが作成される。その例は、図 33A、図 33Bに示される。

[0833] (実施例 18：デジタル細胞の利用インシリコ生実験）

実施例 17にお、て作成したデジタル細胞を用いて、コンピュータ上で実験を行う。本実施例では、間葉系幹細胞を用いてどのような因子が分ィ匕因子であるかどうかを検討する。図 33Aを例にとれば、細胞は細胞 A (ここでは、例えば、間葉系幹細胞など）を選択する。これに対して、培地として、 DMEMを選択し、 pHは 7. 4を選択し、温度として 37°Cを選択し、 CO濃度として 5%を選択する。これに対して、種々の化

2

学刺激（例えば、 HGF、 FGF、 PDGF, VEGF、 CSFなどの種々の増殖因子またはサイト力イン)を選択する。種々の化学刺激については、濃度も適宜 (例えば、 InM 〜： LmM)選択する。種々の化学刺激には、それらの 2つおよび 3つの組合せも選択しておく。これらの糸且合せおよび濃度に応じて、間葉系幹細胞がどのように応答するかについてデータ出力する。出力データとしては、細胞動態データを含める。細胞動態データから、間葉系幹細胞が分化 (例えば、骨髄細胞、脂肪細胞など)するかどうかを確認する。形状で足りない場合は、さらに、レポーターとして転写因子と EGFとの組合せを用いてさらに計測データを出力させる。これにより、間葉系幹細胞がどの分化細胞に分化したかを確認する。これにより、分化細胞へと分化させる化学刺激を特定することができる。

[0834] (実施例 19：デジタル細胞の利用インシリコ生実験による教育）

実施例 18に記載されるようなインシリコ生実験を、今度は、学校教育において実施する。今度は、上述のような実験テーマを学生に与える。学生は、与えられたデジタル細胞のデータベース力も種々のパラメータを選択する。選択したデータをもとに、学生は、自分なりの研究を組み立てる。組み立てられた研究成果は、学生が課題として提出する。これにより、学生を生の実験系を使用せずに教育することができる。 [0835] (実施例 20：デジタル細胞のサービスとしての提供）

デジタル細胞のデータベースは、外部サービスとして、提供することができる。実施例 18において生成したデータベースは、例えば、図 35に示されるものを利用することができる。ここでは、デジタル細胞を用いて現実の細胞に対する実験結果を再現するサービスを提供するコンピュータシステム 3501の構成が示される。コンピュータシステム 3501は、ユーザが所望するサービスをリクエストするサービスリクエスタ 3510 と、そのリクエストに応答して所定のサービスを提供するサービスプロバイダ 3520とを含む。ユーザーとして、例えば、研究機関または学校教育機関が、要求するサービスをリクエストする。商用サービスを展開するサービスリクエスタは、要求に応じて、適切にデータを研究機関または学校教育機関に提供する。学校教育目的などでは、例えば、ある特定の細胞、パラメータなどの特定のデータベースのみをサービス対象としてもよい。

[0836] このように、本発明のデジタル細胞を用いてサービスを提供することが実証される。

[0837] (実施例 21 :カクテルゲノム計画の実施）

図 47に示すように、本発明の上記技術を用いて、カクテルゲノム計画を実施する。本発明のトランスフエクシヨンマイクロアレイを用いて、ハイスループットシステムを構築する。このようなシステムは、上記実施例に基づいて実施することができる。これにより、例えば、 10⁶細胞〜 10⁸細胞またはそれ以上の細胞の分析を本発明により実施することができる。この分析の費用は、 0. 001ドル Zアツセィで行うことが可能である。ここでは、例えば、上述の実施例で使用したような RNAiのカクテルを使用することができる。 RNAiにより機能的なカクテルも生産することができる。これにより、増殖、分化、死などの種々の機能を調べることが可能である。これらの実験により得たデータはフィードバックをすることができ、さらなる解析のための資料とすることができる。本発明を用いれば、このようなサイクルを繰り返すことを短時間に行うことができる。このような細胞インフォマテイクスに基づく実験設計はこれまで行われたことがな力つた。本発明は、このような細胞インフォマテイクスに基づく実験設計を行い、制癌剤などの創薬、再生医療などに用いることができる。

[0838] (実施例 22 :ネットワーク支援細胞ベースの実験システムの実現）図 48に示すように、本発明の上記技術を用いて、細胞系分析装置を構築する。これは、研究者、製薬会社、病院および大学教育などで用いることができる。

[0839] 本発明の細胞システムの分析装置を用いた実験および情報提供は、別個独立した細胞ベースのデータ生成会社が提供することができ、これらの提供先としては、科学技術研究従事者、製薬会社での医薬品開発、病院での診断、学校教育などに用いることができる。従って、本発明のシステムは、単なる研究目的のみならず、種々の場面で産業上利用可能な発明であることが分力る。

[0840] (実施例 23：細胞ネットワーク解析の例）

図 42に示すように、本発明の上記技術を用いて細胞ネットワーク解析のシステムを構築する。

[0841] 実施例 6のように解析した RNAiによる実験の結果（図 29E)の結果で示されるような実験を、 U251、 HepG2、 MCF7および HeLa細胞の 4種類の細胞に対して行い分析した。その結果を、図 49に示す。

[0842] 図 49には、それぞれの細胞について、左パネルに示される転写因子に対する siR

NAまたはスクランブル RNAによる、上欄に示す転写因子のレベルの変化を示す。スクランブル RNAを使用する場合は、ずれも 100%とする。顕著に活性化された転写因子は赤で、顕著に抑制された転写因子は青で示す。

