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세포의 생체신호전달 방식을 모델링한 것으로서, 그 상태천이 방정식이 결정되어 있는 부울리언 네트워크(100)의 특정 섭동타겟노드의 섭동 확률에 따른 세포운명에 관한 확률을 산출하는 세포운명에 관한 확률의 산출방법으로서,컴퓨팅장치가, 상기 부울리언 네트워크(100)가 가질 수 있는 M개의 초기의 상태값(m, 1)(200m,1) 각각으로부터 시작하여, 상기 부울리언 네트워크의 상태천이 방정식에 따라 상기 부울리언 네트워크의 상태값을 k번째의 상태값(m, k)(200m,k)으로부터 k+1번째의 상태값(m, k+1)(200m,k+1)으로 천이시키는 상태값획득단계(m은 M 이하의 자연수, M은 1 이상의 자연수, k는 K-1 이하의 자연수);상기 컴퓨팅장치가, 상기 M개의 초기의 상태값(m, 1)(200m,1) 각각에 대하여, 상기 상태값획득단계에서 얻은 K개의 상기 상태값들(200m,1, 200m,2,
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제1항에 있어서,상기 M은 M=2^n을 만족하며, (단, n은 상기 부울리언 네트워크의 노드의 개수),상기 부울리언 네트워크가 가질 수 있는 M개의 초기의 상태값 중 m번째 초기 상태값인 초기 상태값은 상태값(m, 1)로 표기되며,상기 각각의 상태값(m, k)은 상기 부울리언 네트워크의 노드의 개수 n과 동일한 개수의 바이너리 값들로 구성된 배열이며,상기 특정 관찰노드의 상태값은 1 또는 0의 값을 갖는 바이너리 값인,세포운명에 관한 확률의 산출방법
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제1항에 있어서,상기 관찰노드와 상기 제1섭동노드는 서로 다른 노드이며,상기 관찰노드는 상기 부울리언 네트워크의 노드들 중 Caspase 효소에 대응하는 노드이며,상기 관찰노드의 값이 1인 것은 상기 세포의 사멸을 의미하는,세포운명에 관한 확률의 산출방법
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제1항에 있어서,상기 부울리언 네트워크의 제2섭동노드의 상태값은, 미리 결정된 x2%의 확률로 0의 값으로 고정되도록 되어 있고, (100-x2)%의 확률로 상기 제2섭동노드의 상태값의 천이를 결정하는 상태천이 방정식에 따라 결정되도록 되어 있는,세포운명에 관한 확률의 산출방법
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제4항에 있어서,상기 부울리언 네트워크의 노드들 중 상기 제1섭동노드 및 상기 제2섭동노드를 제외한 나머지 노드들의 적어도 일부의 상태값은 상기 상태천이 방정식에 따라 결정되도록 되어 있는,세포운명에 관한 확률의 산출방법
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제1항에 있어서,상기 컴퓨팅장치가, 서로 다른 x1 값들에 대하여 상기 평균값의 비율을 결정하여, 서로 다른 x1 값들에 대한 상기 비율을, 상기 x1을 나타내는 제1축과 상기 평균값의 비율을 나타내는 제2축을 포함하는 그래프로 출력하는 단계를 더 포함하는,세포운명에 관한 확률의 산출방법
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제4항에 있어서,상기 컴퓨팅장치가, 서로 다른 (x1, x2) 쌍의 값들에 대하여 상기 평균값의 비율을 결정하여, 서로 다른 (x1, x2) 쌍의 값들에 대한 상기 비율을, 상기 x1을 나타내는 제1축과 상기 x2를 나타내는 제2축과 상기 평균값의 비율을 나타내는 제3축을 포함하는 그래프로 출력하는 단계를 더 포함하는,세포운명에 관한 확률의 산출방법
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제1항에 있어서,상기 컴퓨팅장치가, 상기 세포를 특정 환자의 제1암세포로 설정하여, 서로 다른 x1 값들에 대하여 상기 평균값의 비율을 결정하여 상기 제1암세포의 상기 세포운명에 관한 확률을 나타내는 데이터를 산출하는 암세포의 세포운명에 관한 확률 데이터의 산출단계;상기 컴퓨팅장치가, 상기 세포를 상기 특정 환자의 정상세포로 설정하여, 상기 서로 다른 x1 값들에 대하여 상기 평균값의 비율을 결정하여 상기 정상세포의 상기 세포운명에 관한 확률을 나타내는 데이터를 산출하는 정상세포의 세포운명에 관한 확률 데이터의 산출단계; 및상기 컴퓨팅장치가, 상기 제1암세포의 상기 세포운명에 관한 확률을 나타내는 데이터와 상기 정상세포의 상기 세포운명에 관한 확률을 나타내는 데이터를 기초로, 상기 특정 환자에 대한 제1약물의 투여량 범위를 결정하는 투여량 결정단계;를 더 포함하며,상기 제1약물은 상기 제1섭동노드에 대응하는 단백질 또는 효소의 활성화를 억제하는 약물인,세포운명에 관한 확률의 산출방법
