EP2491508A2

EP2491508A2 - Verfahren zur erzeugung von biomarker-referenzpattern

Info

Publication number: EP2491508A2
Application number: EP10766047A
Authority: EP
Inventors: Alexandre Prokoudine; Tilmann B. Walk; Jan C. Wiemer; Ralf Looser; Michael Manfred Herold; Bennard Van Ravenzwaay; Werner Mellert; Eric Fabian; Volker Strauss; Hennicke Kamp
Original assignee: BASF Plant Science Co GmbH
Current assignee: BASF Plant Science Co GmbH
Priority date: 2009-10-21
Filing date: 2010-10-14
Publication date: 2012-08-29
Also published as: DE112010004125A5; JP2013508835A; US20120209535A1; WO2011048007A9; CA2777417A1; WO2011048007A2; JP2016048570A; AU2010309988A1

Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft Verfahren zur Auswertung von Biomarkern. Insbesondere betrifft die Erfindung ein Verfahren zur Erstellung mindestens eines Patterns für mindestens einen vorgegebenen Effektor mit mindestens einer bestimmbaren Wirkung auf ein biologisches System, ein Verfahren zur Erstellung einer Effektorenklasse zu einer vorgegebenen Wirkung oder Gruppe von Wirkungen, ein Verfahren zur Erstellung einer Effektorenklasse zu einer vorgegebenen Wirkung oder Gruppe von Wirkungen und ein Verfahren zur Identifikation mindestens einer Wirkung eines vorgegebenen Effektors sowie ein Computerprogramm und einen Computer, die zur Durchführung dieser Verfahren eingerichtet sind.

Description

Verfahren zur Erzeugung von Biomarker-Referenzpattern

Die vorliegende Erfindung betrifft Verfahren zur Auswertung von Biomarkern. Insbesondere betrifft die Erfindung ein Verfahren zur Erstellung mindestens eines Patterns für mindestens einen vorgegebenen Effektor mit mindestens einer bestimmbar Wirkung auf ein biologisches System, ein Verfahren zur Erstellung einer Effektorenklasse zu einer vorgegebenen Wirkung oder Gruppe von Wirkungen, ein Verfahren zur Erstellung einer Effektorenklasse zu einer vorgegebenen Wirkung oder Gruppe von Wirkungen und ein Verfahren zur Identifi- kation mindestens einer Wirkung eines vorgegebenen Effektors sowie ein Computerprogramm und einen Computer, die zur Durchführung dieser Verfahren eingerichtet sind.

Biologische Systeme wie individuelle Organismen oder Gemeinschaften von Organismen reagieren auf Effektoren regelmäßig mit einer Zustandsänderung, insbesondere einer Veränderung ihrer biochemischen Eigenschaften bzw. der biochemischen Beschaffenheit. Ein individueller Organismus auf den ein äußerer oder innerer Effektor einwirkt, reagiert hierbei z.B. durch veränderte Zellaktivitäten. Diese veränderte Aktivität hat dann auch eine Veränderung der Beschaffenheit oder der quantitativen Zusammensetzung der zellulären Molekü- le zur Folge. In diesem Zusammenhang können sowohl Änderungen der transkriptionellen Aktivitäten oder der Proteinfunktion und des Protein Umsatzes aber auch metabolische Veränderungen beobachtet werden. Letztere führen in der Konsequenz zu einer Veränderung der qualitativen und/oder quantitativen Metaboliten-Beschaffenheit des Organismus als Resultat auf den Effektor (Veränderung des Metaboloms). Ähnliche Veränderungen der bio- chemischen Beschaffenheit oder Eigenschaften können bei Gemeinschaften von Organismen beobachtet werden, die ein biologisches System bilden. Solche Gemeinschaften von Organismen, die ein biologisches System bilden, sind z.B. Mikroorganismen, die ein lokal abgrenzbares MikroÖkosystem bilden. Für viele biologisch relevante Fragestellungen ist es notwendig, den Einfluss von Effektoren auf biologische Systeme zu beurteilen. Störende oder vorteilhafte Einflüsse von Effektoren können so besser vermieden bzw. genutzt werden. Beispielsweise können Chemikalien als Effektoren auf ein biologisches System z.B. toxisch wirken oder eine begünstigende oder heilende Wirkung haben. Fast alle Effektoren, von Chemikalien über physikalische Einflüs- se wie Strahlung bis hin zu gewollten oder ungewollten genetischen Veränderungen, haben letztlich einen Einfluss auf das Metabolom. Dieser tritt häufig bereits zu einem sehr frühen Stadium nach der Einwirkung des Effektors auf, so dass Veränderungen des Metaboloms als Früherkennungsmechanismus für bestimmte Wirkungen oder Folgen, die ein Effektor hervorrufen kann, herangezogen werden können.

Durch Effektoren hervorgerufene Veränderungen im Metabolom betreffen regelmäßig nicht nur einen Metaboliten, dessen Zustand dann als sog. Biomarker dienen könnte. Häufig sind verschiedene Metaboliten betroffen. Effektoren, die dieselbe Wirkung vermitteln müssen hierbei nicht immer dieselben Metaboliten verändern. Regelmäßig gibt es jedoch ein Set von Schlüssel-Metaboliten, das von Effektoren, die dieselbe Wirkung vermittein, verändert wird. Dieses Set an veränderten Schlüssel-Metaboliten lässt sich derzeit nicht immer effizi- ent identifizieren. Problematisch hierbei ist vor allem, dass die meisten Effektoren neben den charakteristischen Schlüssel-Metaboliten auch noch individuelle Metaboiitenveränderungen bewirken, die nur für den individuellen Effektor charakteristisch sind, nicht jedoch von anderen Effektoren bewirkt werden, die dieselbe Wirkung hervorrufen. Hinzu kommen metabolische Veränderungen, die nicht in Zusammenhang mit dem beaufschlagten Effektor stehen, sondern von anderen Einflüssen her rühren oder Veränderungen der Metaboliten, die lediglich durch messtechnisch bedingte Variabilität bedingt sind.

Trotzdem wäre es für die verschiedensten Anwendungen hilfreich, die Schlüssel- Metaboliten aus einem Metabolom zu extrahieren, die als Reaktion eines biologischen Systems auf bestimmte Effektoren frühzeitig verändert werden. Dadurch könnten für biologische Systeme toxische Chemikalien bereits frühzeitig identifiziert werden. Ebenso könnten die therapeutische Wirksamkeit von Wirkstoffkandidaten frühzeitig und zuverlässig bestimmt und potentielle Nebenwirkungen ausgeschlossen werden. Vorteilhafte oder schädli- che Einflüsse von Umweltfaktoren allgemein für biologische Systeme könnten ebenfalls identifiziert werden. Schließlich könnten auch Krankheiten früher erkannt werden und vorteilhafte bzw. nachteilige Effekte von Erbgutveränderungen besser untersucht werden.

Eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht daher darin, Verfahren anzugeben, mit- tels deren Reaktionen biologischer Systeme auf bestimmte Effektoren effizient untersucht oder vorhergesagt werden können oder mittels derer gezielt nach bestimmten Effektoren gesucht werden kann, die eine vorgegebene Reaktion des biologischen Systems bewirken können. Diese Aufgabe wird gelöst durch Verfahren und Computerprogramme mit den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche, vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung, weiche einzeln oder in beliebiger Kombination realisierbar sind, sind in den abhängigen Ansprüchen dargestellt. Die Verfahren weisen die im Folgenden beschriebenen Verfahrensschritte auf. Die Verfahrensschritte werden vorzugsweise in der dargestellten Reihenfolge durchgeführt. Grundsätzlich ist jedoch auch eine Durchführung einzelner oder mehrerer Verfahrensschritte in einer anderen Reihenfolge möglich. So können beispielsweise auch einzelne oder mehrere Verfahrensschritte zeitlich parallel oder zeitlich überlappend durchgeführt werden. Weiterhin können auch einzelne oder mehrere Verfahrensschritte oder die gesamten Verfahren wiederholt durchgeführt werden. Beispielsweise können die im Folgenden beschriebenen Verfahrensschritte a) bis j1) einzeln oder insgesamt wiederholt durchgeführt werden, bei- spielsweise mit einer Anzahl von mindestens zwei Wiederholungen, einer Anzahl von mindestens fünf Wiederholungen und besonders bevorzugt einer Anzahl von mindestens 10 Wiederholungen oder sogar mindestens 20 Wiederholungen. Weiterhin können die Verfahren auch zusätzliche, in den Ansprüchen nicht aufgeführte Verfahrensschritte aufweisen.

In einem ersten Aspekt betrifft die Erfindung ein Verfahren zur Erstellung mindestens eines Patterns für mindestens einen vorgegebenen Effektor mit mindestens einer bestimmbaren Wirkung auf ein biologisches System, umfassend die folgenden Schritte:

a) Bereitstellung mindestens eines Profils (124) des vorgegebenen Effektors;

b) Vergleich mindestens eines Werts mindestens eines Biomarkers des Profils (124), vorzugsweise mehrerer oder aller Biomarker des Profils (124), mit mindestens einer Signifikanzschwelle zur Ermittlung, ob der Biomarker signifikant ist;

c) Zusammenfassen signifikanter Biomarker des Profils (124) zu einem Pattern.

