CN111183233A - 使用靶基因表达的数学建模评估Notch细胞信号传导途径活性 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种计算机执行方法，其基于在对象样品中测量的Notch细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平来推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性。本发明还涉及用于推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的设备，非暂时性存储介质和计算机程序。本发明进一步涉及用于测量对象样品中Notch细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平的试剂盒，用于推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的试剂盒以及这种试剂盒在实施所述方法中的应用。

Description

使用靶基因表达的数学建模评估Notch细胞信号传导途径 活性
发明领域
本发明一般性涉及生物信息学、基因组处理、蛋白质组学处理以及相关领域。更特别地，本发明涉及由数字处理装置进行的推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的计算机执行方法，其中所述推测基于在所述对象的样品中测量的所述Notch细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平。本发明进一步涉及一种推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的设备，其包括被配置为进行该方法的数字处理器，及涉及一种推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的非暂时性存储介质，其存储可由数字处理装置执行的指令以进行所述方法，以及涉及推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的计算机程序，其包括程序代码模块，当所述计算机程序在数字处理装置上运行时使得所述数字处理装置进行该方法。本发明进一步涉及用于测量对象样品中Notch细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平的试剂盒，涉及推测对象的Notch细胞信号传导途径的活性的试剂盒以及涉及所述试剂盒在进行所述方法中的应用。
发明背景
基因组和蛋白质组学分析在医学领域的临床应用例如肿瘤学中已经广泛实施及具有潜在前景，其中已知多种癌症与特定组合的基因组突变/变异和/或特定基因的高或低表达水平相关，其在癌症的生长和进化例如细胞增殖和转移中起作用。
Notch是一种可诱导转录因子，调节参与胚胎发育、免疫反应和癌症的许多基因的表达。对于病理性疾病例如癌症(如乳腺癌或卵巢癌)，异常Notch途径活性起重要作用(参见Aster J.C.et al.,“The varied roles of Notch in cancer”,Annual Review ofPathology,Vol.12,No.1,December 2016,245-275页)。Notch细胞信号传导途径由Notch家族的蛋白质受体和诱导结合的受体裂解的(细胞结合的)配体家族(DSL家族)组成，由此裂解的细胞内片段移动至细胞核，在此其与其它蛋白质一起形成一种活性转录因子复合物，该复合物结合并激活一组明确定义的靶基因(也见图1，其基于Guruharsha K.G.et al.,“The Notch signaling system:recent insights into the complexity of aconserved pathway”,Nature Reviews Genetics,Vol.13,September 2012,654-666页)。
关于在例如癌症中的Notch信号传导，重要的是能检测到异常的Notch信号传导活性，以能正确选择靶向药物治疗。目前正在开发抗Notch疗法(参见Espinoza I.and MieleL.,“Notch inhibitors for cancer treatment”,Pharmacology&Therapeutics,Vol.139,No.2,August 2013,95-110页)。然而，目前尚无可用于评估关于Notch细胞信号传导途径的功能状态或活性的临床检测方法，Notch细胞信号传导途径的活跃(active)状态表示例如与其非活跃(passive)状态相比更有可能促进肿瘤。因此，期望能改良鉴定患有疾病的患者的可能性，所述疾病例如是癌症如乳腺癌、宫颈癌、子宫内膜癌、卵巢癌、胰腺癌或前列腺癌，或者是免疫疾病，其至少部分是由Notch细胞信号传导途径的异常活性所驱动，因此可能应答Notch细胞信号传导途径的抑制剂。
发明概述
根据本发明的主要方面，上述问题通过一种计算机执行方法来解决，其通过数字处理装置推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性，其中所述推测包括：
接受在对象样品中测量的Notch细胞信号传导途径的3个或更多个靶基因、例如3、4、5、6、7、8、9、10、11、12或更多个靶基因的表达水平，
确定所述对象的样品中Notch转录因子(TF)元件的活性水平，所述Notch TF元件控制所述3个或更多个Notch靶基因的转录，所述确定基于评估使所述3个或更多个Notch靶基因的表达水平与所述Notch TF元件的活性水平相关的经校准的数学模型途径，以及
基于确定的所述对象的样品中所述Notch TF元件的活性水平，推测所述对象中所述Notch细胞信号传导途径的活性，
其中所述3或更多个Notch靶基因选自：CD28，CD44，DLGAP5，DTX1，EPHB3，FABP7，GFAP，GIMAP5，HES1，HES4，HES5，HES7，HEY1，HEY2，HEYL，KLF5，MYC，NFKB2，NOX1，NRARP，PBX1，PIN1，PLXND1，PTCRA，SOX9和TNC，优选其中2个或更多个例如3、4、5、6或更多个Notch靶基因选自：DTX1，HES1，HES4，HES5，HEY2，MYC，NRARP和PTCRA，以及一或多个例如2、3、4或更多个Notch靶基因选自：CD28，CD44，DLGAP5，EPHB3，FABP7，GFAP，GIMAP5，HES7，HEY1，HEYL，KLF5，NFKB2，NOX1，PBX1，PIN1，PLXND1，SOX9和TNC。
在此，TF元件的“活性水平”表示TF元件关于其靶基因的转录的活性水平。
本发明基于发明人的创新，即鉴别Notch细胞信号传导途径中发生的作用的合适方式可以基于测量Notch细胞信号传导途径的信号输出，即例如靶基因的转录，其由Notch细胞信号传导途径控制的Notch转录因子(TF)元件控制。本发明人的这项创新假设TF活性水平在样品中处于准稳定状态，这可以通过例如Notch靶基因的表达值等检测。已知本文涉及的Notch细胞信号传导途径在人体中控制许多细胞类型的许多功能，例如增殖、分化和伤口愈合。对于病理性紊乱，例如癌症(如乳腺癌，宫颈癌，子宫内膜癌，卵巢癌，胰腺癌或前列腺癌)，异常Notch细胞信号转导活性起重要作用，其在靶基因的表达谱中可检测并因此通过经校准的数学途径模型而被利用。
本发明使得可以通过如下方式确定Notch细胞信号传导途径的活性：(i)确定对象样品中Notch TF元件的活性水平，其中所述确定基于评估使所述Notch细胞信号转导途径的三个或更多个靶基因(其转录由所述Notch TF元件控制)的表达水平与所述Notch TF元件的活性水平相关的经校准的数学模型，及(ii)基于确定的对象样品中所述Notch TF元件的活性水平推测对象中所述Notch细胞信号传导途径的活性。这优选可以改良鉴定患有疾病及因此可能应答Notch细胞信号传导途径抑制剂的患者的可能性，所述疾病例如癌症，如乳腺癌、宫颈癌、子宫内膜癌、卵巢癌、胰腺癌或前列腺癌，其至少部分由所述Notch细胞信号传导途径的异常活性驱动。在特定实施方案中，治疗决定可以基于特定的Notch细胞信号传导途径活性。在特定实施方案中，所述Notch细胞信号传导状态可设置为Notch细胞信号传导途径是活跃的几率的截止值，例如10:1、5:1、4:1、2:1、1:1、1:2、1:4、1:5或1:10。
在本文中，术语“Notch转录因子元件”或“Notch TF元件”或“TF元件”被定义为是一种蛋白质复合物，其至少含有一种Notch蛋白(Notch1，Notch2，Notch3和Notch4，具有相应的胞内结构域N1ICD，N2ICD，N3ICD和N4ICD)的胞内结构域以及辅因子如DNA结合转录因子CSL(CBF1/RBP-Jκ,Su(H)和LAG-1)，其能结合特定的DNA序列，优选来自Mastermind-like(MAML)家族的一种共激活蛋白(MAML1，MAML2和MAML3)，这是激活转录所需的，从而控制靶基因的转录。优选地，该术语指通过Notch蛋白质之一(Notch1，Notch2，Notch3和Notch4)的裂解产生的Notch胞内结构域(N1ICD，N2ICD，N3ICD和N4ICD)触发的蛋白质或蛋白质复合物转录因子。例如，已知在相邻细胞上表达的DSL配体(DLL1，DLL3，DLL4，Jagged1和Jagged2)与Notch蛋白质/受体的胞外结构域结合，启动胞内Notch信号传导途径并且Notch胞内结构域参与控制表达的Notch信号传导级联。
所述经校准的数学途径模型可以是基于将所述Notch TF元件的活性水平与所述三个或更多个Notch靶基因的表达水平相关的条件概率的概率模型，优选贝叶斯网络模型，或者所述经校准的数学途径模型可以基于所述三个或更多个Notch靶基因的表达水平的一或多种线性组合。特别地，可以如公开的国际专利申请WO 2013/011479A2(“Assessment ofcellular signaling pathway activity using probabilistic modeling of targetgene expression”)所揭示或者如公开的国际专利申请WO 2014/102668 A2中(“Assessment of cellular signaling pathway activity using linear combination(s)of target gene expressions”)所述进行所述Notch细胞信号传导途径的活性的推测，所述专利以其全部内容并入本文。关于使用靶基因表达的数学建模来推测细胞信号传导途径活性的更多细节可见于Verhaegh W.et al.,“Selection of personalized patienttherapy through the use of knowledge-based computational models that identifytumor-driving signal transduction pathways”,Cancer Research,Vol.74,No.11,2014,2936-2945页。
如本文所用，术语“对象”是指任何生物。在一些实施方案中，所述对象是动物，优选是哺乳动物。在某些实施方案中，所述对象是人，优选医学对象。在其它实施方案中，所述对象是细胞系。
如本文所用，术语“靶基因”是指其转录受Notch转录因子元件直接或间接控制的基因。“靶基因”可以是“直接靶基因”和/或“间接靶基因”(如本文所述)。此外，“靶基因”可以是“直接靶基因”和/或“间接靶基因”(如本文所述)。
特别优选的是一种方法(如本文所述)，其中所述三个或更多个Notch靶基因选自：CD44，DTX1，EPHB3，HES1，HES4，HES5，HES7，HEY1，HEY2，HEYL，MYC，NFKB2，NOX1，NRARP，PBX1，PIN1，PLXND1和SOX9，优选其中两个或多个例如3、4、5、6或更多个Notch靶基因选自：DTX1，HES1，HES4，HES5，HEY2，MYC和NRARP，以及一或多个例如3、4或更多个Notch靶基因选自：CD44，EPHB3，HES7，HEY1，HEYL，NFKB2，NOX1，PBX1，PIN1，PLXND1和SOX9。
特别优选的是一种方法(如本文所述)，其中所述三个或更多个Notch靶基因选自：DTX1，EPHB3，HES1，HES4，HES5，HEY2，MYC，NFKB2，NRARP，PIN1，PLXND1和SOX9，优选其中两个或更多个例如3、4、5、6或更多个Notch靶基因选自：DTX1，HES1，HES4，HES5，HEY2，MYC和NRARP，以及一或多个例如3、4或更多个Notch靶基因选自：EPHB3，NFKB2，PIN1，PLXND1和SOX9。
在下面的文字段落以及实施例中描述了特别合适的Notch靶基因(见例如下表1-3)。
因此，根据优选的实施方案，Notch靶基因选自下表1、表2或表3中列出的Notch靶基因。
本发明人已经发现，在依次更短的列表中的Notch靶基因越来越可能用于确定Notch细胞信号传导途径的活性。
本发明的另一方面涉及一种方法(如本文所述)，其进一步包括：
基于所述对象中所述Notch细胞信号传导途径的推测的活性，确定所述Notch细胞信号传导途径在所述对象中是否异常运行。
本发明还涉及一种方法(如本文所述)，其进一步包括：
为所述对象建议处方药物，以纠正所述Notch细胞信号传导途径的异常运行，
其中，如果基于所述Notch细胞信号传导途径的推测的活性确定所述Notch细胞信号传导途径在所述对象中异常运行，则进行所述建议。
短语“细胞信号传导途径异常运行”是指该途径的“活性”与预期不符的情况，其中术语“活性”可以指转录因子复合物驱动靶基因表达的活性，即靶基因被转录的速度。“正常”可以是指其在其预期无活性(inactive)的组织中是非活跃的，而在其预期有活性的组织中是活跃的。此外，一定水平的活性被视为“正常”，而任何较高或较低的活性可以被视为“异常”。
本发明还涉及一种方法(如本文所述)，其中Notch细胞信号传导途径的异常运行是其中Notch细胞信号传导途径在对象中作为肿瘤促进物的运行。
根据本发明使用的样品可以是提取的样品，即已经从对象提取的样品。所述样品的实例包括但不限于对象的组织、细胞、血液和/或体液。如果对象是患有或可能患有癌症的医学对象，则其可以是例如得自癌变组织或疑似癌变组织、转移肿瘤的样品，或者得自其中存在污染癌细胞的体液的体腔(例如胸膜腔或腹腔或膀胱腔)的样品，或者得自含有癌细胞的其它体液的样品，优选通过活检程序或其它样品提取程序获得。提取的样品的细胞也可以是血液恶性肿瘤(例如白血病或淋巴瘤)的肿瘤细胞。在某些情况下，细胞样品也可以是循环肿瘤细胞，即已经进入血流且可以使用合适分离技术例如单采血液成分术或常规静脉抽血提取的肿瘤细胞。除血液外，提取样品的体液也可以是尿液、胃肠道内容物或渗出物。如本文所用，术语“样品”还涵盖例如其中已经从对象采集了对象的组织和/或细胞和/或体液且例如已经将其置于显微镜载玻片上的情况，以及为了进行权利要求请求保护的方法而提取这种样品的一部分(例如通过激光捕获显微切割术(LCM)或者通过从该载玻片刮下感兴趣的细胞或通过荧光激活的细胞分选技术进行)的情况。另外，如本文所用，术语“样品”还涵盖例如其中已经从对象采集了对象的组织和/或细胞和/或体液并将其置于显微镜载玻片上以及在该载玻片上进行权利要求请求保护的方法的情况。另外，如本文所用，术语“样品”还涵盖例如其中基于从对象采集的细胞/组织/体液产生细胞系和/或细胞培养物的情况。
根据另一个公开的方面，用于推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的设备包括配置为进行本文所述的本发明方法的数字处理器。
根据另一个公开的方面，用于推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的非暂时性存储介质存储可由数字处理装置执行以进行本文所述的本发明方法的指令。所述非暂时性存储介质可以是计算机可读存储介质，例如硬盘驱动器或其它磁性存储介质，光盘或其它光学存储介质，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，闪存或其它电子存储介质，网络服务器等。所述数字处理装置可以是手持装置(例如个人数据助理或智能电话)，笔记本电脑，台式计算机，平板计算机或装置，远程网络服务器等。
根据另一个公开的方面，用于推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的计算机程序包括程序代码模块，其使得当所述计算机程序在数字处理装置上运行时使该数字处理装置进行本文所述的本发明方法。所述数字处理装置可以是手持装置(例如个人数据助理或智能电话)，笔记本电脑，台式计算机，平板计算机或装置，远程网络服务器等。
根据另一个公开的方面，用于测量对象样品中Notch细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因例如3、4、5、6、7、8、9、10、11、12或更多个靶基因的表达水平的试剂盒包括：
用于确定所述对象的样品中所述三个或更多个Notch靶基因的表达水平的一或多种组分，
其中所述三个或更多个Notch靶基因选自：CD28，CD44，DLGAP5，DTX1，EPHB3，FABP7，GFAP，GIMAP5，HES1，HES4，HES5，HES7，HEY1，HEY2，HEYL，KLF5，MYC，NFKB2，NOX1，NRARP，PBX1，PIN1，PLXND1，PTCRA，SOX9和TNC，优选地，其中两或更多个例如3、4、5、6或更多个Notch靶基因选自：DTX1，HES1，HES4，HES5，HEY2，MYC，NRARP和PTCRA，以及一或多个例如3、4或更多个Notch靶基因选自：CD28，CD44，DLGAP5，EPHB3，FABP7，GFAP，GIMAP5，HES7，HEY1，HEYL，KLF5，NFKB2，NOX1，PBX1，PIN1，PLXND1，SOX9和TNC。
特别优选的是这样的试剂盒(如本文所述)，其中所述三个或更多个Notch靶基因选自：CD44，DTX1，EPHB3，HES1，HES4，HES5，HES7，HEY1，HEY2，HEYL，MYC，NFKB2，NOX1，NRARP，PBX1，PIN1，PLXND1和SOX9，优选其中两个或更多个如3、4、5、6或更多个Notch靶基因选自：DTX1，HES1，HES4，HES5，HEY2，MYC和NRARP，以及一或多个例如3、4或更多个Notch靶基因选自：CD44，EPHB3，HES7，HEY1，HEYL，NFKB2，NOX1，PBX1，PIN1，PLXND1和SOX9。
