CN107449921A - 用于鉴别药物诱导毒性标志物的基于细胞的探询式分析 - Google Patents

用于鉴别药物诱导毒性标志物的基于细胞的探询式分析 Download PDF

Info

Publication number
CN107449921A
CN107449921A CN201710698635.7A CN201710698635A CN107449921A CN 107449921 A CN107449921 A CN 107449921A CN 201710698635 A CN201710698635 A CN 201710698635A CN 107449921 A CN107449921 A CN 107449921A
Authority
CN
China
Prior art keywords
cell
drug
induced
toxicity
protein
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710698635.7A
Other languages
English (en)
Inventor
N·R·纳莱恩
R·萨兰加拉詹
V·K·维施努达斯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Bo Ge Co Ltd
BERG LLC
Original Assignee
Bo Ge Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Bo Ge Co Ltd filed Critical Bo Ge Co Ltd
Publication of CN107449921A publication Critical patent/CN107449921A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6813—Hybridisation assays
    • C12Q1/6834—Enzymatic or biochemical coupling of nucleic acids to a solid phase
    • C12Q1/6837—Enzymatic or biochemical coupling of nucleic acids to a solid phase using probe arrays or probe chips
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B5/00—ICT specially adapted for modelling or simulations in systems biology, e.g. gene-regulatory networks, protein interaction networks or metabolic networks
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P39/00—General protective or antinoxious agents
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P39/00—General protective or antinoxious agents
    • A61P39/02—Antidotes
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P9/00—Drugs for disorders of the cardiovascular system
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P9/00—Drugs for disorders of the cardiovascular system
    • A61P9/04—Inotropic agents, i.e. stimulants of cardiac contraction; Drugs for heart failure
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P9/00—Drugs for disorders of the cardiovascular system
    • A61P9/06—Antiarrhythmics
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
    • C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
    • G16B20/20—Allele or variant detection, e.g. single nucleotide polymorphism [SNP] detection
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
    • G16B20/50—Mutagenesis
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/142—Toxicological screening, e.g. expression profiles which identify toxicity
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/158—Expression markers

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Pharmacology & Pharmacy (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)

