특허맵의 작성 남앤드남 국제특허법률사무소.

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1 특허맵의 작성 남앤드남 국제특허법률사무소

2 제 1장. 특허맵의 이해 제 2장. 특허맵의 작성방법 제 3장. 특허맵의 작성예시

3 제 1장. 특허맵의 이해

4 특허맵의 정의 Patent Map or Patent portfolio
: The complex patent information that has been analyzed, processed and simplified into a map or graph form : 목적에 따라 검색하여 추출한 특허문헌(모집단)을 시각적으로 분석한 지도

5 특허맵의 필요성

6 특허맵의 분류

7 특허맵의 분류: 정량적 맵

8 특허맵의 분류: 정성적 맵

9 목적에 따른 분류

10 제 2장. 특허맵의 작성 방법

11 특허맵의 작성 흐름도(1) Phase I :모집단확정 Phase II :분석 및 보고서작성

12 특허맵의 작성 흐름도(2) Phase 1 Phase 2 목적/범위선정 중요특허 선별 기술분류표작성 정량분석 feedback
자료 추출 정성분석 필터링/가공 최종보고서 작성 모집단 확정

13 1-1. 목적/범위 선정 1. 주제별 접근법 → 기술적 카테고리에 따른 검색 Ex) 비만 치료제, 약물전달시스템, 당뇨병 치료제 2. 출원인별 접근법 →IPC분류(분야), 조직구분 및 구성원에 따른 카테고리에 따른 검색 Ex) 연세대산학협력단, 엘지생명과학주식회사, 한국생명공학연구원 3. 기준시점/검색 DB선택

14 1-2.기술 분류표 작성 - 기술내용을 목적, 구성 및 효과를 중심으로 파악하여 작성
- 대분류 : 중분류 : 소분류 = [상위구성]:[카테고리]:[하위구성] 키워드를 설정하는 기초가 됨 * 내용 분류에 대하여 고객에게 확인필요

15 1-2.기술 분류표 작성 [실례 1] 구성-효과-구성 대분류 중분류 소분류 가상 간 모델 리간드의 저해
CYP450 3A4, 2D6, 2C9, 2C19 활성화에너지 1차 대사산물구조 Baysian, SVM, RP CYP450  이온채널 구조유사성기반 화합물의 라이브러리 추출 QSAR 대사산물 가상 심장 모델 이온통로(채널) 세포기능 심장수축 혈압 산출 부정맥 BT + IT 예측 시스템 컴퓨터 사이버 컴퓨팅 워크플로우 시스템 의약정보(진단, 처방,진료, 관리) 시뮬레이션 기술 의약정보  신약개발 분산처리 기술 실시간 대용량 시뮬레이션

16 1-2.기술 분류표 작성 [실례 2] 구성 - 구성(카테고리)- 구성 대분류 중분류 소분류 Montelukast (A)
 [실례 2] 구성 - 구성(카테고리)- 구성 대분류 중분류 소분류 Montelukast (A) CAS: 제조방법 중간체(A) CAS: 중간체(B)  CAS: 중간체(C)  CAS: 그외 중간체(D) 제형(B) Olemsasrtan (B) CAS: 중간체(A)  CAS: Paliperidone (C) CAS : 중간체(A)  CAS:   중간체(B)  CAS: 중간체(C)  CAS: 중간체(D)  CAS: CAS: 중간체(E)  CAS:

17 1-2.기술 분류표 작성 [실례 3] 구성- 구성(카테고리)-구성[용도] 대분류 중분류 소분류 스피룰리나 기능성 탐색 의약/
건강기능식품 항암 혈압 당뇨병 콜레스테롤  면역조절, 항알레르기 항균, 항박테리아, 항바이러스 간 보호 심장 기능 강화 신장 독성 감소 췌장염 백내장 변비 빈혈 항산화 항스트레스 화장품 항비만 탈모 미백 피부 주름 개선 기타 배양 기술(방법) 탐색 방법 배지 개발 생산 방법