特别优选这样的试剂盒(如本文所述)，其中所述三个或更多个Notch靶基因选自：DTX1，EPHB3，HES1，HES4，HES5，HEY2，MYC，NFKB2，NRARP，PIN1，PLXND1和SOX9，优选其中两个或更多个例如3、4、5、6或更多个Notch靶基因选自：DTX1，HES1，HES4，HES5，HEY2，MYC和NRARP，以及一或多个例如3、4或更多个Notch靶基因选自：EPHB3，NFKB2，PIN1，PLXND1和SOX9。
用于测量所述三个或更多个Notch靶基因的表达水平的一或多种组分或手段可以选自：DNA阵列芯片，寡核苷酸阵列芯片，蛋白质阵列芯片，抗体，多种探针例如标记的探针，一组RNA逆转录酶测序组分和/或RNA或DNA(包括cDNA)，扩增引物。在一个实施方案中，所述试剂盒包括针对本文所述的所述三个或更多个Notch靶基因的mRNA或cDNA序列的一部分的一组标记的探针。在一个实施方案中，所述试剂盒包括针对所述三个或更多个Notch靶基因的mRNA或cDNA序列的一部分的一组引物和探针。在一个实施方案中，所述标记的探针包含在标准化96孔平板中。在一个实施方案中，所述试剂盒进一步包括针对一组参考基因的引物或探针。这种参考基因可以是例如组成型表达的基因，可用于将本文所述靶基因表达水平归一化或标准化。
在一个实施方案中，所述用于测量对象样品中Notch细胞信号传导途径的三个或更多个例如3、4、5、6、7、8、9、10、11、12或更多个靶基因的表达水平的试剂盒包括：
针对所述三个或更多个Notch靶基因的聚合酶链反应引物，
针对所述三个或更多个Notch靶基因的探针，
其中所述三个或更多个Notch靶基因选自：CD28，CD44，DLGAP5，DTX1，EPHB3，FABP7，GFAP，GIMAP5，HES1，HES4，HES5，HES7，HEY1，HEY2，HEYL，KLF5，MYC，NFKB2，NOX1，NRARP，PBX1，PIN1，PLXND1，PTCRA，SOX9和TNC，优选其中两个或更多个例如3、4、5、6或更多个Notch靶基因选自：DTX1，HES1，HES4，HES5，HEY2，MYC，NRARP和PTCRA，以及一或多个例如3、4或更多个Notch靶基因选自：CD28，CD44，DLGAP5，EPHB3，FABP7，GFAP，GIMAP5，HES7，HEY1，HEYL，KLF5，NFKB2，NOX1，PBX1，PIN1，PLXND1，SOX9和TNC。
特别优选的是这样的试剂盒(如本文所述)，其中所述三个或更多个Notch靶基因选自：CD44，DTX1，EPHB3，HES1，HES4，HES5，HES7，HEY1，HEY2，HEYL，MYC，NFKB2，NOX1，NRARP，PBX1，PIN1，PLXND1和SOX9，优选其中两个或更多个例如3、4、5、6或更多个Notch靶基因选自：DTX1，HES1，HES4，HES5，HEY2，MYC和NRARP，以及一或多个例如3、4或更多个Notch靶基因选自：CD44，EPHB3，HES7，HEY1，HEYL，NFKB2，NOX1，PBX1，PIN1，PLXND1和SOX9。
特别优选的是这样的试剂盒(如本文所述)，其中所述三个或更多个Notch靶基因选自：DTX1，EPHB3，HES1，HES4，HES5，HEY2，MYC，NFKB2，NRARP，PIN1，PLXND1和SOX9，优选其中两个或更多个例如3、4、5、6或更多个Notch靶基因选自：DTX1，HES1，HES4，HES5，HEY2，MYC和NRARP，以及一或多个如3、4或更多个Notch靶基因选自：EPHB3，NFKB2，PIN1，PLXND1和SOX9。
根据另一个公开的方面，用于推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的试剂盒包括：
如本文所述的本发明的试剂盒，及
如本文所述的本发明的设备，如本文所述的本发明的非暂时性存储介质或者如本文所述的本发明的计算机程序。
根据另一个公开的方面，本文所述的本发明的试剂盒用于进行本文所述的本发明的方法。
如本文所述，本发明还可例如有利地用于以下活动中的至少一项：
基于对象中Notch细胞信号传导途径的推测的活性的诊断；
基于对象中Notch细胞信号传导途径的推测的活性的预后；
基于对象中Notch细胞信号传导途径的推测的活性的药物处方；
基于对象中Notch细胞信号传导途径的推测的活性的药物功效预测；
基于对象中Notch细胞信号传导途径的推测的活性的不良反应预测；
药物功效监测；
药物开发；
分析测定开发；
途径研究；
癌症分期；
基于对象中Notch细胞信号传导途径的推测的活性的临床试验对象招募；
要进行的后续测试的选择；及
伴随诊断测试的选择。
通过阅读和理解附图、下文描述及尤其是阅读下文提供的详细实施例，进一步的优势对于本领域技术人员将是明显的。
应理解，权利要求1的方法、权利要求9的设备、权利要求10的非暂时性存储介质、权利要求11的计算机程序、权利要求12-14的试剂盒以及权利要求15的试剂盒的应用具有相似和/或相同的优选实施方案，特别如在所附权利要求书中定义。
应理解，本发明的优选实施方案也可以是从属权利要求或者上述实施方案以及各自独立权利要求的任意组合。
参考下文描述的实施方案，本发明的这些和其它方面将变得明显并得到阐明。
附图简述
图1示意性且示例性地示出Notch细胞信号传导途径。当Notch胞外结构域与DSL配体结合时，所述途径被激活。在受体裂解后，Notch胞内结构域移动至细胞核并与其它蛋白质一起形成活性转录因子复合物(参见Guruharsha K.G.et al.,“The Notch signalingsystem:recent insights into the complexity of a conserved pathway”NatureReviews Genetics,Vol.13,September 2012,654-666页；“TS”＝转录开关，“TG”＝靶基因)。
图2示意性且示例性地示出用于对Notch细胞信号传导途径的转录程序进行建模的数学模型，在本文是贝叶斯网络模型。
图3示出流程图，示例性示出基于在对象样品中测量的Notch细胞信号传导途径的靶基因的表达水平来推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的方法。
图4示出流程图，示例性示出获得如本文所述的经校准的数学途径模型的方法。
图5示出流程图，示例性示出如本文所述确定对象样品中Notch转录因子(TF)元件的活性水平的方法。
图6示出流程图，示例性示出使用离散的可观测量来推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的方法。
图7示出流程图，示例性示出使用连续可观测量来推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的方法。
图8示出流程图，示例性示出从Notch细胞信号传导途径的靶基因的RT-qPCR分析中确定Cq值的方法。
图9示出基于表2的18个靶基因入选列表和本文所述方法的贝叶斯网络模型的校准结果，使用11个正常卵巢(第1组)和20个高级别乳头状浆液性卵巢癌(第2组)样品的可公开获得的表达数据集(样品子集取自数据集GSE2109，GSE9891，GSE7307，GSE18520，GSE29450，GSE36668)。
图10示出基于表1的靶基因的证据汇总列表(26个靶基因列表)和本文所述方法的贝叶斯网络模型的校准结果，使用11个正常卵巢(第1组)和20个高级别乳头状浆液性卵巢癌(第2组)样品的可公开获得的表达数据集(样品子集取自数据集GSE2109，GSE9891，GSE7307，GSE18520，GSE29450，GSE36668)。
图11示出用表2的18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对来自数据集GSE6495的MOLT4细胞系的三个独立培养物的Notch细胞信号传导途径活性预测。
图12示出用表2的靶基因证据汇总列表(26个靶基因列表)，训练的示例性贝叶斯网络模型对来自数据集GSE6495的MOLT4细胞系的三个独立培养物的Notch细胞信号传导途径活性预测。
图13示出用表2的18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对用可诱导Notch3-胞内构建体转染的IMR32细胞的Notch细胞信号传导途径活性预测。
图14示出用表2的18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对CD34+CD45RA-Lin-HPC的Notch细胞信号传导途径活性预测，所述CD34+CD45RA-Lin-HPC用分级剂量的塑料固定的Notch配体Delta1ext-IgG培养72小时(数据集GSE29524)。
图15示出用表2的18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对已知具有高Notch活性的CUTLL1细胞的Notch细胞信号传导途径活性预测。
图16示出用表1的靶基因的证据汇总列表(26个靶基因列表)，训练的示例性贝叶斯网络模型对已知具有高Notch活性的CUTLL1细胞的Notch细胞信号传导途径活性预测。
图17示出用表2的18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对经COUP-TFII siRNA转染的HUVEC细胞的Notch细胞信号传导途径活性预测(数据集GSE33301)。
图18示出用表2的18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对来自GSE6532、GSE9195、GSE12276、GSE20685、GSE21653和EMTAB365的样品中乳腺癌亚组的Notch细胞信号传导途径活性预测。
图19示出用表3的12个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对CD34+CD45RA-Lin-HPC的Notch细胞信号传导途径活性预测，所述CD34+CD45RA-Lin-HPC用分级剂量的塑料固定的Notch配体Delta1ext-IgG培养72小时(数据集GSE29524)。
图20示出用表3的12个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对已知具有高Notch活性的CUTLL1细胞的Notch细胞信号传导途径活性预测。
图21示出使用分别来自表1的靶基因的证据汇总列表(26个靶基因列表)和来自表3的12个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模式之间的相关性。
图22示出使用7个Notch靶基因列表与10个Notch靶基因列表的Notch细胞信号传导途径活性预测的比较。
图23示出使用8个Notch靶基因列表与12个Notch靶基因列表的Notch细胞信号传导途径活性预测的比较。
图24示出基于表6的10个靶基因小鼠列表和本文所述方法的贝叶斯模型的校准结果，所述方法使用含有2个对照胚胎干细胞(ESc)、2个对照中胚层祖细胞(MPc)、2个非OHT处理的含有他莫昔芬诱导型NERT构建体(NotchIC)的ESc样品、2个经OHT处理的含有他莫昔芬诱导型NERT构建体(NotchIC)的ESc样品、4个非OHT处理的含有他莫昔芬诱导型NERT构建体(NotchIC)的MPc样品、4个经OHT处理的含有他莫昔芬诱导型NERT构建体(NotchIC)的MPc样品的可公开获得的表达数据集GSE15268。
图25示出用表6的10个靶基因小鼠列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对具有可诱导的组成型活性Notch1胞内结构域(NICD1)的小鼠乳腺的Notch细胞信号传导途径活性预测(数据集GSE51628)。
图26示出用表6的10个靶基因小鼠列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对使用条件转基因系统以激活Notch1的小鼠卵黄囊组织及具有RBPJ(Notch转录因子复合物的一部分)功能丧失的转基因小鼠的小鼠卵黄囊组织的Notch细胞信号传导途径活性预测(数据集GSE22418)。
图27示出用表6的10个靶基因小鼠列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对具有条件性获得Notch2受体的功能等位基因的小鼠骨髓细胞(成年骨髓红系祖细胞)的Notch细胞信号传导途径活性预测(数据集GSE46724)。
实施方案详述
以下实施例仅示例了特别优选的方法和与此相关的所选方面。其中提供的教导可用于构建一些测试和/或试剂盒，例如以检测、预测和/或诊断Notch细胞信号传导途径的异常活性。此外，基于使用本文所述的方法，可以有利地指导药物处方，可以进行药物反应预测和监测药物功效(和/或不良反应)，可以预测和监测耐药性，例如以选择要进行的后续测试(例如伴随诊断测试)。如下实施例不应解释为限制本发明的范围。
实施例1：数学模型构建
如公开的国际专利申请WO 2013/011479 A2(“Assessment of cellularsignaling pathway activity using probabilistic modeling of target geneexpression”)中所述，通过构建概率模型例如贝叶斯网络模型并结合细胞信号传导途径(在此为Notch细胞信号传导途径)的三个或更多个靶基因的表达水平与转录因子(TF)元件(在此为Notch TF元件)(所述TF元件控制所述细胞信号传导途径的所述三个或更多个靶基因的转录)的活性水平之间的条件概率关系，这种模型可用于高精确度地确定所述细胞信号传导途径的活性。此外，通过调整所述条件概率和/或在所述模型中加入新节点以表示额外的信息源，可以轻松地更新所述概率模型以整合随后临床研究获得的其它知识。以此方式，可以适当地更新所述概率模型以体现最新的医学知识。
在公开的国际专利申请WO 2014/102668 A2(“Assessment of cellularsignaling pathway activity using linear combination(s)of target geneexpressions”)中详细描述的另一种易于理解和解释的方法中，细胞信号传导途径的活性(在此是Notch细胞信号传导途径)可以通过构建和评估线性或(伪)线性模型来确定，该模型整合了所述细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平与转录因子(TF)元件(在此为Notch TF元件)(所述TF元件控制所述细胞信号传导途径的所述三个或更多个靶基因的转录)的水平之间的关系，所述模型基于所述三个或更多个靶基因的表达水平的一或多种线性组合。
在这两种方法中，所述三个或更多个靶基因的表达水平可优选是测量mRNA水平，这可以是例如使用(RT)-PCR和与靶基因mRNA序列相关探针的微阵列技术以及RNA测序的结果。在另一个实施方案中，所述三个或更多个靶基因的表达水平可以通过蛋白质水平测量，例如由所述靶基因编码的蛋白质的浓度和/或活性。
前述表达水平可任选地在可能更适合或不适合所述应用的众多方式中转换。例如，表达水平例如基于微阵列的mRNA水平的四种不同转化可以是：
-“连续数据”，即使用熟知算法如MAS5.0和fRMA对微阵列进行预处理后获得的表达水平，
-“z得分”，即经缩放(scaled)的连续表达水平，由此所有样品的平均值为0，标准偏差为1，
-“离散”，即高于一定阈值的每个表达设置为1，低于其设置为0(例如在一组阳性临床样品和相同数目的阴性临床样品中，可以选择探针集的阈值作为其数值的(加权)中位数)，
-“模糊”，即使用以下形式的S型函数将连续表达水平转换为0-1之间的值：1/(1+exp((thr–expr)/se))，其中expr是连续表达水平，thr是前文提及的阈值，和se是影响0和1之间差异的软化参数。
可以构建的最简单的线性模型之一是这样的模型，其在第一层中具有代表转录因子(TF)元件(在此为Notch TF元件)的节点，及在第二层中具有代表靶基因表达水平直接测量值的加权节点，例如通过例如在微阵列或(q)PCR实验中与特定靶基因特别高度相关的一个探针集测量。权重可以基于训练数据集计算或基于专业知识。在每个靶基因均可能测量多个表达水平的情况下使用这种方法(例如在微阵列实验中，可以用多个探针集测量一个靶基因)，每个靶基因只有一个表达水平特别简单。选择用于特定靶基因的所述一个表达水平的一种特定方式是使用探针集的表达水平，其能最佳地分离训练数据集的主动和被动样品。确定这种探针集的一种方法是进行统计学检验，例如t检验，及选择具有最低p值的探针集。根据定义，p值最低的探针集的训练数据集的表达水平是(已知)主动和被动样品的表达水平重叠的可能性最低的探针集。另一种选择方法是基于几率比。这种模型中，为所述三个或更多个靶基因的每一个提供一或多个表达水平，并且一或多种线性组合包括对于所述三个或更多个靶基因的每一个包括加权项的线性组合，每个加权项仅基于为各个靶基因提供的一或多个表达水平中的一个表达水平。如果如上所述每个靶基因仅选择一个表达水平，则该模型可以称为“最判别探针集(most discriminant probeset)”模型。
作为“最判别探针集”模型的替代，在可能测量每个靶基因的多个表达水平的情况下，可以使用为每个靶基因提供的所有表达水平。在这种模型中，为所述三个或更多个靶基因的每一个提供一或多个表达水平并且一或多种线性组合包括为所述三个或更多个靶基因提供的所述一或多个表达水平的所有表达水平的线性组合。换句话说，对于所述三个或更多个靶基因的每一个，可以通过其自身(个体)权重，在线性组合中对为各个靶基因提供的所述一或多个表达水平的每一个进行加权。这种变化形式可以称为“所有探针集”模型。其具有在使用所有提供的表达水平时相对简单的优点。
如上所述的两个模型的共同点是其可以被认为是“单层”模型，其中TF元件的活性水平基于所述三个或更多个靶基因的一或多个探针集的表达水平的线性组合计算。
通过评估各个模型确定了TF元件(在此为Notch TF元件)的活性水平之后，可以对确定的TF元件活性水平进行阈值确定以推测细胞信号传导途径(在此为Notch细胞信号传导途径)的活性。计算这种合适阈值的一种优选方法是通过比较已知具有非活跃细胞信号传导途径的训练样品和具有活跃细胞信号传导途径的训练样品的确定的TF元件活性水平wlc(加权线性组合)。如此以及还考虑了这些组中差异的方法通过使用阈值给出，