Abstract

本文描述的是一种用于通过建模来分析药物诱导毒性状态(例如，心脏毒性)的发现平台技术。

Description

用于鉴别药物诱导毒性标志物的基于细胞的探询式分析
本申请是申请日为2012年9月7日和发明名称为“用于鉴别药物诱导毒性标志物的基于细胞的探询式分析”的201280074839.9号发明专利申请的分案申请。
相关申请的交叉参考
本申请要求2012年5月22日提交的美国临时申请系列No.61/650462的优先权，将其全部内容通过引用在此引入。
背景技术
制药工业当前表明进入临床研发的潜在化合物有90％的耗损，其中30％是由于差的临床安全性(Kola等，(2004)Nat Rev Drug Discovery:3711-715)。在美国，致命的不良药物反应(ADR)是死亡的第4至第6大主要原因。可直接归因于ADR的费用每年可导致美国另外15.6亿至40亿美元的直接医院成本(Lazarou J等，(1998)JAMA；279(15):1200-1225)。药物发现和研发的成本已经提高至约10亿美元，部分是由于临床研发后期增加的化合物和NME损耗(Adams CP,Brantner VV(2010)“Spending on New Drug Development”(新药研发的花费)Health Econ.19:130–141)。缺乏可以在研发早期帮助预测药物的毒性的可靠工具是成本增加和投资收益较低的部分原因。此外，药物安全性问题是制药工业中诉讼和和解增加的主要原因。在2009年1月至2011年5月之间，该行业在涉及药物安全性问题的诉讼案件上花费了超过80亿美元。
为了增强在早期临床试验和药物研发中化合物的“早期停止政策(kill earlypolicy)”，FDA目前鼓励药物工业和团体采用非常创新的策略。FDA白皮书Innovation orStagnation:Challenges and Opportunity on the Critical Path to New MedicalProjects(创新或停滞:新医疗产品的关键道路上的挑战与机遇)提到，“含有强大的新的科学和技术方法(如，基于动物或计算机的预测模型、用于安全性和有效性的生物标志物和新的临床评价技术)的新产品研发工具包是迫切需要的以用于提高沿着从实验室概念到商业产品的关键道路的预测性和效率”(FDA，2005)。FDA声明清楚地强调了缺乏可以帮助在药物研发中作出有效决定的创新技术。
心脏毒性是指由治疗性分子引起的对心脏功能的大范围不利影响。心脏毒性可能在临床前研究中早期出现或随后在临床环境中变得明显。这是药物撤出的主要原因，从1994年开始占据了全部药物撤出的超过45％，这导致了对药物研发的显著财政负担。心血管毒性包括提高的QT期、心律不齐、心肌缺血、高血压和血栓栓塞并发症，以及心肌功能障碍。
FDA目前使用的心脏安全性生物标志物是QTc延长-电生理(lectrophysiological)心律不齐、循环肌钙蛋白c、心率、血压、脂质、肌钙蛋白、C-反应性蛋白(CRP)、脑钠肽或B-型利钠肽(BNP)、离休血小板凝集以及成像生物标志物(心脏磁共振成像)。QTc延长是非常有力但复杂的标志物。然而，基于单独的QTc难以在药物早期研发中作出是否停止或继续的决定。此外，QTc是主观性的，并且依赖于可能导致快速性心律不齐(tachyarrythmia)的基础病理学。
鉴于以上所述的，显然本领域需要新的心脏安全性生物标志物，如分子心脏安全性生物标志物。
发明内容
本文中所述的平台技术对于鉴别与药物诱导毒性相关的标志物是有用的。这一平台技术整合了从基于原代人细胞的模型开始到人临床样品的模型层级内的以及跨越这些层级的分子相互作用。这个方法导致鉴别了反映由作为潜在药物(如，准备进入I期临床试验的药物候选物)的化合物或NME引起的基础毒性的生物标志物。药物诱导毒性可以包括心脏、肾、肝和其他组织毒性。本申请提供了几种新的与药物诱导毒性相关的生物标志物，并且其在用于预测分子或药物候选物的潜在毒性的方法中是有用的，并且作为用于治疗、预防或抵消药物诱导毒性的潜在治疗靶标。
本文所描述的发明至少部分地基于网络生物学、基因组学、蛋白质组学、代谢组学、转录组学和生物信息学的工具和方法的新型的协同应用，它们在结合时可利用系统生物学方法而用于研究任何目标生物系统，如获得与药物诱导毒性相关的或作为药物诱导毒性的原因的分子机理的深入了解。平台技术在国际PCT申请PCT/US2012/027615中有进一步的描述，将其完整内容在此特意按引用并入本文中。平台技术的其他实施方式，包括怎样进行涉及酶(例如，激酶)活性数据的整合的平台技术方法的描述，描述于2012年9月7日提交的美国申请系列No.13/607,587中，将其完整内容特意按引用并入本文中。在第一步骤中，研发了细胞建模系统来探测药物诱导毒性，如心脏毒性、肝脏毒性、肾脏毒性(nephrotoxicity)、神经毒性、肾毒性(renaltoxicity)或肌肉毒性(myotoxicity)。模拟药物诱导毒性的细胞系统可以包括经受各种相关环境刺激(例如，高血糖、缺氧、免疫应激和脂质过氧化，或暴露于测试分子或药物候选物)的毒性相关细胞。在一些实施方式中，细胞建模系统涉及与特定药物诱导毒性相关的各种相互作用细胞类型(如心肌细胞、糖尿病心肌细胞、肝细胞、肾脏细胞(kidney cell)、神经细胞、肾细胞(renal cell)或成肌细胞)之间的细胞交互机制。通过使用几个技术的组合，包括例如，切割边界质谱(cutting edgemass spectrometry)(LC/MSMS)、流式细胞术、基于细胞的分析和功能分析，获得来自细胞模型系统的高通量生物学读数。然后通过体外、体内和计算机建模对高通量生物学读数进行生物信息学分析来研究叠合数据趋势(congruent data trend)。由此产生的矩阵允许其中开发线性和非线性回归分析以达到确证压力点(conclusive pressure point)(或“枢纽(hub)”)的交叉相关数据挖掘。本文所提出的这些“枢纽”都是药物开发的候选者。特别是，这些枢纽代表潜在的用于降低或缓解药物诱导毒性的药物靶标和/或药物诱导毒性标志物。
差别的分子印记使得能够深入了解规定了导致药物诱导毒性的组织微环境中的改变的机制。总的来说，上述技术平台与战略性细胞建模的结合赋予了可被用于进一步建立对引起药物诱导毒性(例如，心脏毒性、肝脏毒性、肾脏毒性、神经毒性、肾毒性或肌肉毒性)的基础机理和分子驱动者的理解，同时形成允许早期鉴别具有引起药物诱导毒性作用风险的药物候选物的生物标志物文库，以及可以降低或缓解药物诱导毒性的药物靶标。
本发明的平台的显著特征是，基于AI的系统是基于从药物诱导毒性细胞模型系统获得的数据集而不诉诸或考虑本领域中的任何现有知识，如涉及药物诱导毒性的已知的生物学关系(即没有数据点是人为的)。因此，从该平台生成的所得统计模型是无偏的。本发明的平台及其成分(例如，由其获得的细胞模型系统和数据集)的另一个显著的特点是它允许随着时间在药物诱导毒性细胞模型上继续构建(例如，通过引入新的细胞和/或条件)，以使得从用于药物诱导毒性的细胞模型生成的初始的“第一代”一致因果关系网络(consensuscausal network)可以与细胞模型自身的演变一起进化至多代因果关系网络(及由此获得的增量或增量-增量网络)。以这个方式，药物诱导毒性细胞模型、来自药物诱导毒性细胞模型的数据集及通过使用该平台技术方法从药物诱导毒性细胞模型生成的因果关系网络可以在从平台技术获得的以前的知识上不断演化和构建。
本发明是至少部分基于鉴别新的与药物诱导心脏毒性相关的生物标志物。本发明进一步至少部分基于辅酶Q10能够降低或防止药物诱导心脏毒性的发现。
因此，本发明提供了用于鉴别引起心脏毒性或具有引起心脏毒性风险的试剂的方法。在一个实施方式中，所述试剂是药物或药物候选物。在一个实施方式中，毒性是药物诱导毒性，例如，心脏毒性。在一个实施方式中，所述试剂是用于治疗糖尿病、肥胖症、心血管疾病、癌症、神经失调或炎性疾病的药物或药物候选物。在这些方法中，评价了一对样品(第一样品不经受药物处理，而第二样品经受药物处理)中的一个或多个生物标志物/蛋白质的量。与第一样品中的一个或多个生物标志物的表达水平相比的第二样品中的一个或多个生物标志物的水平、表达水平或活性的调节是药物引起药物诱导毒性或具有引起药物诱导毒性风险的指示。在一个实施方式中，所述一个或多个生物标志物选自表2中所列的标志物。可以结合本领域技术人员用于鉴别具有引起药物诱导心脏毒性风险的药物的任何其他方法来实施本发明的方法。
在一个实施方式中，可以用于本发明的方法中的药物包括，但不限于，蒽环类、5-氟尿嘧啶、顺铂、曲妥珠单抗、吉西他滨、罗西格列酮、吡格列酮、曲格列酮、卡麦角林、培高利特、舒马曲坦、二膦酸盐和TNF拮抗剂。
因此，在一个方面中，本发明提供了用于鉴别引起药物诱导心脏毒性或具有引起药物诱导心脏毒性风险的药物的方法，所述方法包括：比较(i)用药物处理前获得的第一细胞样品中存在的一种或多种生物标志物的表达水平与(ii)用药物处理后获得的第二细胞样品中存在的该一种或多种生物标志物的表达水平；其中所述一种或多种生物标志物选自表2中所列的标志物；其中与第一样品相比，第二样品中该一种或多种生物标志物的表达水平的调节是药物引起药物诱导心脏毒性或具有引起药物诱导心脏毒性风险的指示。在一个实施方式中，细胞是心血管系统的细胞，例如，心肌细胞。在一个实施方式中，细胞是糖尿病心肌细胞。在一个实施方式中，药物是用于治疗糖尿病、肥胖症、心血管疾病、癌症、神经失调或炎性疾病的药物或候选药物。在一个实施方式中，药物是蒽环类、5-氟尿嘧啶、顺铂、曲妥珠单抗、吉西他滨、罗西格列酮、吡格列酮、曲格列酮、卡麦角林、培高利特、舒马曲坦、二膦酸盐和TNF拮抗剂中的任何一个。
在一个实施方式中，与第一样品相比，第二样品中选自表2所列标志物的一个、两个、三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、25、30、35、40、50、60、70、80、90、100、110、120、130、140、150、160或更多个生物标志物的表达水平的调节(例如，提高或降低)是药物引起药物诱导心脏毒性或具有引起药物诱导心脏毒性风险的指示。
在一个实施方式中，与第一样品相比，第二样品中选自TIMP1、PTX3、HSP76、FINC、CYB5、PAI1、IBP7(IGFBP7)、1C17、EDIL3、HMOX1、NUCB1、CS010、HSPA4的两个、三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个或十三个标志物的组的表达水平的调节(例如，提高或降低)是药物引起药物诱导心脏毒性或具有引起药物诱导心脏毒性风险的指示。
本发明还提供了用于鉴别可以降低或防止药物诱导心脏毒性的救援剂(rescueagent)的方法。在这些方法中，评价了三个样品(第一样品没有经受药物处理、第二样品经受药物处理和第三样品经受药物处理和救援剂两者)中的一种或多种生物标志物的量。与第一样品相比的第三样品中一种或多种生物标志物的标准化表达水平，以及用药物处理的第二样品中表达的变化，是救援剂可以降低或防止药物诱导心脏毒性的指示。在一个实施方式中，一种或多种生物标志物选自表2中所列的标志物。
使用本文中所述的方法，可以筛选各种分子，特别包括足够小以能够穿过细胞膜的分子，以鉴别调节(例如，提高或降低)本发明的标志物的表达和/或活性的分子。可以将由此鉴定的化合物提供给受试者，以用于减轻、缓解或防止受试者的药物诱导毒性。
因此，在另一个方面中，本发明提供了用于鉴别可以降低或防止药物诱导心脏毒性的救援剂的方法，所述方法包括：(i)测定在用心脏毒性诱导药物处理之前获得的第一细胞样品中存在的一种或多种生物标志物的正常表达水平；(ii)测定用心脏毒性诱导药物处理后获得的第二细胞样品中存在的该一种或多种生物标志物的处理的表达水平，以鉴别处理的细胞样品中具有表达变化的一种或多种生物标志物；(iii)测定用心脏毒性诱导药物和救援剂处理后获得的第三细胞样品中存在的在心脏毒性诱导药物处理的样品中具有表达水平变化的一种或多种生物标志物的表达水平；和(iv)比较第三样品中测定的一种或多种生物标志物的表达水平与第一样品中存在的一种或多种生物标志物的表达水平；其中所述一种或多种生物标志物选自表2中所列的标志物；并且其中与第一样品相比，第三样品中的一种或多种生物标志物的标准化表达水平是救援剂可以降低或防止药物诱导心脏毒性的指示。
在一个实施方式中，细胞是心血管系统的细胞，例如，心肌细胞。在一个实施方式中，细胞是糖尿病心肌细胞。在一个实施方式中，药物是用于治疗糖尿病、肥胖症、心血管疾病、癌症、神经失调或炎性疾病的药物或候选药物。在一个实施方式中，药物是蒽环类、5-氟尿嘧啶、顺铂、曲妥珠单抗、吉西他滨、罗西格列酮、吡格列酮、曲格列酮、卡麦角林、培高利特、舒马曲坦、二膦酸盐和TNF拮抗剂中的任何一个。在一个实施方式中，与第一样品相比，第三样品中一个、两个、三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、25、30、35、40、50、60、70、80、90、100、110、120、130、140、150、160或更多个选自表2中所列标志物的生物标志物的大致相同的表达水平是救援剂可以降低或防止药物诱导心脏毒性的指示。
在一个实施方式中，与第一样品相比的第三样品中选自TIMP1、PTX3、HSP76、FINC、CYB5、PAI1、IBP7(IGFBP7)、1C17、EDIL3、HMOX1、NUCB1、CS010、HSPA4的两个、三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个或十三个标志物的组的标准化表达水平是救援剂可以降低或药物诱导心脏毒性的指示。
本发明进一步提供了用于缓解、降低或防止需要的受试者中的药物诱导心脏毒性的方法，包括将通过本文中提供的筛选方法鉴别的试剂施用于受试者(例如，哺乳动物、人或非人动物)，由此降低或防止受试者的药物诱导心脏毒性。在一个实施方式中，将试剂施用于已经用心脏毒性诱导药物治疗的受试者。在一个实施方式中，在用心脏毒性诱导药物治疗受试者的同时，将试剂施用于受试者。在一个实施方式中，在用心脏毒性诱导药物治疗受试者之前，将试剂施用于受试者。
本发明进一步提供了用于缓解、降低或防止需要的受试者中药物诱导心脏毒性的方法，包括将辅酶Q10施用于受试者(例如，哺乳动物、人或非人动物)，由此降低或防止受试者的药物诱导心脏毒性。在一个实施方式中，将辅酶Q10施用于已经用心脏毒性诱导药物治疗的受试者。在一个实施方式中，在用心脏毒性诱导药物治疗受试者的同时，将辅酶Q10施用于受试者。在一个实施方式中，在用心脏毒性诱导药物治疗受试者之前，将辅酶Q10施用于受试者。在一个实施方式中，药物诱导毒性与一个、两个、三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、25、30、35、40、50、60、70、80、90、100、110、120、130、140、150、160或更多个选自表2中所列标志物的生物标志物的表达的调节相关。之前列表中呈现的所有数值也可以是打算作为本发明一部分的范围的上限或下限，例如，1至5，1至10，2至5，2至10，或5至10个前述的基因(或蛋白质)。
在一个实施方式中，药物诱导心脏毒性是心肌病、心力衰竭、心房纤颤、心肌病和心力衰竭、心力衰竭和LV功能障碍、心房扑动和纤颤，或心脏瓣膜损伤和心力衰竭。
本发明进一步提供了可用作药物诱导心脏毒性的预测标志物的生物标志物(例如，基因和/或蛋白质)。这些生物标志物包括表2中所列的标志物。
在一个实施方式中，药物诱导心脏毒性与选自TIMP1、PTX3、HSP76、FINC、CYB5、PAI1、IBP7(IGFBP7)、1C17、EDIL3、HMOX1、NUCB1、CS010、HSPA4的两个、三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个或十三个标志物的组的调节有关。
在一个实施方式中，用于药物诱导心脏毒性的预测标志物是选自TIMP1、PTX3、HSP76、FINC、CYB5、PAI1、IBP7(IGFBP7)、1C17、EDIL3、HMOX1、NUCB1、CS010、HSPA4的两个、三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个或十三个标志物的组。
然而，本领域普通技术人员通过使用本文中所述的方法，例如，通过进行实施例3中所述的方法但通过使用已知诱导心脏毒性的不同药物，能够鉴别预测药物诱导心脏毒性的另外的生物标志物。以下进一步描述本发明的示例性药物诱导心脏毒性生物标志物。
在一个方面中，本发明涉及用于鉴别药物诱导毒性的调节子的方法，所述方法包括：(1)使用与药物诱导毒性相关的细胞建立药物诱导毒性模型以代表药物诱导毒性的特征性方面；(2)从药物诱导毒性模型获得第一数据集，其中第一数据集代表表征与药物诱导毒性相关的细胞的基因组学、脂质组学、蛋白质组学、代谢组学、转录组学和单核苷酸多态性(SNP)数据中的一个或多个；(3)从药物诱导毒性模型获得第二数据集，其中第二数据集代表与药物诱导毒性相关的细胞的功能活性或细胞反应；(4)使用编程的计算设备仅基于所述第一数据集和第二数据集生成基因组学、脂质组学、蛋白质组学、代谢组学、转录组学和单核苷酸多态性(SNP)数据中的一个或多个的表达水平与功能活性或细胞反应之间的一致因果关系网络，其中所述一致因果关系网络的生成不是基于第一数据集和第二数据集以外的任何已知的生物学关系；(5)从该一致因果关系网络鉴别在药物诱导毒性中独特的因果关系，其中与该独特的因果关系相关的基因、脂质、蛋白质、代谢物、转录物或SNP被鉴别为药物诱导毒性的调节子。
在某些实施方式中，调节子刺激或促进药物诱导毒性。
在某些实施方式中，调节子抑制药物诱导毒性。
在某些实施方式中，药物诱导毒性的模型包括与药物诱导毒性相关的细胞的体外培养物，任选地还包含匹配的对照细胞的体外培养物。
在某些实施方式中，细胞的体外培养物经受环境扰动，且匹配的对照细胞的体外培养物是没有经受环境扰动的相同的细胞。
在某些实施方式中，环境扰动包括接触试剂、培养条件的改变、引入的遗传改变/突变和引起遗传改变/突变的媒介(例如，载体)中的一个或多个。
在某些实施方式中，第一数据集包括多个基因的蛋白质和/或mRNA表达水平。
在某些实施方式中，第一数据集进一步包括基因组学、脂质组学、蛋白质组学、代谢组学、转录组学和单核苷酸多态性(SNP)数据中的两个或多个。在某些实施方式中，第一数据集进一步包括基因组学、脂质组学、蛋白质组学、代谢组学、转录组学和单核苷酸多态性(SNP)数据中的三个或多个。
在某些实施方式中，代表细胞的功能活性或细胞反应的第二数据集包括生物能量学、细胞增殖、凋亡、细胞器功能、通过选自ATP、ROS、OXPHOS和Seahorse分析的功能模型实现的基因型-表型相关性、总体酶活性和总体酶活性对于与药物诱导毒性相关的细胞的酶代谢底物的作用中的一个或多个。在一个实施方式中，总体酶活性是总体激酶活性。在一个实施方式中，总体酶活性对酶代谢底物的作用是细胞的磷酸化蛋白质组(phosphoproteome)。
在某些实施方式中，通过基于人工智能(AI)的信息学平台来进行步骤(4)。
在某些实施方式中，基于人工智能(AI)的信息学平台包括REFS(TM)。
在某些实施方式中，基于人工智能(AI)的信息学平台接收来自第一数据集和第二数据集的所有数据输入而没有应用统计截止点。
在某些实施方式中，在步骤(5)之前，在步骤(4)中建立的一致因果关系网络基于输入的数据通过计算机模拟进一步优化为模拟因果关系网络，以对一致因果关系网络中的一个或多个因果关系提供预测的置信水平。
在某些实施方式中，所述独特因果关系被确定为独特地存在于细胞中且不存在于匹配的对照细胞中的差异因果关系网络的一部分。
在一个实施方式中，所确定的独特因果关系是选自下组的至少一对之间的关系：基因的表达和脂质的水平；基因的表达和转录物的水平；基因的表达和代谢物的水平；第一基因和第二基因的表达；基因的表达和SNP的存在；基因的表达和功能活性；脂质的水平和转录物的水平；脂质的水平和代谢物的水平；第一脂质和第二脂质的水平；脂质的水平和SNP的存在；脂质的水平和功能活性；第一转录物的水平和第二转录物的水平；转录物的水平和代谢物的水平；转录物的水平和SNP的存在；第一转录物的水平和功能活性；第一代谢物的水平和第二代谢物的水平；代谢物的水平和SNP的存在；代谢物的水平和功能活性；第一SNP的存在和第二SNP的存在；及SNP的存在和功能活性。
在一个实施方式中，所述功能活性选自生物能量学、细胞增殖、凋亡、细胞器功能、激酶活性、蛋白酶活性及通过选自ATP、ROS、OXPHOS和Seahorse分析的功能模型实现的基因型-表型相关性。在某些实施方式中，该方法进一步包括在药物诱导毒性模型中确认确定的独特因果关系。
在一个实施方式中，所述药物诱导毒性是药物诱导心脏毒性、肝脏毒性、肾脏毒性、神经毒性、肾毒性和肌肉毒性。
在一个实施方式中，所述药物诱导毒性是心肌病、心力衰竭、心房纤颤、心肌病和心力衰竭、心力衰竭和LV功能障碍、心房扑动和纤颤，或心脏瓣膜损伤和心力衰竭。
在一个实施方式中，药物诱导毒性模型包括心肌细胞、糖尿病心肌细胞、肝细胞、肾脏细胞、神经细胞、肾细胞或成肌细胞。
在一个实施方式中，药物诱导毒性模型包括毒性诱导药物、癌症药物、糖尿病药物、神经药物或抗炎药。在一个实施方式中，所述药物是蒽环类、5-氟尿嘧啶、顺铂、曲妥珠单抗、吉西他滨、罗西格列酮、吡格列酮、曲格列酮、卡麦角林、培高利特、舒马曲坦、二膦酸盐或TNF拮抗剂。
在一个方面中，本发明提供了用于鉴别引起药物诱导毒性或具有引起药物诱导毒性风险的药物的方法，所述方法包括：比较(i)用药物处理前获得的第一细胞样品中存在的一种或多种生物标志物的水平与(ii)用药物处理后获得的第二细胞样品中存在的该一种或多种生物标志物的水平；其中一种或多种生物标志物选自通过以上所述的方法鉴别的调节子；其中与第一样品相比，第二样品中的一种或多种生物标志物的水平的调节是药物引起药物诱导毒性或具有引起药物诱导毒性风险的指示。
在一个方面中，本发明提供了用于鉴别可以降低或防止药物诱导毒性的救援剂的方法，所述方法包括：(i)测定用毒性诱导药物处理之前获得的第一细胞样品中存在的一种或多种生物标志物的正常水平；(ii)测定用毒性诱导药物处理后获得的第二细胞样品中存在的该一种或多种生物标志物的处理的水平，以鉴别在处理的细胞样品中具有水平变化的一种或多种生物标志物；(iii)测定用毒性诱导药物和救援剂处理后获得的第三细胞样品中存在的毒性诱导药物处理样品中具有水平变化的一种或多种生物标志物的水平；和(iv)比较第三样品中测定的一种或多种生物标志物的水平与第一样品中存在的一种或多种生物标志物的水平；其中一种或多种生物标志物选自通过以上所述的方法鉴别的调节子，并且其中与第一样品相比，第三样品中一种或多种生物标志物的标准化水平是救援剂可以降低或防止药物诱导毒性的指示。
在另一个方面中，本发明涉及用于缓解、降低或防止药物诱导毒性的方法，所述方法包括将通过以上所述的方法鉴别的救援剂施用于受试者，由此降低或防止受试者中的药物诱导毒性。
在另一个方面中，本发明涉及提供用于平台方法中的药物诱导毒性模型的方法，所述方法包括：使用与药物诱导毒性相关的细胞建立药物诱导毒性模型以代表药物诱导毒性的特征性方面，其中药物诱导毒性模型对于生成用于平台方法中的数据集是有用的；由此提供用于平台方法中的药物诱导毒性模型。
在一个实施方式中，药物诱导毒性模型包括心肌细胞、糖尿病心肌细胞、肝细胞、肾脏细胞、神经细胞、肾细胞或成肌细胞。
在另一个方面中，本发明涉及从用于平台方法中的药物诱导毒性模型获得第一数据集和第二数据集的方法，所述方法包括：(1)从用于平台方法中的药物诱导毒性模型获得第一数据集，其中药物诱导毒性模型包括与药物诱导毒性相关的细胞，并且其中第一数据集代表与药物诱导毒性相关的细胞中多个基因的表达水平；(2)从用于平台方法中的药物诱导毒性模型获得第二数据集，其中第二数据集代表与药物诱导毒性相关的细胞的功能活性或细胞反应；由此从用于平台方法中的药物诱导毒性模型获得第一数据集和第二数据集。
在另一个方面中，本发明涉及用于鉴别药物诱导毒性的调节子的方法，所述方法包括：(1)使用编程的计算设备在获自药物诱导毒性模型的第一数据集和第二数据集中生成一致因果关系网络，其中所述模型包括与药物诱导毒性相关的细胞，并且其中第一数据集代表细胞中多个基因的表达水平和第二数据集代表细胞的功能活性和细胞反应，其中所述一致因果关系网络的生成不是基于第一数据集和第二数据集以外的任何已知的生物学关系；(2)从该一致因果关系网络鉴别在药物诱导毒性中独特的因果关系，其中与该独特的因果关系相关的基因被确定为药物诱导毒性的调节子；由此鉴别药物诱导毒性的调节子。
在另一个方面中，本发明涉及用于鉴别药物诱导毒性的调节子的方法，所述方法包括：1)提供从药物诱导毒性模型生成的一致因果关系网络；2)从所述一致因果关系网络鉴别药物诱导毒性中独特的因果关系，其中与独特的因果关系相关的基因被确定为药物诱导毒性的调节子；由此鉴别药物诱导毒性的调节子。
在各个方法的某些实施方式中，一致因果关系网络使用编程的计算设备在获自药物诱导毒性模型的第一数据集和第二数据集中生成，其中所述模型包括与药物诱导毒性相关的细胞，并且其中第一数据集代表细胞中多个基因的表达水平和第二数据集代表细胞的功能活性或细胞反应，其中所述一致因果关系网络的生成不是基于第一数据集和第二数据集以外的任何已知的生物学关系。
在某些实施方式中，“环境扰动”，本文也称为“外部刺激成分”，是治疗剂。在某些实施方式中，外部刺激成分是小分子(例如，不超过5kDa、4kDa、3kDa、2kDa、1kDa、500道尔顿或250道尔顿的小分子)。在某些实施方式中，外部刺激成分是生物剂。在某些实施方式中，外部刺激成分是化学剂。在某些实施方式中，外部刺激成分对于细胞是内源性的或外源性的。在某些实施方式中，外部刺激成分是MIM或表观代谢转变剂(epishifter)。在某些实施方式中，外部刺激成分是细胞系统的应激因素，如缺氧、高血糖症、高脂血症、高胰岛素血症和/或富乳酸状态。
在某些实施方式中，外部刺激成分可包括用于治疗药物诱导毒性的治疗剂或候选治疗剂，包括化疗剂、蛋白质基的生物药物、抗体、融合蛋白质、小分子药物、脂质、多糖、核酸等等。
在某些实施方式中，外部刺激成分可以是一个或多个应激因素，如那些通常在各种药物诱导毒性下在体内遇到的，包括缺氧、高血糖状态、酸性环境(可通过乳酸处理模拟)等。
在其它实施方式中，外部刺激成分可以包括一个或多个MIM和/或表观代谢转变剂，如本文下面所定义的。示例性的MIM包括辅酶Q10(本文也称为CoQ10)和维生素B族中的化合物，或者包含维生素B族中的化合物的核苷、单核苷酸或二核苷酸。
在进行细胞输出测量(如蛋白质表达)中，可以使用绝对量(例如，表达量)或相对水平(例如，相对表达水平)。在一个实施方式中，使用绝对量(例如，表达量)。在一个实施方式中，使用相对水平或量(例如，相对表达水平)。例如，为了确定细胞系统的蛋白质的相对表达水平，可以将细胞系统中(对细胞系统有或没有外部刺激)任何给定的蛋白质的量与合适的对照细胞系或细胞系的混合物(如在同一实验中使用的所有细胞)相比较，并给出倍数增加或倍数减少值。本领域技术人员将会理解，可以在任何细胞输出测量(如基因和/或RNA的转录水平、脂质水平、代谢物的水平或者任何功能输出，例如，如本文所述的细胞凋亡水平、毒性水平、酶(例如，激酶)活性水平或ECAR或OCR)中使用绝对量或相对量。预先确定的倍数增加(例如，至少1.2、1.3、1.4、1.5、1.6、1.7、1.8、1.9、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、15、20、25、30、35、40、45、50、75或100或者更多倍的增加)或倍数减少(例如，至少减少至0.9、0.8、0.75、0.7、0.6、0.5、0.45、0.4、0.35、0.3、0.25、0.2、0.15、0.1或0.05倍、或者减少到90％、80％、75％、70％、65％、60％、55％、50％、45％、40％、35％、30％、25％、20％、15％、10％或5％或更少)的阈值水平可以被用于选择显著差异，和然后该显著差异的细胞输出数据可包括在用于本发明的平台技术方法中的数据集(例如，第一和第二数据集)中。存在于前述列表中的所有的值也可以是范围的上限或下限，例如，在1.5至5倍、5至10倍、2至5倍之间、或0.9至0.7、0.9至0.5、0.7至0.3倍之间的范围意图为本发明的部分。
在整个本申请中，显示在列表中的所有值，例如，如上述的那些，也可以是确定为本发明中的一部分的范围的上限或下限。
在本发明的方法的一个实施方式中，不是因果关系网络中观察到的每一个因果关系都有生物学意义。对于所述探询生物评价被应用的任何给定的药物诱导毒性，一些(或者也许全部)的因果关系(以及与其相关的基因)相对于特定的所讨论的生物问题是“确定性的”，例如导致引起药物诱导毒性(治疗性干预的潜在靶标)或药物诱导毒性的生物标志物(潜在的诊断或预后的因素)。在一个实施方式中，观察的在药物诱导毒性中独特的因果关系对于所讨论的特定生物问题是确定性的。在一个实施方式中，并非每一个在药物诱导毒性中观察到的独特的因果关系对于所讨论的特定生物问题是确定性的。
可以由所述方法的最终用户来选择这样的确定性的因果关系，或者可以由生物信息学软件程序来选择，如REFS、DAVID实现的比较途径分析程序或者KEGG途径分析程序。在某些实施方式中，使用一个以上的生物信息学软件程序，和来自两个或更多生物信息学软件程序的一致结果是优选的。
如本文所用的细胞输出的“差异”包括任何一个或多个细胞输出参数中的差异(例如，增加或减少的水平)。在某些实施方式中，差异各自独立地选自mRNA转录、蛋白质表达、脂质表达、蛋白质活性、激酶活性、代谢物/中间体水平和/或配体-靶相互作用中的差别。例如，就蛋白质表达水平而言，可以通过使用本领域公认的技术，如以质谱分析为基础的检测(例如，iTRAQ、2D-LC-MSMS等)测量和定量两个细胞输出之间的差异，例如在外部刺激成分处理之前和之后与细胞系统相关的输出。
在一个方面，药物诱导毒性的细胞模型包含细胞交互系统，其中具有含外部刺激成分的第一细胞环境的第一细胞系统产生第一改变的细胞环境，以使得通过将具有第二细胞环境的第二细胞系统暴露于第一改变的细胞环境而建立交互细胞系统。
在一个实施方式中，产生至少一个与交互细胞系统的显著细胞交互差异，和鉴别至少一个确定性的细胞交互差异以使得进行探询式生物学评估。在某些实施方式中，所述至少一个显著的细胞交互差异是多个差异。
在某些实施方式中，所述至少一个确定性的细胞交互差异是由最终用户选择的。或者，在另一个实施方式中，所述至少一个确定性的细胞交互差异是基于定量蛋白质组学数据通过生物信息学软件程序(如，例如，REFS、KEGG途径分析或DAVID实现的比较途径分析)而选择的。
在某些实施方式中，所述方法进一步包括产生用于第一细胞系统的显著细胞输出差异。
在某些实施方式中，差异各自独立地选自mRNA转录、蛋白质表达、脂质表达、蛋白质活性、代谢物/中间体水平和/或配体-靶相互作用的差异。
在某些实施方式中，所述第一细胞系统和第二细胞系统独立地选自原代细胞的同质群体、药物诱导毒性相关的细胞系或正常细胞系。
在某些实施方式中，第一改变的细胞环境包含由第一细胞系统分泌到第一细胞环境中的因子，其作为第一细胞系统与外部刺激成分接触的结果。该因子可以包含分泌的蛋白质或其他的信号分子。在某些实施方式中，该第一改变的细胞环境基本上没有原来的外部刺激成分。
在某些实施方式中，交互细胞系统包含具有插入隔室和由膜分隔的杯状隔室的侵袭实验装置(transwell)。例如，第一细胞系统可在插入隔室(或杯状隔室)中生长，和所述第二细胞系统可在杯状隔室(或插入隔室)中生长。
在某些实施方式中，交互细胞系统包含用于第一细胞系统生长的第一培养物和用于第二细胞系统生长的第二培养物。在这个情况下，第一改变的细胞环境可以是来自第一细胞系统的条件培养基。
在某些实施方式中，所述第一细胞环境和第二细胞环境可以相同。在某些实施方式中，所述第一细胞环境和第二细胞环境可以不同。
在某些实施方式中，交互细胞系统包含所述第一细胞系统和第二细胞系统的共培养。
本发明的方法可用于或应用于多个“探询式生物学评估”。本发明的方法应用于探询式生物学评估以使其能够鉴别药物诱导毒性的一个或多个调节子或者药物诱导毒性的确定性的细胞过程“驱动子”。
在一个实施方式中，探询式生物学评估是试剂(例如药物)对于细胞、组织、器官或有机体的毒理学特性的评估，其中所鉴别的药物诱导毒性调节子，例如，确定性的细胞过程驱动子(例如，细胞交互差异或者药物诱导毒性中独特的因果关系)可以是毒性(例如，细胞毒性、心脏毒性、肝脏毒性、肾脏毒性、神经毒性、肾毒性或肌肉毒性)的指示剂，且因而可以用来预测或确定试剂的毒理学特性。在一个实施方式中，鉴别的药物诱导毒性调节子，例如，确定性的细胞过程驱动子(例如，细胞交互差异或者药物诱导毒性中独特的因果关系)是药物或药物候选物的心脏毒性的指示剂，并可随之用来预测或确定药物或药物候选物的心脏毒性特性。
在另一个方面，本发明提供了一个试剂盒，其用于使用发现平台技术进行探询式生物学评估，其包含用于检测作为由本发明的方法生成的因果关系网络的主题的分析物是否存在和/或用于定量其量的一个或多个试剂。在一个实施方式中，所述分析物是药物诱导毒性中独特的因果关系的对象，例如，与药物诱导毒性中独特的因果关系相关的基因。在某些实施方式中，分析物是蛋白质，且该试剂包含针对该蛋白质的抗体、该蛋白质的标记物和/或一个或多个制备用于高通量分析(例如，基于质谱的测序)的该蛋白质的试剂。
应当理解的是，本文所描述的所有实施方式，包括仅在实施例中描述的那些，是本发明的一般描述的部分，并可以结合本发明的任何其它实施方式，除非明确排除或不适用。
附图说明
本公开的各个实施方式将在本文下面根据附图进行描述，其中：
图1：用于鉴别治疗剂的方法的图解。
图2：癌症系统生物学和整合的多生理相互作用输出调节的结果的图解。
图3：使用MIMS的生物相关性系统探询的图解。
图4：建模癌症网络以使得能够进行探询式生物学查询的图解。
图5：探询式生物学平台技术的图解。
图6：平台技术中使用的技术的图解。
图7：平台的成分(包括数据采集、数据整合和数据挖掘)的示意图。
图8：使用MIMS的系统性探询和从“组学”级联收集响应数据的示意图。
图9：建立表示正常和糖尿病状态的体外模型使用的成分的略图。
图10：用来生成蛋白质的因果网络(因为它们涉及疾病病理生理学)的信息学平台REFSTM的示意图。
图11：导致生成糖尿病状态对于正常状态以及通过用MIMS治疗恢复到正常状态的糖尿病节点的差异网络的途径的示意图。
图12：糖尿病状态与正常状态的代表性差异网络。
图13：节点和感兴趣的相关边界(中心的Node1)的示意图。表示出与每个边界有关的细胞功能性。
图14：根据一些实施方式，示例性方法的高水平流程图。
图15A-15D：可以用于示例性实施方式的基于AI的信息学系统的成分和过程的高水平示意图。
图16：可以用于示例性实施方式的基于AI的信息学系统中的方法的流程图。
图17：示意性地描绘了适合于实施本文所教导的示例性实施方式的示例性计算环境。
图18：实施例1中描述的案例研究设计的图示。
图19：表示用于研究糖尿病心肌细胞中药物诱导毒性的实验设计和建模参数的示意图。
图20：药物治疗(T)导致的糖尿病心肌细胞中人线粒体能量代谢基因的转录网络和表达的失调：救援分子(R)使基因表达正常化。
图21：A.药物治疗(T)诱导来自高血糖症中条件化的心肌细胞的线粒体中GPAT1和TAZ的表达。与救援分子结合(T+R)，GPAT1和TAZ水平正常化。B.从G3P合成TAG。
图22：A.药物治疗(T)降低高血糖症条件化的心肌细胞中的线粒体OCR(耗氧率)。救援分子(T+R)使OCR正常化。B.药物治疗(T)抑制高血糖症中条件化的心肌细胞中线粒体ATP的合成。
图23：通过药物治疗下调蛋白质的GO注释。用药物治疗下调参与线粒体能量代谢的蛋白质。
图24：导致生成Δ网络的数学方法的图解。比较来自T与UT的独特边界，这两个模型均处于糖尿病环境中。
图25：代表驱动药物诱导毒性的病理生理学的潜在蛋白质中枢和网络的示意图。
图26：探询式生物学平台的示意图。
图27：细胞功能模型、数据整合和数学模型构建的说明。
图28：驱动药物诱导毒性的病理生理学的因果分子相互作用网络。
图29：作为驱动药物诱导毒性的病理生理学的中心枢纽的PTX3的因果分子相互作用子网络。
图30：正常葡萄糖和高葡萄糖条件中心肌细胞的线粒体ATP合成能力。
图31：ATP驱动子的因果分子相互作用网络。
图32：以P4HB作为中心枢纽的ATP驱动子的因果分子相互作用网络。
图33：以P4HB作为中心枢纽的ATP驱动子的因果分子相互作用子网络的独特边缘。
图34：功能性毒理组学(toxicomics)的说明：多-组学(omics)整合。
如附录A中，在此所附的是本文中涉及的所有生物标志物的序列。与附录A中和整个本申请中列出的Gene Bank登录号相关的所有信息以本申请提交日可获得的形式按引用并入本文中。
具体实施方式
I、概述
本发明的示例性实施方式中结合了可以使用探询式生物学平台(“该平台”)实施的方法，该平台是用于理解各种各样的药物诱导毒性(如心脏毒性、肝脏毒性、肾脏毒性、神经毒性、肾毒性或肌肉毒性)和作为这类药物诱导毒性基础的关键分子驱动子(包括使药物诱导毒性得以发生的因子)的工具。一些示例性实施方式包括可以结合该平台的至少一部分或全部的系统。一些示例性方法可以采用该平台的至少一部分或全部。涉及该平台的一些示例性实施方式的目标和目的出于说明性的目的一般地概述如下：
i)建立作为药物诱导毒性的关键成分的驱动子的特定分子印记，因为它们与相关细胞、组织和/或器官的总体病理学生理学相关；
ii)生成与药物诱导毒性相关的分子印记或差异图谱，这可有助于鉴别区分一个生物学状态(例如，药物诱导毒性状态)与不同生物学阶段(例如，正常状态)的差异分子印记，和发展对于印记或分子实体的理解，因为它们裁断两个生物学状态之间的变化(例如，从正常到药物诱导毒性状态)的机制；和
ⅲ)研究分子活性的“枢纽”作为用于药物诱导毒性的外部控制的潜在干预靶标(例如，使用该中枢作为潜在的治疗靶标)或作为所讨论的药物诱导毒性的潜在生物标志物(例如，药物诱导毒性特异性标志物，用于预后和/或治疗诊断用途中)的作用。
涉及药物诱导毒性平台的一些示例性的方法可以包括一个或多个以下特征：
1)在一个或多个模型中，优选在体外模型中，使用与药物诱导毒性相关的细胞对药物诱导毒性(例如，心脏毒性、肝脏毒性、肾脏毒性、神经毒性、肾毒性或肌肉毒性)和/或药物诱导毒性的成分(例如，与毒性相关的生理学&病理生理学)建模。例如，细胞可以是人类来源的细胞，其正常地参与所讨论的药物诱导毒性。该模型可包括对于药物诱导毒性特异性的各个细胞提示/状态/扰动。在理想的情况下，该模型代表各个药物诱导毒性状态和通量成分而不是药物诱导毒性状况的静态评估。
2)使用领域公认的任何手段确定mRNA和/或蛋白质印记的特征。例如，定量聚合酶链反应(qPCR)&蛋白质组学分析工具如质谱(MS)。这个mRNA和蛋白质数据集代表对环境/扰动的生物学反应。在适用和可能的情况下，脂质组学、代谢组学和转录组学数据也可被整合作为用于所讨论的药物诱导毒性的补充或替代测量值。SNP分析是在该过程中有时可以使用的另一成分。它可以有助于研究，例如，SNP或特定突变是否对药物诱导毒性有任何影响。这些变量可以用于描述药物诱导毒性，无论是作为静态的“瞬象”或作为动态过程的表现。
3)测定对提示和扰动的一个或多个功能活性或细胞反应，包括但不限于生物能量学、细胞增殖、细胞凋亡和细胞器功能。真正的基因型-表型相关性是通过采用功能模型(如ATP、ROS、OXPHOS、Seahorse分析等等)实现的。这样的功能活性可以涉及细胞中的总体酶活性，如激酶活性，和/或总体酶活性或酶代谢物或底物(例如，细胞的磷酸化蛋白质组(phosphor proteome))的作用。这样的细胞反应代表药物诱导毒性过程(或其模型)中对相应的mRNA/蛋白质表达的药物诱导毒性状态以及上面2)中的任何其他相关状态做出响应的细胞反应。
4)通过采用基于人工智能(基于AI)的信息学系统或平台，整合在3)中获得的功能分析数据和在2)中获得的蛋白质组学和其它数据，并确定由因果关系驱动的蛋白质、基因、脂质、酶活性和其他功能活性相关性。这样的基于AI的系统是基于，优选仅基于，2)和/或3)中得到的数据集，而不采用关于药物诱导毒性过程的现有知识。优选地，没有数据点被统计地或人为地切除。相反，所有得到的数据被送入AI系统中用于确定蛋白质、基因、脂质、酶活性和其他功能活性相关性。整合过程的一个目标或输出是不同生物学状态(例如，药物诱导毒性对正常状态)之间的一个或多个差异网络(另外在本文中可称为“Δ网络”，或者在某些情况下视情况而称为“Δ-Δ网络”)。
5)确定基于AI的信息学平台的输出的特征以考察各活性中枢作为潜在治疗靶标和/或生物标志物。这样的谱分析可以基于所获得的数据集完全在计算机中进行而无需采用任何实际的湿式实验室试验(wet-lab experiment)。
6)通过采用分子和细胞技术验证活性中枢。这个用基于细胞的湿式实验室实验对输出进行的信息后验证(post-informatic validation)可以是任选的，但它们有助于建立全循环的探询。
以上概述的任何或所有途径可以用在涉及任何药物诱导毒性的任何特定应用中，其取决于(至少部分地取决于)具体应用的性质。也就是说，上文所述的一个或多个途径可以被省略或修改，并且可以采用一个或多个另外的途径，其取决于具体的应用。
提供了说明该平台的各个图表。特别是，在图1中描述了使用该平台鉴别治疗剂的示例性途径的图解。图2中描述了癌症的系统生物学和综合的多生理交互式输出调节的结果的图解。图3中描述了使用MIMS的生物相关性系统探询的图解。图4中描述了建模癌症网络以实现探询式生物查询的图解。
图5和6中描述了探询式生物学平台和平台中所使用的技术的图解。图7中描述了包括数据采集、数据整合和数据挖掘的平台成分的示意图。图8中描述了使用MIMS的系统探询和来自“组学”级联的响应数据收集的示意图。
图14是示例性方法10的高水平流程图，其中显示了可以被用来执行该示例性方法的示例性系统的成分。首先，使用通常与生物学过程相关联的细胞建立生物学过程(例如，药物诱导毒性过程)和/或生物学过程的成分(例如，药物诱导毒性生理学和病理生理学)的模型(例如，体外模型)(步骤12)。例如，细胞可以是通常参与生物学过程(例如，药物诱导毒性)的人来源的细胞。细胞模型可包括该生物学过程(例如，药物诱导毒性)特定的各个细胞提示、状态和/或扰动。在理想的情况下，细胞模型表示各个(药物诱导毒性)状态和生物学过程(例如，药物诱导毒性)的通量成分而不是生物学过程的静态评估。对比细胞模型可包括对照细胞或正常细胞(例如，没有暴露于诱导毒性的药物的细胞)。细胞模型的附加说明出现在下面的III.A和IV部分中。
第一数据集是使用任何已知的方法或系统(例如，定量的聚合酶链反应(qPCR)&蛋白质组学分析工具，如质谱(MS))从生物学过程(例如，细胞诱导毒性)的细胞模型获得，其包括表示例如多个基因(例如，mRNA和/或蛋白质印记)的表达水平的信息(步骤16)。
第三数据集从生物学过程(例如，药物诱导毒性)的对比细胞模型获得(步骤18)。第三数据集包括代表例如来自对比细胞模型的对比细胞中多个基因的表达水平的信息。
在本发明方法的某些实施方式中，这些第一和第三数据集在本文中统称为“第一数据集”，其表示例如与生物系统(例如，药物诱导毒性模型)相关的细胞(包括对比细胞的所有细胞)中多个基因的表达水平。
可以从一个或多个mRNA和/或蛋白质印记分析系统得到第一数据集和第三数据集。第一和第三数据集中的mRNA和蛋白质数据可以代表对环境和/或扰动的生物反应。在适用和可能的情况下，脂质组学、代谢组学和转录组学数据也可以被整合至第一数据集中作为生物学过程(例如，药物诱导毒性)的补充或替代测量。SNP分析是可以有时使用在该方法中的另一成分。它可以有助于调查，例如，单核苷酸多态性(SNP)或特定的突变对生物学过程(例如，药物诱导毒性)是否有任何影响。数据变量可以被用于描述生物学过程(例如，药物诱导毒性)，无论是作为静态的“瞬象”，还是作为动态过程的表示。有关获取表示细胞中多个基因的表达水平的其他描述见以下的III.B部分。
第二数据集从生物学过程(例如，药物诱导毒性)的细胞模型获得，其包括表示细胞的功能活性或反应的信息(步骤20)。类似地，第四数据集从生物学过程(例如，药物诱导毒性)的对比细胞模型获得，其包括表示对比细胞的功能活性或反应的信息(步骤22)。
在本发明方法的某些实施方式中，这些第二和第四数据集在本文中统称为“第二数据集”，其表示与生物系统(例如，药物诱导毒性)相关的细胞(包括对比细胞的所有细胞)的功能活性或细胞反应。
可以使用一个或多个功能分析系统以获得有关细胞或对比细胞的功能活性或反应的信息。关于对提示和扰动的功能性细胞反应的信息可包括，但不限于，生物能量学谱、细胞增殖、细胞凋亡和细胞器功能。过程和途径的功能模型(例如，三磷酸腺苷(ATP)、活性氧物质(ROS)、氧化磷酸化(OXPHOS)、Seahorse分析等)可以被用来获得真正的基因型-表型相关性。这样的功能活性可以涉及细胞中的总体酶活性，如激酶活性，和/或总体酶活性或酶代谢物或底物(例如，细胞的磷酸化蛋白质组(phosphor proteome))的作用。功能活性或细胞反应表示在生物学过程(或其模型)中的细胞响应于mRNA/蛋白质表达的相应状态以及任何其他相关应用的状态或扰动的反应。在下面III.B部分中提供有关获得表示细胞的功能活性或反应的信息的附加信息。
该方法还包括在细胞和对照细胞中生成生物学过程(例如，细胞诱导毒性)的计算机执行的模型。例如，可对于细胞模型从第一数据集和第二数据集生成在所述多个基因的表达水平与所述功能活性或细胞反应之间的一个或多个(例如，一整套)因果关系的贝叶斯网络(“生成的细胞模型网络”)(步骤24)。生成的细胞模型网络(单独或共同地)包括关于关系的定量概率定向信息。所生成的细胞模型网络不是基于来自第一数据集和第二数据集的信息以外的基因表达和/或功能活性或细胞反应之间的已知生物学关系。一个或多个生成的细胞模型网络可统称为一致细胞模型网络。
可对于对比细胞模型从第一数据集和第二数据集生成在多个基因的表达水平与功能活性或细胞反应之间的一个或多个(例如，一整套)因果关系的贝叶斯网络(“生成的对比细胞模型网络”)(步骤26)。生成的对比细胞模型网络(单独地或共同地)包括关于关系的定量概率定向信息。所生成的细胞网络不是基于第一数据集和第二数据集中的信息以外的基因表达和/或功能活性或细胞反应之间的已知生物学关系。一个或多个生成的对比模型网络可统称为一致细胞模型网络。
可以使用基于人工智能(基于AI)的信息学平台建立所述生成的细胞模型网络和生成的对比细胞模型网络。关于建立生成的细胞模型网络、建立生成的对比细胞模型网络和基于AI的信息学系统的进一步细节出现在下面III.C部分和图2A-3的描述中。
应当指出的是，可以采用许多不同的基于AI的平台或系统来生成包括定量概率定向信息的因果关系的贝叶斯网络。虽然本文所描述的某些实施例采用一个特定的可商业获得的系统，即，来自GNS(剑桥，MA)的REFSTM(逆向工程/正向模拟)，但对于实施方式并没有限制。适合实施一些实施方式的基于AI的系统或平台采用数学算法以在输入变量(例如，第一和第二数据集)之间建立因果关系，其仅仅基于输入的数据而没有考虑到之前存在的关于任何潜在的、已建立的和/或验证的生物学关系的知识。
例如，基于AI的REFSTM信息学平台利用实验得到的粗的(原始的)或最少加工的输入生物学数据(如遗传、基因组学、外遗传、蛋白质组学、代谢组学和临床数据)，并迅速执行万亿次计算以确定在完整系统中分子如何相互作用。基于AI的REFSTM信息学平台执行逆向工程过程，其旨在基于定量表示基础生物系统(例如，药物诱导毒性)的输入数据建立计算机实施的细胞模型(例如，生成的细胞模型网络)。另外，为获得预测，可以在计算机执行的细胞模型的基础上开发和快速模拟关于基础生物系统的假设，伴有关于假设的相关的置信水平。
通过这个方式，由定量的计算机实施的细胞模型表示生物系统，其中模拟“干扰”来了解生物系统(例如，药物诱导毒性)的详细机制、有效的干预策略和/或确定哪些受试者会对给定的治疗方案做出反应的临床生物标志物。传统的生物信息学和统计学方法，以及基于已知生物学的建模的方法，通常不能提供这些类型的见解。
建立了生成的细胞模型网络和生成的对比细胞模型网络后，对它们进行比较。鉴别至少存在于一些所生成的细胞模型网络中且在生成的对比细胞模型网络中不存在或具有至少一个显著不同的参数的一个或多个因果关系(步骤28)。这样的对比可以导致建立差异网络。可以使用差异网络建立模块进行对比、鉴别和/或差异(Δ)网络建立，其在下面的III.D部分和针对图18的说明进一步详细描述。
在一些实施方式中，输入数据集是来自一个细胞类型和一个对比细胞类型，其基于该一个细胞类型建立一套细胞模型网络和基于该一个对比对照细胞类型建立另一套对比细胞模型网络。可以在该一个细胞类型的该整套网络和对比细胞类型的该整套网络之间进行差分。
在其它实施方式中，输入数据集是来自多个细胞类型(例如，两个或更多个通常与特定类型的药物诱导毒性相关的细胞类型)和多个对比细胞类型(例如，两个或更多个正常的细胞类型，例如，没有暴露于药物的相同细胞)。可以分别对于每个细胞类型和每个对比细胞类型单独地生成一整套细胞模型网络，和/或来自多个细胞类型和多个对比细胞类型的数据可以组合成各自的复合数据集。复合数据集生成与多个细胞类型(复合数据)对应的一整套网络，和生成与多个对比细胞类型(对比复合数据)对应的另一整套网络。可以对用于复合数据的该整套网络对比于用于对比复合数据的该整套网络执行差分。
在一些实施方式中，可以在两个不同的差异网络之间执行差分。该输出可被称为Δ-Δ网络，并且在下面针对图18进行描述。
可以为生成的细胞模型网络中的每个关系确定定量关系信息(步骤30)。类似地，可以确定生成的对比细胞模型网络中每个关系的定量关系信息(步骤32)。有关该关系的定量信息可以包括表示因果关系的指令、有关该关系的统计不确定性的量度(例如，曲线下面积(AUC)的统计测量)和/或该关系的强度的定量幅度(例如，一倍)的表示。可以使用定量关系信息确定生成的细胞模型网络中的各个关系的特性，来探索网络中作为潜在治疗靶标和/或生物标志物的每个活性中枢。这样的分析可以完全在计算机中基于来自生成的细胞模型网络的结果进行而没有采用任何实际的湿式实验室实验。
在一些实施方式中，可以通过采用分子和细胞技术对网络中活性的中枢进行验证。这个用湿式实验室的基于细胞的实验对输出的信息后验证不需要执行，但它可以帮助建立探询的完整循环。图15示意性地描绘了示例性的基于AI的信息学系统(例如，基于AI的REFSTM信息学系统)的功能性和基于AI的系统与探询式生物学平台(“平台”)的其他成分或部分之间相互作用的简化高水平图示。在图15A中，从生物学过程的模型(例如，药物诱导毒性模型)获得的各个数据集，如药物的剂量、治疗剂量、蛋白质表达、mRNA表达、脂质水平、代谢物水平、激酶活性和许多其他相关功能测量(如OCR、ECAR)的任何一个被送入基于AI的系统中。如图15B所示，AI系统在被称为贝叶斯片段计数(Bayesian Fragment Enumeration)的过程中从输入的数据集创建“网络片段”文库，其包括驱动生物学过程(例如，药物诱导毒性)中的分子机制的变量(例如，蛋白质、脂质、激酶和代谢物)(图15B)。
在图15C中，基于AI的系统选择文库中的网络片段的子集，并从该片段构建初始试验网络。基于AI的系统也选择文库中网络片段的不同子集来构建另一初始试验网络。最终从文库中网络片段的不同子集建立一整套初始试验网络(例如，1000个网络)。该过程可以被称为平行总体采样。整体中的各个试验网络通过从文库中增加、减去和/或替代额外的网络片段进行进化或优化。如果得到附加数据，该附加数据可被结合到网络文库的网络片段中，并且可以通过各个试验网络的进化被结合到整套试验网络中。优化/进化过程完成后，整套试验网络可以被描述为生成的细胞模型网络。
如图15D中所示，整套生成的细胞模型网络可以用来模拟生物系统(例如，药物诱导毒性)的行为。模拟可用于预测生物系统(例如，药物诱导毒性)对于条件变化的行为，这可以使用基于细胞的或基于动物的湿式实验室实验来验证。另外，可以使用模拟功能，通过向每个节点单独地施加模拟的扰动而同时观察对所生成的细胞模型网络中其他节点的影响，来得到在所生成的细胞模型网络中关系的定量参数。在下面的III.C部分中提供进一步的细节。
在图2A-2D中描绘的基于AI的信息学系统的自动化逆向工程过程建立了一整套生成的细胞模型网络，它是该细胞的无偏的和系统的基于计算机的模型。
该逆向工程决定了数据中的分子测量之间概率定向网络连接，和感兴趣的表型结果。分子测量中的变异使得能够学习这些实体和终点变化之间的概率的原因和效应关系。平台的机器学习特性也使得交叉训练和不断进化的基于数据集的预测成为可能。
数据中分子测量之间的网络连接是“概率性的”，部分地因为连接可以基于由计算机算法“学习”的观察数据集之间的相关性。例如，如果基于数据集的统计分析，蛋白质X和蛋白质Y的表达水平是正相关或负相关的，则可以分配因果关系以建立蛋白质X和Y之间的网络连接。这个推定的因果关系的可靠性可以由该连接的似然性进一步定义，其可以通过p值测定(例如，p<0.1、0.05、0.01等)。
数据中分子测量之间的网络连接是“定向的”，部分地是因为分子测量之间的网络连接，如由反向工程过程所确定的，反映连接的基因/蛋白质之间关系的原因和效应，以使得提高一个蛋白质的表达水平可能导致其他蛋白质的表达水平上升或下降，这取决于该连接是刺激性的还是抑制性的。
数据中分子测量之间的网络连接是“定量的”，部分地因为分子测量之间的网络连接，如通过该方法所确定的，可以在计算机中基于现有的数据集和与其相关的概率测量来模拟。例如，在分子测量之间所建立的网络连接中，理论上可能会增加或减少(例如，增加或减少1、2、3、5、10、20、30、50、100倍或更高)给定蛋白质的表达水平(或在网络中的“节点”)，和定量模拟其对网络中其它连接的蛋白质的影响。
数据中分子测量之间的网络连接是“无偏的”，至少部分地因为没有数据点被统计地或人为地切除，和部分地因为该网络连接是仅基于输入的数据，而不涉及关于所讨论的生物学过程的现有知识。
数据中分子测量之间的网络连接是“系统的”和(无偏的)，部分地因为所有输入变量之间的所有潜在连接已被系统地考察，例如，以成对的方式。执行这个系统性探测的计算能力的可靠性随着输入变量数的增加而呈指数地提高。
在一般情况下，一整套约1000个网络通常足以预测所有被测实体之间的概率因果定量关系。该整套网络捕获数据中的不确定性，且使得对于每个模型预测计算置信度量成为可能。使用该整套网络一起产生预测，其中整套中单个网络的预测中的差异代表预测的不确定性程度。此特征使得能够对于从模型生成的临床反应的预测分配置信量度。
一旦模型进行逆向工程，可以对整套模型进行进一步模拟质询以确定所讨论的生物学过程如药物诱导毒性状态的关键分子驱动子。
图9中描述了用于建立代表正常和糖尿病状态的示例性体外模型的成分的略图。图10描述了用来生成蛋白质(因为它们涉及到疾病的病理生理学)的因果网络的示例性信息学平台REFSTM的示意图。图11中描述了导致生成糖尿病与正常状态的差异网络的示例性方法和通过用MIMS治疗恢复到正常状态的糖尿病节点的示意图。图12描述了糖尿病与正常状态的代表性差异网络。图13中描述了感兴趣的节点和相关边界(中心的Node1)以及与各个边界相关的细胞功能性的示意图。
已在上面概述了本发明，下面的章节中提供了结合可以使用本发明的方法分析的一个或多个特定的生物系统(例如，药物诱导毒性)对于总体发明的各个方面或元素的更详细描述。然而，应当指出，对以下仅供说明之用的特定的药物诱导毒性没有限制。与此相反，其意图是可以同样使用所述的平台技术分析包括任何的替代、修改及其等同物的其他不同的药物诱导毒性。
II.定义
如本文所用的，旨在特别地定义但在本说明书的其他部分中尚未定义有某些术语在此进行定义。
在本文中使用的冠词“一”和“一个”指一个或一个以上的(即，至少一个)该冠词的语法对象。通过举例的方式，“一元素”是指一个元素或一个以上的元素。
本文所用的术语“包括”的意思是短语“包括但不限于”并可与之互换使用。
本文所使用的术语“或”的意思是术语“和/或”，并可与之互换使用，除非上下文另有明确说明。
本文所用的术语“例如”是指短语“例如但不限于”，并可与之互换使用。
“代谢途径”指的是将一个化合物转化为另一个化合物并为细胞功能提供中间体和能量的酶介导的反应序列。代谢途径可以是直链的或环状的或支链的。
“代谢状态”是指在给定时间点，通过各个化学和生物指标(因为它们涉及健康或疾病的状态)测量的特定细胞、多细胞或组织环境的分子含量。
术语“微阵列”指的是在基材，如纸、尼龙或其他类型的膜、过滤器、芯片、玻璃载片或任何其它合适的固体支持物上合成的不同多核苷酸、寡核苷酸、多肽(例如，抗体)或肽的阵列。
术语“紊乱”和“疾病”包含地使用且指与身体的任何部分、器官或系统(或它们的任意组合)的正常结构或功能的任何偏离。特定的疾病是通过特征性症状和体征表现的，包括生物的、化学的和物理的变化，并往往与多个其他因素相关，包括但不限于，人口统计学、环境、职业、遗传和医疗史因素。可以通过多个方法量化一定的特征性体征、症状及相关因素以得到重要的诊断信息。
术语“药物诱导毒性”包括但不限于心脏毒性、肝脏毒性、肾脏毒性、神经毒性、肾毒性或肌肉毒性。
术语“心脏毒性”是指由治疗分子诱导的对心脏功能的宽范围的不利影响。其可能在临床前研究的早期出现或在临床情况的后期变得明显。本文所述的心血管毒性包括，但不限于，提高的QT持续期、心律不齐、心肌缺血、高血压和血栓栓塞并发症、心肌功能障碍、心肌病、心力衰竭、心房纤颤、心肌病和心力衰竭、心力衰竭和LV功能障碍、心房扑动和纤颤以及心脏瓣膜损伤和心力衰竭中的任何一个或多个。
术语“表达”包括通过其从多核苷酸，如DNA产生多肽的过程。该过程可以包括基因转录成mRNA，和该mRNA翻译成多肽。根据其使用的上下文，“表达”可以指RNA、蛋白质或两者的产生。
术语“基因的表达水平”或“基因表达水平”是指在细胞中由该基因编码的mRNA以及前mRNA新生转录本、转录加工中间体、成熟mRNA和降解产物的水平，或蛋白质的水平。
术语“调节”指反应的上调(即，激活或刺激)、下调(即，阻遏或抑制)，或其组合或分开的两者。“调节子”是调节的化合物或分子，并且可以是，例如，激动剂、拮抗剂、活化剂、刺激剂、阻遏物或抑制剂。
蛋白质、脂质、转录物、代谢物或基因表达的“正常水平”是指将细胞与为潜在毒性药物的药物接触之前的蛋白质、脂质、转录物、代谢物或基因表达的水平。如果药物的毒性在相同条件下测试，可以在各种条件(例如，高血糖症、缺氧)下生长的细胞中测定“正常水平”。
“调节的水平”是指相对于基于历史正常对照样品或优选相同实验中测试的正常对照样品的正常水平改变的值。特定的“正常”值将取决于例如分析的类型(例如，ELISA、酶活性、免疫组织化学、PCR)、待测试的样品(例如，细胞类型和培养条件)和本领域技术人员已知的其他考虑因素。对照样品可以用于限定正常和异常之间的截止值。
如果用药物处理细胞导致至少一个标志物的水平相对于“正常”或合适的对照水平统计学显著地变化，则认为药物是毒性的。将理解不是所有的药物浓度必须导致至少一个标志物的水平统计学显著的变化。在优选的实施方式中，如果治疗相关的药物浓度导致至少一个标志物的水平统计学显著的变化，则认为药物潜在地具有毒性。
当救援剂以治疗相关浓度存在时，如果标志物的水平以统计学显著的方式朝向“正常细胞”中的标志物水平调节，则认为“救援剂”在降低毒性中是有效的。在优选的实施方式中，救援剂将标志物恢复至与对照细胞中的标志物水平没有统计学差异的水平。
术语“对照水平”是指公认的或预先确定的标志物水平，或优选与测试样品平行测试的对照样品中测定的标志物水平，其用于与源自未用潜在毒性的药物或救援剂处理的细胞的样品中的标志物水平相比较。“对照水平”获自在相同条件(例如，缺氧、高血糖症、乳酸等)下培养的细胞。
如本文所用的术语“三乙醇胺(Trolamine)”是指Trolamine NF、Triethanolamine、TEAlan 99％、Triethanolamine 99％、TriethanolamineNF或Triethanolamine 99％NF。这些术语在本文中可互换使用。
术语“基因组”是指生物实体(细胞、组织、器官、系统、生物体)的遗传信息的全部。它是以DNA或RNA(例如，在某些病毒中)编码的。基因组包括基因和DNA的非编码序列。
术语“蛋白质组”是指由基因组、细胞、组织或生物体在给定时间表达的蛋白质的整个集合。更具体地说，它可以指在限定的状态下在给定时间给定类型的细胞或生物体中表达的蛋白质的整个集合。蛋白质组可以包括由于例如，基因的选择性剪接和/或翻译后修饰(如糖基化或磷酸化)导致的蛋白质变体。
术语“转录组”是指在给定的时间一个或一群细胞中产生的转录RNA分子的整个集合，包括mRNA、rRNA、tRNA、微RNA和其他非编码RNA。该术语可被应用于给定的生物体中转录本的总集，或应用于在特定细胞类型中存在的转录本的特定子集。与对于给定的细胞系大致固定(不包括突变)的基因组不同，转录组可以随外部环境条件而变化。因为细胞中包括了所有的mRNA转录物，转录组反映了在任何给定的时间活跃地表达的基因，除了mRNA降解现象，如转录弱化。
转录组学的研究(也被称为表达谱)考察给定的细胞群中mRNA的表达水平，通常采用基于DNA微阵列技术的高通量技术。
术语“代谢组”是指在给定状态下在给定时间在生物样品内，如单一有机体中，发现的小分子代谢物(如代谢中间体、激素和其他信号分子和次级代谢产物)的完整集合。代谢组是动态的，且可以随时地(from second to second)改变。
术语“脂质组”是指在给定状态下在给定时间在生物样品(如单一生物体中)发现的脂质的完整集合。脂质组是动态的，且可以随时改变。
术语“相互作用组(interactome)”是指在研究中的生物系统(例如，细胞)中分子相互作用的整个集合。它可以被显示为定向的图形。分子相互作用可以发生在属于不同的生物化学家族(蛋白质、核酸、脂质、碳水化合物等)且也在给定家族内的分子之间发生。当在蛋白质组学方面来说，相互作用组是指蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI)，或蛋白质相互作用网络(PIN)。另一个广泛研究的相互作用组类型是蛋白质-DNA相互作用组(转录因子形成的网络(和DNA或染色质调节蛋白质)和其靶基因)。
术语“细胞输出”包括涉及细胞状态的参数的集合，优选可测量的参数，所述细胞的状态包括(不限于)：一个或多个基因的转录水平(例如，通过RT-PCR、qPCR、微阵列等可测量的)、一个或多个蛋白质的表达水平(例如，通过质谱法或蛋白质印迹等可测量的)、一个或多个酶或蛋白质的绝对活性(例如，作为底物转化率可测量的)或相对活性(例如，作为与最大活性相比的％值可测量的)、一个或多个代谢物或中间体的水平、氧化磷酸化水平(例如，通过耗氧率或OCR可测量的)、糖酵解水平(例如，通过细胞外酸化率或ECAR可测量的)、配体-靶结合或相互作用的程度、细胞外分泌分子的活性等。细胞输出可以包括预先确定数的靶基因或蛋白质等的数据，或者可以包括对所有可检测的基因或蛋白质的整体评估。例如，可使用质谱法来确定和/或定量在给定的样品或细胞群体中表达的所有可检测的蛋白质，而没有在样品或细胞群体是否可以表达任何特定蛋白质的先前知识。
如本文所用的“细胞系统”包括同质的或异质的细胞群体。在系统内的细胞可以在自然的或生理的环境下在体内生长，或者可以在体外生长，例如，在受控的组织培养环境中。在系统内的细胞可以是相对同质的(例如，不低于70％、80％、90％、95％、99％、99.5％、99.9％同质的)，或者可以包含两个或更多个细胞类型，如通常发现在体内密切接近生长的细胞类型，或可以通过例如旁分泌或其他长距离细胞间通讯在体内彼此相互作用的细胞类型。细胞系统内的细胞可以源自建立的细胞系，包括癌细胞系、永生细胞系或正常细胞系，或可以是原代细胞或新从活组织或器官分离的细胞。
细胞系统中的细胞通常与可以提供营养物、气体(氧气或二氧化碳等)、化学品或蛋白质性的/非蛋白质性的刺激物(其可以限定影响细胞行为的条件)的“细胞环境”接触。细胞环境可以是具有限定的化学成分和/或不太明确限定的组织提取物或血清成分的化学介质，并且可以包括细胞在其中生长的特定pH、CO2含量、压力和温度。或者，细胞环境可以是在体内发现的对于特定细胞系统的天然的或生理的环境。
在某些实施方式中，细胞环境包括模拟生物系统或过程的方面的条件，例如，模拟疾病状态、过程或环境。这样的培养条件包括，例如，高血糖、缺氧或富乳酸条件。本文描述了许多其他此类条件。
在某些实施方式中，特定细胞系统的细胞环境还包括细胞系统的某些细胞表面特征，如细胞表面上的受体或配体的类型和它们各自的活性、碳水化合物或脂质分子的结构、膜极性或流动性、某些膜蛋白质的成簇状态等。这些细胞表面特征可以影响附近细胞的功能，如属于不同细胞系统的细胞。然而，在某些其它实施方式中，细胞系统的细胞环境不包括细胞系统的细胞表面特征。
细胞环境可以被改变成为“改变的细胞环境”。变化可以包括在细胞环境中发现的任何一个或多个成分的改变(例如，增加或减少)，包括向细胞环境添加一个或多个“外部刺激成分”。环境扰动或外部刺激成分可以是细胞环境内源的(例如，细胞环境包含了某些水平的刺激物，和添加更多相同的刺激物以提高其水平)，或者可以是细胞环境外源的(例如刺激物大多不存在于改变前的细胞环境中)。细胞环境还可以通过添加外部刺激成分导致的继发性变化而改变，由于外部刺激成分可以改变细胞系统的细胞输出，包括通过细胞系统分泌到细胞环境中的分子。
如本文所用的“外部刺激成分”，在这里也称为“环境扰动”，包括可能影响细胞功能的任何外部的物理和/或化学刺激。这可以包括任何大或小的有机或无机分子、天然或人工合成的化学物质、温度转变、pH变化、辐射、光(UVA，UVB等)、微波、声波、电流、调制的或未调制的磁场等。
术语“多维细胞内分子(MIM)”是身体自然产生的和/或存在于人的至少一个细胞中的内源性分子的分离形式或合成产生的形式。MIM能够进入细胞，且进入细胞包括完全或部分进入细胞，只要分子的生物活性部分整体进入细胞。MIM能够诱导细胞内的信号转导和/或基因表达机制。MIM是多维的，因为分子具有治疗剂和载体(例如，药物递送)效果两者。MIM是多维的，还因为分子在疾病状态中以一个方式起作用和在正常状态中以不同方式起作用。例如，在辅酶Q10的情况下，在VEGF存在下向黑色素瘤细胞施用辅酶Q10导致Bcl2水平下降，这随之导致黑色素瘤细胞的致癌潜力降低。与此相反，在正常的成纤维细胞中，共同施用辅酶Q-10和VEFG对Bcl2水平没有影响。
在一个实施方式中，MIM也是表观代谢转变剂。在另一个实施方式中，MIM不是表观代谢转变剂。在另一个实施方式中，MIM特征在于一个或多个上述功能。在另一个实施方式中，MIM特征在于两个或更多个上述功能。在进一步的实施方式中，MIM特征在于三个或更多个上述功能。而在另一实施方式中，MIM特征在于上述的所有功能。本领域技术人员将会理解，本发明的MIM还意图包括两个或更多个内源性分子的混合物，其中所述混合物特征在于一个或多个上述功能。在该混合物中的内源性分子以一定比率存在以使得该混合物作为MIM发挥功能。
MIM可以是基于脂质或非基于脂质的分子。MIM的例子包括，但不限于，辅酶Q10、乙酰Co-A、棕榈酰Co-A、左旋肉碱、氨基酸如，例如，酪氨酸、苯丙氨酸和半胱氨酸。在一个实施方式中，MIM是小分子。在本发明的一个实施方式中，MIM不是辅酶Q10。本领域技术人员可以使用本文中详细描述的任何分析方法常规在鉴别MIM。在US 12/777,902(US 2011-0110914)中进一步详细描述了MIM，其全部内容明确地并入本文作为参考。
如本文所用的“表观代谢转变剂”(表观转换剂)是调节从健康(或正常)的状态转变为疾病状态(反之亦然)的代谢转换的分子，从而在人体内保持或重建细胞、组织、器官、系统和/或宿主健康。表观代谢转变剂能够完成组织微环境的正常化。例如，表观代谢转变剂包括当被添加到细胞中或从细胞耗尽时能够影响细胞的微环境(例如，代谢状态)的任何分子。本领域技术人员将会理解，本发明的表观代谢转变剂还意图包括两个或更多个分子的混合物，其中所述混合物特征在于一个或多个上述功能。该混合物中的分子以一定比例存在以使得该混合物作为表观代谢转变剂发挥功能。表观代谢转变剂的实例包括，但不限于，辅酶Q10；维生素D3；ECM成分如纤连蛋白；免疫调节剂，如TNFα或任何白细胞介素，如IL-5、IL-12、IL-23；血管生成因子和细胞凋亡因子。
在一个实施方式中，表观代谢转变剂也是MIM。在一个实施方式中，表观代谢转变剂不是辅酶Q10。本领域技术人员可以使用本文中详细描述的任何分析常规地鉴别表观代谢转变剂。US 12/777,902(US 2011-0110914)中进一步详细描述了表观代谢转变剂，其全部内容明确地并入本文作为参考。
其他在本申请中未明确定义的术语具有与本领域普通技术人员所理解的相同的含义。
III、平台技术的示例性步骤和成分
仅用于说明目的，所述平台技术的以下步骤可以在下文作为用于整合从定制的药物诱导毒性模型获得的数据和用于鉴别驱动药物诱导毒性发病的新蛋白质/途径的示例性用途被描述。从这一分析所得的关系图谱提供药物诱导毒性治疗靶标以及与药物诱导毒性相关的诊断/预后标志物。然而，所述平台技术具有对于任何药物诱导毒性或过程的普遍适用性，并不限于任何特定的药物诱导毒性或其他特定的药物诱导毒性模型。
此外，虽然下面的描述在某些部分中作为离散的步骤呈现，但它是用于说明的目的和简单的原因，因此，在现实中，这并不意味着这样的严格的步骤顺序和/或分界。此外，本发明的步骤可以独立地进行，且此处提供的本发明意图单独地包含各单个步骤，以及所述平台技术的一个或多个步骤(例如，任何一个、两个、三个、四个、五个、六个或所有七个步骤)的组合，其可以独立于其余的步骤而进行。
本发明还意图包括作为本发明的独立成分和实施方式的药物诱导毒性平台技术的所有方面。例如，所生成的数据集意图是本发明的实施方式。作为进一步的例子，生成的因果关系网络、生成的一致因果关系网络和/或生成的模拟因果关系网络也意图是本发明的实施方式。确定为药物诱导毒性系统中独特的因果关系意图是本发明的实施方式。另外，对于特定药物诱导毒性系统定制的模型也意图是本发明的实施方式。例如，用于药物诱导毒性状态或过程定制的模型，如，例如，药物的毒性(如心脏毒性)的定制模型也意图是本发明的实施方式。
A.定制模型构建
平台技术的第一步是建立用于药物诱导毒性系统或过程的模型。药物诱导毒性系统或过程的实例是心脏毒性。与任何其他复杂的生物学过程或系统一样，心脏毒性是通过多个独特的方面来表征的复杂病理状况。例如，非脂肪组织(心脏和肝脏)中的摄取、利用、细胞器生物发生和分泌中的慢性不平衡被认为是处于线粒体损伤和功能障碍的中心并且是药物诱导心脏毒性中的关键参与者。为此，例如，通过形成非常近似于正在经受心脏毒性的心脏细胞(cadiac cell)的状况的细胞培养条件，可以建立包含糖尿病和正常心肌细胞的定制心脏毒性模型来模拟心脏毒性的环境。一个或多个相关类型的细胞可以用于模型中，如，例如，心肌细胞、糖尿病心肌细胞、肝细胞、肾脏细胞、神经细胞、肾细胞或成肌细胞。
一个这样的“环境”或生长应激条件是缺氧状态，这是由于缺氧和差的循环而通常在多个疾病状态中和在晚期糖尿病中或心血管疾病中发现的状态。缺氧可以使用该领域公认的方法在细胞中诱导。例如，缺氧可以通过将细胞系统放置在模块化培养箱(MIC-101,Billups-Rothenberg Inc.Del Mar,CA)中诱发，其可以用含5％CO2、2％O2和93％氮的工业气体混合物冲洗。可以在预先确定的时期后，如在缺氧处理后24小时，在具有或没有额外的外部刺激成分(例如，0、50或100μM的辅酶Q10)的情况下测量效果。
同样，细胞的乳酸处理模仿其中糖酵解活性高的细胞环境。可以在预先确定的时间，例如，在24小时时，在具有或没有额外的外部刺激成分(例如，0、50或100μM的辅酶Q10)的情况下在约12.5mM的最终乳酸浓度下调查乳酸诱导的应激。
高血糖是通常见于糖尿病中的状态。因为已知高葡萄糖改变细胞代谢，可以在高血糖条件下培养的细胞中测试用于糖尿病治疗的试剂。将所述细胞暴露于典型的高血糖条件可包括向合适的培养基加入10％的培养级的葡萄糖，以使得培养基中的葡萄糖的终浓度为约22mM。然而，因为患有2型糖尿病的受试者常常是超重或肥胖的，因此他们常常用其他试剂来治疗其他疾病或病症，例如，用抗炎剂治疗关节炎，用降胆固醇剂、降血压剂或血液稀释剂治疗心血管疾病。因此，定制的模型可以与使用第一试剂治疗第一病症的还具有其他疾病或病症的受试者相比用于评价正常受试者中的药物毒性。例如，可以一起测试没有暴露于或暴露于高血糖条件的细胞来检测患有或未患糖尿病的受试者中的差异试剂毒性。
高脂血症是例如在肥胖症和心血管疾病中发现的状态。高脂血症也是模拟心血管毒性的一个方面的状态。通过在含有0.15mM棕榈酸钠的培养基中培养细胞来提供高脂血条件。
可以在定制的毒性模型中独立地研究反映毒性不同方面的单独情况，和/或可以结合在一起研究。在一个实施方式中，在定制的毒性模型中研究了至少2、3、4、5、6、7、8、9、10、15、20、25、30、40、50或更多的反映或模拟毒性状态的组合。在一个实施方式中，在定制的毒性模型中研究反映或模拟毒性状态的单个状态和另外地至少2、3、4、5、6、7、8、9、10、15、20、25、30、40、50或更多状态的组合。在前述列表中给出的所有值也可以是范围的上限或下限，其意图是本发明的部分，例如，1至5、1至10、1至20、1至30、2至5、2至10、5至10、1至20、5至20、10至20、10至25、10至30或10至50个不同的状态。
本文下面列出的是一些示例性的状态组合，其可用于处理用于构建药物诱导毒性模型的细胞。其它组合可以很容易地根据进行的特定探询式生物学评估而制订。
1、仅培养基
2、50μM CTL辅酶Q10(CoQ10)
3、100μM CTL辅酶Q10
4、12.5mM乳酸
5、12.5mM乳酸+50μM CTL辅酶Q10
6、12.5mM乳酸+100μM CTL辅酶Q10
7、缺氧
8、缺氧+50μM CTL辅酶Q10
9、缺氧+100μM CTL辅酶Q10
10、缺氧+12.5mM乳酸
11、缺氧+12.5mM乳酸+50μM CTL辅酶Q10
12、缺氧+12.5mM乳酸+100μM CTL辅酶Q10
13、培养基+22mM葡萄糖
14、50μM CTL辅酶Q10+22mM葡萄糖
15、100μM CTL辅酶Q10+22mM葡萄糖
16、12.5mM乳酸+22mM葡萄糖
17、12.5mM乳酸+22mM葡萄糖+50μM CTL辅酶Q10
18、12.5mM乳酸+22mM葡萄糖+100μM CTL辅酶Q10
19、缺氧+22mM葡萄糖
20、缺氧+22mM葡萄糖+50μM CTL辅酶Q10
21、缺氧+22mM葡萄糖+100μM CTL辅酶Q10
22、缺氧+12.5mM乳酸+22mM葡萄糖
23、缺氧+12.5mM乳酸+22mM葡萄糖+50μM CTL辅酶Q10
24、缺氧+12.5mM乳酸+22mM葡萄糖+100μM CTL辅酶Q10
作为对照，在对照条件下培养一个或多个细胞系(例如，心肌细胞、糖尿病心肌细胞、肝细胞、肾脏细胞、神经细胞、肾细胞或成肌细胞)以便确定毒性独特的蛋白质或途径(见下文)。对照可以是上述的对比细胞模型。
相同或不同起源的多个细胞(例如，心肌细胞、糖尿病心肌细胞、肝细胞、肾脏细胞、神经细胞、肾细胞或成肌细胞)，而不是单一细胞类型，可以被包括在毒性模型中。在某些情况下，不同的细胞(例如，心肌细胞、糖尿病心肌细胞、肝细胞、肾脏细胞、神经细胞、肾细胞或成肌细胞)之间的交互或ECS实验可以针对几个相互关联的目的而进行。
在一些涉及交互的实施方式中，在定义的处理条件下(例如，高血糖，缺氧(缺血))，在细胞模型上进行的实验设计为通过另一个细胞系统或群体(如糖尿病心肌细胞)确定一个细胞系统或群体(如心肌细胞)的细胞状态或功能的调制。根据典型的设置，第一细胞系统/群体接触外部刺激成分，如候选分子(例如，小的药物分子、蛋白质)或候选条件(例如，缺氧、高糖环境)。作出响应，第一细胞系统/群体改变其转录组、蛋白质组、代谢组和/或相互作用组，从而导致可以很容易地在细胞内和细胞外检测的变化。例如，转录的变化可以通过多个目标mRNA的转录水平测量；蛋白质组的变化可以通过多个目标蛋白质的表达水平测量；以及代谢组的变化可以通过对给定代谢物特别设计的分析通过多个目标代谢物的水平测量。可选择地，上述所指的代谢组和/或蛋白质组(至少关于某些分泌的代谢物或蛋白质)的变化也可以通过他们对第二细胞系统/群体的效应进行测量，包括第二细胞系统/群体的转录组、蛋白质组、代谢组、相互作用组的调节。因此，该实验可用于确定第一细胞系统/群体分泌的目标分子在不同处理条件下对第二细胞系统/群体的影响。该实验也可以用于通过，例如，蛋白质组学差分筛选用来鉴别作为第一细胞系统(响应于外部刺激成分处理)对另一细胞系统的信号传导的结果而调节的任何蛋白质。相同实验设置也可以适应于反向设置，以至于也可以评估两个细胞系统间的相互影响。通常，对于这个类型的实验，细胞系对的选择主要是基于例如来源、毒性状态和细胞功能的因素。
虽然双细胞系统通常包括在这个类型的实验设置中，但类似的实验也可以被设计用于两个以上的细胞系统，例如，通过在单独的固相支持物上固定各个不同的细胞系统。
定制的模型一旦建立，可以将一个或多个“扰动”应用到该系统，如从病人与病人之间的遗传变异，或具有/没用某些药物或前药的处理。见图15D。可以使用本领域公认的或专有的各个方法测量这个扰动对系统的影响，包括对药物诱发毒性相关的细胞和正常对照细胞的影响，如下文III.B节中所描述的。
在示例性的实验中，心肌细胞在高血糖和高脂血条件中，并且另外在具有或没有环境扰动(特别是通过已知用于诱导心脏毒性的糖尿病药物和/或潜在救援剂辅酶Q10的处理)的情况下适应。
通过实施本文中所描述的步骤，可以在本发明的平台技术的整个步骤中建立和使用定制的细胞模型以最终确定在该药物诱导毒性系统中独特的因果关系。但是，本领域技术人员可以理解，用来生成药物诱导毒性的初始的“第一代”一致因果关系网络的定制建立的细胞模型可以随着时间不断地进化或扩展，例如，通过引入另外的药物诱导毒性相关的细胞系和/或另外的药物诱导毒性相关的条件。可以收集来自进化的细胞模型的另外的数据，即来自细胞模型的新增加部分的数据。然后可以将从扩展或进化的细胞模型(即，从细胞模型的新增加部分)收集的新数据引入先前用来生成“第一代”一致因果关系网络的数据集，以便生成更强大的“第二代”一致因果关系网络。然后可以从“第二代”一致因果关系网络确定该药物诱导毒性独特的新因果关系。以这个方式，细胞模型的进化提供了一致因果关系网络的演变，从而提供对于该药物诱导毒性的调节子的新的和/或更可靠的深入了解。
