JP4150761B2 - 高スループット機能性評価方法、プログラム、及び装置 - Google Patents
高スループット機能性評価方法、プログラム、及び装置 Download PDFInfo
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Description
[第1発明]
計算機を用いて、生物資源由来の多成分系機能性未知材料の複合的な機能性を評価する方法であって、
(1)哺乳動物評価培養細胞に機能性既知材料を付与し、機能性既知試料を調製するステップと、
(2)機能性評価機能が異なる複数のバイオマーカーを備えた評価系に、機能性既知試料を付与し、機能性既知試料のバイオマーカー発現量を測定し、機能性既知試料のバイオマーカー発現量測定値と機能性既知材料の機能性値との関係を対応付けたデータベースを作製するステップと、
(3)ステップ(2)で作製したデータベースにおける、機能性既知試料のバイオマーカー発現量測定値と機能性既知材料の機能性との関係をニューラルネットワークにより学習するステップと、
(4)哺乳動物評価培養細胞に機能性未知材料を付与し、機能性未知試料を調製するステップと、
(5)ステップ(2)の評価系と実質的に同一の評価系に、機能性未知試料を付与し、機能性未知試料のバイオマーカー発現量を測定するステップと、
(6)機能性既知試料のバイオマーカー発現量測定値と機能性既知材料の機能性値との関係の学習結果を汎化して、機能性未知試料のバイオマーカー発現量測定値に基づいて機能性未知材料の機能性値をニューラルネットワークにより推定するステップと、
(7)推定された機能性値に基づき機能性未知材料の少なくとも二つの機能性を併せて総合評価するステップと、
(8)総合評価結果を表示するステップと、
を含むことを特徴とする高スループット機能性評価方法。
[第2発明]
哺乳動物評価培養細胞がヒト由来培養細胞であることを特徴とする[第1発明]記載の高スループット機能性評価方法。
[第3発明]
データベースを作製するステップにおいて用いる機能性既知材料の機能性値が、個別評価系により測定された機能性値であることを特徴とする[第1発明]記載の高スループット機能性評価方法。
[第4発明]
データベースを作製するステップにおいて、機能性既知試料のバイオマーカー発現量測定値と機能性既知材料の機能性値との対応付けをした後、ブートストラップ法で増やすことを特徴とする[第1発明]記載の高スループット機能性評価方法。
(1)機能性既知材料とは、何らかの方法で機能性が明らかになっている機能性材料であって、本発明の高スループット機能性評価方法又は装置に供し、対応付けモデルを作成するために使用する材料をいう。
(2)機能性既知試料とは、機能性既知材料を評価培養細胞に与えて発現したバイオマーカーの測定に供する試料をいう。
(3)機能性未知材料とは、本発明の高スループット機能性評価方法又は装置に供する機能性未知の材料をいう。
(4)機能性未知試料とは、機能性未知材料を評価培養細胞に与えて発現したバイオマーカーの測定に供する試料をいう。
(5)食材の機能性とは、食材の三次機能、すなわち体調調節機能を含む生理活性機能をいう。
(1)複数のバイオマーカーを用いて一度に試験することにより、被検材料が食材のごとき多成分系物質であっても、個々のバイオマーカーに対する応答性に加えて、被検材料の多機能を迅速かつ総合的に評価できる。例えば、抗酸化作用、抗変異原作用、アポトーシス誘導作用、ウイルス増殖抑制作用、がん細胞増殖抑制作用、免疫調節作用など、多項目の評価結果を組み合わせて、被検材料の機能性を総合評価できる。
(2)試験結果の総合評価に当たり、機能性既知材料と照合することにより、信頼性の高い判断を下すことができる。
(3)評価培養細胞としてヒト培養細胞を用いる場合は、動物実験によるin vivo試験とは異なり、ヒトを対象にした臨床試験にもっとも近いかたちでの安全で効率的な機能性の評価が可能になる。
(4)装置的にオートメーション化が容易であり、評価試験時間も大幅に短縮できる。
(5)機能性既知試料のバイオマーカー発現量と機能性との対応付け、機能性未知試料のバイオマーカー発現量からその機能性の推定に、学習法、確率法、クラスタリング法の単独又は組み合わせを最適化して適用したプログラムにより、機能性未知材料の機能性の推定を信頼性高く、かつ効率的に実施できる。
本明細書は本願の優先権の基礎である日本国特許出願2005−013508号の明細書および/または図面に記載される内容を包含する。
なお、ここで、バイオマーカー発現量としては、上述した手法により測定された測定値をそのまま使用してもよいが、測定値を補正した補正値を使用しても良い。例えば、測定値を規格化した後の値をバイオマーカー発現量として使用しても良いし、複数の測定値の平均値をバイオマーカー発現量として使用しても良い。
なお以下に図2に示す計算機を用いる例を具体的に説明するが、本発明の方法の実施形態は以下の具体例には限定されず、例えば計算機に代えて集積回路搭載装置またはチップを用いて実施することも可能である。