Figure BDA0002437165600000101
其中σ和μ是训练样品的确定的TF元件活性水平wlc的标准偏差和平均值。在活跃和/或非活跃训练样品中只有少量样品可用的情况下，可以基于两组方差的平均值将伪计数加入计算的方差中：
Figure BDA0002437165600000111
其中v是各组确定的TF元件活性水平wlc的方差，x是正伪计数，例如1或10，nact和npas分别是活跃和非活跃样品的数量。接下来，可以通过获取方差v的平方根获得标准偏差σ。
为便于解释，可以从确定的TF元件活性水平wlc中减去阈值，获得细胞信号传导途径的活性评分，其中负值相应于非活跃细胞信号传导途径，而正值相应于活跃细胞信号传导途径。
作为上述“单层”模型的替代，在实施例中也可以使用“两层”模型。在这种模型中，基于其相关探针集的测量的强度使用线性组合计算每个靶基因的汇总值(“第一(下)层”)。随后使用进一步的线性组合将计算的汇总值与细胞信号传导途径的其它靶基因的汇总值组合(“第二(上层)”)。同样，可以从训练数据集中或者基于专家知识或其组合学习权重。换句话说，在“两层”模型中，提供所述三个或多个靶基因的每一个的一或多个表达水平并且所述三个或多个靶基因的每一个的一或多种线性组合包含各个靶基因的所述一或多个表达水平的所有表达水平的第一线性组合(“第一(下)层”)。所述模型进一步基于进一步的线性组合，包括所述三个或更多个靶基因的每一个的加权项，每个加权项基于各个靶基因的第一线性组合(“第二(上)层”)。
在“两层”模型的优选形式中，汇总值的计算可以包括使用训练数据为每个靶基因定义阈值并从计算的线性组合中减去阈值，产生靶基因汇总值。在此可以选择阈值，由此负靶基因汇总值相应于下调的靶基因，而正靶基因汇总值对应于上调的靶基因。而且，在将靶基因汇总值组合在“第二(上)层”中之前，可以使用例如上述转化之一(模糊，离散等)将靶基因汇总值转化。
如上所述，通过评估所述“两层”模型确定了TF元件的活性水平之后，可以对确定的TF元件活性水平进行阈值设定以推测细胞信号传导途径的活性。
在下文中，上述模型统称为“(伪)线性”模型。在下文实施例3中提供了对概率模型例如贝叶斯网络模型的训练和使用的更详细描述。
实施例2：靶基因的选择
转录因子(TF)是蛋白质复合物(即在特定结构中结合在一起的蛋白质组合)或能够通过与特定DNA序列结合来调节靶基因转录从而控制遗传信息从DNA转录到mRNA的蛋白质。由于TF复合物的这种作用而直接产生的mRNA在本文中被称为(转录因子的)直接靶基因”。细胞信号传导途径激活也可以导致更多的二级基因转录，称为“间接靶基因”。在下文中，优选(伪)线性模型或贝叶斯网络模型(作为示例数学模型)，其包含作为细胞信号传导途径活性和mRNA水平之间直接联系的直接靶基因或由其组成，但是直接靶基因和间接靶基因之间的区别基因并不总是明显的。在本文中，提出了一种基于可用的科学文献数据使用评分函数选择直接靶基因的方法。但是，由于信息有限以及生物学变异和不确定性，不能排除间接靶基因的偶然选择。为选择靶基因，使用在“www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed”可访问并在本文中还被称为“Pubmed”的美国国立卫生研究院的MEDLINE数据库产生靶基因列表。此外，根据其表达的检验性质选择了另外两个靶基因列表。
在2016年第四季度和2017年第一季度期间，通过使用查询词如“Notch”AND“target gene”)搜索含有推定Notch靶基因的出版物。Notch途径是一种取决于胚胎谱系而激活不同(但重叠)靶基因谱的胚胎途径(参见Meier-Stiegen F.et al.,“ActivatedNotch1 target genes during embryonic cell differentiation depend on thecellular context and include lineage determinants and inhibitors”,PLoS One,Vol.5,No.7,July 2010)。搜索集中于在来自三种不同胚胎谱系(外胚层，内胚层，中胚层)的细胞类型/组织/器官衍生物之间差异表达的靶基因集合，特别着重于在外胚层和内胚层衍生的器官/组织/细胞中表达的靶基因。按照下面更详细描述的方法学对所得出版物进一步进行手工分析。
通过使用分级系统从科学文献中选择特定的细胞信号传导途径mRNA靶基因，在所述分级系统中根据积累了证据的科学实验的类型，对特定靶基因的科学证据进行评级。尽管一些实验证据仅提示某基因是直接靶基因，例如通过其中已知Notch细胞信号转导途径是有活跃的细胞系的微阵列上探针集的强度增加检测到mRNA增加，但是其它证据可能非常强，例如在细胞中刺激特定的细胞信号传导途径后，在染色质免疫沉淀(ChIP)测定中鉴别的Notch细胞信号传导途径TF结合位点和该位点提取(retrieval)的组合，以及在特异性刺激细胞系中细胞信号传导途径后mRNA的增加。
在科学文献中可以鉴定一些类型的实验可以发现特定的细胞信号传导途径靶基因：
1.ChIP实验，其中示出感兴趣的细胞信号传导途径的TF与基因组上其结合位点的直接结合。实例：通过使用染色质免疫沉淀(ChIP)技术，鉴别了有或没有活跃诱导Notch细胞信号传导途径(例如通过用Notch配体刺激或用NICD转染)的细胞系的DNA中推定的功能性Notch TF结合位点，作为完全基于核苷酸序列识别的结合位点的子集。推定的功能性被认为是发现TF与DNA结合位点结合的ChIP派生证据。
2.电泳迁移率(EMSA)测定，其示出TF与包含结合序列的DNA片段的体外结合。与基于ChIP的证据相比，基于EMSA的证据不那么强，因为其不能转换为体内情况。
3.刺激细胞信号传导途径及使用微阵列、RNA测序、定量PCR或其它技术测量mRNA表达，使用Notch细胞信号传导途径可诱导的细胞系及测量mRNA谱，至少测量一次，但优选在存在环己酰亚胺下诱导后多个时间点测量，环己酰亚胺抑制翻译为蛋白质，因此诱导的mRNA被认为是直接靶基因。
4.与3类似，但在蛋白质丰度测量如western印迹之后替代地进一步测量mRNA表达下游。
5.使用Notch抑制剂例如γ-分泌酶抑制剂(GSI))抑制细胞信号传导途径，及使用微阵列、RNA测序、定量PCR或其它技术测量mRNA表达，使用Notch细胞信号传导途径活跃细胞系并在抑制后至少在一个但优选几个时间点测量mRNA谱。
6.与5类似，但在蛋白质丰度测量如western印迹后替代地进一步测量mRNA表达下游。
7.使用生物信息学方法鉴定基因组中的TF结合位点。用于Notch TF元件的实例：使用CSL/RBP-J结合基序5'-CGTGGGAA-3'，在人基因组序列上运行软件程序，并在基因启动子区域和其它基因组区域鉴别潜在的结合位点。
8.与3类似，仅在不存在环己酰亚胺的情况下进行。
9.与4类似，仅在不存在环己酰亚胺的情况下进行。
在最简单的形式中，对于这些实验方法的每一种可以给每个潜在基因1个点，其中该基因被鉴别是Notch转录因子家族的靶基因。使用这种相对分级策略，可以列出最可信的靶基因表。
或者，可以使用另一种分级方法通过对体内直接靶基因提供最多证据的技术更高点数，以鉴别最有可能是直接靶基因的靶基因。在上面的列表中，对于实验方法1)而言这是9个点，对于2)是8个点，而对于实验方法9)则降低至1个点。这种列表可以被称为“一般靶基因列表”。
尽管存在生物学差异和不确定性，但发明人假设直接靶基因最有可能以组织非依赖性方式被诱导。这些靶基因的列表可以被称为“靶基因的证据汇总列表(evidencecurated list of target genes)”。这种靶基因的证据汇总列表已用于构建Notch细胞信号传导途径的计算模型，可应用于来自不同组织的样品。
下文示例性描述了对于Notch细胞信号传导途径怎样特异构建证据汇总靶基因列表。
本发明介绍了一种评分函数，其为在出版物中报道的每种类型的实验证据如ChIP、EMSA、差异表达、敲低/敲除、荧光素酶基因报告基因测定、序列分析等给出点数。进行进一步分析以仅针对具有多样类型的实验证据的基因，而不是仅具有一或两种类型的实验证据(例如差异表达)的基因。选择那些具有两种以上类型的可用实验证据的基因(如表1所示)。
本发明人进一步选择了靶基因的证据汇总列表(在表2中列出，“18个靶基因入选列表”)。通过除去证据汇总列表中的具有相对较少证据(例如仅在一份稿件中发现的证据)和/或高特异性的例如对于血液或脑组织高特异性的靶基因进行所述选择。从经证实在确定Notch信号传导途径活性方面更有证据性的“18个靶基因入选列表”的靶基因中选择“12个靶基因入选列表”(在表3中列出，“12个靶基因入选列表”)。在此，选择这样的12个靶基因，其在分别来自一组高级别乳头状浆液性卵巢癌患者(Notch活跃，取自GSE2109和GSE9891的子集)、来自Gene Expression Omnibus(GEO，www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/，上次访问时间为2016年12月3日)以及相应的一组正常卵巢组织样品(Notch无活性，取自GSE7307、GSE18520、GSE29450和GSE36668的子集)的患者样品中具有最高几率比，和/或在证据分级中得分非常高。
表1：用于Notch细胞信号传导途径模型中的Notch细胞信号传导途径的“靶基因证据汇总列表”(26个靶基因列表)以及用于测量靶基因mRNA表达水平的相关探针集
Figure BDA0002437165600000131
Figure BDA0002437165600000141
表2：基于Notch靶基因的证据汇总列表的Notch靶基因的“18个靶基因入选列表”(相关的探针集与表1中的相同)
Figure BDA0002437165600000142
Figure BDA0002437165600000151
表3：基于Notch靶基因的证据汇总列表的Notch靶基因的“12个靶基因入选列表”(相关的探针集与表1中的相同)
靶基因
DTX1
EPHB3
HES1
HES4
HES5
HEY2
MYC
NFKB2
NRARP
PIN1
PLXND1
SOX9
实施例3:训练和使用数学模型
在数学模型可用于推测对象中细胞信号传导途径(在本文中是Notch细胞信号传导途径)的活性之前，必须对模型适当训练。
如果数学途径模型是基于将Notch TF元件的活性水平与在对象样品中测得的Notch细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平相关联的条件概率的概率模型，例如贝叶斯网络模型，训练可以优选地如公开的国际专利申请WO 2013/011479 A2(“Assessment of cellular signaling pathway activity using probabilisticmodeling of target gene expression”)的详细描述进行。
如果数学途径模型基于对象样品中测得的Notch细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平的一或多种线性组合，训练可以优选地如公开的国际专利申请WO2014/102668A2(“Assessment of cellular signaling pathway activity using linearcombination(s)of target gene expressions”)中的详细描述进行。
在本文中，使用如图2所示的示例性贝叶斯网络模型以简单方式对Notch细胞信号传导途径的转录程序建模。该模型由三种类型的节点组成：(a)第一层1中的转录因子(TF)元件(状态为“不存在”和“存在”)；(b)第二层2中的靶基因TG1、TG2、TGn(状态为“下调”和“上调”)以及(c)第三层3中与靶基因的表达水平相关的测量节点。这些可以是如本文中优选使用的微阵列探针PS1,1、PS1,2、PS1,3、PS2,1、PSn,1、PSn,m(状态为“低”和“高”)，也可以是其它基因表达测量如RNAseq或RT-qPCR。
数学模型(本文中是示例性的贝叶斯网络模型)的合适执行基于微阵列数据。该模型描述了(i)靶基因的表达水平如何依赖于TF元件的激活，以及(ii)探针集强度又如何依赖于各个靶基因的表达水平。对于后者，探针集强度可以取自fRMA预处理的AffymetrixHG-U133Plus2.0微阵列，其可广泛得自Gene Expression Omnibus(GEO,www.ncbi.nlm.nih.gov/geo)和ArrayExpress(www.ebi.ac.uk/arrayexpress)。
由于示例性贝叶斯网络模型是细胞信号传导途径(本文为Notch细胞信号传导途径)生物学的简化，并且由于生物学测量通常有噪音，因此选择了概率方法，即(i)TF元件和靶基因以及(ii)靶基因及其各自的探针集之间的关系以概率术语描述。此外，假定驱动肿瘤生长的致癌细胞信号传导途径的活性不是瞬时和动态改变的，而是长期甚至不可逆地改变的。因此，示例性贝叶斯网络模型被开发用于解释静态细胞状况。由于这个原因，复杂的动态细胞信号传导途径特征未纳入该模型。
一旦建立并校准了示例性的贝叶斯网络模型(见下文)，所述模型可以如下用在新样品的微阵列数据上：输入探针集测量值作为第三层3的观察值，并在模型中倒推TF元件为“存在”时的概率必须为多少。在这里，“存在”被认为是TF元件与DNA结合并控制细胞信号传导途径的靶基因转录的现象，而“不存在”是TF元件不控制转录的情况。因此该概率是主要读数，可用于指示细胞信号传导途径(在本文中是Notch细胞信号传导途径)的活性，接下来可以通过采用以下比率将其转换为细胞信号传导途径是活跃的几率：所述比率是所述细胞信号传导途径是活跃和非活跃的概率比(即几率由p/(1-p)给出，其中p是细胞信号传导途径是活跃的预测概率)。
在示例性贝叶斯网络模型中，概率关系已被量化以允许量化概率推测。为改善跨组织类型的泛化行为，精心手动挑选了描述(i)TF元件与靶基因之间的概率关系的参数。如果TF元件“不存在”，则靶基因最可能“下调”，因此为此选择了0.95的概率，对于靶基因“上调”选择了0.05的概率。后者(非零)的概率是为了解释靶基因受其它因子调控或被偶然观察到为“上调”(例如由于测量噪声)的(罕见)可能性。如果TF元件“存在”，则概率为0.70，靶基因被认为是“上调”，而概率为0.30，靶基因被认为是“下调”。之所以如此选择后者数值，是因为可能有多种原因导致即使存在TF元件，靶基因也不高表达，例如由于基因的启动子区域被甲基化。在靶基因不是被TF元件上调而是被下调的情况中，以相似方式选择概率，但是反映TF元件存在时的下调。描述(ii)靶基因与其各自探针集之间关系的参数已在实验数据上进行了校准。对于后者，在此实施例中，使用了来自已知具有活跃Notch细胞信号传导途径的患者样品的微阵列数据，而来自不同数据集的正常健康样品用作非活跃Notch细胞信号传导途径样品，但这也可以使用具有已知的细胞信号传导途径活性状态的细胞系实验或其它患者样品进行。所得的条件概率表如下示出：
A:对于上调的靶基因
Figure BDA0002437165600000161
B:对于下调的靶基因
Figure BDA0002437165600000162
Figure BDA0002437165600000171
在这些表中，变量ALi,j、AHi,j、PLi,j和PHi,j指示具有“不存在”(A)或“存在”(P)转录复合物的校准样品数，其分别具有“低”(L)或“高”(H)探针集强度。已添加虚拟计数以避免极端概率0和1。
为离散化所观察到的探针集强度，对于每个探针集PSi,j，使用阈值ti,j，在该阈值以下的观察值称为“低”，在该阈值以上的称为“高”。该阈值已选择为所用校准数据集中探针集的(加权)中位强度。由于微阵列数据的噪声，当将观察的探针集强度与其阈值进行比较时，采用一种模糊方法，假设报告的强度附近是正态分布，标准差为0.25(log2标尺)，并确定低于和高于所述阈值的概率质量。
如果采用上述实施例1中描述的(伪)线性模型而不是上述示例性贝叶斯网络，则在模型可用于推测测试样品中的细胞信号传导途径活性之前，需要确定权重和阈值，所述权重指示节点之间的相关性的符号和大小，所述阈值是调用节点是否为“不存在”或“存在”。可以使用专家知识先验地填充权重和阈值，但是通常是使用训练样品的代表性集合来训练模型，其中优选已知基本事实(ground truth)，例如，具有已知“存在”转录因子复合物(＝活跃细胞信号传导途径)或“不存在”转录因子复合物(＝非活跃细胞信号传导途径)的样品中的探针集的表达数据。
在本领域中已知多种训练算法(例如回归)，其考虑了模型拓扑并改变了模型参数(此处是权重和阈值)，使得模型输出(这里是加权线性分数)被优化。或者，也可以直接从观察到的表达水平计算权重，而无需优化算法。
第一种方法在本文中被称为“黑白”方法，归结为三元系统，其中每个权重是集合{-1,0,1}中的元素。如果将其置于生物学环境中，则-1和1分别对应于在细胞信号传导途径活性情况中下调和上调的靶基因或探针集。如果无法从统计学上证明探针集或靶基因被上调或下调，则其权重为0。在一个实例中，可以使用活跃细胞信号传导途径样品的表达水平相对于具有非活跃细胞信号传导途径的样品的表达水平的左侧和右侧两样品t检验来确定探针或基因根据使用的训练数据是否被上调或下调。在活跃样品的平均值在统计学上大于非活跃样品的情况下，即p值低于某个阈值例如0.3，则确定靶基因或探针集被上调。相反，在活跃样品的平均值在统计学上低于非活跃样品的情况下，则确定靶基因或探针集在细胞信号传导途径激活时被下调。如果最低p值(左侧或右侧)超过上述阈值，则可以将靶基因或探针集的权重定义为0。
第二种方法在本文中被称为“对数几率(log odds)”权重，其基于几率比(oddsratio)的对数(例如底数e)。基于探针集/靶基因水平高于和低于相应阈值(例如，所有训练样品的(加权)中位值)的阳性和阴性训练样品的数量，计算每个靶基因或探针集的几率比。可以添加伪计数来规避被零除。进一步的改进是以更概率的方式对高于/低于阈值的样品进行计数，其是假定探针集/靶基因水平例如在其观测值周围为正态分布，具有某一特定的标准偏差(例如在2-log标尺上为0.25)，并计数阈值之上和之下的概率质量。在本文中，与伪计数组合并且使用概率质量代替确定性测量值而计算的几率比被称为“软”几率比。
用靶基因表达的数学建模推测细胞信号传导途径活性的进一步细节可见Verhaegh W.et al.,“Selection of personalized patient therapy through the useof knowledge-based computational models that identify tumor-driving signaltransduction pathways”,Cancer Research,Vol.74,No.11,2014,2936-2945页。