[0843] この相互関係をもとに、細胞をクラスタリングした。必要に応じて特願 2004— 2492

3に記載されるように、クラスタリングを解析を行った。

[0844] このクラスタリングをもとに、細胞特異的に標的化する siRNAの設計を行った。その一例を図 50に示す。図 50の上パネルに示す表は、標的細胞を示し、そのァクチン下方制御のための標的遺伝子を右欄に示す。これは、下パネルに示すような細胞べースの RNAiアツセィパネルデータベースをもとに構築した。

[0845] このような作業は、サービスリクエスタおよびサービスプロバイダを用いても提供することができる。

[0846] (実施例 24：公知データベースを用いた細胞ネットワーク解析）

次に、公知データベースを用いて細胞内のチロシンキナーゼの-ユーロン分化経路におけるネットワークを分析した。その例を図 51に示す。ここでは、例としてヒト神経芽細胞腫株である SHSY5Yのレチノイン酸 (RA)および神経成長因子 (NGF)に対する応答をもとに、公知のパスウェイデータベースと組み合わせて分析を行った。この分析を行うことによって、チロシンキナーゼをコリン作用性およびドパミン作用性に大きく分類することができる。分析のためのパスウェイデータベースとしては、 KEGG 、； signaling ataway、 Cell signaling database^ signaling pathway dat abaseゝ CNSDBを用いた。

[0847] このうち、 NGFのレセプターに関するシグナル分析結果と、公知のパスゥヱイデータベースとの相関関係を分析したところ、関連度の高い順位リストが得られた。この順位リストは、トランスフエクシヨンアレイを用いて図 52Aに示すように、 SHSY5Y細胞を用いて、 NGFの機能を解析する。この結果を、図 52Bに示す。図 52Bでは、 RAの分化誘導効率と、 NGFの分化誘導効率とがプロットしてある。これらの相関関係を分析し、分ィ匕誘導の阻害効果が高いものの順位を出力する。これを図 52Cに示す。この順位を文献パスウェイデータ (上述)と照合すると、図 52Dのような相関関係があることが見出される。

[0848] 図 52Dを見ると分力るように、従来 NGFの主要なシグナル伝達を担うとされていた NGFレセプターではなぐ白血病チロシンキナーゼが軸索形成阻害を担うことが示される。 NGFのレセプターには、これまでシグナル伝達経路の直下にある MAPKが最もシグナル伝達ネットワーク形成に関連が高いと考えられてきたが（例えば、図 31D) 、解析結果から、 NGFレセプターとは直接関連のない LTK (白血病チロシンキナーゼ）のパスウェイがオートクライン様にシグナル伝達ネットワーク形成に重要な役割を果たしていることが判明した。このように、従来のような実験結果からの直接解析を利用する手法では、分力もなかったネットワークを解明することができた。このような結果をもとに、ニューロン分ィ匕の調節因子のターゲットとして LTKを用いることができる。二ユーロン分ィ匕に関する創薬ターゲットとして LTKを用いるためには、例えば、 LTKに関するデータベースと、創薬ターゲットに関連する化合物データベース、相互作用データベース（例えば、 ExPASy, GPCRDB, NCBI database, PROW, PDB, Sw issProt, PIR)、分子間相互作用ネットワークデータベース（OMIM, KEGG, NCB I database, Path Calling database)、化合物および化学反応のデータベース（ LIGAND、 AAindexなど）などを利用して、ニューロン分化の調節因子の設計およびスクリーニングを本発明のデジタル細胞を用いたネットワーク解析技術を用いて実現することができる。

[0849] このようにして、軸索形成阻害薬を設計するための情報として、新規ターゲット LTK リガンドを同定することが重要であることが本発明により初めて同定することができた。

[0850] (実施例 25：実施例：細胞特異的標的遺伝子の解析サービス）

癌をはじめとする多くの疾患では、疾患の原因になっている糸且織特異的にアポトーシスを誘導させる、あるいは増殖を止める等の効果が期待できる薬の標的を探索することが重要であり、そのために、受託探索サービスなどの事業が存在する。

[0851] 通常は遺伝子の網羅的解析等を目的に応じて設計するために、コストの力かる委託サービスとなる。

[0852] 他方、本発明によって提供されるシステムにおいて使用される解析フローチャート（ 1)に従って、デジタル細胞データベース（2)と疾患関係細胞のデジタル細胞データ (3)の比較することで、疾患関係細胞を差別ィ匕するために必要な遺伝子の組み合わせ (4)を同定することができる（図 53)。ここで遺伝子の組み合わせ (4)に含まれる遺伝子同士の生物学的関係 (例えば、分子間相互作用、制御関係、パスウェイ等)から、既存の網羅的探索よりも、低コストで早く標的遺伝子が探索できる。（2)、（3)のデータは細胞アツセィ実験によって得られる。

[0853] (1)標的遺伝子の解析フローチャート:刺激源には、本実施例では、代表的に使用される、特定の遺伝子機能を阻害する物質 (siRNA等)を用いた。細胞応答パラメータは、細胞致死率、細胞形状変化量、細胞内構造サイズの変化量、遺伝子プロモータ一活性、酵素活性、蛋白質局在性の変化量等を用いた。細胞種は各種組織由来正常細胞、疾病細胞、株化細胞等とした。計算機では、条件クラスターになるようにデータベース（2)とデータ（3)を分類するために必要なパラメータの組み合わせを探索するためのプログラムを実行した。