18 1-2.기술 분류표 작성 분류표 연구자 분석자 신경질환치료제

19 1-2.기술분류표 작성:주제별 접근

20 1-2.기술분류표 작성:출원인별 접근법 연세대 한국생명공학연구원 대분류 중분류 소분류 생명시스템 대학 면역 김승수 이상규
미생물 오종원 김영민 공과대학 화학공학 전기공학 전자공학 대분류 중분류 소분류 연구1팀　 신약　 곽영신 유전체 박홍석 대분류 중분류(IPC) 소분류 생명시스템 대학 A　 김승수 이상규 H 오종원 김영민

21 1-3.자료 추출:검색식 작성 및 1차 검색 연구자 검색식 분석자 1차 모집단 Download

22 1-3.자료 추출:검색식 작성 및 1차 검색 <분석자> -국문 및 영문 키워드를 작성 분류코드명을 추가
대분류 중분류 소분류 대표명 검색분류 초기 건수 Montelukast (A) 제조방법 중간체 AAA 관용명(영문) 22 38 58 715 1660 관용명(국문) 16 화학식명(영문) 화학식명(국문) CAS No 20 (B) AAB 14 33 6 13 (C) AAC 8 12 85 3 1 73 그외 (D) AAD 235 444 539 207 2 95 제형(B) ABA 945 <분석자> -국문 및 영문 키워드를 작성 분류코드명을 추가 융합분야: IPC 삭제 초기 검색건수 조율 <의뢰자> -검색식 확인 [키워드(동의어추가요청)] -초기 검색건수

23 1-4.필터링/가공(1) 필터링 -노이즈 제거 :중복사건 제거하여 유효자료 선별을 목적으로 함 1.1차 필터링
(1) 기술적 배제: A1, A2, B1, B2 :동일출원번호에 대하여 최후 사건만 남김 ex)B2만 남김 :특허패밀리라도 별개출원 취급 :분할출원, 연속출원(미국)등도 원출원과 별개 취급 (2) 내용적 배제 : 내용의 관련성에 따른 사건의 제외 : 발명의 명칭→초록 → 청구항을 검토하여 제외 2. 2차 필터링 :발명자가 내용적 관련성이 없는 문헌 제외

24 1-4.필터링/가공(2) 자료의 가공: 출원인 명칭 통일화

25 1-4.필터링/가공(3) 1. 1차 필터링-(4) 노이즈 제거 2. 2차 필터링 3. 분석대상 최종 모집단 확정
- 엑셀시트에서 관련도에 따라 (×△○) 표시 2. 2차 필터링 -발명자가 관련성 정도에 따라 엑셀시트에 (×△○) 표시 3. 분석대상 최종 모집단 확정 -1차필터링(△○) 및 2차 필터링(△○)을 비교하여 교집합 또는 합집합을 모집단으로 확정

26 1-5.모집단 확정

27 2-1.중요특허선별기준 패밀리 특허 수(Patent Family) : 같은 패밀리는 동일한 수(우선권번호 동일)
인용문헌수(Backward Citation) : 미국과 같은 패밀리는 같은 수 피인용문헌수(Forward Citation): 미국과 같은 패밀리는 같은 수 주요발명자 또는 출원인(Big competitors) : 초기검색식+WIPS의 클러스터 기능 등록 여부(Substantive examination): B를 선택 소계 구분 기 준 포인트 1 2 3 0 ~ 17 분석기관 (0~9) 1.패밀피 특허 수 2개이상 3개이상 2.인용문헌수 있음 없음 3.피인용문헌수 <5 5< <10 10> 4.주요발명자 또는 출원인 　없음 5. 등록 여부 미등록 등록 4 8 연구자 (0~8) 6.기술 내용의 적합성 -발명의 명칭, 요약서, 실시예, 독립 청구항 무관 적합 (4) 매우 적합(8)