本文中，我们使用了患者样品表达的公开数据，其分别来自一组高级别乳头状浆液性卵巢癌患者(数据集GSE2109和GSE9891，来自gene expression omnibus(GEO，www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/，最后访问2016年12月3日)和相应一组正常卵巢组织样品(数据集GSE7307、GSE18520、GSE29450和GSE36668)。在大多数情况下，已知高级浆液性卵巢癌具有活跃Notch细胞信号传导途径，而正常卵巢组织样品具有非活跃Notch细胞信号传导途径。在选择校准样品之前，对数据集进行质量控制以确保样品是可信的。出于校准目的，从可用集合中选择最活跃的Notch卵巢癌样品，通过将每个单独样品的所有靶基因的Affymetrix mRNA表达值相加，然后根据总值对样品进行排名来确定。假设排名最高的20个样品是Notch活跃的。从通过质量控制的12个正常卵巢样品中，选择11个样品作为Notch非活跃校准样品(1个正常卵巢样品被发现是Notch活跃的)，样品号：GSM176237、GSM729048、GSM462651、GSM729050、GSM729051、GSM175789、GSM462652、GSM176131、GSM176318、GSM898306、GSM898307。(来自数据集GSE42259的样品也被认为是Notch非活跃校准样品，但是在质量控制之后，这些样品都没有保留。)这些样品分别用于针对Notch活性和非活性(passivity)对模型进行校准。在来自GEO数据库的大量公共数据集上评估了经校准的模型，该数据集含有关于Notch活性的基本事实，即其中Notch活性被诱导或抑制(例如用Notch抑制剂如γ-分泌酶处理，或可能细胞内诱导Notch3)的细胞系。作为一个应用实例，该模型在已知生存数据的乳腺癌样品数据集上运行。
图9显示基于表2的18个靶基因入选列表和本文所述方法的贝叶斯网络模型的校准结果，其中使用了11个正常卵巢(第1组)和20个高级别乳头状浆液性卵巢癌(第2组)样品的公共可获得的表达数据集(取自数据集GSE2109、GSE9891、GSE7307、GSE18520、GSE29450、GSE36668的样品的子集)。在该图中，垂直轴表示TF元件为“存在”或“不存在”的几率，其相应于Notch细胞信号传导途径是活跃的或非活跃的，其中水平轴上方的值相应于TF元件更可能“存在”/活跃，而水平轴下方的值指示TF元件“不存在”/非活跃的几率大于其“存在”/活跃的几率。该模型能够清楚地将非活跃与活跃校准样品分开。
图10显示基于表1的靶基因证据汇总列表(26个靶基因列表)和本文所述方法的贝叶斯网络模型的校准结果，其中使用了11个正常卵巢(第1组)和20个高级别乳头状浆液性卵巢癌(第2组)样品的公共可获得的表达数据集(取自数据集GSE2109、GSE9891、GSE7307、GSE18520、GSE29450、GSE36668的样品的子集)。在该图中，垂直轴表示TF元件为“存在”或“不存在”的几率，其相应于Notch细胞信号传导途径是活跃的或非活跃的，其中水平轴上方的值相应于TF元件更可能“存在”/活跃，而水平轴下方的值指示TF元件“不存在”/非活跃的几率大于其“存在”/活跃的几率。同样，该模型能够清楚地将非活跃与活跃校准样品分开。
在下文中，分别用靶基因的证据汇总列表(26个靶基因列表)和18个靶基因入选列表的训练的示例性贝叶斯网络模型的验证结果显示在图11-18中。
图11示出了用来自表2的18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对来自数据集GSE6495的MOLT4细胞系的三个独立培养物的Notch细胞信号传导途径活性预测。在该图中，垂直轴表示TF元件为“存在”或“不存在”的几率，其相应于Notch细胞信号传导途径是活跃的或非活跃的，其中水平轴上方的值相应于TF元件更可能“存在”/活跃，而水平轴下方的值指示TF元件“不存在”/非活跃的几率大于其“存在”/活跃的几率。已知MOLT4细胞系具有高Notch信号传导，被该模型正确预期(第1组)。细胞用5μMγ-分泌酶抑制剂(GSI)DAPT处理48小时(第2组)。已知GSI抑制Notch信号传导，该模型正确检测出该组中Notch活性的降低(参见Dohda T.et al.,“Notch signaling induces SKP2 expressionand promotes reduction of p27Kip1 in T-cell acute lymphoblastic leukemiacell”,Experimental Cell Research,Vol.313,No.14,August 2007,3141-3152页)。
图12示出了用来自表1的靶基因证据汇总列表(26个靶基因列表)，训练的示例性贝叶斯网络模型对来自数据集GSE6495的MOLT4细胞系的三个独立培养物的Notch细胞信号传导途径活性预测。在该图中，垂直轴表示TF元件为“存在”或“不存在”的几率，其相应于Notch细胞信号传导途径是活跃的或非活跃的，其中水平轴上方的值相应于TF元件更可能“存在”/活跃，而水平轴下方的值指示TF元件“不存在”/非活跃的几率大于其“存在”/活跃的几率。已知MOLT4细胞系具有高Notch信号传导，被该模型正确预期(第1组)。细胞用5μMγ-分泌酶抑制剂(GSI)DAPT处理48小时(第2组)。已知GSI抑制Notch信号传导，该模型正确检测出该组中Notch活性的降低(参见Dohda T.et al.,“Notch signaling induces SKP2expression and promotes reduction of p27Kip1 in T-cell acute lymphoblasticleukemia cell”,Experimental Cell Research,Vol.313,No.14,August 2007,3141-3152页)。
图13示出了用来自表2的18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对用可诱导的Notch3-胞内构建体转染的IMR32细胞的Notch细胞信号传导途径活性预测。在该图中，垂直轴表示TF元件为“存在”或“不存在”的几率，其相应于Notch细胞信号传导途径是活跃的或非活跃的，其中水平轴上方的值相应于TF元件更可能“存在”/活跃，而水平轴下方的值指示TF元件“不存在”/非活跃的几率大于其“存在”/活跃的几率。示出两个独立的单细胞衍生克隆(c6，c8)，其在50ng/mL多西环素存在下驱动Notch3-胞内表达。在t＝0hr，对于这两个克隆，使用来自表2的18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型检测到低Notch活性。诱导细胞内Notch3后，我们正确地观察到Notch活性在两个克隆中均升高并在t＝24小时时稳定(数据集GSE16477，van Nes J.et al.,“A NOTCH3 TranscriptionalModule Induces Cell Motility in Neuroblastoma”,Clinical Cancer Research,Vol.19,No.13,July 2013,3485-3494页)。
图14示出了用来自表2的18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对用分级剂量的塑料固定的Notch配体Delta1ext-IgG培养72小时的CD34+CD45RA-Lin-HPCs的Notch细胞信号传导途径活性预测(数据集GSE29524)。在该图中，垂直轴表示TF元件为“存在”或“不存在”的几率，其相应于Notch细胞信号传导途径是活跃的或非活跃的，其中水平轴上方的值相应于TF元件更可能“存在”/活跃，而水平轴下方的值指示TF元件“不存在”/非活跃的几率大于其“存在”/活跃的几率。使用来自表2的18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型正确预测在Delta1ext-IgG(第2组)上培养的细胞中比对照(第1组)更高的Notch活性。
图15示出了用来自表2的18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对已知具有高Notch活性的CUTLL1细胞的Notch细胞信号传导途径活性预测。在该图中，垂直轴表示TF元件为“存在”或“不存在”的几率，其相应于Notch细胞信号传导途径是活跃的或非活跃的，其中水平轴上方的值相应于TF元件更可能“存在”/活跃，而水平轴下方的值指示TF元件“不存在”/非活跃的几率大于其“存在”/活跃的几率。用γ-分泌酶抑制剂(GSI)处理抑制Notch信号传导。在数据集GSE29544中，观察到在GSI洗去2小时后，Notch活性高。在此图中，合并了未经处理的CUTLL1细胞和GSI洗去后的CUTLL1细胞的数据，因为在这两种情况下，预期Notch活性均高。可以分为六组：1)未经处理的CUTLL1细胞和GSI洗去后的CUTLL1细胞。在此使用18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型正确预测了该组中的高Notch活性。2)经GSI处理的CUTLL1细胞，所述模型正确预测了其低Notch活性。3+4)用空MigRI逆转录病毒处理的CUTLL1细胞，预期不会影响Notch信号传导。在这里，使用来自表2的18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型正确预测GSI洗去后的细胞(第3组)和GSI处理的细胞(第4组)的高Notch活性。5+6)用MigRI显性阴性MAML1病毒转导的CUTLL细胞。DNMAML1是一种Notch拮抗剂，预期Notch信号传导在这些细胞中低。所述模型正确地预测GSI洗去后的细胞(第5组)和GSI处理的细胞(第6组)的低Notch活性(参见Wang H.etal.,“Genome-wide analysis reveals conserved and divergent features of Notch1/RBPJ binding in human and murine T-lymphoblastic leukemia cells”,Proceedingsof the National Academy of Sciences of the USA,Vol.108,No.36,2011,14908-14913页)。
图16示出了用来自表1的靶基因证据汇总列表(26个靶基因列表)，训练的示例性贝叶斯网络模型对已知具有高Notch活性的CUTLL1细胞的Notch细胞信号传导途径活性预测。在该图中，垂直轴表示TF元件为“存在”或“不存在”的几率，其相应于Notch细胞信号传导途径是活跃的或非活跃的，其中水平轴上方的值相应于TF元件更可能“存在”/活跃，而水平轴下方的值指示TF元件“不存在”/非活跃的几率大于其“存在”/活跃的几率。用γ-分泌酶抑制剂(GSI)处理抑制Notch信号传导。在数据集GSE29544中，观察到在GSI洗去2小时后，Notch活性高。在此图中，合并了未经处理的CUTLL1细胞和GSI洗去后的CUTLL1细胞的数据，因为在这两种情况下，预期Notch活性均高。可以分为六组：1)未经处理的CUTLL1细胞和GSI洗去后的CUTLL1细胞。在此使用18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型正确预测了该组中的高Notch活性。2)经GSI处理的CUTLL1细胞，所述模型正确预测了其低Notch活性。3+4)用空MigRI逆转录病毒处理的CUTLL1细胞，预期不会影响Notch信号传导。在此使用来自表1的靶基因证据汇总列表(26个靶基因列表)，训练的示例性贝叶斯网络模型正确预测GSI洗去后的细胞(第3组)和GSI处理的细胞(第4组)的高Notch活性。5+6)用MigRI显性阴性MAML1病毒转导的CUTLL细胞。DNMAML1是一种Notch拮抗剂，预期Notch信号传导在这些细胞中低。所述模型正确地预测GSI洗去后的细胞(第5组)和GSI处理过的细胞(第6组)二者的低Notch活性(参见Wang H.et al.,“Genome-wide analysis reveals conserved anddivergent features of Notch1/RBPJ binding in human and murine T-lymphoblasticleukemia cells”,Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA,Vol.108,No.36,2011,14908-14913页)。
图17示出用来自表2的18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对用COUP-TFII siRNA转染的HUVEC细胞(数据集GSE33301)的Notch细胞信号传导途径活性预测。在该图中，垂直轴表示TF元件为“存在”或“不存在”的几率，其相应于Notch细胞信号传导途径是活跃的或非活跃的，其中水平轴上方的值相应于TF元件更可能“存在”/活跃，而水平轴下方的值指示TF元件“不存在”/非活跃的几率大于其“存在”/活跃的几率。已知COUP-TFII阻遏Notch信号传导(参见You L.R.et al.,“Suppression of Notch signaling bythe COUP-TFII transcription factor regulates vein identity”,Vol.435,No.7038,May 2005,98-104页)。使用来自表2的18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型正确检测到在COUP-TFII siRNA转染的细胞(第2组)中比对照细胞(第1组)更高的Notch活性(参见Chen X.et al.,“COUP-TFII is a major regulator of cell cycle and Notchsignaling pathways”,Molecular Endocrinology,Vol.26,No.8,August 2012,1268-1277页)。
图18示出用18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对来自GSE6532、GSE9195、GSE12276、GSE20685、GSE21653和EMTAB365的样品的乳腺癌亚组的Notch细胞信号传导途径活性预测。在该图中，垂直轴表示TF元件为“存在”或“不存在”的几率，其相应于Notch细胞信号传导途径是活跃的或非活跃的。据观察，在那些数据集中，所有乳腺癌样品中的Notch活性都高。进行单向ANOVA并随后进行Games-Howell post-hoc检验的结果表明，几乎所有组都存在显著差异，除了NormL vs.基底和LumA vs.HER2，参见表4(亚组：基底，HER2，LumA＝管腔A型，LumB＝管腔B型，NormL＝正常样)。
表4：图18所示比较乳腺癌样品不同亚组的Games-Howell post-hoc检验结果。P值<0.05被认为是显著的。
比较 p adj
HER2-基底 2.2e-04
LumA-基底 7.0e-08
LumB-基底 9.2e-10
NormL-基底 1
LumA-HER2 1
LumB-HER2 1.5e-03
NormL-HER2 5.6e-03
LumB-LumA 1.5e-03
NormL-LumA 2.6e-04
NormL-LumB 3.2e-09
表5示出用所述18个靶基因入选列表，经训练的示例性贝叶斯网络模型对图18中使用的数据集对Notch活性进行Cox回归的结果。对于所有样品，更具体地说，对于管腔A型和管腔B型，随着我们模型预测的Notch活性增加，预后显著更差。最近的出版物支持了这一点，其中发现Notch1测试阳性的患者无病生存期更短(参见Zhong Y.et al.,“NOTCH1 is aPoor Prognostic Factor for Breast Cancer and Is Associated With Breast CancerStem Cells”,Oncotargets and Therapy,Vol.9,November 2016,6865-6871页)。
表5：使用来自表2的18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对图18中使用的数据集的Notch活性的Cox回归结果
Cox’s coef HR se(Cox’s coef) z p
所有 0.0593 1.061093 0.015547 3.814204 0.000137
基底 -0.00439 0.995624 0.036854 -0.11899 0.905283
HER2 0.085358 1.089107 0.04685 1.821967 0.06846
LumA 0.075129 1.078023 0.036091 2.081647 0.037375
LumB 0.076441 1.079439 0.024199 3.158812 0.001584
NormL 0.080338 1.083653 0.054621 1.470822 0.141339
图19示出用来自表3的12个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对用分级剂量的塑料固定的Notch配体Delta1ext-IgG培养72小时的CD34+CD45RA-Lin-HPCs(数据集GSE29524)的Notch细胞信号传导途径活性预测。在该图中，垂直轴表示TF元件为“存在”或“不存在”的几率，其相应于Notch细胞信号传导途径是活跃的或非活跃的，其中水平轴上方的值相应于TF元件更可能“存在”/活跃，而水平轴下方的值指示TF元件“不存在”/非活跃的几率大于其“存在”/活跃的几率。使用来自表3的12个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型正确预测与对照(第1组)相比，在Delta1ext-IgG(第2组)上培养的细胞中Notch活性更高。