定制模型还可以设计成用来评价组合使用的药物的毒性。例如，用于治疗包括癌症、自身免疫疾病或HIV的多种病症的治疗剂通常作为试剂组合的混合物来给予。此外，许多受试者具有同时治疗的多种不相关的病症(例如，糖尿病、关节炎、心血管疾病)。可以在正常细胞中或在经受各种不同培养条件的细胞中构建模型，用于鉴别同时给药时可能导致毒性的试剂的组合。因此，所提供的方法包括一起测试试剂(例如，2、3、4、5、6、7、8或更多种)的组合，以确定是否该组合导致药物相关毒性，包括单独使用没有导致毒性的试剂。
还可以构建用于“个性化医疗”应用的模型，其中可以使用本文提供的方法来测试正在给药或考虑给药的特定药物组合，以确定该药物组合是否可能具有不可接受的毒性。可以在各种条件下生长以模拟目标受试者(例如，针对患有糖尿病的受试者，在高葡萄糖中生长，或针对缺氧的受试者，在缺氧条件下生长)的各个细胞类型(例如，心脏细胞、肾脏细胞、神经细胞、肌肉细胞、肝细胞；从受试者培养的细胞系或原代细胞)中测试这样的组合。
本文中详细描述了定制的细胞模型的其他实例。
B、数据收集
在一般情况下，可从任何定制的模型系统收集两个类型的数据。一个类型的数据(例如，第一数据集，第三数据集)通常涉及某些大分子的水平，如DNA、RNA、蛋白质、脂质等，此类别的示例性数据集是蛋白质组学数据(例如，涉及来自样品的所有或基本上所有可测量蛋白质的表达的定性和定量数据)。其他类型的数据一般是功能数据(例如，第二数据集，第四数据集)，其反映了第一类型数据中的变化导致的表型改变。细胞的功能活性或细胞反应可以包括生物能量学、细胞增殖、凋亡、细胞器功能、通过选自ATP、ROS、OXPHOS和Seahorse分析的功能模型实现的基因型-表型相关性、总体酶活性(例如，总体激酶活性)和总体酶活性对于与药物诱导毒性相关的细胞的酶代谢底物的作用(例如，磷酸化蛋白质组学数据)中的任何一个或多个。
对于第一类型的数据，在一些示例性实施方式中，进行定量聚合酶链反应(qPCR)和蛋白质组学分析来通过定量聚合酶链反应(qPCR)和蛋白质组学确定细胞mRNA和蛋白质表达的变化的特征。可以使用市售的RNA分离试剂盒分离总RNA。cDNA合成后，可以使用用于疾病区域或细胞过程(如血管生成、细胞凋亡和糖尿病)的特定市售qPCR阵列(例如，那些购自SA Biosciences的)，按照制造商的说明来确定一组预定基因的特征。例如，Biorad CFX-384扩增系统可用于所有的转录谱分析实验。数据收集(Ct)后，可以使用如制造商的说明中列出的δCt方法确定相对于对照的最终倍数变化。可以按后续章节中所描述的进行蛋白质组学样品分析。
所述方法可以采用数百个具有类似性质的样品的大规模高通量的定量蛋白质组学分析，并提供用于确认细胞输出差异所必需的数据。
有许多适合这一目的本领域公认的技术。下面简要地描述示例性的技术，与质谱结合的iTRAQ分析。
定量蛋白质组学方法是基于采用8-重iTRAQ试剂的稳定同位素标记和用于肽鉴别和定量的2D-LC MALDI MS/MS。使用这个技术的定量是相对的：肽和蛋白质被赋予相对于参比样品的丰度比。多重iTRAQ实验中常用的参比样品有利于整个多重iTRAQ实验中样品的对比。
例如，要实施这个分析方案，可以按照制造商的建议将6个初始样品和两个对照池样品组合成一个8-重iTRAQ混合物。然后可以由二维液相色谱法将这一8样品的混合物分离，第一维度中的强阳离子交换(SCX)和第二维度中的反相HPLC，然后可以进行质谱分析。
本文提供了可以使用的示例性实验室程序的简要概述。
蛋白质的提取：可以用8M尿素裂解缓冲液与蛋白酶抑制剂(不含EDTA的ThermoScientific Halt蛋白酶抑制剂)裂解细胞，并在冰上孵育30分钟，每10分钟涡旋(vertex)5秒。可以以5秒的脉冲通过超声波完成裂解。可以将细胞裂解物在14000×g下离心15分钟(4℃)以除去细胞碎片。可以进行Bradford分析以确定蛋白质的浓度。取自各个样品的100ug蛋白质可以还原(10mM的二硫苏糖醇(DTT)，55℃，1小时)、烷基化(25mM的碘乙酰胺，室温，30分钟)和用胰蛋白酶消化(1:25w/w，200mM三乙基碳酸氢铵(TEAB)，37℃，16小时)。
分泌组样品的制备：1)在一个实施方式中，可以将细胞培养在无血清培养基中：可以通过冷冻干燥器浓缩条件化的培养基、还原(10mM的二硫苏糖醇(DTT)，55℃，1小时)、烷基化(25mM的碘乙酰胺，在室温下，孵育30分钟)和然后用丙酮沉淀脱盐。可以用胰蛋白酶(1:25w/w，200mM三乙基碳酸氢铵(TEAB)，37℃，16小时)消化来自浓缩的条件化培养基的等量蛋白质。
在一个实施方式中，细胞可以培养在含血清培养基中：可以使用3k MWCOVivaspin柱(GE Healthcare Life Sciences)减小培养基的体积，然后可以用1xPBS(Invitrogen)重构。可以按照制造商的说明使用带有缓冲交换的改进以优化条件培养基应用的AlbuVoid柱(Biotech Support Group,LLC)从所有样品中耗尽血清白蛋白质。
iTRAQ 8重标记：可以将来自各实验组中各个胰蛋白酶消化的试样汇集在一起以建立汇集的对照样品。可以根据制造商的方案(AB Sciex)将来自各个样品和汇集的对照样品的相等试样用iTRAQ 8重试剂标记。反应物可以组合，真空至干，通过添加0.1％甲酸再悬浮，并通过LC-MS/MS进行分析。
2D-NanoLC-MS/MS：所有的标记肽混合物可以通过在线2D-nanoLC分离并通过电喷雾串联质谱进行分析。实验可以在与配备有纳米电喷射离子源(Thermo Electron,Bremen,Germany)的LTQ Orbitrap Velos质谱仪连接的Eksigent 2D nanoLC Ultra系统上进行。
可以将肽混合物以4μL/分钟的流量注入5厘米SCX柱(300μm ID，5μm，聚SULFOETHYL Aspartamide柱，来自PolyLC列，哥伦比亚，MD)，和在10个离子交换洗脱片段中洗脱到C18捕获柱(2.5厘米，100μm ID，5μm，300埃ProteoPepII，来自New Objective,Woburn,MA)中并用H2O/0.1％FA洗涤5分钟。然后可以进一步用2-45％B(H2O/0.1％FA(溶剂A)和ACN/0.1％FA(溶剂B))梯度在15厘米熔融石英柱(75μm ID，5μm，300埃ProteoPepII，来自New Objective,Woburn,MA)上以300nL/分钟进行分离120分钟。
可以在Orbitrap中以30,000分辨率获得全扫描MS谱(m/z 300-2000)。可以对于使用高能C-阱解离(HCD)的片段化顺序地分离最强的离子(最多10个)和动态排除(dynamically exclude)30秒。可以用1.2Da的分离宽度进行HCD。可以在分辨率为7500的Orbitrap中扫描所产生的碎片离子。可以通过Xcalibur 2.1用foundation 1.0.1控制LTQOrbitrap Velos。
多肽/蛋白质鉴定和定量：可以通过使用Proteome Discoverer软件(ThermoElectron)用Mascot搜索引擎对SwissProt数据库的自动数据库检索鉴别多肽和蛋白质。检索参数可以包括对于MS公差(MS tolerance)的10ppm、对于MS2公差的0.02Da和完全胰蛋白酶消化，从而允许最多2个缺失的裂隙。脲基甲基化(C)可以设置为固定的修饰。氧化(M)、TMT6和脱酰胺化(NQ)可以设置为动态的修饰。肽和蛋白质的鉴定可以用Mascot显著性阈值(P<0.05)过滤。过滤器可以容许蛋白质鉴别的99％置信水平(1％FDA)。
Proteome Discoverer软件可以对报告离子应用校正因子，且如果不是所有定量通道都存在，可以拒绝所有的定量值。可以通过平均强度的标准化获得相对蛋白质定量。
关于第二类型的数据，在一些示例性实施方式中，癌和正常模型的生物能量学谱分析可以采用SeahorseTMXF24分析仪来实现对糖酵解和氧化磷酸化成分的理解。
具体而言，可以将细胞以最佳密度接个在Seahorse培养板上。这些细胞可以被接个在100μl的培养基或处理溶液中并置于含5％CO2的37℃培养箱中。两小时后，当细胞附着到24孔板上，可以添加另外的150μl的培养基或处理溶液且板可留在培养温育箱内过夜。这一两步接个程序允许细胞在培养板中均匀分布。包含氧和pH传感器的Seahorse盒可以在37℃的无二氧化碳培养箱中在校准流体中水化过夜。通常将三个线粒体药物加载到该盒的三个端口上。可以将寡霉素(复合体III抑制剂)、FCCP(解偶联剂)和鱼藤酮(复合体I抑制剂)分别加载到该盒的端口A、B和C中。可以在非缓冲的DMEM培养基中以10倍浓度制备所有药物原液。在测定前,可以先将盒与线粒体化合物在无CO2培养箱中孵育约15分钟。可以在含有在正常的生长培养基中发现的浓度的葡萄糖的DMEM基非缓冲培养基中洗涤Seahorse培养板。细胞可以用630μl非缓冲培养基成层，并可以在将其置于具有预校准盒的Seahorse仪中之前在无CO2培养箱中平衡。可以在通过端口启动药物注射前，将该仪器运行具有混合、等待和测量周期的三四个循环以获得基线。在引入下一药物之前可以有两个循环。
OCR(耗氧率)和ECAR(细胞外酸化率)可以通过电极在7μl室中记录且可以用推靠seahorse培养板的盒来建立。
C、数据整合与计算机模型生成
一旦已获得相关的数据集，可以使用基于AI的信息学系统或平台(例如，REFSTM平台)进行数据集的整合和计算机执行的统计模型的生成。例如，示例性的基于AI的系统可以产生蛋白质相关性的基于模拟的网络作为代谢终点(ECAR/OCR)的关键驱动子。见图15。关于REFSTM系统的一些背景细节可见于Xing等,“Causal Modeling Using Network EnsembleSimulations of Genetic and Gene Expression Data Predicts Genes Involved inRheumatoid Arthritis”,PLoS Computational Biology,vol.7,issue.3,1-19(2011年3月)(e100105)和Periwal的7,512,497号美国专利，其各自的全部内容以其整体明确地通过引用并入本文。在本质上，如前面所述，REFSTM系统是基于AI的系统，它采用数学算法来建立输入变量(例如，蛋白质表达水平、mRNA表达水平以及相应的功能数据，如在Seahorse培养板上测量的OCR/ECAR值)之间的因果关系。这个过程只基于单独的输入数据，而没有考虑之前存在的关于任何潜在的、已建立的和/或验证的生物学关系的知识。
特别是，本发明的平台的显著优势是，基于AI的系统是基于从细胞模型获得的数据集，而不诉诸于或考虑涉及该生物学过程的本领域中的任何现有的知识。此外，优选地，没有统计地或人为地切除数据点，而是所有获得的数据被送入用于确定蛋白质相关性的AI系统中。因此，从平台产生的所得统计模型是无偏的，因为他们不考虑任何已知的生物学关系。
具体来说，可以将来自蛋白质组学和ECAR/OCR的数据输入到基于AI的信息系统中，其如上所述地基于数据关联构建统计模型。然后使用以下方法对各个疾病与正常情况(包括处理和条件)得到蛋白质相关性的基于模拟的网络。
在下面相对于图16呈现用于构建生成的(例如，优化或进化的)网络的示例性过程的详细描述。如上所述，将来自蛋白质组学的数据和功能细胞数据输入到基于AI的系统中(步骤210)。预处理输入数据(其可能是原始数据或最低处理的数据)，其可以包括标准化(例如，使用分位函数或内部标准)(步骤212)。预处理还可以包括输入缺失的数据值(例如，通过使用K最近邻(K-NN)算法)(步骤212)。
预处理的数据用来构建网络片段文库(步骤214)。网络片段定义测量的变量(输入数据)的所有可能的小集合(如2-3个成员集合或2-4个成员集合)之间的定量的、连续的关系。在片段中变量之间的关系可以是线性的、逻辑的、多项的、显性或隐性纯合的等。各个片段中的关系被赋以反映候选关系可能如何给予输入数据的贝叶斯概率得分，且还对于其数学复杂性而惩罚该关系。通过为从输入数据推断的所有可能的成对和三元关系(且在一些实施方式中，还有四元关系)评分，可以识别文库中最有可能的片段(很可能片段)。也基于输入的数据计算关系的定量参数并对于各个片段进行储存。可以在片段列举中使用各个模型类型，包括但不限于线性回归、逻辑回归、(方差分析)ANOVA模型、(协方差分析)ANCOVA模型、非线性/多项式回归模型和甚至非参数回归。对模型参数的先验假定可以假设与模型中使用的参数的数目相关的Gull分布或贝叶斯信息标准(BIC)罚分。在网络推论过程中，从片段文库中的片段子集构建在一套初始试验网络中的各个网络。该套初始试验网络中的各个初始试验网络用片段文库中不同片段子集构建(步骤216)。
构成贝叶斯网络和网络片段的基础的数学表达式的概述介绍如下，其基于Xing等,“Causal Modeling Using Network Ensemble Simulations of Genetic and GeneExpression Data Predicts Genes Involved in Rheumatoid Arthritis,”PLoSComputational Biology,vol.7,issue.3,1-19(2011年3月)(e100105)。
具有随机变量X＝X1,...,Xn的多元系统可以以多元概率分布函数P(X1,...,Xn；Θ)为特征，其包括了大量的参数Θ。该多元概率分布函数可以因数分解并由局部条件概率分布的积表示：
其中各个变量Xi独立于给出其Ki父变量(parent variable)(其是Yj1,...,YjKi)的其非派生变量。因数分解后，各个局部概率分布具有其自己的参数Θi。
多元概率分布函数可以以不同的方式利用各特定因数分解和相应的作为不同概率模型的参数来分解因数。各特定的因数分解(模型)可以由具有各个变量Xi的顶点和表示局部条件分布中变量之间的依赖性的顶点之间的有向边的有向无环图(DAC)表示。每个包括顶点和相关有向边的DAG子图是网络片段。
通过确定最可能的因数分解和给出输入数据的最可能的参数对模型进行进化或优化。这可以被描述为“学习贝叶斯网络”，或者换句话说，给出输入数据的训练集，找到最佳匹配输入数据的网络。这是通过使用相对于输入数据评估各网络的评分函数完成的。
贝叶斯框架被用于确定给出输入数据的因数分解的可能性。贝叶斯定律阐明，模型M的后验概率P(D|M)(给定数据D)是与给定模型假设的数据的后验概率P(D|M)的积乘以模型的先验概率(P(M))的积成比例的，假定数据的概率(P(D))在模型间是恒定的。这由下面的公式表示：
假设模型的数据的后验概率是参数先验分布上数据似然性的积分：
P(D|M)＝∫P(D|M(Θ))P(Θ|M)dΘ
假设所有模型是等可能的(即，P(M)是恒定的)，给定数据D的模型M的后验概率可以因数分解成各个局部网络片段Mi的参数积分的积，如下所示：
注意，在上述等式中，主要的常数项已被略去。在一些实施方式中，可以将取模型P(D|M)的后验概率的负对数的贝叶斯信息标准(BIC)用于如下所示地对各个模型“评分”：
其中模型M的总评分Stot是各个网络片段的局部评分Si的和。BIC进一步给出用来确定各单个网络片段的评分的表达式：
其中κ(Mi)是模型Mi中拟合参数的数目且N是采样(数据点)的数目。SMLE(Mi)是网络片段的似然函数的负对数，其可以从用于各个网络片段的函数关系计算出来。对于BIC评分，得分越低，模型越有可能拟合输入数据。
整套试验网被全局地优化，它可以被描述为优化或进化网络(步骤218)。例如，试验网络可以根据Metropolis Monte Carl采样算法进化和优化。模拟退火可用于通过局部转化来优化或进化整体中的各个实验网络。在一个示例的模拟退火过程中，通过从文库中添加网络片段，通过从试验网络删除网络片段，通过取代网络片段或通过以其他方式改变网络的拓扑结构来改变各个试验网络，且然后计算网络的新评分。一般来讲，如果评分改善，则保持这个变化，而如果评分恶化，则拒绝该变化。“温度”参数允许保持恶化评分的一些局部变化，这在避免一些局部极小值方面有助于优化过程。“温度”参数随着时间降低，以允许优化/进化过程会聚。
所有或部分网络推理过程也可以与不同试验网络平行进行。各个网络可以在单独的处理器和/或在单独的计算设备上平行优化。在一些实施方式中，优化过程可以在并入了并行操作的数百到数千个处理器的超级计算机上进行。可以在并行处理器上进行的优化过程之间共享信息。
优化过程可以包括从整体中丢弃无法满足总体评分的阈值标准的任何网络的网络过滤器。丢弃的网络可被新的初始网络代替。此外，任何不是“无尺度”的网络可以从整体中丢弃。整套网络已被优化或进化后，其结果可被称一整套生成的细胞模型网络，它可以被统称为生成的一致网络。
D、模拟以提取定量关系信息和用于预测
模拟可以被用来提取关于生成的细胞模型网络中的各关系的定量参数信息(步骤220)。例如，用于定量信息提取的模拟可以涉及扰动(增加或减少)网络中的各个节点10倍，并计算模型中的其他节点(例如，蛋白质)的后验分布。通过t检验比较终点与每组100个样品的假设和0.01显著性截止值。t检验统计值是100个t检验的中值。通过使用这个模拟技术，为整套网络中的各个关系生成代表预测强度的AUC(曲线下面积)和代表驱动终点的节点的计算机计算幅度的倍数变化。
可采用本地计算机系统的关系量化模块来指导基于AI的系统进行扰动及提取AUC信息和倍数信息。提取的定量信息对于连接父节点与子节点的各个边界可包括倍数变化和AUC。在一些实施方式中，定制的R程序可用于提取定量信息。
在一些实施方式中，可以使用整套生成的细胞模型网络来通过模拟预测对条件变化的反应，其可以随后通过基于细胞的，或基于动物的湿式实验室实验证实。
基于AI的系统的输出可以是定量关系参数和/或其他的模拟预测(222)。
E、生成差异(Δ)网络
也可以使用差异网络建立模块来产生在生成的细胞模型网络和生成的对比细胞模型网络之间的差异(Δ)网络。如上所述，在一些实施方式中，差异网络比较所生成的细胞模型网络和生成的对比细胞模型网络中关系的所有定量参数。在差异网络中用于各个关系的定量参数是基于该对比。在一些实施方式中，可以在各个差异网络之间执行差分，这可称为Δ-Δ网络。在下面的实施例部分中相对于图26描述了Δ-Δ网络的例子。差异网络创建模块可以是程序或用PERL编写的脚本。
F、网络的可视化
用于整套网络和差异网络的关系值可以使用网络可视化程序(例如，来自Cytoscape consortium的用于复杂的网络分析和可视化的Cytoscape开源平台)而可视化。在网络的视觉描绘中，各个边界的厚度(例如，连接蛋白质的各条线)表示倍数变化的强度。边界也是有向的以表明因果性，和各个边界有相关的预测置信水平。
G、示例性的计算机系统
图17示意性地描述了可以在一些实施方式中用于与基于AI的信息学系统进行通讯以生成差异网络、用于可视化网络、用于保存和存储数据和/或用于与用户进行交互的示例性计算机系统/环境。如上面所解释的，用于基于AI的信息学系统的计算可以在拥有数百或数千个直接或间接地与示例性计算机系统交互的并行处理器的单独超级计算机上进行。该环境包括具有相关外周设备的计算设备100。计算设备100是可编程的以实施用于执行本文所教导的各个方法或方法部分的可执行代码150。计算设备100包括存储装置116，如硬盘驱动器、CD-ROM或其他的非临时性计算机可读介质。存储设备116可以存储操作系统118和其他相关软件。计算设备100还可以包括存储器106。存储器106可包括计算机系统存储器或随机存取存储器，例如DRAM、SRAM、EDO RAM等。存储器106还可以包括其它类型的存储器，或它们的组合。计算设备100可以在存储设备116和/或存储器106中存储用于执行和处理可执行代码150的各个部分的指令。
可执行代码150可以包括用于与基于AI的信息学系统190通讯、用于生成差异网络(例如，差异网络创建模块)、用于从基于AI的信息学系统提取定量关系信息(例如，关系定量模块)和用于可视化网络(例如，Cytoscape)的代码。
在一些实施方式中，计算设备100可以直接或间接地与基于AI的信息学系统190(例如，用于执行REFS的系统)通讯。例如，计算设备100可以通过利用网络将数据文件(例如，数据帧)传送到基于AI的信息学系统190而与基于AI的信息学系统190通讯。另外，计算设备100可以具有可执行代码150，其提供了基于AI的信息学系统190的接口和指令。
在一些实施方式中，计算设备100可以直接或间接地与一个或多个为输入数据集提供数据的实验系统180通讯。用于生成数据的实验系统180可以包括用于基于质谱的蛋白质组学、微阵列基因表达、qPCR基因表达、基于质谱的代谢组学和基于质谱的脂质组学、SNP微阵列、功能分析组和其他体外生物学平台和技术的系统。
计算设备100还包括处理器102，并且可包括一个或多个附加的处理器102'，用于执行存储在存储器106中的软件和用于控制系统硬件、外周设备和/或外周硬件的其他程序。处理器102和处理器102'各自可以是单核处理器或多核(104和104')处理器。可以在计算设备100中采用虚拟化，以便计算设备中的基础结构和资源可动态共享。虚拟化处理器也可以与可执行代码150和存储装置116中的其他软件一起使用。可提供虚拟机114来操纵在多个理器上运行的过程，以使得该过程表现为只使用一个计算资源而不是多个。多个虚拟机也可以用于一个处理器。
用户可以通过可以显示用户界面124或任何其他界面的可视显示装置122，如计算机监视器，与计算设备100互动。显示装置122的用户界面124可用于显示原始数据、网络的可视化表现等。可视显示装置122也可以显示示例性实施方式的其他的方面或元件(例如，用于存储装置116的图标)。计算设备100可以包括其他I/O设备，例如键盘或多点触控界面(例如，触摸屏)108和点击设备110(例如，鼠标、轨迹球和/或触控板)，以用于从用户接收输入。键盘108和点击设备110可通过有线和/或无线连接与可视显示装置122和/或计算设备100连接。
计算设备100可以包括经由局域网(LAN)、广域网(WAN)或互联网，通过多个连接(包括但不限于，标准电话线、局域网或广域网连接(例如，802.11,T1,T3,56kb,X.25)、宽带连接(如ISDN、帧中继、ATM)、无线连接、控制器局域网络(CAN)或一些上述中任何或所有连接的组合)的与网络设备126的网络接口112。网络接口112可以包含内置的网络适配器、网络接口卡、PCMCIA网卡、卡式总线网络适配器(card bus network adapter)、无线网络适配器、USB网络适配器、调制解调器或适用于实现计算设备100与能够通讯的任何类型的网络接口和执行在此描述的操作的任何其他设备。
此外，计算设备100可以是任何计算机系统，如工作站、台式计算机、服务器、笔记本电脑、手持式计算机或其他形式的能够通讯和并具有足够的处理器能力和存储容量以执行本文所描述的操作的计算或通讯装置。
计算设备100可以运行任何操作系统118如任何版本的微软Windows操作系统、不同版本的Unix和Linux操作系统、用于Macintosh电脑的任何版本的MACOS、任何嵌入式操作系统、任何实时操作系统、任何开源操作系统、任何专有操作系统、任何用于移动计算设备的操作系统或能够运行在计算设备上并执行本文描述的操作的任何其他操作系统。操作系统可以以原始模式或仿真模式运行。
IV.药物诱导毒性的模型及其用途
A.建立药物诱导毒性的模型
实质上所有的药物诱导毒性都涉及不同细胞类型和/或器官系统之间复杂的相互作用。在一个细胞类型或器官中关键功能的扰动可以导致对其他相互作用的细胞类型和器官的次生效应，且这样的下游变化可以随之反馈于初始变化并导致进一步的复杂化。因此，将给定药物诱导毒性解析为其组成成分(如细胞或器官对之间的相互作用)并系统地探查这些成分之间的相互作用以获得药物诱导毒性过程的更完整的、全面的认识是有利的。
因此，本发明提供了用于药物诱导毒性的细胞模型。为此，申请人已构建了用于在所述的发现平台技术中的几个示例性药物诱导毒性(例如，心脏毒性)的细胞模型。申请人使用所述的发现平台技术用该细胞模型进行实验以生成一致因果关系网络，包括药物诱导毒性中独特的因果关系，并因此确定对特定药物诱导毒性重要的“调节子”或关键分子“驱动子”。
平台技术及其成分(例如，定制的细胞模型和从药物诱导毒性细胞模型获得的数据集)的一个显著的优势是，为药物诱导毒性生成的初始的“第一代”一致因果关系网络可以随着时间不断进化或扩展，例如，通过引入另外的细胞系/类型和/或另外的条件。可以收集来自进化的细胞模型的另外的数据，即来自细胞模型的新增加部分的数据。然后可以将从扩展或进化的细胞模型(即，从细胞模型的新增加部分)收集的新数据引入先前用来生成“第一代”一致因果关系网络的数据集中，以便生成更强力的“第二代”一致因果关系网络。然后可以从“第二代”一致因果关系网络确定药物诱导毒性独特的新因果关系。以这个方式，药物诱导毒性细胞模型的进化提供了一致因果关系网络的进化，从而提供新的和/或更可靠的对于药物诱导毒性的调节子的理解。以这个方式，药物诱导毒性细胞模型、来自细胞模型的数据集和通过使用平台技术方法从药物诱导毒性细胞模型生成的因果关系网络都能够不断进化和构建在先前从平台技术获得的知识上。
因此，本发明提供了从平台技术中采用的药物诱导毒性细胞模型生成的一致因果关系网络。这些一致因果关系网络可以是第一代的一致因果关系网络，或者可以是多代一致因果关系网络，例如，第2代、第3代、第4代、第5代、第6代、第7代、第8代、第9代、第10代、第11代、第12代、第13代、第14代、第15代、第16代、第17代、第18代、第19代、第20代或更高代的一致因果关系网络。另外，本发明提供了从平台技术中采用的药物诱导毒性细胞模型生成的模拟一致因果关系网络。这些模拟一致因果关系网络可以是第一代模拟一致因果关系网络，或可以是多代模拟一致因果关系网络，例如，第2代、第3代、第4代、第5代、第6代、第7代、第8代、第9代、第10代、第11代、第12代、第13代、第14代、第15代、第16代、第17代、第18代、第19代、第20代或更高代的模拟一致因果关系网络。本发明还提供从本发明的任何一致因果关系网络生成的Δ网络和Δ-Δ网络。
用于药物诱导毒性的定制细胞模型包括与药物诱导毒性相关的一个或多个细胞。通过建立模仿药物诱导毒性的特征性方面的条件(例如，细胞培养条件)可以建立用于药物诱导毒性的模型来模拟药物诱导毒性的环境，例如，体内的药物诱导心脏毒性的环境。
在细胞模型中可包括相同或不同来源的多个细胞，而不是单一的细胞类型。在一个实施方式中，至少1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、25、30、35、40、50或更多个不同的细胞系或细胞类型被包括在药物诱导毒性细胞模型中。在一个实施方式中，细胞全是相同的类型，例如，全部心肌细胞，但是是确立的不同细胞系，例如，心肌细胞的确立的不同细胞系。在前述列表中给出的所有值也可以是范围的上限或下限，其意图属于本发明的部分，例如，1至5、1至10、2至5、或5至15个不同的细胞系或细胞类型。
可以被包括在本发明的细胞模型中的细胞类型的实例，包括但不限于，人体细胞、动物细胞、哺乳动物细胞、植物细胞、酵母、细菌或真菌。在一个实施方式中，细胞模型的细胞可以包括病变细胞，如癌细胞或者细菌或病毒感染的细胞。在一个实施方式中，细胞模型的细胞可以包括药物诱导毒性相关的细胞，如涉及糖尿病、肥胖症或心血管疾病药物诱导毒性状态的细胞，例如，主动脉平滑肌细胞或肝细胞。技术人员会认识到涉及特定的药物诱导毒性或与其相关的那些细胞，例如，心脏毒性、肝脏毒性、肾脏毒性、神经毒性、肾毒性或肌肉毒性，且任何此类细胞可包括在本发明的细胞模型中，例如，心肌细胞、糖尿病心肌细胞、肝细胞、肾脏细胞、神经细胞、肾细胞或成肌细胞。
本发明的细胞模型可以包括一个或多个“对照细胞”。在一个实施方式中，对照细胞可以是未处理的或无扰动的细胞。在另一个实施方式中，“对照细胞”可以是正常细胞，例如，未暴露于引起毒性的试剂或药物的细胞。在一个实施方式中，细胞模型中包括至少1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、25、30、35、40、45、50个或更多个不同的对照细胞。在前述列表中给出的所有值也可以是范围的上限或下限，其意图属于本发明的部分，例如，1至5、1至10、2至5、或5至15个不同的对照细胞系或对照细胞类型。在一个实施方式中，对照细胞全部是相同的类型，但是是该细胞类型的确立的不同细胞系。在一个实施方式中，作为对照，将一个或多个正常的，例如，非病变的，细胞系培养在类似的条件下和/或暴露于相同的扰动，作为细胞模型的原代细胞，以便确定药物诱导毒性独特的蛋白质或途径。
本发明的定制细胞模型也可以包含模拟药物诱导毒性的特征性方面的条件。例如，可以选择密切近似于体内糖尿病环境中的细胞的条件，用于探测糖尿病药物诱导的毒性，或遭受药物诱导毒性的受试者的主动脉平滑肌细胞的条件的细胞培养条件。在某些情况下，所述条件是应激条件。本发明的细胞模型中可以采用各个不同的条件/应激源。在一个实施方式中，这些应激源/条件可以构成细胞系统的“扰动”，例如，外部刺激。一个示例性的应激条件是缺氧，例如，通常在糖尿病的晚期病人中发现的状态。缺氧可使用本领域内公认的方法诱导。例如，可以通过将细胞系统置于模块化培养箱(MIC-101,Billups-Rothenberg Inc.Del Mar,CA)中诱发缺氧，该模块化培养箱可以用含5％CO2、2％O2和93％的氮的工业气体混合物填充。可以在预定的时间后，如在缺氧处理后24小时时，在有或没有额外的外部刺激成分(例如，0、50或100μM辅酶Q10)的情况下，测量其效果。同样，乳酸处理模拟糖酵解活性高的细胞环境。可以在预定的时间处，如在24小时时，在有或没有额外的外部刺激成分(例如，0、50或100μM辅酶Q10)的情况下，在约12.5mM的最终乳酸浓度下研究乳酸诱导的应激。高血糖是在糖尿病以及在糖尿病药物诱导毒性中发现的状态。可以用来处理所述细胞的典型高血糖条件包括加入到合适培养基中的10％培养级葡萄糖以产生培养基中约22mM的最终葡萄糖浓度。高脂血症是在例如，在肥胖症和心血管疾病中发现的状态，并且可以用于模拟药物诱导的心脏毒性。可以通过在含有0.15mM棕榈酸钠的培养基中培养细胞来提供高脂血条件。高胰岛素血症是在例如，糖尿病以及糖尿病药物诱导毒性中发现的状态。可以通过在含有1000nM胰岛素的培养基中培养细胞来诱导高胰岛素条件。
可以在本发明的定制细胞模型中单独地研究单个条件，和/或可以结合在一起研究。在一个实施方式中，在定制的细胞模型中研究至少2、3、4、5、6、7、8、9、10、15、20、25、30、40、50或更多个反映或模拟生物系统的不同特征性方面的条件。在一个实施方式中，在定制的药物诱导毒性细胞模型中研究单个条件和另外地至少2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、20、25、30、35、40、45、50个或更多个反映或模拟药物诱导毒性的不同特征性方面的条件的组合。在前述列表中给出的所有值也可以是范围的上限或下限，其意图属于本发明的部分，例如，1至5、1至10、2至5、2至10、5至10、1至20、5至20、10至20、10至25、10至30或10至50个不同条件。
一旦建立定制的药物诱导毒性细胞模型，可以将一个或多个“扰动”应用于系统，如病人与病人之间的遗传变异或者有/无某些药物或前药的治疗。见图15D。可以使用各个本领域认可的或专有的方式测量这个扰动对细胞模型系统的影响，如在下文的III.B节中所描述的。
可以将定制的药物诱导毒性细胞模型暴露于扰动，例如，“环境扰动”或“外部刺激成分”。“环境扰动”或“外部刺激成分”可以是细胞环境内源性的(例如，细胞环境包含了一些水平的刺激物，和添加更多的刺激物以提高其水平)，或可以是细胞环境外源性的(例如，刺激物/扰动改变前基本不存在于细胞环境中)。可以通过由添加环境扰动或外部刺激成分而导致的继发性改变进一步改变细胞环境，因为外部刺激成分可以改变细胞系统的细胞输出，包括由细胞系统分泌到细胞环境中的分子。环境扰动或外部刺激成分可包括可以影响细胞功能的任何外部的物理和/或化学刺激。这可以包括任何大或小的有机或无机分子、天然或合成的化学物质、温度变换、pH值变化、辐射、光(UVA、UVB等)、微波、声波、电流、调制的或未调制的磁场等。环境扰动或外部刺激成分还可以包括引入的遗传修饰或突变或者导致遗传修饰/突变的媒介(例如，载体)。
(i)交互细胞系统
在其中需要研究两个或更多个细胞系统之间的相互作用的某些情况下，可以通过，例如，使第一细胞系统的改变的细胞环境与第二细胞系统接触以影响第二细胞系统的细胞输出而形成“交互细胞系统”。
如本文所用的“交互细胞系统”包含两个或更多个细胞系统，其中至少一个细胞系统的细胞环境接触到第二细胞系统，使得第二细胞系统中至少一个细胞输出被改变或受影响。在某些实施方式中，交互细胞系统内的细胞系统可以彼此直接接触。在其它实施方式中，没有细胞系统彼此直接接触。
例如，在某些实施方式中，交互细胞系统可以是侵袭实验装置的形式，其中第一细胞系统生长在插入物中和第二细胞系统生长在相应的小室隔间中。该两个细胞系统可以接触相同的或不同的培养基，并可以交换部分或全部的培养基成分。添加到一个细胞系统的外部刺激成分可以基本上被一个细胞系统吸收和/或在它有机会扩散到其他细胞系统之前降解。或者，外部刺激成分最终可以在两个细胞系统内接近或达到平衡。
在某些实施方式中，交互细胞系统可采取单独培养的细胞系统的形式，其中各个细胞系统可以有其自身的培养基和/或培养条件(温度、CO2含量、pH值等)或者类似或相同的培养条件。可以通过例如，从一个细胞系统获取条件化的培养基并使其与另一个细胞系统接触来使两个细胞系统形成接触。如果需要的话，也可以在两个细胞系统之间实现直接的细胞-细胞接触。例如，如果需要的话，可在任何点上共培养两个细胞系统的细胞，且当至少一个细胞系统中的细胞具有可分选标志物或标记(如稳定表达的荧光标记蛋白GFP)时，可以随后通过，例如，FACS分选分离共培养的细胞系统。
类似地，在某些实施方式中，交互细胞系统可以仅仅是共培养。对一个细胞系统中的细胞的选择性处理可以通过在培养与另一个细胞系统的细胞共培养的处理细胞之前，首先处理该细胞系统中的细胞来实现。当需要研究，例如，由第一细胞系统受外部刺激成分的刺激后在第一细胞系统中的细胞表面变化引起的对第二细胞系统的效应时，共培养的交互细胞系统设置可能是有用的。
本发明的交互细胞系统特别适合于探索某些预先确定的外部刺激成分对一个或两个细胞系统的细胞输出的影响。这样的刺激物对第一细胞系统(其与刺激物直接接触)的初级影响可以通过比较在第一细胞系统与外部刺激接触之前和之后的细胞的输出(例如，蛋白质表达水平)而确定，其如本文所用的可以称为“(显著的)细胞输出差异”。通过第一细胞系统的改变的细胞环境(如其分泌组)介导的这样的刺激物对第二细胞系统的次生效应也可以类似地测定。可以在具有对第一细胞系统的外部刺激处理的第二细胞系统的蛋白质组和没有对第一细胞系统的外部刺激处理的第二细胞系统的蛋白质组之间进行，例如，第二细胞系统的蛋白质组的对比。观察到的任何显著的变化(在蛋白质组或任何其它目标细胞输出中)可被称为“显著的细胞交互差异”。
在进行细胞输出测量(如蛋白质表达)中，可使用绝对表达量或相对表达水平。例如，为测定第二细胞系统的相对蛋白质表达水平，第二细胞系统中任何给定的蛋白质的量(有或没有对第一细胞系统的外部刺激)可以与合适的对照细胞系和细胞系的混合物对比，并给出倍数增加或倍数减少值。可以使用对于这个倍数增加(例如，至少1.2、1.3、1.4、1.5、1.6、1.7、1.8、1.9、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、15、20、25、30、35、40、45、50、75或100或更多倍增加)或倍数减少(例如，至少0.95、0.9、0.8、0.75、0.7、0.6、0.5、0.45、0.4、0.35、0.3、0.25、0.2、0.15、0.1或0.05倍，或90％、80％、75％、70％、65％、60％、55％、50％、45％、40％、35％、30％、25％、20％、15％、10％或5％或更少的减少)的预先确定的阈值水平来选择显著的细胞交互差异。在前述列表中给出的所有值也可以是范围的上限或下限，例如，在1.5至5倍之间、在2至10倍之间、在1至2倍之间或在0.9至0.7倍之间，其意图属于本发明的部分。
在整个本申请中，在列表中显示的所有值，例如，如上述的那些，也可以是意图属于本发明的部分的范围的范围的上限或下限。
为了进行说明，在建立用来模仿药物诱导毒性或肾脏毒性模型的方面的一个示例性的两细胞系统中，可以用缺氧条件(外部刺激成分)处理心平滑肌细胞系(第一细胞系统)，且可以使用常规的定量质谱法测定将肾细胞与心平滑肌的条件化培养基接触导致的肾细胞系(第二细胞系统)中蛋白质组变化。在与适当的对照(例如，与来自没有经过缺氧条件处理的类似培养的心平滑肌细胞的条件化培养基接触的类似培养的肾细胞)相比较的基础上，可以确定这些肾细胞中显著的细胞交互差异。
并不是每一个观察到的显著的细胞交互差异都可以具有有生物学意义。对于应用所述探询式生物学评估的任何给定的药物诱导毒性，一些(或者可能全部)显著的细胞交互差异对于讨论的特定生物学问题可能是“确定性的”，例如，引起药物诱导毒性的原因(治疗性干预的潜在靶标)，或者作为药物诱导毒性的生物标志物(潜在的诊断或预后因子)。
这样的确定性交互差异可以由所述方法的最终用户进行选择，或者它可以通过生物信息学软件程序，如DAVID可执行的比较途径分析程序或KEGG通路分析程序选择。在某些实施方式中，使用一个以上的生物信息学软件程序，且来自两个或更多个生物信息学软件程序的一致结果是优选的。
如本文所用的，细胞输出“差异”包括细胞输出中的任何一个或多个参数的差异(例如，提高或降低的水平)。例如，就蛋白质表达水平而言，两个细胞输出之间的差异可以通过使用本领域公认的技术，如基于质谱的分析(例如，iTRAQ、2D-LC-MS-MS等)测量和定量，例如，与外部刺激成分处理之前和之后的细胞系统相关的输出。
B、细胞模型用于探询式生物学评估的用途
在本文中描述的并且在国际申请No.PCT/US2012/027615中进一步描述的方法和细胞模型可用于或应用于多个“探询式生物学评估”。本发明的用于探询式生物学评估的方法的使用有利于药物诱导毒性的“调节子”或确定性细胞过程“驱动子”的鉴别。
如本文所用的，“探询式生物学评估”可包括鉴别生物系统的一个或多个调节子，例如，与环境扰动或外部刺激成分相关的确定性的细胞过程“驱动子”(例如，生物途径的活性的提高或降低，或者途径的主要成员，或途径成员的主要调节子)，或者确定生物系统或过程中独特的因果关系。它可以进一步包括设计用于测试或验证所鉴别的确定性细胞过程驱动子对于与环境扰动或外部刺激成分相关的下游事件是否是必要和/或充分的额外步骤，包括体内动物模型和/或体外组织培养实验。
在优选的实施方式中，探询式生物学评估是试剂(例如，药物)对细胞、组织、器官或有机体的药物诱导毒理特性的评价，其中鉴别的生物系统的调节子，例如确定性的细胞过程驱动子(例如，生物系统或过程中的细胞交互差异或独特的因果关系)，可以是药物诱导毒性(例如，细胞毒性、心脏毒性、肝脏毒性、肾脏毒性、神经毒性、肾毒性或肌肉毒性)的指示物，且可以相应地被用来预测或确定药物的毒理特性。在一个实施方式中，鉴别的药物诱导毒性的调节子，例如确定性的细胞过程驱动子(例如，药物诱导毒性中的细胞交互差异或独特的因果关系)是药物或药物候选者的心脏毒性的指示物，并可相应地用来预测或确定药物或药物候选者的心脏毒性特性。
V.蛋白质组学样品分析
在某些实施方式中，所述方法采用具有相似性质的数百个样品的大规模高通量定量蛋白质组学分析，并提供确定细胞输出差异所需的数据。
有许多本领域认可的技术适合于这一目的。下面简要地介绍一个示例性的技术，与质谱相结合的iTRAQ分析。
为了用iTRAQ技术提供用于相对定量的参比样品，创建了多个QC池。从Cell#1和Cell#2样品产生由各个样品的等分试样组成的两个独立的QC池，这些样品对于上清液和沉淀分别记为QCS1和QCS2及QCP1和QCP2。为了允许在两个细胞系间进行蛋白质浓度比较，来自如上所述的QC池的细胞沉淀等份试样以等体积混合以产生参比样品(QCP)。
定量蛋白质组学方法是基于用8-重iTRAQ试剂的稳定同位素标记和用于肽识别和定量的2D-LC MALDI MS/MS。使用这个技术的定量是相对的：肽和蛋白质被赋予相对于参比样品的丰度比率。多重iTRAQ实验中的共同参比样品有助于多个iTRAQ实验之间的样品的比较。
为实施这个分析方案，根据制造商的说明，将6个原始样品和两个对照池样品组合成8-重iTRAQ混合物，对照池样品用113和117试剂标记。然后，将这一8样品的混合物通过二维液相色谱法分离；第一维度中的强阳离子交换(SCX)和第二维度中的反相HPLC。将HPLC洗脱液直接分馏到MALDI板上，并在MDS SCIEX/AB 4800MALDI TOF/TOF质谱仪分析上分析该板。
在没有附加信息的情况下，假定蛋白质表达中的最重要变化是在不同处理条件下的相同细胞类型内的那些变化。出于这个原因，在单独的iTRAQ混合物中对来自Cell#1和Cell#2的原始样品进行分析。为了便于比较Cell#1与Cell#2样品中的蛋白质表达，在没被原始或细胞系特异性的QC样品(QC1和QC2)占用的可用“iTRAQ槽”中分析通用QCP样品。
本文提供使用的实验室程序的简要概述。
A、从细胞上清液样品提取蛋白质
对于细胞上清液样品(CSN)，培养基的蛋白质的存在量大大超过由培养的细胞所分泌的蛋白质。为了试图降低这一背景，实施丰富蛋白质的前期耗减。由于没有可用于牛或马血清蛋白质的特定亲和柱，因此使用了抗-人IgY14柱。尽管抗体是针对人蛋白质的，但预计由该抗体的多克隆性质所提供的广谱特异性以完成存在于所使用的细胞培养基中的牛和马蛋白质的耗减。
在研究开始之前，在10毫升IgY14耗减柱上加载200μl等分的CSN QC材料以测定流过材料中的总蛋白质浓度(二喹啉甲酸(BCA)分析)。然后选择加载体积以实现含约40μg总蛋白质的贫化级分。
B、从细胞沉淀提取蛋白质
Cell#1和Cell#2的等份试样在用于BGM的组织样品分析的“标准”裂解缓冲液中裂解，并通过BCA法测定总蛋白质含量。在确定了这些代表性细胞裂解物的蛋白质含量后，将所有的细胞沉淀样品(包括1.1节中所描述的QC样品)处理成细胞裂解物。将约40μg总蛋白质的裂解物量在处理流程中继续。
C、用于质谱的样品制备
样品制备遵循标准操作程序，并由如下构成：
·蛋白质的还原和烷基化
·反相柱上的蛋白质清洁(仅细胞沉淀)
·用胰蛋白酶消化
·iTRAQ标记
·强阳离子交换色谱-六个级分的收集(Agilent 1200系统)
·HPLC分离和点样至MALDI板(Dionex Ultimate3000/Probot系统)
D、MALDI MS和MS/MS
HPLC-MS通常采用在线ESI MS/MS策略。BG Medicine使用离线的LC-MALDI MS/MS平台，其导致在原始样品间观察到的蛋白质集合的更好的一致性，而不需要注射同一样品多次。在所有iTRAQ混合物第一手数据收集之后，因为肽部分保留在MALDI目标板上，可以第二次使用定向的MS/MS采集模式(其来自在第一次采集中获得的知识)分析样品。以这个方式，完成所有识别的蛋白质的最大观测频率(理想情况下，应当在每一个iTRAQ混合物中测量每一个蛋白质)。
E、数据处理
在BGM蛋白质组学工作流程内的数据处理过程可以被分成如初步肽识别和定量的那些程序(其对于每个iTRAQ混合物单独地完成)(1.5.1节)和如将肽最终分配至蛋白质和蛋白质的最后定量的那些过程(其直到项目数据采集完成时才完成)(1.5.2节)。
BGM蛋白质组学工作流程中的主要数据处理步骤是：
·使用Mascot(Matrix Sciences)数据库搜索引擎识别肽
·Mascot ID的自动内部验证
·肽的定量和蛋白质的初步定量
·最终数据集的专家监护
·使用自动化PVT工具最终分配各个混合物的肽到一组共同的蛋白质中
·消除离群点和蛋白质的最终定量
(i)单个iTRAQ混合物的数据处理
由于各个iTRAQ混合物是通过工作流程处理的，MS/MS谱使用专有的BGM软件工具分析以用于肽和蛋白质的鉴别以及定量信息的初步评估。基于这一初步分析的结果，针对一组BGM性能量度来判断用于混合物中各原始样品的工作流程的质量。如果给定的样品(或混合物)没通过指定的最小性能量度，且可获得另外的材料，该样品以其整体重复，且它是被并入最后的数据集中的来自该二次实施的工作流程的数据。
(ii)肽识别
MS/MS谱针对包含被常见的污染序列(如猪胰蛋白酶)增强的人、牛、马序列的UniProt蛋白质序列数据库进行检索。在表1中给出了Mascot检索参数的细节，包括修饰的完整列表。
表1：Mascot检索参数
Mascot检索完成后，使用自动验证程序来促进(即验证)特定Mascot肽匹配。有效和无效匹配之间的区分是基于相对于预期的Mascot得分达到的Mascot得分及等级1的肽和等级2的肽的Mascot得分的差异。如果肽是与iTRAQ混合物中单一蛋白质相匹配的几个之一，或者如果肽存在于之前验证的肽的目录中，验证所需的标准有所放松。
(iii)肽和蛋白质定量
用于各个混合物的一组验证的肽被用来计算各混合物的初步蛋白质量化量度。通过从用于各个验证肽的iTRAQ标记(例如，m/z 114、115、116、118、119或121)的峰面积除以通过参比池(QC1或QC2)的峰面积的最佳表示计算肽比率。此峰面积是113和117峰的平均值，条件是两个样品都通过QC接受标准。通过计算与该蛋白质相匹配的所有“有用的”验证肽的中位比率来确定初步蛋白质比率。“有用的”肽是完全iTRAQ标记的(所有的N-端用赖氨酸或PyroGlu标记)和完全半胱氨酸标记的(即所有Cys残基用脲基甲基或N-端Pyro-cmc烷基化)。
(iv)获取后处理
一旦对于项目中的每一个组合物完成所有轮的MS/MS数据采集，则使用如下讨论的三个步骤校对数据，其目的是使来自各原始样品的结果能够简单地和有意义地与另一个样品的结果比较。
(v)肽序列到蛋白质的总体分配
通过专有的蛋白质验证工具(PVT)进行肽序列到蛋白质登录号的最终分配。该PVT程序确定最好的、最小的非冗余蛋白质组以描述在方案中识别的肽的整个集合。这是已被优化以处理来自同个分类的数据的自动程序。
人工监护用于上清液实验的蛋白质分配以便处理在数据库中混合分类的复杂性。由于自动范式对于在牛和马血清补充的培养基中生长的细胞培养物是无效的，所以需要大量的人工监护以使任何给定蛋白质的来源的不确定性最小化。
(vi)肽比率的标准化
基于Vandesompele等人，Genome Biology,2002,3(7),research0034.1-11中的方法对各个样品的肽比率标准化。这一程序仅用于细胞沉淀的测量。对于上清液样品，考虑到来自培养基的对肽识别的最大影响，定量数据没有标准化。
(vii)蛋白质比率的最终计算
使用标准统计离群消除过程从各蛋白质中位比率周围去除离群值，对数变换的数据集中超出1.96σ水平。该去除过程之后，(再)计算蛋白质比率的最终集合。
VI、本发明的标志物及其用途
本发明是基于(至少部分地)与药物诱导毒性(如药物诱导的心脏毒性、肝脏塑性、肾脏毒性、神经毒性、肾毒性或肌肉毒性)相关的新生物标志物或药物诱导毒性对扰动(例如治疗剂)的反应的鉴别。
特别地，本发明涉及在实施例中所描述的标志物(以下简称为“标志物”或“本发明的标志物”)。本发明提供被标志物编码的或与标志物对应的核酸和蛋白质(以下分别简称为“标志物核酸”和“标志物蛋白质)。这些标志物在诊断药物诱导毒性状态；预后药物诱导毒性状态；开发用于不同药物诱导毒性状态的药物靶标；筛选毒性的存在(优选药物诱导毒性，例如，心脏毒性、肝脏毒性、肾脏毒性、神经毒性、肾毒性或肌肉毒性)；鉴别引起或具有引起药物诱导毒性的风险的试剂；鉴别可以降低或防止药物诱导毒性的试剂；缓解、降低或防止药物诱导的毒性和鉴别预测药物诱导毒性中是特别有用的。
“标志物”是其表达水平相比于正常或健康的组织或细胞中的表达水平发生改变的与疾病状态(如癌症、糖尿病、肥胖症、心血管疾病或毒性状态，如药物引起的毒性，如心脏毒性)相关的基因。“标志物核酸”是由本发明的标志物编码的或与其对应的核酸(例如mRNA，cDNA)。这个标志物核酸包括DNA(如cDNA)，其包含作为本发明的标志物的任何基因的全部或部分序列或者这样的序列的互补序列。这样的序列是本技术领域的技术人员已知的且可以在，例如，NIH的政府PubMed网站上找到。标志物核酸还包括包含本发明的任何基因标志物的全部或部分序列或者这样的序列的互补序列的RNA(其中所有胸苷残基被尿苷残基取代)。“标志物蛋白质”是本发明的标志物编码的或与之对应的蛋白质。标志物蛋白质包含本发明的任何标志物蛋白质的全部或部分序列。这样的序列是本技术领域的技术人员已知的且可以在，例如，NIH的政府PubMed网站上找到。术语“蛋白质”和“多肽”可以互换使用。
“疾病状态或毒性状态相关的”体液是当在病人体内时，其接触或经过肉瘤细胞或从肉瘤细胞脱落的细胞或蛋白质能够进入其中的流体。示例性的疾病状态或毒性状态相关的体液包括血液流体(如全血、血清、去除血小板的血液)，并在下面更详细地描述。疾病状态或毒性状态相关的体液不限于，全血、去除血小板的血液、淋巴、前列腺液、尿液和精液。
标志物的“正常”表达水平是标志物在没有遭受疾病状态或毒性状态的人类受试者或受试者的细胞中的表达水平。
标志物的“过表达”或“较高的表达水平”指的是测试样品中大于用来评估表达的分析法的标准误差的表达水平，且优选至少是对照样品(例如，没有与药物诱导毒性状态，例如，心脏毒性、肝脏毒性、肾脏毒性、神经毒性、肾毒性或肌肉毒性相关的标志物的来自健康受试者的样品)中标志物表达水平和优选地，几个对照样品中标志物的平均表达水平的两倍，更优选为三、四、五、六、七、八、九或十倍。
标志物的“较低表达水平”是指测试样品中的表达水平，其比对照样品(例如，没有与药物诱导毒性状态，例如，心脏毒性、肝脏毒性、肾脏毒性、神经毒性、肾毒性或肌肉毒性相关的标志物的来自健康受试者的样品)中的标志物表达水平，和优选地几个对照样品中标志物的平均表达水平低至少两倍，更优选三、四、五、六、七、八、九或十倍。
“转录的多核苷酸”或“核苷酸转录物”是与通过本发明标志物的转录和RNA转录物的正常转录后加工(如剪接)(如果有的话)及RNA转录物的反转录产生的成熟mRNA的全部或一部分互补或同源的多核苷酸(例如，mRNA、hnRNA、cDNA，或这个DNA或cDNA的类似物)。
“互补”是指两条核酸链的区域之间或同一核酸链的两个区域之间的序列互补性的广义概念。已知第一核酸区域的腺嘌呤残基能够与反平行于第一区域的第二核酸区域的残基(如果该残基是胸腺嘧啶或尿嘧啶)形成特定氢键(“碱基配对”)。类似地，已知第一核酸区域的胞嘧啶残基能够与反平行于第一区域的第二核酸区域的残基(如果该残基是鸟嘌呤)配对。如果当两个区域以反平行的方式排列时，第一区域的至少一个核苷酸残基能够与第二区域的残基碱基配对，那么核酸的第一区域互补于相同或不同核酸的第二区域。优选地，第一区域包含第一部分和第二区域包含第二部分，由此，当第一和第二部分以反平行方式排列时，第一部分的至少约50％和优选至少约75％、至少约90％或至少约95％的核苷酸残基能够与第二部分中的核苷酸残基碱基配对。更优选地，第一部分的所有核苷酸残基能够与第二部分中的核苷酸残基碱基配对。
如本文所用的“同源的”是指相同核酸链的两个区域之间或两个不同核酸链的区域之间的核苷酸序列相似性。当两个区域中的核苷酸残基位置被相同的核苷酸残基占据，那么该区域在那个位置是同源的。如果各个区域的至少一个核苷酸残基位置被相同的残基占据，则第一区域与第二区域是同源的。两个区域之间的同源性以被相同的核苷酸残基所占据的两个区域的核苷酸残基位置的比例表示。举例来说，具有核苷酸序列5'-ATTGCC-3'的区域和具有核苷酸序列5'-TATGGC-3'的区域有50％的同源性。优选地，第一区域包含第一部分和第二区域包含第二部分，由此，各个部分的至少约50％，优选至少约75％、至少约90％或至少约95％的核苷酸残基位置被相同的核苷酸残基所占据。更优选的是，各个部分的所有核苷酸残基位置被相同的核苷酸残基占据。
“本发明的蛋白质”包含标志物蛋白质及其片段、变体标志物蛋白质及其片段、含有标志物或变体标志物蛋白质的至少15个氨基酸的片段的肽和多肽和含有标志物或变体标志物蛋白质或者标志物或变体标志物蛋白质的至少15个氨基酸的片段的融合蛋白质。
本发明进一步提供了与本发明的标志物蛋白质和标志物蛋白质的片段特异性结合的抗体、抗体衍生物和抗体片段。除非其中另有规定，术语“抗体”和“多个抗体”广义地包含天然存在的抗体形式(例如，IgG、IgA、IgM、IgE)和重组抗体(如单链抗体、嵌合抗体和人源化抗体及多特异性抗体)以及所有上述形式的片段和衍生物，该片段和衍生物至少具有抗原结合位点。抗体衍生物可以包含与抗体偶联的蛋白质或化学部分。
在一个实施方式中，本发明的标志物是与药物诱导毒性相关的或涉及药物诱导毒性的基因或蛋白质。这样的涉及药物诱导毒性的基因或蛋白质包括，例如，表2中所列的标志物。在一些实施方式中，本发明的标志物是上述基因(或蛋白质)中至少两个、三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、25、30、35、40、50、60、70、80、90、100、110、120、130、140、150、160或更多个的组合。在前述列表中给出的所有值也可以是意图属于本发明的部分的范围的上限或下限，例如，1至5、1至10、1至20、1至30、2至5、2至10、5至10、1至20、5至20、10至20、10至25、10至30个上述基因(或蛋白质)。
A、心脏毒性相关的标志物
本发明是基于(至少部分地)与药物诱导的心脏毒性相关的新型生物标志物的鉴别。本发明进一步基于(至少部分地)辅酶Q10能够减少或防止药物诱导的心脏毒性的发现。
因此，本发明提供用于鉴别引起或具有引起药物诱导心脏毒性的风险的试剂的方法。在一个实施方式中，该试剂是药物或药物候选物。在一个实施方式中，该毒性是药物诱导的毒性，例如，心脏毒性。在这些方法中，对一对样品(第一样品没有经历药物治疗和第二样品经历了药物治疗)中的一个或多个生物标志物/蛋白质的量进行评估。与第一样品相比，第二样品中一个或多个生物标志物的表达水平中的调节是药物引起导致药物诱导的心脏毒性或者具有导致药物诱导的心脏毒性的风险的指示。在一个实施方式中，所述一个或多个生物标志物选自表2中所列的标志物。本发明的方法可以与熟练技术人员使用的任何其他方法结合实施以鉴别具有引起药物诱导的心脏毒性的风险的药物。
因此，在一个方面中，本发明提供了一个用于鉴别导致药物诱导的心脏毒性或具有导致药物诱导的心脏毒性的风险的药物的方法，其包括：比较(i)在用药物处理前得到的第一细胞样品中存在的一个或多个生物标志物的表达水平与(ii)在用药物处理后得到的第二细胞样品中存在的该一个或多个生物标志物的表达水平，其中该一个或多个生物标志物选自表2中所列的标志物；其中与第一样品相比，第二样品中该一个或多个生物标志物的表达水平的调节是药物导致或具有导致药物诱导的心脏毒性的风险的指示。
在一个实施方式中，药物诱导的毒性是药物诱导的心脏毒性。在一个实施方式中，所述细胞是心血管系统的细胞，例如，心肌细胞。在一个实施方式中，所述细胞是糖尿病受试者的心肌细胞。在一个实施方式中，药物是用于治疗糖尿病、肥胖症或心血管疾病的药物或候选药物。
在一个实施方式中，与第一样品相比，第二样品中选自表2中所列的标志物的一个、两个、三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个、十三个、十四个、十五个、十六个、十七个、十八个、十九个、二十个、二十五个、三十个、40、50、60、70、89、90、100、110、120、130、140、150、160或更多个生物标志物的表达水平的调节(例如，提高或降低)是药物导致或者具有导致药物诱导的心脏毒性的风险的指示。
在一个实施方式中，与第一样品相比，第二样品中选自TIMP1、PTX3、HSP76、FINC、CYB5、PAI1、IBP7(IGFBP7)、1C17、EDIL3、HMOX1、NUCB1、CS010、HSPA4的两个、三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个或十三个标志物的组的表达水平的调节(例如，提高或降低)是药物导致或者具有导致药物诱导的心脏毒性的风险的指示。
本发明也提供了用于鉴别可以减少或防止药物诱导的心脏毒性的救援剂的方法。在一个实施方式中，药物是用于治疗糖尿病、肥胖症或心血管疾病的药物或药物候选物。在这些方法中，对三个样品(第一样品未经历药物处理，第二样品经历药物处理，和第三样品经历药物和试剂两者的处理)中一个或多个生物标志物的量进行评估。第三样品中与第一样品相比一个或多个生物标志物的大致标准化的表达水平以及第二样品改变的表达水平是该救援剂可以减少或防止药物诱导的心脏毒性的指示。在一个实施方式中，所述一个或多个生物标志物选自表2中所列的标志物。
使用本文中所述的方法，可以筛选多种分子，特别地包括足够小以能够穿过细胞膜的分子以鉴别调节(例如，提高或降低)本发明的标志物的表达和/或活性的分子。可以将由此鉴别的分子提供给受试者以减少、缓解或防止受试者的药物诱导的心脏毒性。
因此，在另一个方面中，本发明提供了一个用于鉴别可以减少或防止药物诱导心脏毒性的试剂的方法，其包括：(i)测定在用毒性诱导药物处理之前获得的第一样品中存在的一个或多个生物标志物的正常表达水平，(ii)测定在用毒性诱导药物处理后获得的第二样品中存在的一个或多个生物标志物的处理的表达水平，以鉴别在处理的细胞样品中具有表达变化的一个或多个生物标志物；(iii)测定在用毒性诱导药物和救援剂处理后获得的第三样品中存在的在毒性诱导药物处理样品中表达水平变化的一个或多个生物标志物的表达水平，以及(iv)比较第三样品中测定的一个或多个生物标志物的表达水平和第一样品中测定的一个或多个生物标志物的表达水平；且其中与第一样品相比第三样品中一个或多个生物标志物的标准化表达水平表明该试剂可以减少或防止药物诱导的心脏毒性。在一个实施方式中，所述一个或多个生物标志物选自表2中所列的标志物。
在一个实施方式中，所述细胞是心血管系统的细胞，例如，心肌细胞。在一个实施方式中，所述细胞是糖尿病受试者的心肌细胞。在一个实施方式中，药物是用于治疗糖尿病、肥胖症或心血管疾病的药物或候选药物。在一个实施方式中，所述药物是蒽环类、5-氟尿嘧啶、顺铂、曲妥珠单抗、吉西他滨、罗西格列酮、吡格列酮、曲格列酮、卡麦角林、培高利特、舒马曲坦、二膦酸盐或TNF拮抗剂。在一个实施方式中，与第一样品相比第三样品中一个、两个、三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个、十三个、十四个、十五个、十六个、十七个、十八个、十九个、二十个、二十五个、三十个、40、50、60、70、80、90、100、110、120、130、140、150、160或更多个生物标志物的标准化表达水平表明救援剂可以减少或防止药物诱导的心脏毒性。
在一个实施方式中，与第一样品相比，第三样品中选自TIMP1、PTX3、HSP76、FINC、CYB5、PAI1、IBP7(IGFBP7)、1C17、EDIL3、HMOX1、NUCB1、CS010、HSPA4的两个、三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个或十三个标志物的组的标准化表达水平是救援剂可以减少或防止药物诱导的心脏毒性的指示。
在一个实施方式中，样品包含获自受试者的流体。在一个实施方案中，所述流体选自血液流体、呕吐物、唾液、淋巴、囊液、尿液、通过支气管灌洗收集的流体、通过腹膜冲洗收集的流体和妇科流体。在一个实施方式中，所述样品是血样或其成分。
在另一个实施方式中，样品包含获自受试者的组织或其成分。在一个实施方案中，所述组织选自骨、结缔组织、软骨、肺、肝脏、肾脏、肌肉组织、心脏、胰和皮肤。
在一个实施方式中，受试者是人。
在一个实施方式中，通过分析样品中转录的多核苷酸或其部分来测定生物样品中的一个或多个标志物的表达水平。在一个实施方式中，其中分析转录的多核苷酸包括扩增转录的多核苷酸。
在一个实施方式中，通过分析样品中的蛋白质或其部分来测定受试者样品中的标志物的表达水平。在一个实施方式中，使用特异性结合所述蛋白质的试剂来分析所述蛋白质。
在一个实施方式中，使用选自所述样品的聚合酶链式反应(PCR)扩增反应、逆转录酶PCR分析、单链构象多态性分析(SSCP)、错配分裂检测、杂双链体分析、Southern印迹分析、Northern印迹分析、Western印迹分析、原位杂交、阵列分析、脱氧核糖核苷酸测序、限制片段长度多态性分析及其组合或子-组合的技术测定样品中的一个或多个标志物的表达水平。
在一个实施方式中，使用选自免疫组织化学、免疫细胞化学、流式细胞术、ELISA和质谱的技术来测定样品中的标志物的表达水平。
在一个实施方式中，测定了多个标志物的表达水平。
本发明进一步提供了用于缓解、减少或防止需要的受试者中药物诱导心脏毒性的方法，所述方法包括将通过本文中提供的筛选方法鉴别的试剂施用于受试者(例如，哺乳动物、人或非人动物)，由此减少或防止受试者中的药物诱导心脏毒性。在一个实施方式中，将所述试剂施用于已经用心脏毒性诱导药物治疗的受试者。在一个实施方式中，在用心脏毒性诱导药物治疗受试者的同时将所述试剂施用于受试者。在一个实施方式中，在用心脏毒性诱导药物治疗受试者之前将所述试剂施用于受试者。
本发明进一步提供了用于缓解、减少或防止需要的受试者中药物诱导心脏毒性的方法，所述方法包括将辅酶Q10施用于受试者(例如，哺乳动物、人或非人动物)，由此减少或防止受试者中的药物诱导心脏毒性。在一个实施方式中，将辅酶Q10施用于已经用心脏毒性诱导药物治疗的受试者。在一个实施方式中，在用心脏毒性诱导药物治疗受试者的同时将辅酶Q10施用于受试者。在一个实施方式中，在用心脏毒性诱导药物治疗受试者之前将辅酶Q10施用于受试者。在一个实施方式中，药物诱导的心脏毒性与选自表2中所列标志物的一个、两个、三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个、十三个、十四个、十五个、十六个、十七个、十八个、十九个、二十个、二十五个、三十个、40、50、60、70、80、90、100、110、120、130、140、150、160或更多个生物标志物的表达的调节相关。在前述列表中给出的所有值也可以是意图属于本发明的部分的范围的上限或下限，例如，1至5、1至10、2至5、2至10或5至10个上述基因(或蛋白质)。
在一个实施方式中，所述药物诱导毒性与选自TIMP1、PTX3、HSP76、FINC、CYB5、PAI1、IBP7(IGFBP7)、1C17、EDIL3、HMOX1、NUCB1、CS010、HSPA4的两个、三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个或十三个标志物的组的调节相关。
本发明还提供了可用作药物诱导心脏毒性的预测标志物的生物标志物(例如，基因和/或蛋白质)。这些生物标志物包括表2中所列的标志物。在一个实施方式中，药物诱导心脏毒性的预测标志物是选自TIMP1、PTX3、HSP76、FINC、CYB5、PAI1、IBP7(IGFBP7)、1C17、EDIL3、HMOX1、NUCB1、CS010、HSPA4的两个、三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个或十三个标志物的组。但是，普通技术人员能够通过采用本文所述的方法(例如，通过进行实施例3中描述的方法)但使用已知诱导心脏毒性的不同药物来鉴别预测药物诱导的心脏毒性的另外的生物标志物。下面进一步描述本发明的示例性的药物诱导心脏毒性生物标志物。
GRP78和GRP75也被称为葡萄糖反应蛋白质。这些蛋白质与心肌细胞的内/肌质网应激(ER应激)相关。SERCA或肌/内质网钙ATP酶调控心肌细胞中的Ca2+动态平衡。这些ATP酶的任何破坏可导致心功能不全和心力衰竭。根据本文提供的数据，GRP75和GRP78及他们周围的边界是药物诱导的心脏毒性的新预测子。
TIMP1，也被称为TIMP金属蛋白质酶抑制剂1，参与细胞外基质与MMP结合的重建。TIMP1的表达与心脏纤维化相关联，且血管内皮细胞的缺氧也诱导TIMP1表达。根据本文所提供的数据，TIMP1是药物诱导的心脏毒性的新预测子。
PTX3，也称为穿透素(Pentraxin)3，属于C反应蛋白质(CRP)家族且是心脏的炎症状态的良好标志物。然而，血浆PTX3也可能是由于败血症或其他医学状态产生的全身性炎症反应的表现。根据本文所提供的数据，PTX3可以是心功能或心脏毒性的新标志物。此外，网络中与PTX3相关的边界可以形成新的生物标志物组。
HSP76，也被称为HSPA6，仅已知在内皮细胞和B淋巴细胞中表达。这种蛋白质在心脏功能没有已知的作用。根据本文所提供的数据，HSP76可以是药物诱导的心脏毒性的新的预测子。
PDIA4，PDIA1，也被称为蛋白质二硫键异构酶家族A蛋白，与ER应激反应相关，如GRP一样。这些蛋白质在心脏功能中没有已知的作用。根据本文提供的数据，这些蛋白质可以是药物诱导的心脏毒性的新的预测子。
CA2D1也称为钙通道、电压依赖性、α-2/δ亚基。电压依赖性钙通道的α-2/δ亚基调节钙通道的钙电流密度和活化/灭活动力学。CA2D1在心脏中的兴奋收缩偶联中起着重要的作用。这种蛋白质在心脏功能没有已知的作用。根据本文提供的数据，CA2D1是药物诱导的心脏毒性的新预测子。
GPAT1是四个已知的甘油-3-磷酸酰基转移酶同功型之一，且位于线粒体外膜上，从而允许与肉碱棕榈酰转移酶1的相互调节。GPAT1由胰岛素和SREBP-1c转录上调和由AMP-活化蛋白激酶急性下调，与三酰基甘油合成中的作用一致。根据本文提供的数据，GPAT1是药物诱导的心脏毒性的新的预测子。
TAZ，也被称为Tafazzin，在心脏和骨骼肌中高度表达。TAZ参与心磷脂的代谢并作为磷脂-溶血磷脂转酰基酶发挥功能。Tafazzin负责磷脂心磷脂(CL)(线粒体内膜的标志脂质)的重建。基于本文所提供的数据，TAZ是药物诱导的心脏毒性的新的预测子。
本发明的各方面在下面的小节中进一步详细描述。
B.分离的核酸分子
本发明的一个方面涉及分离的核酸分子，包括编码标志物蛋白质或其一部分的核酸。本发明的分离的核酸还包括足以用作杂交探针来确定标志物核酸分子及标志物核酸分子的片段的核酸分子，例如，那些适合用作标志物核酸分子的扩增或突变的PCR引物的核酸分子。如本文所用的术语“核酸分子”旨在包括DNA分子(例如，cDNA或基因组DNA)和RNA分子(例如，mRNA)及使用核苷酸类似物产生的DNA或RNA的类似物。核酸分子可以是单链的或双链的，但优选为双链DNA。
“分离的”核酸分子是与存在于该核酸分子的天然来源中的其他核酸分子分离的核酸分子。在一个实施方式中，“分离的”核酸分子不含核酸所来源的生物体的基因组DNA中自然侧邻该核酸的序列(即，位于该核酸的5'和3'端的序列)(优选蛋白质编码序列)。例如，在各种实施方式中，分离的核酸分子可以包含少于约5kB、4kB、3kB、2kB、1kB、0.5kB或0.1kB的该核酸所来源的细胞的基因组DNA中自然侧邻该核酸分子的核苷酸序列。在另一个实施方式中，“分离的”核酸分子，如cDNA分子，可以基本上不含其他细胞物质，或当通过重组技术产生时基本上不含培养基，或当化学合成时基本上不含化学前体或其他化学物质。基本上不含细胞物质的核酸分子包括具有小于约30％、20％、10％或5％的异源核酸(这里也称为“污染核酸”)的制剂。
可以使用标准的分子生物学技术和本文所描述的数据库记录中的序列信息分离本发明的核酸分子。使用这样的核酸序列的全部或一部分，可以使用标准杂交和克隆技术(例如，如Sambrook等编辑,Molecular Cloning:A Laboratory Manual,2nd ed.,ColdSpring Harbor Laboratory Press,Cold Spring Harbor,NY,1989中所描述的)分离本发明的核酸分子。
可以使用作为模板的cDNA、mRNA或基因组DNA和适当的寡核苷酸引物根据标准PCR扩增技术来扩增本发明的核酸分子。如此扩增的核酸可以被克隆到合适的载体中，和通过DNA序列分析鉴定。此外，对应于本发明的核酸分子的全部或一部分的核苷酸可以通过标准合成技术，例如，使用自动DNA合成仪制备。
在另一个优选的实施方式中，本发明的分离的核酸分子包含的核酸分子具有与标志物核酸的核苷酸序列或与编码标志物蛋白质的核酸的核苷酸序列互补的核苷酸序列。与给定的核苷酸序列互补的核酸分子是与给定的核苷酸序列充分互补的核酸分子，它可以与给定的核苷酸序列杂交从而形成稳定的双链体。
此外，本发明的核酸分子可以只包含核酸序列的一部分，其中全长核酸序列包含标志物核酸或它编码标志物蛋白质。这样的核酸可用作，例如，探针或引物。该探针/引物通常作为一个或多个基本上纯化的寡核苷酸使用。该寡核苷酸典型地包含在严格条件下与本发明核酸的至少约7个、优选约15个、更优选为约25、50、75、100、125、150、175、200、250、300，350或400个或更多个连续核苷酸杂交的核苷酸序列的区域。
基于本发明核酸分子的序列的探针可用于检测对应于本发明的一个或多个标志物的转录本或基因组序列。该探针包含连接在其上的标记基团，例如，放射性同位素、荧光化合物、酶或酶辅因子。这样的探针可用作用于识别错误表达蛋白质的细胞或组织的诊断测试试剂盒的部分，如通过测量来自受试者的细胞样品中编码蛋白质的核酸分子的水平，例如，检测mRNA水平或测定编码该蛋白质的基因是否已突变或缺失。
本发明还包含由于遗传密码的简并性而与编码标志物蛋白质的核酸的核苷酸序列不同的并因此编码相同的蛋白质的核酸分子。
本领域技术人员将能理解，导致氨基酸序列变化的DNA序列多态性可能存在于群体(例如，人类群体)中。由于自然等位基因变异，这种基因多态性可能存在于群体内的个体之间。等位基因是在给定的基因座处交替出现的一组基因之一。此外，应该理解的是，影响RNA表达水平的DNA多态性也可以存在，其可以影响该基因的整体表达水平(例如，通过影响调节或降解)。
如本文所用的，术语“等位基因变异体”是指存生于给定基因座处的核苷酸序列，或指由核苷酸序列编码的多肽。
如本文所用的，术语“基因”和“重组基因”指含有编码与本发明的标志物对应的多肽的开放阅读框的核酸分子。通常，这样的天然等位基因变异可以导致给定基因的核苷酸序列中1-5％的变异。可选等位基因可以通过测序多个不同个体中的目标基因来识别。这可以通过使用杂交探针很容易地进行以识别多个个体中的相同基因座。任何及所有这样的核苷酸变异及所产生的氨基酸多态性或变异(其为天然等位基因变异的结果且不改变功能活性)意图在本发明的范围之内。
在另一个实施方式中，本发明的分离核酸分子长度是至少7、15、20、25、30、40、60、80、100、150、200、250、300、350、400、450、550、650、700、800、900、1000、1200、1400、1600、1800、2000、2200、2400、2600、2800、3000、3500、4000、4500或更多个核苷酸，且在严格条件下与标志物核酸或与编码标志物蛋白质的核酸杂交。如本文所用的，术语“在严格条件下杂交”意图描述用于杂交和洗涤的条件，其中在该条件下，至少60％(65％、70％、优选75％)彼此相同的核苷酸序列通常保持彼此杂交。这种严格条件是本技术领域的技术人员已知的，并且可以在Current Protocols in Molecular Biology,John Wiley&Sons,N.Y.(1989)的6.3.1-6.3.6节中发现。严格杂交条件的优选的非限制性的例子是在约45℃下6X的氯化钠/柠檬酸钠(SSC)中杂交，然后在0.2X SSC，0.1％SDS中于50-65℃下洗涤一次或多次。
除了可以存在于群体中的天然存在的本发明核酸分子的等位基因变异体，本领域技术人员将进一步理解，序列变化可以由突变引入，从而导致所编码的蛋白质的氨基酸序列的变化，而不改变由此编码的蛋白质的生物学活性。例如，一种变化可以导致在“非必需”氨基酸残基处的氨基酸置换的核苷酸取代。“非必需”氨基酸残基是可以在不改变生物活性的情况下从野生型序列发生改变的残基，而“必需”氨基酸残基是生物活性所必需的。例如，各种不同物种的同源物之间非保守的或仅半保守的氨基酸残基对于活性可能是非必需的且因此很可能是进行改变的目标。或者，在各种不同物种(例如，鼠和人)的同源物之间保守的氨基酸残基可能是活性必需的，且因此不太可能是改变的目标。
因此，本发明的另一个方面涉及到编码包含对于活性非必需的氨基酸残基中的变化的变异标志物蛋白质的核酸分子。这样的变异标志物蛋白质与天然存在的标志物蛋白质的氨基酸序列不同，但仍保留生物活性。在一个实施方式中，这样的变异标志物蛋白质具有与标志物蛋白质的氨基酸序列至少约40％相同的、50％、60％、70％、80％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％或99％相同的氨基酸序列。
通过向标志物核酸的核苷酸序列中引入一个或多个核苷酸取代、添加或缺失可以产生编码变异标志物蛋白质的分离的核酸分子，以使得一个或多个氨基酸残基置换、添加或缺失被引入到编码的蛋白质中。突变可以通过标准技术(如定点诱变和PCR介导的诱变)引入。优选地，在一个或多个预测的非必需氨基酸残基处进行保守氨基酸置换。“保守氨基酸置换”是在其中氨基酸残基用具有类似侧链的氨基酸残基代替的置换。具有类似侧链的氨基酸残基的家族已在本领域中定义。在这些家族包括具有碱性侧链的氨基酸(例如赖氨酸、精氨酸、组氨酸)、具有酸性侧链的氨基酸(例如天冬氨酸、谷氨酸)、具有不带电荷的极性侧链的氨基酸(例如甘氨酸、天冬酰胺、谷氨酰胺、丝氨酸、苏氨酸、酪氨酸、半胱氨酸)、具有非极性侧链的氨基酸(例如丙氨酸、缬氨酸、亮氨酸、异亮氨酸、脯氨酸、苯丙氨酸、蛋氨酸、色氨酸)、具有β-分支侧链的氨基酸(例如苏氨酸、缬氨酸、异亮氨酸)和具有芳族侧链的氨基酸(例如，酪氨酸、苯丙氨酸、色氨酸、组氨酸)。或者，突变可以沿全部或部分编码序列随机引入，例如通过饱和诱变，且得到的突变体可进行生物活性的筛选以鉴别保留活性的突变体。诱变后，可重组表达编码的蛋白质并可测定蛋白质的活性。
本发明包括反义核酸分子，即与本发明的正义核酸互补的分子，例如，与双链标志物cDNA分子的编码链互补的或与标志物mRNA序列互补的。因此，本发明的反义核酸可以与本发明的正义核酸氢键结合(即与之退火)。反义核酸可与整个编码链互补，或者只与其一部分互补，例如，蛋白质编码区的全部或部分(或开放阅读框)。反义核酸分子也可以与编码标志物蛋白质的核苷酸序列的编码链的全部或部分非编码区是反义的。非编码区(“5'和3'非翻译区”)是侧邻编码区的5'和3'序列且未被翻译成氨基酸。
反义寡核苷酸长度可以是，例如，约5、10、15、20、25、30、35、40、45或50个或更多个核苷酸。可以使用本领域中已知的方法利用化学合成和酶促连接反应构造本发明的反义核酸。例如，可以使用天然存在的核苷酸或设计用于提高分子的生物稳定性或提高反义和正义的核酸之间形成的双链体的物理稳定性的不同地修饰的核苷酸来化学合成反义核酸(例如，反义寡核苷酸)，例如，可以使用硫代磷酸酯衍生物和吖啶取代的核苷酸。可用于产生反义核酸的修饰核苷酸的例子包括5-氟尿嘧啶、5-溴尿嘧啶、5-氯尿嘧啶、5-碘尿嘧啶、次黄嘌呤、黄嘌呤、4-乙酰胞嘧啶、5-(羧羟基甲基)尿嘧啶、5-羧甲基氨基甲基-2-硫尿核苷、5-羧甲基氨基甲基尿嘧啶、二氢尿嘧啶、β-D-半乳糖基Q核苷、肌苷、N6-异戊烯基腺嘌呤、1-甲基鸟嘌呤、1-甲基肌苷、2,2-二甲基鸟嘌呤、2-甲基腺嘌呤、2-甲基鸟嘌呤、3-甲基胞嘧啶、5-甲基胞嘧啶、N6-腺嘌呤、7-甲基鸟嘌呤、5-甲基氨基甲基尿嘧啶、5-甲氧基氨基甲基-2-硫尿嘧啶、β-D-甘露糖基Q核苷、5'-甲氧基羧甲基尿嘧啶、5-甲氧基尿嘧啶、2-甲硫基-N6-异戊烯腺嘌呤、尿嘧啶-5-氧基乙酸(v)、wybutoxosine、假尿嘧啶、Q核苷、2-硫代胞嘧啶、5-甲基-2-硫尿嘧啶、2-硫尿嘧啶、4-硫尿嘧啶、5-甲基尿嘧啶、尿嘧啶-5-氧基乙酸甲酯、尿嘧啶-5-氧基乙酸(v)、5-甲基-2-硫尿嘧啶、3-(3-氨基-3-N-2-羧丙基)尿嘧啶、(acp3)w和2,6-二氨基嘌呤。或者，可以使用核酸已经按反义方向(即，由所插入的核酸转录的RNA将是所需靶核酸的反义方向，在以下小节进一步描述)亚克隆至其中的表达载体以生物方法产生反义核酸。
本发明的反义核酸分子通常施用于受试者或在原位生成，以使得它们与编码标志物蛋白质的细胞mRNA和/或基因组DNA杂交或结合，由此抑制标志物的表达，例如，通过抑制转录和/或翻译来抑制表达。杂交可以通过常规核苷酸互补性进行以形成稳定的双链体，或例如，在结合DNA双链体的反义核酸分子的情况中，通过双螺旋的大沟中的特定相互作用。本发明的反义核酸分子的施用途径的实例包括在组织部位直接注射或将反义核酸灌注至毒性状态相关的体液中。或者，可以将反义核酸分子进行修饰以靶向选定的细胞，并随后全身性施用。例如，对于全身性施用，可以将反义分子进行修饰以使得它们特异性地结合在选定细胞的表面上表达的受体或抗原，例如，通过将反义核酸分子连接于结合细胞表面受体或抗原的肽或抗体。还可以使用本文中所述的载体将反义核酸分子递送至细胞。为了实现足够的反义分子的胞内浓度，优选的是其中将反义核酸分子置于强pol II或pol III启动子控制下的载体构建体。
本发明的反义核酸分子可以是α-异头(anomeric)核酸分子。α-异头核酸分子与互补RNA形成特定的双链杂交体，其中与常规的α-单元相反，所述链彼此平行延伸(Gaultier等，1987，Nucleic Acids Res.15:6625-6641)。反义核酸分子还可以包括2’-o-甲基核糖核苷酸(Inoue等，1987，Nucleic Acids Res.15:6131-6148)或嵌合RNA-DNA类似物(Inoue等，1987，FEBS Lett.215:327-330)。
本发明还包括核酶。核酶是具有核糖核酸酶活性的催化性RNA分子，其能够切割对其具有互补区域的单链核酸，如mRNA。因此，核酶(例如，Haselhoff和Gerlach，1988，Nature334:585-591中所述的锤头核酶)可以用于催化性地切割mRNA转录物，由此抑制由所述mRNA编码的蛋白质的翻译。可以基于对应于标志物的cDNA的核苷酸序列来设计对编码标志物蛋白质的核酸分子具有特异性的核酶。例如，可以构建Tetrahymena L-19IVS RNA的衍生物，其中活性位点的核苷酸序列与待切割的核苷酸序列互补(参见，Cech等，美国专利No.4,987,071；和Cech等，美国专利No.5,116,742)。或者，编码本发明多肽的mRNA可以用于从RNA分子的集合中选择具有特定核糖核酸酶活性的催化性RNA(参见，例如，Bartel和Szostak，1993，Science 261:1411-1418)。