[0854] このように本発明を利用することによって、種々のパラメータを計算することができる

[0855] (実施例 26：クラスタリングを用いた解析）具体的な例を用いて、本実施例を説明する。

[0856] 転写因子活性を蛍光によってレポートするためのプラスミドベクター 19種類を 4種類の細胞株、 HeLa細胞（子宮頸ガン由来）、 HepG2細胞（肝ガン由来）、 MCF7細胞（乳癌由来）、 U251細胞 (神経癌由来）にそれそれに導入することによって得られる、 76 種類の細胞に対し、標的候補 25種類の遺伝子に対する siRNAを導入したときに観察される細胞変化データベースを構築した。このデータベースは、従って、 1900種類の細胞応答データから構成される。

[0857] このデータベースに含まれる細胞の中の特定の細胞グループ（5)のァクチン遺伝子発現に対し選択的に影響を与える siRNAを以下のデータ処理法 (6)によって探索することで、結果（7)を得ることができた。

[0858] ここでは、ウォード法によるクラスタリングを応用した細胞応答データ処理を行った。

そのスキームを図 54に示す。その結果を、図 55に示す。図 55は、本発明の処理によつて得られた siRNAに対する細胞イベントレポータの応答データを各データにつき 4 回の実験の平均値として示す。ここでは、上方制御、下方制御および定常 (変化せず)を識別した。情報制御および下方制御は、基準 (変化前）に比べて 20%の増減があるかどうかで判定した。

[0859] 図 55の結果を計算して相互作用を関連付けたものが下の表に示す。この表は、ゥオード法によるクラスタリングを応用した、細胞応答データ処理によって得られた結果に基づきターゲット細胞をァクチン発現抑制 RNAiの各々と対応付けさせた結果である。

(表 1)

標的細胞グループに対し、選択的に影響を与える siRNAのグループ

[0860] 以上のように、本発明の好ましい実施形態を用いて本発明を例示してきた力本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。本明細書において引用した特許、特許出願および文献は、その内容自体が具体的に本明細書に記載されているのと同様にその内容が本明細書に対する参考として援用されるべきであることが理解される。

産業上の利用可能性

[0861] 本発明により、驚くべきほど少ない因子を観察することによって、細胞の状態を判定することが可能になった。このような判定により、診断、予防、治療に応用することが可能となり、その応用範囲は医療のみならず、食品、化粧品、農業、環境など種々の分野に及ぶ。コンピュータ上で生実験を再現できることから、バイオテクノロジーにおける教育および研究を行うことができるようになったという産業上の有用性も有する。さらに、本発明では、クラスタリングを従来とは逆の手法により適用することによって、非線形系である生物学的系を効率よく応答'刺激という点で分析することが可能となり、その分析の精度において格段の上昇が見られた。これは、特に、創薬において、ターゲットとなる細胞の情報を正確に取得できることから、有用であるといえる。

Claims

請求の範囲

[1] デジタル細胞のデータベースを生産する方法であって、

b)該細胞パラメータによって特定された該細胞を培養する環境を特定する環境パラメータを取得する工程；

c)該細胞パラメータによって特定された該細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータを取得する工程；

d)該環境パラメータによって特定された該環境下で該細胞パラメータによって特定された該細胞が該刺激パラメータによって特定された該刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果を取得する工程；

e)該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータと該刺激応答結果とを関連づけることにより、該細胞に対する 1つの実験データを生成する工程； f)工程 a)〜工程 e)を必要に応じて繰り返すことにより、該細胞に対する少なくとも 1 つの実験データの集合を生成し、該少なくとも 1つの実験データの集合をデジタル細胞として提供する工程；および

g)該デジタル細胞のデータを収集してデータベースとする工程、

を包含する、方法。

[2] 前記細胞に関するデータは、同一環境にある細胞の情報に関するプロファイルデータを生成する方法であって、 a)複数の細胞を同一環境を保つことができる支持体上に配置する工程;および b)該細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターして該細胞のプロファイルのデータを生成する工程;を包含する、プロセスによって得られる、請求項 1に記載の方法。

[3] 前記環境パラメータは、前記細胞を培養する培地を示すパラメータと、前記培地の条件を示すパラメータとを含む、請求項 1に記載の方法。

[4] 前記刺激パラメータは、レポーターを示すパラメータと、化学刺激を示すパラメータとを含む、請求項 1に記載の方法。

[5] 前記刺激応答結果は、前記細胞上または該細胞内の生物学的因子またはその集合体を経時的にモニターすることによって得られる該細胞のプロファイルのデータを含む、請求項 1に記載の方法。

[6] 前記デジタル細胞のデータベースは、 KEGG、 EMBL、 GenBankおよび AfCSからなる群より選択される公知のデータベースのフォーマットに適合される、請求項 1に記載の方法。

[7] 請求項 1に記載の方法によって生産された、データベース。

[8] 前記データベースは、遺伝子発現の連続モニタリングデータを有すること、および同一チップ上で生じる細胞変化の同時 ·並列的な取得データであることからなる群より選択されるデータ構造を有する、請求項 7に記載のデータベース。