图20示出用来自表3的12个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型对已知具有高Notch活性的CUTLL1细胞的Notch细胞信号传导途径活性预测。在该图中，垂直轴表示TF元件为“存在”或“不存在”的几率，其相应于Notch细胞信号传导途径是活跃的或非活跃的，其中水平轴上方的值相应于TF元件更可能“存在”/活跃，而水平轴下方的值指示TF元件“不存在”/非活跃的几率大于其“存在”/活跃的几率。用γ-分泌酶抑制剂(GSI)处理抑制Notch信号传导。在数据集GSE29544中，观察到在GSI洗去2小时后，Notch活性高。在此图中，合并了未经处理的CUTLL1细胞和GSI洗去后的CUTLL1细胞的数据，因为在这两种情况下，预期Notch活性均高。可以分为六组：1)未经处理的CUTLL1细胞和GSI洗去后的CUTLL1细胞。本文中，使用所述18个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型正确预测了该组中的高Notch活性。2)经GSI处理的CUTLL1细胞，所述模型正确预测了其低Notch活性。3+4)用空MigRI逆转录病毒处理的CUTLL1细胞，预期其不会影响Notch信号传导。本文中，使用来自表3的12个靶基因入选列表，训练的示例性贝叶斯网络模型正确预测GSI洗去后的细胞(第3组)和GSI处理的细胞(第4组)的高Notch活性。5+6)用MigRI显性阴性MAML1病毒转导的CUTLL细胞。DNMAML1是一种Notch拮抗剂，预期Notch信号传导在这些细胞中低。所述模型正确地预测GSI洗去后的细胞(第5组)和GSI处理的细胞(第6组)二者的低Notch活性(参见Wang H.et al.,“Genome-wide analysis reveals conserved and divergent featuresof Notch1/RBPJ binding in human and murine T-lymphoblastic leukemia cells”,Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA,Vol.108,No.36,2011,14908-14913页)。
图21示出了分别使用来自表1的靶基因的证据汇总列表(26个靶基因列表)和来自表3的12个靶基因入选列表的训练的示例性贝叶斯网络模型之间的相关性。在该图中，水平轴表示TF元件“存在”或“不存在”的几率(以log2标尺)，其相应于Notch细胞信号传导途径是活跃的或非活跃的，如使用来自表1的靶基因的证据汇总列表(26个靶基因列表)的训练的示例性贝叶斯网络模型所预测的。垂直轴指示相同信息，如使用来自表3的12个靶基因入选列表的训练的示例性贝叶斯网络模型所预测的(数据集GSE5682，GSE5716，GSE6495，GSE9339，GSE14995，GSE15947，GSE16477，GSE16906，GSE18198，GSE20011，GSE20285，GSE20667，GSE24199，GSE27424，GSE29524，GSE29544，GSE29850，GSE29959，GSE32375，GSE33301，GSE33562，GSE34602，GSE35340，GSE36176，GSE37645，GSE39223，GSE42259，GSE46909，GSE49673，GSE53537，GSE54378，GSE57022，GSE61827，GSE74996，GSE81156，GSE82298)。这两个模型显著相关，p值为2.2e-16，相关系数为0.929。
图22和23示出使用(i)7个Notch靶基因列表(DTX1、HES1、HES4、HES5、HEY2、MYC和NRARP)和10个Notch靶基因列表(所述7个Notch靶基因加上EPHB3、SOX9和NFKB2)以及(ii)8个Notch靶基因列表(DTX1、HES1、HES4、HES5、HEY2、MYC、NRARP和PTCRA)和12个Notch靶基因列表(所述8个靶基因列表加上HEYL、HEY1、PLXND1和GFAP)，训练的示例性贝叶斯网络模型的Notch细胞信号传导途径活性预测的额外比较。所述7个Notch靶基因包括在表1至表3的每个靶基因列表中，所述8个Notch靶基因中包括一个额外的靶基因(PTCRA)，其仅包括在来自表1的靶基因的证据汇总列表(26个靶基因列表)中。所述10个Notch靶基因列表中的3个额外靶基因取自表3的12个靶基因入选列表，所述12个Notch靶基因列表中的4个额外靶基因不同于所述3个额外靶基因，取自表1的靶基因的证据汇总列表(26个靶基因列表)。所述比较示例性地示出使用7个Notch靶基因列表(其是表1至表3每一个靶基因列表的子集)和8个Notch靶基因列表(其是表1的靶基因的证据汇总列表(26个靶基因列表)的子集)的训练的示例性贝叶斯网络模型的Notch细胞信号传导途径活性预测可以通过从相应列表中添加额外靶基因来进一步改善。详细地：
图22示出了使用所述7个Notch靶基因列表与所述10个Notch靶基因列表的Notch细胞信号传导途径活性预测的比较。在用可诱导的Notch3-细胞内构建体转染的IMR32细胞样品上运行模型。在该图中，水平轴表示以小时为单位的时间，而垂直轴表示相对Notch细胞信号传导途径活性(log2几率标尺)。两种模型都正确示出Notch3-细胞内构建体诱导后预期的Notch活性的增加。但是，与所述7-靶基因模型(实线)相比，所述10-靶基因模型(点划线)显示出更大的活性增加。t＝0小时的Notch活性设为0，以使比较更容易(数据集GSE16477，也参见van Nes J.et al.,“A NOTCH3 Transcriptional Module Induces CellMotility in Neuroblastoma”,Clinical Cancer Research,Vol.19,No.13,July2013,3485-3494页)。
图23示出使用所述8个Notch靶基因列表与所述12个Notch靶基因列表的Notch细胞信号传导途径活性预测的比较。该模型在用Jag1逆转录病毒感染的子宫内膜基质细胞样品(数据集GSE16906)上运行。Jag1是Notch配体，其在结合时诱导Notch受体的裂解，由此最终诱导Notch靶基因转录。与所述8-靶基因模型(图的左侧)相比，所述12-靶基因模型(图的右侧)显示出更好的区分对照组(图中的“C”)和Jag1感染的细胞(图中的“Jag1 INF”)之间的Notch活性(在纵轴上表示为log2几率)(也参见Mikhailik A.et al.“Notch ligand-dependent gene expression in human endometrial stromal cells”,Biochemical andBiophysical Research Communications,Vol.388,No.3,October 2009,479-482页)。
代替在来自微阵列或RNA测序的mRNA输入数据上应用经校准的数学模型(例如示例性贝叶斯网络模型)，在临床应用中开发专用的测定以进行样品测量可能是有益的，例如在集成平台上使用qPCR确定靶基因的mRNA水平。公开的靶基因的RNA/DNA序列可以随后用于确定在这种平台上选择哪些引物和探针。
可以通过将基于微阵列的数学模型用作参考模型，并验证所开发的测定是否在一组验证样品上给出相似的结果，来进行此类专用测定的验证。除了专用测定，还可以使用RNA测序数据作为输入测量来建立和校准类似的数学模型。
基于使用经校准的数学模型(例如示例性贝叶斯网络模型)的基于微阵列/RNA测序的研究发现的最能指示特定细胞信号传导途径活性的一组靶基因，例如表1至表3，可以转换成在对象样品上和/或计算机上进行的多重定量PCR测定，以解释表达测量结果和/或推测Notch细胞信号传导途径的活性。要开发针对细胞信号传导途径活性的测试(例如，在中央服务实验室中的FDA批准的测试或免于CLIA的测试，或仅针对研究目的由实验室开发的测试)，需要开发标准化的测试试剂盒，这需要在临床试验中经过临床验证以获得监管部门批准。
本发明涉及由数字处理装置进行的用于推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的计算机实现方法，其中所述推测基于在对象样品中所测量的Notch细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平。本发明进一步涉及用于推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的设备(其包括配置用于执行所述方法的数字处理器)，涉及用于推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的非暂时性存储介质(其存储可由数字处理装置执行的指令以进行所述方法)，以及用于推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的计算机程序(其包括程序代码模块，当计算机程序在数字处理装置上运行时，该程序代码模块使所述数字处理装置进行所述方法)。
所述方法可用于例如诊断Notch细胞信号传导途径的(异常)活性，基于Notch细胞信号传导途径的推测活性的预后，基于Notch细胞信号传导途径的推测活性的临床试验对象招募，要进行的后续测试的选择，伴随诊断测试的选择，临床决策支持系统等。在此方面，参照公开的国际专利申请WO 2013/011479A2(“Assessment of cellular signalingpathway activity using probabilistic modeling of target gene expression”)、公开的国际专利申请WO 2014/102668 A2(“Assessment of cellular signaling pathwayactivity using linear combination(s)of target gene expressions”)及VerhaeghW.et al.,“Selection of personalized patient therapy through the use ofknowledge-based computational models that identify tumor-driving signaltransduction pathways”,Cancer Research,Vol.74,No.11,2014,2936-2945页，其更详细地描述了这些应用。
实施例4:小鼠组织的额外结果
信号转导途径通常跨不同物种是保守的，具有相似功能和相似直接靶基因。然而直接靶基因并不完全相同，并且基因的DNA/mRNA序列在不同物种之间通常是不同的。物种之间的基因序列相似性(同源性)取决于这些物种之间的进化距离，例如小鼠与人之间的差异小于人与蜥蜴之间的差异。
由于物种之间的这些相似性，动物模型通常用于研究生物学过程，例如(器官/组织)发育、细胞分裂和疾病。小鼠是一种流行的模型生物，因为它与人类遗传接近。一个例子是使用小鼠模型研究神经系统失调，例如癫痫和阿尔茨海默病。对于此类失调，获取人体组织是侵入性的(与癌症相反，其通常要进行肿瘤活检)，已经开发出模拟失调的小鼠模型。
能够评估小鼠模型中信号转导途径活性非常有用，因为其告诉我们有关提取组织中细胞功能状态的一些信息。对于疾病小鼠模型，因为通常会生成这些小鼠模型以最好的方式反映人类疾病，所以信号转导途径活性可以提供有关人类疾病形式的信息。
Notch细胞信号传导途径模型最初是为人类组织开发的，即表1至表3中选择的靶基因是人中的直接靶基因，该模型的输入是人mRNA的表达水平(例如来自微阵列、qPCR或RNAseq实验)，并在人类样品的表达数据上进行校准。
在本文中我们也示出了用于小鼠中的Notch细胞信号传导途径模型。通过选择鼠中Notch细胞信号传导途径的直接靶基因并使用合适的校准样品(来自公共数据库的Affymetrix微阵列数据)，创建了一个模型，该模型使用小鼠mRNA表达水平作为输入并从所述输入推测Notch细胞信号传导途径的活性。我们然后使用独立的样品(来自公共数据库的Affymetrix微阵列数据)对其进行了验证，以表明其正确地测量小鼠Notch细胞信号传导途径的活性。
小鼠Notch细胞信号传导途径模型的直接靶基因的选择以与前述相似的方式进行。将用于人类Notch模型的26个基因列表用作起点。该列表根据证据评分(按前述方法计算)进行排名，使用检索关键词(例如“小鼠”AND“直接靶基因”)和来自先前针对人类直接靶基因发现的文献的参考文献进行文献检索获得排名最高的基因。
首先证实所述基因确实存在于小鼠中，然后确认所述基因也是小鼠中的直接Notch靶基因。使用与人类靶基因相似的证据(即存在转录因子复合物结合位点、实验证据如ChIP、萤光素酶测定、差异表达、GSI处理等)来完成此操作。如果发现多个证据来源，则该基因被认为是小鼠Notch的直接靶基因。以这种方式为Notch小鼠模型选择了10个直接靶基因，如表6所示。
表6：基于Notch靶基因的证据汇总列表，Notch靶基因的“10个小鼠靶基因列表”(来自Affymetrix小鼠基因组Genome 430 2.0阵列)
Figure BDA0002437165600000251
Figure BDA0002437165600000261
已在来自数据集GSE15268的样品上校准了Notch小鼠模型，该数据集是来自GEO(Gene Expression Omnibus)数据库的公开可得数据集。该数据集包含来自小鼠胚胎干细胞的Affymetrix微阵列数据，这些小鼠胚胎干细胞具有NotchIC(Notch胞内域)可诱导构建体(通过添加他莫昔芬(hydrotamoxifen)(OHT)诱导)。从该数据集中，将未诱导NotchIC的4个样品用作Notch无活性样品(GSM381312，GSM381313，GSM381317，GSM381316)，将其中通过添加OHT诱导Notch的4个样品用作Notch活跃样品(GSM381324，GSM381325，GSM381320，GSM381321)。
然后在多个数据集上运行经校准的Notch小鼠模型：校准集和几个独立的验证集，表明该模型可以成功区分Notch活跃样品和Notch无活性样品。这些结果示于图24-27中。
图24示出了基于来自表6的10个小鼠靶基因列表和本文所述方法的贝叶斯模型的校准结果，其使用公开可获得的表达数据集GSE15268，所述数据集包含2个对照胚胎干细胞(图中的“C ESc”)、2个对照中胚层祖细胞(图中的“C MPc”)、2个含有他莫昔芬诱导型NERT构建体(NotchIC)未经OHT处理的ESc样品(图中的“NERT ESc，无OHT”)、2个含有他莫昔芬诱导型NERT构建体(NotchIC)经OHT处理的ESc样品(图中的“NERT ESc，OHT”)、4个含有他莫昔芬诱导型NERT构建体(NotchIC)未经OHT处理的MPc样品(图中的“NERT MPc，无OHT”)和4个含有他莫昔芬诱导型NERT构建体(NotchIC)经OHT处理的MPc样品(图中的“NERT MPc，OHT”)。该模型能够清楚地将无活性校准样品(对照ESc和对照MPc)与活跃校准样品(NERTMPc，OHT)分开。数据集中的其它样品也被正确分开(也参见Meier-Stiegen F.et al.“Activated Notch1 Target Genes during Embryonic Cell Differentiation Dependon the Cellular Context and Include Lineage Determinants and Inhibitors”,PLoSOne,Vol.5,No.7,July 2010)。
图25示出使用来自表6的10个小鼠靶基因，训练的示例性贝叶斯网络模型对具有诱导型组成性活跃的Notch1胞内域(NICD1)的小鼠乳腺(数据集GSE51628)的Notch细胞信号传导途径活性预测。对于其中NICD1未被诱导的乳腺样品(图中的“M g”)，Notch小鼠模型(10个靶基因)检测到低Notch活性。如所预期，其中NICD1用多西环素正确诱导的乳腺样品(图中的“M g,NICD1 a”)显示出显著更高的Notch活性。此图中时间点48h和96h已被合并(也参见Abravanel D.L.et al.“Notch promotes recurrence of dormant tumor cellsfollowing HER2/neu-targeted therapy”,Journal of Clinical Investigation,Vol.125,No.6,June 2015,2484-2496页)。
图26示出使用来自表6的10个小鼠靶基因，训练的示例性贝叶斯网络模型对具有条件转基因系统以激活Notch1的小鼠卵黄囊组织及来自具有RBPJ(Notch转录因子复合物的一部分)功能丧失的转基因小鼠的小鼠卵黄囊组织的Notch细胞信号传导途径活性预测(数据集GSE22418)。野生型样品(图中的“W t”)和RBPJ功能丧失样品(图中的“RBPJ l-o-f”)均显示低Notch活性，来自其中Notch1被激活的卵黄囊组织的样品(图中的“Notch1 a”)显示升高的Notch活性，如预期(也参见Copeland J.N.et al.“Notch signalingregulates remodeling and vessel diameter in the extraembryonic yolk sac”,BMCDevelopmental Biology,February 2011)。
图27示出使用来自表6的10个小鼠靶基因，训练的示例性贝叶斯网络模型对具有Notch2受体等位基因的条件增益的小鼠骨髓细胞(成年骨髓红系祖细胞)的Notch细胞信号传导途径活性预测(数据集GSE46724)。小鼠Notch模型(10个靶基因)正确计算出与ICN2阴性样品(图中的“ICN2 p”)相比，ICN2阳性(IntraCellular Notch2)样品(图中“ICN2 p”)的Notch活性更高(也参见Oh P.et al.“In vivo mapping of notch pathway activity innormal and stress hematopoiesis”,Cell Stem Cell,Vol.13,No.1,August 2013,190-204页)。
实施例5:例证本发明的进一步信息
(1)测量基因表达水平
使用本文所述方法，进一步利用源自本文所述的独特靶基因集合的数据推测Notch细胞信号传导途径的活性。