28 워크플로우 기술 기반 사이버 컴퓨팅 자원 관리 시스템 및 그 방법 기술
2-1. 중요특허 선별-내용적 선별:한국 합계 패밀리 B F 주요 발명자 등 (1) 대분류 (2) 중분류 (3) 소분류 4 1 3 워크플로우 시스템 의약정보(진단, 처방, 진료, 관리) 워크플로우 기술 기반 사이버 컴퓨팅 자원 관리 시스템 및 그 방법 기술

29 2-1. 중요특허 선별-내용적 선별:일본 합계 패밀리 B F 주요 발명자 등 (1) 대분류 (2) 중분류 (3) 소분류
가상 간 모델을 통한 예측 기술 리간드의 저해 CYP450 3A4, 2D6, 2C9, 2C19

30 2-1. 중요특허 선별-내용적 선별:WO 합계 패밀리 B F 주요 발명자 등 5 1 3 (1) 대분류 (2) 중분류
(3) 소분류 5 1 3 가상 심장 모델을 통한 예측 기술 이온통로(채널) / 세포기능

31 2-1. 중요특허 선별-내용적 선별:US 합계 패밀리 B F 주요 발명자 등 5 3 (1) 대분류 (2) 중분류 (3) 소분류
1 3 가상 심장 모델을 통한 예측 기술 이온통로(채널) / 세포기능

32 실시간 테라단위 시뮬레이션 결과 확보를 통한 효율적인 e-organ 기반의 신약개발 협업플랫폼 기술
2-1. 중요특허 선별-내용적 선별:EP 합계 패밀리 B F 주요 발명자 등 (1) 대분류 (2) 중분류 (3) 소분류 5 1 3 분산처리 기술 실시간 대용량 시뮬레이션 실시간 테라단위 시뮬레이션 결과 확보를 통한 효율적인 e-organ 기반의 신약개발 협업플랫폼 기술

33 분석방법:정량/정성분석 정량 분석 정성 분석 대상:Phase 1에서 확정된 모집단 또는 중요/핵심특허
내용:출원건수 분석 -연도(시간; 전체적 흐름) -국가(지역; 시장) 출원인/발명자(인적자원; 경쟁자) -분야별(목표기술) cf 인용도 분석, 패밀리 분석->미국특허 및 이의 패밀리 ->중요/핵심특허대상(미국특허) 정성 분석 대상:중요/핵심 특허 내용:요지리스트(초록/청구항/기술적과제)

34 2-2.정량분석: 출원건수 분석(0) 제 1 절 연도별 특허출원동향 1. 연도별 전체 특허출원동향
제 1 절 연도별 특허출원동향     1. 연도별 전체 특허출원동향     2. 연도별 국가별 특허출원동향     3. 연도별 분야별 특허출원동향     4. 연도별 주요출원인별 특허출원동향    제 2 절 국가별 특허출원동향     1. 미국의 특허출원동향     2. 유럽의 특허출원동향 제 3 절 분야별 특허출원동향     0. 분야전체의 출원점유율     1. CAA     2. CAB     3. CAC       제 4 절 주요출원인별 특허출원동향     0. 주요 출원인 전체의 분야별 출원점유율    1. TE**      2. ***SSEN 

35 2-2.정량분석: 출원건수 분석(1) ◯ 연도별 국가별 출원동향

36 2-2.정량분석: 출원건수 분석(2) ◯ 기술별 연도별 출원동향

37 2-2.정량분석: 출원건수 분석(3) ◯ 국가별 기술별 출원동향

38 2-2.정량분석: 출원건수 분석(4) ◯ 주요 출원인별 출원동향

39 2-2.정량분석: 출원건수 분석(4) ◯ 주요출원인의 기술별 특허출원동향

40 2-2.정량분석: 출원건수 분석(5) ◯ 주요출원인의 기술별 특허출원동향

41 2-2.정량분석: 출원건수 분석(6) ◯ 최근 5년간 주요출원인의 레이다 분석

42 2-2.정량분석: 인용도 분석(1) :해당 미국특허의 인용문헌(Backward), 피인용문헌(Forward) 동향 분석, 피인용특허 출원인 분석 (1) US 의 citation 동향 (2) US 의 피인용 특허동향 Backward Ref. No. US 의 피인용특허 출원인 피인용건수 등록번호 1 Galvani, Ltd 2 US UAB Research Foundation US 3 Pacesetter, Inc. US US 등록일: 출원인: Galvani, Ltd. Forward Ref. US US US US

