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審決分類 審判 査定不服 2項進歩性 取り消して特許、登録 G06F
管理番号 1347106
審判番号 不服2017-19401  
総通号数 230 
発行国 日本国特許庁(JP) 
公報種別 特許審決公報 
発行日 2019-02-22 
種別 拒絶査定不服の審決 
審判請求日 2017-12-27 
確定日 2019-01-15 
事件の表示 特願2015-520695「ヘルスケア解析ストリーム管理」拒絶査定不服審判事件〔平成26年 1月 9日国際公開、WO2014/008434、平成27年10月 8日国内公表、特表2015-529881、請求項の数(52)〕について、次のとおり審決する。 
結論 原査定を取り消す。 本願の発明は、特許すべきものとする。 
理由 第1 手続の経緯
本願は、2013年(平成25年)7月3日(パリ条約による優先権主張外国庁受理2012年7月6日、米国、2012年7月20日、米国、2013年7月2日、米国、2013年7月2日、米国、2013年7月2日、米国)を国際出願日とする出願であって、平成29年4月14日付けの拒絶理由通知に応答して、平成29年7月14日に意見書及び手続補正書が提出され、平成29年8月24日付けで拒絶査定(原査定)がされた。これに対し、平成29年12月27日に拒絶査定不服審判の請求がされると同時に手続補正書(以下、この手続補正書による手続補正を「本件補正」という。)が提出され、平成30年3月15日に前置報告がされ、平成30年4月27日に審判請求人から前置報告に対する上申がされたものである。


第2 原査定の概要
原査定(平成29年8月24日付け拒絶査定)の概要は次のとおりである。

本願請求項1-52に係る発明は、以下の引用文献1-4に基づいて、その発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者(以下、「当業者」という。)が容易に発明できたものであるから、特許法第29条第2項の規定により特許を受けることができない。

引用文献等一覧
1.特開2001-167072号公報
2.特開2004-147640号公報
3.特開2002-153271号公報
4.国際公開第2002/44967号


第3 審判請求時の補正について
審判請求時の補正は、特許法第17条の2第3項から第6項までの要件に違反しているものとはいえない。
審判請求時の補正は、補正前の請求項1-52の発明特定事項である「解析ノード」についてその内容を減縮したものであるから、特許請求の範囲の減縮を目的とするものである。
そして、「第4 本願発明」から「第6 対比・判断」までに示すように、補正後の請求項1-52に係る発明は、独立特許要件を満たすものである。


第4 本願発明
本願請求項1-52に係る発明(以下、それぞれ「本願発明1」-「本願発明52」という。)は、平成29年12月27日付けの手続補正で補正された特許請求の範囲の請求項1-52に記載された事項により特定される発明であり、本願発明1は以下のとおりの発明である。

「【請求項1】
複数のシーケンシングデバイスから、複数の患者の配列データを取得するように構成されたシーケンシングデバイスインターフェースと、
解析ネットワークと、
シーケンシングデバイスインターフェースに結合された、患者特異的な解析ネットワークトポロジーを有するゲノム解析エンジンを形成する解析ネットワークを経由して相互接続され、患者からの配列データを患者特異的なゲノムデータに並列に処理するように構成された複数の解析ノードとを含み、
前記複数の解析ノードの第1のノードと前記複数の解析ノードの第2のノードとが患者特異的な解析ネットワークトポロジーに構成され、前記複数の解析ノードの前記第1の解析ノードが前記配列データに第1の解析方式を適用し、かつ前記複数の解析ノードの前記第2の解析ノードが前記配列データに第2の解析方式を適用する、
ゲノム解析システム。」