分析提取样品中基因表达水平的方法是众所周知的。例如，如Northern印迹、使用PCR、巢式PCR、定量实时PCR(qPCR)、RNA-seq或微阵列等的方法都可以用于产生基因表达水平数据。本文涉及本领域已知用于分析靶基因的基因表达的所有方法。
使用基于PCR的方法确定基因表达产物的方法可以特别有用。为使用PCR定量基因表达水平，通常使用常规的定量实时PCR(qPCR)估算每个感兴趣PCR产物的量，以在每个扩增循环后实时测量PCR产物的积累。这通常利用可检测的报告分子，例如嵌入染料、小沟结合染料或荧光探针，从而用光激发报告分子发出荧光，典型地使用如在美国专利号6,713,297(其通过引用并入本文)中公开的CCD相机或光电倍增管检测系统检测所产生的荧光。
在一些实施方案中，在定量实时PCR(qPCR)测定中用于检测PCR产物的探针可以包括荧光标记。许多荧光标记是可商购的。例如，Molecular Probes,Inc(Eugene,Oreg.)销售各种荧光染料。非限制性实例包括Cy5，Cy3，TAMRA，R6G，R110，ROX，JOE，FAM，Texas RedTM和Oregon GreenTM。其它荧光标记可以包括qPCR测定中的具有传统5'水解探针的IDT ZEN双猝灭探针。这些探针可以含有例如具有3'TAMRA猝灭剂、3'Black Hole猝灭剂(BHQ，BiosearchTechnologies)或内部ZEN猝灭剂和3'Iowa Black荧光猝灭剂(IBFQ)的5'FAM染料。
可以使用本领域公知的方法将用于本发明的荧光染料连接至寡核苷酸引物。例如，向寡核苷酸添加荧光标记的一种常用方法是使染料的N-羟基琥珀酰亚胺(NHS)酯与靶上的反应性氨基反应。可通过例如使核碱基上包括烯丙基胺基团来修饰核苷酸以携带反应性氨基。经由烯丙基胺的标记描述于例如美国专利号5,476,928和5,958,691，其通过引用并入本文。本领域技术人员熟知荧光标记核苷酸、寡核苷酸和多核苷酸的其它手段。
其它荧光方法包括使用通用检测系统，如SYBR-绿色染料，当嵌入来自任何基因表达产物的扩增的DNA时发出荧光，如美国专利号5,436,134和5,658,751所述，所述专利通过引用并入本文。
确定靶基因表达水平的另一种有用方法包括RNA-seq，一种用于转录组分析的强大分析工具，包括不同生理条件之间的基因表达水平差异，或在疾病发展过程中或疾病进展过程中发生的变化。
确定基因表达水平的另一种方法包括使用微阵列，例如RNA和DNA微阵列，这是本领域公知的。微阵列可用于同时定量大量基因的表达。
(2)确定Notch细胞信号传导活性的通用工作流程
图3示出示例性地说明用于推测分离自受试者的样品的Notch细胞信号转导活性的过程的流程图。首先，自样品分离mRNA(11)。其次，使用本领域已知用于测量基因表达的方法测量(12)如本文所述的至少三个或更多个Notch靶基因的独特集合的mRNA表达水平。接下来，使用经校准的数学途径模型(14)将所述三个或更多个Notch靶基因的表达水平与Notch TF元件的活性水平相关来确定Notch转录因子(TF)元件(13)的活性水平。最后，基于确定的对象样品中Notch TF元件的活性水平推测(15)对象中Notch细胞信号传导途径的活性。例如，如果活性高于某个阈值，则Notch细胞信号传导途径被确定为活性，如果活性低于某个阈值，则可以归类为非活跃。
(3)经校准的数学途径模型
如本文所述，使用本文中进一步描述的经校准的数学途径模型，将本文所述的三个或更多个Notch靶基因的独特集合的表达水平用于确定Notch TF元件的活性水平。经校准的数学途径模型将所述三个或更多个Notch靶基因的表达水平与Notch TF元件的活性水平相关联。
如本文所述，所述经校准的数学途径模型基于数学途径模型的应用。例如，所述经校准的数学途径模型可以基于概率模型例如贝叶斯网络模型或者线性或伪线性模型。
在一个实施方案中，所述经校准的数学途径模型是结合了将Notch TF元件和所述三个或更多个Notch靶基因的表达水平相关联的条件概率关系的概率模型。在一个实施方案中，所述概率模型是贝叶斯网络模型。
在另一个实施方案中，所述经校准的途径数学模型可以是线性或伪线性模型。在一个实施方案中，所述线性或伪线性模型是如本文进一步描述的线性或伪线性组合模型。
示例性说明用于生成经校准的数学途径模型的过程的流程图在图4示出。作为初始步骤，收集并标准化mRNA表达水平的训练数据。可以使用例如微阵列探针集强度(101)、实时PCR Cq值(102)、原始RNAseq读数(103)或本领域已知的另外测量方式(104)来收集数据。然后可以通过以下方法分别针对每种方法对原始表达水平数据进行标准化：使用标准化算法进行标准化，例如冻结鲁棒多阵列分析(fRMA)或MAS5.0(111)，针对参考基因平均Cq标准化(112)，将读数标准化为读数/片段每千碱基转录物每百万映射读数(reads/fragments per kilobase of transcript per million mapped reads)(RPKM/FPKM)(113)，或针对参考基因/蛋白质标准化(114)。该标准化程序针对每种方法分别导致标准化探针集强度(121)，标准化Cq值(122)，标准化RPKM/FPKM(123)或标准化测量(124)，其指示训练样品内的靶基因表达水平。
一旦训练数据已经标准化，就获得一个或多个训练样品ID(131)，并且从确定基因表达的方法之一中获得这些特定样品的训练数据(132)。来自训练样品的最终基因表达结果作为训练数据输出(133)。合并来自各个训练样品的所有数据以校准模型(包括例如阈值，CPT(例如在概率网络或贝叶斯网络的情况下)，权重(例如在线性或伪线性模型的情况下)等)(144)。此外，途径的靶基因和测量节点(141)被用于生成模型结构，例如图2所述(142)。然后将所得的途径模型结构(143)与训练数据(133)合并以校准模型(144)，其中靶基因的基因表达水平指示转录因子元件活性。作为训练样品中TF元件确定的结果，生成经校准的途径模型(145)，基于训练样品中靶基因表达水平，该模型将Notch细胞信号传导途径活性分配给随后检查的感兴趣样品(例如来自患有癌症的对象)。
(4)TF元件确定
图5中示例性说明用于确定TF元件的活性水平的方法的流程图。来自从对象提取的样品的表达水平数据(测试数据)(163)被输入到经校准的数学途径模型(145)中。所述数学途径模型可以是概率模型例如贝叶斯网络模型、线性模型或伪线性模型。
所述数学途径模型可以是概率模型，例如贝叶斯网络模型，其基于将Notch TF元件和在对象样品中测量的Notch细胞信号传导途径的所述三个或更多个靶基因的表达水平相关联的条件概率，或者所述数学模型可以基于在对象样品中测量的Notch细胞信号传导途径的所述三个或更多个靶基因的表达水平的一或多种线性组合。特别地，可以如已公开的国际专利申请WO 2013/011479 A2(“Assessment of cellular signaling pathwayactivity using probabilistic modeling of target gene expression”)中所公开的那样确定Notch细胞信号传导途径的活性，该申请内容全文并入本文。简言之，将数据输入到贝叶斯网络(BN)推理引擎调用(例如BNT工具箱)(154)。这导致一组计算出的BN中所有节点的边际BN概率值(155)。根据这些概率，确定转录因子(TF)节点的概率(156)并确立TF元件的活性水平(157)。
或者，所述数学模型可以是线性模型。例如，可以使用如公开的国际专利申请WO2014/102668 A2(“Assessment of cellular signaling pathway activity usinglinear combination(s)of target gene expressions”)中所述的线性模型，该申请全部内容并入本文。关于使用靶基因表达的数学建模来计算/确定细胞信号传导途径活性的更多详细信息也可见于Verhaegh W.et al.,"Selection of personalized patienttherapy through the use of knowledge-based computational models that identifytumor-driving signal transduction pathways",Cancer Research,Vol.74,No.11,2014,2936-2945页。简言之，将数据输入计算的加权线性组合得分(w/c)(151)。这导致一组计算的加权线性组合得分值(152)。根据这些加权线性组合得分，确定转录因子(TF)节点的加权线性组合得分(153)并确立TF元件活性水平(157)。
(5)用于离散观测值的程序
图6示出了流程图，示例性说明推测作为离散观测值的对象中Notch细胞信号传导途径的活性的方法。首先，提取测试样品并给予测试样品ID(161)。接下来，收集并标准化mRNA表达水平的测试数据(162)。测试数据的收集可以使用与图5中训练样品所讨论的相同方法，使用微阵列探针集强度(101)、实时PCR Cq值(102)、原始RNAseq读数(103)或另外的测量方式(104)。然后可以分别通过以下方法对每种方法的原始表达水平数据进行标准化：使用算法例如fRMA或MAS5.0进行标准化(111)，针对参考基因平均Cq进行标准化(112)，将读数标准化为RPKM/FPKM(113)和针对参考基因/蛋白质标准化(114)。该标准化程序针对每种方法分别导致标准化探针集强度(121)，标准化Cq值(122)，标准化RPKM/FPKM(123)或标准化测量(124)。
一旦测试数据被标准化，则基于经校准的数学途径模型(145)在阈值化步骤(164)中分析所得测试数据(163)，产生阈值化测试数据(165)。在使用离散观测值时，在一个非限制性实例中，在给定特定阈值以上的每个表达给定值为1，低于阈值的值给定值为0，或者在另一实施方案中，高于如本文所述的阈值的概率质量被用作阈值化的值。基于经校准的数学途径模型，该值表示TF元件的活性水平(157)，然后将其用于计算细胞信号传导途径的活性(171)。最终输出给出对象中细胞信号传导途径的活性(172)。
(6)用于连续观测值的程序
图7示出了流程图，示例性说明推测作为连续观测值的对象中Notch细胞信号传导途径的活性的方法。首先，提取测试样品并给予测试样品ID(161)。接下来，收集并标准化mRNA表达水平的测试数据(162)。测试数据的收集可以使用与图5中训练样品所讨论的相同方法，使用微阵列探针集强度(101)、实时PCR Cq值(102)、原始RNAseq读数(103)或另外的测量方式(104)。然后可以分别通过以下方法对每种方法的原始表达水平数据进行标准化：使用算法例如fRMA进行标准化(111)，针对参考基因平均Cq进行标准化(112)，将读数标准化为RPKM/FPKM(113)，和针对参考基因/蛋白质标准化(114)。该标准化程序针对每种方法分别导致标准化探针集强度(121)，标准化Cq值(122)，标准化RPKM/FPKM(123)或标准化测量(124)。
一旦测试数据被标准化，则在经校准的数学途径模型(145)中分析所得测试数据(163)。在使用连续观测值时，作为一个非限制性实例，使用本文中进一步详细描述的S形函数将表达水平转换为0至1之间的值。本文所述的TF元件确定与经校准的数学途径模型结合用于解释测试数据，所得值代表TF元件的活性水平(157)，然后其用于计算细胞信号传导途径的活性(171)。最终输出给出对象中细胞信号传导途径的活性(172)。
(7)靶基因表达水平确定程序
图8示出流程图，示例性说明从对象提取的样品中获得靶基因表达水平的方法。在一个示例性实施方案中，在实验室中接收并登记样品。样品可包括例如福尔马林固定的石蜡包埋的(FFPE)样品(181)或新鲜冷冻(FF)样品(180)。FF样品可以直接裂解(183)。对于FFPE样品，可以在添加蛋白酶K后通过加热孵育步骤除去石蜡(182)。然后裂解细胞(183)，其破坏细胞和核膜，从而使核酸(NA)可用于进一步处理。核酸与固相(184)结合，固相可以是例如珠或滤膜。然后用洗涤缓冲液洗涤核酸以去除裂解后存在的所有细胞碎片(185)。然后用洗脱缓冲液将纯净核酸与固相分离(186)。通过DNAse处理去除DNA以确保样品中仅存在RNA(187)。然后可以将核酸样品直接用于RT-qPCR样品混合物中(188)。RT-qPCR样品混合物含有RNA样品、用于从RNA样品制备cDNA的RT酶和用于扩增cDNA的PCR酶、用于确保酶发挥功能的缓冲液，并且可以潜在含有分子级水以设定固定浓度体积。然后可以将样品混合物添加到多孔板(即96孔板或384孔板)中，该板含有干燥的RT-qPCR测定(189)。然后可以根据指定方案在PCR机器中运行RT-qPCR(190)。一个示例PCR方案包括：i)50℃30分钟；ii)95℃5分钟；iii)95℃15秒；iv)60℃45秒；v)重复步骤iii和iv 50个循环。然后，通过使用二阶导数方法，利用原始数据确定Cq值(191)。导出Cq值以进行分析(192)。
(8)Notch介导的疾病和失调及治疗方法
如本文所述，本发明的方法和设备可用于评估对象的Notch细胞信号传导途径活性，所述对象例如是怀疑患有或患有疾病或失调的对象，其中Notch信号传导途径的状态全部或部分证明疾病的存在或进展。在一个实施方案中，本文提供一种治疗对象的方法，该方法包括：接收使用本文所述方法从提取自对象的样品中获得的Notch细胞信号传导途径的活性状态相关的信息，如果关于Notch细胞信号传导途径活性的信息指示活跃Notch信号传导途径，则给对象施用Notch抑制剂。在一个特定的实施方案中，将Notch细胞信号传导途径活性指示设定为Notch细胞信号传导途径是活跃的几率的截断值为10:1、5:1、4:1、2:1、1:1、1:2、1:4、1:5、1:10。
可用于本发明的Notch抑制剂是熟知的。Notch抑制剂的例子包括但不限于DAPT，PF-03084014，MK-0752，RO-4929097，LY450139，BMS-708163，LY3039478，IMR-1，二苯并氮卓，LY411575，FLI-06。
Notch途径在多种疾病中起作用，特别是在不同类型的肿瘤例如癌、肉瘤和血液系统恶性病、免疫介导的疾病、变性疾病、炎性疾病、传染病中。这些疾病可以根据其主要发生的胚胎谱系器官或组织例如脑、乳房、皮肤、食道、胃肠道、血液(血液学)、卵巢等进行分类。
在一个特定实施方案中，所述对象患有或怀疑患有乳腺癌、肺癌、结肠癌、胰腺癌、脑癌、血液癌症、卵巢癌。在一个特定实施方案中，所述对象患有或怀疑患有乳腺癌。
在另一特定实施方案中，所述对象患有或怀疑患有脑癌或更优选患有神经母细胞瘤癌。在另一特定实施方案中，所述对象患有或怀疑患有血液癌症，或更优选患有T细胞淋巴母细胞性白血病。
本申请描述了若干优选实施方案。在阅读和理解了前面详细描述之后，其它人可以想到修改和改变。本申请包括所有这样的修改和改变，只要其在所附权利要求或其等价物的范围内即可。
通过研究附图、公开内容和所附权利要求，本领域技术人员在实施所要求保护的发明时可以理解和实现所公开的实施方案的其它变型。
在权利要求中，词语“包含”不排除其它元件或步骤，并且不定冠词“一”或“一个”不排除复数。
单个单元或装置可以实现权利要求中记载的若干项的功能。在互相不同的从属权利要求中记载某些措施的事实并不表示不能有利地使用这些措施的组合。
类似于由一个或几个单元或装置执行的风险评分确定之类的计算可以由任何其它数量的单元或装置进行。
计算机程序可以存储/分配在与其它硬件一起提供或作为其它硬件的一部分的适当介质(例如光存储介质或固态介质)上，但也可以以其它形式分配，例如通过互联网或其它有线或无线通讯系统。
实施例5:申请中使用的序列表
序列表：
Figure BDA0002437165600000311
Figure BDA0002437165600000321
序列表
<110> 皇家飞利浦有限公司
<120> 使用靶基因表达的数学建模评估Notch细胞信号传导途径活性
<130> 2016PF01362
<160> 26
<170> PatentIn version 3.5
<210> 1
<211> 4900
<212> DNA
<213> Homo sapiens
<400> 1
taaagtcatc aaaacaacgt tatatcctgt gtgaaatgct gcagtcagga tgccttgtgg 60
tttgagtgcc ttgatcatgt gccctaaggg gatggtggcg gtggtggtgg ccgtggatga 120
cggagactct caggccttgg caggtgcgtc tttcagttcc cctcacactt cgggttcctc 180
ggggaggagg ggctggaacc ctagcccatc gtcaggacaa agatgctcag gctgctcttg 240
gctctcaact tattcccttc aattcaagta acaggaaaca agattttggt gaagcagtcg 300
cccatgcttg tagcgtacga caatgcggtc aaccttagct gcaagtattc ctacaatctc 360
ttctcaaggg agttccgggc atcccttcac aaaggactgg atagtgctgt ggaagtctgt 420
gttgtatatg ggaattactc ccagcagctt caggtttact caaaaacggg gttcaactgt 480
gatgggaaat tgggcaatga atcagtgaca ttctacctcc agaatttgta tgttaaccaa 540
acagatattt acttctgcaa aattgaagtt atgtatcctc ctccttacct agacaatgag 600
aagagcaatg gaaccattat ccatgtgaaa gggaaacacc tttgtccaag tcccctattt 660
cccggacctt ctaagccctt ttgggtgctg gtggtggttg gtggagtcct ggcttgctat 720
agcttgctag taacagtggc ctttattatt ttctgggtga ggagtaagag gagcaggctc 780
ctgcacagtg actacatgaa catgactccc cgccgccccg ggcccacccg caagcattac 840
cagccctatg ccccaccacg cgacttcgca gcctatcgct cctgacacgg acgcctatcc 900
agaagccagc cggctggcag cccccatctg ctcaatatca ctgctctgga taggaaatga 960