43 2-2.정량분석: 인용도 분석(2)-Forward
:출원인간 보유특허 영향력, 출원인별 특허 포지션 파악, 이용저촉가능성 파악

44 2-2.정량분석: 인용도 분석(3) 임팩트지수를 통한 출원인별 보유특허 영향력, 출원인별 특허 포지션 파악

45 2-2.정량분석: 패밀리 분석(1)- 해외패밀리 중요특허의 해외 특허출원 및 등록 동향 파악, 중요특허의 출원관심국가 파악, 주요출원인의 특허전략 파악

46 2-2.정량분석: 패밀리 분석(1)- 국내패밀리 국내 특허출원의 히스토리 파악,
미국출원의 경우 CA(Continuation Application), CIP(Continuation in part), 분할출원, 특허등록 동향 파악.

47 2-3.정성분석(1): 특허요지리스트 발명의 명칭 시토크롬 P450 매개 반응에 있어서 유기 화합물의 반응성의 모델화 출원인
University of Pittsburgh 출원국가 JP 출원번호/등록번호 출원일 기술분류 리간드의 저해 법적상태 공개(⋁), 등록( ), 거절( ) 기술요약 본 발명은 신약의 설계 및 그것에 관한 대사의 특징의 예측에 있어서 계산 및 실험 데이터(data)의 사용에 관한다. 계산 그 밖의 정보는 특별히 약품 대사에 관여하는 시토쿠롬 P450계 등의 것 옥시게나아제(oxygenase) 효소에 관련되는 약품 대사 및 독물학을 또한 이해하기 위해 사용된다. 본 발명의 실시에 따라서 얻어지는 정보는 약품의 클리어런스(clearance) 또는 반감기와 약품의 상호 작용의 경향과 그 대사에 따라서 생기는 부산물의 성질 및 독성을 예측하는 것에 유효하다. 본 발명은 지금까지 없는 강력한 약품 설계의 새로운 어프로치(approach)를 제공한다. 대표도면 발명의 명세서 내 “발명의 상세설명”중 상기 대표도면에 대한 기재 (도 1) 시토쿠롬 P450에 관한 제시 되는 촉매 사이클(cycle)을 나타내는 그림. 분석결과 종합 본 특허가 해결하고자 하는 문제점 또는 목적 ① 광범한 기질 특이성을 가지는 효소에 의하여 화합물의 대사에 관한 전자적 경향을 결정하는 방법 본 특허의 해결방법 또는 수단 ① 광범한 기질 특이성을 가지는 효소에 의하여 화합물의 대사에 관한 전자적 경향을 결정하는 방법이고, a)상기 효소를 참조하지 않고, 상기 효소가 매개하는 임의의 1 또는 복수의 반응에 의하여 대사 전환을 향하는 상기 화합물의 각관능기의 위치특이적 반응성을 결정하는 스텝(step)과, b)각효소 매개 반응의 활성화 에너지(energy)를 양자 화학 기술 아이에 관련시킨 1개 이상의 식을 이끄는 스텝(step)과, c)상기 1개 이상의 식으로부터,핵반응의 활성화 에너지(energy)를 예측하는 것으로 상기 화합물의 대사를 결정하는 스텝(step)을 구비하고, 상기 결정 되는 전자적 경향이 상기 반응의 전자 구성요소를 제공하는 것이는 방법. 독립항에서의 가장 중요한 구성요소 (most important element) ① 각효소 매개 반응의 활성화 에너지를 양자 화학 기술 아이에 관련시킨 1개 이상의 식을 유도하고 이 식으로부터 핵반응의 활성화 에너지를 예측. 주요특허가 된 이유 대상기술 내용과 관련성이 높은 목적 또는 구성을 가진 특허로서 패밀리특허가 27건 중요도 (대 중 소) 대