Mittels dieses Verfahrens kann für einen vorgegebenen Effektor, beispielsweise einen neuen, bislang noch nicht untersuchten Effektor, ein Pattern zusammengestellt werden, also beispielsweise eine Menge von Biomarkern, die bei Beaufschlagung des biologischen Systems eine signifikante Veränderung erfahren. Unter einem„Bereitstellen" kann dabei hier und im Folgenden grundsätzlich eine beliebige Bewirkung einer Verfügbarkeit des bereitzustellenden Gegenstands verstanden werden. Die Bereitstellung kann insbesondere in einer elektronischen Form erfolgen, beispielsweise auf einem flüchtigen oder nichtflüchtigen Datenspeicher, auf welchen in dem Verfahren zugegriffen werden kann, so dass der bereitzustellende Gegenstand, hier das mindestens eine Profil des vorgegebenen Effektors, verfügbar ist. Alternativ oder zusätzlich kann zur Bereitstellung auch beispielsweise eine Datenbank verwendet werden. Auch andere Arten der Bereitstellung sind jedoch grundsätzlich möglich. So kann die Bereitstellung beispielsweise auch durch einen Benutzer manuell erfolgen, beispielsweise durch manuelle Eingabe in einen Computer oder in Form einer anderen Art der manuellen Bereitstellung. Die Bereitstellung kann aktiv erfolgen, so dass das bereitzustellende Gut dem Verfahren aktiv zugeführt wird, oder alternativ auch passiv, so dass lediglich eine Verfügbarkeit, beispielsweise eine Abfragbarkeit der Daten, sichergestellt wird.

Weiterhin wird im Rahmen der vorliegenden Erfindung unter einem "biologischen System" ein System verstanden, welches einen oder mehrere Organismen umfasst. Sind mehrere Organismen vorgesehen, so können diese insbesondere räumlich zusammenhängend angeordnet sein und einen gemeinsamen Metabolismus aufweisen. Die Organismen können gleichartig oder auch verschiedenartig ausgestaltet sein. Als mögliche, nicht-abschließende Beispiele biologischer Systeme können Säugetiere genannt werden, besonders bevorzugt Säugetiere, die unter kontrollierten Bedingungen gehalten werden können, wie beispielsweise Hunde, Katzen, Mäuse oder Ratten, wobei Ratten besonders bevorzugt sind. Geeignete Verfahren zur Haltung von beispielsweise Säugetieren unter kontrollierten Bedingun- gen sind aus WO2007/0 4825. Weiterhin können bevorzugt Zeiienkulturen und Pflanzen genannt werden, insbesondere Pflanzen, die unter kontrollierten Bedingungen im Gewächshaus angezogen werden können, wie beispielsweise Arabidopsis thaliana oder Reis.

Unter einem "Metaboliten" werden im Rahmen der vorliegenden Erfindung allgemein Zwi- schenprodukte eines Stoffwechselvorgangs verstanden, insbesondere eines biochemischen Stoffwechselvorgangs. Als Metabolismus wird eine Gesamtheit an Stoffwechseiwe- gen des biologischen Systems bezeichnet. Metaboliten im Sinne der Erfindung sind kleine Moleküle (sogenannte "small molecule Compounds"), wie Substrate für Enzyme metabolischer Pathways, Zwischenprodukte solcher Pathways, oder ihre Endprodukte. Metaboli- sehe Pathways sind im Stand der Technik wohl bekannt und können sich zwischen verschiedenen Spezies unterscheiden. Vorzugsweise sind metabolische Pathways zumindest der Zitronensäurezyklus, die Atmungskette, die Photosysnthese, die Photorespiration, die Glyko!yse, die Gluconeogenese, der Hexose Monophosphat Pathway, der oxidative Pentosephosphat Pathway, die Synthese und ß-Oxidation von Fettsäuren, der Harnstoff- zyklus, die Biosynthese der Aminosäuren, die Biosynthese der Nukleotide, Nukleoside und Nukleinsäuren (einschließlich der tRNAs, microRNAs (miR A) oder mRNAs), der Proteinabbau, der Nukleotid-Abbau, die Biosynthese oder der Abbau von Lipiden, Polyketiden (einschließlich der Flavonoide and Isoflavonoide), isoprenoide (einschließlich der Terpene, Sterole, Steroide, Karotenoide, oder Xanthophylle), der Kohlehydrate, der Phenylpropanoide und ihrer Derivate, der Alkaloide, der Benzenoide, der Indole, der Indol- Schwefel-Verbindungen, der Porphyrine, der Anthocyane, der Hormone, der Vitamine, der Kofaktoren wie prosthetischen Gruppen oder Elektronen-Carriern, der Lignine, der Glucosinolate, der Purine oder der Pyrimidine. Dementsprechend sind Metabolite vorzugsweise Mitlieder folgender Molekülgruppen oder Molekülklassen: Alkohole, Alkane, Alkene, Alkine, Aromatische Stoffe, Ketone, Aldehyde, Carbonsäuren, Ester, Amine, Imine, Amide, Cyanide, Aminosäuren, Peptide, Thiole, Thioester, Phosphatester, Sulfatester, Thioether, Suifoxide, Ether oder deren Derivate oder Kombinationen davon. Metaboliten können primäre Metaboliten sein, also solche, die für die normale (physiologische) Funktion des Or- ganismus oder der Organe notwendig sind. Metabolite umfassen aber auch sekundäre Metabolite mit im Wesentlichen ökologischer Funktion, d.h. Metabolite die eine Umweltanpassung des Organismus erlauben. Metabolite umfassen neben diesen primären und sekundären Metaboliten jedoch auch wettere, z.T. artifizielie Moleküle. Diese sind abgeleitet von exogenen Molekülen, die beispielsweise als Wirkstoffe aufgenommen und dann im Me- tabolismus weiter modifiziert werden können. Metobolite können weiterhin Peptide, Oligopeptide, Polypeptide, Oligonucleotide und Polynucleotide wie RNA oder DNA sein. Besonders bevorzugt haben Metabolite ein Molekulargewicht von 50 Da (Dalton) bis 30.000 Da, mehr bevorzugt weniger als 30.000 Da, weniger als 20.000 Da, weniger als 15.000 Da, weniger als 10.000 Da, weniger als 8.000 Da, weniger als 7.000 Da, weniger als 6.000 Da, weniger als 5.000 Da, weniger als 4.000 Da, weniger als 3.000 Da, weniger als 2.000 Da, weniger als 1.000 Da, weniger als 500 Da, weniger als 300 Da, weniger als 200 Da, weniger als 100 Da. Vorzugsweise hat ein Metabolit im Sinne der Erfindung aber ein Molekulargewicht von etwa 50 Da bis etwa 1.500 Da. Unter einer "Wirkung" kann im Rahmen der vorliegenden Erfindung grundsätzlich eine beliebige Änderung mindestens eines Zustands des biologischen Systems verstanden werden, die bestimmbar ist. Insbesondere kann es sich bei diesem Zustand um einen biologischen und/oder biochemischen und/oder chemischen Zustand des biologischen Systems handein. Beispielsweise kann sich diese Wirkung in einer Änderung eines Metaboloms des biologischen Systems niederschlagen. Eine Wirkung im Sinne der vorliegenden Erfindung kann bevorzugt eine Änderung der Zellmorphologie, des Genoms, des Metaboloms (d.h. des qualitativen oder quantitativen Zustands der Metaboliten in einem Organismus oder von Untergruppe davon), des Proteoms (d.h. des qualitativen oder quantitativen Zustands der Proteine in einem Organismus oder von Untergruppe davon), des Transkriptoms (d.h. des qualitativen oder quantitativen Zustands der Transkripte in einem Organismus oder von Untergruppe davon), der Organfunktion, der Zell-, Gewebe- oder Organvitaiität (Toxizität) und/oder der psychischen oder sozialen Befindlichkeit. Es versteht sich, dass im Sinne der Erfindung verschiedene Wirkungen zusammen auftreten können. So ist dem Fachmann wohl bekannt, dass Änderungen der Zelimorphologie, des Genoms, des Metaboloms, des Proteoms, und/oder des Transkriptoms Änderungen der Organfunktion hervorrufen können oder sogar Einfluss auf die psychische oder soziale Befindlichkeit eines Organismus haben können. Es ist in der Regel wünschenswert, Wirkungen wie Organschädigungen oder auch psychische Schädigungen von Organismen frühzeitig zu bestimmen. Hierzu kann die vorgelagerte Veränderung besonders bevorzugt ein indiz liefern. Anhand der Veränderungen des Metaboloms können somit Organfehlfunktionen oder andere Schädigungen prognostiziert werden. Genauso können natürlich positive Effekte wie Heilung bei bestimmten Erkrankungen, Ertragssteigerungseigenschaften im Nutzpflanzenanbau oder ökologische Schädigungen bei MikroÖkosystemen vorher gesagt werden. Die toxikologische, pharmako- logische oder umweltbiologische Risikostratifizierung von verschiedenen Effektoren erlaubt eine bessere Steuerung des nutzbringenden und eine weitmöglichste Vermeidung des schädigenden Einsatzes bzw. Umgangs mit diesen Effektoren.

Unter einem "Effektor" wird im Rahmen der vorliegenden Erfindung ein grundsätzlich belie- biger Einfluss auf das biologische System verstanden, welcher potentiell mindestens eine Wirkung, welche grundsätzlich beliebiger Art sein kann, auf das biologische System haben könnte. Insbesondere kann es sich bei dieser potentiellen Wirkung um eine Wirkung der oben genannten Art handeln, insbesondere eine biochemische und/oder biologische und/oder chemische Wirkung, welche sich insbesondere in einer Änderung des Metabolis- mus niederschlagen könnte. Beispiele derartiger Einflüsse sind die Beaufschlagung des biologischen Systems mit einer oder mehreren chemischen Substanzen und/oder Verbindungen, wie beispielsweise Medikamenten und/oder Pestiziden und/oder eine physikalische Einwirkung auf das biologische System wie beispielsweise eine Beaufschlagung des biologischen Systems mit elektromagnetischer Strahlung und/oder Partikelstrahlung. Auch eine unterschiedliche Dauer und/oder Intensität und/oder Dosis des Einflusses auf das biologische System kann im Rahmen der vorliegenden Erfindung durch geeignete Effektoren abgebildet werden. Beispielsweise können unterschiedliche Dauern und/oder Intensitäten und/oder Dosen ein und desselben Einflusses auf das biologische System als unterschiedliche Effektoren betrachtet werden. Beinhaltet beispielsweise ein Effektor eine Beaufschla- gung des biologischen Systems mit mindestens einer chemischen Substanz und/oder chemischen Verbindung und/oder mit mindestens einer Strahlung, so können beispielsweise unterschiedliche Dauern und/oder unterschiedliche Intensitäten und/oder unterschiedliche Dosen dieser Beaufschlagung als unterschiedliche Effektoren betrachtet werden. Dabei kann auch eine Abstufung in zwei oder mehr Stufen der Dauer und/oder der Dosis und/oder der Intensität erfolgen. Beispielsweise können bei Beaufschlagung des biologischen Systems mit mindestens einer chemischen Substanz und/oder chemischen Verbindung und/oder mit mindestens einer Strahlung eine niedrige Dosis und eine hohe Dosis vorgegeben sein, mit welchen das biologische System wahlweise beaufschlagt wird, wobei die Beaufschlagung mit der niedrigen Dosis und die Beaufschlagung mit der hohen Dosis als zwei unterschiedliche Effektoren angesehen werden.