本願発明2-52は、概略、本願発明1を減縮した発明である。


第5 引用文献、引用発明等

1.引用文献1について
原査定の拒絶の理由に引用された引用文献1には、図面とともに次の事項が記載されている。

「【0010】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明のネットワークを用いた遺伝子データ解析システムの一実施例を説明する。図1は本発明のシステム構成を示す図であり、図2は本発明の動作流れ図である。本発明では、2つの新しい技術を利用している。1つは、並列処理方法の変更であり、もう1つはデータの管理方法にある。図1に示すように、システムは、タスクの供給を行うタスク管理用サーバー1と、1台もしくは複数の遺伝子解析処理を行うネットワーク接続された計算サーバー2と共通で利用する遺伝子データベースの入ったデータベースサーバー3及びクライアントPC4で構成される。但し、データベースサーバー3は、計算サーバー2で兼用することができる。また、計算量も少なく、管理するデータ量も少ない場合は、タスク管理用サーバー1、計算サーバー2、データベースサーバー3は、同一の計算機でも可能である。
【0011】この動作原理を次に述べる。複数のジョブは、タスク管理用サーバーですべて管理されるためにすべてのタスクをタスク管理サーバー1のRDB(Relational Data Base)もしくは、独自に構築したデータベースに登録し、管理する(図2(1)、(2))。この登録の方法は、図4のようにファイルからデータベースに登録するか、図5のように直接入力ボックスにカット・ペーストしてデータベースに登録するかにしたがつて、事前にワークシートを作成し、実験機器やディスクよりデータがタスク管理サーバーに送られてきたら、データベースに自動的に登録するプログラムにより、タスク管理テーブル類にデータ登録を行う。計算サーバー2は、自分自身のジョブに空きが出来たら、自らネットワークを利用し、タスク管理用サーバー1にジョブリクエストを行う(図2(3))。タスク管理用サーバー1は、計算サーバー2にジョブを渡し(図2(4))、タスク管理用サーバー1で管理しているタスクの状態を変更し、計算サーバー2からの計算終了のメッセージを待つ。その間計算サーバー2は、データベースサーバーのデータベースを利用し、遺伝情報検索を行うかまたは、データベースサーバー3のデータベースは利用せずに、単独で計算処理を行う。計算終了後、計算サーバー2はタスク管理用サーバー1に対して、計算成功や失敗の情報とともに計算結果データを送信する(図2(5))。そして、タスク管理用サーバー内の例えば、下記に述べる結果テーブル13を更新する(図2(6))。
【0012】このように、1つのジョブをいくつかに分割して複数の計算サーバーに割り当てるのではなくて、もともとジョブの数が多い遺伝情報解析の特性を利用し、ジョブ単位で複数の計算サーバーに割り当てるようにしているので、計算サーバーの機種や、能力、精度等を揃える必要がなく、自由に計算サーバーを追加することができる。割り当ての手法も、従来は、管理サーバーで計算サーバーの空き状況を監視して、空いている計算サーバーにジョブを割り当てるようにしているが、本発明では、計算サーバーが行っている現在のジョブの処理が終了すると、計算サーバーは、その結果を管理サーバーに送信し、次のジョブを管理サーバーよりネットワークを利用して取得を行う。
【0013】ネットワークのプロトコルや手法は問わない。例としては、処理量が少ないか、インターネットを利用し、遠隔地より処理を行いたいときは、httpプロトコルとWebロボットを利用でき、処理量が比較的多い場合はTCP/IPソケットを用い、さらに高速の処理を必要とするときは、RDBMS(Relational Data Management System)を用い、TCP/IPや、マルチプロトコルなどを利用し、データベース間で直接通信を行うことが出来るために、規模や環境に合わせた利用が可能である。計算サーバーの能力によっては、一度に複数個のジョブを処理できる能力を持っているために、その能力に合わせ、管理サーバーに複数個のジョブを一度に与える機能もあれば、効率は高くなる。
【0014】このような手法を利用すれば、タスク管理用サーバー1は各計算サーバーの全台数とその各々の空き状況を管理する必要がなく、計算サーバーの能力を実験プロジェクトの大きさにあわせ、選択できるほか、計算サーバーを追加したければ、処理サイズにあわせ、適宜追加できる。さらに、計算サーバー上でジョブ要求のプログラムと計算処理プログラムが動作すれば、計算サーバーの機種は問わないために、大幅にコストが削減できる。また、ネットワーク上に計算サーバーを接続できれば、例え遠隔地であっても、その計算サーバーを利用することができ、広範囲に計算サーバーを追加・接続することができる。次に、上述したデータの管理を行うためには、タスク管理用サーバー1の中に、例えば、図3に示すようなデータベース構造を作る必要がある。計算条件テーブル11は、実際に現時点で利用している具体例としては、ホモロジー検索と、アライメントの条件であるが、これ以外の計算手法にも応用できる。
【0015】データテーブル12とは、計算に用いる遺伝子やアミノ酸の配列が主なものになる。結果テーブル13とは、データテーブル12にあるデータを利用し、計算条件テーブル11の指定された計算条件で処理された結果のさまざまな形でのデータをいう。一般的には、この結果テーブル13は分類によって複数個存在する事が多い。通常は、この11、12、13のテーブルでデータ管理は可能だが、計算サーバーにジョブを送り出すための、タスクリストテーブル14を新たに加えている。無論、状況によっては、テーブル11、12、13は作成せず、タスクリストテーブル14の中に、11、12、13の情報も加えてもよい。
【0016】これらのテーブルにあらかじめ、何らかの手法で情報の登録を行っておき、計算サーバーから要求があったら、タスクリストテーブル14の中から、計算待ちのデータを選択し、計算サーバー2にジョブを与え、計算サーバー情報(どの計算機で処理を行っているか)とともに、計算状況フラグを更新する。タスクリストテーブル14の例を示したのが図6であり、タスクが登録された日付、タスクの名称、ID等が登録されるとともに、どのタスクの処理が終了しているのか、まだ処理待ちの状態なのかが示されている。ここで、SUCCESSは処理が終了したことを示し、WAITは処理待ちの状態を示す。従来、計算結果は計算サーバー2で管理するのが通常であるが、本発明では、計算結果もしくは、その一部の情報を、タスク管理サーバー1の結果テーブル13に保存する。」