[9] デジタル細胞のデータベースを生産する装置であって、

b)該細胞パラメータによって特定された該細胞を培養する環境を特定する環境パラメータを取得する手段；

c)該細胞パラメータによって特定された該細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータを取得する手段；

d)該環境パラメータによって特定された該環境下で該細胞パラメータによって特定された該細胞が該刺激パラメータによって特定された該刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果を取得する手段；

e)該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータと該刺激応答結果とを関連づけることにより、該細胞に対する 1つの実験データを生成する手段； f)工程 a)〜工程 e)を必要に応じて繰り返すことにより、該細胞に対する少なくとも 1 つの実験データの集合を生成し、該少なくとも 1つの実験データの集合をデジタル細胞として提供する手段；および

g)該デジタル細胞のデータを収集してデータベースとする手段、

を備えた、装置。

[10] サービスリクエスタとサービスプロバイダとを含むコンピュータシステムを用いて、デジタル細胞を用、た現実の細胞に対する実験結果をもとに、分析対象パラメータに基づ、て実験を再現するサービスを提供する方法であって、

A)少なくとも 1つのデジタル細胞を格納したデジタル細胞データベースを用意する工程であって、該少なくとも 1つのデジタル細胞のそれぞれは、実験対象の細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合によって表現されており、該少なくとも 1つの実験データのそれぞれは、該細胞を特定する細胞パラメータと、該細胞パラメータによって特定された該細胞を培養する環境を特定する環境パラメータと、該細胞パラメータによって特定された該細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータと、該環境パラメータによって特定された該環境下で該細胞パラメータによって特定された該細胞が該刺激パラメータによって特定された該刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果とを含む、工程；

B)該サービスリクエスタが、該分析対象パラメータを受け取り、該分析対象パラメ一タに基づ、て該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータとを生成し、該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータとを含むリクエストを生成するェ程；

C)該サービスリクエスタ力該リクエストを該サービスプロノくイダに提供する工程；

D)該サービスプロバイダ力該リクエストに応答して該デジタル細胞データベースを検索し、該デジタル細胞データベース内に該リクエストに含まれる該細胞パラメ一タと該環境パラメータと該刺激パラメータとに関連する該刺激応答結果が存在するか否かを決定する工程；

E)該サービスプロバイダが、該リクエストに応答して、該分析対象パラメータに関する公知のデータベースが存在するかどうか検索し、存在する場合、該分析対象パラメータに関する該公知のデータベースに関する情報を得る工程；

F)該デジタル細胞データベース内に、該リクエストに含まれる該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータとに関連する該刺激応答結果が存在すると決定された場合であり、かつ、該公知のデータベースに関する情報が得られる場合には、該サービスプロバイダ力該公知のデータベースに関する情報と関連付けて該刺激応答結果を該サービスリクエスタに提供する工程;および

G)該サービスリクエスタが、該公知のデータベースに関する情報および該刺激応答結果を表示する工程；

を包含する、方法。 [11] 前記分析対象パラメータは、疾患、薬剤および遺伝子名からなる群より選択される、請求項 10に記載の方法。

[12] 前記公知のデータベースは、パスウェイデータベース、タンパク質相互作用データベース、タンパク質相互作用データベース、分子間相互作用ネットワークデータべ一ス、ゲノムデータベース、タンパク質データベース、 cDNAデータベースおよび細胞情報データベース力もなる群より選択される、請求項 10に記載の方法。

[13] 前記公知のデータベースに関する情報は、前記分析対象パラメータに関連が強い順に出力される、請求項 10に記載の方法。

[14] 前記分析対象パラメータは、疾患を含み、前記公知のデータベースに関する情報は

、該疾患に関連する遺伝子名のリストおよび該疾患に関連する薬剤のリストからなる群より選択されるリストの形態で出力される、請求項 10に記載の方法。

[15] 前記分析対象パラメータが入力された後、前記サービスプロバイダは、前記公知のデータベースとして分子間相互作用ネットワークデータベースおよびパスゥヱイデータベースを検索し、分子間相互作用のある遺伝子リストおよび該遺伝子の調節に関わる遺伝子リストを出力し、該遺伝子リストに基づいて細胞アツセィ実験を設計するェ程；

該サービスプロバイダ力該設計された細胞アツセィ実験に基づ、て追加のデジタル細胞のデータを追加作成し、前記デジタル細胞データベースに追加してアップデートされたデジタル細胞データベースを作成する工程；

該サービスプロバイダ力 S、該アップデートされたデジタル細胞データベースに基づ

V、て、公知のデータベースに関する情報と関連付けて該刺激応答結果を該サービスリクエスタに提供する工程;および

前記サービスリクエスタが、該公知のデータベースに関する情報および該刺激応答結果を表示する工程、

をさらに包含する、請求項 10に記載の方法。

[16] サービスリクエスタと複数のサービスプロバイダとを含むコンピュータシステムを用いて、デジタル細胞を用いた現実の細胞に対する実験結果をもとに、分析対象パラメータに基づいて実験を再現するサービスを提供する方法であって、 A)少なくとも 1つのデジタル細胞をそれぞれ格納した複数のデータベースを用意する工程であって、該少なくとも 1つのデジタル細胞のそれぞれは、実験対象の細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合によって表現されており、該少なくとも 1 つの実験データのそれぞれは、該細胞を特定する細胞パラメータと、該細胞パラメ一タによって特定された該細胞を培養する環境を特定する環境パラメータと、該細胞パラメータによって特定された該細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータと、該環境パラメータによって特定された該環境下で該細胞パラメータによって特定された該細胞が該刺激パラメータによって特定された該刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果とを含む、工程；