Ein Effektor kann einzeln verwendet werden oder auch in Zusammenwirkung mit anderen Effektoren, so dass beispielsweise eine Gruppe von Effektoren gemeinsam wirkt. Bevorzugte Effektoren im Rahmen der Erfindung sind chemische Substanzen, pharmazeutische Wirkstoffe und potentielle pharmazeutische Wirkstoffe (Wirkstoffkandidaten), Pestizide (Herbizide, Insektizide oder Fungizide), Wachstumsbeschleuniger, z.B. Düngemittel, Strahlungsbehandlungen, Veränderungen des Erbgutes, z.B. in Form von zufälligen oder be- wusst erzeugten Mutationen im Genom eines Organismus oder durch Integration von gene- tischem Material über gentechnische Verfahren, und/oder Veränderungen von Umweltbedingungen (Temperatur, Strahlung, Nahrung, Wasserhaushalt; Gaszusammensetzung und Druck der umgebenden Atmosphäre etc.).

Unter einem "Biomarker" wird allgemein im Rahmen der vorliegenden Erfindung ein Zu- stand eines Metaboliten oder einer bestimmten Gruppe von Metaboliten bezeichnet. Dieser Zustand kann insbesondere abhängig sein von Randbedingungen und/oder Parametern, wie beispielsweise Alter des biologischen Systems, Zeitpunkt der Erfassung des Zustands, insbesondere eine Zeitdauer nach Beaufschlagung des biologischen Systems mit mindestens einem Effektor, sowie gegebenenfalls weitere Angaben über das biologische System, beispielsweise ein Geschlecht. So kann beispielsweise als Biomarker ein bestimmter Level eines Metaboliten oder einer bestimmten Gruppe von Metaboliten angegeben werden als Funktion eines Geschlechts des biologischen Systems und/oder eines Zeitpunkts. Alternativ oder zusätzlich kann ein Biomarker auch eine Zustandsänderung eines Metaboliten oder einer bestimmten Gruppe von Metaboliten bezeichnen, beispielsweise wiederum abhängig von Randbedingungen und/oder Parametern, beispielsweise der oben genannten Art. Vom Biomarker selbst als variabler Größe ist dessen numerischer Wert zu unterscheiden, anhand dessen beispielsweise bestimmt werden kann, ob ein Biomarker signifikant ist oder nicht. Wie unten näher ausgeführt wird, kann diese Bestimmung, ob ein Biomarker signifikant ist oder nicht, beispielsweise durch Vergleich dessen numerischen Werts mit einer oder mehreren Signifikanzschwellen erfolgen. Ein Biomarker kann dabei grundsätzlich in beliebigen Einheiten angegeben werden, beispielsweise in absoluten Einheiten oder in relativen Einheiten, beispielsweise als Änderung gegenüber einem Referenzwert, insbesondere einem Normaizustand und/oder einem Zustand, in welchem das biologische System nicht mit dem Effektor und/oder der Gruppe von Effektoren und/oder irgend einem Effektor be- aufschlagt ist.

Unter einem "Profil" eines bestimmten Effektors oder einer Gruppe von Effektoren, welches auch teilweise als metabolisches Profil bezeichnet wird, wird im Rahmen der vorliegenden Erfindung die Gesamtheit der Biomarker verstanden, welche bei oder nach Beaufschlagung des biologischen Systems mit dem Effektor erfasst werden oder wurden oder erfassbar sind. Es handelt sich also um eine Gesamtmenge an Biomarkem, welche überhaupt erfassbar sind oder eine Teilmenge dieser Gesamtmenge, welche für eine bestimmte Untersuchung in Betracht gezogen wird. Diese Gesamtheit wird vorzugsweise unter kontrollierten und standardisierten Bedingungen während oder nach Beaufschlagung des biologischen Systems mit dem Effektor oder der Gruppe von Effektoren erfasst. Beispielsweise kann dieses Profil ein durch Beaufschlagung des biologischen Systems mit dem mindestens einen Effektor hervorgerufenes Metabolom oder eine Teilmenge des Metaboloms sein oder ein Metabolom oder eine Teilmenge eines Metaboloms umfassen. Ein Profil an Metaboliten kann vorzugsweise durch Verfahren bestimmt werde, die sowohl die quantitative als auch qualitative Bestimmung der Metaboliten im Organismus erlauben. Hierzu kann eine Probe aus dem Organismus vermessen werden, die einen repräsentativen Auszug der Metaboliten enthält. Zu den geeigneten Probenmaterialien gehören Körperflüssigkeiten, wie Blut, Serum, Plasma, Urin, Speichel, Fäkalien, Tränen, Sekrete, oder Liquor, oder Gewebepro- ben, die im Wege der Biopsie gewonnen werden können. Proben können natürlich auch Proben aus einem MikroÖkosystem oder kultivierten Zellen sein. Proben können auch vorbehandelt werden um z.B. eine subzelluläre Fraktion (Zeilkerne, Endoplasmatisches Retikulum, Photosystem, Peroxisomen, Golgi-Netzwerk etc.) als eigentliche Probe zu erhalten. Die metabolischen Profile solcher Proben können vorzugsweise durch massenspektrometrische Techniken, NMR oder andere der unten genannten Verfahren gewonnen werden. Unter massenspektrometrischen Techniken können allgemein Analysen von Proben unter Verwendung von Massenspektroskopen und/oder Massenspektrometern verstanden werden, insbesondere Massentrennungstechniken, bei denen die Ionen mit photosensitiven Detektoren analysiert werden. Massenspektrometrische Techniken und massenspektroskopische Techniken können im Rahmen der vorliegenden Erfindung gleichwertig verwendet werden.

Vor der eigentlichen qualitativen und/oder quantitativen Bestimmung der Metabolite können diese zunächst weiter aufgetrennt werden, was die besagte Bestimmung gerade bei kom- plex zusammengesetzten Proben erleichtert. Hierzu können Trennverfahren eingesetzt werden, die im Stand der Technik wohl bekannt sind. Vorzugsweise sind dies Chromatog- raphie-basierte Techniken wie die "liquid chromatography (LC)", die "high Performance liquid chromatography (HPLC)", die Gaschromatographie (GC), die Dünnschichtchromatographie, die Größenausschluß-Chromatographie oder die Affinitätschromatographie. Am meisten bevorzugt werden jedoch LC und/oder GC eingesetzt.

Die eigentliche quantitative und/oder qualitative Bestimmung der Metabolite für ein Profil kann dann mit geeigneten Mess- oder Analyseverfahren durchgeführt werden. Bevorzugt zählen hierzu: Massenspektrometrie, wie die GC-MS, die LC-MS, die "direct infusion" Massenspektrometrie, die Fourier Transformations Ionen Zyklotron Resonanz Massenspektrometrie (FT-ICR-MS), die Kapiilar-Elektrophorese Massenspektrometrie, (CE- MS), die "high-performance liquid chromatography" gekoppelte Massenspektrometrie, die Quadrupo! Massenspektrometrie, sequentielle Massenspektrometrien, wie MS-MS oder MS-MS-MS, die„inductively coupled plasma" Massenspektrometrie (ICP-MS), die Pyrolyse Massenspektrometrie (Py-MS, die lonen-Mobilitäts Massenspektrometrie oder die„time of flight" Massenspektrometrie (TOF). Besonders bevorzugt werden LC-MS und/oder GC-MS eingesetzt. Diese Verfahren werden beschrieben in Nissen, Journal of Chromatography A, 703, 1995: 37-57, US 4,540,884 oder US 5,397,894. Der Offenbarungsgehalt dieser Doku- mente ist hiermit vollumfänglich eingeschlossen. Als Alternativen zur Massenspektrometrie können eingesetzt werden: "nuclear magnetic resonance" (NMR), "magnetic resonance irnaging" (MRI), Fourier Trasnformations Infrarotanalysen (FT-IR), ultraviolet (UV) Spektroskopie, Refraktionsindices (Rl), Fluoreszenz Bestimmungen, Radiochemische Bestimmungen, Electrochemische Bestimmungen, "light scattering" (LS), dispersive Raman Spekt- roskopie oder Flammenionisationsdetektoren (FID).

Die zuvor genannten Verfahren sind besonders gut geeignet, die Bestimmung der Zustände einer Vielzahl von Metaboliten in Proben und damit der Erfassung der Werte der für die Profifersteilung notwendigen Charakteristika zu ermöglichen. Die Verfahren liefern hierbei vorzugsweise einen Wert für einen Identitätsparameter und einen oder mehrere Werte für einen oder mehrere Parameter, der/die von den physikalischen, den chemischen oder den biologischen Eigenschaften der gemessenen Metabolite herrühren. Somit können im Bio- marker-Profil nicht nur Werte aufgenommen werden, die die Bestimmung der chemischen Natur des Metaboliten erlauben, sondern auch ein Wert, der quantitative Änderungen des Metaboliten widerspiegeln kann, nämlich die gemessene Menge in einer bestimmten Probe. Die zuvor genannten Verfahren eignen sich zudem für Hochdurchsatzanalysen, so dass verschiedene Proben in kurzen Zeitabständen automatisiert vermessen werden können und eine Erstellung einer Vielzahl von Profilen, die miteinander verglichen werden können, in kurzer Zeit möglich ist.

