[发明专利]学习预测复合物对标靶的影响

说明书

优先权要求

本申请要求2011年2月14日申请的临时美国专利申请61/463,206、2011年2月18日申请的临时美国专利申请61/463,589以及2011年2月18日申请的临时美国专利申请61/463,593的优先权，每个申请的全部内容通过引用合并于此。

政府权利

在此公开的技术在国家卫生研究院之下由政府支持完成，项目编号为3R01GM075205-03S2。政府可以在公开于此的技术中具有一定的权利。

背景技术

药物开发是以疾病中涉及的蛋白质的识别开始并且在临床试验中测试之后结束的漫长过程。对蛋白质而言，对药物进行识别，所述药物增加或者降低与疾病相联系的蛋白质的活性。

在例子中，高通量筛选（HTS）是测试很多药物对蛋白质的影响的常用方法。在HTS中，化验用于检测药物对蛋白质的影响。通常，化验包括用于确定另一材料的特性的材料。

发明内容

在本公开的一方面，由一个或多个处理装置执行的方法包括：获得指示与标靶和复合物的组合相关联的实验的信息；使用实验中的至少一个实验的结果来初始化信息；基于初始化，生成模型以预测复合物对标靶的影响；基于获得的实验和模型，生成对于待执行的实验的预测；基于预测，从待执行的实验中选择一个或多个实验；执行一个或多个实验；以及使用一个或多个实验的执行的一个或多个结果来更新模型。

本公开的实施可以包括以下特征中的一个或多个。在一些实施中，预测包括指示复合物被预测是否对标靶有影响的值。在其它实施中，影响包括积极影响或者消极影响。在还有的其它实施中，选择包括：从待执行的实验中选择相对于待执行的实验中的其它实验的其它影响的其它预测而言与增加的影响的预测相关联的实验。

在一些实施中，该方法包括：重复生成预测、选择、执行和更新的行为，直到检测到预定义的条件为止。在其它实施中，该方法包括检索指示标靶和复合物的信息；其中获得包括：根据获得的信息生成实验空间，其中实验空间包括指示与标靶和复合物的组合相关联的实验的信息的视觉表示；并且其中更新包括更新实验空间。

在一些实施中，该方法包括检索指示复合物和标靶中的一个或多个的特征的信息；其中生成模型包括：基于特征生成模型。在其它实施中，特征包括分子量特征、理论等电位点特征、氨基酸组成特征、原子组成特征、消光系数特征、不稳定指数特征、脂肪指数特征和亲水性总平均值特征中的至少一个。

在一些实施中，模型包括：不依赖于复合物和标靶的特征生成模型。在其它实施中，复合物包括药物、药物的组合、核酸和聚合物中的一个或多个；并且标靶包括蛋白质、酶和核酸中的一个或多个。

在本公开的再一方面，由一个或多个处理装置执行的方法包括：获得指示与标靶和复合物的组合相关联的实验的信息；使用实验中的至少一个实验的结果来初始化信息；基于初始化，生成模型以预测复合物对标靶的影响；基于标靶和复合物中的一个或多个的特征，并且根据获得的实验，选择一个或多个实验用于执行；执行选择的一个或多个实验；以及使用一个或多个实验的执行的一个或多个结果来更新模型。

在本公开的再一方面，一个或多个机器可读介质被配置成存储指令，所述指令可由一个或多个处理装置执行，以执行前述特征中的一个或多个。

在本公开的又一方面，电子系统包括：一个或多个处理装置；以及一个或多个机器可读介质，其配置成存储指令，所述指令可由一个或多个处理装置执行，以执行前述特征中的一个或多个。

前述内容中的全部或部分可以实施为包括指令的计算机程序产品，所述指令存储在一个或多个非暂态机器可读存储介质上，并且可在一个或多个处理装置上执行。前述内容中的全部或部分可以实施为设备、方法或电子系统，其可以包括一个或多个处理装置和存储器，以便存储可执行的指令以实施所述功能。

在下面的附图和描述中阐述一个或多个实施的细节。从描述和附图中，并且从权利要求中，其它特征、目标和优点将是明显的。

附图说明

图1是用于生成复合物对标靶的影响的预测的网络环境的例子的示图。

图2是示出用于生成复合物对标靶的影响的预测的网络环境的部件的例子的框图。

图3是示出用于生成复合物对标靶的影响的预测的示例过程的流程图。

图4示出了可以用于实现在此描述的技术的计算机装置和移动计算机装置的例子。

各个附图中的相同的附图标记和名称指示相同的元件。

具体实施方式