48 2-3.정성분석(1): 특허요지리스트 구성요소 특징
1. 광범한 기질 특이성을 가지는 효소에 의하여 화합물의 대사에 관한 전자적 경향을 결정하는 방법이고, preamble a)상기 효소를 참조하지 않고, 상기 효소가 매개하는 임의의 1 또는 복수의 반응에 의하여 대사 전환을 향하는 상기 화합물의 각관능기의 위치특이적 반응성을 결정하는 스텝(step)과, 일반적 구성요소 b)각효소 매개 반응의 활성화 에너지(energy)를 양자 화학 기술 아이에 관련시킨 1개 이상의 식을 이끄는 스텝(step)과, 특징적 구성요소로서 각 효소 매개 반응의 활성화 에너지를 양자화학기술 아이(화합물의 반응열 등)에 관련시킴. c)상기 1개 이상의 식으로부터 핵반응의 활성화 에너지(energy)를 예측하는 것으로 상기 화합물의 대사를 결정하는 스텝(step)을 구비하고, 특징적 구성요소로서 상기 관련식으로부터 활성화에너지를 예측하여 화합물의 대사를 결정. 상기 결정 되는 전자적 경향이 상기 반응의 전자 구성요소를 제공하는 것인 방법. Family 특허 AU A1 미등록 AU A5 AU A5 CA AA CA AA CA AA

49 제 3장. 특허맵의 작성의 예시

50 1-1. 목적/범위 선정 목적 연구 방향 설정 -다수의 가상 장기 시뮬레이터가 통합된 고차원 협업 사이버 컴퓨팅 (e-Organ Simulator-Integrated Highly Collaborative Cyber Computing, OSICC) 기반으로 세포-조직-장기에 이르는 인체 생리기능 단위들을 컴퓨터에서 구현하여, 약물 스크리닝 시스템 및 가상 임상 시험 시스템으로 활용할 수 있는 e-Organ 시스템 개발 주요 내용 사이버컴퓨팅 기반 e-Organ 시스템 개발 ㅇ 분자 구조 기반 생체 내 대사 반응 예측 시스템 개발   ㅇ 가상 간과 가상 심장 연계를 위한 심장 부정맥 유발 예측 시스템 개발   ㅇ 세포 모델 기반 가상 심장 모델 구축   ㅇ 자원 최적 관리를 위한 워크플로우 시스템 개발   ㅇ 고성능 네트워크 기반 사이버 컴퓨팅 환경 인프라 구축   ㅇ 분산 DB통합을 통한 접근 제어가능 데이터 통합 플랫폼 개발   ㅇ 실시간 메디컬 시뮬레이션 데이터 가시화 공유기술 개발   ㅇ 사이버 컴퓨팅 기반 e-Organ 시스템 지원을 위한 통합 플랫폼 개발 대상국가 한, 일,미,유, WO 검색기간 1970.3~2008.5 DB WIPS DB 출원인/발명자 (독일)Johann Gasteiger (미국)Sean Ekins (미국)Raimond L. Winslow (영국)Denis Noble

51 1-2. 기술분류표 작성(1)

52 1-2. 기술분류표 작성(2)

53 1-5.모집단 확정 BT:229개 IT :302개 총 531개

54 2-1.중요특허선별 0 ~ 17 BT:포인트 6이상(최고 13) -> 67개
소계 구분 기 준 포인트 1 2 3 0 ~ 17 특허사무소 (0~9) 1.패밀피 특허 수 2개이상 3개이상 2.인용문헌수 있음 없음 3.피인용문헌수 <5 5< <10 10> 4.주요발명자 또는 출원인 　없음 5. 등록 여부 미등록 등록 4 8 연구자 (0~8) 6.기술 내용의 적합성 -발명의 명칭, 요약서, 실시예, 독립 청구항 무관 적합 (4) 매우 적합(8) BT:포인트 6이상(최고 13) -> 67개 IT :포인트 5이상 (최고 10) -> 53개 총 120개