B)該複数のサービスプロバイダが提供可能な少なくとも 1つのサービスを登録したサービスレジストリを用意する工程；

C)該サービスリクエスタ力該分析対象パラメータを受け取り、該分析対象パラメ一タに基づ、て該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータとを生成し、該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータとを含むリクエストを生成するェ程；

D)該サービスリクエスタ力該リクエストに応答して該サービスレジストリを検索し、該複数のサービスプロバイダの中に該リクエストのサービスを提供可能なサービスプロバイダが存在するカゝ否かを決定する工程；

E)該複数のサービスプロバイダの中に該リクエストのサービスを提供可能なサービスプロバイダが存在すると決定された場合には、該サービスリクエスタが、該リクエストを該サービスプロバイダに提供する工程；

F)該サービスプロバイダ力該リクエストに応答して該データベースを検索し、該データベース内に該リクエストに含まれる該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータとに関連する該刺激応答結果が存在するか否かを決定する工程；

G)該複数のサービスプロバイダの中に該リクエストに含まれる該分析対象パラメ一タに関する公知のデータベースを提供可能なサービスプロバイダが存在すると決定された場合には、該サービスリクエスタが、該リクエストを該サービスプロバイダに提供する工程； H)該サービスプロバイダが、該リクエストに応答して、該分析対象パラメータに関する公知のデータベースが存在するかどうか検索し、存在する場合、該分析対象パラメータに関する該公知のデータベースに関する情報を得る工程；

I)該デジタル細胞データベース内に該リクエストに含まれる該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータとに関連する該刺激応答結果が存在すると決定された場合であり、かつ、該公知のデータベースに関する情報が得られる場合には、該サービスプロバイダ力該公知のデータベースに関する情報と関連付けて該刺激応答結果を該サービスリクエスタに提供する工程;および

J)該サービスリクエスタが、該公知のデータベースに関する情報および該刺激応答結果を表示する工程；

を包含する、方法。

デジタル細胞を用いた現実の細胞に対する実験結果をもとに、分析対象パラメータに基づいて実験を再現するサービスを提供するコンピュータシステムであって、少なくとも 1つのデジタル細胞を格納したデータベースにアクセス可能なように構成されたサービスプロバイダであって、該少なくとも 1つのデジタル細胞のそれぞれは、実験対象の細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合によって表現されており、該少なくとも 1つの実験データのそれぞれは、該細胞を特定する細胞パラメータと、該細胞パラメータによって特定された該細胞を培養する環境を特定する環境パラメータと、該細胞パラメータによって特定された該細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータと、該環境パラメータによって特定された該環境下で該細胞パラメータによつて特定された該細胞が該刺激パラメータによって特定された該刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果とを含む、サービスプロバイダ；および

を備え、

該サービスリクエスタは、

該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータとを受け取り、該細胞パラメ一タと該環境パラメータと該刺激パラメータとを含むリクエストを生成する手段；および該リクエストを該サービスプロバイダに提供する手段；を含み、

該サービスプロバイダは、

該リクエストに応答して該デジタル細胞データベースを検索し、該デジタル細胞データベース内に該リクエストに含まれる該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータとに関連する該刺激応答結果が存在するか否かを決定する手段；該リクエストに応答して、該分析対象パラメータに関する公知のデータベースが存在するかどうか検索し、存在する場合、該分析対象パラメータに関する該公知のデータベースに関する情報を得る手段；および

該デジタル細胞データベース内に、該リクエストに含まれる該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータとに関連する該刺激応答結果が存在すると決定された場合であり、かつ、該公知のデータベースに関する情報が得られる場合には、該サービスプロバイダ力該公知のデータベースに関する情報と関連付けて該刺激応答結果を該サービスリクエスタに提供する手段；

を含み、

該サービスリクエスタは、

該公知のデータベースに関する情報および該刺激応答結果を表示する手段；をさらに含む、コンピュータシステム。

[18] 前記サービスリクエスタは、前記ユーザが操作する Webブラウザであり、前記サービスプロバイダは、インターネットを介して該サービスリクエスタに接続される Webサーバーである、請求項 17に記載のコンピュータシステム。

[19] 前記サービスリクエスタは、 XMLで記述した形式で前記リクエストを前記サービスプロバイダに提供する、請求項 17に記載のコンピュータシステム。

[20] 前記サービスプロバイダは、 XMLで記述した形式で前記刺激応答結果を前記サ一ビスリクエスタに提供する、請求項 17に記載のコンピュータシステム。

[21] 前記分析対象パラメータは、疾患、薬剤および遺伝子名からなる群より選択される

、請求項 17に記載のコンピュータシステム。

[22] 前記公知のデータベースは、パスウェイデータベース、タンパク質相互作用データベース、分子間相互作用ネットワークデータベース、ゲノムデータベース、タンパク質データベース、 cDNAデータベースおよび細胞情報データベース力なる群より選択される、請求項 17に記載のコンピュータシステム。