Unter einem "Pattern" eines bestimmten Effektors oder einer Gruppe von Effektoren wird im Rahmen der vorliegenden Erfindung eine Menge an Biomarkern bezeichnet, welche bei Beaufschlagung des biologischen Systems mit einem bestimmten Effektor oder einer bestimmten Gruppe von Effektoren eine signifikante Änderung aufweisen. Beispielsweise können die Biomarker in dem Profil selbst bzw. deren Werte in absoluten Werten und/oder in relativen Werten und/oder in Änderungen, beispielsweise Änderungsraten oder Änderungen im Vergleich zu mindestens einem Normalwert, angegeben sein. Auch die Änderung kann in absoluten Werten und/oder in relativen Einheiten betrachtet werden, beispielsweise im Vergleich zu mindestens einem Referenzwert und/oder einem Normalzustand, insbe- sondere einem Zustand, in welchem keine Beaufschlagung mit dem Effektor und/oder der Gruppe von Effektoren und/oder irgendeinem Effektor erfolgt oder erfolgt ist.

Was dabei als signifikant zu bezeichnen ist, ist vom Einzelfall abhängig und kann beispielsweise durch einen Benutzer und/oder eine Auswertungsvorrichtung vorgegeben wer- den und/oder auch manuell eingestellt werden. Beispielsweise können hier ein oder mehrere Schwellwerte vorgegeben werden, weiche im Folgenden auch als Signifikanzschweilen bezeichnet werden, beispielsweise ein oder mehrere Schwellwerte für einen oder mehrere Biomarker, insbesondere für jeden Biomarker oder für jede Gruppe von Biomarkern eine Signifikanzschweile, anhand derer entschieden wird, ob eine Änderung signifikant ist oder nicht. Diese Schwellwerte können dabei auch variabel sein und beispielsweise iterativ an- gepasst werden, um eine Sensitivität und/oder eine Selektivität einzustellen.

Unter "Selektivität" wird dabei allgemein im Rahmen der vorliegenden Erfindung die Fähig- keit oder Eigenschaft verstanden, aus einer Gesamtheit von möglichen Elementen systematisch bestimmte Elemente auszuwählen. Die Selektivität kann somit ein Maß für die Enge der Auswahl darstellen. Wird, wie auch im Rahmen der vorliegenden Erfindung möglich, eine Datenbank verwendet, so kann die Selektivität ein Maß für den Anteil der ausgewählten Elemente am Gesamtbestand der Daten in der Datenbank sein, insbesondere bei einer Datenbanksuche über einen Index. So kann beispielsweise die Selektivität angeben, wie viele Biomarker aus der Gesamtheit der Biomarker anhand der Änderungen ausgewählt und dem Pattern zugeordnet werden. Eine hohe Selektivität, beispielsweise durch einen hohen Schwellwert, führt im Allgemeinen zu einer geringen Anzahl an Biomarkern in dem Pattern, eine geringe Selektivität, beispielsweise durch einen geringen Schwellwert, führt im Allgemeinen zu einer hohen Anzahl an Biomarkern in dem Pattern.

Unter "Sensitivität" wird dabei allgemein im Rahmen der vorliegenden Erfindung die Wahrscheinlichkeit bezeichnet, dass ein tatsächlich positiver Sachverhalt auch durch ein positives Testergebnis erkannt wird. Beispielsweise kann die Sensitivität ein Maß oder eine Wahrscheinlichkeit dafür darstellen, ob eine Änderung eines bestimmten Biomarkers tatsächlich auf eine Beaufschlagung mit einem Effektor oder einer Gruppe von Effektoren zurückzuführen ist oder ob es sich bei der Änderung um eine zufällige Änderung, einen Messfehler oder ein Rauschen oder einen sonstigen Störeinfluss handelt. Beispielsweise kann die Sensitivität auch eine Richtigpositiv-Rate, eine Empfindlichkeit oder Trefferquote be- zeichnen. Die Sensitivität kann insbesondere den Anteil der richtig als positiv erkannten Sachverhalte an der Gesamtheit der in Wirklichkeit positiven Sachverhalte angeben, also beispielsweise einen Anteil der Biomarker mit einer Änderung, welche korrekterweise als signifikant erachtet wurde an der Gesamtheit der Biomarker, welche aufgrund der Beaufschlagung mit dem Effektor oder der Gruppe von Effektoren eine signifikante Änderung zei- gen sollten. Eine hohe Sensitivität, beispielsweise durch einen niedrigen Schwellwert, führt im Allgemeinen zu einer hohen Anzahl an Biomarkern in dem Pattern, wohingegen eine geringe Sensitivität, beispielsweise durch einen hohen Schwellwert, im Allgemeinen zu einer niedrigen Anzahl an Biomarkern in dem Pattern führt. Das zuvor beschriebene erfindungsgemäße Verfahren zur Erstellung mindestens eines Pat- terns für mindestens einen vorgegebenen Effektor mit mindestens einer bestimmbaren Wirkung auf ein biologisches System erlaubt eine schnelle Konvolution von umfangreichen biologischen Daten. Es können anhand der vorzugebenden Schwellenwerte schnell und zuverlässig die relevantesten Biomarker aus einem vorgegebenen Profil ermittelt werden. Das Verfahren lässt sich auch leicht Computer- implementiert durchführen und kann daher insbesondere mit den anderen Verfahrenselementen in der Hochdurchsatzanalyse verwendet werden. Die mit dem Verfahren gewonnenen Pattern können in den an anderer Stelle in der Beschreibung offenbarten Anwendungen eingesetzt werden und ermöglichen eine ver- einfachte und effizientere Analyse von biologischen Datensätzen.

In einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das erfindungsgemäße Verfahren weiterhin die folgenden Schritte:

d) Bereitstellen einer Datenbank, in welcher zu einer Mehrzahl weiterer Effektoren Profile hinterlegt sind;

e) Erstellung mindestens eines weiteren Patterns mindestens eines weiteren Effektors der Datenbank.

Auf diese Weise kann beispielsweise eine bereits vorhandene Datenbank ausgewertet werden. So kann beispielsweise mittels einer Vielzahl von Messungen eine Datenbank mit Profilen verschiedener Effektoren zusammengestellt werden. Bei diesen Effektoren kann es sich beispielsweise zumindest teilweise um bekannte Effektoren handein, also beispielsweise um Effektoren, deren Wirkung auf das biologische System bekannt sind, beispielsweise deren toxische Wirkungen. Innerhalb dieser Datenbank kann eine Auswertung erfol- gen, indem für einen oder mehrere der Effektoren Profile erstellt werden.

In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens umfasst diese auch den folgenden Schritt:

f) das in Verfahrensschritt e) erstellte mindestens eine weitere Pattern wird mit dem in Verfahrensschritt c) erstellten Pattern verglichen.

Auf diese Weise kann beispielsweise für den vorgegebenen Effektor ein Vergleich mit dem mindestens einen weiteren Effektor der Datenbank, beispielsweise mit mindestens einem bereits bekannten weiteren Effektor, durchgeführt werden. Damit kann beispielsweise eine Suche nach ähnlichen Effektoren durchgeführt werden.

Unter einem Vergleich bestimmter Objekte können dabei allgemein im Rahmen der vorliegenden Erfindung verschiedene Verfahren zu subsumieren sein. Ein Vergleich zweier Pat- tern kann beispielsweise dahingehend erfolgen, ob die Pattern dieselben Biomarker umfassen.

Das Ergebnis dieses Vergleichs kann beispielsweise in einer charakteristischen Größe be- stehen, welche den Grad der Übereinstimmung kennzeichnet. Beispielsweise kann dies eine Prozentangabe sein, beispielsweise 100 Prozent, wenn das erste Pattern aus denselben Biomarkern besieht wie das zweite Pattern. Auch eine Korreiationsangabe oder eine ähnliche Angabe kann verwendet werden, um den Grad der Übereinstimmung zu charakterisieren.

Weiterhin können, alternativ oder zusätzlich, auch die Werte der Pattern verglichen werden oder zumindest in den Vergleich mit einbezogen werden. So kann nicht nur überprüft werden, ob die Pattern dieselben Biomarker umfassen, sondern auch, ob und ggf. wie stark die Werte dieser übereinstimmenden Biomarker übereinstimmen. Auch dies kann beispielswei- se wiederum unter Verwendung einer Korrelationsfunktion oder ähnlicher mathematischer Verfahren erfolgen. Weiterhin können auch einfach eine oder mehrere Ähnlichkeitsschwellen vorgegeben werden, so dass beispielsweise eine prozentuale Abweichung der beiden Werte, die oberhalb einer vorgegebenen Schwelle liegt, als Nicht-Übereinstimmung gewertet wird und eine prozentuale Abweichung der Werte voneinander, die unterhalb der Schwelle liegt, als eine Übereinstimmung. Auch andere Vergleichsverfahren sind denkbar.

In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens um- fasst dieses auch den folgenden Schritt:

g) Überprüfung, ob der mindestens eine weitere Effektor mindestens eine bekannte Wirkung aufweist;

h) Vergleich der mindestens einen bekannten Wirkung mit der zuvor bestimmten bestimmbaren Wirkung des vorgegebenen Effektors.

Diese Verfahrensvariante betrifft also den tatsächlichen Vergleich der Wirkungen des vor- gegebenen Effektors, die dann auch tatsächlich bestimmt werden oder auf andere Weise bekannt sein müssen, mit der bekannten Wirkung des weiteren Effektors.