55 특허맵 종류 순번 종류 대상 BIT IT 1 기술추이분석 소분류 5 2 기술시계열분석 대분류 3 주요출원인 분석 4
특허출원 동향 분석 대/중분류 피인용분석 중요미국특허 11 17 6 임팩트지수분석 7 인용문헌 분석 13 28 8 국가별 패밀리 분석 21 주요특허별 권리분석(요지리스트) 중요특허 67 53 유사특허 비교분석 119 133

56 2-2.정량분석 (1)-기술 추이 분석:BT

57 2-2.정량분석(1)-기술 추이 분석:IT

58 2-2.정량분석(2)-기술 시계열분석

59 2-2.정량분석(3)-주요출원인분석:BT

60 2-2.정량분석(3)-주요출원인분석:IT

61 2-2.정량분석(4)-특허출원동향분석:BT

62 2-2.정량분석(4)-특허출원동향분석:IT

63 피인용(Forward Citation) 분석
2-2.정량분석(5)-피인용분석 피인용(Forward Citation) 분석 1 US 2 US 3 US 4 US 5 US 6 US 7 US 8 US 9 US 10 US 11 US

64 2-2.정량분석(6)-임펙트지수분석:BT

65 2-2.정량분석(6)-임펙트지수분석:IT

66 2-2.정량분석(7)-인용문헌 분석 순번 중요특허 중 미국특허 1 US6564152 2 US6711437 3 US7203540
Backward Ref. Forward Ref. 출원번호/등록번호(25) 출원번호/등록번호(5) 순번 중요특허 중 미국특허 1 US 2 US 3 US 4 US 5 US 6 US 7 US 8 US 9 US 10 US 11 US 12 US 13 No. 피인용특허 출원인 피인용 건수 1 Cytokinetics, Inc 2 General Electric Company 3 Honeywell International, Inc. 4 David, Thomas A. 5 Microsoft Corporation

67 2-2.정량분석(8)-국가별 패밀리 분석 국가별 패밀리분석 1 US 20010044699 2 US 6643591 3
7 US 8 US 9 US 10 US 11 US 12 US 13 US 14 US 15 US 16 US 17 US