したがって、上記引用文献1には次の発明(以下、「引用発明」という。)が記載されていると認められる。

「ネットワークを用いた遺伝子データ解析システムであって、
並列処理方法を変更した技術を利用しており、
タスクの供給を行うタスク管理用サーバー1と、1台もしくは複数の遺伝子解析処理を行うネットワーク接続された計算サーバー2等で構成され、
すべてのタスクをタスク管理サーバー1のデータベースに登録し、管理し、
実験機器やディスクよりデータがタスク管理サーバーに送られてきたら、タスク管理テーブル類にデータ登録を行い、
計算サーバー2は、自分自身のジョブに空きが出来たら、自らネットワークを利用し、タスク管理用サーバー1にジョブリクエストを行い、
タスク管理用サーバー1は、計算サーバー2にジョブを渡し、タスク管理用サーバー1で管理しているタスクの状態を変更し、計算サーバー2からの計算終了のメッセージを待ち、
その間計算サーバー2は、データベースサーバーのデータベースを利用し、遺伝情報検索を行うかまたは、データベースサーバー3のデータベースは利用せずに、単独で計算処理を行い、
ネットワーク上に計算サーバーを接続できれば、遠隔地の計算サーバーを利用することができ、
タスク管理用サーバー1の中に、データベース構造を備え、当該データベース構造に含まれる計算条件テーブル11は、ホモロジー検索の条件等であり、データテーブル12は、計算に用いる遺伝子やアミノ酸の配列等である、
遺伝子データ解析システム。」

2.引用文献2について
原査定の拒絶の理由に引用された引用文献2には、段落【0021】-【0023】,【0030】,【0060】,【0112】,図1,4の記載からみて、「in situハイブリダイゼーション解析管理装置において、DNAシーケンサー装置がネットワークを介して通信可能に接続されており、DNAシーケンサー装置が出力した塩基配列データを取得して配列解析を行う。」という技術的事項が記載されている。

3.引用文献3について
原査定において周知技術を示す文献として引用された引用文献3には、段落【0025】-【0028】,【0072】の記載からみて、「顕微鏡画像を用いてDNAの塩基配列を特定する」という技術的事項が記載されている。

4.引用文献4について
原査定において周知技術を示す文献として引用された引用文献4には、第1頁第27行-第3頁第24行の記載からみて、「顧客に遺伝子解析情報を提供するシステムにおいて、解析期間と解析内容が異なる短期、中期、長期の3段階の提供方法を設定し、顧客ニーズの緊急性に応じて解析依頼を受諾する。」という技術的事項が記載されている。


第6 対比・判断

1.本願発明1について
(1)対比
本願発明1と引用発明とを対比すると、次のことがいえる。

ア 本願発明1の「ゲノム解析システム」について
引用発明の「遺伝子データ解析システム」は、「遺伝子やアミノ酸の配列等」の解析を行うものであるのに対し、本願発明1の「ゲノム解析システム」は、「複数の患者の配列データ」を解析するものであるから、両者は、後述する相違点を除いて、「配列データ解析システム」であるという点で共通する。

イ 本願発明1の「解析ネットワーク」について
引用発明の「ネットワーク」は、遺伝子データ解析を行うために用いられるネットワークであるから、本願発明1の「解析ネットワーク」に相当する。

ウ 本願発明1の「複数のシーケンシングデバイスから、複数の患者の配列データを取得するように構成されたシーケンシングデバイスインターフェース」について
引用発明における「タスク管理用サーバー1」は、「計算に用いる遺伝子やアミノ酸の配列等」のデータを管理する「データベース構造」を備え、「実験機器」からデータを取得し、「計算サーバー2」にジョブを渡す機能を有するから、「実験機器」と「計算サーバー2」とを仲介するインターフェースであるといえる。また、本願発明1の「シーケンシングデバイス」は、実験機器の一種である。よって本願発明1と引用発明とは、「実験機器から、配列データを取得するように構成されたインターフェース」を備える点で共通する。

エ 本願発明1の「シーケンシングデバイスインターフェースに結合された、患者特異的な解析ネットワークトポロジーを有するゲノム解析エンジンを形成する解析ネットワークを経由して相互接続され、患者からの配列データを患者特異的なゲノムデータに並列に処理するように構成された複数の解析ノードとを含み」について
引用発明における「計算サーバー2」は、「遺伝子やアミノ酸の配列等」のデータに基づいて遺伝子データ解析を行うノードであり、複数存在して並列に処理を行うものであり、「解析ネットワーク」を経由して「インターフェース」に結合されるから、引用発明と本願発明1とは、「インターフェースに結合された、解析ネットワークを経由して相互接続され、配列データを並列に処理するように構成された複数の解析ノードとを含」む点で共通する。