Bei einem Vergleich der Wirkungen können wiederum verschiedene Verfahren herangezogen werden. So können beispielsweise Wirkungen kategorisiert werden. Beispielsweise lassen sich auf diese Weise einfach digital Wirkungen angeben, wie beispielsweise die Wirkung„ist lebertoxisch". Die Wirkungen lassen sich dabei zusätzlich noch quantifizieren, beispielsweise in Gradangaben wie„stark lebertoxisch", „durchschnittlich lebertoxisch" oder „schwach febertoxisch". Auch andere Quantifikationen lassen sich finden. Somit kann an- stelle einer einfachen digitalen Aussage„Wirkung stimmt überein" oder„Wirkung stimmt nicht überein" wiederum auch eine quantitative Aussage getroffen werden, indem der Grad der Übereinstimmung quantifiziert wird. Auch dies kann wiederum mit bekannten mathematischen Verfahren erfolgen, beispielsweise indem den Gradangaben Zahlenwerte zugeord- net werden, so dass beispielsweise wiederum Prozentangaben oder andere quantitative Angaben als Aussage für einen Grad der Übereinstimmung genutzt werden können.

Werden rein digitale Aussagen vom Typ„Wirkung stimmt überein" oder„Wirkung stimmt nicht überein" (beispielsweise„beide Effektoren sind lebertoxisch" oder„einer der Effekto- ren ist lebertoxisch, der andere hingegen nicht") getroffen, dann ist die weitere Auswertung vergleichsweise einfach. Werden hingegen Zwischenwerte zugelassen, die den Grad der Übereinstimmung charakterisieren, dann kann wiederum mit einem Schwellwertverfahren gearbeitet werden. So kann beispielsweise der Grad der Übereinstimmung der Wirkungen mit einem oder mehreren Schweilwerten verglichen werden. Übersteigt der Grad der Über- einstimmung den Schwellwert, dann wird von einer Übereinstimmung der Wirkungen ausgegangen, unterschreitet der Grad der Übereinstimmungen hingegen den Schwellwert, dann wird von einer Nicht-Übereinstimmung ausgegangen.

Nachdem dieses Verfahren durchgeführt wurde, ergeben sich mehrere Möglichkeiten. Aus- gangspunkt sind dabei in der Regel die objektiv bestimmbaren Wirkungen. Stimmen die Wirkungen überein, die Paitern jedoch nicht, dann hat die Pattern-Ermittlung nicht das gewünschte Ergebnis geliefert und muss ggf. nachgebessert werden. Stimmen die Wirkungen hingegen überein, dann liefert der Pattern-Vergleich und der Vergleich der Wirkungen dasselbe Ergebnis, und die Bestimmung und der Vergleich der Pattern stellen somit eine ge- lungene Möglichkeit dar, Wirkungen verschiedener Effektoren zu vergleichen oder beispielsweise Wirkungen unbekannter neuer Effektoren vorherzusagen.

Dementsprechend umfasst in einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens dieses auch den folgenden Schritt:

i) wenn in Verfahrensschritt f) eine zumindest teilweise Übereinstimmung der Pattern festgestellt wird, führe folgenden Schritt durch:

i1) wenn in Verfahrensschritt h) keine Übereinstimmung festgestellt wird: Veränderung der Signifikanzschwelle, insbesondere Erhöhung der Signifikanzschwelle und Wiederholung zumindest der Verfahrensschritte b) und c).

Diese Verfahrensvariante stellt ein Nachbessern der Pattern-Generierung dar, durch eine entsprechende Verfeinerung des Algorithmus. In anderen Worten beschreibt diese Verfahrensvariante den Fall, dass zwar eine zumindest teilweise Übereinstimmung der zuvor ge- nerierten Pattern vorliegt (beispielsweise entsprechend der obigen Beschreibung eine hundertprozentige Übereinstimmung, eine Übereinstimmung oberhalb einer vorgegebenen Schwelle oder eine Übereinstimmung um mindestens eine vorgegebene Schwelle), dass sich jedoch für diese Effektoren, die gemäß der ermittelten Pattern eine zumindest teilweise Übereinstimmung der Wirkungen (beispielsweise wiederum um mindestens einen vorgegebenen Grade oder um mehr als ein vorgegebener Grad) aufweisen sollten, tatsächlich keine Wirkungsübereinstimmung oder lediglich eine geringe Wirkungsübereinstimmung (beispielsweise unterhalb einer vorgegebenen Schwelle) feststellen iässt. In anderen Worten kann dies den Fall umfassen, dass zwar die Pattern übereinstimmen, die Wirkungen jedoch nicht.

Dies ist ein Indiz dafür, dass die Pattern falsch gewählt wurden. Dies kann beispielsweise darauf zurückzuführen sein, dass Biomarker, deren Werte eine eher zufällige Übereinstimmung zeigen, versehentlich für das Pattern ausgewählt wurden, obwohl diese Biomarker keine geeigneten Indikatoren für die geeignete Wirkung darstellen. Dies kann beispielsweise der Fall sein, wenn die oben beschriebenen Schwellwerte bei der Patterngenerierung, insbesondere in den Verfahrensschritten b) und c), bei allen, einigen oder einzelnen Bio- markern zu niedrig gewählt wurden. Dementsprechend kann nach der vorgeschlagenen Verfahrensvariante eine vollständige oder teilweise Wiederholung der Patterngenerierung durchgeführt werden. Beispielsweise können dabei aiie, mehrere oder einzelne Signifikanzschwellen manuell oder automatisch erhöht werden, um Biomarker aus den Pattern auszuschließen, die keinen geeigneten Indikator für die Wirkung darstellen.

Dies kann insbesondere in einer bevorzugten Verfahrensvariante derart erfolgen, dass die Verfahrensschritte i) und i1) mit einer schrittweisen Erhöhung der Signifikanzschwelle wiederholt durchgeführt werden.

Weiterhin kann der Fall auftreten, dass keine Übereinstimmung der Pattern festgestellt wird, jedoch eine Übereinstimmung der Wirkungen festzustellen ist. Dies kann insbesondere be- deuten, dass bei der Patterngenerierung Biomarker, die eigentlich tatsächlich ein geeignete Indikatoren für die Wirkung gewesen wären, bei dem Schwel [wertverfahren in den Verfahrensschritten b) und c) entfallen sind, da beispielsweise die Schwellwerte zu hoch angesetzt wurden. In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens um- fasst diese auch den folgenden Schritt:

j) wenn in Verfahrensschritt f) keine Übereinstimmung der Pattern festgestellt wird, führe folgenden Schritt durch: j1 ) wenn in Verfahrensschritt h) Übereinstimmung festgestellt wird: Veränderung der Signifikanzschwelle, insbesondere Erniedrigung der Signifikanzschwelle, und Wiederholung zumindest der Verfahrensschritte b) und c). Dies bedeutet wiederum, dass die Patterngenerierung durch Anpassung der Schwellwerte verfeinert werden kann. Besonders bevorzugt ist hierbei ein Verfahren wobei die Verfahrensschritte j) und j1) mit einer schrittweisen Erniedrigung der Signifikanzschwelle wiederholt durchgeführt werden. Das oben beschriebene Verfahren in einer der beschriebenen Ausgestaltungen kann insbesondere verwendet werden, um Effektoren nach ihrer Wirkung zu gruppieren. In einem weiteren Aspekt betrifft die Erfindung daher ein Verfahren zur Erstellung einer Effektorenklasse zu einer vorgegebenen Wirkung oder Gruppe von Wirkungen. Das Verfahren baut auf dem oben dargestellten Verfahren zur Erstellung mindestens eines Patterns auf und enthält dieses Verfahren als einen Kernbaustein. Das Verfahren umfasst die folgenden Schritte:

A) Vorgabe mindestens eines Effektors, welcher mutmaßlich der Effektorenklasse zuzuordnen ist und Zuordnung zu der Effektorenklasse;

B) Erstellen oder Aktualisieren mindestens eines Patterns des mindestens einen

Effektors, insbesondere unter Verwendung des Verfahrens zur Erstellung eines Patterns in einer der oben beschriebenen Ausgestaltungen;

C) Bereitstellen einer Datenbank, in welcher zu einer Mehrzahl von weiteren Effektoren Profile hinterlegt sind;

D) Suche nach Effektoren mit gleichen oder ähnlichen Profilen in der Datenbank;

E) Zuordnen der in Schritt D) ermittelten Effektoren zu der Effektorenklasse.

In Verfahrensschritt B) wird vorzugsweise ein Verfahren zur Erstellung eines Patterns in einer der oben beschriebenen Ausgestaltungen verwendet. Grundsätzlich lassen sich je- doch auch andere Verfahren zur Erstellung von Pattern verwenden, oder es lässt sich auf bereits bekannte Pattern zurückgreifen. Beispielsweise sind mittlerweile teilweise bestimmte Pattern von Effektoren einer bestimmten Wirkung aus der Literatur bekannt, da beispielsweise bekannt ist, dass bestimmte Effektoren einen Einfluss auf bestimmte Metabolite haben.

Unter einer "Effektoren klasse" wird im Rahmen der vorliegenden Erfindung eine Menge an Effektoren verstanden, welche dieselbe bekannte Wirkung auf das biologische System oder zumindest eine ähnliche Wirkung auf das biologische System aufweisen. Ausgangs- punkt für die Erstellung einer Effektorenklasse ist also eine bestimmte Wirkung auf das biologische System oder eine Gruppe von Wirkungen, welche zusammengefasst ist. Bei der Effektoren kl asse kann es sich um eine Menge von Effektoren handeln, welche mindestens eine bestimmte Wirkung auf das Wachstum und/oder die Funktionsweise des biologischen Systems aufweisen, beispielsweise eine bestimmte toxische Wirkung und/oder eine bestimmte Heilwirkung. Eine Effektorenklasse kann grundsätzlich zunächst als leere Menge ausgestaltet sein und kann beispielsweise nachträglich ergänzt werden, so dass diese vorzugsweise mindestens einen Effektor, insbesondere mehrere Effektoren, umfasst. Eine Effektorenklasse kann dabei, wie im Folgenden noch näher ausgeführt wird, gegebenen- falls auch vorläufig erstellt werden, wobei zunächst beispielsweise mindestens ein Effektor der Effektorenklasse zugeordnet wird, für welchen vermutet wird, dass dieser die bestimmte Wirkung oder Gruppe von Wirkungen aufweist. Anschließend kann die Effektorenklasse, wie unten näher ausgeführt wird, ergänzt werden um einen oder mehrere weitere Effektoren, beispielsweise iterativ.