評価培養細胞としてヒトT細胞白血病細胞株Jurkat細胞を用いた。細胞はRPMI1640培地に10%FBSを加えた培地で37℃、5%CO2の条件で培養した。機能性既知材料として、食材成分であるエピガロカテキンガレート(EGCG)(30μM)を使用し、機能性未知材料としては、ゲニステイン(3μM)、リポ酸(1mM)を使用した。各試験濃度の成分を細胞培地に供し、24時間細胞に各材料を作用させた後細胞を回収し、細胞抽出物を得、それをバイオマーカー被検試料とした。被検試料は、まずSDS−PAGEにより電気泳動を行い、タンパク質を分離し、その後PVDF膜に転写した。膜は5%スキムミルクを含むPBSでブロッキングし、その後各バイオマーカーに特異的な抗体を一次抗体として作用し、ついで西洋わさびパーオキシダーゼ(HRP)ラベルした抗マウスIgGを二次抗体として作用した。検出は、ECL plusを基質としてHRPの酵素活性により生じた化学発光をイメージアナライザーLAS−1000にて解析した。
バイオマーカー発現量測定及びがん細胞増殖抑制試験(個別評価系)の評価用細胞として、ヒトT細胞白血病細胞株Jurkat細胞を用いた。細胞は、10%牛胎児血清(FCS)含有PRMI1640培地を用いて、37℃、5% CO2ガスで平衡化したCO2インキュベータ内で培養した。対数増殖期にあるJurkat細胞を3×105cells/mlの細胞密度でプラスティックシャーレに接種し、次いで学習用の機能性既知材料及び機能性未知材料を添加した。
白色の96wellプレートに被検細胞(レプリコン細胞)の懸濁液(2.5×104 cells/ml)を90μlずつ加え、37℃、5%CO2存在下、相対湿度100%の条件で24時間培養した。機能性未知材料として食材成分及び/または食材抽出物を調製した。機能性既知材料としては、EGCG、ゲニステイン、リポ酸、アラキドン酸、クルクミン、ダイゼイン、ケルセチン、シアニジン、レスベラトロール、10t,12c−CLAを用いた。表1記載の終濃度に従い上記96wellプレートに添加した。この後、さらに72時間培養し、室温で30分以上静置後、ルシフェラーゼアッセイ試薬(Promega社製、Steady−GloTM Luciferase Assay System)を100μl/well加えて、よくピペッティングした。5分以上放置してから発光検出器(ベックマンコールター社製、DTX800)で発光測定を行った。コントロールとして、上記被検材料の代わりにDMSOを用いて上記と同様にして調製した反応液について、同様に発光量を測定した。
本明細書で引用した全ての刊行物、特許および特許出願をそのまま参考として本明細書にとり入れるものとする。
2 Hsp90
3 DFF45
4 FADD
5 CAS
6 PARP
7 RB
8 RB2
21 計算機
21a 入出力インターフェース
21b 中央演算装置
21c 主記憶装置
22 ネットワーク装置
23 キーボード
24 マウス
25 モニタ
26 プリンタ
27 補助記憶装置
41 ニューロン
42 重み
43 結合リンク
Claims (4)
- 計算機を用いて、生物資源由来の多成分系機能性未知材料の複合的な機能性を評価する方法であって、
(1)哺乳動物評価培養細胞に機能性既知材料を付与し、機能性既知試料を調製するステップと、
(2)機能性評価機能が異なる複数のバイオマーカーを備えた評価系に、機能性既知試料を付与し、機能性既知試料のバイオマーカー発現量を測定し、機能性既知試料のバイオマーカー発現量測定値と機能性既知材料の機能性値との関係を対応付けたデータベースを作製するステップと、
(3)ステップ(2)で作製したデータベースにおける、機能性既知試料のバイオマーカー発現量測定値と機能性既知材料の機能性との関係をニューラルネットワークにより学習するステップと、
(4)哺乳動物評価培養細胞に機能性未知材料を付与し、機能性未知試料を調製するステップと、
(5)ステップ(2)の評価系と実質的に同一の評価系に、機能性未知試料を付与し、機能性未知試料のバイオマーカー発現量を測定するステップと、
(6)機能性既知試料のバイオマーカー発現量測定値と機能性既知材料の機能性値との関係の学習結果を汎化して、機能性未知試料のバイオマーカー発現量測定値に基づいて機能性未知材料の機能性値をニューラルネットワークにより推定するステップと、
(7)推定された機能性値に基づき機能性未知材料の少なくとも二つの機能性を併せて総合評価するステップと、
(8)総合評価結果を表示するステップと、
を含むことを特徴とする高スループット機能性評価方法。 - 哺乳動物評価培養細胞がヒト由来培養細胞であることを特徴とする請求項1記載の高スループット機能性評価方法。
- データベースを作製するステップにおいて用いる機能性既知材料の機能性値が、個別評価系により測定された機能性値であることを特徴とする請求項1記載の高スループット機能性評価方法。
- データベースを作製するステップにおいて、機能性既知試料のバイオマーカー発現量測定値と機能性既知材料の機能性値との対応付けをした後、ブートストラップ法で増やすことを特徴とする請求項1記載の高スループット機能性評価方法。
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US11020996B2 (en) | 2018-01-10 | 2021-06-01 | Seiko Epson Corporation | Abnormality warning method and abnormality warning system |
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2006
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