したがって、本願発明1と引用発明との間には、次の一致点、相違点があるといえる。

(一致点)
「実験機器から、配列データを取得するように構成されたインターフェースと、
解析ネットワークと、
インターフェースに結合された、解析ネットワークを経由して相互接続され、配列データを並列に処理するように構成された複数の解析ノードとを含む、
配列データ解析システム」

(相違点)
[相違点1]本願発明1は「ゲノム解析システム」であるのに対し、引用発明は「配列データ解析システム」であるという点で共通するものの、ゲノムを解析することは特定されていない点。

[相違点2]本願発明1は「複数のシーケンシングデバイスから、複数の患者の配列データを取得するように構成されたシーケンシングデバイスインターフェース」を備えるのに対し、引用発明は「実験機器から、配列データを取得するように構成されたインターフェース」を備えるものの、「実験機器」が「複数のシーケンシングデバイス」であることは特定されていない点。

[相違点3]本願発明1は複数の解析ノードが「患者特異的な解析ネットワークトポロジーを有するゲノム解析エンジンを形成する解析ネットワークを経由して相互接続され、患者からの配列データを患者特異的なゲノムデータに並列に処理する」ように構成され、さらに「前記複数の解析ノードの第1のノードと前記複数の解析ノードの第2のノードとが患者特異的な解析ネットワークトポロジーに構成され、前記複数の解析ノードの前記第1の解析ノードが前記配列データに第1の解析方式を適用し、かつ前記複数の解析ノードの前記第2の解析ノードが前記配列データに第2の解析方式を適用する」のに対し、引用発明は複数の解析ノードが「解析ネットワークを経由して相互接続され、配列データを並列に処理する」という点で共通するものの、それ以外の構成を有しない点。


(2)相違点についての判断
上記相違点3について検討すると、引用文献4に例示されるように、患者のニーズ等に応じて患者特異的なゲノム解析を行うことは周知技術であると認められる。しかしながら、本願発明1のように、解析ネットワークを「患者特異的な解析ネットワークトポロジーを有するゲノム解析エンジンを形成する」ように構成し、さらに「前記複数の解析ノードの第1のノードと前記複数の解析ノードの第2のノードとが患者特異的な解析ネットワークトポロジーに構成され、前記複数の解析ノードの前記第1の解析ノードが前記配列データに第1の解析方式を適用し、かつ前記複数の解析ノードの前記第2の解析ノードが前記配列データに第2の解析方式を適用する」ことは、いずれの文献にも記載されておらず、引用発明に引用文献2,3に記載の技術的事項及び引用文献4に例示される周知技術を組み合わせても当業者が容易に想到し得たものとはいえない。
したがって、他の相違点について判断するまでもなく、本願発明1は、当業者であっても、引用発明、引用文献2,3に記載された技術的事項及び引用文献4に例示される周知技術に基づいて容易に発明できたものとはいえない。

2.本願発明2-52について
本願発明2-52も、本願発明1を減縮した発明であるから、本願発明1と同じ理由により、当業者であっても、引用発明、引用文献2,3に記載された技術的事項及び引用文献4に例示される周知技術に基づいて容易に発明できたものとはいえない。


第7 原査定について
上記「第6 対比・判断」で検討した通り、審判請求時の補正により、本願発明1-52は、解析ネットワークを「患者特異的な解析ネットワークトポロジーを有するゲノム解析エンジンを形成する」ように構成し、さらに「前記複数の解析ノードの第1のノードと前記複数の解析ノードの第2のノードとが患者特異的な解析ネットワークトポロジーに構成され、前記複数の解析ノードの前記第1の解析ノードが前記配列データに第1の解析方式を適用し、かつ前記複数の解析ノードの前記第2の解析ノードが前記配列データに第2の解析方式を適用する」との事項を有するものとなっており、当業者であっても、拒絶査定において引用された引用文献1-4に基づいて、容易に発明できたものとはいえない。したがって、原査定の理由を維持することはできない。


第8 むすび
以上のとおり、原査定の理由によっては、本願を拒絶することはできない。
また、他に本願を拒絶すべき理由を発見しない。
よって、結論のとおり審決する。
 
審決日 2018-12-25 
出願番号 特願2015-520695(P2015-520695)
審決分類 P 1 8・ 121- WY (G06F)
最終処分 成立  
前審関与審査官 田付 徳雄  
特許庁審判長 渡邊 聡
特許庁審判官 宮久保 博幸
金子 幸一
発明の名称 ヘルスケア解析ストリーム管理  
代理人 特許業務法人平木国際特許事務所  
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