[23] 前記サービスプロバイダは、少なくとも 1つの前記公知のデータベースを格納する、請求項 17に記載のコンピュータシステム。

[24] 前記サービスプロバイダは、前記公知のデータベースにネットワークを介して接続される、請求項 17に記載のコンピュータシステム。

[25] 前記公知のデータベースに関する情報は、前記分析対象パラメータに関連が強い順に出力される、請求項 17に記載のコンピュータシステム。

[26] 前記分析対象パラメータは、疾患を含み、前記公知のデータベースに関する情報は

、該疾患に関連する遺伝子名のリストおよび該疾患に関連する薬剤のリストからなる群より選択されるリストの形態で出力される、請求項 17に記載のコンピュータシステム

[27] 前記サービスプロバイダは、

前記分析対象パラメータが入力された後、前記公知のデータベースとして分子間相互作用ネットワークデータベースおよびパスウェイデータベースを検索し、分子間相互作用のある遺伝子リストおよび該遺伝子の調節に関わる遺伝子リストを出力し、該遺伝子リストに基づ、て細胞アツセィ実験を設計する手段；

該設計された細胞アツセィ実験に基づいて追加のデジタル細胞のデータを追加作成し、前記デジタル細胞データベースに追加してアップデートされたデジタル細胞データベースを作成する手段；および該アップデートされたデジタル細胞データベースに基づ、て、公知のデータベースに関する情報と関連付けて該刺激応答結果を該サービスリクエスタに提供する手段をさらに備える、請求項 17に記載のコンピュータシステム。

[28] デジタル細胞を用いた現実の細胞に対する実験結果をもとに、分析対象パラメータに基づいて実験を再現するサービスを提供するコンピュータシステムであって、複数のサービスプロバイダであって、該複数のサービスプロバイダのそれぞれは、少なくとも 1つのデジタル細胞を格納したデータベースにアクセス可能なように構成されており、該少なくとも 1つのデジタル細胞のそれぞれは、実験対象の細胞に対する少なくとも 1つの実験データの集合によって表現されており、該少なくとも 1つの実験データのそれぞれは、該細胞を特定する細胞パラメータと、該細胞パラメータによつて特定された該細胞を培養する環境を特定する環境パラメータと、該細胞パラメータによって特定された該細胞に与える刺激を特定する刺激パラメータと、該環境パラメータによって特定された該環境下で該細胞パラメータによって特定された該細胞が該刺激パラメータによって特定された該刺激に対して応答した結果を示す刺激応答結果とを含む、複数のサービスプロバイダ；

該複数のサービスプロバイダが提供可能な少なくとも 1つのサービスを登録したサ一ビスレジストリ；および

を備え、

該サービスリクエスタは、

該分析対象パラメータを受け取り、該分析対象パラメータに基づいて該細胞パラメ一タと該環境パラメータと該刺激パラメータとを生成し、該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータとを含むリクエストを生成する手段；

該リクエストに応答して該サービスレジストリを検索し、該複数のサービスプロバイダの中に該リクエストのサービスを提供可能なサービスプロバイダが存在するか否かを決定する手段；

該複数のサービスプロバイダの中に該リクエストのサービスを提供可能なサービスプロバイダが存在すると決定された場合には、該リクエストを該サービスプロノイダに提供する手段；

該複数のサービスプロバイダの中に該リクエストに含まれる該分析対象パラメータに関する公知のデータベースを提供可能なサービスプロバイダが存在すると決定された場合には、該リクエストを該サービスプロバイダに提供する手段、

を含み、

該複数のサービスプロバイダのそれぞれは、

該リクエストに応答して、該分析対象パラメータに関する公知のデータベースが存在するかどうか検索し、存在する場合、該分析対象パラメータに関する該公知のデータベースに関する情報を得る手段；

該リクエストに応答して該データベースを検索し、該データベース内に該リクエストに含まれる該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータとに関連する該刺激応答結果が存在するか否かを決定する手段；および

該デジタル細胞データベース内に該リクエストに含まれる該細胞パラメータと該環境パラメータと該刺激パラメータとに関連する該刺激応答結果が存在すると決定された場合であり、かつ、該公知のデータベースに関する情報が得られる場合には、該サービスプロバイダ力該公知のデータベースに関する情報と関連付けて該刺激応答結果を該サービスリクエスタに提供する手段；

を含み、

該サービスリクエスタは、

[29] 前記サービスリクエスタは、インターネットを介して前記ユーザが操作する Webブラゥザに接続される Webサーバーであり、前記複数のサービスプロバイダのそれぞれは、該インターネットを介して該サービスリクエスタに接続される Webサーバーである

、請求項 28に記載のコンピュータシステム。

[30] 前記サービスリクエスタは、 XMLで記述した形式で前記リクエストを前記サービスプロバイダに提供する、請求項 28に記載のコンピュータシステム。

[31] 前記サービスプロバイダは、 XMLで記述した形式で前記刺激応答結果を前記サ一ビスリクエスタに提供する、請求項 28に記載のコンピュータシステム。

[32] 刺激応答に関して生物学的系を分析する方法であって、

A)生物学的系に関する情報を含む生物学的系データベースと、刺激に関する情報を含む入力情報データベースと、該生物学的系の該刺激に対する応答に関する情報を含む出力情報データベースとを提供する工程；

B)該入力情報データベースからの入力データと該出力データベースの出力データとの組み合わせを抽出する工程；

C)該入力データおよび該出力データのそれぞれについて、クラスタリングを計算する工程；および

を包含する、方法。

[33] 前記生物学的系は、細胞を含む、請求項 32に記載の方法。

[34] 前記生物学的系データベースは、デジタル細胞のデータベースを含む、請求項 32 に記載の方法。

[35] 前記生物学的データベースは、前記生物学的系を構成する構成要件を含み、前記分析は、前記所望の分析対象系を構成する構成要件を算出することを包含する、請求項 32に記載の方法。