68 2-3.정성분석(1) -특허요지리스트 발명의 명칭 시토크롬 P450 매개 반응에 있어서 유기 화합물의 반응성의 모델화 출원인
University of Pittsburgh 출원국가 JP 출원번호/등록번호 출원일 기술분류 리간드의 저해 법적상태 공개(⋁), 등록( ), 거절( ) 기술요약 본 발명은 신약의 설계 및 그것에 관한 대사의 특징의 예측에 있어서 계산 및 실험 데이터(data)의 사용에 관한다. 계산 그 밖의 정보는 특별히 약품 대사에 관여하는 시토쿠롬 P450계 등의 것 옥시게나아제(oxygenase) 효소에 관련되는 약품 대사 및 독물학을 또한 이해하기 위해 사용된다. 본 발명의 실시에 따라서 얻어지는 정보는 약품의 클리어런스(clearance) 또는 반감기와 약품의 상호 작용의 경향과 그 대사에 따라서 생기는 부산물의 성질 및 독성을 예측하는 것에 유효하다. 본 발명은 지금까지 없는 강력한 약품 설계의 새로운 어프로치(approach)를 제공한다. 대표도면 발명의 명세서 내 “발명의 상세설명”중 상기 대표도면에 대한 기재 (도 1) 시토쿠롬 P450에 관한 제시 되는 촉매 사이클(cycle)을 나타내는 그림. 분석결과 종합 본 특허가 해결하고자 하는 문제점 또는 목적 ① 광범한 기질 특이성을 가지는 효소에 의하여 화합물의 대사에 관한 전자적 경향을 결정하는 방법 본 특허의 해결방법 또는 수단 ① 광범한 기질 특이성을 가지는 효소에 의하여 화합물의 대사에 관한 전자적 경향을 결정하는 방법이고, a)상기 효소를 참조하지 않고, 상기 효소가 매개하는 임의의 1 또는 복수의 반응에 의하여 대사 전환을 향하는 상기 화합물의 각관능기의 위치특이적 반응성을 결정하는 스텝(step)과, b)각효소 매개 반응의 활성화 에너지(energy)를 양자 화학 기술 아이에 관련시킨 1개 이상의 식을 이끄는 스텝(step)과, c)상기 1개 이상의 식으로부터,핵반응의 활성화 에너지(energy)를 예측하는 것으로 상기 화합물의 대사를 결정하는 스텝(step)을 구비하고, 상기 결정 되는 전자적 경향이 상기 반응의 전자 구성요소를 제공하는 것이는 방법. 독립항에서의 가장 중요한 구성요소 (most important element) ① 각효소 매개 반응의 활성화 에너지를 양자 화학 기술 아이에 관련시킨 1개 이상의 식을 유도하고 이 식으로부터 핵반응의 활성화 에너지를 예측. 주요특허가 된 이유 대상기술 내용과 관련성이 높은 목적 또는 구성을 가진 특허로서 패밀리특허가 27건 중요도 (대 중 소) 대

69 2-3.정성분석(1) - 대표청구항 구성요소분석 및 패밀리 특허
특징 1. 광범한 기질 특이성을 가지는 효소에 의하여 화합물의 대사에 관한 전자적 경향을 결정하는 방법이고, preamble a)상기 효소를 참조하지 않고, 상기 효소가 매개하는 임의의 1 또는 복수의 반응에 의하여 대사 전환을 향하는 상기 화합물의 각관능기의 위치특이적 반응성을 결정하는 스텝(step)과, 일반적 구성요소 b)각효소 매개 반응의 활성화 에너지(energy)를 양자 화학 기술 아이에 관련시킨 1개 이상의 식을 이끄는 스텝(step)과, 특징적 구성요소로서 각 효소 매개 반응의 활성화 에너지를 양자화학기술 아이(화합물의 반응열 등)에 관련시킴. c)상기 1개 이상의 식으로부터 핵반응의 활성화 에너지(energy)를 예측하는 것으로 상기 화합물의 대사를 결정하는 스텝(step)을 구비하고, 특징적 구성요소로서 상기 관련식으로부터 활성화에너지를 예측하여 화합물의 대사를 결정. 상기 결정 되는 전자적 경향이 상기 반응의 전자 구성요소를 제공하는 것인 방법. Family 특허 AU A1 미등록 AU A5 AU A5 CA AA CA AA CA AA