Entsprechend der möglichen Wirkungen kann es sich bei der Effektorenklasse um chemische Verbindungen handeln, die bestimmte Wirkungen vermitteln, also z.B. Organ-, Gewebe- oder Zelltoxizität ggf. nach einem bestimmten molekularen Wirkmechanismus ("Mode of Action"). Zur toxikologischen Risikostratifizierung ist es hilfreich, den genauen Wirkmecha- nismus für Verbindungen zu kennen. Ebenso kann die durch eine Effektorenklasse vermittelte Wirkung auch eine pharmakologische Wirkung sein. Auch hier hilft eine frühzeitige Einordnung eines Wirkstoffes bei der weiteren pharmakologischen Klassifizierung weiter und ermöglicht eine frühzeitige Risikostratifizierung, so dass ungeeignete Wirkstoffkandidaten rechtzeitig vor Beginn von klinischen Studien aussortiert werden können. Ebenso kann die durch eine Effektorenklasse vermittelte Wirkung auch eine herbizide, fungizide oder Insektizide Wirkung oder eine beliebige Kombination dieser Wirkungen sein oder umfassen. Auch hier hilft eine frühzeitige Einordnung eines Wirkstoffes bei der wetteren Klassifizierung und ermöglicht eine frühzeitige Risikostratifizierung, so dass ungeeignete Wirkstoffkandida- ten rechtzeitig vor Beginn von weiteren Studien aussortiert werden können. Genetische Veränderungen als Effektoren können ebenfalls Effektorenklassen bilden. So können beispielsweise Ertrag- oder Schädlingsresistenz-steigernde genetische Veränderungen in jeweils einer Effektorenklasse zusammengefasst werden usw.. Das erfindungsgemäße Verfahren erlaubt vorzugsweise die Zusammenstellung und Zusammenfassung von Effektoren zu einer Effektorenklasse basierend auf den individuellen Pattern der einzelnen Effektoren. Die Effektoren einer Effektorenkfasse haben hierbei vorzugsweise im Wesentlichen identische Pattern. Basierend auf diesen Überlegungen ermöglicht das erfindungsgemäße Verfahren zur Erstellung einer Effektorenklasse die besagte Erstellung der Effektorenklasse. Bevorzugt ist ein Verfahren, wobei alle oder mindestens einer der Schritte B) bis E) wiederholt durchgeführt werden. in einer bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird in Schritt A) ein Expertenwissen herangezogen. So kann beispielsweise das Wissen eines Experten, beispielsweise eines Toxikologen, herangezogen werden, um mindestens einen Effektor vorzugeben, der bekanntermaßen eine vorgegebene Wirkung aufweist, beispielsweise eine vorgegebene toxische Wirkung. Die Möglichkeit, Effektorenklassen zusammenzustellen, lässt sich weiterhin auch nutzen, um Vorhersagen über mindestens eine Wirkung mindestens eines neuen, zumindest noch nicht vollständig bekannten Effektors zu treffen und/oder um mindestens eine Wirkung eines Effektors zu bestimmen. Dabei können insbesondere eine oder mehrere Effektorenklassen verwendet werden, die nach dem Verfahren zur Erstellung einer Effektorenklasse zu einer vorgegebenen Wirkung oder Gruppe von Wirkungen gemäß einer oder mehreren der oben beschriebenen Ausgestaltungen ersteilt wurden. Grundsätzlich können, alternativ oder zusätzlich, jedoch auch auf andere Weisen gewonnene Effektorenklassen eingesetzt werden. So sind wiederum aus der Literatur bestimmte Effektorenklassen bekannt, da beispielsweise die Wirkungen zahlreicher Effektoren katalo- gisiert sind, so dass sich Effektoren gleicher Wirkung gruppieren lassen.

Die Erfindung betrifft dementsprechend in einem weiteren Aspekt auch ein Verfahren zur Identifikation mindestens einer Wirkung eines vorgegebenen Effektors, umfassend die folgenden Schritte:

i) Erstellen mindestens einer Effektorenklasse zu mindestens einer bekannten Wirkung, insbesondere nach einem oben beschriebenen, erfindungsgemäßen Verfahren zur Erstellung einer Effektorenklasse;

ii) Erstellen mindestens eines Patterns des vorgegebenen Effektors, insbesondere nach einem der zuvor beschriebenen erfindungsgemäßen Verfahren zur Erstellung eines Patterns;

iii) Vergleich des in Schritt ii) erstellten Patterns mit dem Pattern der in Schritt i) erstellten Effektorenklasse.

Unter einer Identifikation mindestens einer Wirkung kann dabei allgemein die Ermittlung eines Ergebnisses verstanden werden, dass der vorgegebene Effektor mindestens eine bestimmte, konkret angegebene Wirkung aufweist. Alternativ oder zusätzlich kann die mindestens eine Wirkung auch derart identifiziert werden, was ebenfalls unter der Identifikation mindestens einer Wirkung zu verstehen ist, dass ein Vergleich mit mindestens einem ande- ren Effektor durchgeführt wird und dementsprechend die Wirkung des vorgegebenen Effektors

- mit mindestens einer Wirkung des weiteren Effektors gleichgesetzt wird,

- als ähnlich zu der mindestens einen Wirkung des weiteren Effektors identifiziert wird, oder

- als verschieden von der mindestens einen Wirkung des weiteren Effektors identifiziert wird.

So kann beispielsweise ermittelt werden, dass der vorgegebene Effektor mindestens eine gleiche, ähnliche oder unähnliche Wirkung aufweist wie der mindestens eine weitere Effek- tor, mit welchem der Vergleich durchgeführt wird.

In einer bevorzugten Ausführungsform des vorherigen erfindungsgemäßen Verfahrens wird, wenn in Schritt iii) eine Übereinstimmung oder eine Ähnlichkeit festgestellt wird, die bekannte Wirkung der Effektorenklasse mit der zu ermittelnden Wirkung des vorgegebenen Effek- tors gleichgesetzt. Dies bedeutet, dass der fragliche Effektor, dessen Wirkung zu ermitteln ist, insbesondere die gleiche Wirkung haben kann wie die zum Vergleich herangezogene Effektorenklasse, deren Wirkung ja bekannt ist. Auf diese Weise kann effizient und unter Reduzierung von Laborversuchen zu einem unbekannten Effektor schnell zumindest eine vorläufige Einschätzung der Wirkung dieses Effektors gewonnen werden. Hierdurch lassen sich erhebliche Forschungskosten einsparen, und es lassen sich auch beispielsweise Tierversuche auf ein Minimum reduzieren.

Das oben beschriebene Verfahren lässt sich grundsätzlich auch ohne Verwendung einer Effektorenklasse durchführen, wobei auch Verfahren mit Verwendung einer Effektorenklasse und Verfahren ohne Verwendung einer Effektorenklasse kombinierbar sind. Wird nicht oder zumindest nicht ausschließlich der Weg über mindestens eine Effektorenklasse gewählt, so kann beispielsweise auch direkt auf die ermittelten Pattern zurückgegriffen werden. Dabei kann insbesondere wieder auf ein oder mehrere Pattern zurückgegriffen werden, welche mittels des Verfahrens zur Erstellung mindestens eines Patterns gemäß einer oder mehreren der oben beschriebenen Ausgestaltungen gewonnen wurden. Alternativ oder zusätzlich kann jedoch auch wiederum auf ein oder mehrere Pattern zurückgegriffen werden, welche auf andere Weise gewonnen wurden oder bekannt sind, beispielsweise aus der Literatur. Die Erfindung betrifft somit in einem weiteren Aspekt auch ein Verfahren zur Identifikation mindestens einer Wirkung eines vorgegebenen Effektors, umfassend die folgenden Schritte: Ersteilen mindestens eines Patterns des vorgegebenen Effektors, insbesondere nach einem der zuvor beschriebenen erfindungsgemäßen Verfahren zur Erstellung eines Patterns;

Bereitstellen einer Datenbank, in welcher zu einer Mehrzahl weiterer Effektoren Profile hinterlegt sind;

Suche in der Datenbank nach Effektoren mit zu dem in Schritt I) erstellten Pattern ähnlichem oder identischem Pattern;

Überprüfen, ob die in Schritt III) ermittelten Effektoren mindestens eine bekannte Wirkung aufweisen;

wenn in Schritt IV) eine bekannte Wirkung festgestellt wird, Gleichsetzen der Wirkung des vorgegebenen Effektors mit der bekannten Wirkung.

Wie oben ausgeführt, ist dieses Verfahren grundsätzlich auch mit dem Verfahren kombinierbar, bei welchem der Weg über die mindestens Effektorenklasse gewählt wird. In bei- den Fällen lassen sich Wirkungen von Effektoren schnell und zuverlässig durch Vergleich mit bekannten Effektoren, seien diese nun nach Effektoren kl assen gruppiert oder einzeln, zumindest vorläufig vorhersagen.

Die oben beschriebenen Verfahren sind ganz oder teilweise mittels eines Computers durchführbar oder können zumindest teilweise unter Verwendung eines Computers durchgeführt werden. Insbesondere können einer oder mehrere der folgenden Verfahrensschritte unter Verwendung eines Computers durchgeführt werden: a), b), c), d), e), f), g), h), i), i1), j), j1), A), B), C), D), E), i), ü), iü), I), II), III), IV), V), VI). Die Erfindung umfasst daher weiterhin ein Computerprogramm mit Programmcode zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Verfahrensansprüche, wenn das Programm in einem Computer ausgeführt wird. Das Computerprogramm kann eingerichtet sein, um einen oder mehrere oder alle der Verfahrensschritte durchzuführen oder zumindest zu unterstützen. Insbesondere können alle der Verfahrensschritte a) bis c), alle der Verfahrensschritte A) bis E), alle der Verfahrensschritte i) bis iii) oder alle der Verfahrensschritte l) bis VI) unter Verwendung mindestens eines Computers oder Computernetzwerks oder unter Verwendung des Computerprogramms durchgeführt werden.