[36] 前記生物学的データベースは細胞であり、前記構成要件は遺伝子を含み、前記分析は、前記所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子を導出するェ程を包含する、請求項 35に記載の方法。

[37] 前記生物学的データベースは細胞であり、前記構成要件は遺伝子ならびにその分子間相互作用、制御関係およびパスウェイを含み、前記分析は、前記所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子、その分子間相互作用、制御関係またはパスウェイを導出する工程を包含する、請求項 35に記載の方法。

[38] 前記生物学的データベース、前記入力情報データベースおよび前記出力情報データベースは、デジタル細胞により提供され、該デジタル細胞は、

g)該デジタル細胞のデータを収集してデータベースとする工程

によって得られるデータベースによって提供される、

請求項 32に記載の方法。

[39] 前記生物学的系は、細胞であり、前記出力は、分化状態、外来因子に対する応答、細胞周期、増殖状態、アポトーシス状態、環境変化に対する応答および加齢状態からなる群より選択される形式で出力される、請求項 32に記載の方法。

[40] 前記生物学的系は、細胞であり、前記出力は、表現型レベル、遺伝子発現レベル、遺伝子転写レベル、遺伝子の翻訳後修飾レベル、細胞内に存在する化学物質レべル、細胞内イオンレベル、細胞サイズ、生化学的プロセスレベルおよび生物物理学的プロセスレベル力なる群より選択される形式で出力される、請求項 32に記載の方法。

[41] 前記生物学的系は、細胞であり、前記出力は、遺伝子発現レベルおよび遺伝子転写レベルからなる群より選択される形式で出力される、請求項 32に記載の方法。

[42] 前記生物学的系は、細胞であり、前記分析は、前記出力の時系列データの 1階微分値の符号の変化によりなされる、請求項 32に記載の方法。

[43] 前記生物学的系が細胞であり、前記所望の分析対象系が疾患関係細胞である、請求項 32に記載の方法。

[44] 前記生物学的系が細胞であり、前記所望の分析対象系が疾患関係細胞であり、前記構成要件は遺伝子を含み、前記分析は、前記所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子を導出する工程を包含する、請求項 32に記載の方法。

[45] 前記生物学的系が細胞であり、前記所望の分析対象系が疾患関係細胞であり、前記構成要件は遺伝子ならびにその分子間相互作用、制御関係およびパスウェイを含み、前記分析は、前記所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子、その分子間相互作用、制御関係またはパスウェイを導出する工程を包含する、請求項 32に記載の方法。

[46] 前記生物学的系は、細胞であり、前記応答は、細胞致死率、細胞形状変化量、細胞内構造サイズの変化量、遺伝子プロモーター活性、酵素活性、イオンの量、イオンの局在性、、タンパク質量、タンパク質局在性、タンパク質以外の生体分子の量およびタンパク質以外の生体分子の局在性の変化量力もなる群より選択される、請求項 32 に記載の方法。

[47] 前記生物学的系は、細胞であり、該細胞は、組織由来正常細胞、疾病細胞および株化細胞からなる群より選択される、請求項 32に記載の方法。

[48] 前記刺激は、阻害剤、アンチセンスオリゴヌクレオチド、 RNAiおよび抗体力なる群より選択される、請求項 32に記載の方法。

[49] 前記クラスタリングは、ウォード法によるクラスタリングを含む、請求項 32に記載の方法。

[50] 前記クラスタリングは、前記応答における変動値が所定の範囲内のものを 0、所定の範囲の上限を超えるものを 1、所定の範囲の下限を下回るものを 1とする 1次処理を行い、各生物学的系のメンバーごとの 1次処理の結果において値が一致するものを 0、それ以外を 1とする二次処理を行い、二次処理の結果についてユークリッド平面距離を計算することによって決定される、請求項 32に記載の方法。

[51] 前記所定の範囲は、前記応答における所定の変動の範囲である、請求項 50に記載の方法。

[52] 前記クラスタリングに基づく前記算出は、所望の分析対象系に類似する生物学的系と所望の分析対象系とは異なる生物学的系とを峻別することができる刺激および応答のパターンを抽出する工程をさらに包含する、請求項 32に記載の方法。

[53] さらに、前記所望の分析対象系の特異的峻別を可能にする刺激を抽出する工程を包含する、請求項 32に記載の方法。

[54] 前記工程 D)の代わりに、所望の刺激に関する生物学的系および応答のパターンに対応する生物学的系および応答の組み合わせに関連する刺激を算出する工程を包含する、請求項 32に記載の方法。

[55] 前記工程 D)の代わりに、所望の応答に関する生物学的系および刺激のパターンに対応する生物学的系および刺激の組み合わせに関連する応答を算出する工程を包含する、請求項 32に記載の方法。

[56] 刺激応答に関して生物学的系を分析するシステムであって、

A)生物学的系に関する情報を含む生物学的系データベースと、刺激に関する情報を含む入力情報データベースと、該生物学的系の該刺激に対する応答に関する情報を含む出力情報データベースとを提供する手段；

B)該入力情報データベースからの入力データと該出力データベースの出力データとの組み合わせを抽出する手段；

C)該入力データおよび該出力データのそれぞれについて、クラスタリングを計算する手段；および

を包含する、システム。

[57] 前記生物学的系は、細胞を含む、請求項 56に記載のシステム。

[58] 前記生物学的系データベースは、デジタル細胞のデータベースを含む、請求項 56 に記載のシステム。

[59] 前記生物学的データベースは、前記生物学的系を構成する構成要件を含み、前記分析は、前記所望の分析対象系を構成する構成要件を算出することを包含する、請求項 56に記載のシステム。