ccgccatctc cagccggcca cctcaggccc ctgttgggcc accaatgcca atttttctcg 1020
agtgactaga ccaaatatca agatcatttt gagactctga aatgaagtaa aagagatttc 1080
ctgtgacagg ccaagtctta cagtgccatg gcccacattc caacttacca tgtacttagt 1140
gacttgactg agaagttagg gtagaaaaca aaaagggagt ggattctggg agcctcttcc 1200
ctttctcact cacctgcaca tctcagtcaa gcaaagtgtg gtatccacag acattttagt 1260
tgcagaagaa aggctaggaa atcattcctt ttggttaaat gggtgtttaa tcttttggtt 1320
agtgggttaa acggggtaag ttagagtagg gggagggata ggaagacata tttaaaaacc 1380
attaaaacac tgtctcccac tcatgaaatg agccacgtag ttcctattta atgctgtttt 1440
cctttagttt agaaatacat agacattgtc ttttatgaat tctgatcata tttagtcatt 1500
ttgaccaaat gagggatttg gtcaaatgag ggattccctc aaagcaatat caggtaaacc 1560
aagttgcttt cctcactccc tgtcatgaga cttcagtgtt aatgttcaca atatactttc 1620
gaaagaataa aatagttctc ctacatgaag aaagaatatg tcaggaaata aggtcacttt 1680
atgtcaaaat tatttgagta ctatgggacc tggcgcagtg gctcatgctt gtaatcccag 1740
cactttggga ggccgaggtg ggcagatcac ttgagatcag gaccagcctg gtcaagatgg 1800
tgaaactccg tctgtactaa aaatacaaaa tttagcttgg cctggtggca ggcacctgta 1860
atcccagctg cccaagaggc tgaggcatga gaatcgcttg aacctggcag gcggaggttg 1920
cagtgagccg agatagtgcc acagctctcc agcctgggcg acagagtgag actccatctc 1980
aaacaacaac aacaacaaca acaacaacaa caaaccacaa aattatttga gtactgtgaa 2040
ggattatttg tctaacagtt cattccaatc agaccaggta ggagctttcc tgtttcatat 2100
gtttcagggt tgcacagttg gtctctttaa tgtcggtgtg gagatccaaa gtgggttgtg 2160
gaaagagcgt ccataggaga agtgagaata ctgtgaaaaa gggatgttag cattcattag 2220
agtatgagga tgagtcccaa gaaggttctt tggaaggagg acgaatagaa tggagtaatg 2280
aaattcttgc catgtgctga ggagatagcc agcattaggt gacaatcttc cagaagtggt 2340
caggcagaag gtgccctggt gagagctcct ttacagggac tttatgtggt ttagggctca 2400
gagctccaaa actctgggct cagctgctcc tgtaccttgg aggtccattc acatgggaaa 2460
gtattttgga atgtgtcttt tgaagagagc atcagagttc ttaagggact gggtaaggcc 2520
tgaccctgaa atgaccatgg atatttttct acctacagtt tgagtcaact agaatatgcc 2580
tggggacctt gaagaatggc ccttcagtgg ccctcaccat ttgttcatgc ttcagttaat 2640
tcaggtgttg aaggagctta ggttttagag gcacgtagac ttggttcaag tctcgttagt 2700
agttgaatag cctcaggcaa gtcactgccc acctaagatg atggttcttc aactataaaa 2760
tggagataat ggttacaaat gtctcttcct atagtataat ctccataagg gcatggccca 2820
agtctgtctt tgactctgcc tatccctgac atttagtagc atgcccgaca tacaatgtta 2880
gctattggta ttattgccat atagataaat tatgtataaa aattaaactg ggcaatagcc 2940
taagaagggg ggaatattgt aacacaaatt taaacccact acgcagggat gaggtgctat 3000
aatatgagga ccttttaact tccatcattt tcctgtttct tgaaatagtt tatcttgtaa 3060
tgaaatataa ggcacctccc acttttatgt atagaaagag gtcttttaat ttttttttaa 3120
tgtgagaagg aagggaggag taggaatctt gagattccag atcgaaaata ctgtactttg 3180
gttgattttt aagtgggctt ccattccatg gatttaatca gtcccaagaa gatcaaactc 3240
agcagtactt gggtgctgaa gaactgttgg atttaccctg gcacgtgtgc cacttgccag 3300
cttcttgggc acacagagtt cttcaatcca agttatcaga ttgtatttga aaatgacaga 3360
gctggagagt tttttgaaat ggcagtggca aataaataaa tacttttttt taaatggaaa 3420
gacttgatct atggtaataa atgattttgt tttctgactg gaaaaatagg cctactaaag 3480
atgaatcaca cttgagatgt ttcttactca ctctgcacag aaacaaagaa gaaatgttat 3540
acagggaagt ccgttttcac tattagtatg aaccaagaaa tggttcaaaa acagtggtag 3600
gagcaatgct ttcatagttt cagatatggt agttatgaag aaaacaatgt catttgctgc 3660
tattattgta agagtcttat aattaatggt actcctataa tttttgattg tgagctcacc 3720
tatttgggtt aagcatgcca atttaaagag accaagtgta tgtacattat gttctacata 3780
ttcagtgata aaattactaa actactatat gtctgcttta aatttgtact ttaatattgt 3840
cttttggtat taagaaagat atgctttcag aatagatatg cttcgctttg gcaaggaatt 3900
tggatagaac ttgctattta aaagaggtgt ggggtaaatc cttgtataaa tctccagttt 3960
agcctttttt gaaaaagcta gactttcaaa tactaatttc acttcaagca gggtacgttt 4020
ctggtttgtt tgcttgactt cagtcacaat ttcttatcag accaatggct gacctctttg 4080
agatgtcagg ctaggcttac ctatgtgttc tgtgtcatgt gaatgctgag aagtttgaca 4140
gagatccaac ttcagccttg accccatcag tccctcgggt taactaactg agccaccggt 4200
cctcatggct attttaatga gggtattgat ggttaaatgc atgtctgatc ccttatccca 4260
gccatttgca ctgccagctg ggaactatac cagacctgga tactgatccc aaagtgttaa 4320
attcaactac atgctggaga ttagagatgg tgccaataaa ggacccagaa ccaggatctt 4380
gattgctata gacttattaa taatccaggt caaagagagt gacacacact ctctcaagac 4440
ctggggtgag ggagtctgtg ttatctgcaa ggccatttga ggctcagaaa gtctctcttt 4500
cctatagata tatgcatact ttctgacata taggaatgta tcaggaatac tcaaccatca 4560
caggcatgtt cctacctcag ggcctttaca tgtcctgttt actctgtcta gaatgtcctt 4620
ctgtagatga cctggcttgc ctcgtcaccc ttcaggtcct tgctcaagtg tcatcttctc 4680
ccctagttaa actaccccac accctgtctg ctttccttgc ttatttttct ccatagcatt 4740
ttaccatctc ttacattaga catttttctt atttatttgt agtttataag cttcatgagg 4800
caagtaactt tgctttgttt cttgctgtat ctccagtgcc cagagcagtg cctggtatat 4860
aataaatatt tattgactga gtgaaaaaaa aaaaaaaaaa 4900
<210> 2
<211> 5748
<212> DNA
<213> Homo sapiens
<400> 2
gagaagaaag ccagtgcgtc tctgggcgca ggggccagtg gggctcggag gcacaggcac 60
cccgcgacac tccaggttcc ccgacccacg tccctggcag ccccgattat ttacagcctc 120
agcagagcac ggggcggggg cagaggggcc cgcccgggag ggctgctact tcttaaaacc 180
tctgcgggct gcttagtcac agcccccctt gcttgggtgt gtccttcgct cgctccctcc 240
ctccgtctta ggtcactgtt ttcaacctcg aataaaaact gcagccaact tccgaggcag 300
cctcattgcc cagcggaccc cagcctctgc caggttcggt ccgccatcct cgtcccgtcc 360
tccgccggcc cctgccccgc gcccagggat cctccagctc ctttcgcccg cgccctccgt 420
tcgctccgga caccatggac aagttttggt ggcacgcagc ctggggactc tgcctcgtgc 480
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tctgtgcagc aaacaacaca ggggtgtaca tcctcacatc caacacctcc cagtatgaca 780
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ccaatgcctt tgatggacca attaccataa ctattgttaa ccgtgatggc acccgctatg 900
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ccaagaggca agaaacctgg gattggtttt catggttgtt tctaccatca gagtcaaaga 1200
atcatcttca cacaacaaca caaatggctg gtacgtcttc aaataccatc tcagcaggct 1260
gggagccaaa tgaagaaaat gaagatgaaa gagacagaca cctcagtttt tctggatcag 1320
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gcatttattc atcagtcagg gtgtccgatt ggtcctagaa cttccaaagg ctgcttgtca 4140
tagaagccat tgcatctata aagcaacggc tcctgttaaa tggtatctcc tttctgaggc 4200
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cacaaagcag aaagaagaag aaaagctcct gactaaatca gggctgggct tagacagagt 4320
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ctcctccctg tctaccctct cccctccctc tctccctcca cttcacccca caatcttgaa 4440
aaacttcctt tctcttctgt gaacatcatt ggccagatcc attttcagtg gtctggattt 4500
ctttttattt tcttttcaac ttgaaagaaa ctggacatta ggccactatg tgttgttact 4560
gccactagtg ttcaagtgcc tcttgttttc ccagagattt cctgggtctg ccagaggccc 4620
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gtaggagaga ggaaacattt gacttatctg gaaaagcaaa atgtacttaa gaataagaat 5460
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ttttcaaaga atagcccatt gttcattctt gtgctgtaca atgaccactg ttattgttac 5580
tttgactttt cagagcacac ccttcctctg gtttttgtat atttattgat ggatcaataa 5640
taatgaggaa agcatgatat gtatattgct gagttgaaag cacttattgg aaaatattaa 5700
aaggctaaca ttaaaagact aaaggaaaca gaaaaaaaaa aaaaaaaa 5748
<210> 3
<211> 2993
<212> DNA
<213> Homo sapiens
<400> 3
agcaaaccaa tcgcaagcct cgttgagtgg aaggggtggg atcttccccg gaagtgttgg 60
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tgtttggttg aggtttcacg ctagaaggtg gctcaggatg tcttcatcac attttgccag 240
tcgacacagg aaggatataa gtactgaaat gattagaact aaaattgctc ataggaaatc 300
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gcagagagag aaagctaaac gaggaatatt taaagtgggt cgttatagac ctgatatgcc 600
ttgttttctt ttatcaaacc agaatgctgt gaaagctgag ccaaaaaagg ctattccatc 660
ttctgtacgg attacaaggt caaaggccaa agaccaaatg gagcagacta agattgataa 720
cgagagtgat gttcgagcaa tccgacctgg tccaagacaa acttctgaaa agaaagtgtc 780
agacaaagag aaaaaagttg tgcagcctgt aatgcccacg tcgttgagaa tgactcgatc 840
agctactcaa gcagcaaagc aggttcccag aacagtctca tctaccacag caagaaagcc 900
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<212> DNA
<213> Homo sapiens
<400> 24
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<210> 25
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<212> DNA
<213> Homo sapiens
<400> 25
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ctttatcatt caggtgcagg aggccaacaa ggtggaggca gctcggaacc tcaccgtgcc 3780
tggcagcctt cgggctgtgg acataccggg cctcaaggct gctacgcctt atacagtctc 3840