本发明还包括形成三螺旋结构的核酸分子。例如，可以通过靶向与编码标志物核酸或蛋白质的基因的调控区域(例如，启动子和/或增强子)互补的核苷酸序列以形成防止基因在靶细胞中转录的三螺旋结构，从而抑制本发明的标志物的表达。一般地参见Helene(1991)Anticancer Drug Des.6(6):569-84；Helene(1992)Ann.N.Y.Acad.Sci.660:27-36；和Maher(1992)Bioassays 14(12)：807-15。
在各种实施方式中，可以在碱基部分、糖基部分或磷酸骨架处修饰本发明的核酸分子以改善，例如，分子的稳定性、杂交或溶解性。例如，核酸的脱氧核糖磷酸酯骨架可以被修饰以产生肽核酸(参见Hyrup等，1996,Bioorganic&Medicinal Chemistry 4(1):5-23)。如本文所用的，术语“肽核酸”或“PNA”是指核酸模拟物，例如，DNA模拟物，其中脱氧核糖磷酸酯骨架被假肽骨架替换，且只有四种天然核碱基被保留。PNA的中性骨架已被证明允许在低离子强度的条件下与DNA和RNA特异性杂交。可使用标准的固相肽合成方案进行PNA寡聚体的合成，如Hyrup等，(1996),同上；Perry-O'Keefe等(1996)Proc.Natl.Acad.Sci.USA93:14670-675中所描述的。
PNA可用于治疗和诊断应用中。例如，PNA可被用作反义或反基因剂而用于基因表达的序列特异性调节，例如，通过诱导转录或翻译抑止或抑制复制。PNA也可以用于，例如，基因中单碱基对突变的分析，例如通过PNA定向的PCR夹钳，当与其他酶(例如，S1核酸酶)组合使用时作为人工限制性内切酶(Hyrup(1996)，同上)；或作为探针或引物用于DNA测序和杂交(Hyrup，1996年，同上；Perry-O'Keefe等人，1996,Proc.Natl.Acad.Sci.USA 93:14670-675)。
在另一个实施方式中，可以通过将亲脂性的或其他辅助基团连接到PNA上，通过形成PNA-DNA嵌合体或通过使用脂质体或本领域中已知的其它药物递送技术修饰PNA，例如，为提高它们的稳定性或细胞摄取。例如，可以生成PNA-DNA嵌合体，其可以结合PNA和DNA的有利性质。这种嵌合体允许DNA识别酶(例如，RNA酶H和DNA聚合酶)与DNA部分相互作用，而PNA部分将提供高结合亲和力和特异性。可以使用根据碱基堆积、核碱基之间的键数和定向选择的具有适当长度的接头来连接PNA-DNA嵌合体(Hyrup，1996，同上)。PNA-DNA嵌合体的合成可以如Hyrup(1996)，同上和Finn等(1996)Nucleic Acids Res.24(17):3357-63中所描述的进行。例如，可使用标准的亚磷酰胺偶联化学作用和修饰的核苷类似物在固体载体上合成DNA链。化合物如5'-(4-甲氧基三苯甲基)氨基-5'-脱氧-胸腺嘧啶亚磷酰胺可以被用作PNA与DNA的5'末端之间的连接(Mag等,1989,Nucleic Acids Res.17:5973-88)。然后PNA单体以逐步的方式偶合以产生带有5'PNA片段和3'DNA片段的嵌合分子(Finn等人，1996,Nucleic Acids Res.24(17):3357-63)。或者，可以合成带有5'DNA片段和3'PNA片段的嵌合分子(Peterser等，1975,Bioorganic Med.Chem.Lett.5:1119-11124)。
在其它实施方式中，寡核苷酸可以包括其他附接的基团，如肽(例如，用于体内靶向宿主细胞受体)，或有助于运输穿过细胞膜(见，例如，Letsinger等,1989,Proc.Natl.Acad.Sci.USA 86:6553-6556；Lemaitre等,1987,Proc.Natl.Acad.Sci.USA84:648-652；PCT公开号WO 88/09810)或血脑屏障(见例如，PCT公开号WO 89/10134)的试剂。此外，寡核苷酸可以用杂交触发的裂解剂(见，例如，Krol等,1988,Bio/Techniques6:958-976)或嵌入剂(见，例如Zon,1988,Pharm.Res.5:539-549)修饰。为此，该寡核苷酸可以与另一种分子偶联，例如，肽、杂交触发交联剂、运输剂、杂交触发的裂解剂等。
本发明还包括具有至少一个与本发明的核酸互补的区域的分子信标核酸，以使得该分子信标可用于定量样品中本发明核酸的存在。“分子信标”核酸是包含一对互补区域并具有荧光团和与其相关的荧光淬灭剂的核酸。荧光团和淬灭剂与核酸的不同部分相结合，其方向使得当互补区域彼此退火时，荧光团的荧光被淬灭剂淬灭。当核酸的互补区域未与彼此退火时，荧光团的荧光以较小程度淬灭。分子信标核酸在例如5,876,930号美国专利中描述。
C.分离的蛋白质和抗体
本发明的一个方面涉及分离的标志物蛋白质及其生物活性部分，以及适合用作免疫原以产生针对标志物蛋白质或其片段的抗体的多肽片段。在一个实施方式中，可以使用标准的蛋白质纯化技术通过适当的纯化方案从细胞或组织来源分离原始的标志物蛋白质。在另一个实施方式中，通过重组DNA技术产生含有整个标志物蛋白质或片段的蛋白质或肽。作为重组表达的替代，这样的蛋白质或肽可以使用标准的肽合成技术化学合成。
“分离的”或“纯化的”蛋白质或其生物活性部分基本上不含来自于该蛋白质所来源的细胞或组织源的细胞物质或其它污染蛋白质，或当化学合成时基本上不含化学前体或其他化学物质。词语“基本上不含细胞物质”包括其中蛋白质与它所分离或重组产生的细胞的细胞组分分离的蛋白质制剂。因此，基本上不含细胞物质的蛋白质包括具有小于约30％、20％、10％或5％(以干重计)的异源蛋白质(这里也称为“污染蛋白质”)的蛋白质制剂。当重组产生蛋白质或其生物活性部分时，也优选基本上不含培养基，即培养基占蛋白质制剂的小于约20％、10％或5％的体积。当通过化学合成制备蛋白质时，优选基本上不含化学前体或其他化学物质，即，它与参与蛋白质合成的化学前体或者其他化学物质分离。因此，这类蛋白质的制剂具有少于约30％、20％、10％、5％(以干重计)的化学前体或目标多肽以外的化合物。
标志物蛋白质的生物活性部分包括包含与标志物蛋白质的氨基酸序列足够相同的或者是源自于标志物蛋白质的氨基酸序列的氨基酸序列的多肽，其包括比全长蛋白质较少的氨基酸并表现相应的全长蛋白质的至少一种活性。通常情况下，生物活性部分包含具有相应的全长蛋白质的至少一种活性的结构域或基序。本发明的标志物蛋白质的生物活性部分可以是，例如，长度10、25、50、100或更多个氨基酸的多肽。此外，其中标志物蛋白质的其他区域被删除的其它生物活性部分可以通过重组技术制备并评价天然形式的标志物蛋白质的一个或多个功能活性。
优选的标志物蛋白质是由含有编码实施例中所述的任何基因的序列的核苷酸序列编码的。其它有用的蛋白质与这些序列之一基本上相同的(例如，至少约40％，优选50％、60％、70％、80％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％或99％)并保持相应的天然存在的标志物蛋白质的功能活性，但由于天然的等位基因变异或诱突而在氨基酸序列上不同。
为了确定两个氨基酸序列或两个核酸的百分同一性，序列为最佳比较的目的而进行比对(例如，空位可以被引入第一氨基酸或核酸序列的序列中以与第二氨基酸或核酸序列最优比对)。然后比较相应的氨基酸位置或核苷酸位置处的氨基酸残基或核苷酸。当第一序列中的位置由与第二序列中的相应位置中的相同氨基酸残基或核苷酸占据时，则分子在该位置上是相同的。优选地，使用全局比对计算两个序列之间的百分同一性。或者使用局部比对计算两个序列之间的百分同一性。在两个序列之间的百分同一性是序列所共有的相同位置数的函数(即，％同一性＝相同位置#/总的位置#(例如，重叠的位置)×100)。在一个实施方式中，两个序列是相同的长度。在另一个实施方式中，两个序列是不相同的长度。
可以使用数学算法来完成两个序列之间的百分同一性的确定。用于比较两个序列的数学算法的一种优选的非限制性的例子是Karlin和Altschul(1990)Proc.Natl.Acad.Sci.USA 87:2264-2268的算法，其在Karlin和Altschul(1993)Proc.Natl.Acad.Sci.USA 90:5873-5877中改进。这样的算法被整合入Altschul等(1990)J.Mol.Biol.215:403-410的BLASTN和BLASTX程序中。可以用BLASTN(得分＝100，字长＝12)程序执行BLAST核苷酸检索以得到与本发明的核酸分子同源的核苷酸序列。可以用BLASTP程序(得分＝50，字长＝3)进行BLAST蛋白质检索以得到与本发明的蛋白质分子同源的氨基酸序列。为了获得用于比较目的的带空位比对，可以使用称为带空位BLAST的新版BLAST算法，如Altschul等(1997)Nucleic Acids Res.25:3389-3402中所描述的，其能够执行用于程序BLASTN、BLASTP和BLASTX的带空位局部比对。或者，可以使用PSI-Blast执行迭代搜索，其检测分子之间的远缘关系。当利用BLAST、带空位BLAST和PSI-Blast程序时，可以使用的相应程序(例如，BLASTX和BLASTN)的默认参数。见http://www.ncbi.nlm.nih.gov。用于序列比较的数学算法的另一个优选的非限制性的例子是Myers和Miller，(1988)CABIOS 4:11-17的算法。这样的算法被整合到ALIGN程序(版本2.0)中，这是GCG序列比对软件包的部分。当将ALIGN程序用于比较氨基酸序列时，可以使用PAM120权重残差表(weight residuetable)，12的空位长度罚分和4的空位罚分。用于确定局部序列相似性和比对的区域的再另一种有用的算法是FASTA算法，如Pearson和Lipman(1988)Proc.Natl.Acad.Sci.USA 85:2444-2448中所描述的。当将FASTA算法用于比较核苷酸或氨基酸序列时，PAM120权重残差表可以与，例如，2的k-重值使用。
可以使用与上述类似的技术在有或没有允许的空位的情况下确定两个序列之间的百分同一性。在计算百分同一性中，仅计算精确的匹配。
本发明还提供了包含标志物蛋白质或其片段的嵌合的或融合的蛋白质。如本文所用的，“嵌合蛋白质”或“融合蛋白质”包含可操作地与异源多肽(即，标志物蛋白质以外的多肽)连接的标志物蛋白质的全部或部分(优选生物活性部分)。在融合蛋白质中，术语“可操作地连接”是为了表明标志物蛋白质或其片段与异源多肽彼此同框融合。异源多肽可以与标志物蛋白质或片段的氨基末端或羧基末端融合。
一种有用的融合蛋白质是其中的标志物蛋白质或片段融合于GST序列的羧基末端的GST融合蛋白质。这样的融合蛋白质可以帮助本发明的重组多肽的纯化。
在另一个实施方式中，融合蛋白质在其氨基末端包含异源信号序列。例如，标志物蛋白质的天然信号序列可以被移除和被来自另一个蛋白质的信号序列替换。例如，杆状病毒包膜蛋白的gp67分泌序列可以被用作异源信号序列(Ausubel等编辑，CurrentProtocols in Molecular Biology,John Wiley&Sons,NY,1992)。真核异源信号序列的其他例子包括蜂毒肽和人类胎盘碱性磷酸酶的分泌序列(Stratagene；La Jolla,California)。在再另一个示例中，可使用的原核异源信号序列包括phoA分泌信号(Sambrook等，同上)和蛋白A分泌信号(Pharmacia Biotech；Piscataway,New Jersey)。
在再另一个实施方式中，融合蛋白质是其中标志物蛋白质的全部或部分与来自免疫球蛋白家族成员的序列融合的免疫球蛋白融合蛋白。本发明的免疫球蛋白融合蛋白可合并到药物组合物中，并向受试者施用以抑制配体(可溶的或膜结合的)与细胞表面上的蛋白质(受体)之间的相互作用，从而在体内抑制信号转导。免疫球蛋白融合蛋白可用于影响标志物蛋白质的同源配体的生物利用度。配体/受体相互作用的抑制可以是治疗上有用的，用于治疗增殖性和分化性障碍和用于调节(例如，促进或抑制)细胞的存活。此外，本发明的免疫球蛋白融合蛋白可以被用作免疫原而产生针对受试者中的标志物蛋白质的抗体以纯化配体，并在筛选试验中，以鉴别抑制标志物蛋白质与配体的相互作用的分子。
可通过标准的重组DNA技术产生本发明的嵌合和融合蛋白质。在另一个实施方式中，可以通过常规技术(包括自动DNA合成仪)来合成融合基因。或者，可以使用锚定引物进行基因片段的PCR扩增，其中锚定引物导致两个连续的基因片段之间产生互补悬端，其可随后进行退火并重新扩增以产生嵌合的基因序列(见，例如，Ausubel等人，同上)。此外，许多表达载体是市售的，其已编码融合部分(例如，GST多肽)。编码本发明多肽的核酸可以被克隆到这样的表达载体中以至于融合部分被与本发明的多肽同框地连接。
可以使用信号序列来促进标志物蛋白质的分泌和分离。信号序列通常特征是疏水性氨基酸的核心，其一般在一个或多个裂解事件中从分泌过程中的成熟蛋白上被切割。这种信号肽包含加工位点，其允许在成熟蛋白通过分泌途径时信号序列从成熟蛋白切割。因此，本发明涉及具有信号序列的标志物蛋白质、融合蛋白或其片段，以及信号序列已经从其上中被蛋白水解地裂解的这种蛋白质(即，切割产物)。在一个实施方式中，编码信号序列的核酸序列可以被可操作地连接于表达载体中的目标蛋白质，例如标志物蛋白质或其片段。信号序列指导蛋白质的分泌，如从表达载体转化到其中的真核宿主分泌，和随后或同时切割信号序列。然后可以通过本领域公知的方法从细胞外培养基中很容易地纯化蛋白质。或者，可以使用有利于纯化的序列(如用GST结构域)将信号序列连接到目标蛋白质上。
本发明还涉及到标志物蛋白质的变体。这样的变体具有改变的氨基酸序列，其可以作为激动剂(模拟物)或拮抗剂发挥功能。变体可以通过诱变产生，例如，离散的点突变或截短。激动剂可以保留天然存在形式的蛋白质的基本相同的生物活性或生物活性的子集。蛋白质的拮抗剂可以抑制天然存在形式的蛋白质的一个或多个活性，例如，竞争结合于其中包括目标蛋白质的细胞信号级联中的下游或上游成员。因此，特定的生物效应可通过用具有有限功能的变体处理而引起。相对于用天然存在形式的蛋白质进行治疗，用具有蛋白质天然存在形式的一部分生物活性的变体治疗受试者可以在受试者中有较少的副作用。
可以通过针对激动剂或拮抗剂活性筛选本发明的蛋白质的突变体(例如，截短的突变体)的组合文库鉴别作为激动剂(模拟物)或作为拮抗剂发挥功能的标志物蛋白质的变体。在一个实施方式中，变体的杂色文库(variegated library)是通过核酸水平的组合诱变产生的，且由杂色基因文库编码。变体的杂色文库可以通过，例如，将合成寡核苷酸的混合物酶促接合至基因序列中而产生，以使得潜在蛋白质序列的简并集可作为单个多肽或可选地作为一组较大的融合蛋白质(例如，对于噬菌体展示)表达。有很多种方法可用于从简并寡核苷酸序列产生标志物蛋白质的潜在变体的文库。合成简并寡核苷酸的方法在本领域中是已知的(参见，例如，Narang,1983,Tetrahedron 39:3；Itakura等,1984,Annu.Rev.Biochem.53:323；Itakura等,1984,Science 198:1056；Ike等,1983NucleicAcid Res.11:477)。
此外，标志物蛋白质片段的文库可用于产生多肽的杂色群体以用于筛选和随后选择变体标志物蛋白或其片段。例如，可以通过在其中每个分子只存在一个切口(nicking)的条件下用核酸酶处理目的编码序列的双链PCR片段，而使双链DNA变性，使DNA复性以形成其可以包括来自不同的切口产物的正义/反义对的双链DNA，通过用S1核酸酶处理从改组的双链体去除单链部分，和将所获得的片段文库接合至表达载体中来产生编码序列片段的文库。通过该方法，可以得到编码目标蛋白质的氨基末端和各种尺寸的内部片段的表达文库。
本领域中已知用于筛选通过点突变或截短产生的组合文库的基因产物和用于筛选具有选定的属性的基因产物的cDNA文库的几种技术。用于筛选大基因文库的适合于高通量分析的最广泛使用的技术通常包括将基因文库克隆到可复制的表达载体中，用得到的载体文库转化适当的细胞，和在检测所需的活性有利于分离编码其产物被检测的基因的载体的条件下表达该组合基因。递归集合诱变(REM)，一种提高功能突变在文库中的频率的技术，可以结合筛选分析使用以鉴别本发明蛋白质的变体(Arkin和Yourvan,1992,Proc.Natl.Acad.Sci.USA 89:7811-7815；Delgrave等,1993,Protein Engineering 6(3):327-331)。
本发明的另一个方面涉及针对本发明蛋白质的抗体。在优选的实施方式中，所述抗体特异性结合标志物的蛋白质或其片段。本文中可互换使用的术语“抗体”和“多个抗体”指免疫球蛋白分子及包含免疫球蛋白分子的免疫学活性部分的其片段和衍生物(即，这样的部分含有特异性结合抗原如标志物蛋白质(例如标志物蛋白质的表位)的抗原结合位点)。特异性结合本发明蛋白质的抗体是结合该蛋白质但基本上不结合天然含有该蛋白质的样品(例如，生物样品)中的其它分子的抗体。免疫球蛋白分子的免疫活性部分的例子包括，但不限于，单链抗体(scAb)、F(ab)和F(ab')2片段。
本发明的分离的蛋白质或其片段可用作免疫原以产生抗体。可以使用全长蛋白质，或可替代地，本发明提供用作免疫原的抗原性肽片段。本发明蛋白质的抗原性肽包含本发明的蛋白质之一的氨基酸序列的至少8个(优选为10、15、20或30个或更多个)氨基酸残基，和包括至少一个蛋白质的表位，以至于针对该肽产生的抗体与该蛋白质形成特异性的免疫复合物。抗原性肽所包含的优选表位是位于蛋白质表面上的区域，例如，亲水性区域。可以使用疏水性序列分析、亲水性序列分析或类似分析来识别亲水性区域。在优选的实施方式中，分离的标志物蛋白质或其片段用作免疫原。
免疫原通常用来通过免疫合适的(即具有免疫能力的)主体如兔子、山羊、小鼠或其他哺乳动物或脊椎动物制备抗体。合适的免疫原性制剂可以包含，例如，重组表达或化学合成的蛋白质或肽。该制剂还可以包括佐剂，如弗氏完全或不完全佐剂，或类似的免疫刺激剂。优选的免疫原组合物是不含其他人类蛋白质的那些，诸如，例如，使用非人类宿主细胞重组表达本发明蛋白质而形成的免疫原组合物。以这样的方式，获得的抗体组合物具有减少或没有本发明蛋白质之外的人类蛋白质的结合。
本发明提供了多克隆抗体和单克隆抗体。本文所用的术语“单克隆抗体”或“单克隆抗体组合物”是指抗体分子群体，其只包含能够与特定表位免疫反应的一类抗原结合位点。优选的多克隆抗体和单克隆抗体组合物是已被选择为针对本发明蛋白质的抗体的组合物。特别优选的多克隆抗体和单克隆抗体制剂是只含有针对标志物蛋白质或其片段的抗体的制剂。
可以通过使用本发明蛋白质作为免疫原对合适的主体进行免疫来制备多克隆抗体。可以通过标准技术，如用酶联免疫吸附试验(ELISA)，使用固定化多肽随着时间监测免疫主体中的抗体效价。在免疫后的适当时间，例如，当特定的抗体效价最高时，可以从受试者获得产生抗体的细胞，并通过标准技术，例如最初由Kohler和Milstein(1975)Nature256:495-497描述的杂交瘤技术、人B细胞杂交瘤技术(参见Kozbor等，1983,Immunol.Today4:72)、EBV-杂交瘤技术(见Cole等，第77-96页，Monoclonal Antibodies and CancerTherapy,Alan R.Liss,Inc.,1985)或三元杂交瘤技术，来制备单克隆抗体(mAb)。用于产生杂交瘤的技术是众所周知的(一般参见Current Protocols in Immunology,Coligan等编辑,John Wiley&Sons,New York,1994)。产生本发明的单克隆抗体的杂交瘤细胞是通过，例如，使用标准的ELISA分析筛选用于结合目标多肽的抗体的杂交瘤培养物上清液进行检测的。
作为用于制备分泌单克隆抗体的杂交瘤的可选方式，可以通过用目标多肽筛选重组组合免疫球蛋白文库(例如，抗体噬菌体展示文库)来鉴别和分离针对本发明蛋白质的单克隆抗体。用于产生和筛选噬菌体展示文库的试剂盒是市售可得的(例如，PharmaciaRecombinant Phage Antibody System,Catalog No.27-9400-01和Stratagene SurfZAPPhage Display Kit,Catalog No.240612)。此外，特别适合产生和筛选抗体展示文库的方法和试剂的例子可以在例如，5,223,409号美国专利、PCT公开号WO 92/18619、PCT公开号WO91/17271；PCT公开号WO 92/20791、PCT公开号WO92/15679、PCT公开号WO 93/01288、PCT公开号WO 92/01047、PCT公开号WO 92/09690、PCT公开号WO 90/02809；Fuchs等(1991)Bio/Technology 9:1370-1372；Hay等(1992)Hum.Antibod.Hybridomas3:81-85；Huse等，(1989)Science 246:1275-1281；Griffiths等，(1993)EMBO J.12:725-734中找到。
本发明还提供了特异性结合本发明蛋白质的重组抗体。在优选的实施方式中，重组抗体特异性结合标志物蛋白质或其片段。重组抗体包括但不限于，嵌合和人源化单克隆抗体(其包含人和非人部分)、单链抗体和多特异性抗体。嵌合抗体是其中不同部分是来自于不同动物物种的分子，如具有源自于鼠mAb的可变区和人免疫球蛋白恒定区的那些(见，例如，Cabilly等，4,816,567号美国专利和Boss等，4,816,397号美国专利，其全文通过引用的方式并入本文)。单链抗体具有抗原结合位点和由单一多肽组成。它们可以通过本领域中已知的技术产生，例如，使用Ladner等，4,946,778号美国专利(通过引用将其全部并入本文)；Bird等，(1988)Science 242:423-426；Whitlow等，(1991)Methods in Enzymology 2:1-9；Whitlow等，(1991)Methods in Enzymology 2:97-105和Huston等,(1991)Methods inMolecular Design and Modeling:Concepts and Applications203:46-88k描述的方法。多特异性抗体是具有至少两个特异性结合不同抗原的抗原结合位点的抗体分子。这样的分子可以通过本领域已知的技术生产，例如使用在Segal,4,676,980号美国专利(其公开的内容通过引用全部并入本文)，Holliger等，(1993)Proc.Natl.Acad.Sci.USA 90:6444-6448；Whitlow等，(1994)Protein Eng.7:1017-1026和6,121,424号美国专利中描述的方法。
人源化抗体是具有一个或多个来自非人类物种的互补性决定区(CDR)和来自人免疫球蛋白分子的框架区的来自非人类物种的抗体分子(见，例如，Queen，5,585,089号美国专利，通过引用将其全部并入本文)。人源化单克隆抗体可以通过本领域中已知的重组DNA技术生产，例如，使用PCT公开号WO 87/02671、欧洲专利申请184,187、欧洲专利申请171,496、欧洲专利申请173,494、PCT公开号WO 86/01533、4,816,567号美国专利、欧洲专利申请125,023、Better等(1988)Science 240:1041-1043；Liu等(1987)Proc.Natl.Acad.Sci.USA84:3439-3443；Liu等(1987)J.Immunol.139:3521-3526；Sun等(1987)Proc.Natl.Acad.Sci.USA84:214-218；Nishimura等(1987)Cancer Res.47:999-1005；Wood等(1985)Nature 314:446-449和Shaw等(1988)J.Natl.Cancer Inst.80:1553-1559)；Morrison(1985)Science 229:1202-1207；Oi等(1986)Bio/Techniques 4:214；5,225,539号美国专利；Jones等(1986)Nature 321:552-525；Verhoeyan等(1988)Science 239:1534和Beidler等(1988)J.Immunol.141:4053-4060中所述的方法。
更具体地，人源化抗体可以例如，使用不能表达内源性免疫球蛋白重链和轻链基因但是可以表达人重链和轻链基因的转基因小鼠产生。用所选择的抗原(例如，对应于本发明标志物的多肽的全部或部分)以正常的方式免疫转基因小鼠。针对该抗原的单克隆抗体可以使用常规杂交瘤技术获得。转基因小鼠携带的人免疫球蛋白转基因在B细胞分化过程中重新排列，并随后发生类别转换和体细胞突变。因此，使用这样的技术，有可能产生治疗上有用的IgG、IgA和IgE抗体。对于用于产生人抗体的这项技术的综述，参见Lonberg和Huszar(1995)Int.Rev.Immunol.13:65-93。对于用于产生人抗体和人单克隆抗体的这种技术和用于产生这样的抗体的方案的详细讨论，参见，例如，5,625,126号美国专利、5,633,425号美国专利、5,569,825号美国专利、5,661,016号美国专利和5,545,806号美国专利。此外，公司如Abgenix Inc.(Freemont,CA)可从事于使用类似上述的技术提供针对选择的抗原的人类抗体。
可以使用被称为“导向选择”的技术产生识别选定的表位的完全的人抗体。在这种方法中，选定的非人单克隆抗体，例如，鼠抗体，被用于指导选择识别相同表位的完全的人抗体(Jespers等，1994,Bio/technology12:899-903)。
可以在生产(例如，从受试者的血液或血清)或合成后分离本发明的抗体和通过熟知的技术进一步纯化。例如，可以使用蛋白A色谱纯化IgG抗体。可以通过，例如，亲和层析选择(例如，部分纯化)或纯化对本发明的蛋白质特异性的抗体。例如，如本文所述的产生本发明的重组表达和纯化(或部分纯化)的蛋白质，和共价或非共价地结合到固体支持物(如，例如，层析柱)上。然后该柱可以用于从含有针对大量的不同表位的抗体的样品中亲和纯化对本发明的蛋白质特异性的抗体，从而产生基本上纯化的抗体组合物，即基本上不含污染抗体的抗体组合物。在上下文中，基本上纯化的抗体组合物是指抗体样品中含有至多仅30％(以干重计算)的针对本发明所需蛋白质的表位以外的表位的污染抗体，且优选最多20％，还更优选最多10％，并且最优选最多5％(以干重计算)的样品是污染的抗体。纯化的抗体组合物是指组合物中至少99％的抗体是针对本发明的所需蛋白质。
在优选的实施方式中，本发明的基本上纯化的抗体可特异性地结合本发明蛋白质的信号肽、分泌序列、胞外结构域、跨膜或胞质域或者胞质膜。在特别优选的实施方式中，本发明的基本上纯化的抗体特异性结合本发明蛋白质的氨基酸序列的分泌序列或胞外结构域。在更优选的实施方式中，本发明的基本上纯化的抗体特异性结合标志物蛋白质的氨基酸序列的分泌序列或胞外结构域。
通过标准技术，如亲和色谱法或免疫沉淀，可以将针对本发明蛋白质的抗体用于分离该蛋白质。此外，这样的抗体可用于检测标志物蛋白质或其片段(例如，在细胞溶解产物或细胞上清液中)，以评估标志物的表达水平和表达谱。该抗体也可在诊断上被用于监测组织或人体体液中(例如，毒性状态相关的体液中)的蛋白质水平而作为临床检验的部分，例如用于，例如，测定给定的治疗方案的疗效。通过使用抗体衍生物可以有助于检测，其中该抗体衍生物包含与可检测物质偶联的本发明的抗体。可检测物质的例子包括各种酶、辅基、荧光材料、发光材料、生物发光材料和放射性材料。合适的酶的例子包括辣根过氧化物酶、碱性磷酸酶、β-半乳糖苷酶或乙酰胆碱酯酶；合适的辅基复合体的例子包括抗生蛋白链菌素/生物素和抗生物素蛋白/生物素；合适的荧光材料的例子包括伞形酮、荧光素、异硫氰酸荧光素、若丹明、二氯三嗪基胺荧光素、丹磺酰氯或藻红蛋白；发光材料的例子包括鲁米诺；生物发光材料的例子包括萤光素酶、萤光素和水母蛋白；合适的放射性物质的例子包括125I、131I、35S或3H。
本发明的抗体也可以用作治疗癌症的治疗剂。在优选的实施方式中，将本发明的完全人抗体用于治疗性治疗人类癌症受试者，特别是那些患有癌症的受试者。在另一个优选的实施方式中，特异性结合标志物蛋白质或其片段的抗体被用于治疗性治疗。另外，这样的治疗性抗体可以是抗体衍生物或免疫毒素，其包含与治疗性基团如细胞毒素、治疗剂或放射性金属离子偶联的抗体。细胞毒素或细胞毒性剂包括任何对细胞有害的试剂。其实例包括紫杉醇、细胞松弛素B、短杆菌肽D、溴化乙锭、吐根碱、丝裂霉素、依托泊苷，替尼泊苷、长春新碱、长春碱、秋水仙素、阿霉素、柔红霉素、二羟基蒽二酮(dihydroxy anthracindione)、米托蒽醌、光辉霉素、放线菌素D、1-脱氢睾酮、糖皮质激素、普鲁卡因、丁卡因、利多卡因、心得安和嘌呤霉素及其类似物或同源物。治疗剂包括但不限于，抗代谢物(例如，氨甲喋呤、6-巯基嘌呤、6-硫鸟嘌呤、阿糖胞苷、5-氟尿嘧啶、氮烯唑胺)、烷基化剂(如氮芥、塞替派(thioepa)、苯丁酸氮芥、美法仑、卡莫司汀(BSNU)和洛莫司汀(CCNU)、环磷酰胺(cyclothosphamide)、白消安、二溴甘露醇、链脲佐菌素、丝裂霉素C和顺二氯二胺铂(II)(DDP)顺铂)、蒽环类抗生素(如，道诺红霉素(原道诺霉素)和阿霉素)、抗生素(如放线菌素D(原放线菌素)、博莱霉素、光神霉素和氨茴霉素(AMC))和抗有丝分裂剂(例如，长春新碱和长春花碱)。
本发明的偶联抗体可用于改变给定的生物反应，因为药物部分不应理解为限于经典的化学治疗剂。例如，该药物部分可以是具有所需的生物学活性的蛋白质或多肽。这些蛋白质可以包括，例如，毒素如核糖体抑制蛋白质(参见Better等，6,146,631号美国专利，在此全部引入其公开内容)、相思豆毒蛋白、蓖麻蛋白质A、假单胞菌外毒素或白喉毒素；蛋白质如肿瘤坏死因子、α-干扰素、β-干扰素、神经生长因子、血小板源生长因子、组织纤溶酶原激活剂或生物反应调节剂；或生物反应调节剂如，例如，淋巴因子、白介素1(“IL-1”)、白细胞介素2(“IL-2”)、白细胞介素6(“IL-6”)、粒细胞巨噬细胞集落刺激因子(“GM-CSF”)、粒细胞集落刺激因子(“G-CSF”)或其它生长因子。
用于将这些治疗部分与抗体相偶联的技术是众所周知的，见例如，Arnon等,"Monoclonal Antibodies For Immunotargeting Of Drugs In Cancer Therapy",Monoclonal Antibodies And Cancer Therapy,Reisfeld等(eds.),pp.243-56(AlanR.Liss,Inc.1985)；Hellstrom等,"Antibodies For Drug Delivery",Controlled DrugDelivery(2nd Ed.),Robinson等(eds.),pp.623-53(Marcel Dekker,Inc.1987)；Thorpe,"Antibody Carriers Of Cytotoxic Agents In Cancer Therapy:A Review",MonoclonalAntibodies'84:Biological And Clinical Applications,Pinchera等(eds.),pp.475-506(1985)；"Analysis,Results,And Future Prospective Of The Therapeutic Use OfRadiolabeled Antibody In Cancer Therapy",Monoclonal Antibodies For CancerDetection And Therapy,Baldwin等(eds.),pp.303-16(Academic Press 1985)和Thorpe等,"The Preparation And Cytotoxic Properties Of Antibody-Toxin Conjugates",Immunol.Rev.,62:119-58(1982)。
因此，在一个方面，本发明提供了基本上纯化的抗体、抗体片段和衍生物，其全部特异性结合本发明的蛋白质和优选地标志物蛋白质。在各种实施方式中，本发明的基本上纯化的抗体或它们的片段或衍生物可以是人抗体、非人抗体、嵌合抗体和/或人源化抗体。在另一个方面，本发明提供了非人抗体、抗体片段和衍生物，其全部特异性结合本发明的蛋白质和优选标志物蛋白质。这种非人抗体可以是山羊、小鼠、绵羊、马、鸡、兔或大鼠抗体。或者，本发明的非人抗体可以是嵌合的和/或人源化的抗体。此外，本发明的非人抗体可以是多克隆抗体或单克隆抗体。在再进一步的方面，本发明提供了单克隆抗体、抗体片段和衍生物，其全部特异性结合本发明的蛋白质和优选标志物蛋白质。该单克隆抗体可以是人抗体、人源化抗体、嵌合抗体和/或非人抗体。
本发明还提供了含有与可检测物质相结合的本发明抗体及其使用说明的试剂盒。本发明的再另一个方面是药物组合物，其含有本发明的抗体。在一个实施方式中，该药物组合物包含本发明的抗体和药学上可接受的载体。
D、预测医学
本发明涉及预测医学领域，其中诊断分析、预后分析、药物基因组学和监测临床试验被用于预后(预测)的目的，从而预防性地治疗个体。因此，本发明的一个方面涉及用于测定一种或多种标志物蛋白质或核酸的表达水平的诊断分析，以确定个体是否有发生药物诱导毒性的危险。这些分析可用于预后或预测的目的，从而在疾病发病前预防性地治疗个体。
本发明的再另一个方面涉及在临床试验中监测试剂(例如，施用以抑制或者以治疗或预防或药物诱导的毒性的药物或其他化合物{即，为了了解这种治疗可能有的任何药物诱导的毒性效应})对本发明的标志物的表达或活性的影响。在下面的章节中更详细地描述这些和其它试剂。
E、诊断分析
用于检测在生物样品中标志物蛋白质或核酸存在或不存在的示例性方法包括从测试对象获得生物样品(例如，毒性相关的体液或组织样品)和将生物样品与能够检测多肽或核酸(例如，mRNA、基因组DNA或cDNA)的化合物或试剂相接触。因此，本发明的检测方法可以用于，例如，在体外生物样品中和在体内检测mRNA、蛋白质、cDNA或基因组DNA。例如，用于检测mRNA的体外技术包括RNA杂交和原位杂交。用于检测标志物蛋白质的体外技术包括酶联免疫吸附分析(ELISA法)、蛋白质印迹、免疫沉淀和免疫荧光。用于检测基因组DNA的体外技术包括DNA杂交。用于检测mRNA的体内技术包括聚合酶链反应(PCR)、RNA杂交和原位杂交。此外，用于检测标志物蛋白质的体内技术包括向受试者体内引入针对该蛋白质或其片段的标记抗体。例如，可以用其在受试者中的存在和位置可以通过标准的成像技术检测的放射性标记来标记该抗体。
这种诊断和预后分析的一般原理涉及在适当条件下和经过足够允许标志物和探针相互作用和结合的时间制备其中可以包含标志物和探针的样品或反应混合物，从而形成可以从反应混合物中被去除和/或检测的复合物。可以以多种方式进行这些分析。
例如，进行这样的分析的一种方法涉及将标志物或探针锚定在固相载体(也称为基底)上，和在反应结束时检测锚定固相上的目标标志物/探针复合物。在这样的方法的一个实施方式中，可以将用来测定标志物的存在和/或浓度的来自受试者的样品锚定到载体或固相支持物上。在另一个实施方式中，相反的情况是可能的，其中探针可以被锚定到固相上和可以允许来自受试者的样品作为该分析的未锚定组分进行反应。
有许多已建立的方法用于将测定组分锚定到固相上。这些包括，但不限于，通过生物素和抗生蛋白链菌素的偶联被固定的标志物或探针分子。可以使用本领域中已知的技术(例如，生物素化试剂盒，Pierce Chemicals,Rockford,IL)从生物素-NHS(N-羟基琥珀酰亚胺)制备这样的生物素化分析成分，并固定在抗生蛋白链菌素涂布的96孔板(PierceChemical)的孔中。在某些实施方式中，可以预先制备并存储具有固定的分析成分的表面。
用于这些分析的其它合适的载体或固相支持物包括能够结合标志物或探针所属的分子种类的任何材料。众所周知的支持物或载体包括，但不限于，玻璃、聚苯乙烯、尼龙、聚丙烯、尼龙、聚乙烯、葡聚糖、淀粉酶、天然和改性的纤维素、聚丙烯酰胺、辉长岩和磁铁矿。
为了用上述的方法进行分析，将非固定的成分添加到第二成分被锚定于其上的固相上。反应完成后，可以在使得所形成的任何复合物将保持固定在固相上的条件下移除(例如，通过洗涤)未复合的成分。检测锚定在固相上的标志物/探针复合物可以通过本文中概述的多种方法来完成。
在优选的实施方式中，当探针是未锚定的分析成分时，其可以用本文所讨论的并且是本领域技术人员公知的可检测标记直接或间接地标记以用于检测和分析读出的目的。
也可能不经过任一成分(标志物或探针)的进一步操作或标记而直接检测标志物/探针复合物形成，例如，通过利用荧光能量转移的技术(参见，例如，Lakowicz等，5,631,169号美国专利；Stavrianopoulos等，4,868,103号美国专利)。第一“供体”分子上的荧光团标记经选择以使得在用适当波长的入射光激发时，其发射的荧光能量将被第二“受体”分子上的荧光标记吸收，其随之能够由于所吸收的能量而发荧光。可选地，“供体”蛋白质分子可以简单地利用色氨酸残基的自然荧光能量。选择发射不同光波长的标记，这样可以将“受体”分子标记与“供体”的标记区分开来。由于标记之间的能量转移效率与分隔分子的距离有关，可以对分子之间的空间关系进行评估。在分子间发生结合的情况下，在分析中“受体”分子标记的荧光发射应该是最大的。可以通过本领域中公知的标准荧光检测装置(例如，使用荧光计)很方便地测量FET结合事件。
在另一个实施方式中，可以通过利用如实时生物分子相互作用分析(BIA)的技术在不标记任何分析成分(探针或标志物)的情况下完成探针识别标志物的能力的测定(见，例如，Sjolander,S.和Urbaniczky,C.,1991,Anal.Chem.63:2338-2345和Szabo等,1995,Curr.Opin.Struct.Biol.5:699-705)。如本文所用的“BIA”或“表面等离子体激元共振”是用于研究实时生物特异性相互作用而不标记任何的相互作用物的技术(例如，BIAcore)。在结合表面处的质量变化(结合事件的表示)导致表面附近的光的折射率的改变(表面等离激元共振(SPR)的光学现象)，从而产生可检测的信号，该信号可以用作生物分子之间的实时反应的指示。
或者，在另一个实施方式中，可以用标志物和探针作为液相中的溶质进行类似的诊断和预测分析。在这样的分析中，通过多种标准技术中的任何一种(包括但不限于：差速离心法、色谱法、电泳和免疫沉淀)将复合的标志物和探针与未复合的成分分离。在差速离心中，由于复合物根据其不同尺寸和密度而具有的不同的沉降平衡，可通过一系列的离心步骤将标志物/探针复合物与未复合的分析成分分离(参见，例如，Rivas,G.和Minton,A.P.,1993,Trends Biochem Sci.18(8):284-7)。也可以利用标准的色谱技术将复合的分子与未复合的分子分离。例如，凝胶过滤色谱法基于大小分离分子，并例如，通过利用柱形式的适当凝胶过滤树脂，可以将相对较大的成分与相对较小的未复合的成分分离。类似地，可利用与未复合的成分相比标记/探针复合物相对不同的电荷性质将复合物与未复合的成分区分开，例如，通过利用离子交换色谱树脂。这样的树脂和色谱技术是本领域的技术人员众所周知的(见，例如，Heegaard，NH，1998，J.Mol.Recognit.Winter 11(1-6):141-8；Hage,D.S.和Tweed,S.A.J Chromatogr B Biomed Sci Appl 1997Oct 10；699(1-2):499-525)。也可以使用凝胶电泳将复合的分析成分与未结合的成分分离(见，例如，Ausubel等编辑，Current Protocols in Molecular Biology,John Wiley&Sons,New York,1987-1999)。在该技术中，例如，根据大小或电荷分离蛋白质或核酸复合物。为了在电泳过程中维持结合相互作用，非变性凝胶基质材料和没有还原剂存在的条件通常是优选的。对于特定的分析适当的条件和其成分是本领域的技术人员众所周知的。
在特定实施方式中，可以使用在本领域中已知的方法，通过原位和体外形式在生物样品中测定标志物mRNA的水平。术语“生物样品”意在包括从受试者分离的组织、细胞、生物流体及其分离物，以及受试者中存在的组织、细胞和流体。许多表达检测方法使用分离的RNA。对于体外方法，可以利用任何不是针对mRNA的分离而选择的RNA分离技术用于从细胞中纯化RNA(见，例如，Ausubel等编辑，Current Protocols in Molecular Biology,JohnWiley&Sons,New York 1987-1999)。此外，可以通过在本技术领域的技术人员公知的技术很容易地处理大量的组织样品，如，例如，Chomczynski(1989，4,843,155号美国专利)的单步RNA分离方法。
分离的mRNA可被用于杂交或扩增分析中，其包括，但不限于，DNA印迹或RNA印迹分析、聚合酶链反应分析和探针阵列。用于mRNA水平检测的一个优选的诊断方法包括将分离的mRNA与核酸分子(探针)接触，该核酸分子(探针)可以与待检测的基因所编码的mRNA杂交。该核酸探针可以是，例如，全长cDNA或其一部分，如长度至少为7、15、30、50、100、250或500个核苷酸和足以在严格条件下与编码本发明标志物的mRNA或基因组DNA特异性杂交的寡核苷酸。此处描述了本发明的诊断分析法中使用的其它合适的探针。mRNA与探针的杂交表明所关注的标志物正被表达。
在一种形式中，mRNA被固定在固体表面上并与探针接触，例如通过在琼脂糖凝胶上运行分离的mRNA和将mRNA从凝胶中转移到膜(如硝酸纤维素)上。在替代的形式中，探针被固定在固体表面上，并且mRNA与探针接触，例如，在Affymetrix基因芯片阵列中。本领域技术人员可以很容易地将已知的mRNA检测方法适应用于检测本发明的标志物所编码的mRNA的水平。
用于测定样品中的mRNA标志物的水平的替代方法涉及核酸扩增的过程，例如，通过RT-PCR(试验性实施方式在Mullis，1987，4,683,202号美国专利中给出)、连接酶链反应(Barany,1991,Proc.Natl.Acad.Sci.USA,88:189-193)、自持序列复制(Guatelli等，1990,Proc.Natl.Acad.Sci.USA 87:1874-1878)、转录扩增系统(Kwoh等，1989,Proc.Natl.Acad.Sci.USA 86:1173-1177)、Q-β复制酶(Lizardi等,1988,Bio/Technology6:1197)、滚环复制(Lizardi等，5,854,033号美国专利)或任何其他的核酸扩增方法，随后用本领域技术人员熟知的技术检测扩增的分子。如果这样的分子以非常低的数量存在，这些检测方案对核酸分子的检测是特别有用的。如本文所用的，扩增引物被定义为可以与基因的5'或3'区域(分别是正负链，或反之亦然)退火并包含其间的短区域的一对核酸分子。在一般情况下，扩增引物长度是从约10至30个核苷酸且和侧邻约50至200个核苷酸长度的区域。在适当条件下和使用适当的试剂，这样的引物允许扩增含有引物侧邻的核苷酸序列的核酸分子。
对于原位方法，不需要在检测前分离mRNA。在这样的方法中，使用已知的组织学方法制备/处理细胞或组织样品。然后将样品固定在支持物上，通常是载玻片上，和然后与可以与编码标志物的mRNA杂交的探针接触。
作为基于标志物的绝对表达水平进行测定的一种替代方法，可以基于标志物的标准化表达水平进行测定。通过将其表达水平与非标志物的基因(例如，组成型表达的管家基因)的表达进行比较来校正标志物的绝对表达水平而使表达水平标准化。用于标准化的合适的基因包括管家基因，例如肌动蛋白基因或上皮细胞特异性基因。这种标准化允许在一个样品(例如，受试者样品)与另一样品(例如，非疾病或非毒性样品)中或者来自不同来源的样品之间表达水平的比较。
或者表达水平可提供为相对表达水平。为确定标志物的相对表达水平，在测定关注的样品的表达水平之前，测定10个或更多个样品，优选50个或更多个样品的正常与疾病或毒性细胞分离物的标志物表达水平。测定在该多个样品中分析的各个基因的平均表达水平，且将其用作标志物的基线表达水平。然后将对于测试样品测定的标志物的表达水平(绝对表达水平)除以对该标志物获得的平均表达值。这提供了相对表达水平。
优选地，在基线测定中所用的样品来自非毒性的细胞。细胞来源的选择取决于相对表达水平的用途。使用在正常组织中建立的表达作为平均表达评分有助于验证分析的标志物是否是毒性特异性的(相对于正常细胞)。此外，随着更多的数据被积累，平均表达值可以被修正，从而提供基于累积的数据的改进的相对表达值。来自疾病细胞或毒性细胞的表达数据提供了用于分级疾病或毒性状态的严重程度的手段。
在本发明的另一个实施方式中，检测标志物蛋白质。用于检测本发明的标志物蛋白质的一种优选的试剂是能够结合这种蛋白质或其片段的抗体，优选具有可检测标记的抗体。抗体可以是多克隆的，或更优选单克隆的。可以使用完整的抗体或者其片段或衍生物(例如，Fab或F(ab')2)。关于探针或抗体的术语“标记的”意图包括通过将可检测物质与探针或抗体偶联(即物理连接)直接标记探针或抗体，以及通过与直接标记的另一种试剂的反应性而间接标记探针或抗体。间接标记的实例包括用荧光标记的第二抗体检测第一抗体和用生物素末端标记DNA探针以使得其可以用荧光标记的抗生蛋白链菌素检测。
可以使用本领域的技术人员公知的技术从细胞分离蛋白质。所使用的蛋白质分离方法可以是，例如，如Harlow和Lane(Harlow和Lane，1988,Antibodies:A LaboratoryManual,Cold Spring Harbor Laboratory Press,Cold Spring Harbor,New York)中所描述的那些。
可以采用多种形式来检测样品是否含有结合给定抗体的蛋白质。这些形式的例子包括，但不限于，酶免疫分析法(EIA)、放射免疫分析(RIA)、蛋白质印迹分析和酶联免疫吸附试验(ELISA)。技术人员可以很容易地将已知的蛋白质/抗体检测方法适应用于测定细胞是否表达了本发明的标志物。
在一种形式中，可以在如蛋白质印迹或免疫荧光技术的方法中使用抗体或者抗体片段或衍生物来检测所表达的蛋白质。在这类用途中，通常优选的是在固体载体上固定抗体或蛋白质。合适的固相支持物或载体包括能结合抗原或抗体的任何支持物。众所周知的支持物或载体包括玻璃、聚苯乙烯、聚丙烯、聚乙烯、葡聚糖、尼龙、淀粉酶、天然和修饰的纤维素、聚丙烯酰胺、辉长岩和磁铁矿。
本领域技术人员知道用于结合抗体或抗原的许多其它合适的载体，且能够使这样的支持物适应用于本发明。例如，可以在聚丙烯酰胺凝胶电泳上运行从疾病或毒性细胞中分离的蛋白质，并固定到固相支持物如硝酸纤维素上。然后，可以用合适的缓冲液洗涤支持物，接着用可检测地标记的抗体进行处理。然后可以用缓冲液第二次洗涤固相支持物以除去未结合的抗体。然后，可以通过常规方法检测固体支持物上的结合标记的量。
本发明还包括用于检测生物样品中标志物蛋白质或核酸的存在的试剂盒。这种试剂盒可用于测定受试者是否患有药物诱导的毒性或存在增高的风险。例如，该试剂盒可以包含能够检测生物样品中的标志物蛋白质或核酸的标记的化合物或试剂，以及用于测定样品中蛋白质或mRNA量的手段(例如，结合蛋白质或其片段的抗体，或结合编码该蛋白质的DNA或mRNA的寡核苷酸探针)。试剂盒还可以包括解释使用试剂盒获得的结果的说明。
对于基于抗体的试剂盒，试剂盒可以包括，例如：(1)结合于标志物蛋白质的第一抗体(例如，连接于固体支持物)，以及任选地，(2)结合蛋白质或第一抗体且与可检测的标记偶联的不同的第二抗体。
对于基于寡核苷酸的试剂盒，该试剂盒可以包含，例如：(1)寡核苷酸，例如可检测地标记的寡核苷酸，其与编码标志物蛋白质的核酸序列杂交，或(2)用于扩增标志物核酸分子的一对引物。该试剂盒还可以包含，例如，缓冲剂、防腐剂或蛋白质稳定剂。该试剂盒可以进一步包含用于检测可检测标记所需的成分(例如，酶或底物)。该试剂盒还可以包含可进行测定和与测试样品比较的对照样品或一系列对照样品。试剂盒中的各种成分可以封闭在单个容器中，且所有的各种不同容器可以与用于解释使用试剂盒进行分析的结果的说明一起置于单一包装内。
F、药物基因组学
本发明的标志物也可用作药物基因组学标志物。如本文所用的，“药物基因组学标志物”是其表达水平与特定的临床药物反应或在受试者体内的易感性相关的客观生化标志物(参见，例如，McLeod等(1999)Eur.J.Cancer 35(12):1650-1652)。药物基因组学标志物表达的存在或量与受试者的预测响应和更具体地与受试者的疾病或毒性细胞对特定的药物或药物种类的治疗的预测响应相关。通过评估在受试者体内一种或多种药物基因组学标志物的存在或表达量，最适合受试者的或预计将有更大程度的成功的药物治疗可以被选择。例如，基于在受试者中特异性癌症标志物所编码的RNA或蛋白质的存在或量，可以选择被优化用于很可能存在于受试者中的特定肿瘤的治疗的药物或治疗过程。因此利用药物基因组学标志物允许选择或设计对于各个癌症受试者的最适合治疗而不用尝试不同的药物或方案。
药物基因组学的另一个方面涉及改变身体作用于药物的方式的遗传学状态。这些药物遗传学状态可作为罕见的缺陷或作为多态性存在。例如，葡萄糖-6-磷酸脱氢酶(G6PD)缺陷是一种常见的遗传性酶病，其中主要临床并发症是摄入氧化剂药物(抗疟疾药物、磺胺类药物、止痛药、硝基呋喃)和食用蚕豆后的溶血。
作为说明性的实施方式，药物代谢酶的活性是药物作用的强度和持续时间的主要决定因素。药物代谢酶(如N-乙酰基转移酶2(NAT2)和细胞色素P450酶CYP2D6和CYP2C19)的基因多态性的发现已经给为什么有些受试者在服用了标准和安全剂量的药物后无法获得预期的药物效果或表现出过大的药物反应和严重的毒性提供了一个解释。这些多态性在人群中表现为两种表型，强代谢者(EM)和弱代谢者(PM)。PM的患病率在不同人群中不同。例如，编码CYP2D6的基因是高度多态性的，并已在PM中确定了几种突变，其中所有这些都导致功能性CYP2D6的缺失。当他们接受标准剂量时，CYP2D6和CYP2C19弱代谢者非常经常地发生过大的药物反应和副作用。如果代谢产物是活性的治疗成分，PM不显示治疗效应，如由CYP2D6形成的可待因代谢产物吗啡介导的可待因镇痛效果所证明的。另一个极端是所谓的超快代谢者，其对标准剂量无反应。最近，超快代谢的分子基础已被确定为是由于CYP2D6基因的扩增。
因此，可以测定在个体中本发明的标志物的表达水平，从而选择用于该个体的治疗或预防性治疗的适当药剂。此外，药物遗传学研究可用于将编码药物代谢酶的多态性等位基因的基因分型应用于识别个体的药物反应表型。当这一知识被应用至剂量定量或药物选择时，可避免不良反应或治疗失败，且因此当治疗具有本发明标志物的表达的调节子的受试者时提高治疗或预防的效率。
G、监测临床试验
监测药剂(如，药物化合物)对本发明的标志物的表达水平的影响不仅可以被应用于基本的药物筛选，而且可以应用于临床试验。例如，可以在接受心脏毒性或药物诱导毒性的治疗的受试者的临床试验中，监测试剂影响标志物的表达的有效性。在优选的实施方式中，本发明提供了用于监测用药剂(例如，激动剂、拮抗剂、拟肽、蛋白质、肽、核酸、小分子或其他的药物候选物)治疗受试者的有效性的方法，包括以下步骤：(i)在施用药剂前，从受试者获得给药前样品；(ii)检测给药前样品中本发明的一个或多个选择的标志物的表达水平；(iii)从受试者获得一个或多个给药后样品；(iv)检测给药后样品中标志物的表达水平；(v)将给药前样品中标志物的表达水平与一个或多个给药后样品中标志物的表达水平相比较；及(vi)相应地改变药剂对受试者的施用。例如，在治疗过程中增加的标志物基因的表达可以表明无效的剂量和需要提高剂量。相反，标志物基因的表达下降可以表明有效的治疗和无需改变剂量。
H、阵列
本发明还包括含有本发明的标志物的阵列。该阵列可用于分析在阵列中的一个或多个基因的表达。在一个实施方式中，该阵列可以用于分析在组织中的基因表达以确定阵列中的基因的组织特异性。以这种方式，高达约7600个基因可以被同时用于表达的分析。这允许开发显示在一种或多种组织中特异性表达的一组基因的图谱。
除了这样的定性测定，本发明还允许基因表达定量。因此，不仅组织特异性，而且在组织中一组基因的表达水平是可确定的。因此，基因可以基于其本身的组织表达和在该组织中的表达水平被分组。这可用于，例如，确定组织之间或组织中的基因表达的关系。因此，一个组织可以被扰动，且可确定对第二组织中基因表达的影响。在这方面，响应于生物刺激的一种细胞类型对另一种细胞类型的影响可以被确定。这样的确定可用于，例如，了解基因表达水平上细胞-细胞相互作用的影响。如果药剂被治疗性地施用以处理一种细胞类型，但对另一种细胞类型具有不希望的效应，则本发明提供了用于确定不希望的效应的分子基础的分析方法并因此提供共同施用对抗试剂或以其他方式处理不希望的效应的机会。类似地，即使在单一的细胞类型中，可以在分子水平上确定不希望的生物效应。因此，可以确定试剂对靶基因以外的表达的影响和抵消该影响。
在另一个实施方式中，阵列可以用来监测阵列中一个或多个基因的表达的时间过程。这可能发生在各种生物背景下发生，如本文所公开的，例如药物诱导的毒性的发生，药物诱导的毒性的发展，以及过程，如与药物诱导的毒性相关的细胞转化。
阵列也可用于确定基因的表达对同一细胞中或不同细胞中的其他基因的表达的影响。这提供了例如，用于治疗干预的可选分子靶标的选择，如果不能调节最终或下游的靶标。
阵列也可用于确定在正常和异常的细胞中的一种或多种基因的差异表达模式。这提供了可以作为诊断或治疗性干预的分子靶标的一组基因。
VII、获取样品的方法
在本发明的方法中有用的样品包括表达本发明的标志物的任何组织、细胞、组织活检或体液样品。在一个实施方式中，样品可以是组织、细胞、全血、血清、血浆、口腔刮取物、唾液、脑脊液、尿、大便或支气管肺泡灌洗液。在优选的实施方式，组织样品是毒性状态样品。在更优选的实施方式中，组织样品是心血管样品或药物诱导毒性样品。
可以通过多种本领域中已知的技术从受试者获得身体样品，包括，例如，通过使用活组织检查或通过刮取或擦拭一个区域或通过利用针头吸取体液。收集各种身体样品的方法在本领域中是众所周知的。
适用于检测和定量本发明的标志物的组织样品可以是新鲜的、冷冻的或根据本技术领域的技术人员已知的方法固定的。合适的组织样品优选被切片和置于显微镜载片上作进一步分析。另外，固体样品，即，组织样品，可以被溶解和/或均质化，并随后作为可溶性提取物进行分析。
在一个实施方式中，使用，例如，液态氮或二氟二氯甲烷冷冻新得到的组织活检样品。冷冻样品被安装用于使用例如OCT切片，并在低温恒温器中连续切片。连续的切片被收集在玻璃显微镜载片上。对于免疫组化染色，切片可涂覆有，例如，铬明矾、明胶或聚-L-赖氨酸以确保切片粘着到载片上。在另一个实施方式中，在切片之前固定和包埋样品。例如，组织样品可以在例如福尔马林中固定，连续脱水，并包埋在例如石蜡中。
一旦得到样品，可以使用在本领域中已知适合用于检测和定量分析本发明的标志物的任何方法(无论是在核酸或在蛋白质水平上)。这类方法是众所周知的，且包括但不限于蛋白质印迹、RNA杂交、DNA杂交、免疫组织化学、ELISA例如，扩增的ELISA、免疫沉淀、免疫荧光、流式细胞术、免疫细胞化学、质谱分析例如，MALDI-TOF和SELDI-TOF、核酸杂交技术、核酸逆转录方法和核酸扩增方法。在特定的实施方式中，使用例如，与这些蛋白质特异性结合的抗体在蛋白质水平上检测本发明标志物的表达。
样品可能需要被改变以使本发明的标志物易于被抗体结合。在免疫细胞化学或免疫组织化学方法的特定方面，载片可被转移到预处理缓冲液中和任选地加热以增加抗原可达性。加热预处理缓冲液中的样品迅速地破坏了细胞的脂质双层，和使得抗原(可以是新鲜标本中的情况，但通常不是发生在固定标本中的情况)更易于为抗体结合。本文中可互换地使用术语“预处理缓冲液”和“制备缓冲液”，其指用于制备用于免疫染色的细胞学或组织学样品，尤其是通过提高本发明标志物用于抗体结合的可达性的缓冲液。预处理缓冲液可以包含pH特异性的盐溶液、聚合物、洗涤剂或者非离子或阴离子表面活性剂，例如，乙氧基化的阴离子型或非离子型表面活性剂、链烷酸或烷氧基化物或甚至这些表面活性剂的共混物或甚至使用胆汁盐。预处理缓冲液可以是，例如，0.1％至1％的脱氧胆酸、钠盐的溶液、或月桂醇醚-13-羧酸酯钠(例如，Sandopan LS)或和乙氧基化的阴离子复合物的溶液。在一些实施方式中，预处理缓冲液也可以被用作载片存储缓冲液。
使本发明的标志物蛋白质更易于为抗体结合的任何方法可以被用在本发明的实践中，包括本领域中已知的抗原修复方法。参见，例如，Bibbo等(2002)Acta.Cytol.46:25-29；Saqi等(2003)Diagn.Cytopathol.27:365-370；Bibbo等(2003)Anal.Quant.Cytol.Histol.25:8-11，其各自的全部内容通过引用并入本文。
在预处理以增加标志物蛋白质的可达性之后，可以使用合适的封闭剂，例如，如过氧化物酶封闭剂，如过氧化氢来封闭样品。在一些实施方式中，可以使用蛋白质封闭剂封闭样品以防止抗体的非特异性结合。蛋白质封闭剂可以包含，例如，纯化的酪蛋白。然后将抗体(特别是特异性结合本发明的标志物的单克隆抗体或多克隆抗体)与样品一起孵育。本领域的技术人员将会理解，在某些情况下，可以通过检测受试者样品中本发明的标志物蛋白质上的多个表位而得到更准确的诊断或预后。因此，在具体的实施方式中，使用针对本发明标志物的不同表位的至少两个抗体。在使用超过一个抗体时，可以依次将这些抗体作为单独的抗体试剂添加到单一样品中，或作为抗体混合物同时加入。或者，可以将各单个抗体添加到来自同一病人的单独样品中，并汇集所得到的数据。
用于检测抗体结合的技术在本技术领域是众所周知的。可以通过使用产生可检测信号的化学试剂检测结合本发明标志物的抗体，其中该可检测的信号对应于抗体结合的水平，和因此对应于标志物蛋白质的表达水平。在本发明的免疫组织化学或免疫细胞化学方法中，通过使用与标记的聚合物偶联的第二抗体来检测抗体结合。标记的聚合物的例子包括但不限于聚合物-酶偶联物。这些复合物中的酶通常被用于催化发色团沉积在抗原-抗体结合位点处，从而导致对应于目的生物标志物的表达水平的细胞染色。特别感兴趣的酶包括，但不限于，辣根过氧化物酶(HRP)和碱性磷酸酶(AP)。
在本发明的特定免疫组织化学或免疫细胞化学方法中，通过使用与第二抗体偶联的HRP-标记的聚合物检测抗体与本发明标志物的结合。也可以通过使用结合单克隆抗体或多克隆抗体的物种特异性探针试剂以及结合物种特异性探针试剂的与HRP偶联的聚合物检测抗体结合。使用任何发色团对载片进行抗体结合的染色，例如，发色团3,3-二氨基联苯胺(DAB)，然后用苏木精和任选地上蓝剂(例如氢氧化铵或TBS/Tween-20)复染。其它合适的发色团包括，例如，3-氨基-9-乙基咔唑(AEC)。在本发明的一些方面，通过细胞学技师和/或病理学家显微镜检验载片以评估细胞染色，例如，荧光染色(即，标志物表达)。或者，可以通过自动显微镜检或借助于帮助识别阳性染色细胞的计算机软件人工检验样品。
可以通过将抗标志物抗体与可检测物质偶联来促进抗体结合的检测。可检测物质的实例包括各种酶、辅基、荧光材料、发光材料、生物发光材料和放射性材料。合适的酶的例子包括辣根过氧化物酶、碱性磷酸酶、β-半乳糖苷酶或乙酰胆碱酯酶；合适的辅基复合体的例子包括抗生蛋白链菌素/生物素和抗生物素蛋白/生物素；合适的荧光材料的例子包括伞形酮、荧光素、异硫氰酸荧光素、若丹明、二氯三嗪基胺荧光素、丹磺酰氯或藻红蛋白；发光材料的例子包括鲁米诺；生物发光材料的例子包括萤光素酶、虫萤光素和水母发光蛋白；且合适的放射性物质的例子包括125I、131I、35S、14C或3H。
在本发明的一个实施方式中，按上述方法制备冷冻样品，和随后用针对本发明标志物的抗体染色，该抗体使用，例如，Tris-缓冲盐水(TBS)稀释至适当的浓度。通过将载片在生物素化的抗免疫球蛋白中温育检测初级抗体。这个信号可以任选地放大和用抗原的二氨基联苯胺沉淀使其可视化。此外，载片可以任选地用，例如，苏木精复染以使细胞可视化。
在另一个实施方式中，用针对本发明标志物的抗体染色经固定和包埋的样品，并对冰冻切片如上所述进行复染。此外，可任选地用试剂处理样品以放大信号，从而可视化抗体染色。例如，可利用生物素-酪胺(tyramide)的过氧化物酶催化的沉积，生物素-酪胺随后与过氧化物酶偶联的抗生蛋白链菌素反应(催化信号放大(CSA)系统，DAKO，Carpinteria，CA)。
基于组织的分析(即，免疫组织化学)是检测和定量本发明标志物的优选的方法。在一个实施方式中，可以通过免疫组织化学确定是否存在本发明的标志物。在一个实施方式中，免疫组织化学分析使用低浓度的抗标志物抗体，以使得缺乏标志物的细胞不染色。在另一个实施方式中，本发明的标志物是否存在使用利用了高浓度的抗标志物抗体的免疫组织化学方法测定，以使得缺乏标志物蛋白质的细胞重度染色。不染色的细胞包含突变的标志物而不能产生可抗原识别的标志物蛋白质，或者是其中调节标志物水平的途径失调的细胞，从而导致可忽略的标志物蛋白质的稳态表达。
本领域的技术人员将认识到，用于实施本发明方法的特定抗体的浓度将取决于如结合时间、抗体对于本发明标志物的特异性水平和样品制备方法等因素而变化。此外，当使用多个抗体时，所需要的浓度可能受样品被施用于抗体上的顺序影响，例如，作为混合物同时施加或作为单独的抗体试剂顺序地施加。此外，用于可视化抗体与本发明标志物的结合的检测化学作用还必须进行优化以产生所需的信噪比。
在本发明的一个实施方式中，将蛋白质组学的方法，例如，质谱法，用于检测和定量本发明的标志物蛋白质。例如，其中涉及将生物样品(如血清)应用于蛋白质结合芯片的基质辅助激光解析/电离飞行时间质谱法(MALDI-TOF MS)或表面增强激光解析/电离飞行时间质谱法(SELDI-TOF MS)(Wright,G.L.,Jr.等(2002)Expert Rev Mol Diagn2:549；Li,J.等(2002)Clin Chem 48:129；Laronga,C.等(2003)Dis Markers19:229；Petricoin,E.F.等(2002)359:572；Adam,B.L.等(2002)Cancer Res62:3609；Tolson,J.等(2004)LabInvest 84:845；Xiao,Z.等(2001)Cancer Res 61:6029)可用于检测和定量PY-Shc和/或p66-Shc蛋白。质谱方法被描述于，例如，5,622,824、5,605,798和5,547,835号美国专利中，其各自的全部内容并入本文作为参考。
在其它实施方式中，在核酸水平检测本发明标志物的表达。用来评估表达的基于核酸的技术在本领域中是众所周知的，并包括，例如，测定来自受试者样品中标志物mRNA的水平。许多表达检测方法使用分离的RNA。任何不是针对mRNA的分离选择的RNA分离技术可以用于从表达本发明标志物的细胞纯化RNA(参见，例如，Ausubel等编，(1987-1999)Current Protocols in Molecular Biology(John Wiley&Sons,New York))。此外，可以使用那些本领域的技术人员熟知的技术如，例如，Chomczynski(1989，4,843,155号美国专利)的单步RNA分离过程，很容易地处理大量组织样品。
术语“探针”是指能够选择性地结合本发明标志物(例如，核苷酸转录物和/或蛋白质)的任何分子。探针可以由本技术领域的技术人员合成，或来自于适当的生物制剂。探针可以特别地设计为被标记的。可以被用作探针的分子的实例包括，但不限于，RNA、DNA、蛋白质、抗体和有机分子。
分离的mRNA可以被用在杂交或扩增分析中，其包括但不限于，DNA或RNA印迹分析、聚合酶链反应分析和探针阵列。用于检测mRNA水平的一种方法涉及将分离的mRNA与可以与标志物mRNA杂交的核酸分子(探针)相接触。该核酸探针可以是，例如，全长cDNA或其一部分，如至少为7、15、30、50、100、250或500个核苷酸长度和足以在严格条件下与标志物基因组DNA特异性杂交的寡核苷酸。
在一个实施方式中，mRNA被固定在固体表面上，并与探针接触，例如通过在琼脂糖凝胶上运行分离的mRNA，和将mRNA从凝胶转移到膜上，如硝酸纤维素。在替代的实施方式中，探针被固定在固体表面上，并将mRNA与探针接触，例如，在Affymetrix基因芯片阵列中。熟练的技术人员可以很容易地将已知的mRNA检测方法适应用于检测标志物mRNA的水平。
用于确定样品中标志物mRNA的水平的替代方法涉及核酸扩增的过程，例如，通过RT-PCR(Mullis，1987年，4,683,202号美国专利中公开的实验实施方式)、连接酶链反应(Barany(1991)Proc.Natl.Acad.Sci.USA88:189-193)、自持的序列复制(Guatelli等(1990)Proc.Natl.Acad.Sci.USA 87:1874-1878)、转录扩增系统(Kwoh等(1989)Proc.Natl.Acad.Sci.USA 86:1173-1177)、Q-β复制(Lizardi等(1988)Bio/Technology 6:1197)、滚环复制(Lizardi等人，5,854,033号美国专利)或任何其他的核酸扩增方法，随后使用本领域的技术人员熟知的技术检测扩增的分子。如果这样的分子以非常低的数量存在，则这些检测方案对于核酸分子的检测是特别有用的。在本发明的特定方面中，通过定量荧光RT-PCR(即，TaqManTM系统)评估标志物的表达。这类方法通常利用对于本发明的标志物特异性的寡核苷酸引物对。设计对于已知序列特异性的寡核苷酸引物的方法是本领域中众所周知的。
可以使用膜印迹(如用于杂交分析中的，例如RNA印迹、DNA印迹、点印迹等)或微孔、样品管、凝胶、珠或纤维(或任何包含结合的核酸的固体支持物)监测本发明标志物的表达水平。见5,770,722、5,874,219、5,744,305、5,677,195和5,445,934号美国专利，其通过引用的方式并入本文。检测标志物的表达也可包括使用在溶液中的核酸探针。
在本发明的一个实施方式中，微阵列被用于检测本发明标志物的表达。因为不同的实验之间的可重复性，微阵列特别适合用于此目的。DNA微阵列提供了一种用于同时测量大量基因的表达水平的方法。各个阵列由可附着到固体支持物上的捕获探针的重复图案组成。标记的RNA或DNA与在阵列上的互补探针杂交，然后通过激光扫描检测。阵列上各个探针的杂交强度被确定并转换为代表相对基因表达水平的定量值。见6,040,138、5,800,992和6,020,135、6,033,860和6,344,316号美国专利，本文通过引用引入。高密度寡核苷酸阵列对于测定样品中大量RNA的基因表达谱是特别有用的。
使用本发明的方法，其中可包括本领域技术人员已知的回归分析的方法，可以利用本发明标志物的量和/或标志物量的数学关系来计算在进行药物治疗的受试者中毒性状态(例如，药物诱导的毒性或心脏毒性)的风险，治疗方案对于治疗的功效，预防或消除毒性状态等。例如，适当的回归模型包括但不限于，CART(例如，Hill,T和Lewicki,P.(2006)“STATISTICS Methods and Applications”StatSoft,Tulsa,OK)、Cox(例如，www.evidence-based-medicine.co.uk)、指数、正态和对数正态(例如，www.obgyn.cam.ac.uk/mrg/statsbook/stsurvan.html)、逻辑(例如，www.en.wikipedia.org/wiki/Logistic_regression)、参数、非参数、半参数(例如，www.socserv.mcmaster.ca/jfox/Books/Companion)、线性(例如，www.en.wikipedia.org/wiki/Linear_regression)或加性(例如，www.en.wikipedia.org/wiki/Generalized_additive_model)。
在一个实施方式中，回归分析包括标志物的量。在另一个实施方式中，回归分析包括标志物数学关系。在再另一实施方式中，标志物的量和/或标志物数学关系的回归分析可以包括附加的临床和/或分子协变量。这种临床协变量包括但不限于，淋巴结状态、肿瘤阶段、肿瘤分级、肿瘤大小、治疗方案，如化疗和/或放射治疗、临床结果(例如，复发、疾病特异性生存率、治疗失败)和/或随诊断后时间变化的临床结果、治疗开始后的时间和/或完成治疗后的时间。
VIII.试剂盒
本发明还提供了组合物和试剂盒，其用于鉴别具有引起药物诱导毒性(例如，心脏毒性)风险的试剂，用于预后心脏毒性状态，例如，药物诱导的心脏毒性、毒性状态的复发或正在接受心脏毒性治疗的受试者的生存。这些试剂盒包括以下的一种或多种：特异性结合本发明的标志物的可检测抗体、特异性结合本发明的标志物的可检测抗体、用于获得和/或制备受试者目标组织样品用于染色的试剂和使用说明。
本发明的试剂盒可任选地包含可用于执行本发明的方法的附加成分。举例来说，试剂盒可以包含适于退火互补的核酸或用于将抗体与其特异性结合的蛋白质相结合的流体(如SSC缓冲液)、一个或多个样品室、说明材料(其描述了本发明方法的性能)和组织特异性的对照/标准品。
IX.筛选分析
本发明的靶标包括，但不限于，本文中所列的基因和/或蛋白质。基于本文中申请人所描述的实验结果，可以将毒性状态中调节的关键蛋白质与不同的途径或分子组相关联或分类到不同的途径或分子组中，包括细胞骨架成分、转录因子、凋亡反应、戊糖磷酸途径、生物合成途径、氧化应激(促氧化剂)、膜改变和氧化磷酸化代谢。因此，在本发明的一个实施方式中，标志物可以包括一个或多个选自表2中所列标志物的基因(或蛋白质)。在一些实施方式中，标志物是上述基因(或蛋白质)中至少两个、三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个、十三个、十四个、十五个、十六个、十七个、十八个、十九个、二十个、二十五个、三十个、40、50、60、70、80、90、100、110、120、130、140、150、160或更多个的组合。
用于鉴别所鉴定的标志物的调节子的筛选分析描述如下。
本发明还提供了用于鉴别调节子，即，候选或测试化合物或试剂(如蛋白质、肽、拟肽、类肽、小分子或其他药物)的方法(在此也称为“筛选分析”)，该调节子用于通过调节本发明标志物的表达和/或活性来治疗或预防毒性状态。这些分析典型地包括本发明的标志物和一个或多个分析成分之间的反应。其它成分可以是测试化合物本身，或测试化合物和本发明标志物的天然结合伴体的组合。通过试验(如本文所述的那些)鉴别的化合物可能例如，用于调节(例如，抑制、缓解、治疗或预防)疾病状态或毒性状态的侵袭性。
可以从任何可得来源得到用于本发明的筛选试验中的测试化合物，包括天然和/或合成化合物的系统的文库。测试化合物也可以通过本领域中已知的组合文库方法中的众多途径中的任何一种获得，包括：生物学文库、类肽文库(具有肽的功能，但具有新型的非肽主链的分子的文库，该非肽主链具有对酶降解的抗性但仍然保持活性；见，例如，Zuckermann等，1994,J.Med.Chem.37:2678-85)；可空间定址的平行固相或液相文库；需要去卷积的合成文库方法；“一珠一化合物”文库方法；和采用亲和层析选择的合成文库方法。生物学文库和类肽文库途径限于肽文库，而其他四个途径适用于肽、非肽低聚物或化合物的小分子文库(Lam,1997,Anticancer Drug Des.12:145)。
可以在现有技术中找到用于合成分子文库的方法的例子，例如：DeWitt等(1993)Proc.Natl.Acad.Sci.U.S.A.90:6909；Erb等(1994)Proc.Natl.Acad.Sci.USA 91:11422；Zuckermann等(1994).J.Med.Chem.37:2678；Cho等(1993)Science 261:1303；Carrell等(1994)Angew.Chem.Int.Ed.Engl.33:2059；Carell等(1994)Angew.Chem.Int.Ed.Engl.33:2061；和Gallop等(1994)J.Med.Chem.37:1233。
化合物的文库可以存在于溶液中(例如，Houghten，1992,Biotechniques13:412-421)或珠(Lam,1991,Nature 354:82-84)、芯片(Fodor,1993,Nature364:555-556)、细菌和/或孢子(Ladner的5,223,409号美国专利)、质粒(Cull等1992,Proc Natl Acad Sci USA89:1865-1869)或噬菌体(Scott和Smith，1990,Science 249:386-390；Devlin,1990,Science 249:404-406；Cwirla等，1990,Proc.Natl.Acad.Sci.87:6378-6382；Felici,1991,J.Mol.Biol.222:301-310；Ladner，同上)上。
本发明的筛选方法包括将毒性状态细胞与测试化合物接触，并确定测试化合物调节细胞中本发明的标志物的表达和/或活性的能力。可如本文所述地测定本发明的标志物的表达和/或活性。
在另一个实施方式中，本发明提供了用于筛选候选物或测试化合物的分析方法，其是本发明标志物或其生物活性部分的底物。在再另一实施方式中，本发明提供用于筛选候选物或测试化合物的分析方法，该候选物或测试化合物结合本发明的标志物或其生物活性部分。可以例如，通过将测试化合物与放射性同位素或酶标记偶联以使得化合物与标志物的结合可以通过检测复合物中标记的标志物化合物而测定，从而完成测试化合物直接结合标志物的能力的测定。例如，可以用131I、125I、35S、14C或3H直接或间接地标记化合物(例如，标志物底物)，并通过射电辐射的直接计数或通过闪烁计数检测放射性同位素。或者，可以用，例如，辣根过氧化物酶、碱性磷酸酶或荧光素酶酶学标记分析成分，并通过测定适当的底物向产物的转化而检测酶标记。
本发明还涉及由上述筛选分析鉴别的新型药剂。因此，进一步在适当的动物模型中使用如本文所述的鉴别的试剂在本发明的范围之内。例如，可以在动物模型中使用如本文所述地鉴别的能够调节本发明标志物的表达和/或活性的试剂，以确定用该试剂进行治疗的疗效、毒性或副作用。或者，可以在动物模型中使用如本文所述被鉴别的试剂以确定这种试剂的作用机制。此外，本发明涉及通过如上所述的方法鉴别的新型药剂用于如上所述的治疗。
本发明的示例
实施例1：采用平台技术建立药物诱导心脏毒性的模型
在这个实施例中，采用在国际PCT申请No.PCT/US2012/027615中详细描述的平台技术来整合从定制的药物诱导心脏毒性模型获得的数据，和确定驱动发病机制/药物心脏毒性的新的蛋白质/途径。从该分析得到的关系图谱已经提供了药物诱导心脏毒性生物标志物。
健康心脏中，收缩功能取决于脂肪酸和碳水化合物氧化的平衡。摄取、利用、细胞器生物合成和非脂肪组织(心脏和肝脏)中的分泌的慢性失调被认为是线粒体损伤和功能障碍的核心和药物诱导的心脏毒性中的关键角色。申请人在此描述了将蛋白质和脂质印记与专门着眼于细胞生物能量学和线粒体膜功能的功能终点分析相结合的系统途径。用一组药物处理补充有过度脂肪酸和高血糖的包含糖尿病和正常心肌细胞的体外模型以创建毒性的印记和潜在机制。申请人证实了药物在通过在各种水平上破坏能量代谢成分使线粒体失稳中的变化的效应，包括：(i)控制线粒体能量代谢基因的表达的转录网络的失调；(ii)诱导糖尿病心肌细胞中的GPAT1和taffazin，从而开始磷脂的从头合成和在线粒体膜中改造；及(iii)糖尿病心肌细胞中脂肪酸的命运改变，从而影响摄取、脂肪酸氧化和ATP合成。此外，申请人将湿式实验室生物学的能力与基于人工智能的数据挖掘平台相结合以生成基于贝叶斯模型的因果网络。导致正常细胞功能丧失的蛋白质和脂肪的网络被用来分辨诱导药物毒性的机制与细胞保护机制。这种新途径将作为强大的新工具来了解毒性的机制，同时允许开发校正改变的表型的更安全的疗法。
人心肌细胞经受模拟疾病相关细胞在体内经历的糖尿病环境的条件。具体而言，将细胞暴露于高血糖条件和高血脂条件。高血糖条件是通过在含有22mM的葡萄糖的培养基中培养细胞诱导的。高血脂条件是通过将细胞培养在含有1mM L-肉碱，0.7mM的油酸和0.7mM的亚油酸的培养基中诱导的。
通过将细胞暴露于用已知导致心脏毒性的糖尿病药物(T)、救援分子(R)或者糖尿病药物和救援分子两者(T+R)处理的“环境扰动”，另外地“探询”含有上述细胞的细胞模型，其中该细胞暴露于上面所描述的各种条件。具体而言，细胞用糖尿病的药物处理或用0、50μM或100μM的救援分子辅酶Q10处理；或用糖尿病药物和救援分子辅酶Q10两者处理。
在治疗后的不同的时间(包括在处理6个小时后)收集来自具有各种扰动处理的各个条件的细胞样品。对于某些条件，还收集和分析培养基样品。
使用上面的发明详述中详细描述的技术，对于为各个条件和具有各种“环境扰动”(即，糖尿病药物处理、辅酶Q10处理或两者)收集的细胞和培养基样品进行通过定量蛋白质组学的总细胞蛋白质表达变化的iProfiling分析。使用Biorad CFX-384扩增系统进行转录谱实验。数据收集(Ct)后，使用如制造商的说明中列出的δCt方法测定相对于对照的最终倍数变化。用质谱进行脂质组学实验。基本上按制造商推荐的通过使用Seahorse分析仪测定功能分析，如耗氧率OCR。通过由推靠Seahorse培养板的药盒形成的7微升室中的电极记录OCR。
如图20所示，对比了扰动和未扰动处理之间糖尿病心肌细胞(高血糖和高血脂条件化的心肌细胞)中的人线粒体能量代谢基因的转录网络和表达。具体而言，比较用糖尿病药物处理的糖尿病心肌(T)与未经治疗的糖尿病心肌细胞样品(UT)之间人线粒体能量代谢基因的转录网络和表达的数据。比较用糖尿病药物和救援分子辅酶Q10两者处理的糖尿病心肌细胞(T+R)和未经处理的糖尿病心肌细胞样品(UT)之间人线粒体能量代谢基因的转录网络和表达的数据。与来自未处理的糖尿病心肌细胞的数据相比，当用糖尿病药物处理糖尿病心肌细胞时，某些基因的表达和转录发生改变。证明救援分子辅酶Q10逆转糖尿病药物的毒性作用并使基因表达和转录正常化。
如图21A所示，心肌细胞在正常血糖(NG)或高血糖(HG)条件中培养，和用单独的糖尿病药物(T)或糖尿病药物和救援分子辅酶Q10两者(T+R)进行处理。用蛋白质印迹测试各种条件和各个治疗的GPAT1和TAZ的蛋白质表达水平。在高血糖条件化的和糖尿病药物处理的心肌细胞中GPAT1和TAZ均上调。当用糖尿病药物和救援分子辅酶Q10两者处理高血糖条件化的心肌细胞时，GPAT1和TAZ的上调的蛋白质表达水平被正常化。