[60] 前記生物学的データベースは細胞であり、前記構成要件は遺伝子を含み、前記分析は、前記所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子を導出する手段を包含する、請求項 59に記載のシステム。

[61] 前記生物学的データベースは細胞であり、前記構成要件は遺伝子ならびにその分子間相互作用、制御関係およびパスウェイを含み、前記分析は、前記所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子、その分子間相互作用、制御関係またはパスウェイを導出する手段を包含する、請求項 59に記載のシステム。

[62] 前記生物学的データベース、前記入力情報データベースおよび前記出力情報データベースは、デジタル細胞により提供され、該デジタル細胞は、 a)実験対象の細胞を特定する細胞パラメータを取得する工程；

によって得られるデータベースによって提供される、

請求項 56に記載のシステム。

[63] 前記生物学的系は、細胞であり、前記出力は、分化状態、外来因子に対する応答、細胞周期、増殖状態、アポトーシス状態、環境変化に対する応答および加齢状態からなる群より選択される形式で出力される、請求項 56に記載のシステム。

[64] 前記生物学的系は、細胞であり、前記出力は、表現型レベル、遺伝子発現レベル、遺伝子転写レベル、遺伝子の翻訳後修飾レベル、細胞内に存在する化学物質レべル、細胞内イオンレベル、細胞サイズ、生化学的プロセスレベルおよび生物物理学的プロセスレベル力なる群より選択される形式で出力される、請求項 56に記載のシステム。

[65] 前記生物学的系は、細胞であり、前記出力は、遺伝子発現レベルおよび遺伝子転写レベル力もなる群より選択される形式で出力される、請求項 56に記載のシステム。

[66] 前記生物学的系は、細胞であり、前記分析は、前記出力の時系列データの 1階微分値の符号の変化によりなされる、請求項 56に記載のシステム。 [67] 前記生物学的系が細胞であり、前記所望の分析対象系が疾患関係細胞である、請求項 56に記載のシステム。

[68] 前記生物学的系が細胞であり、前記所望の分析対象系が疾患関係細胞であり、前記構成要件は遺伝子を含み、前記分析は、前記所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子を導出する手段を包含する、請求項 56に記載のシステム。

[69] 前記生物学的系が細胞であり、前記所望の分析対象系が疾患関係細胞であり、前記構成要件は遺伝子ならびにその分子間相互作用、制御関係およびパスウェイを含み、前記分析は、前記所望の分析対象を構成する遺伝子のうち特徴的な遺伝子、その分子間相互作用、制御関係またはパスウェイを導出する手段を包含する、請求項 56に記載のシステム。

[70] 前記生物学的系は、細胞であり、前記応答は、細胞致死率、細胞形状変化量、細胞内構造サイズの変化量、遺伝子プロモーター活性、酵素活性、イオンの量、イオンの局在性、、タンパク質量、タンパク質局在性、タンパク質以外の生体分子の量およびタンパク質以外の生体分子の局在性の変化量力もなる群より選択される、請求項 56 に記載のシステム。

[71] 前記生物学的系は、細胞であり、該細胞は、組織由来正常細胞、疾病細胞および株化細胞力もなる群より選択される、請求項 56に記載のシステム。

[72] 前記刺激は、阻害剤アンチセンスオリゴヌクレオチド、 RNAiおよび抗体力なる群より選択される、請求項 56に記載のシステム。

[73] 前記クラスタリングは、ウォード法によるクラスタリングを含む、請求項 56に記載のシステム。

[74] 前記クラスタリングは、前記応答における変動値が所定の範囲内のものを 0、所定の範囲の上限を超えるものを 1、所定の範囲の下限を下回るものを 1とする 1次処理を行い、各生物学的系のメンバーごとの 1次処理の結果において値が一致するものを 0、それ以外を 1とする二次処理を行い、二次処理の結果についてユークリッド平面距離を計算することによって決定される、請求項 56に記載のシステム。

[75] 前記所定の範囲は、前記応答における所定の変動の範囲である、請求項 50に記載のシステム。 [76] 前記クラスタリングに基づく前記算出は、所望の分析対象系に類似する生物学的系と所望の分析対象系とは異なる生物学的系とを峻別することができる刺激および応答のパターンを抽出する手段をさらに包含する、請求項 56に記載のシステム。

[77] さらに、前記所望の分析対象系の特異的峻別を可能にする刺激を抽出する手段を包含する、請求項 56に記載のシステム。

[78] 前記手段 D)の代わりに、所望の刺激に関する生物学的系および応答のパターンに対応する生物学的系および応答の組み合わせに関連する刺激を算出する手段を包含する、請求項 56に記載のシステム。

[79] 前記手段 D)の代わりに、所望の応答に関する生物学的系および刺激のパターンに対応する生物学的系および刺激の組み合わせに関連する応答を算出する手段を包含する、請求項 56に記載のシステム。

[80] 刺激応答に関して生物学的系を分析する方法をコンピュータに実現させるプロダラムであって、該方法は：

を包含する、プログラム。

[81] 刺激応答に関して生物学的系を分析する方法をコンピュータに実現させるプロダラムを格納した記録媒体であって、該方法は：

を包含する、記録媒体。