catctatggg gtgatccagg gctatagaac accagtgctc tctgctgagg cctccacagg 3900
ggaaactccc aatttgggag aggtcgtggt ggccgaggtg ggctgggatg ccctcaaact 3960
caactggact gctccagaag gggcctatga gtactttttc attcaggtgc aggaggctga 4020
cacagtagag gcagcccaga acctcaccgt cccaggagga ctgaggtcca cagacctgcc 4080
tgggctcaaa gcagccactc attataccat caccatccgc ggggtcactc aggacttcag 4140
cacaacccct ctctctgttg aagtcttgac agaggaggtt ccagatatgg gaaacctcac 4200
agtgaccgag gttagctggg atgctctcag actgaactgg accacgccag atggaaccta 4260
tgaccagttt actattcagg tccaggaggc tgaccaggtg gaagaggctc acaatctcac 4320
ggttcctggc agcctgcgtt ccatggaaat cccaggcctc agggctggca ctccttacac 4380
agtcaccctg cacggcgagg tcaggggcca cagcactcga ccccttgctg tagaggtcgt 4440
cacagaggat ctcccacagc tgggagattt agccgtgtct gaggttggct gggatggcct 4500
cagactcaac tggaccgcag ctgacaatgc ctatgagcac tttgtcattc aggtgcagga 4560
ggtcaacaaa gtggaggcag cccagaacct cacgttgcct ggcagcctca gggctgtgga 4620
catcccgggc ctcgaggctg ccacgcctta tagagtctcc atctatgggg tgatccgggg 4680
ctatagaaca ccagtactct ctgctgaggc ctccacagcc aaagaacctg aaattggaaa 4740
cttaaatgtt tctgacataa ctcccgagag cttcaatctc tcctggatgg ctaccgatgg 4800
gatcttcgag acctttacca ttgaaattat tgattccaat aggttgctgg agactgtgga 4860
atataatatc tctggtgctg aacgaactgc ccatatctca gggctacccc ctagtactga 4920
ttttattgtc tacctctctg gacttgctcc cagcatccgg accaaaacca tcagtgccac 4980
agccacgaca gaggccctgc cccttctgga aaacctaacc atttccgaca ttaatcccta 5040
cgggttcaca gtttcctgga tggcatcgga gaatgccttt gacagctttc tagtaacggt 5100
ggtggattct gggaagctgc tggaccccca ggaattcaca ctttcaggaa cccagaggaa 5160
gctggagctt agaggcctca taactggcat tggctatgag gttatggtct ctggcttcac 5220
ccaagggcat caaaccaagc ccttgagggc tgagattgtt acagaagccg aaccggaagt 5280
tgacaacctt ctggtttcag atgccacccc agacggtttc cgtctgtcct ggacagctga 5340
tgaaggggtc ttcgacaatt ttgttctcaa aatcagagat accaaaaagc agtctgagcc 5400
actggaaata accctacttg cccccgaacg taccagggac ataacaggtc tcagagaggc 5460
tactgaatac gaaattgaac tctatggaat aagcaaagga aggcgatccc agacagtcag 5520
tgctatagca acaacagcca tgggctcccc aaaggaagtc attttctcag acatcactga 5580
aaattcggct actgtcagct ggagggcacc cacagcccaa gtggagagct tccggattac 5640
ctatgtgccc attacaggag gtacaccctc catggtaact gtggacggaa ccaagactca 5700
gaccaggctg gtgaaactca tacctggcgt ggagtacctt gtcagcatca tcgccatgaa 5760
gggctttgag gaaagtgaac ctgtctcagg gtcattcacc acagctctgg atggcccatc 5820
tggcctggtg acagccaaca tcactgactc agaagccttg gccaggtggc agccagccat 5880
tgccactgtg gacagttatg tcatctccta cacaggcgag aaagtgccag aaattacacg 5940
cacggtgtcc gggaacacag tggagtatgc tctgaccgac ctcgagcctg ccacggaata 6000
cacactgaga atctttgcag agaaagggcc ccagaagagc tcaaccatca ctgccaagtt 6060
cacaacagac ctcgattctc caagagactt gactgctact gaggttcagt cggaaactgc 6120
cctccttacc tggcgacccc cccgggcatc agtcaccggt tacctgctgg tctatgaatc 6180
agtggatggc acagtcaagg aagtcattgt gggtccagat accacctcct acagcctggc 6240
agacctgagc ccatccaccc actacacagc caagatccag gcactcaatg ggcccctgag 6300
gagcaatatg atccagacca tcttcaccac aattggactc ctgtacccct tccccaagga 6360
ctgctcccaa gcaatgctga atggagacac gacctctggc ctctacacca tttatctgaa 6420
tggtgataag gctgaggcgc tggaagtctt ctgtgacatg acctctgatg ggggtggatg 6480
gattgtgttc ctgagacgca aaaacggacg cgagaacttc taccaaaact ggaaggcata 6540
tgctgctgga tttggggacc gcagagaaga attctggctt gggctggaca acctgaacaa 6600
aatcacagcc caggggcagt acgagctccg ggtggacctg cgggaccatg gggagacagc 6660
ctttgctgtc tatgacaagt tcagcgtggg agatgccaag actcgctaca agctgaaggt 6720
ggaggggtac agtgggacag caggtgactc catggcctac cacaatggca gatccttctc 6780
cacctttgac aaggacacag attcagccat caccaactgt gctctgtcct acaaaggggc 6840
tttctggtac aggaactgtc accgtgtcaa cctgatgggg agatatgggg acaataacca 6900
cagtcagggc gttaactggt tccactggaa gggccacgaa cactcaatcc agtttgctga 6960
gatgaagctg agaccaagca acttcagaaa tcttgaaggc aggcgcaaac gggcataaat 7020
tccagggacc actgggtgag agaggaataa ggcccagagc gaggaaagga ttttaccaaa 7080
gcatcaatac aaccagccca accatcggtc cacacctggg catttggtga gagtcaaagc 7140
tgaccatgga tccctggggc caacggcaac agcatgggcc tcacctcctc tgtgatttct 7200
ttctttgcac caaagacatc agtctccaac atgtttctgt tttgttgttt gattcagcaa 7260
aaatctccca gtgacaacat cgcaatagtt ttttacttct cttaggtggc tctgggaatg 7320
ggagaggggt aggatgtaca ggggtagttt gttttagaac cagccgtatt ttacatgaag 7380
ctgtataatt aattgtcatt atttttgtta gcaaagatta aatgtgtcat tggaagccat 7440
cccttttttt acatttcata caacagaaac cagaaaagca atactgtttc cattttaagg 7500
atatgattaa tattattaat ataataatga tgatgatgat gatgaaaact aaggattttt 7560
caagagatct ttctttccaa aacatttctg gacagtacct gattgtattt tttttttaaa 7620
taaaagcaca agtacttttg agtttgttat tttgctttga attgttgagt ctgaatttca 7680
ccaaagccaa tcatttgaac aaagcgggga atgttgggat aggaaaggta agtagggata 7740
gtggtcaagt gggaggggtg gaaaggagac taaagactgg gagagaggga agcacttttt 7800
ttaaataaag ttgaacacac ttgggaaaag cttacaggcc aggcctgtaa tcccaacact 7860
ttgggaggcc aaggtgggag gatagcttaa ccccaggagt ttgagaccag cctgagcaac 7920
atagtgagaa cttgtctcta cagaaaaaaa aaaaaaaaaa aatttaatta ggcaagcgtg 7980
gtagtgcgca cctgtcgtcc cagctactca ggaggctgag gtaggaaaat cactggagcc 8040
caggagttag aggttacagt gagctatgat cacactactg cactccagcc tgggcaacag 8100
agggagaccc tgtctctaaa taaaaaaaga aaagaaaaaa aaagcttaca acttgagatt 8160
cagcatcttg ctcagtattt ccaagactaa tagattatgg tttaaaagat gcttttatac 8220
tcattttcta atgcaactcc tagaaactct atgatatagt tgaggtaagt attgttacca 8280
cacatgggct aagatcccca gaggcagact gcctgagttc aattcttggc tccaccattc 8340
ccaagttccc taacctctct atgcctcagt ttcctcttct gtaaagtagg gacactcata 8400
cttctcattt cagaacattt ttgtgaagaa taaattatgt tatccatttg aggcccttag 8460
aatggtaccc ggtgtatatt aagtgctagt acatgttagc tatcatcatt atcactttat 8520
atgagatgga ctggggttca tagaaaccca atgacttgat tgtggctact actcaataaa 8580
taatagaatt tggatttaaa aaaaa 8605

Claims (12)

1.一种通过数字处理装置执行的用于推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的计算机执行方法，其中所述推测包括：
接收在所述对象的样品中测量的所述Notch细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平，
确定所述对象的样品中Notch转录因子(TF)元件的活性水平，所述Notch TF元件控制所述三个或更多个Notch靶基因的转录，所述确定是基于评估使所述三个或更多个Notch靶基因的表达水平与所述Notch TF元件的活性水平相关的经校准的数学途径模型，以及
基于确定的所述对象的样品中所述Notch TF元件的活性水平，推测所述对象中所述Notch细胞信号传导途径的活性，
其中所述三个或更多个Notch靶基因选自：DTX1，EPHB3，HES1，HES4，HES5，HEY2，MYC，NFKB2，NRARP，PIN1，PLXND1和SOX9，其中两个或更多个Notch靶基因选自：DTX1，HES1，HES4，HES5，HEY2，MYC和NRARP，以及一或多个Notch靶基因选自：EPHB3，NFKB2，PIN1，PLXND1和SOX9。
2.权利要求1的方法，进一步包括：
基于所述对象中所述Notch细胞信号传导途径的推测的活性，确定所述Notch细胞信号传导途径在所述对象中是否异常运行。
3.权利要求2的方法，进一步包括：
为所述对象推荐处方药物，以纠正所述Notch细胞信号传导途径的异常运行，
其中，如果基于所述Notch细胞信号传导途径的推测的活性确定所述Notch细胞信号传导途径在所述对象中异常运行，则进行所述推荐。
4.权利要求2或3的方法，其中所述Notch细胞信号传导途径的异常运行是其中所述Notch细胞信号传导途径在所述对象中作为肿瘤促进物起作用的运行。
5.权利要求1-4任一项的方法，其中所述方法用于以下活动中的至少一项：
基于所述对象中所述Notch细胞信号传导途径的推测的活性的诊断；
基于所述对象中所述Notch细胞信号传导途径的推测的活性的预后；
基于所述对象中所述Notch细胞信号传导途径的推测的活性的药物处方；
基于所述对象中所述Notch细胞信号传导途径的推测的活性的药物功效预测；
基于所述对象中所述Notch细胞信号传导途径的推测的活性的不良反应预测；
药物功效的监测；
药物开发；
测定分析开发；
途径研究；
癌症分期；
基于所述对象中所述Notch细胞信号传导途径的推测的活性的临床试验对象的招募；
要进行的后续测试的选择；和
伴随诊断测试的选择。
6.权利要求1-5任一项的方法，其中所述经校准的数学途径模型是基于使所述NotchTF元件的活性水平与所述三个或更多个Notch靶基因的表达水平相关的条件概率的概率模型，优选贝叶斯网络模型，或者其中所述数学途径模型基于所述三个或更多个Notch靶基因的表达水平的一种或多种线性组合。
7.一种推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的设备，其包括配置为进行权利要求1-6任一项的方法的数字处理器。
8.一种用于推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的非暂时性存储介质，其存储可由数字处理装置执行以进行权利要求1-6任一项的方法的指令。
9.一种推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的计算机程序，包括程序代码模块，当所述计算机程序在数字处理装置上运行时，所述程序代码模块使所述数字处理装置进行权利要求1-6任一项的方法。
10.一种用于测量对象样品中Notch细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平的试剂盒，其包括：
针对所述三个或更多个Notch靶基因的聚合酶链反应引物，
针对所述三个或更多个Notch靶基因的探针，以及
权利要求7的设备，权利要求8的非暂时性存储介质或权利要求9的计算机程序，
其中所述三个或更多个Notch靶基因选自：DTX1，EPHB3，HES1，HES4，HES5，HEY2，MYC，NFKB2，NRARP，PIN1，PLXND1和SOX9，其中两个或更多个Notch靶基因选自：DTX1，HES1，HES4，HES5，HEY2，MYC和NRARP，及一个或多个Notch靶基因选自：EPHB3，NFKB2，PIN1，PLXND1和SOX9。
11.用于推测对象中Notch细胞信号传导途径的活性的试剂盒，其包括：
一或多种组分，用于确定所述对象的样品中所述Notch细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平，和
权利要求7的设备，权利要求8的非暂时性存储介质或权利要求9的计算机程序，
其中所述一或多种组分优选选自：DNA阵列芯片，寡核苷酸阵列芯片，蛋白质阵列芯片，抗体，多种探针，例如标记的探针，一组RNA逆转录酶测序组分和/或RNA或DNA，包括cDNA，扩增引物，
其中所述三个或更多个Notch靶基因选自：DTX1，EPHB3，HES1，HES4，HES5，HEY2，MYC，NFKB2，NRARP，PIN1，PLXND1和SOX9，其中两个或更多个Notch靶基因选自：DTX1，HES1，HES4，HES5，HEY2，MYC和NRARP，及一或多个Notch靶基因选自：EPHB3，NFKB2，PIN1，PLXND1和SOX9。
12.权利要求10或11的试剂盒在进行权利要求1-6任一项的方法中的应用。
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