如图22A所示，对高血糖条件化的心肌细胞样品进行线粒体耗氧率(％)实验。高血糖条件化的心肌细胞未进行处理(UT)、用已知引起心脏毒性的糖尿病药物T1处理、用已知引起心脏毒性的糖尿病药物T2处理、用糖尿病药物T1和救援分子辅酶Q10两者处理(T1+R)或者用糖尿病药物T2和救援分子辅酶Q10两者处理(T2+R)。与未处理的对照样品相比，当用糖尿病药物T1或T2处理高血糖条件化的心肌细胞时，线粒体OCR下降。然而，当用糖尿病药物和救援分子辅酶Q10两者(T1+R或T2+R)处理高血糖条件化的心肌细胞时，线粒体OCR正常化。
如图22B所示，对高血糖条件化的心肌细胞样品进行线粒体ATP合成实验。高血糖条件化的心肌细胞未经处理(UT)、用糖尿病药物处理(T)或用糖尿病药物和救援分子辅酶Q10两者(T+R)处理。与未处理的对照样品相比，当用糖尿病药物(T)处理高血糖条件化的心肌细胞时，线粒体ATP合成被抑制。
如图23所示，根据收集的蛋白质组学数据，通过药物处理下调的蛋白质由术语GO注释。当用已知导致心脏毒性的糖尿病药物处理高血糖条件化的心肌细胞时，参与线粒体能量代谢的蛋白质被下调。
然后由REFSTM系统处理为各种条件和具有各个扰动收集的蛋白质组学、脂质组学、转录谱分析、功能分析和蛋白质印迹数据。从对于暴露于各个扰动(例如，糖尿病药物、辅酶Q10或两者)的一种特定条件(例如，高血糖或高血脂)获得的组合数据生成复合扰动网络。从对于没有扰动(未处理的)的相同的一种特定条件(例如，高血糖或高血脂)获得的组合数据生成复合未扰动网络。类似地，从对于暴露于各个扰动(例如，糖尿病药物、辅酶Q10或两者)的第二对照条件(例如，正常血糖)获得的组合数据生成复合扰动网络。从对于无扰动(未处理)的相同的第二对照条件(例如，正常血糖)获得的组合数据生成复合未扰动网络。
如在上面的发明详述中所详细描述的，模拟(通过增加或减少10倍)上述一致复合网络中的各个节点以使用REFSTM生成模拟网络。
使用R编程语言通过定制的程序提取在模拟网络中连接父节点和子节点的各个边界的曲线下面积和倍数变化，其中R编程语言是用于统计计算和制图的开源软件环境。
从模拟的复合网络生成Δ网络。为生成响应于糖尿病药物的药物诱导心脏毒性条件与正常条件的差异网络(Δ网络)，使用PERL编程语言通过定制的程序如图24中所说明的进行比较步骤。
具体而言，如图24中所示，未处理是指在高血糖条件下未处理的对照心肌细胞的蛋白质表达网络。药物是指在高血糖条件下糖尿病药物处理的心肌细胞的蛋白质表达网络。来自药物∩未处理Δ网络中药物的独特边界如图25所示。
具体来说，使用定制的Perl程序对比高血糖条件下未处理的心肌细胞的模拟复合图谱与高血糖条件下经糖尿病药物处理的心肌细胞的模拟复合图谱以生成高血糖条件下糖尿病药物处理的心肌细胞的独特边界。将来自PERL和R程序的输出输入到Cytoscape(一种开源程序)中以生成Δ网络的可视化表示。如图25中所示，该网络代表高血糖条件下心肌细胞/心脏毒性模型中糖尿病药物相对于未处理所驱动的Δ网络。
从图25所示的药物诱导毒性条件对正常条件的差异网络中，鉴别了驱动药物诱导心脏毒性的病理生理的蛋白质，如GRP78、GRP75、TIMP1、PTX3、HSP76、PDIA4、PDIA1、CA2D1。这些蛋白质可以充当用于鉴别其他心脏毒性诱导药物的生物标志物。这些蛋白质也可以用作用于鉴别可以减轻心脏毒性的试剂的生物标志物。
在本实施例中所描述的实验表明，在暴露于药物处理的糖尿病心肌细胞中扰动的膜生物学和改变的游离脂肪酸的命运代表药物诱导毒性的中心部分。数据集成和网络生物学使人们更好地了解心脏毒性和鉴别预测心脏毒性的新的生物标志物。
实施例2：使用药物诱导心脏毒性模型鉴别另外的心脏毒性标志物
类似地使用以上实施例1中所述的平台技术来整合从相同的定制心脏毒性模型获得的更多数据。使用五名病人的心肌细胞系来形成心脏毒性的模型，如以上详细描述中解释的。然后将这五个心肌细胞系进行线粒体ATP分析以分析在糖尿病状态(高血糖)和正常状态(正常血糖)下由药物处理或不存在药物处理(表示为+和-)引起的线粒体功能障碍。只在5个心脏毒性模型的2个中，在药物处理时在糖尿病状态下观察到了线粒体ATP的下降(参见图30)。这些进一步实验的结果导致另外的驱动药物心脏毒性病理的新蛋白质/途径的鉴别，如图26-34中概括的。
因果相互作用网络鉴别了几个用于药物诱导心脏毒性的新的生物标志物和潜在治疗靶标。如图28、29、31-33中所示的从这个分析获得的关系图谱已经提供了另外的药物诱导心脏毒性生物标志物，所述生物标志物列于以下的表2中。这些生物标志物可以用于预测药物的药物诱导心脏毒性，用于药物诱导心脏毒性的诊断/预后和用于鉴别可以降低或缓解药物诱导心脏毒性的救援剂。
表2：通过探询式生物学发现平台鉴别的生物标志物
在一个实施方式中，选自TIMP1、PTX3、HSP76、FINC、CYB5、PAI1、IBP7(IGFBP7)、1C17、EDIL3、HMOX1、NUCB1、CS010、HSPA4的两个、三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个或十三个标志物的一组可以用于预测药物的药物诱导心脏毒性，用于药物诱导心脏毒性的诊断/预后，用于鉴别可以降低或缓解药物诱导心脏毒性的救援剂。
在表2中所列的标志物中，之前已经报道了PTX3、PAI1、IBP7(IGFBP7)作为心肌病的标志物。已经报道了GRP78和PDIA3用作ER应激和缺氧损伤的重要指示。已经通过上述平台技术针对药物诱导心脏毒性鉴别出这些标志物的事实已经验证了这一平台技术用于探测新的药物诱导心脏毒性生物标志物。
表2中所列标志物的sDNA序列列于附录A中，并且是本领域已知的。
通过引用引入
可能在本申请全文中引用的所有被引用文献(包括参考文献、专利、专利申请和网站)的内容以及其中所引用的文献以其整体在此明确通过引用并入本文。除非另有说明，本发明的实施将采用在本技术领域是众所周知的蛋白质制剂的常规技术。
等同
本发明可以以其它的具体形式实施而不背离其精神或实质特征。因此，前述的实施方式在所有方面被视为说明性的而不是限制本文所描述的发明。因此，本发明的范围是由所附权利要求而不是由前面的描述决定，因此被包含在本发明的权利要求书的等价物的含义和范围内的所有变化意图包含在本发明范围之内。
附录A
Grp78
正式符号:HSPA5
正式名称:热休克70kDa蛋白5(葡萄糖-调控蛋白,78kDa)
基因ID:3309
生物体:智人
其他别名:BIP；MIF2；GRP78
其他命名:78kDa葡萄糖-调控蛋白；内质网腔Ca(2+)-结合蛋白grp78；免疫球蛋白重链-结合蛋白
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_005347.4
基因座 NM_005347
登录号 NM_005347
蛋白质序列:
NCBI参照序列:NP_005338.1
基因座 NP_005338
登录号 NP_005338
Grp75
正式符号:HSPA9
正式名称:热休克70kDa蛋白9(致死蛋白(mortalin))
基因ID:3313
生物体:智人
其他别名:CSA；MOT；MOT2；GRP75；PBP74；GRP-75；HSPA9B；MTHSP75
其他命名:75kDa葡萄糖调控蛋白；热休克70kD蛋白9B；致死蛋白,核周的；致死蛋白-2；p66-致死蛋白；肽结合蛋白74；应激-70蛋白,线粒体的
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_004134.6
基因座 NM_004134
登录号 NM_004134
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_004125.3
基因座 NP_004125
登录号 NP_004125
TIMP1
正式符号:TIMP1
正式名称:TIMP金属肽酶抑制剂1
基因ID:基因ID:7076
生物体:智人
其他别名:RP1-230G1.3,CLGI,EPA,EPO,HCI,TIMP
其他命名:TIMP-1；胶原酶抑制剂；红血球加强活性；红血球-加强活性；成纤维细胞胶原酶抑制剂；金属蛋白酶抑制剂1；金属蛋白酶组织抑制剂1
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_003254.2
基因座 NM_003254
登录号 NM_003254
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_003245.1
基因座 NP_003245
登录号 NP_003245
PTX3
正式符号:PTX3
正式名称:pentraxin 3,long
基因ID:5806
生物体:智人
其他别名:TNFAIP5,TSG-14
其他命名:TNFα-诱导蛋白5；pentaxin-相关基因,通过IL-1β,肿瘤坏死因子，α诱导蛋白5快速诱导；pentaxin-相关蛋白PTX3；pentraxin-3；pentraxin-相关基因,通过IL-1β快速诱导；pentraxin-相关蛋白PTX3；肿瘤坏死因子α-诱导蛋白5；肿瘤坏死因子,α-诱导蛋白5；肿瘤坏死因子-可诱导基因14蛋白；肿瘤坏死因子-可诱导蛋白TSG-14
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_002852.3
基因座 NM_002852
登录号 NM_002852
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_002843.2
基因座 NP_002843
登录号 NP_002843
HSP76
正式符号:HSPA6
正式名称:热休克70kDa蛋白6(HSP70B')
基因ID:3310
生物体:智人
其他别名:
其他命名:热休克70kDa蛋白6；热休克70kDa蛋白B'；热休克70kD蛋白6(HSP70B')
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_002155.3
基因座 NM_002155
登录号 NM_002155
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_002146.2
基因座 NP_002146
登录号 NP_002146
PDIA4
正式符号:PDIA4
正式名称:蛋白质二硫化物异构酶家族A,成员4
基因ID:9601
生物体:智人
其他别名:ERP70,ERP72,ERp-72
其他命名:ER蛋白70；ER蛋白72；内质网驻留蛋白70；内质网驻留蛋白72；蛋白质二硫化物异构酶相关蛋白(钙-结合蛋白,肠-相关)；蛋白质二硫化物异构酶-相关4；蛋白二硫化物-异构酶A4
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_004911.4
基因座 NM_004911
登录号 NM_004911
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_004902.1
基因座 NP_004902
登录号 NP_004902
PDIA1
正式符号:P4HB
正式名称:脯氨酰4-羟化酶,β多肽
基因ID:5034
生物体:智人
其他别名:DSI,ERBA2L,GIT,P4Hbeta,PDI,PDIA1,PHDB,PO4DB,PO4HB,PROHB
其他命名:细胞甲状腺激素-结合蛋白；胶原蛋白脯氨酰4-羟化酶β；谷胱甘肽-胰岛素转氢酶；p55；前胶原-脯氨酸,2-氧戊二酸4-加双氧酶(脯氨酸4-羟化酶),β多肽；脯氨酰4-羟化酶亚基β；蛋白质二硫化物异构酶家族A,成员1；蛋白质二硫化物异构酶-相关1；蛋白质二硫化物异构酶/氧化还原酶；蛋白质二硫化物异构酶；前胶原蛋白羟化酶；甲状腺激素-结合蛋白p55
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_000918.3
基因座 NM_000918
登录号 NM_000918
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_000909.2
基因座 NP_000909
登录号 NP_000909
CA2D1
正式符号:CACNA2D1
正式名称:钙通道,电压-依赖性,α2/δ亚基1
基因ID:781
生物体:智人
其他别名:H_DJ0560O14.1,CACNA2,CACNL2A,CCHL2A
其他命名:钙通道,L型,α2多肽；二氢吡啶-敏感型L-型,钙通道α-2/δ亚基；电压-依赖性钙通道亚基α-2/δ-1；电压-门控钙通道亚基α-2/δ-1
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_000722.2
基因座 NM_000722
登录号 NM_000722
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_000713.2
基因座 NP_000713
登录号 NP_000713
GPAT1
正式符号:GPAM
正式名称:甘油-3-磷酸酰基转移酶,线粒体的
基因ID:57678
生物体:智人
其他别名:RP11-426E5.2,GPAT,GPAT1
其他命名:GPAT-1；甘油3-磷酸酰基转移酶,线粒体的；甘油-3-磷酸酰基转移酶1,线粒体的
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001244949.
基因座 NM_001244949
登录号 NM_001244949
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001231878.1
基因座 NP_001231878
登录号 NP_001231878
TAZ
正式符号:TAZ
正式名称:tafazzin
基因ID:6901
生物体:智人
其他别名:XX-FW83563B9.3,BTHS,CMD3A,EFE,EFE2,G4.5,LVNCX,Taz1
其他命名:蛋白G4.5
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_000116.3
基因座 NM_000116
登录号 NM_000116
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_000107.1
基因座 NP_000107
登录号 NP_000107
CO1A2
正式符号:COL1A2
正式名称:胶原蛋白,I型,α2
基因ID:1278
生物体:智人
其他别名:OI4
其他命名:α2(I)-胶原蛋白；α-2I型胶原蛋白；胶原蛋白I,α-2多肽；胶原蛋白α-2(I)链；皮肤，肌腱和骨的胶原蛋白，α-2链；I型前胶原蛋白
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_000089.3
基因座 NM_000089
登录号 NM_000089
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_000080.2
基因座 NP_000080
登录号 NP_000080
LAMC1
正式符号:LAMC1
正式名称:层粘连蛋白,γ1(原来的LAMB2)
基因ID:3915
生物体:智人
其他别名:RP11-181K3.1,LAMB2
其他命名:S-LAMγ；S-层粘连蛋白亚基γ；层粘连蛋白B2链；层粘连蛋白亚基γ-1；层粘连蛋白-10亚基γ；层粘连蛋白-11亚基γ；层粘连蛋白-2亚基γ；层粘连蛋白-3亚基γ；层粘连蛋白-4亚基γ；层粘连蛋白-6亚基γ；层粘连蛋白-7亚基γ；层粘连蛋白-8亚基γ；层粘连蛋白-9亚基γ
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_002293.3
基因座 NM_002293
登录号 NM_002293
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_002284.3
基因座 NP_002284
登录号 NP_002284
SPRC
正式符号:SPARC
正式名称:分泌的蛋白质，酸性的，富半胱氨酸(骨粘连蛋白)
基因ID:6678
生物体:智人
其他别名:ON
其他命名:BM-40；基底膜蛋白40；富含半胱氨酸蛋白；骨粘连蛋白；酸性且富含半胱氨酸的分泌蛋白
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_003118.3
基因座 NM_003118
登录号 NM_003118
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_003109.1
基因座 NP_003109
登录号 NP_003109
P3H1
正式符号:LEPRE1
正式名称:富含亮氨酸和脯氨酸的蛋白聚糖(皮屑蛋白(leprecan))1
基因ID:64175
生物体:智人
其他别名:PSEC0109,GROS1,OI8,P3H1
其他命名:生长遏制剂1；皮屑蛋白；富含亮氨酸和脯氨酸的蛋白聚糖1；脯氨酰3-羟化酶1
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001146289.1
基因座 NM_001146289
登录号 NM_001146289
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001139761.1
基因座 NP_001139761
登录号 NP_001139761
CO6A1
正式符号:COL6A1
正式名称:胶原蛋白,VI型,α1
基因ID:1291
生物体:智人
其他别名:OPLL
其他命名:α1(VI)链(61AA)；胶原蛋白VI,α-1多肽；胶原蛋白α-1(VI)链核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001848.2
基因座 NM_001848
登录号 NM_001848
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001839.2
基因座 NP_001839
登录号 NP_001839
CRTAP
正式符号:CRTAP
正式名称:软骨相关蛋白
基因ID:10491
生物体:智人
其他别名:CASP,LEPREL3,OI7
其他命名:软骨相关蛋白；皮屑蛋白-样3
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_006371.4
基因座 NM_006371
登录号 NM_006371
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_006362.1
基因座 NP_006362
登录号 NP_006362
SERPH
正式符号:SERPINH1
正式名称:丝氨酸蛋白酶抑制剂(serpin)肽酶抑制剂,进化枝H(热休克蛋白47),成员1,(胶原结合蛋白1)
基因ID:871
生物体:智人
其他别名:PIG14,AsTP3,CBP1,CBP2,HSP47,OI10,PPROM,RA-A47,SERPINH2,gp46
其他命名:47kDa热休克蛋白；砷-转移活化的蛋白3；细胞增殖诱导基因14蛋白；胶原结合蛋白(colligin)-1；胶原结合蛋白-2；类风湿性关节炎抗原A-47；类风湿性关节炎-相关抗原RA-A47；丝氨酸(或半胱氨酸)蛋白酶抑制剂,进化枝H(热休克蛋白47),成员1,(胶原蛋白结合蛋白1)；丝氨酸(或半胱氨酸)蛋白酶抑制剂,进化枝H(热休克蛋白47),成员2,(胶原蛋白结合蛋白2)；丝氨酸蛋白酶抑制剂H1
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001207014.1
基因座 NM_001207014
登录号 NM_001207014
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001193943.1
基因座 NP_001193943
登录号 NP_001193943
ITB1
正式符号:ITGB1
正式名称:整联蛋白,β1(纤连蛋白受体，β多肽，抗原CD29包括MDF2,MSK12)
基因ID:3688
生物体:智人
其他别名:RP11-479G22.2,CD29,FNRB,GPIIA,MDF2,MSK12,VLA-BETA,VLAB
其他命名:整联蛋白VLA-4β亚基；整联蛋白β-1；非常晚激活蛋白,β多肽
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_002211.3
基因座 NM_002211
登录号 NM_002211
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_002202.2
基因座 NP_002202
登录号 NP_002202
FKB10
正式符号:FKBP10
正式名称:FK506结合蛋白10,65kDa
基因ID:60681
生物体:智人
其他别名:PSEC0056,FKBP65,OI11,OI6,PPIASE,hFKBP65
其他命名:65kDa FK506-结合蛋白；65kDa FKBP；FK506-结合蛋白10；FKBP-10；FKBP-65；PPIase FKBP10；免疫亲和素FKBP65；肽酰-脯氨酰顺-反异构酶FKBP10；旋转异构酶
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_021939.3
基因座 NM_021939
登录号 NM_021939
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_068758.3
基因座 NP_068758
登录号 NP_068758
FINC
正式符号:FN1
正式名称:纤连蛋白1
基因ID:2335
生物体:智人
其他别名:CIG,ED-B,FINC,FN,FNZ,GFND,GFND2,LETS,MSF
其他命名:冷-不溶球蛋白；纤连蛋白；迁移-刺激因子
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_002026.2
基因座 NM_002026
登录号 NM_002026
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_002017.1
基因座 NP_002017
登录号 NP_002017
CYB5
正式符号:CYB5A
正式名称:细胞色素b5型A(微粒体)
基因ID:1528
生物体:智人
其他别名:CYB5,MCB5
其他命名:细胞色素b5；型1cyt-b5
注–存在三种不同异形体
异形体1
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_148923.3
基因座 NM_148923
登录号 NM_148923
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_683725.1
基因座 NP_683725
登录号 NP_683725
1 maeqsdeavk yytleeiqkh nhskstwlil hhkvydltkf leehpggeev lreqaggdat
61 enfedvghst daremsktfi igelhpddrp klnkppetli ttidssssww tnwvipaisa
21 vavalmyrly maed
异形体2
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001914.3
基因座 NM_001914
登录号 NM_001914
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001905.1
基因座 NP_001905
登录号 NP_001905
1 maeqsdeavk yytleeiqkh nhskstwlil hhkvydltkf leehpggeev lreqaggdat
61 enfedvghst daremsktfi igelhpddrp klnkppep
异形体3
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001190807.2
基因座 NM_001190807
登录号 NM_001190807
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001177736.1
基因座 NP_001177736
登录号 NP_001177736
1 maeqsdeavk yytleeiqkh nhskstwlil hhkvydltkf leehpggeev lreqaggdat
61 enfedvghst daremsktfi igelhpetli ttidssssww tnwvipaisa vavalmyrly
121 maed
PAI1
正式符号:SERPINE1
正式名称:丝氨酸蛋白酶抑制剂肽酶抑制剂,进化枝E(微管连接蛋白,1型纤溶酶原激活子抑制剂),成员1
基因ID:5054
生物体:智人
其他别名:PAI,PAI-1,PAI1,PLANH1
其他命名:内皮纤溶酶原激活子抑制剂；纤溶酶原激活子抑制剂1；丝氨酸(或半胱氨酸)蛋白酶抑制剂,进化枝E(微管连接蛋白,1型纤溶酶原激活子抑制剂),成员1；丝氨酸蛋白酶抑制剂E1
核苷酸序列(异形体1):
NCBI参考序列:NM_000602.4
基因座 NM_000602
登录号 NM_000602
蛋白质序列(异形体1):
NCBI参考序列:NP_000593.1
基因座 NP_000593
登录号 NP_000593
核苷酸序列(异形体2):
NCBI参考序列:NM_001165413.2
基因座 NM_001165413
登录号 NM_001165413
蛋白质序列(异形体2):
NCBI参考序列:NP_001158885.1
基因座 NP_001158885
登录号 NP_001158885
MPR1
正式符号:IGF2R
正式名称:胰岛素-样生长因子2受体
基因ID:3482
生物体:智人
其他别名:CD222,CIMPR,M6P-R,MPR1,MPRI
其他命名:300kDa甘露糖6-磷酸受体；CI Man-6-P受体；CI-MPR；IGF-II受体；M6P/IGF2受体；M6P/IGF2R；M6PR；MPR 300；阳离子-依赖性甘露糖-6磷酸受体；阳离子-依赖性甘露糖-6磷受体；胰岛素-样生长因子II受体
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_000876.2
基因座 NM_000876
登录号 NM_000876
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_000867.2
基因座 NP_000867
登录号 NP_000867
1A69
正式符号:HLA-A
正式名称:主要组织相容性复合物,I类,A
基因ID:3105
生物体:智人
其他别名:DAQB-90C11.16-002,HLAA
其他命名:I类HLA组织相容性抗原,A-1α链；I类MHC抗原HLA-A重链；抗原呈递分子；I-A类白细胞抗原
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_002116.7
基因座 NM_002116
登录号 NM_002116
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_002107.3
基因座 NP_002107
登录号 NP_002107
核苷酸序列(变体2):
NCBI参考序列:NM_001242758.1
基因座 NM_001242758
登录号 NM_001242758
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_001229687.1
基因座 NP_001229687
登录号 NP_001229687
P4HA2
正式符号:P4HA2
正式名称:脯氨酰4-羟化酶,α多肽II
基因ID:8974
生物体:智人
其他别名:UNQ290/PRO330
其他命名:4-PHα2；4-PHα-2；C-P4Hα(II)；胶原蛋白脯氨酰4-羟化酶α(II)；前胶原-脯氨酸,2-氧戊二酸4-加双氧酶(脯氨酸4-羟化酶),α多肽II；前胶原-脯氨酸,2-氧戊二酸-4-加双氧酶亚基α-2；脯氨酰4-羟化酶亚基α-2
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_004199.2
基因座 NM_004199
登录号 NM_004199
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_004190.1
基因座 NP_004190
登录号 NP_004190
核苷酸序列(变体2):
NCBI参考序列:NM_001017973.1
基因座 NM_001017973
登录号 NM_001017973
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_001017973.1
基因座 NP_001017973
登录号 NP_001017973
核苷酸序列(变体3):
NCBI参考序列:NM_001017974.1
基因座 NM_001017974
登录号 NM_001017974
蛋白质序列(变体3):
NCBI参考序列:NP_001017974.1
基因座 NP_001017974
登录号 NP_001017974
核苷酸序列(变体4):
NCBI参考序列:NM_001142598.1
基因座 NM_001142598
登录号 NM_001142598
蛋白质序列(变体4):
NCBI参考序列:NP_001136070.1
基因座 NP_001136070
登录号 NP_001136070
核苷酸序列:(变体5)
NCBI参考序列:NM_001142599.1
基因座 NM_001142599
登录号 NM_001142599
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001136071.1
基因座 NP_001136071
登录号 NP_001136071
HNRPG
正式符号:RBMX
正式名称:RNA结合基序蛋白,X-连锁的
基因ID:27316
生物体:智人
其他别名:RP11-1114A5.1,HNRPG,RBMXP1,RBMXRT,RNMX,hnRNP-G其他命名:RNA结合基序蛋白,X染色体；RNA-结合基序蛋白,X染色体；糖蛋白p43；异源核核糖核酸蛋白G；hnRNP G
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_002139.3
基因座 NM_002139
登录号 NM_002139
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_002130.2
基因座 NP_002130
登录号 NP_002130
核苷酸序列(变体2):
NCBI参考序列:NM_001164803.1
基因座 NM_001164803
登录号 NM_001164803
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_001158275.1
基因座 NP_001158275
登录号 NP_001158275
IBP7
正式符号:IGFBP7
正式名称:胰岛素-样生长因子结合蛋白7
基因ID:3490
生物体:智人
其他别名:AGM,FSTL2,IBP-7,IGFBP-7,IGFBP-7v,IGFBPRP1,MAC25,PSF,RAMSVPS,TAF
其他命名:IGF-结合蛋白7；IGFBP-rP1；PGI2-刺激因子；血管调节素(angiomodulin)；胰岛素-样生长因子结合蛋白7；环前列腺素-刺激因子；肿瘤-衍生的粘附因子
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_001553.2
基因座 NM_001553
登录号 NM_001553
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_001544.1
基因座 NP_001544
登录号 NP_001544
核苷酸序列(变体2)
NCBI参考序列:NM_001253835.1
基因座 NM_001253835
登录号 NM_001253835
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_001240764.1
基因座 NP_001240764
登录号 NP_001240764
1C17
正式符号:HLA-C
正式名称:主要组织相容性复合物,I类,C
基因ID:3107
生物体:智人
其他别名:XXbac-BCX101P6.2,D6S204,HLA-JY3,HLC-C,PSORS1
其他命名:HLA I类组织相容性抗原,Cα链；I类HLA组织相容性抗原,Cw-1α链；I类MHC抗原重链HLA-C；人白细胞抗原-Cα链；主要组织相容性抗原HLA-C
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_002117.5
基因座 NM_002117
登录号 NM_002117
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_002108.4
基因座 NP_002108
登录号 NP_002108
核苷酸序列(变体2):
NCBI参考序列:NM_001243042.1
基因座 NM_001243042
登录号 NM_001243042
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_001229971.1
基因座 NP_001229971
登录号 NP_001229971
RRAS2
正式符号:RRAS2
正式名称:相关RAS病毒(r-ras)致癌基因同系物2
基因ID:22800
生物体:智人
其他别名:TC21
其他命名:ras-样蛋白TC21；ras-相关蛋白R-Ras2；畸胎癌致癌基因
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_012250.5
基因座 NM_012250
登录号 NM_012250
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_036382.2
基因座 NP_036382
登录号 NP_036382
核苷酸序列(变体2):
NCBI参考序列:NM_001102669.2
基因座 NM_001102669
登录号 NM_001102669
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_001096139.1
基因座 NP_001096139
登录号 NP_001096139
1 mreqymrtge gfllvfsvtd rgsfeeiykf qrqilrvkdr defpmilign kadldhqrqv
61 tqeegqqlar qlkvtymeas akirmnvdqa fhelvrvirk fqeqecppsp eptrkekdkk
121 gchcvif
核苷酸序列(变体3):
NCBI参考序列:NM_001177314.1
基因座 NM_001177314
登录号 NM_001177314
蛋白质序列(变体3):
NCBI参考序列:NP_001170785.1
基因座 NP_001170785
登录号 NP_001170785
1 msyfvtdydp tiedsytkqc viddraarld ildtagqeef gamreqymrt gegfllvfsv
61 tdrgsfeeiy kfqrqilrvk drdefpmili gnkadldhqr qvtqeegqql arqlkvtyme
121 asakirmnvd qafhelvrvi rkfqeqecpp speptrkekd kkgchcvif
核苷酸序列(变体4):
NCBI参考序列:NM_001177315.1
基因座 NM_001177315
登录号 NM_001177315
蛋白质序列(变体4):
NCBI参考序列:NP_001170786.1
基因座 NP_001170786
登录号 NP_001170786
1 mreqymrtge gfllvfsvtd rgsfeeiykf qrqilrvkdr defpmilign kadldhqrqv
61 tqeegqqlar qlkvtymeas akirmnvdqa fhelvrvirk fqeqecppsp eptrkekdkk
121 gchcvif
TSP1
正式符号:THBS1
正式名称:血小板反应蛋白1
基因ID:7057
生物体:智人
其他别名:THBS,THBS-1,TSP,TSP-1,TSP1
其他命名:血小板反应蛋白-1；血小板反应蛋白-1p180
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_003246.2
基因座 NM_003246
登录号 NM_003246
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_003237.2
基因座 NP_003237
登录号 NP_003237
EDIL3
正式符号:EDIL3
正式名称:EGF-样重复和网柄菌凝素(discoidin)I-样结构域3
基因ID:10085
生物体:智人
其他别名:DEL1
其他命名:含EGF-样重复和网柄菌凝素I-样结构域的蛋白3；发育内皮基因座-1；发育上相关的内皮细胞基因座1蛋白；整联蛋白结合蛋白DEL1核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_005711.3
基因座 NM_005711
登录号 NM_005711
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_005702.3
基因座 NP_005702
登录号 NP_005702
HMOX1
正式符号:HMOX1
正式名称:血红素加氧酶(脱环)1
基因ID:3162
生物体:智人
其他别名:CTA-286B10.6,HO-1,HSP32,bK286B10
其他命名:热休克蛋白,32-kD；血红素加氧酶1
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_002133.2
基因座 NM_002133
登录号 NM_002133
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_002124.1
基因座 NP_002124
登录号 NP_002124
NUCB1
正式符号:NUCB1
正式名称:核连蛋白1
基因ID:4924
生物体:智人
其他别名:CALNUC,NUC
其他命名:核连蛋白-1
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_006184.5
基因座 NM_006184
登录号 NM_006184
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_006175.2
基因座 NP_006175
登录号 NP_006175
CS010
正式符号:C19orf10
正式名称:染色体19开放阅读框10
基因ID:56005
生物体:智人
其他别名:EUROIMAGE1875335,IL25,IL27,IL27w,R33729_1,SF20
其他命名:UPF0556蛋白C19orf10；白细胞介素25；白细胞介素27工作名称；白细胞介素-25；基质细胞-衍生的生长因子SF20
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_019107.3
基因座 NM_019107
登录号 NM_019107
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_061980.1
基因座 NP_061980
登录号 NP_061980
1 maapsggwng vgaslwaall lgavalrpae avsepttvaf dvrpggvvhs fshnvgpgdk
61 ytcmftyasq ggtneqwqms lgtsedhqhf tctiwrpqgk sylyftqfka evrgaeieya
121 mayskaafer esdvplktee fevtktavah rpgafkaels klvivakasr tel
PLIN2
正式符号:PLIN2
正式名称:脂滴包被蛋白2
基因ID:123
生物体:智人
其他别名:RP11-151J10.1,ADFP,ADRP
其他命名:adipophilin；脂肪分化-相关蛋白；脂滴包被蛋白-2
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001122.3
基因座 NM_001122
登录号 NM_001122
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001113.2
基因座 NP_001113
登录号 NP_001113.2
ATP5A
正式符号:ATP5A1
正式名称:ATP合成酶,H+转运,线粒体F1复合物,α亚基1,心肌
基因ID:498
生物体:智人
其他别名:ATP5A,ATP5AL2,ATPM,MOM2,OMR,ORM,hATP1
其他命名:ATP合成酶α链,线粒体；ATP合成酶亚基α,线粒体；ATP合成酶,H+转运,线粒体F1复合物,α亚基,同工型1,心肌；ATP合成酶,H+转运,线粒体F1复合物,α亚基,同工型2,非心肌样2；ATP合成酶(F1-ATPase)α亚基；线粒体ATP合成酶,寡霉素抗性的
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_001001937.1
基因座 NM_001001937
登录号 NM_001001937
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_001001937.1
基因座 NP_001001937
登录号 NP_001001937
核苷酸序列(变体2):
NCBI参考序列:NM_004046.5
基因座 NM_004046
登录号 NM_004046
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_004037.1
基因座 NP_004037
登录号 NP_004037
核苷酸序列(变体3):
NCBI参考序列:NM_001257334.1
基因座 NM_001257334
登录号 NM_001257334
蛋白质序列(变体3):
NCBI参考序列:NP_001244263.1
基因座 NP_001244263
登录号 NP_001244263
核苷酸序列(变体4):
NCBI参考序列:NM_001001935.2
基因座 NM_001001935
登录号 NM_001001935
蛋白质序列(变体4):
NCBI参考序列:NP_001001935.1
基因座 NP_001001935
登录号 NP_001001935.1
核苷酸序列(变体5):
NCBI参考序列:NM_001257335.1
基因座 NM_001257335
登录号 NM_001257335
蛋白质序列(变体5):
NCBI参考序列:NP_001244264
基因座 NP_001244264
登录号 NP_001244264
HSPA9
(参见以上GRP75的条目)
MARS
正式符号:MARS
正式名称:甲硫氨酰基-tRNA合成酶
基因ID:4141
生物体:智人
其他别名:METRS,MRS,MTRNS
其他命名:胞质甲硫氨酰基-tRNA合成酶；甲硫氨酸tRNA连接酶1,胞质的；甲硫氨酸-tRNA连接酶,胞质的
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_004990.3
基因座 NM_004990
登录号 NM_004990
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_004981.2
基因座 NP_004981
登录号 NP_004981
SENP1
正式符号:SENP1
正式名称:SUMO1/sentrin特异性肽酶1
基因ID:29843
生物体:智人
其他别名:SuPr-2
其他命名:SUMO1/sentrin特异性蛋白酶1；sentrin-特异性蛋白酶1；sentrin/SUMO-特异性蛋白酶SENP1
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_001267594.1
基因座 NM_001267594
登录号 NM_001267594
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_001254523.1
基因座 NP_001254523
登录号 NP_001254523
核苷酸序列(变体2):
NCBI参考序列:NM_001267595.1
基因座 NM_001267595
登录号 NM_001267595
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_001254524.1
基因座 NP_001254524
登录号 NP_001254524
ATPIF1
正式符号:ATPIF1
正式名称:ATPase抑制因子1
基因ID:93974
生物体:智人
其他别名:RP5-1092A3.1,ATPI,ATPIP,IP
其他命名:ATP合成酶抑制剂蛋白；ATPase抑制蛋白；ATPase抑制剂,线粒体；IF(1)；IF1；F(1)F(o)-ATPase的抑制剂
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_016311.4
基因座 NM_016311
登录号 NM_016311
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_057395.1
基因座 NP_057395
登录号 NP_057395
1 mavtalaart wlgvwgvrtm qargfgsdqs envdrgagsi reaggafgkr eqaeeeryfr
61 aqsreqlaal kkhheeeivh hkkeierlqk eierhkqkik mlkhdd
核苷酸序列(变体2):
NCBI参考序列:NM_178190.2
基因座 NM_178190
登录号 NM_178190
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_835497.1
基因座 NP_835497
登录号 NP_835497
1 mavtalaart wlgvwgvrtm qargfgsdqs envdrgagsi reaggafgkr eqaeeeryfr
61 hyrlcfeisl g
核苷酸序列(变体3)
NCBI参考序列:NM_178191.2
基因座 NM_178191
登录号 NM_178191
蛋白质序列(变体3):
NCBI参考序列:NP_835498.1
基因座 NP_835498
登录号 NP_835498
1 mavtalaart wlgvwgvrtm qargfgsdqs envdrgagsi reaggafgkr eqaeeeryfr
VAMP3
正式符号:VAMP3
正式名称:囊泡-相关膜蛋白3(缩纤蛋白(cellubrevin))
基因ID:9341
生物体:智人
其他别名:CEB
其他命名:VAMP-3；缩纤蛋白；小突触泡蛋白-3；囊泡-相关膜蛋白3核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_004781.3
基因座 NM_004781
登录号 NM_004781
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_004772.1
基因座 NP_004772
登录号 NP_004772
1 mstgptaatg snrrlqqtqn qvdevvdimr vnvdkvlerd qklselddra dalqagasqf
61 etsaaklkrk ywwknckmwa igitvlvifi iiiivwvvss
VAPA
正式符号:VAPA
正式名称:VAMP(囊泡-相关膜蛋白)-相关蛋白A,33kDa
基因ID:9218
生物体:智人
其他别名:VAP-33,VAP-A,VAP33,hVAP-33
其他命名:33kDa VAMP-相关蛋白；VAMP-A；VAMP-联合蛋白A；囊泡-相关膜蛋白-相关蛋白A
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_003574.5
基因座 NM_003574
登录号 NM_003574
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_003565.4
基因座 NP_003565
登录号 NP_003565
核苷酸序列(变体2):
NCBI参考序列:NM_194434.2
基因座 NM_194434
登录号 NM_194434
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_919415.2
基因座 NP_919415
登录号 NP_919415
HNRNPD
正式符号:HNRNPD
正式名称:异源核核糖核酸蛋白D(富AU元件RNA结合蛋白1,37kDa基因ID:3184
生物体:智人
其他别名:AUF1,AUF1A,HNRPD,P37,hnRNPD0
其他命名:ARE-结合蛋白AUFI,A型；异源核核糖核酸蛋白D0；hnRNP D0核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_031370.2
基因座 NM_031370
登录号 NM_031370
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_112738.1
基因座 NP_112738
登录号 NP_112738
核苷酸序列(变体2):
NCBI参考序列:NM_031369.2
基因座 NM_031369
登录号 NM_031369
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_112737.1
基因座 NP_112737
登录号 NP_112737
核苷酸序列(变体3):
NCBI参考序列:NM_002138.3
基因座 NM_002138
登录号 NM_002138
蛋白质序列(变体3):
NCBI参考序列:NP_002129.2
基因座 NP_002129
登录号 NP_002129
核苷酸序列(变体4):
NCBI参考序列:NM_001003810.1
基因座 NM_001003810
登录号 NM_001003810
蛋白质序列(变体4):
NCBI参考序列:NP_001003810.1
基因座 NP_001003810
登录号 NP_001003810
BSG
正式符号:BSG
正式名称:基础免疫球蛋白(basigin)(Ok血型)
基因ID:基础免疫球蛋白(Ok血型)
生物体:智人
其他别名:UNQ6505/PRO21383,5F7,CD147,EMMPRIN,M6,OK,TCSF
其他命名:CD147抗原；OK血型抗原；基础免疫球蛋白；胶原酶刺激因子；胞外基质金属蛋白酶诱导剂；白细胞激活抗原M6；肿瘤细胞衍生的胶原酶刺激因子
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_001728.3
基因座 NM_001728
登录号 NM_001728
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_001719.2
基因座 NP_001719
登录号 NP_001719
核苷酸序列(变体2):
NCBI参考序列:NM_198589.2
基因座 NM_198589
登录号 NM_198589
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_940991.1
基因座 NP_940991
登录号 NP_940991
核苷酸序列(变体3):
NCBI参考序列:NM_198590.2
基因座 NM_198590
登录号 NM_198590
蛋白质序列(变体3):
NCBI参考序列:NP_940992.1
基因座 NP_940992
登录号 NP_940992
1 mgtaniqlhg pprvkavkss ehinegetam lvcksesvpp vtdwawykit dsedkalmng
61 sesrffvsss qgrselhien lnmeadpgqy rcngtsskgs dqaiitlrvr shlaalwpfl
121 givaevlvlv tiifiyekrr kpedvldddd agsaplkssg qhqndkgknv rqrnss
核苷酸序列(变体4):
NCBI参考序列:NM_198591.2
基因座 NM_198591
登录号 NM_198591
蛋白质序列(变体4):
NCBI参考序列:NP_940993.1
基因座 NP_940993
登录号 NP_940993
EIF4A3
正式符号:EIF4A3
正式名称:真核生物反义启动因子4A3
基因ID:9775
生物体:智人
其他别名:DDX48,NMP265,NUK34,eIF4AIII
其他命名:ATP-依赖性RNA解螺旋酶DDX48；ATP-依赖性RNA解螺旋酶eIF4A-3；DEAD(Asp-Glu-Ala-Asp)盒多肽48；DEAD盒蛋白48；NMP 265；eIF-4A-III；eIF4A-III；真核生物启动因子4A-III；真核生物启动因子4A-样NUK-34；真核生物翻译启动因子4A；hNMP 265；核基质蛋白265核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_014740.3
基因座 NM_014740
登录号 NM_014740
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_055555.1
基因座 NP_055555
登录号 NP_055555
MTHFD1
正式符号:MTHFD1
正式名称:亚甲基四氢叶酸脱氢酶(NADP+依赖性r)1,甲叉亚甲基四氢叶酸环式水解酶,甲酰基四氢叶酸合成酶
基因ID:4522
生物体:智人
其他别名:MTHFC,MTHFD
其他命名:5,10-亚甲基四氢叶酸脱氢酶,5,10-亚甲基四氢叶酸环式水解酶,10-甲酰基四氢叶酸合成酶；C-1-四氢叶酸合成酶,胞质；C1-THF合成酶；胞质C-1-四氢叶酸合成酶
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_005956.3
基因座 NM_005956
登录号 NM_005956
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_005947.3
基因座 NP_005947
登录号 NP_005947
ENO2
正式符号:ENO2
正式名称:烯醇酶2(γ,神经元)
基因ID:2026
生物体:智人
其他别名:NSE
其他命名:2-磷酸-D-甘油酸水解酶；2-磷酸-D-甘油酸水解酶；γ-烯醇酶；神经烯醇酶；神经元特异性γ烯醇酶；神经元特异性烯醇酶；神经元-特异性烯醇酶
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001975.2
基因座 NM_001975
登录号 NM_001975
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001966.1
基因座 NP_001966
登录号 NP_001966
ATP5H
正式符号:ATP5H
正式名称:ATP合成酶,H+转运,线粒体Fo复合物,亚基d
基因ID:10476
生物体:智人
其他别名:My032,ATPQ
其他命名:ATP合成酶D链,线粒体；ATP合成酶亚基d,线粒体；ATP合成酶,H+转运,线粒体F0复合物,亚基d；ATP合成酶,H+转运,线粒体F1F0,亚基d；ATPase亚基d；My032蛋白
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_006356.2
基因座 NM_006356
登录号 NM_006356.
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_006347.1
基因座 NP_006347
登录号 NP_006347
1 magrklalkt idwvafaeii pqnqkaiass lkswnetlts rlaalpenpp aidwayykan
61 vakaglvddf ekkfnalkvp vpedkytaqv daeekedvks caewvslska riveyekeme
121 kmknlipfdq mtiedlneaf petkldkkky pywphqpien l
核苷酸序列(变体2):
NCBI参考序列:NM_001003785.1
基因座 NM_001003785
登录号 NM_001003785
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_001003785.1
基因座 NP_001003785
登录号 NP_001003785
1 magrklalkt idwvafaeii pqnqkaiass lkswnetlts rlaalpenpp aidwayykan
61 vakaglvddf ekkvkscaew vslskarive yekemekmkn lipfdqmtie dlneafpetk
121 ldkkkypywp hqpienl
TRAP1
正式符号:TRAP1
正式名称:TNF受体相关蛋白1
基因ID:10131
生物体:智人
其他别名:HSP75,HSP90L
其他命名:HSP 75；TNFR-相关蛋白1；TRAP-1；热休克蛋白75kDa,线粒体；1型肿瘤坏死因子受体相关蛋白；1型肿瘤坏死因子受体-相关蛋白
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_016292.2
基因座 NM_016292
登录号 NM_016292
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_057376.2
基因座 NP_057376
登录号 NP_057376
SDHA
正式符号:SDHA
正式名称:琥珀酸脱氢酶复合物,亚基A,黄素蛋白(Fp)
基因ID:6389
生物体:智人
其他别名:CMD1GG,FP,PGL5,SDH1,SDH2,SDHF
其他命名:复合物II的黄素蛋白亚基；琥珀酸脱氢酶[泛醌]黄素蛋白亚基,线粒体；琥珀酸脱氢酶复合物黄素蛋白亚基
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_004168.2
基因座 NM_004168
登录号 NM_004168
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_004159.2
基因座 NP_004159
登录号 NP_004159
TPMA
正式符号:TPM4
正式名称:原肌球蛋白4
基因ID:7171
生物体:智人
其他别名:
其他命名:TM30p1；原肌球蛋白α-4链；原肌球蛋白-4；
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_001145160.1
基因座 NM_001145160
登录号 NM_001145160
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_001138632.1
基因座 NP_001138632
登录号 NP_001138632
核苷酸序列:
NCBI参考序列(变体2):NM_003290.2
基因座 NM_003290
登录号 NM_003290
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_003281.1
基因座 NP_003281
登录号 NP_003281
ETFA
正式符号:ETFA
正式名称:电子-传递-黄素蛋白,α多肽
基因ID:2108
生物体:智人
其他别名:EMA,GA2,MADD
其他命名:α-ETF；电子传递黄素蛋白α-亚基；电子传递黄素蛋白亚基α,线粒体；电子传递黄素蛋白,α多肽；戊二酸尿症II型
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_000126.3
基因座 NM_000126
登录号 NM_000126
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_000117.1
基因座 NP_000117
登录号 NP_000117
核苷酸序列(变体2):
NCBI参考序列:NM_001127716.1
基因座 NM_001127716
登录号 NM_001127716
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_001121188.1
基因座 NP_001121188
登录号 NP_001121188
RPL8
正式符号:RPL8
正式名称:核糖体蛋白L8
基因ID:6132
生物体:智人
其他别名:L8
其他命名:60S核糖体蛋白L8
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_000973.3
基因座 NM_000973
登录号 NM_000973
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_000964.1
基因座 NP_000964
登录号 NP_000964
核苷酸序列(变体2):
NCBI参考序列:NM_033301.1
基因座 NM_033301
登录号 NM_033301
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_150644.1
基因座 NP_150644
登录号 NP_150644
ARCN1
正式符号:ARCN1
正式名称:archain 1
基因ID:372
生物体:智人
其他别名:COPD
其他命名:archain囊泡转运蛋白1；外被体δ亚基；外被体蛋白复合物,亚基δ；外被体蛋白δ-COP；外被体亚基δ；δ-COP；δ-外壳蛋白
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_001655.4
基因座 NM_001655
登录号 NM_001655
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_001646.2
基因座 NP_001646
登录号 NP_001646
核苷酸序列(变体2):
NCBI参考序列:NM_001142281.1
基因座 NM_001142281
登录号 NM_001142281
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_001135753.1
基因座 NP_001135753
登录号 NP_001135753
DDX18
正式符号:DDX18
正式名称:DEAD(Asp-Glu-Ala-Asp)盒多肽18
基因ID:8886
生物体:智人
其他别名:MrDb
其他命名:ATP-依赖性RNA解螺旋酶DDX18；DEAD盒蛋白18；DEAD/H(Asp-Glu-Ala-Asp/His)盒多肽18(Myc-调控的)；Myc-调控的DEAD盒蛋白
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_006773.3
基因座 NM_006773
登录号 NM_006773
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_006764.3
基因座 NP_006764
登录号 NP_006764
G3BP2
正式符号:G3BP2
正式名称:GTPase激活蛋白(SH3结构域)结合蛋白2
基因ID:GTPase激活蛋白(SH3结构域)结合蛋白2
生物体:智人
其他别名:
其他命名:G3BP-2；GAP SH3结构域-结合蛋白2；Ras-GTPase激活蛋白SH3结构域-结合蛋白2；ras GTPase-激活蛋白-结合蛋白2
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_203505.2
基因座 NM_203505
登录号 NM_203505
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_987101.1
基因座 NP_987101
登录号 NP_987101
核苷酸序列(变体2):
NCBI参考序列:NM_012297.4
基因座 NM_012297
登录号 NM_012297
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_036429.2
基因座 NP_036429
登录号 NP_036429
核苷酸序列(变体3):
NCBI参考序列:NM_203504.2
基因座 NM_203504
登录号 NM_203504
蛋白质序列(变体3):
NCBI参考序列:NP_987100.1
基因座 NP_987100
登录号 NP_987100
UQCRH
正式符号:UQCRH
正式名称:泛醇-细胞色素c还原酶铰链蛋白
基因ID:7388
生物体:智人
其他别名:QCR6,UQCR8
其他命名:复合物III亚基6；复合物III亚基VIII；细胞色素b-c1复合物亚基6,线粒体；细胞色素c1非-血红素11kDa蛋白；线粒体铰链蛋白；泛醇-细胞色素c还原酶复合物11kDa蛋白；泛醌-细胞色素c还原酶,复合物III亚基VIII
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_006004.2
基因座 NM_006004
登录号 NM_006004
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_005995.2
基因座 NP_005995
登录号 NP_005995
1 mgledeqkml tesgdpeeee eeeeelvdpl ttvreqceql ekcvkarerl elcdervssr
61 shteedctee lfdflhardh cvahklfnnl k
HSPA4
正式符号:HSPA4
正式名称:热休克70kDa蛋白4
基因ID:3308
生物体:智人
其他别名:APG-2,HS24/P52,HSPH2,RY,hsp70,hsp70RY
其他命名:热休克70kDa蛋白4；热休克70-相关蛋白APG-2；热休克70kD蛋白4；热休克蛋白,110kDa；hsp70RY
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_002154.3
基因座 NM_002154
登录号 NM_002154
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_002145.3
基因座 NP_002145
登录号 NP_002145
PSMA7
正式符号:PSMA7
正式名称:蛋白酶体(前体(prosome),巨蛋白因子(macropain))亚基,α型,7基因ID:5688
生物体:智人
其他别名:RP5-1005F21.4,C6,HSPC,RC6-1,XAPC7
其他命名:蛋白酶体亚基RC6-1；蛋白酶体亚基XAPC7；蛋白酶体亚基α4；蛋白酶体亚基α型-7
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_002792.3
基因座 NM_002792
登录号 NM_002792
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_002783.1
基因座 NP_002783
登录号 NP_002783
KIF5B
正式符号:KIF5B
正式名称:驱动蛋白家族成员5B
基因ID:3799
生物体:智人
其他别名:KINH,KNS,KNS1,UKHC
其他命名:常规驱动蛋白重链；驱动蛋白1(110-120kD)；驱动蛋白重链；驱动蛋白-1重链；遍在驱动蛋白重链
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_004521.2
基因座 NM_004521
登录号 NM_004521
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_004512.1
基因座 NP_004512
登录号 NP_004512
RPS25
正式符号:RPS25
正式名称:核糖体蛋白S25
基因ID:6230
生物体:智人
其他别名:S25
其他命名:40S核糖体蛋白S25
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001028.2
基因座 NM_001028
登录号 NM_001028
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001019.1
基因座 NP_001019
登录号 NP_001019
1 mppkddkkkk dagksakkdk dpvnksggka kkkkwskgkv rdklnnlvlf dkatydklck
61 evpnyklitp avvserlkir gslaraalqe llskgliklv skhraqviyt rntkggdapa
121 ageda
HSP90AB1
正式符号:HSP90AB1
正式名称:热休克蛋白90kDaα(胞质),B类成员1
基因ID:3326
生物体:智人
其他别名:RP1-302G2.1,D6S182,HSP84,HSP90-BETA,HSP90B,HSPC2,HSPCB
其他命名:90-kda热休克蛋白βHSP90β；热休克84kDa；热休克90kD蛋白1,β；热休克90kDa蛋白1,beta；热休克蛋白HSP 90-β；热休克蛋白β
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_007355.2
基因座 NM_007355
登录号 NM_007355
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_031381.2
基因座 NP_031381
登录号 NP_031381
LMO7
正式符号:LMO7
正式名称:LIM结构域7
基因ID:4008
生物体:智人
其他别名:RP11-332E3.2,FBX20,FBXO20,LOMP
其他命名:仅F-盒蛋白20；F-盒蛋白Fbx20；仅LIM结构域7蛋白；仅LIM结构域蛋白7；LMO-7；含锌指结构域蛋白
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_005358.5
基因座 NM_005358
登录号 NM_005358
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_005349.3
基因座 NP_005349
登录号 NP_005349
核苷酸序列(变体2):
NCBI参考序列:NM_015842.2
基因座 NM_015842
登录号 NM_015842
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_056667.2
基因座 NP_056667
登录号 NP_056667
CARS
正式符号:CARS
正式名称:半胱氨酰-tRNA合成酶
基因ID:833
生物体:智人
其他别名:CARS1,CYSRS,MGC:11246
其他命名:半胱氨酸tRNA连接酶1,胞质的；半胱氨酸转移酶翻译酶；半胱氨酸-tRNA连接酶,胞质的
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_139273.3
基因座 NM_139273
登录号 NM_139273
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_644802.1
基因座 NP_644802
登录号 NP_644802
核苷酸序列(变体2):
NCBI参考序列:NM_001751.5
基因座 NM_001751
登录号 NM_001751
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_001742.1
基因座 NP_001742
登录号 NP_001742
核苷酸序列(变体3):
NCBI参考序列:NM_001014437.2
基因座 NM_001014437
登录号 NM_001014437
蛋白质序列(变体3):
NCBI参考序列:NP_001014437.1
基因座 NP_001014437
登录号 NP_001014437
核苷酸序列(变体5):
NCBI参考序列:NM_001194997.1
基因座 NM_001194997
登录号 NM_001194997
蛋白质序列(变体5):
NCBI参考序列:NP_001181926.1
基因座 NP_001181926
登录号 NP_001181926
DDX1
正式符号:DDX1
正式名称:DEAD(Asp-Glu-Ala-Asp)盒解螺旋酶1
基因ID:1653
生物体:智人
其他别名:DBP-RB,UKVH5d
其他命名:ATP-依赖性RNA解螺旋酶DDX1；DEAD(Asp-Glu-Ala-Asp)盒多肽1；DEAD盒多肽1；DEAD盒蛋白1；DEAD盒蛋白眼癌；DEAD盒-1；DEAD/H(Asp-Glu-Ala-Asp/His)盒多肽1
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_004939.2
基因座 NM_004939
登录号 NM_004939
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_004930.1
基因座 NP_004930
登录号 NP_004930
CCDC22
正式符号:CCDC22
正式名称:含卷曲螺旋结构域22
基因ID:28952
生物体:智人
其他别名:JM1,CXorf37
其他命名:含卷曲螺旋结构域蛋白22
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_014008.3
基因座 NM_014008
登录号 NM_014008
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_054727.1
基因座 NP_054727
登录号 NP_054727
CLIC4
正式符号:CLIC4
正式名称:胞内氯离子通道4
基因ID:25932
生物体:智人
其他别名:CLIC4L,H1,MTCLIC,huH1,p64H1
其他命名:胞内氯离子通道4样；胞内氯离子通道蛋白4；胞内氯离子通道蛋白p64H1
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_013943.2
基因座 NM_013943
登录号 NM_013943
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_039234.1
基因座 NP_039234
登录号 NP_039234
DLD
正式符号:DLD
正式名称:二氢硫辛酰胺脱氢酶
基因ID:1738
生物体:智人
其他别名:tcag7.39,DLDH,E3,GCSL,LAD,PHE3
其他命名:丙酮酸脱氢酶复合物的E3成分,2-氧-戊二酸复合物,支链酮酸脱氢酶复合物；心肌黄酶；二氢硫辛酰基脱氢酶,线粒体；甘氨酸切割系统L蛋白；甘氨酸切割系统蛋白L；硫辛酰胺脱氢酶；硫辛酰胺还原酶；硫辛酰基脱氢酶
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_000108.3
基因座 NM_000108
登录号 NM_000108
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_000099.2
基因座 NP_000099
登录号 NP_000099
ATAD3A
正式符号:ATAD3A
正式名称:ATPase家族,含AAA结构域3A
基因ID:55210
生物体:智人
其他别名:RP5-832C2.1
其他命名:ATPase家族含AAA结构域蛋白3A
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_018188.3