70 2-3.정성분석(2) -유사특허 비교분석 발명의 명칭
대사 예측 지원 장치, 대사 예측 지원 방법, 대사 예측 지원 프로그램 및 기록 매체 PREDICTING METABOLIC STABILITY OF DRUG MOLECULES 출원번호 JP PCT/US02/06919 출원일자 출원인 FUJITSU LTD. ARQULE, INC. 대표도면 요약 CYP에 관한 방대한 데이터(data)로부터 유효한 약물 대사 반응, 대사 생성물,약물의 대사 경로에 관해서 효율적이면서 고정밀의 예측을 지원하는 것. 대사 예측 지원 장치(200)에 있어서, 구조 정보 취득부(202)는,예측 대상 화합물의 구조 정보 및 테두리(hem) 철을 가지는 임의의 CYP의 구조 정보를 취득한다. 안정 위치 정보 취득부(203)은,구조 정보 취득부(202)에 따라서 취득되는 예측 대상 화합물의 구조 정보 및 CYP의 구조 정보에 근거하고, CYP의 포켓(pocket)내에 두고 예측 대상 화합물이 안정 배치 되는 안정 위치 정보를 취득한다. 거리 산출부(204)는 안정 위치 정보 취득부(203)에 따라서 취득되는 안정 위치 정보에 근거하고, 포켓(pocket)내에 두고 예측 대상 화합물의 안정 배치 되어 있는 원자와, CYP의 테두리(hem) 철과의 사이의 거리를 산출한다.판정부(205)는 거리 산출부(204)에 따라서 산출되는 거리에 근거하고, 예측 대상 화합물이 CYP의 기질이 될지를 판정한다. Methods are disclosed for developing models used to rapidly predict metabolic stability and regioselectivity of drug molecules. Training sets, based on a sample of molecules with known reaction rates and/or activation energies, are used along with structural descriptors of the molecules in order to develop mathematical models of metabolism based on regression analysis of the activation energies and descriptors. The resulting models are then used to predict the metabolism of other molecules. The invention is particularly useful in developing simple models of cytochrome p450 enzyme metabolism. 청구항 제1항 예측 대상 화합물의 구조 정보 및 테두리(hem) 철을 가지는 임의의 CYP의 구조 정보를 취득하는 구조 정보 취득 수단과, 상기 CYP의 포켓(pocket)내에 두고 상기 예측 대상 화합물이 안정 배치 되는 안정 위치 정보를 취득하는 안정 위치 정보 취득 수단과, 상기 포켓(pocket)내에 두고 상기 예측 대상 화합물의 안정 배치 되어 있는 원자와, 적어도 상기 CYP의 상기 헴 철과의 사이의 거리를 산출하는 거리 산출 수단과, 상기 예측 대상 화합물이 상기 CYP의 기질이 될지를 판정하는 판정 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 대사 예측 지원 장치 1. A method of producing a model that predicts the lability of reactive sites on a chemical compound, the method comprising : (a) obtaining structural representations for a training set of chemical compounds; (b) for each of said chemical compounds, identifying one or more reactive sites pertinent to the model; (c) for each of said reactive sites, (i) obtaining a lability value from a trustworthy source or technique ; and (ii) characterizing the reactive site in terms of values for a plurality of chemical structural descriptors, including at least two of an atom type at the reactive site, atoms types at neighboring positions to the reactive site, a partial charge on an atom or group at the reactive site, and a geometric characterization of the reactive site; and (d) for all of said reactive sites, using the lability values and chemical structural descriptor values to obtain an expression for lability that sums contributions from each of the chemical structural descriptors. 독립항에서의 가장 중요한 구성요소 예측 대상 화합물의 안정 배치되어 있는 원자와 적어도 CYP의 상기 헴 철과의 사이의 거리를 산출하여 상기 예측 대상 화합물이 상기 CYP의 기질이 될지를 판정 불안정성 값과 화학 구조 표현자 값을 이용하여 모든 반응부위에 대해서 각 화학 구조 표현자에 기여하는 불안정성의 발현을 얻음 검토의견 양 특허는 모두 대사예측 기술에 관한 것으로서 대상화합물의 안정성 및 CYP의 구조정보를 이용한다는 점에서 유사하나, 본 특허는 특히 예측 대상 화합물의 안정 배치되어 있는 원자와 CYP의 헴 철과의 사이의 거리를 산출하여 상기 예측 대상 화합물이 상기 CYP의 기질이 될지를 판정하는 점에 차이가 있다. 양 특허는 모두 대사예측 기술에 관한 것으로서 대상화합물의 안정성 및 CYP의 구조정보를 이용한다는 점에서 유사하나, 불안정성 값(lability value)과 화학 구조 표현자값(chemical structural descriptor value)을 이용하여 화합물의 반응부위의 불안정성을 예측한다는 점에 차이가 있다.

71 Thank You!