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제4항에 있어서,상기 컴퓨팅장치가, 상기 세포를 특정 환자의 제1암세포로 설정하여, 서로 다른 (x1, x2) 쌍의 값들에 대하여 상기 평균값의 비율을 결정하여 상기 제1암세포의 상기 세포운명에 관한 확률을 나타내는 데이터를 산출하는 암세포의 세포운명에 관한 확률 데이터의 산출단계;상기 컴퓨팅장치가, 상기 세포를 상기 특정 환자의 정상세포로 설정하여, 상기 서로 다른 (x1, x2) 쌍의 값들에 대하여 상기 평균값의 비율을 결정하여 상기 정상세포의 상기 세포운명에 관한 확률을 나타내는 데이터를 산출하는 정상세포의 세포운명에 관한 확률 데이터의 산출단계; 및상기 컴퓨팅장치가, 상기 제1암세포의 상기 세포운명에 관한 확률을 나타내는 데이터와 상기 정상세포의 상기 세포운명에 관한 확률을 나타내는 데이터를 기초로, 상기 특정 환자에 대한 제1약물과 제2약물의 투여량 범위를 결정하는 투여량 결정단계;를 더 포함하며,상기 제1약물은 상기 제1섭동노드에 대응하는 단백질 또는 효소의 활성화를 억제하는 약물이고, 상기 제2약물은 상기 제2섭동노드에 대응하는 단백질 또는 효소의 활성화를 억제하는 약물인,세포운명에 관한 확률의 산출방법
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제9항에 있어서,상기 투여량 결정단계는, 상기 특정 환자에 대한 상기 제1약물의 투여량과 상기 제1섭동노드의 섭동 가능성 x1 간의 대응관계, 및 상기 특정 환자에 대한 상기 제2약물의 투여량과 상기 제2섭동노드의 섭동 가능성 x2 간의 대응관계를 기초로 실행되는, 세포운명에 관한 확률의 산출방법
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제1항에 있어서,상기 세포운명은 상기 세포의 사멸, 상기 세포의 성장, 및 상기 세포의 정지 중 어느 하나이며,상기 세포운명이 상기 세포의 사멸인 경우, 상기 관찰노드는 상기 부울리언 네트워크의 노드들 중 상기 세포의 사멸을 나타내는 노드이고, 상기 세포운명이 상기 세포의 성장인 경우, 상기 관찰노드는 상기 부울리언 네트워크의 노드들 중 상기 세포의 성장을 나타내는 노드이고, 상기 세포운명이 상기 세포의 생장정지인 경우, 상기 관찰노드는 상기 부울리언 네트워크의 노드들 중 상기 세포의 생장정지를 나타내는 노드인,세포운명에 관한 확률의 산출방법
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세포의 생체신호전달 방식을 모델링한 것으로서, 그 상태천이 방정식이 결정되어 있는 부울리언 네트워크의 특정 섭동타겟노드의 섭동 확률에 따른 세포운명에 관한 확률을 산출하는 세포운명에 관한 확률의 산출방법으로서,컴퓨팅장치가, 상기 부울리언 네트워크가 가질 수 있는 한 개의 초기의 상태값 또는 복수 개의 초기의 상태값들 각각에 대하여, 상기 부울리언 네트워크의 상태천이 방정식에 따라 상기 부울리언 네트워크의 상태값을 천이하여 복수 개의 상태값들을 획득하는 상태값획득단계;상기 컴퓨팅장치가, 상기 한 개의 초기의 상태값 또는 상기 복수 개의 초기의 상태값 각각에 대하여, 상기 상태값획득단계에서 얻은 상기 복수 개의 상태값들 중 상기 부울리언 네트워크의 특정 관찰노드의 상태값들의 적어도 일부에 대한 평균값을 산출하는 평균산출단계; 및상기 컴퓨팅장치가, 상기 평균산출단계에서 얻은 복수 개의 상기 평균값들 중, 미리 결정된 임계값 이상의 값을 갖는 상기 평균값들의 비율을 결정하는 비율결정단계;를 포함하며,상기 부울리언 네트워크의 제1섭동노드의 상태값은, 미리 결정된 x1%의 확률로 상기 제1섭동노드의 비활성화를 나타내는 값으로 고정되도록 되어 있고, (100-x1)%의 확률로 상기 제1섭동노드의 상태값의 천이를 결정하는 상태천이 방정식에 따라 결정되도록 되어 있고,상기 특정 관찰노드는 상기 세포의 상기 세포운명을 나타내는 노드인,세포운명에 관한 확률의 산출방법