基因座 NM_018188
登录号 NM_018188
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_060658.3
基因座 NP_060658
登录号 NP_060658
核苷酸序列(变体2):
NCBI参考序列:NM_001170535.1
基因座 NM_001170535
登录号 NM_001170535
蛋白质序列(变体2):
NCBI参考序列:NP_001164006.1
基因座 NP_001164006
登录号 NP_001164006
核苷酸序列(变体3):
NCBI参考序列:NM_001170536.1
基因座 NM_001170536
登录号 NM_001170536
蛋白质序列(变体3):
NCBI参考序列:NP_001164007.1
基因座 NP_001164007
登录号 NP_001164007
PCBP2
正式符号:PCBP2
正式名称:聚(rC)结合蛋白2
基因ID:5094
生物体:智人
其他别名:HNRPE2,hnRNP-E2
其他命名:α-CP2；异源核核糖核蛋白E2；异源核核糖核蛋白E2；hnRNP E2；聚(rC)-结合蛋白2
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_005016.5
基因座 NM_005016.
登录号 NM_005016
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_005007.2
基因座 NP_005007
登录号 NP_005007
PDLIM7
正式符号:PDLIM7
正式名称:PDZ和LIM结构域7
基因ID:9260
生物体:智人
其他别名:LMP1,LMP3
其他命名:1110003B01Rik；LIM结构域蛋白；LMP；Lim矿化蛋白3；PDZ和LIM结构域蛋白7；蛋白enigma
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_005451.3
基因座 NM_005451
登录号 NM_005451
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_005442.2
基因座 NP_005442
登录号 NP_005442
PDCD6
正式符号:PDCD6
正式名称:程序性细胞死亡6
基因ID:10016
生物体:智人
其他别名:ALG-2,PEF1B
其他命名:凋亡-连锁基因2蛋白；可能的钙-结合蛋白ALG-2；程序性细胞死亡蛋白6
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_013232.3
基因座 NM_013232
登录号 NM_013232
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_037364.1
基因座 NP_037364
登录号 NP_037364
ACTR2
正式符号:ACTR2
正式名称:ARP2肌动蛋白-相关蛋白2同系物(酵母)
基因ID:10097
生物体:智人
其他别名:ARP2
其他命名:肌动蛋白-样蛋白2；肌动蛋白-相关蛋白2
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_001005386.2
基因座 NM_001005386
登录号 NM_001005386
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_001005386.1
基因座 NP_001005386
登录号 NP_001005386
TXNDC12
正式符号:TXNDC12
正式名称:含硫氧还蛋白结构域12(内质网)
基因ID:51060
生物体:智人
其他别名:UNQ713/PRO1376,AG1,AGR1,ERP16,ERP18,ERP19,PDIA16,TLP19,hAG-1,hTLP19
其他命名:ER蛋白18；ER蛋白19；前梯度同系物1；内质网蛋白ERp19；内质网驻留蛋白18；内质网驻留蛋白19；内质网硫氧还蛋白超家族成员,18kDa；蛋白二硫化物同工酶家族A,成员16；含硫氧还蛋白结构域蛋白12；硫氧还蛋白-样蛋白p19
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_015913.3
基因座 NM_015913
登录号 NM_015913
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_056997.1
基因座 NP_056997
登录号 NP_056997
ANXA7
正式符号:ANXA7
正式名称:膜联蛋白A7
基因ID:310
生物体:智人
其他别名:RP11-537A6.8,ANX7,SNX,SYNEXIN
其他命名:膜联蛋白VII；膜联蛋白-7
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_001156.3
基因座 NM_001156
登录号 NM_001156
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_001147.1
基因座 NP_001147
登录号 NP_001147
PFKM
正式符号:PFKM
正式名称:磷酸果糖激酶,肌肉
基因ID:5213
生物体:智人
其他别名:GSD7,PFK-1,PFK1,PFKA,PFKX
其他命名:6-磷酸果糖-1-激酶；6-磷酸果糖激酶,肌肉型；PFK-A；磷酸果糖-1-激酶异构酶A；磷酸果糖激酶1；磷酸果糖激酶,多肽X；磷酸果糖激酶-M；磷酸己糖激酶
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_001166686.1
基因座 NM_001166686
登录号 NM_001166686
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_001160158.1
基因座 NP_001160158
登录号 NP_001160158
SUB1
正式符号:SUB1
正式名称:SUB1同系物(酿酒酵母)
基因ID:10923
生物体:智人
其他别名:P15,PC4,p14
其他命名:激活的RNA聚合酶II转录辅因子4；激活的RNA聚合酶II转录辅激活子p15；阳性辅因子4
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_006713.3
基因座 NM_006713
登录号 NM_006713
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_006704.3
基因座 NP_006704.3
登录号 NP_006704.3
1 mpkskelvss sssgsdsdse vdkklkrkkq vapekpvkkq ktgetsrals sskqssssrd
61 dnmfqigkmr yvsvrdfkgk vlidireywm dpegemkpgr kgislnpeqw sqlkeqisdi
121 ddavrkl
ACDB3
正式符号:ACBD3
正式名称:含酰基-CoA结合结构域3
基因ID:64746
生物体:智人
其他别名:GCP60,GOCAP1,GOLPH1,PAP7
其他命名:高尔基驻留蛋白GCP60；PBR-和PKA-相关蛋白7；PKA(RIα)-相关蛋白；含酰基-辅酶A结合结构域3；高尔基复合物相关蛋白1,60kDa；高尔基磷酸蛋白1；外周苯并二氮杂受体-相关蛋白PAP7
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_022735.3
基因座 NM_022735
登录号 NM_022735
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_073572.2
基因座 NP_073572
登录号 NP_073572
ASNA1
正式符号:ASNA1
正式名称:arsA亚砷酸盐转运蛋白,ATP-结合,同系物1(细菌)
基因ID:439
生物体:智人
其他别名:ARSA-I,ARSA1,ASNA-I,GET3,TRC40,hASNA-I
其他命名:ATPase ASNA1；砷泵驱动ATPase；亚砷酸盐-受激ATPase；高尔基至ER运输3同系物；跨膜结构域识别复合物40kDa ATPase亚基；跨膜结构域识别复合物,40kDa
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_004317.2
基因座 NM_004317
登录号 NM_004317
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_004308.2
基因座 NP_004308
登录号 NP_004308
PSMD3
正式符号:PSMD3
正式名称:蛋白酶体(前体,巨蛋白因子)26S亚基,非ATPase,3
基因ID:5709
生物体:智人
其他别名:P58,RPN3,S3,TSTA2
其他命名:26S蛋白酶体非-ATPase调控亚基3；26S蛋白酶体调控亚基RPN3；26S蛋白酶体调控亚基S3；蛋白酶体亚基p58；组织特异性移植抗原2
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_002809.3
基因座 NM_002809
登录号 NM_002809
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_002800.2
基因座 NP_002800
登录号 NP_002800
IDH1
正式符号:IDH1
正式名称:异柠檬酸脱氢酶1(NADP+),可溶
基因ID:3417
生物体:智人
其他别名:IDCD,IDH,IDP,IDPC,PICD
其他命名:NADP(+)-特异性ICDH；NADP-依赖性异柠檬酸脱氢酶,胞质；NADP-依赖性异柠檬酸脱氢酶,过氧化物酶；异柠檬酸脱氢酶[NADP]胞质；草酰琥珀酸脱羧酶
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_005896.2
基因座 NM_005896
登录号 NM_005896
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_005887.2
基因座 NP_005887
登录号 NP_005887
KPNB1
正式符号:KPNB1
正式名称:核转运蛋白(输入蛋白)β1
基因ID:3837
生物体:智人
其他别名:IMB1,IPO1,IPOB,Impnb,NTF97
其他命名:PTAC97；输入蛋白1；输入蛋白90；输入蛋白β-1亚基；输入蛋白亚基β-1；输入蛋白-90；核转运蛋白亚基β-1；核因子p97；孔靶向复合物97kDa亚基
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_002265.4
基因座 NM_002265
登录号 NM_002265
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_002256.2
基因座 NP_002256
登录号 NP_002256
DDX17
正式符号:DDX17
正式名称:DEAD(Asp-Glu-Ala-Asp)盒解螺旋酶17
基因ID:10521
生物体:智人
其他别名:RP3-434P1.1,P72,RH70
其他命名:DEAD(Asp-Glu-Ala-Asp)盒多肽17；DEAD盒蛋白p72；DEAD/H(Asp-Glu-Ala-Asp/His)盒多肽17(72kD)；RNA-依赖性解螺旋酶p72；可能的ATP--依赖性RNA解螺旋酶DDX17
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_006386.4
基因座NM_006386
登录号 NM_006386
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_006377.2
基因座 NP_006377
登录号 NP_006377
M6PRBP1
正式符号:PLIN3
正式名称:脂滴包被蛋白3
基因ID:10226
生物体:智人
其他别名:M6PRBP1,PP17,TIP47
其他命名:47kDa MPR-结合蛋白；货物选择蛋白TIP47；甘露糖-6-磷酸受体-结合蛋白1；脂滴包被蛋白-3；胎盘蛋白17；尾-相互作用蛋白,47kD
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_005817.4
基因座 NM_005817
登录号 NM_005817
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_005808.3
基因座 NP_005808
登录号 NP_005808
EIF4A3
正式符号:EIF4A3
正式名称:真核生物翻译启动因子4A3
基因ID:9775
生物体:智人
其他别名:DDX48,NMP265,NUK34,eIF4AIII
其他命名:ATP-依赖性RNA解螺旋酶DDX48；ATP-依赖性RNA解螺旋酶eIF4A-3；DEAD(Asp-Glu-Ala-Asp)盒多肽48；DEAD框蛋白48；NMP 265；eIF-4A-III；eIF4A-III；真核生物启动因子4A-III；真核生物启动因子4A-样NUK-34；真核生物翻译启动因子4A；hNMP 265；核基质蛋白265
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_014740.3
基因座 NM_014740
登录号 NM_014740
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_055555.1
基因座 NP_055555
登录号 NP_055555
IQGAP1
正式符号:IQGAP1
正式名称:含IQ基序GTPase激活蛋白1
基因ID:8826
生物体:智人
其他别名:HUMORFA01,SAR1,p195
其他命名:具有IQ基序的RasGAP-样；ras GTPase-激活-样蛋白IQGAP1
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_003870.3
基因座 NM_003870
登录号 NM_003870
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_003861.1
基因座 NP_003861
登录号 NP_003861
SFRS2
正式符号:SRSF2
正式名称:富含丝氨酸/精氨酸-剪接因子2
基因ID:6427
生物体:智人
其他别名:PR264,SC-35,SC35,SFRS2,SFRS2A,SRp30b
其他命名:SR剪接因子2；剪接组分,35kDa；剪接因子SC35；剪接因子,精氨酸/丝氨酸-富含2
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_003016.4
基因座 NM_003016
登录号 NM_003016
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_003007.2
基因座 NP_003007
登录号 NP_003007
GOLGA3
正式符号:GOLGA3
正式名称:高尔基体蛋白A3
基因ID:2802
生物体:智人
其他别名:GCP170,MEA-2
其他命名:高尔基膜相关蛋白；高尔基外周膜蛋白；高尔基体蛋白亚家族A成员3；SY2/SY10蛋白；高尔基自体抗原,高尔基体蛋白亚家族a,3；170kDa的高尔基复合物-相关蛋白；高尔基体蛋白-160；高尔基体蛋白-165；雄性增强抗原-2
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_005895.3
基因座 NM_005895
登录号 NM_005895
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_005886.2
基因座 NP_005886
登录号 NP_005886
PH4B
正式符号:P4HB
正式名称:脯氨酰4-羟化酶,β多肽
基因ID:5034
生物体:智人
其他别名:DSI,ERBA2L,GIT,P4Hbeta,PDI,PDIA1,PHDB,PO4DB,PO4HB,PROHB
其他命名:细胞甲状腺激素-结合蛋白；胶原蛋白脯氨酸4-羟化酶β；谷胱甘肽-胰岛素转氢酶；p55；前胶原-脯氨酸,2-氧戊二酸4-加双氧酶(脯氨酸4-羟化酶),β多肽；脯氨酰4-羟化酶亚基β；蛋白二硫化物异构酶家族A,成员1；蛋白二硫化物异构酶-相关1；蛋白二硫化物异构酶/氧化还原酶；蛋白二硫化物异构酶；原胶原羟化酶；甲状腺激素-结合蛋白p55
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_000918.3
基因座 NM_000918
登录号 NM_000918
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_000909.2
基因座 NP_000909
登录号 NP_000909
HSPA1A
正式符号:HSPA1A
正式名称:热休克70kDa蛋白1A
基因ID:3303
生物体:智人
其他别名:DAQB-147D11.1,HSP70-1,HSP70-1A,HSP70I,HSP72,HSPA1
其他命名:HSP70-1/HSP70-2；HSP70.1/HSP70.2；dnaK-型分子伴侣HSP70-1；热休克70kDa蛋白1/2；热休克70kDa蛋白1A/1B；热休克70kD蛋白1A；热休克诱导蛋白
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_005345.5
基因座 NM_005345
登录号 NM_005345
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_005336.3
基因座 NP_005336
登录号 NP_005336
基因
正式符号:HNRNPD
正式名称:异源核核糖核蛋白D(AU-富含元件RNA结合蛋白1,37kDa)基因ID:3184
生物体:智人
其他别名:AUF1,AUF1A,HNRPD,P37,hnRNPD0
其他命名:ARE-结合蛋白AUFI,A型；异源核核糖核蛋白D0；hnRNP D0核苷酸序列:异形体D
NCBI参考序列:NM_001003810.1
基因座 NM_001003810
登录号 NM_001003810
蛋白质序列:异形体D
NCBI参考序列:NP_001003810.1
基因座 NP_001003810
登录号 NP_001003810
核苷酸序列:异形体C
NCBI参考序列:NM_002138.3
基因座 NM_002138
登录号 NM_002138
蛋白质序列:异形体C
NCBI参考序列:NP_002129.2
基因座 NP_002129
登录号 NP_002129
核苷酸序列:异形体B
NCBI参考序列:NM_031369.2
基因座 NM_031369
登录号 NM_031369
蛋白质序列:异形体B
NCBI参考序列:NP_112737.1
基因座 NP_112737
登录号 NP_112737
核苷酸序列:异形体A
NCBI参考序列:NM_031370.2
基因座 NM_031370
登录号 NM_031370
蛋白质序列:异形体A
NCBI参考序列:NP_112738.1
基因座 NP_112738
登录号 NP_112738
RPL32
正式符号:RPL32
正式名称:核糖体蛋白L32
基因ID:6161
生物体:智人
其他别名:AU020185,rpL32-3A
其他命名:60S核糖体蛋白L32；snoRNA MBI-141
核苷酸序列:转录产物变体1
NCBI参考序列:NM_000994.3
基因座 NM_000994
登录号 NM_000994
蛋白质序列:转录产物变体1.
NCBI参考序列:NP_000985.1
基因座 NP_000985
登录号 NP_000985
1 maalrplvkp kivkkrtkkf irhqsdryvk ikrnwrkprg idnrvrrrfk gqilmpnigy
61 gsnkktkhml psgfrkflvh nvkelevllm cnksycaeia hnvssknrka iveraaqlai
121 rvtnpnarlr seene
核苷酸序列:转录产物变体2.
NCBI参考序列:NM_001007073.1
基因座 NM_001007073
登录号 NM_001007073
蛋白质序列:转录产物变体2.
NCBI参考序列:NP_001007074.1
基因座 NP_001007074
登录号 NP_001007074
1 maalrplvkp kivkkrtkkf irhqsdryvk ikrnwrkprg idnrvrrrfk gqilmpnigy
61 gsnkktkhml psgfrkflvh nvkelevllm cnksycaeia hnvssknrka iveraaqlai
121 rvtnpnarlr seene
核苷酸序列:转录产物变体3.
NCBI参考序列:NM_001007074.1
基因座 NM_001007074
登录号 NM_001007074
蛋白质序列:转录产物变体3.
NCBI参考序列:NP_001007075.1
基因座 NP_001007075
登录号 NP_001007075
基因
正式符号:ATP5H
正式名称:ATP合成酶,H+转运,线粒体Fo复合物,亚基d
基因ID:10476
生物体:智人
其他别名:My032,ATPQ
其他命名:ATP合成酶D链,线粒体；ATP合成酶亚基d,线粒体；ATP合成酶,H+转运,线粒体F0复合物,亚基d；ATP合成酶,H+转运,线粒体F1F0,亚基d；ATPase亚基d；My032蛋白
核苷酸序列:异形体B
NCBI参考序列:NM_001003785.1
基因座 NM_001003785
登录号 NM_001003785
蛋白质序列:异形体B
NCBI参考序列:NP_001003785.1
基因座 NP_001003785
登录号 NP_001003785
1 magrklalkt idwvafaeii pqnqkaiass lkswnetlts rlaalpenpp aidwayykan
61 vakaglvddf ekkvkscaew vslskarive yekemekmkn lipfdqmtie dlneafpetk
121 ldkkkypywp hqpienl
核苷酸序列:异形体A
NCBI参考序列:NM_006356.2
基因座 NM_006356
登录号 NM_006356
蛋白质序列:异形体A
NCBI参考序列:NP_006347.1
基因座 NP_006347
登录号 NP_006347
PSMA1
正式符号:PSMA1
正式名称:蛋白酶体(前体,巨蛋白因子)亚基,αtype,1
基因ID:5682
生物体:智人
其他别名:HC2,NU,PROS30
其他命名:30kDa前体蛋白；PROS-30；巨蛋白因子亚基C2；巨蛋白因子亚基nu；多催化内肽酶复合物亚基C2；蛋白酶体组分C2；蛋白酶体nu链；蛋白酶体亚基α型-1；蛋白酶体亚基nu；蛋白酶体亚基,α-型,1；蛋白P30-33K
核苷酸序列:异形体3
NCBI参考序列:NM_001143937.1
基因座 NM_001143937
登录号 NM_001143937
蛋白质序列:异形体3
NCBI参考序列:NP_001137409.1
基因座 NP_001137409
登录号 NP_001137409
1 mfrnqydndv tvwspqgrih qieyameavk qgsatvglks kthavlvalk raqselaahq
61 kkilhvdnhi gisiagltad arllcnfmrq ecldsrfvfd rplpvsrlvs ligssilfml
121 afmdmnfegf
核苷酸序列:异形体2
NCBI参考序列:NM_002786.3
基因座 NM_002786
登录号 NM_002786
蛋白质序列:异形体2
NCBI参考序列:NP_002777.1
基因座 NP_002777
登录号 NP_002777
核苷酸序列:异形体1
NCBI参考序列:NM_148976.2
基因座 NM_148976
登录号 NM_148976
蛋白质序列:异形体1
NCBI参考序列:NP_683877.1
基因座 NP_683877
登录号 NP_683877
PTBP1
正式符号:PTBP1
正式名称:多聚嘧啶序列结合蛋白1
基因ID:5725
生物体:智人
其他别名:HNRNP-I,HNRNPI,HNRPI,PTB,PTB-1,PTB-T,PTB2,PTB3,PTB4,pPTB
其他命名:57kDa RNA-结合蛋白PPTB-1；RNA-结合蛋白；异源核核糖核酸蛋白I；异源核核糖核酸蛋白I；hnRNP I；多聚嘧啶序列结合蛋白(异源核核糖核酸蛋白I)；多聚嘧啶序列-结合蛋白1
核苷酸序列:异形体A
NCBI参考序列:NM_002819.4
基因座 NM_002819
登录号 NM_002819
蛋白质序列:异形体A
NCBI参考序列:NP_002810.1
基因座 NP_002810
登录号 NP_002810
核苷酸序列:异形体B
NCBI参考序列:NM_031990.3
基因座 NM_031990
登录号 NM_031990
蛋白质序列:异形体B
NCBI参考序列:NP_114367.1
基因座 NP_114367
登录号 NP_114367
核苷酸序列:异形体C
NCBI参考序列:NM_031991.3
基因座 NM_031991
登录号 NM_031991
蛋白质序列:异形体C
NCBI参考序列:NP_114368.1
基因座 NP_114368
登录号 NP_114368
AP2A1
正式符号:AP2A1
正式名称:衔接蛋白-相关蛋白复合物2,α1亚基
基因ID:160
生物体:智人
其他别名:ADTAA,AP2-Α,CLAPA1
其他命名:100kDa被膜囊泡蛋白A；AP-2复合物亚基α-1；衔接蛋白-相关蛋白复合物2α-1亚基；衔接蛋白,αA；衔接蛋白复合物AP-2亚基α-1；α-衔接蛋白A；α1-衔接蛋白；网格蛋白装配蛋白复合物2α-A大链；网格蛋白-相关/装配/适配子蛋白,大,α1；质膜衔接蛋白HA2/AP2衔接蛋白αA亚基
核苷酸序列:异形体1
NCBI参考序列:NM_014203.2
基因座 NM_014203
登录号 NM_014203
蛋白质序列:异形体1
NCBI参考序列:NP_055018.2
基因座 NP_055018
登录号 NP_055018
核苷酸序列:异形体2
NCBI参考序列:NM_130787.2
基因座 NM_130787
登录号 NM_130787
蛋白质序列:异形体2
NCBI参考序列:NP_570603.2
基因座 NP_570603
登录号 NP_570603
TTLL12
正式符号:TTLL12
正式名称:微管蛋白酪氨酸连接酶-样家族,成员12
基因ID:23170
生物体:智人
其他别名:dJ526I14.2
其他命名:微管蛋白-酪氨酸连接酶-样家族蛋白12
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_015140.3
基因座 NM_015140
登录号 NM_015140
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_055955.1
基因座 NP_055955
登录号 NP_055955
FERMT2
正式符号:FERMT2
正式名称:fermitin家族成员2
基因ID:10979
生物体:智人
其他别名:KIND2,MIG2,PLEKHC1,UNC112,UNC112B,mig-2
其他命名:含PH结构域-家族C成员1；fermitin家族同系物2；kindlin 2；kindlin-2；有丝分裂原可诱导基因2蛋白；有丝分裂原-可诱导基因2蛋白；含普列克底物蛋白同源结构域,家族C(具有FERM结构域)成员1；含普列克底物蛋白同源结构域,家族C成员1；含普列克底物蛋白同源结构域家族C成员
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001134999.1
基因座 NM_001134999
登录号 NM_001134999
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001128471.1
基因座 NP_001128471
登录号 NP_001128471
ANXA6
正式符号:ANXA6
正式名称:膜联蛋白A6
基因ID:309
生物体:智人
其他别名:ANX6,CBP68
其他命名:67kDa钙电蛋白；CPB-II；膜联蛋白VI(p68)；膜联蛋白-6；钙-结合蛋白p68；钙电蛋白；钙磷脂结合蛋白II；钙磷脂结合蛋白-II；嗜铬粒结合蛋白-20；脂皮质激素VI；p68；p70
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001155.4
基因座 NM_001155
登录号 NM_001155
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001146.2
基因座 NP_001146
登录号 NP_001146
PSMD4
正式符号:PSMD4
正式名称:蛋白酶体(前体,巨蛋白因子)26S亚基,非-ATPase,4
基因ID:5710
生物体:智人
其他别名:RP11-126K1.1,AF,AF-1,ASF,MCB1,Rpn10,S5A,pUB-R5
其他命名:26S蛋白酶体非-ATPase调控亚基4；26S蛋白酶体调控亚基S5A；RPN10同系物；S5a/抗分泌因子蛋白；angiocidin；抗分泌因子1；多泛素链-结合蛋白
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_002810.2
基因座 NM_002810
登录号 NM_002810
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_002801.1
基因座 NP_002801
登录号 NP_002801
COTL1
正式符号:COTL1
正式名称:毛状蛋白(coactosin)-样1(网柄菌属)
基因ID:23406
生物体:智人
其他别名:CLP
其他命名:毛状蛋白-样蛋白
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_021149.2
基因座 NM_021149
登录号 NM_021149
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_066972.1
基因座 NP_066972
登录号 NP_066972
ST13
正式符号:ST13
正式名称:致肿瘤性13的抑制
基因ID:6767
生物体:智人
其他别名:AAG2,FAM10A1,FAM10A4,HIP,HOP,HSPABP,HSPABP1,P48,PRO0786,SNC6
其他命名:Hsp70-相互作用蛋白；老化-相关蛋白2；热休克70kD蛋白结合蛋白；hsc70-相互作用蛋白；孕酮受体-相关p48蛋白；推定肿瘤抑制剂ST13；肾癌抗原NY-REN-33；致肿瘤性13蛋白的抑制
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_003932.3
基因座 NM_003932
登录号 NM_003932
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_003923.2
基因座 NP_003923
登录号 NP_003923
基因
正式符号:SRSF2(也称为SFRS2)
正式名称:丝氨酸/精氨酸-富含剪接因子2
基因ID:6427
生物体:智人
其他别名:PR264,SC-35,SC35,SFRS2,SFRS2A,SRp30b
其他命名:SR剪接因子2；剪接组分,35kDa；剪接因子SC35；剪接因子,精氨酸/丝氨酸-富含2
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001195427.1
基因座 NM_001195427
登录号 NM_001195427
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001182356.1
基因座 NP_001182356
登录号 NP_001182356
HNRNPH1
正式符号:HNRNPH1
正式名称:异源核核糖核酸蛋白H1(H)
基因ID:3187
生物体:智人
其他别名:HNRPH,HNRPH1,hnRNPH
其他命名:异源核核糖核酸蛋白H
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001257293.1
基因座 NM_001257293
登录号 NM_001257293
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001244222.1
基因座 NP_001244222
登录号 NP_001244222
基因
正式符号:IQGAP1
正式名称:含IQ基序GTPase激活蛋白1
基因ID:8826
生物体:智人
其他别名:HUMORFA01,SAR1,p195
其他命名:具有IQ基序的RasGAP-样；ras GTPase-激活-样蛋白IQGAP1
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_003870.3
基因座 NM_003870
登录号 NM_003870
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_003861.1
基因座 NP_003861
登录号 NP_003861
GPSN2
正式符号:TECR(也称为GPSN2)
正式名称:反-2,3-烯酰基-CoA还原酶
基因ID:9524
生物体:智人
其他别名:GPSN2,MRT14,SC2,TER
其他命名:糖蛋白,突触2；突触糖蛋白SC2
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_138501.5
基因座 NM_138501
登录号 NM_138501XM_001132190XM_001132196
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_612510.1
基因座 NP_612510
登录号 NP_612510XP_001132190XP_001132196
EHD2
正式符号:EHD2
正式名称:含EH-结构域2
基因ID:30846
生物体:智人
其他别名:PAST2
其他命名:含EH结构域2；含EH结构域蛋白2；PAST同系物2
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_014601.3
基因座 NM_014601
登录号 NM_014601
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_055416.2
基因座 NP_055416
登录号 NP_055416
UGP2
正式符号:UGP2
正式名称:UDP-葡萄糖焦磷酸化酶2
基因ID:7360
生物体:智人
其他别名:UDPG,UDPGP2,UGP1,UGPP1,UGPP2,pHC379
其他命名:UDP-葡萄糖二磷酸化酶；UDP-葡萄糖焦磷酸化酶1；UDPGP；UGPase 2；UTP-葡萄糖-1-磷酸尿苷酰转移酶；UTP-葡萄糖-1-磷酸尿苷酰转移酶2；UTP-葡萄糖-1-磷酸尿苷酰转移酶；尿苷酰二磷酸葡萄糖焦磷酸化酶2
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001001521.1
基因座 NM_001001521
登录号 NM_001001521
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001001521.1
基因座 NP_001001521
登录号 NP_001001521
UGDH
正式符号:UGDH
正式名称:UDP-葡萄糖6-脱氢酶
基因ID:7358
生物体:智人
其他别名:GDH,UDP-GlcDH,UDPGDH,UGD
其他命名:UDP-Glc脱氢酶；UDP-葡萄糖脱氢酶；尿苷二磷酸-葡萄糖脱氢酶
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001184700.1
基因座:NM_001184700
登录号:NM_001184700
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001171629.1
基因座:NP_001171629
登录号:NP_001171629
基因
正式符号:PLIN3(也称为M6PRBP1)
正式名称:脂滴包被蛋白3
基因ID:10226
生物体:智人
其他别名:M6PRBP1,PP17,TIP47
其他命名:47kDa MPR-结合蛋白；货物选择蛋白TIP47；甘露糖-6-磷酸受体-结合蛋白1；脂滴包被蛋白-3；胎盘蛋白17；尾-相互作用蛋白,47kD
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001164189.1
基因座:NM_001164189
登录号:NM_001164189
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001157661.1
基因座:NP_001157661
登录号:NP_001157661
C14orf166
正式符号:C14orf166
正式名称:染色体14开放阅读框166
基因ID:51637
生物体:智人
其他别名:CGI-99,CGI99,CLE,CLE7,LCRP369,RLLM1
其他命名:CLE7同系物；含RLL基序1；UPF0568蛋白C14orf166
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_016039.2
基因座:NM_016039
登录号:NM_016039
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_057123.1
基因座:NP_057123
登录号:NP_057123
SNRNP70
正式符号:SNRNP70
正式名称:小核核糖核酸蛋白70kDa(U1)
基因ID:6625
生物体:智人
其他别名:RNPU1Z,RPU1,SNRP70,Snp1,U1-70K,U170K,U1AP,U1RNP
其他命名:U1小核核糖核酸蛋白70kDa；U1snRNP 70kDa
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_003089.4
基因座:NM_003089
登录号:NM_003089
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_003080.2
基因座:NP_003080
登录号:NP_003080
CNN2
正式符号:CNN2
正式名称:钙调理蛋白(calponin)2
基因ID:1265
生物体:智人
其他别名:无
其他命名:钙调理蛋白H2,平滑肌；钙调理蛋白-2；中枢钙调理蛋白核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_004368.2
基因座:NM_004368
登录号:NM_004368
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_004359.1
基因座:NP_004359
登录号:NP_004359
PEBP1
正式符号:PEBP1
正式名称:磷脂酰乙醇胺结合蛋白1
基因ID:5037
生物体:智人
其他别名:HCNP,HCNPpp,PBP,PEBP,PEBP-1,RKIP
其他命名:Raf激酶抑制蛋白；海马胆碱能神经刺激肽；神经多肽h3；磷脂酰乙醇胺-结合蛋白1；前列腺结合蛋白；前列腺-结合蛋白；raf激酶抑制蛋白
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_002567.2
基因座:NM_002567
登录号:NM_002567XR_109136XR_109137XR_111344XR_114620
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_002558.1
基因座:NP_002558
登录号:NP_002558
ACLY
正式符号:ACLY
正式名称:ATP柠檬酸裂解酶
基因ID:47
生物体:智人
其他别名:ACL,ATPCL,CLATP
其他命名:ATP柠檬酸合成酶；ATP-柠檬酸(pro-S-)-lyase；ATP-柠檬酸合成酶；柠檬酸裂解酶
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001096.2
基因座:NM_001096
登录号:NM_001096
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001087.2
基因座:NP_001087
登录号:NP_001087
SNX12
正式符号:SNX12
正式名称:分选微管连接蛋白12
基因ID:29934
生物体:智人
其他别名:无
其他命名:分选微管连接蛋白-12
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001256185.1
基因座:NM_001256185
登录号:NM_001256185
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001243114.1
基因座:NP_001243114
登录号:NP_001243114
SYNCRIP
正式符号:SYNCRIP
正式名称:突触结合蛋白(synaptotagmin)结合,胞质RNA相互作用蛋白基因ID:10492
生物体:智人
其他别名:RP1-3J17.2,GRY-RBP,GRYRBP,HNRPQ1,NSAP1,PP68,hnRNP-Q
其他命名:NS1-相关蛋白1；甘氨酸-和酪氨酸-富含RNA-结合蛋白；异源核核糖核酸蛋白Q
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001159673.1
基因座:NM_001159673
登录号:NM_001159673
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001153145.1
基因座:NP_001153145
登录号:NP_001153145
SAR1B
正式符号:SAR1B
正式名称:SAR1同源物B(酿酒酵母)
基因ID:51128
生物体:智人
其他别名:ANDD,CMRD,GTBPB,SARA2
其他命名:2310075M17Rik；GTP-结合蛋白B；GTP-结合蛋白SAR1b；GTP-结合蛋白Sara；SAR1a基因同源物2
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001033503.2
基因座:NM_001033503
登录号:NM_001033503
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001028675.1
基因座:NP_001028675
登录号:NP_001028675
CCDC47
正式符号:CCDC47
正式名称:含卷曲螺旋结构域47
基因ID:57003
生物体:智人
其他别名:GK001,MSTP041
其他命名:含卷曲螺旋结构域蛋白47
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_020198.2
基因座:NM_020198
登录号:NM_020198
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_064583.2
基因座:NP_064583
登录号:NP_064583
PSMD12
正式符号:PSMD12
正式名称:蛋白酶体(前体,巨蛋白因子)26S亚基,非ATPase,12
基因ID:5718
生物体:智人
其他别名:Rpn5,p55
其他命名:26S蛋白酶体非-ATPase调控亚基12；26S蛋白酶体调控亚基RPN5；26S蛋白酶体调控亚基p55
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_002816.3
基因座:NM_002816
登录号:NM_002816XM_942494XM_946044XM_946047XM_946049XM_946052XM_946055XM_946058
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_002807.1
基因座:NP_002807
登录号:NP_002807XP_947587XP_951137XP_951140XP_951142XP_951145XP_951148XP_951151
ATP5F1
正式符号:ATP5F1
正式名称:ATP合成酶,H+转运,线粒体Fo复合物,亚基B1
基因ID:515
生物体:智人
其他别名:RP11-552M11.5,PIG47
其他命名:ATP合成酶B链,线粒体；ATP合成酶亚基b,线粒体；ATP合成酶,H+转运,线粒体F0复合物,亚基B1；ATP合成酶,H+转运,线粒体F0复合物,亚基b；ATPase亚基b；H+-ATP合成酶亚基b；细胞增殖诱导蛋白47
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001688.4
基因座 NM_001688
登录号 NM_001688
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001679.2
基因座 NP_001679
登录号 NP_001679
CMPK1
正式符号:CMPK1
正式名称:胞苷单磷酸(UMP-CMP)激酶1,胞质
基因ID:51727
生物体:智人
其他别名:RP11-511I2.1,CMK,CMPK,UMK,UMP-CMPK,UMPK
其他命名:UMP-CMP激酶；UMP/CMP激酶；胞苷酸激酶；脱氧胞苷酸激酶；尿苷单磷酸激酶；尿苷单磷酸/胞苷单磷酸激酶
核苷酸序列:
NCBI参考序列(变体1):NM_016308.2
基因座 NM_016308
登录号 NM_016308
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_057392.1
基因座 NP_057392
登录号 NP_057392
COX6B1
正式符号:COX6B1
正式名称:细胞色素c氧化酶亚基VIb多肽1(普遍存在)
基因ID:1340
生物体:智人
其他别名:COX6B,COXG,COXVIb1
其他命名:COX VIb-1；细胞色素c氧化酶亚基6B1
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001863.4
基因座 NM_001863
登录号 NM_001863
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001854.1
基因座 NP_001854
登录号 NP_001854
1maedmetkik nyktapfdsr fpnqnqtrnc wqnyldfhrc qkamtakggd isvcewyqrv
61yqslcptswv tdwdeqraeg tfpgki
CTSA
正式符号:CTSA
正式名称:组织蛋白酶A
基因ID:5476
生物体:智人
其他别名:RP3-337O18.1,GLB2,GSL,NGBE,PPCA,PPGB
其他命名:β-半乳糖苷酶2；β-半乳糖苷酶保护蛋白；羧肽酶C；羧肽酶L；羧肽酶Y-样激酶；羧肽酶-L；羧肽酶；溶菌酶羧肽酶A；溶菌酶保护蛋白；保护蛋白组织蛋白酶A；尿激酶
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_000308.2
基因座 NM_000308
登录号 NM_000308
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_000299.2
基因座 NP_000299
登录号 NP_000299
EPHX1
正式符号:EPHX1
正式名称:环氧化物水解酶1,微粒体(异型生物质)
基因ID:2052
生物体:智人
其他别名:EPHX,EPOX,HYL1,MEH
其他命名:环氧化物水解酶；环氧化物水解酶1
核苷酸序列:(变体1)
NCBI参考序列:NM_000120.3
基因座 NM_000120
登录号 NM_000120
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_000111.1
基因座 NP_000111
登录号 NP_000111
ATP5B
正式符号:ATP5B
正式名称:ATP合成酶,H+转运,线粒体F1复合物,β多肽
基因ID:506
生物体:智人
其他别名:ATPMB,ATPSB
其他命名:ATP合成酶亚基β,线粒体；线粒体ATP合成酶β亚基；线粒体ATP合成酶,β亚基
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001686.3
基因座 NM_001686
登录号 NM_001686
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001677.2
基因座 NP_001677
登录号 NP_001677
ATP5D
正式符号:ATP5D
正式名称:ATP合成酶,H+转运,线粒体F1复合物,δ亚基
基因ID:513
生物体:智人
其他别名:目前没有列出
其他命名:ATP合成酶亚基δ,线粒体；F-ATPaseδ亚基；线粒体ATP合成酶复合物δ-亚基前体；线粒体ATP合成酶,δ亚基
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_001687.4
基因座 NM_001687
登录号 NM_001687
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_001678.1
基因座 NP_001678
登录号 NP_001678
1 mlpaallrrp glgrlvrhar ayaeaaaapa aasgpnqmsf tfasptqvff nganvrqvdv
61 ptltgafgil aahvptlqvl rpglvvvhae dgttskyfvs sgsiavnads svqllaeeav
121 tldmldlgaa kanlekaqae lvgtadeatr aeiqiriean ealvkale
CAPN1
正式符号:CAPN1
正式名称:钙激活中性蛋白酶1,(mu/I)大亚基
基因ID:823
生物体:智人
其他别名:PIG30,CANP,CANP1,CANPL1,muCANP,muCL
其他命名:CANP 1；钙-激活中性蛋白酶1；钙激活中性蛋白酶mu-型；钙激活中性蛋白酶,大多肽L1；钙激活中性蛋白酶-1催化亚基；钙激活中性蛋白酶-1大亚基；细胞增殖诱导基因30蛋白；细胞增殖诱导蛋白30；微摩尔-钙激活中性蛋白酶
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_001198868.1
基因座 NM_001198868
登录号 NM_001198868
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_001185797.1
基因座 NP_001185797
登录号NP_001185797
CAPZA2
正式符号:CAPZA2
正式名称:加帽蛋白(肌动蛋白丝)肌肉Z-线,α2
基因ID:830
生物体:智人
其他别名:CAPPA2,CAPZ
其他命名:F-肌动蛋白加帽蛋白α-2亚基；F-肌动蛋白-加帽蛋白亚基α-2；帽Zα-2
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_006136.2
基因座 NM_006136
登录号 NM_006136
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_006127.1
基因座 NP_006127
登录号 NP_006127
CCT7
正式符号:CCT7
正式名称:含伴侣蛋白TCP1,亚基7(η)
基因ID:10574
生物体:智人
其他别名:CCTETA,CCTH,NIP7-1,TCP1ETA
其他命名:CCT-η；HIV-1Nef相互作用蛋白；HIV-1Nef-相互作用蛋白；T-复合蛋白1亚基η；TCP-1-η；含伴侣蛋白t-复合多肽1,η亚基
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_006429.3
基因座 NM_006429
登录号 NM_006429
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_006420.1
基因座 NP_006420
登录号 NP_006420
CTSB
正式符号:CTSB
正式名称:组织蛋白酶B
基因ID:1508
生物体:智人
其他别名:APPS,CPSB
其他命名:APP分泌酶；淀粉状蛋白前体蛋白分泌酶；组织蛋白酶B1；半胱氨酸蛋白酶
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_001908.3
基因座 NM_001908
登录号 NM_001908
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_001899.1
基因座 NP_001899
登录号 NP_001899
FKBP2
正式符号:FKBP2
正式名称:FK506结合蛋白2,13kDa
基因ID:2286
生物体:智人
其他别名:FKBP-13,PPIase
其他命名:13kDa FK506-结合蛋白；13kDa FKBP；FK506-结合蛋白2(13kD)；FKBP-2；PPIase FKBP2；免疫亲和素FKBP13；肽酰基-脯氨酰基顺-反异构酶KBP2；脯氨酸异构酶；雷帕霉素-结合蛋白；旋转异构酶
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_004470.3
基因座 NM_004470
登录号 NM_004470
蛋白质序列(变体1):
NCBI参考序列:NP_004461.2
基因座 NP_004461
登录号 NP_004461
1 mrlswfrvlt vlsiclsava tatgaegkrk lqigvkkrvd hcpiksrkgd vlhmhytgkl
61 edgtefdssl pqnqpfvfsl gtgqvikgwd qgllgmcege krklvipsel gygergappk
121 ipggatlvfe vellkierrt el
FLNC
正式符号:FLNC
正式名称:细丝蛋白(filamin)C,γ
基因ID:2318
生物体:智人
其他别名:ABP-280,ABP280A,ABPA,ABPL,FLN2,MFM5,MPD4
其他命名:ABP-280-样蛋白；ABP-L,γ细丝蛋白；FLN-C；肌动蛋白结合蛋白280；肌动蛋白结合样蛋白；细丝蛋白2；细丝蛋白-2；细丝蛋白-C
核苷酸序列(变体1):
NCBI参考序列:NM_001458.4
基因座 NM_001458
登录号 NM_001458
蛋白质序列(变体):
NCBI参考序列:NP_001449.3
基因座 NP_001449
登录号 NP_001449
HPX
正式符号:HPX
正式名称:血红素结合蛋白(hemopexin)
基因ID:3263
生物体:智人
其他别名:HX
其他命名:β-1B-糖蛋白
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_000613.2
基因座 NM_000613
登录号 NM_000613
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_000604.1
基因座 NP_000604
登录号 NP_000604
TLN1
正式符号:TLN1
正式名称:踝蛋白(talin)1
基因ID:7094
生物体:智人
其他别名:RP11-112J3.1,ILWEQ,TLN
其他命名:踝蛋白-1
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_006289.3
基因座 NM_006289
登录号 NM_006289
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_006280.3
基因座 NP_006280
登录号 NP_006280
PSME2,
正式符号:PSME2和名称:蛋白酶体(前体,巨蛋白因子)激活子亚基2(PA28β)[智人]
其他别名:PA28B,PA28beta,REGbeta
其他命名:11S调节复合物β亚基；11S调节复合物亚基β；MCP激活子,31-kD亚基；REG-β；多催化蛋白酶激活子亚基2；细胞移动诱导蛋白22；蛋白酶体激活子28亚基β；蛋白酶体激活子28-β；蛋白酶体激活子复合物亚基2；蛋白酶体激活子hPA28亚基β
基因座 NM_002818
登录号 NM_002818
VERSION NM_002818.2GI:30410791
基因座 NP_002809
登录号 NP_002809
VERSION NP_002809.2GI:30410792
Q9BQE5
正式符号:APOL2和名称:载脂蛋白L,2
其他别名:APOL-II,APOL3
其他命名:阿朴脂蛋白L-II；阿朴脂蛋白L2
基因座 NM_030882
登录号 NM_030882
VERSION NM_030882.2GI:22035654
基因座 NP_112092
登录号 NP_112092
VERSION NP_112092.1GI:13562090
Q9Y262
正式符号:EIF3L和名称:真核生物翻译启动因子3,亚基L
其他别名:AL022311.1,EIF3EIP,EIF3S11,EIF3S6IP,HSPC021,HSPC025,MSTP005
其他命名:eIEF相关蛋白HSPC021；真核生物翻译启动因子3亚基6-相互作用蛋白；真核生物翻译启动因子3亚基E-相互作用蛋白；真核生物翻译启动因子3亚基L
基因座 NM_001242923
登录号 NM_001242923
VERSION NM_001242923.1GI:339275830
基因座 NP_001229852
登录号 NP_001229852
VERSION NP_001229852.1GI:339275831
正式符号:RAB1B和名称:RAB1B,成员RAS致癌基因家族[智人]
其他命名:ras-相关蛋白Rab-1B；小GTP-结合蛋白
基因座 NM_030981
登录号 NM_030981XM_001134089
VERSION NM_030981.2GI:116014337
基因座 NP_112243
登录号 NP_112243XP_001134089
VERSION NP_112243.1GI:13569962
正式符号:由HGNC提供的RPS6
正式全称:由HGNC提供的核糖体蛋白
也称为:S6
基因座 NM_001010
登录号 NM_001010
VERSION NM_001010.2GI:17158043
基因座 NP_001001
登录号 NP_001001
VERSION NP_001001.2GI:17158044
正式符号RRP1
正式名称:核糖体RNA加工1同源物(酿酒酵母)
也称为NNP-1；NOP52；RRP1A；D21S2056E
基因座 NM_003683
登录号 NM_003683
VERSION NM_003683.5GI:134304836
基因座 NP_003674
登录号 NP_003674
VERSION NP_003674.1GI:4503247
概括的正式符号:SEPT11
正式全称:胞裂蛋白(septin)11
基因座 NM_018243
登录号 NM_018243
VERSION NM_018243.2GI:38605734
基因座 NP_060713
登录号 NP_060713
VERSION NP_060713.1GI:8922712
正式符号:SEPT7和名称:胞裂蛋白7
其他别名:CDC10,CDC3,NBLA02942,SEPT7A
其他命名:CDC10(细胞分化周期10,酿酒酵母,同源物)；CDC10蛋白同源物；胞裂蛋白-7
基因座 NM_001011553
登录号 NM_001011553
VERSION NM001011553.3GI:339639595
基因座 NP_001011553
登录号 NP_001011553
正式符号:SH3BGRL和名称:SH3结构域结合富含谷氨酸蛋白样[智人]
其他别名:SH3BGR
其他命名:SH3结构域-结合富含谷氨酸-样蛋白；SH3-结合结构域富含谷氨酸蛋白样
基因座 NM_003022 2090bp mRNA线性PRI 27-JUN-2012
登录号 NM_003022
VERSION NM_003022.2GI:211938420
基因座 NP_003013
登录号 NP_003013
VERSION NP_003013.1GI:4506925
1 mvirvyiass sgstaikkkq qdvlgflean kigfeekdia aneenrkwmr envpensrpa
61 tgyplppqif nesqyrgdyd affearenna vyaflgltap pgskeaevqa kqqa
正式符号:SNRPB和名称:小核核糖核酸蛋白多肽B和B1
其他别名:COD,SNRPB1,Sm-B/B',SmB/B',SmB/SmB',snRNP-B
其他命名:Sm蛋白的B多肽；Sm蛋白B/B'；sm-B/Sm-B'；小核核糖核酸蛋白多肽B；小核核糖核酸蛋白多肽B和B'；小核核糖核酸蛋白-相关蛋白B和B'
基因座 NM_003091
登录号 NM_003091
VERSION NM_003091.3GI:38149990
基因座 NP_003082 231aa 线性PRI 27-JUN-2012
登录号 NP_003082
VERSION NP_003082.1 GI:4507125
正式符号:SOD1和名称:超氧化物歧化酶1,可溶
其他别名:ALS,ALS1,IPOA,SOD,hSod1,同源二聚物
其他命名:Cu/Zn超氧化物歧化酶；SOD,可溶；吲哚酚氧化酶A；超氧化物歧化酶[Cu-Zn]；超氧化物歧化酶,胞质
基因座 NM_000454
登录号 NM_000454
VERSION NM_000454.4 GI:48762945
基因座 NP_000445
登录号 NP_000445
VERSION NP_000445.1 GI:4507149
1 matkavcvlk gdgpvqgiin feqkesngpv kvwgsikglt eglhgfhvhe fgdntagcts
61 agphfnplsr khggpkdeer hvgdlgnvta dkdgvadvsi edsvislsgd hciigrtlvv
121 hekaddlgkg gneestktgn agsrlacgvi giaq
KARS
正式符号:KARS
正式名称:赖氨酰-tRNA合成酶
基因ID:3735
生物体:智人
其他别名:CMTRIB,KARS2,KRS
其他命名:lysRS；赖氨酸tRNA连接酶；赖氨酸-tRNA连接酶
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001130089.1
基因座:NM_001130089
登录号:NM_001130089
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001123561.1
基因座:NP_001123561
登录号:NP_001123561
KIF5B
正式符号:KIF5B
正式名称:驱动蛋白家族成员5B
基因ID:3799
生物体:智人
其他别名:KINH,KNS,KNS1,UKHC
其他命名:常规驱动蛋白重链；驱动蛋白1(110-120kD)；驱动蛋白重链；驱动-1重链；遍在驱动蛋白重链
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_004521.2
基因座:NM_004521
登录号:NM_004521
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_004512.1
基因座:NP_004512
登录号:NP_004512
KPNA3
正式符号:KPNA3
正式名称:核转运蛋白α3(输入蛋白α4)
基因ID:3839
生物体:智人
其他别名:RP11-432M24.3,IPOA4,SRP1,SRP1γ,SRP4,hSRP1
其他命名:SRP1-γ；输入蛋白α4；输入蛋白αQ2；输入蛋白α-3；输入蛋白亚基α-3；输入蛋白-α-Q2；核转运蛋白亚基α-3；qip2
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_002267.3
基因座:NM_002267
登录号:NM_002267
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_002258.2
基因座:NP_002258
登录号:NP_002258
LGALS1
正式符号:LGALS1
正式名称:凝集素,半乳糖苷-结合,可溶,1
基因ID:3956
生物体:智人
其他别名:GAL1,GBP
其他命名:14kDa层粘连蛋白-结合蛋白；14kDa凝集素；HBL；HLBP14；HPL；S-Lac凝集素1；β-半乳糖苷-结合凝集素L-14-I；β-半乳糖苷-结合蛋白14kDa；gal-1；galaptin；半乳糖凝集素1；半乳糖凝集素-1；乳糖-结合凝集素1；推定的MAPK-激活蛋白PM12
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_002305.3
基因座:NM_002305
登录号:NM_002305
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_002296.1
基因座:NP_002296
登录号:NP_002296
MACF1
正式符号:MACF1
正式名称:微管-肌动蛋白交联因子1
基因ID:23499
生物体:智人
其他别名:ABP620,ACF7,MACF,OFC4
其他命名:620kDa肌动蛋白结合蛋白；肌动蛋白交联家族蛋白7；macrophin 1；微管-肌动蛋白交联因子1；trabeculin-α
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_012090.4
基因座:NM_012090
登录号:NM_012090NM_033024
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_036222.3
基因座:NP_036222
登录号:NP_036222NP_148984
MAP1B
正式符号:MAP1B
正式名称:微管-结合蛋白1B
基因ID:4131
生物体:智人
其他别名:FUTSCH,MAP5
其他命名:MAP-1B
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_019217.1
基因座:NM_019217
登录号:NM_019217XM_001061557XM_215469
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_062090.1
基因座:NP_062090
登录号:NP_062090XP_001061557XP_215469
MDH1
正式符号:MDH1
正式名称:苹果酸脱氢酶1,NAD(可溶)
基因ID:4190
生物体:智人
其他别名:MDH-s,MDHA,MGC:1375,MOR2
其他命名:胞质苹果酸脱氢酶；苹果酸脱氢酶,胞质；可溶性苹果酸脱氢酶
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001199111.1
基因座:NM_001199111
登录号:NM_001199111
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001186040.1
基因座:NP_001186040
登录号:NP_001186040
NHP2L1
正式符号:NHP2L1
正式名称:HP2非-组蛋白染色体蛋白2-样1(酿酒酵母)
基因ID:4809
生物体:智人
其他别名:CTA-216E10.8,15.5K,FA-1,FA1,NHPX,OTK27,SNRNP15-5,SNU13,SPAG12,SSFA1
其他命名:NHP2-样蛋白1；U4/U6.U5三-snRNP 15.5kDa蛋白；[U4/U6.U5]三-snRNP15.5kD RNA结合蛋白；高活动性组-样核蛋白2同源物1；非-组蛋白染色体蛋白2-样1；小核核糖核酸蛋白15.5kDa(U4/U6.U5)；精子特异性抗原1
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001003796.1
基因座:NM_001003796
登录号:NM_001003796
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001003796.1
基因座:NP_001003796
登录号:NP_001003796
OLA1
正式符号:OLA1
正式名称:Obg-样ATPase 1
基因ID:29789
生物体:智人
其他别名:PTD004,DOC45,GBP45,GTBP9,GTPBP9
其他命名:癌症中DNA损伤-调节超表达的45蛋白GTP-结合蛋白9(推定的)；GTP-结合蛋白PTD004；同源酵母-44.2蛋白；obg-样ATPase 1
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001011708.1
基因座:NM_001011708
登录号:NM_001011708
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001011708.1
基因座:NP_001011708
登录号:NP_001011708
POFUT1
正式符号:POFUT1
正式名称:蛋白O-岩藻糖基转移酶1
基因ID:23509
生物体:智人
其他别名:FUT12,O-FUT,O-Fuc-T,O-FucT-1
其他命名:GDP-岩藻糖蛋白O-岩藻糖基转移酶1；o-岩藻糖基转移酶蛋白；肽-O-岩藻糖基转移酶1
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_015352.1
基因座:NM_015352
登录号:NM_015352
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_056167.1
基因座:NP_056167
登录号:NP_056167
PRKDC
正式符号:PRKDC
正式名称:蛋白激酶,DNA-激活的,催化多肽
基因ID:5591
生物体:智人
其他别名:DNA-PKcs,DNAPK,DNPK1,HYRC,HYRC1,XRCC7,p350
其他命名:DNA-PK催化亚基；DNA-依赖性蛋白激酶催化亚基；鼠scid突变的高-辐射敏感性,互补1；p460
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001081640.1
基因座:NM_001081640
登录号:NM_001081640
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001075109.1
基因座:NP_001075109
登录号:NP_001075109
PSMD6
正式符号:PSMD6
正式名称:蛋白酶体(前体,巨蛋白因子)26S亚基,非-ATPase,6
基因ID:9861
生物体:智人
其他别名:Rpn7,S10,SGA-113M,p44S10
其他命名:26S蛋白酶体非-ATPase调节亚基6；26S蛋白酶体调节亚基RPN7；26S蛋白酶体调节亚基S10；乳癌相关蛋白SGA-113M；p42A；磷酰基甲酸免疫-相关蛋白4；蛋白酶体调节颗粒亚基p44S10
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_014814.1
基因座:NM_014814
登录号:NM_014814
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_055629.1
基因座:NP_055629
登录号:NP_055629
ITGB1
正式符号:ITGB1
正式名称:整联蛋白,β1(纤连蛋白受体,β多肽,抗原CD29包括MDF2,MSK12)[智人]
基因ID:3688
生物体:智人
其他别名:RP11-479G22.2,CD29,FNRB,GPIIA,MDF2,MSK12,VLA-BETA,VLAB
其他命名:整联蛋白VLA-4beta亚基；整联蛋白β-1；非常晚激活蛋白,β多肽
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_002211.3
基因座:NM_002211
登录号:NM_002211
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_002202.2
基因座:NP_002202
登录号:NP_002202
MYH10
正式符号:MYH10
正式名称:肌球蛋白,重链10,非-肌肉[智人]
基因ID:4628
生物体:智人
其他别名:NMMHC-IIB,NMMHCB
其他命名:细胞肌球蛋白重链,B型；肌球蛋白重链,非肌肉B型；肌球蛋白,重多肽10,非-肌肉；肌球蛋白-10；非肌肉肌球蛋白II重链-B；非肌肉肌球蛋白重链IIB
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001256012.1
基因座:NM_001256012
登录号:NM_001256012
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001242941.1
基因座:NP_001242941
登录号:NP_001242941
NCL
正式符号:NCL
正式名称:核仁素[智人]
基因ID:4691
生物体:智人
其他别名:C23
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_005381.2
基因座:NM_005381
登录号:NM_005381XM_002342275
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_005372.2
基因座:NP_005372
登录号:NP_005372XP_002342316
SEC61A1
正式符号:SEC61A1
正式名称:Sec61α1亚基(酿酒酵母)[智人]
基因ID:29927
生物体:智人
其他别名:HSEC61,SEC61,SEC61A
其他命名:Sec61α-1；蛋白运输蛋白SEC61α亚基；蛋白运输蛋白Sec61亚基α；蛋白运输蛋白Sec61亚基α异形体1；sec61
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_013336.3
基因座:NM_013336
登录号:NM_013336NM_015968
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_037468.1
基因座:NP_037468
登录号:NP_037468NP_057052
PAPSS2
正式符号:PAPSS2
正式名称:3'-磷酸腺苷5'-磷酸硫酸合成酶2[智人]
基因ID:9060
生物体:智人
其他别名:RP11-77F13.2,ATPSK2,SK2
其他命名:3-主-磷酸腺苷5-主-磷酸硫酸合成酶2；ATP硫酸化酶/APS激酶2；ATP硫酸化酶/腺苷5'-磷酸硫酸激酶；PAPS合成酶2；PAPS合成酶2；PAPSS 2；SK 2；双功能3'-磷酸腺苷5'-磷酸硫酸合成酶2；双功能3'-磷酸腺苷5'-磷酸硫酸合成酶2
核苷酸序列:
NCBI参考序列:NM_001015880.1
基因座:NM_001015880
登录号:NM_001015880
蛋白质序列:
NCBI参考序列:NP_001015880.1
基因座:NP_001015880
登录号:NP_001015880