Das Computerprogramm kann insbesondere als handeibares Produkt ausgestaltet sein. Bevorzugt ist das erfindungsgemäße Computerprogramm auf einem maschinenlesbaren Träger gespeichert. Die Erfindung umfasst zudem einen Computer, eingerichtet zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Verfahrensansprüche. Der Computer kann aligemein mindestens eine Datenverarbeitungseinrichtung umfassen und/oder ein Computernetzwerk. Schließlich betrifft die Erfindung noch einen Datenträger, auf dem eine Datenstruktur gespeichert ist, die nach einem Laden in einen Arbeits- und/oder Hauptspeicher eines Computers oder Computer-Netzwerkes das Verfahren nach einem der vorhergehenden Verfahrensansprüche ausführt. Die vorgeschlagenen Verfahren, das Computerprogramm, der Computer und der Datenträger weisen gegenüber aus dem Stand der Technik bekannten Verfahren und Vorrichtungen zahlreiche Vorteile auf, die oben bereits teilweise aufgeführt wurden. So lassen sich insbesondere in sehr unübersichtlichen experimentellen Datenmengen Zusammenhänge ermitteln und Vorhersagen treffen. Die Daten, beispielsweise Rohdaten mit Messwerten zu Bio- markern einer Vielzahl verschiedener Effektoren, lassen sich auf diese Weise effizient auswerten, kategorisieren, und es lassen sich (beispielsweise in Form der Pattern und/oder der Effektorenklassen) neue Arten der Darstellung und/oder Repräsentation finden, und/oder es lassen sich Datenmengen erheblich reduzieren. Weiterhin lassen sich aufgrund der Möglichkeit der Vorhersage von Wirkungen zu bislang nicht oder nur unzureichend bekannten Effektoren der experimentelle Aufwand und die Zeit für ein Screening einer Vielzahl von neuen Effektoren erheblich reduzieren.

Kurze Beschreibung der Figuren Weitere mögliche Einzelheiten und Merkmale der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung bevorzugter Ausführungsbeispiele. Die Ausführungsbeispiele sind teilweise in den Figuren schematisch dargestellt. Gleiche Bezugsziffern verschiedener Figuren bezeichnen dabei gleiche oder funktionsgleiche oder in ihrer Funktion einander entsprechende Elemente. Die Erfindung ist nicht auf die Ausführungsbeispiele beschränkt.

Im einzelnen zeigen: Figuren 1A-1B ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Verfahrens zur Bestimmung eines

Patterns eines Effektors;

Figuren 2A-2D ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Verfahrens zur Erstellung einer Effektorenklasse; Figuren 3A-3B ein erstes Ausführungsbeispiel eines Verfahrens zur Identifikation mindestens einer Wirkung eines vorgegebenen Effektors; Figuren 4A-4B ein zweites Ausführungsbeispiel eines Verfahrens zur Identifikation einer Wirkung eines vorgegebenen Effektors; und Figuren 5A und 5B ein Anwendungsbeispiel des Verfahrens gemäß den Figuren 4A und 4B zum Vergleich von Wirkungen zweier chemisch ähnlicher Substanzen.

Ausführungsbeispiele

In den Figuren 1A und 1 B ist ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Verfahrens zu Erstellung mindestens eines Patterns für mindestens einen vorgegebenen Effektor mit mindestens einer bestimmbaren Wirkung auf ein biologisches System dargestellt. Dabei zeigt Figur 1 einen schematischen Ablaufplan dieses Verfahrens, während Figur 1 B eine Bildschirmwiedergabe einer exemplarischen Bildschirmdarstellung zeigt. Beide Figuren sollen im Folgenden gemeinsam beschrieben werden. Dabei bezeichnet in Figur 1A die Bezugsziffer 1 10 die Bereitstellung mindestens eines Profils des vorgegebenen Effektors, Bezugsziffer 112 bezeichnet den Verfahrensschritt eines Vergleichs mindestens eines Wertes mindestens eines Biomarkers des Profils mit mindestens einer Signifikanzschwelle zur Ermittlung, ob der Biomarker signifikant ist, und die Bezugsziffer 14 bezeichnet die Zusammenfassung signifikanter Biomarker des Profils zu ei- nem Pattern.

In Figur 1B ist dieses Verfahren exemplarisch dargestellt. Gezeigt ist hier eine mögliche Darstellung einer Datenbank 116, welche für das erfindungsgemäße Verfahren bereitge- stellt wird und aus der mittels einer entsprechenden Software, welche das vorgeschlagene Verfahren umsetzt, eine Auswertung erfolgen kann.

Dargestellt sind in Figur 1 B in der mit„metabolite" überschriebenen Spalte einer Tabelle verschiedene Metabolite 1 18, deren Werte bzw. deren Änderungen während der Beaufschlagung des biologischen Systems, in diesem Fall einer Ratte, mit verschiedenen Effektoren 120 überwacht werden. Die Metabolite 1 18 lassen sich optional durch entsprechende Markierungen in einer Liste möglicher Metabolite auswählen (Spalte„Select"). Zu jedem Metabolit 118 werden dabei verschiedene Biomarker 122 erfasst und sind in den Zeilen hinter den Metaboiiten 118 angegeben. So könne beispielsweise die Absolutwerte oder Änderungen eines bestimmten Metaboliten 1 18 für männliche (m) und weibliche (f) Testsubjekte (z.B. Ratten) erfasst werden. Weiterhin können Biomarker 22 für eine Beaufschlagung der Testsubjekte mit einer niedrigen Dosis (I) und für eine Beaufschlagung mit einer hohen Dosis (h) erfasst werden. Weiterhin können die Absolutwerte oder Änderungen der Metabolite 118 nach vorgegebenen Zeitdauern erfasst werden, beispielsweise nach einer Zeitdauer in Tagen, beispielsweise nach 7 Tagen (7), nach 14 Tagen (14) oder nach 28 Tagen (28). So bezeichnet beispielsweise der Biomarker 122 in der dem Metaboliten Threonine zugeordneten Zeile in der Spalte ml7 den Absolutwert oder die Änderung des Metaboliten Threonine bei Beaufschlagung eines männlichen Testsubjekts (m) mit einer niedrigen Dosis (I) bei einer Messung 7 Tage nach Beaufschlagung des Testsubjektes mit dem Effektor 120, beispielsweise einer Substanz mit der Bezeichnung„Compound 1 " bzw. einer Substanz mit der Bezeichnung„Compound 2". Jedem Metabolit 1 18 sind somit eine Mehrzahl von Biomarkern 22 zugeordnet. Die Gesamtheit der Biomarker 122 eines be- stimmten Effektors 120 wird auch als Profil 124 bezeichnet. In der Figur 1 B sind Profile 124 oder Teile dieser Profile 124 zu den beiden Effektoren 120 Compound 1 und Compound 2 dargestellt, wobei exemplarisch das Profil für Compound 1 mit der Bezugsziffer 126 und das Profil für Compound 2 mit der Bezugsziffer 28 bezeichnet ist. Somit zeigt Figur 1 B zunächst einmal den in Verfahrensschritt 110 in Figur 1A genannten Schritt der Bereitstellung von Profilen 124, in diesem Fall optional für mehrere Effektoren 120, in diesem Fall mittels einer Datenbank 1 16 und einer entsprechenden Möglichkeit zur Darstellung, Gruppierung und/oder Auswertung der in dieser Datenbank 16 enthaltenen Biomarker 22 mittels eines Computerprogramms.

Weiterhin zeigt Figur 1 B jedoch auch andeutungsweise den in Figur 1A genannten Verfahrensschritt 1 2 des Vergleichs der Werte der Biomarker 122 mit entsprechenden Signifikanzschwellen. Beispielsweise können für jeden Biomarker 122 und/oder für jeden Metaboliten 122 eine oder mehrere Signifikanzschwellen vorgegeben sein, welche auch durch einen Benutzer beeinflussbar sein können. So sind exemplarisch in der Tabelle, in welcher die Profile 124 wiedergegeben sind, Biomarker 122 markiert, welche einen signifikant erhöhten Wert aufweisen, also beispielsweise eine Erhöhung des Werts dieser Bio- marker 122 oberhalb einer Signifikanzschwelle. Weiterhin können, was in Figur 1 B nicht erkennbar ist, signifikant erniedrigte Biomarker 122 alternativ oder zusätzlich hervorgehoben sein, beispielsweise mittels einer unterschiedlichen Farbe. Beispielsweise kann die Spalte, welche mit„direction" überschrieben ist, die hauptsächliche Richtung der Änderung der Biomarker 122 für jeden der Metabolite 118 angeben.

Mitteis dieser Auswertung lässt sich der oben mit der Bezugsziffer 1 14 bezeichnete Verfahrensschritt des Verfahrens gemäß Figur 1A umsetzen. So lassen sich beispielsweise sämtliche Biomarker 122 eines Profils 124, welche eine signifikante Erhöhung und/oder eine signifikante Erniedrigung aufweisen, zu einem Pattern zusammenfassen. So lassen sich beispielsweise sämtliche grau hinterlegte Biomarker 122 des Profils 128 für Compound 2, welche eine signifikante Erhöhung aufweisen, und/oder sämtliche in Figur 1 B nicht markierte Biomarker 122 für Compound 2, welche eine signifikante Erniedrigung aufweisen, zu einem Pattern für Compound 2 zusammenfassen. Es sei darauf hingewiesen, dass dieses Pattern dann die Biomarker 122 für diesen Effektor 120 umfasst, jedoch vorzugsweise nicht die Werte dieser Biomarker 122. So umfasst das Pattern für Compound 2 in dem in Figur 1 B dargestellten Ausführungsbeispiel also beispielsweise die Biomarker Threonine m!7, Threonine ml14, Threonine m!28, Threonine mh7, Threonine mh14, Threonine mh28, Glycine ml7, Glycine ml14 usw., also die in Figur 1 B grau hinterlegten Werte des dem Pattern 128 zuzuordnenden Tabellenteils, nicht jedoch die in den Feldern dieses Tabellenteils eingetragenen Zahlenwerte.