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제12항에 있어서, 상기 부울리언 네트워크의 제1섭동노드의 상태값은, 미리 결정된 x2%의 확률로 상기 제2섭동노드의 비활성화를 나타내는 값으로 고정되도록 되어 있고, (100-x2)%의 확률로 상기 제2섭동노드의 상태값의 천이를 결정하는 상태천이 방정식에 따라 결정되도록 되어 있는,세포운명에 관한 확률의 산출방법
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제12항에 있어서, 상기 제1섭동노드의 비활성화를 나타내는 값은 0인, 세포운명에 관한 확률의 산출방법
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세포의 생체신호전달 방식을 모델링한 것으로서, 그 상태천이 방정식이 결정되어 있는 부울리언 네트워크의 특정 섭동타겟노드의 섭동 확률에 따른 세포운명에 관한 확률을 산출하는 컴퓨팅장치로서, 데이터 저장부 및 처리부를 포함하며,상기 데이터 저장부는 상기 상태천이 방정식을 특정하는 데이터를 저장하고 있으며,상기 처리부는, 상기 데이터 저장부로부터 상기 상태천이 방정식을 특정하는 데이터를 읽도록 되어 있고,상기 부울리언 네트워크가 가질 수 있는 한 개의 초기의 상태값 또는 복수 개의 초기의 상태값들 각각에 대하여, 상기 부울리언 네트워크의 상태천이 방정식에 따라 상기 부울리언 네트워크의 상태값을 천이하여 복수 개의 상태값들을 획득하는 상태값획득단계를 실행하도록 되어 있고,상기 한 개의 초기의 상태값 또는 상기 복수 개의 초기의 상태값 각각에 대하여, 상기 상태값획득단계에서 얻은 상기 복수 개의 상태값들 중 상기 부울리언 네트워크의 특정 관찰노드의 상태값들의 적어도 일부에 대한 평균값을 산출하는 평균산출단계를 실행하도록 되어 있고, 그리고상기 평균산출단계에서 얻은 복수 개의 상기 평균값들 중, 미리 결정된 임계값 이상의 값을 갖는 상기 평균값들의 비율을 결정하는 비율결정단계를 실행하도록 되어 있으며, 상기 부울리언 네트워크의 제1섭동노드의 상태값은, 미리 결정된 x1%의 확률로 상기 제1섭동노드의 비활성화를 나타내는 값으로 고정되도록 되어 있고, (100-x1)%의 확률로 상기 제1섭동노드의 상태값의 천이를 결정하는 상태천이 방정식에 따라 결정되도록 되어 있으며,상기 특정 관찰노드는 상기 세포의 상기 세포운명을 나타내는 노드인,컴퓨팅장치
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명령 코드들을 포함하는 프로그램이 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 비휘발성 저장매체로서,상기 명령 코드들은, 세포의 생체신호전달 방식을 모델링한 것으로서, 그 상태천이 방정식이 결정되어 있는 부울리언 네트워크의 특정 섭동타겟노드의 섭동 확률에 따른 세포운명에 관한 확률을 산출하는 세포운명에 관한 확률의 산출방법을 수행하는 컴퓨팅장치로 하여금,상기 부울리언 네트워크가 가질 수 있는 한 개의 초기의 상태값 또는 복수 개의 초기의 상태값들 각각에 대하여, 상기 부울리언 네트워크의 상태천이 방정식에 따라 상기 부울리언 네트워크의 상태값을 천이하여 복수 개의 상태값들을 획득하는 상태값획득단계;상기 한 개의 초기의 상태값 또는 상기 복수 개의 초기의 상태값 각각에 대하여, 상기 상태값획득단계에서 얻은 상기 복수 개의 상태값들 중 상기 부울리언 네트워크의 특정 관찰노드의 상태값들의 적어도 일부에 대한 평균값을 산출하는 평균산출단계; 및상기 평균산출단계에서 얻은 복수 개의 상기 평균값들 중, 미리 결정된 임계값 이상의 값을 갖는 상기 평균값들의 비율을 결정하는 비율결정단계;를 실행하도록 되어 있고, 상기 부울리언 네트워크의 제1섭동노드의 상태값은, 미리 결정된 x1%의 확률로 상기 제1섭동노드의 비활성화를 나타내는 값으로 고정되도록 되어 있고, (100-x1)%의 확률로 상기 제1섭동노드의 상태값의 천이를 결정하는 상태천이 방정식에 따라 결정되도록 되어 있으며,상기 특정 관찰노드는 상기 세포의 상기 세포운명을 나타내는 노드인,컴퓨터로 읽을 수 있는 비휘발성 저장매체
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