Claims (35)

1.一种用于鉴别引起药物诱导心脏毒性或具有引起药物诱导心脏毒性风险的药物的方法，所述方法包括：比较(i)用所述药物处理前获得的第一细胞样品中存在的一种或多种生物标志物的表达水平与(ii)用所述药物处理后获得的第二细胞样品中存在的该一种或多种生物标志物的表达水平；其中所述一种或多种生物标志物选自表2中所列的标志物；其中与第一样品相比，第二样品中所述一种或多种生物标志物的表达水平的调节是所述药物引起药物诱导心脏毒性或具有引起药物诱导心脏毒性风险的指示。
2.一种用于鉴别可以降低或防止药物诱导心脏毒性的救援剂的方法，所述方法包括：(i)测定用心脏毒性诱导药物处理之前获得的第一细胞样品中存在的一种或多种生物标志物的正常表达水平；(ii)测定用所述心脏毒性诱导药物处理后获得的第二细胞样品中存在的该一种或多种生物标志物的处理的表达水平，以鉴别处理的细胞样品中具有表达变化的一种或多种生物标志物；(iii)测定用所述心脏毒性诱导药物和所述救援剂处理后获得的第三细胞样品中存在的在心脏毒性诱导药物处理样品中具有变化的表达水平的所述一种或多种生物标志物的表达水平；和(iv)比较所述第三样品中测定的所述一种或多种生物标志物的表达水平与所述第一样品中存在的所述一种或多种生物标志物的表达水平；其中所述一种或多种生物标志物选自表2中所列的标志物；并且其中与所述第一样品相比，所述第三样品中的所述一种或多种生物标志物的标准化表达水平是所述救援剂可以降低或防止药物诱导心脏毒性的指示。
3.一种用于缓解、降低或防止药物诱导心脏毒性的方法，所述方法包括将通过权利要求2的方法鉴别的救援剂施用于受试者，由此降低或防止受试者的药物诱导心脏毒性。
4.权利要求1-3任一项的方法，其中所述一种或多种生物标志物选自TIMP1、PTX3、HSP76、FINC、CYB5、PAI1、IBP7(IGFBP7)、1C17、EDIL3、HMOX1、NUCB1、CS010和HSPA4。
5.权利要求4的方法，其中所述药物诱导心脏毒性是心肌病、心力衰竭、心房纤颤、心肌病和心力衰竭、心力衰竭和LV功能障碍、心房扑动和纤颤、或者心脏瓣膜损伤和心力衰竭。
6.权利要求1-5任一项的方法，其中所述细胞样品是心肌细胞或糖尿病心肌细胞。
7.权利要求1-3任一项的方法，其中所述药物是癌症药物、糖尿病药物、神经药物或抗炎药。
8.权利要求1-7任一项的方法，其中所述药物是蒽环类、5-氟尿嘧啶、顺铂、曲妥珠单抗、吉西他滨、罗西格列酮、吡格列酮、曲格列酮、卡麦角林、培高利特、舒马曲坦、二膦酸盐或TNF拮抗剂。
9.权利要求3的方法，其中所述受试者是哺乳动物、人或非人动物。
10.权利要求3的方法，其中将所述救援剂施用于已经用心脏毒性诱导药物治疗的受试者。
11.权利要求3的方法，其中在用心脏毒性诱导药物治疗受试者的同时，将所述救援剂施用于受试者。
12.权利要求3的方法，其中在用心脏诱导毒性药物治疗受试者之前，将所述救援剂施用于受试者。
13.权利要求3的方法，其中所述救援剂是辅酶Q10。
14.权利要求3的方法，其中所述救援剂不是辅酶Q10。
15.权利要求3的方法，进一步包括监测受试者的药物诱导心脏毒性。
16.一种用于鉴别药物诱导毒性的调节子的方法，所述方法包括：
(1)使用与药物诱导毒性相关的细胞建立药物诱导毒性模型以代表药物诱导毒性的特征性方面；
(2)从所述药物诱导毒性模型获得第一数据集，其中所述第一数据集代表表征所述与药物诱导毒性相关的细胞的基因组学、脂质组学、蛋白质组学、代谢组学、转录组学和单核苷酸多态性(SNP)数据中的一个或多个；
(3)从所述药物诱导毒性模型获得第二数据集，其中所述第二数据集代表所述与药物诱导毒性相关的细胞的功能活性或细胞反应；
(4)使用编程的计算设备仅基于所述第一数据集和第二数据集生成所述基因组学、脂质组学、蛋白质组学、代谢组学、转录组学和单核苷酸多态性(SNP)数据中的一个或多个的表达水平与所述功能活性或细胞反应之间的一致因果关系网络，其中所述一致因果关系网络的生成不是基于所述第一数据集和第二数据集以外的任何已知的生物学关系；
(5)从该一致因果关系网络确定在药物诱导毒性中独特的因果关系，其中与该独特的因果关系相关的基因、脂类、蛋白质、代谢物、转录物或SNP被鉴别为药物诱导毒性的调节子。
17.权利要求16的方法，其中代表所述细胞的功能活性或细胞反应的第二数据集包括生物能量学、细胞增殖、凋亡、细胞器功能、通过选自ATP、ROS、OXPHOS和Seahorse分析的功能模型实现的基因型-表型相关性、总体酶活性及总体酶活性对于与药物诱导毒性相关的细胞的酶代谢底物的作用中的一个或多个。
18.权利要求17的方法，其中所述总体酶活性是总体激酶活性，并且其中所述总体酶活性对酶代谢底物的作用是磷酸化蛋白质组。
19.权利要求1至3和16中任一项的方法，其中所述第一数据集包括基因组学、脂质组学、蛋白质组学、代谢组学、转录组学和单核苷酸多态性(SNP)数据中的两个或多个。
20.权利要求16的方法，其中通过基于人工智能(AI)的信息学平台来进行步骤(4)。
21.权利要求20的方法，其中所述基于AI的信息学平台包括REFS(TM)。
22.权利要求21的方法，其中所述基于AI的信息学平台接受来自所述第一数据集和第二数据集的所有数据输入而不应用统计学截止点。
23.权利要求16的方法，其中在步骤(5)之前，在步骤(4)中建立的所述一致因果关系网络通过基于输入数据的计算机模拟进一步优化为模拟因果关系网络，以对于所述一致因果关系网络内的一个或多个因果关系提供预测的置信水平。
24.权利要求16的方法，其中所述独特因果关系被确定为独特地存在于所述细胞中且不存在于匹配的对照细胞中的差异因果关系网络的部分。
25.权利要求16的方法，其中所确定的独特因果关系是选自下组的至少一对之间的关系：基因的表达和脂质的水平；基因的表达和转录物的水平；基因的表达和代谢物的水平；第一基因和第二基因的表达；基因的表达和SNP的存在；基因的表达和功能活性；脂质的水平和转录物的水平；脂质的水平和代谢物的水平；第一脂质和第二脂质的水平；脂质的水平和SNP的存在；脂质的水平和功能活性；第一转录物的水平和第二转录物的水平；转录物的水平和代谢物的水平；转录物的水平和SNP的存在；第一转录物的水平和功能活性的水平；第一代谢物的水平和第二代谢物的水平；代谢物的水平和SNP的存在；代谢物的水平和功能活性；第一SNP的水平和第二SNP的存在；及SNP的存在和功能活性。
26.权利要求25的方法，其中所述功能活性选自生物能量学、细胞增殖、凋亡、细胞器功能、激酶活性、蛋白酶活性及通过选自ATP、ROS、OXPHOS和Seahorse分析的功能模型实现的基因型-表型相关性。
27.权利要求16的方法，进一步包括验证所确定的药物诱导毒性中的独特因果关系。
28.权利要求16的方法，其中所述药物诱导毒性是药物诱导心脏毒性、肝脏毒性、肾脏毒性、神经毒性、肾毒性或肌肉毒性。
29.权利要求28的方法，其中所述药物诱导心脏毒性是心肌病、心力衰竭、心房纤颤、心肌病和心力衰竭、心力衰竭和LV功能障碍、心房扑动和纤颤、或者心脏瓣膜损伤和心力衰竭。
30.权利要求16的方法，其中所述药物诱导毒性模型包括细胞心肌细胞、糖尿病心肌细胞、肝细胞、肾脏细胞、神经细胞、肾细胞或成肌细胞。
31.权利要求16的方法，其中所述药物诱导毒性模型包括毒性诱导药物、癌症药物、糖尿病药物、神经药物或抗炎药。
32.权利要求16的方法，其中所述药物是蒽环类、5-氟尿嘧啶、顺铂、曲妥珠单抗、吉西他滨、罗西格列酮、吡格列酮、曲格列酮、卡麦角林、培高利特、舒马曲坦、二膦酸盐或TNF拮抗剂。
33.一种用于鉴别引起药物诱导毒性或具有引起药物诱导毒性风险的药物的方法，所述方法包括：比较(i)用所述药物处理前获得的第一细胞样品中存在的一种或多种生物标志物的水平与(ii)用所述药物处理后获得的第二细胞样品中存在的该一种或多种生物标志物的水平；其中所述一种或多种生物标志物选自通过权利要求16-32任一项的方法鉴别的调节子；其中与所述第一样品相比，所述第二样品中所述一种或多种生物标志物的水平的调节是所述药物引起药物诱导毒性或具有引起药物诱导毒性风险的指示。
34.一种用于鉴别可以降低或防止药物诱导毒性的救援剂的方法，所述方法包括(i)测定用毒性诱导药物处理之前获得的第一细胞样品中存在的一种或多种生物标志物的正常水平；(ii)测定用所述毒性诱导药物处理后获得的第二细胞样品中存在的该一种或多种生物标志物的处理的水平，以鉴别处理的细胞样品中具有水平变化的一种或多种生物标志物；(iii)测定用所述毒性诱导药物和所述救援剂处理后获得的第三细胞样品中存在的在毒性诱导药物处理样品中具有水平变化的一种或多种生物标志物的水平；和(iv)比较所述第三样品中测定的所述一种或多种生物标志物的水平与所述第一样品中存在的所述一种或多种生物标志物的水平；其中所述一种或多种生物标志物选自通过权利要求16-32任一项的方法鉴别的调节子，并且其中与所述第一样品相比，所述第三样品中所述一种或多种生物标志物的标准化水平是所述救援剂可以降低或防止药物诱导毒性的指示。
35.一种用于缓解、减轻或防止药物诱导毒性的方法，包括将权利要求34的救援剂施用于受试者，由此减轻或防止受试者中的药物诱导毒性。
CN201710698635.7A 2012-05-22 2012-09-07 用于鉴别药物诱导毒性标志物的基于细胞的探询式分析 Pending CN107449921A (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201261650462P 2012-05-22 2012-05-22
US61/650,462 2012-05-22
CN201280074839.9A CN104487842B (zh) 2012-05-22 2012-09-07 用于鉴别药物诱导毒性标志物的基于细胞的探询式分析

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201280074839.9A Division CN104487842B (zh) 2012-05-22 2012-09-07 用于鉴别药物诱导毒性标志物的基于细胞的探询式分析

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107449921A true CN107449921A (zh) 2017-12-08

Family

ID=49621779

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710698635.7A Pending CN107449921A (zh) 2012-05-22 2012-09-07 用于鉴别药物诱导毒性标志物的基于细胞的探询式分析
CN201280074839.9A Expired - Fee Related CN104487842B (zh) 2012-05-22 2012-09-07 用于鉴别药物诱导毒性标志物的基于细胞的探询式分析

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201280074839.9A Expired - Fee Related CN104487842B (zh) 2012-05-22 2012-09-07 用于鉴别药物诱导毒性标志物的基于细胞的探询式分析

Country Status (14)

Country Link
US (3) US20130315885A1 (zh)
EP (1) EP2852839A4 (zh)
JP (3) JP6219934B2 (zh)
KR (1) KR20150014986A (zh)
CN (2) CN107449921A (zh)
AU (1) AU2012381038B2 (zh)
BR (1) BR112014028801A2 (zh)
CA (1) CA2874432A1 (zh)
EA (1) EA201492178A1 (zh)
HK (1) HK1208905A1 (zh)
IL (1) IL235717B (zh)
MX (1) MX2014013875A (zh)
SG (2) SG11201407569PA (zh)
WO (1) WO2013176694A1 (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108388768A (zh) * 2018-02-08 2018-08-10 南京恺尔生物科技有限公司 利用生物知识搭建的神经网络模型的生物特性预测方法
CN113035298A (zh) * 2021-04-02 2021-06-25 南京信息工程大学 递归生成大阶数行限制覆盖阵列的药物临床试验设计方法
CN114591980A (zh) * 2020-12-04 2022-06-07 深圳华大生命科学研究院 Cars基因突变体及其应用
CN115424741A (zh) * 2022-11-02 2022-12-02 之江实验室 基于因果发现的药物不良反应信号发现方法及系统
CN115878818A (zh) * 2023-02-21 2023-03-31 创意信息技术股份有限公司 一种地理知识图谱构建方法、装置、终端及存储介质
CN116286900A (zh) * 2022-10-28 2023-06-23 昆明理工大学 一种乙酸渗透酶A基因RkAcpa及其应用

Families Citing this family (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2823063A4 (en) * 2012-03-05 2016-02-10 Berg Llc COMPOSITIONS AND METHODS FOR DIAGNOSING AND TREATING DEVELOPMENT INVASIVE DISORDER
EA201492178A1 (ru) 2012-05-22 2015-12-30 Берг Ллк Основанные на клетках перекрестные анализы для идентификации маркеров индуцированной лекарственными средствами токсичности
EP2895861A4 (en) 2012-09-12 2016-06-22 Berg Llc USE OF MARKERS FOR THE IDENTIFICATION OF CARDIOTOXIC AGENTS
US9449284B2 (en) * 2012-10-04 2016-09-20 Nec Corporation Methods and systems for dependency network analysis using a multitask learning graphical lasso objective function
EP3080740A4 (en) * 2013-12-13 2018-08-08 The Governors of the University of Alberta Systems and methods of selecting compounds with reduced risk of cardiotoxicity
CN103923212A (zh) * 2014-03-31 2014-07-16 天津市应世博科技发展有限公司 Ehd2抗体及其在制备乳腺癌免疫组化检测试剂中的应用
DK3149204T3 (en) 2014-05-28 2021-10-25 Predictomics Ab In vitro toxicogenomics for toxicity prediction
US10482385B2 (en) 2014-09-11 2019-11-19 Berg Llc Bayesian causal relationship network models for healthcare diagnosis and treatment based on patient data
KR101856599B1 (ko) * 2015-02-06 2018-05-11 한국과학기술원 분비 대사체 분석을 통한 간독성 약물 스크리닝 방법
CN107949635A (zh) * 2015-03-20 2018-04-20 休雷尔公司 用于表征基于时间的肝毒性的方法
CN104965998B (zh) * 2015-05-29 2017-09-15 华中农业大学 多靶标药物和/或药物组合的筛选方法
US10068027B2 (en) 2015-07-22 2018-09-04 Google Llc Systems and methods for selecting content based on linked devices
MX2018005352A (es) * 2015-10-30 2018-08-14 Ultragenyx Pharmaceutical Inc Metodos y composiciones para el tratamiento de amiloidosis.
US11340216B2 (en) 2016-09-13 2022-05-24 Dana-Farber Cancer Institute, Inc. Methods and compositions for the positive selection of protein destabilizers
WO2018144770A1 (en) * 2017-02-04 2018-08-09 AnaBios Corporation System and methods for predicting drug-induced inotropic and pro-arrhythmia risk
JP7032723B2 (ja) * 2017-07-21 2022-03-09 公立大学法人福島県立医科大学 薬剤の心毒性評価方法及びそのための試薬又はキット
CN109182260A (zh) * 2018-09-11 2019-01-11 邵勇 一种体外培养胎膜间充质干细胞的方法
WO2020154362A1 (en) 2019-01-23 2020-07-30 The Regent Of The University Of Michigan Pharmacogenomic decision support for modulators of the nmda, glycine, and ampa receptors
WO2020180424A1 (en) 2019-03-04 2020-09-10 Iocurrents, Inc. Data compression and communication using machine learning
JP7404648B2 (ja) 2019-04-25 2023-12-26 富士通株式会社 治療薬提示方法、治療薬提示装置、及び治療薬提示プログラム
CN116490882A (zh) * 2020-09-24 2023-07-25 库瑞科技有限公司 Ai叠层芯片临床预测引擎
WO2022087540A1 (en) * 2020-10-23 2022-04-28 The Regents Of The University Of California Visible neural network framework
CN114420200A (zh) * 2022-01-19 2022-04-29 时代生物科技（深圳）有限公司 一种功能性肽的筛选方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004063334A2 (en) * 2003-01-08 2004-07-29 Gene Logic, Inc. Molecular cardiotoxicology modeling
WO2007084187A2 (en) * 2005-08-26 2007-07-26 Gene Logic, Inc. Molecular cardiotoxicology modeling
US20070218457A1 (en) * 2006-03-06 2007-09-20 Mckim James M Toxicity screening methods
US20100278787A1 (en) * 2007-07-18 2010-11-04 Cellartis Ab Cardiomyocyte-like cell clusters derived from hbs cells
US20110003707A1 (en) * 2009-06-08 2011-01-06 Singulex, Inc. Highly Sensitive Biomarker Panels

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6951924B2 (en) * 1997-03-14 2005-10-04 Human Genome Sciences, Inc. Antibodies against secreted protein HTEBYII
EP1363643A2 (en) 2000-12-22 2003-11-26 Medlyte, Inc. Compositions and methods for the treatment and prevention of cardiovascular diseases and disorders, and for identifying agents therapeutic therefor
CA2452897A1 (en) 2001-07-10 2003-08-21 Gene Logic, Inc. Cardiotoxin molecular toxicology modeling
US20070054269A1 (en) * 2001-07-10 2007-03-08 Mendrick Donna L Molecular cardiotoxicology modeling
KR20040064275A (ko) 2001-11-09 2004-07-16 소스 프리시전 메디슨, 인코포레이티드 유전자 발현 프로파일을 이용한 질병의 동정, 모니터링,치료 및 생물학적 상태의 확인
WO2003099320A1 (en) * 2002-05-24 2003-12-04 Zensun (Shanghai) Sci-Tech.Ltd Neuregulin based methods and compositions for treating viral myocarditis and dilated cardiomyopathy
US8263325B2 (en) 2002-11-15 2012-09-11 Ottawa Heart Institute Research Corporation Predicting, detecting and monitoring treatment of cardiomyopathies and myocarditis
US20090169585A1 (en) 2003-10-23 2009-07-02 Resveratrol Partners, Llc Resveratrol-Containing Compositions And Their Use In Modulating Gene Product Concentration Or Activity
EP2306192B1 (en) 2003-12-05 2015-10-14 The Cleveland Clinic Foundation Risk Markers For Cardiovascular Disease
US9002652B1 (en) 2005-01-27 2015-04-07 Institute For Systems Biology Methods for identifying and using organ-specific proteins in blood
US7883858B2 (en) 2005-01-27 2011-02-08 Institute For Systems Biology Methods for identifying and monitoring drug side effects
US8571803B2 (en) * 2006-11-15 2013-10-29 Gene Network Sciences, Inc. Systems and methods for modeling and analyzing networks
EP2019318A1 (en) * 2007-07-27 2009-01-28 Erasmus University Medical Center Rotterdam Protein markers for cardiovascular events
EP2344181A1 (en) * 2008-09-18 2011-07-20 Universitetet I Oslo Use of ctgf as a cardioprotectant
US20110287437A1 (en) * 2010-05-20 2011-11-24 Hans Marcus Ludwig Bitter Assays to predict cardiotoxicity
US20120058088A1 (en) 2010-06-28 2012-03-08 Resveratrol Partners, Llc Resveratrol-Containing Compositions And Methods Of Use
WO2012024296A1 (en) 2010-08-20 2012-02-23 University Of Miami Arterial repair with cultured bone marrow cells and whole bone marrow
SG10201601224WA (en) 2011-03-02 2016-03-30 Berg Llc Interrogatory cell-based assays and uses thereof
EA201492178A1 (ru) 2012-05-22 2015-12-30 Берг Ллк Основанные на клетках перекрестные анализы для идентификации маркеров индуцированной лекарственными средствами токсичности
EP2895861A4 (en) 2012-09-12 2016-06-22 Berg Llc USE OF MARKERS FOR THE IDENTIFICATION OF CARDIOTOXIC AGENTS

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004063334A2 (en) * 2003-01-08 2004-07-29 Gene Logic, Inc. Molecular cardiotoxicology modeling
WO2007084187A2 (en) * 2005-08-26 2007-07-26 Gene Logic, Inc. Molecular cardiotoxicology modeling
US20070218457A1 (en) * 2006-03-06 2007-09-20 Mckim James M Toxicity screening methods
US20100278787A1 (en) * 2007-07-18 2010-11-04 Cellartis Ab Cardiomyocyte-like cell clusters derived from hbs cells
US20110003707A1 (en) * 2009-06-08 2011-01-06 Singulex, Inc. Highly Sensitive Biomarker Panels

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108388768A (zh) * 2018-02-08 2018-08-10 南京恺尔生物科技有限公司 利用生物知识搭建的神经网络模型的生物特性预测方法
CN114591980A (zh) * 2020-12-04 2022-06-07 深圳华大生命科学研究院 Cars基因突变体及其应用
CN113035298A (zh) * 2021-04-02 2021-06-25 南京信息工程大学 递归生成大阶数行限制覆盖阵列的药物临床试验设计方法
CN113035298B (zh) * 2021-04-02 2023-06-20 南京信息工程大学 递归生成大阶数行限制覆盖阵列的药物临床试验设计方法
CN116286900A (zh) * 2022-10-28 2023-06-23 昆明理工大学 一种乙酸渗透酶A基因RkAcpa及其应用
CN116286900B (zh) * 2022-10-28 2024-04-26 昆明理工大学 一种乙酸渗透酶A基因RkAcpa及其应用
CN115424741A (zh) * 2022-11-02 2022-12-02 之江实验室 基于因果发现的药物不良反应信号发现方法及系统
CN115878818A (zh) * 2023-02-21 2023-03-31 创意信息技术股份有限公司 一种地理知识图谱构建方法、装置、终端及存储介质
CN115878818B (zh) * 2023-02-21 2023-05-30 创意信息技术股份有限公司 一种地理知识图谱构建方法、装置、终端及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
EP2852839A4 (en) 2016-05-11
SG11201407569PA (en) 2014-12-30
HK1208905A1 (zh) 2016-03-18
NZ722231A (en) 2018-02-23
MX2014013875A (es) 2015-06-04
CN104487842A (zh) 2015-04-01
CA2874432A1 (en) 2013-11-28
AU2012381038B2 (en) 2019-03-07
US20130315885A1 (en) 2013-11-28
US20190304566A1 (en) 2019-10-03
KR20150014986A (ko) 2015-02-09
JP6219934B2 (ja) 2017-10-25
US11694765B2 (en) 2023-07-04
SG10201609654PA (en) 2017-01-27
JP2018049017A (ja) 2018-03-29
JP2020072653A (ja) 2020-05-14
IL235717B (en) 2018-08-30
US20240161863A1 (en) 2024-05-16
WO2013176694A8 (en) 2014-10-09
IL235717A0 (en) 2015-01-29
AU2012381038A1 (en) 2014-11-27
BR112014028801A2 (pt) 2017-07-25
EP2852839A1 (en) 2015-04-01
NZ701908A (en) 2016-08-26
CN104487842B (zh) 2017-09-08
EA201492178A1 (ru) 2015-12-30
JP2015520375A (ja) 2015-07-16
WO2013176694A1 (en) 2013-11-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104487842B (zh) 用于鉴别药物诱导毒性标志物的基于细胞的探询式分析
US20240062844A1 (en) Interrogatory cell-based assays and uses thereof
JP6767320B2 (ja) 照合による細胞に基づくアッセイ及びその使用
US20220137070A1 (en) Methods and systems for identifying modulators of pervasive developmental disorders
NZ614891B2 (en) Interrogatory cell-based assays and uses thereof

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20171208

RJ01 Rejection of invention patent application after publication