Auf diese Weise lässt sich also exemplarisch für einen vorgegebenen Effektor 120 ein Pat- tem erstellen. Diese Erstellung kann optional auch, wie oben beschrieben, iterativ erfolgen, beispielsweise durch eine interaktive Anpassung von Schwellwerten. Das Pattern ist in Fi- gur B symbolisch mit der Bezugsziffer 130 bezeichnet. In den nachfolgenden Figuren wird diese symbolische Bezugsziffer 130 nicht mehr dargestellt, so dass bezüglich dieser Bezugsziffer beispielsweise auf die Figur 1 B verwiesen werden kann.

In den Figuren 2A-2D ist ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Verfahrens zur Erstellung einer Effektorenklasse zu einer vorgegebenen Wirkung oder Gruppe von Wirkungen exemplarisch dargestellt. Dabei zeigt Figur 2A einen schematischen Ablaufplan eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens, Figur 2B zeigt eine iterative Verfahrensvariante, und die Figuren 2C und 2D zeigen wiederum Bildschirmdarstellun- gen eines Ausführungsbeispiels des Verfahrens in verschiedenen Stufen unter Verwendung einer Datenbank 1 16. Die Figuren werden im Folgenden wiederum gemeinsam erläutert.

In Figur 2A ist mit der Bezugsziffer 210 ein Verfahrensschritt bezeichnet, in welchem min- destens ein Effektor 120 vorgegeben wird, welcher mutmaßlich der zu erstellenden Effektorenklasse zuzuordnen ist. Dieser Effektor 120 wird der zu erstellenden Effektorenkfasse zugeordnet.

In Figur 2A schließt sich an den Verfahrensschritt 210 ein Verfahrensschritt 212 an, in wel- chem mindestens ein Pattern des mindestens einen Effektors der Effektorenklasse erstellt wird. Bei einem iterativen Verfahren, welches anhand der Figur 2B erläutert wird, ist unter einem Erstellen nicht die Neuerstellung sondern die Aktualisierung des mindestens einen Patterns zu verstehen.

In einem weiteren, in Figur 2A ebenfalls dargestellten Verfahrensschritt, welcher mit der Bezugsziffer 214 bezeichnet ist, wird eine Datenbank 1 16 bereitgestellt, wobei in der Datenbank 1 16 eine Mehrzahl von weiteren Effektoren 120 Profile 124 hinterlegt sind.

In einem in Figur 2A mit der Bezugsziffer 216 bezeichneten Verfahrensschritt wird in der Datenbank 16 nach Effektoren 120 mit gleichen oder ähnlichen Profilen wie diejenigen Profile der Effektoren 120, die bereits der Effektorenklasse zugeordnet sind, gesucht. Dies kann entweder durch einen direkten Vergleich der Profile 124 erfolgen oder unter Verwendung von Pattern. So kann beispielsweise für jeden, mehrere oder zumindest einen weiteren Effektor 120 in der Datenbank 6 mindestens ein Profil erstellt werden, beispielsweise ein Profil mit den selben Biomarkern 122, die auch das mindestens eine in Verfahrensschritt 212 erstellte bzw. aktualisierte Pattern der Effektoren der Effektorenklasse aufweist. Anhand dieses Patternvergleichs kann ermittelt werden, ob der mindestens eine weitere Effektor ein gleiches oder ähnliches Profil 124 aufweist. Sind in Verfahrensschritt 2 6 derartige Effektoren 120 ermittelt, welche gleiche oder ähnliche Profile aufweisen, wie die Effek- toren 120, welche bereits der Effektorenklasse zugeordnet sind, so können diese Effektoren 120 in einem Verfahrensschritt 218 der Effektorenklasse zugeordnet werden.

Das in Figur 2A beschriebene Verfahren kann insbesondere iterativ durchgeführt werden. Dies ist in Figur 2B dargestellt. So werden dort wiederum in den Verfahrensschritten 210 und 212 zunächst, beispielsweise ausgehend von mindestens einem Effektor 120, ein oder mehrere Effektoren 120 vorgegeben, welche mutmaßlich der zu ermittelnden Effektorenklasse zuzuordnen sind. Die Effektorenklasse ist dabei in Figur 2B mit der Bezugsziffer 220 bezeichnet. Zu dieser Effektorenklasse 220, welche zunächst als vorläufige Effekiorenklasse 220 betrachtet werden kann, werden dann im Verfahrensschritt 212 ein oder mehrere Pattern bestimmt.

In den Verfahrensschritten 214 und 216 wird wiederum eine Datenbank 116 mit weiteren Effektoren 120 vorgegeben, und es wird in dieser Datenbank 16 nach Effektoren 120 mit gleichen oder ähnlichen Profilen 124, beispielsweise mit gleichen oder ähnlichen Pattern 130, gesucht. Ist diese Suche erfolgreich, so wird dieser mindestens eine weitere Effektor 120, der auf diese Weise möglicherweise ermittelt worden ist, in Verfahrensschritt 218 der Effektorenklasse 220 zugeordnet. Das Verfahren kann dann, wie in Figur 2B angedeutet, erneut durchgeführt werden, um weitere Effektoren 220 zu ermittein, weiche der Effektorenklasse 220 zuzuordnen sind. Dieses Verfahren soll anhand der Figuren 2C und 2D weiter exemplarisch erläutert werden. So ist beispielsweise in Figur 2C wiederum eine Bildschirmdarstellung gezeigt, welche die Verfahrensschritte 2 0 und 212 erläutert. Es handelt sich bei dieser Darstellung um eine Darstellungsweise eines Teils einer Datenbank 116. In diesem Beispiel soll exemplarisch eine Effektoren klasse 220 ersteilt werden, welche Effektoren 120 enthält, die eine Wirkung vom Typ einer peroxisomen Proliferation aufweisen.

Zu dieser Wirkung der peroxisomen Proliferation wird zunächst eine vorläufige Effektorenklasse 220 gebildet, welche beispielsweise auf einem Expertenwissen und/oder Literaturangaben basiert. Das Expertenwissen besteht beispielsweise darin, dass die Effektoren 120 vom Typ Mecoprop-p, Fenofibrate und Dibutyl phthaiate die genannte Wirkung aufweisen. Somit werden diese Effektoren 120, wie in Figur 2C dargestellt, der vorläufigen Effektorenklasse 220 zugeordnet. Aus der Datenbank 1 16 und/oder auf andere Weise werden Profile 124 zu diesen Effektoren vorgegeben. Diese Profile 124, welche in Figur 2C exemplarisch und gegebenenfalls auszugsweise dargestellt sind, umfassen wiederum eine Mehrzahl von Biomarkern 122. Beispielsweise handelt es sich, analog zur Darstellung in Figur B, bei diesen Biomarkern 122 um Biomarker, welche charakterisiert sind durch das Geschlecht des Testsubjektes, die Höhe der Dosis und/oder die Zeit nach Beaufschlagung der Testsubjekte mit dem Effektor 120, jeweils für verschiedene Metabolite 118. Es sei da- rauf hingewiesen, dass die Darstellung in Figur 2C lediglich exemplarisch gehalten ist und wiederum beispielsweise einen Auszug von Beispielen umfassen kann. Die Metabolite 1 18 sind, im Gegensatz zur Darstellung in Figur B, lediglich durch Nummern angegeben. Weiterhin sind in Figur 2C wiederum Biomarker 122 grau hinterlegt, deren Werte eine signifikante Änderung aufweisen, wobei beispielsweise auf die Beschreibung der Figur 1 B verwiesen werden kann. Aus diesem Vergleich der Biomarker 122 bzw. deren Werte mit entsprechenden Signifikanzschwellen kann wiederum ein Pattern erstellt werden. Beispiels- weise kann dieses Pattern Biomarker 122 umfassen, weiche in allen drei Profilen 124 der drei Effektoren 120 der vorläufigen Effektoren klasse 220 eine signifikante Änderung in dieselbe Richtung aufweisen. Da beispielsweise bei allen Effektoren 120 für den Metabolit vom Typ„metabolite 45" der Biomarker 122 mit der Bezeichnung fh7 und der Biomarker mit der Bezeichnung fh14 eine signifikante Änderung aufweisen, sind diese Biomarker 122 vor- zugsweise dem Pattern 130 zuzuordnen. Auf diese Weise kann für die vorläufige Effektorenklasse 220 ein Pattern zusammengestellt werden.

Mit dieser vorläufigen Effektorenklasse 220 kann dann in der Datenbank 116 nach weiteren Effektoren 120 gesucht werden, weiche ebenfalls der Effektorenklasse 220 zuzuordnen sind. Dies ist in Figur 2D exemplarisch dargestellt, in einer zu Figur 2C analogen Darstellung. Wiederum sind in den Zeilen der tabellarischen Darstellung Biomarker 122 zu einer Mehrzahl von Metaboliten 118 aufgetragen. Diese Biomarker sind wiederum Effektoren 120 zugeordnet. Neben den bereits der Effektorenklasse 220 zugeordneten Effektoren 120 vom Typ Mecroprop-p, Fenofibrate und Dibutylphthaiate, sind als weitere Effektoren 120 die Ef- fektoren Bezafibrate, Clofibrate, Dicamba und Dichlorprop-p sowie deren zugehörige Profile 124 aufgeführt. Anhand eines Vergleichs der Pattern 130, weiche, wie auch in Figur 2C, in Figur 2D nicht explizit gekennzeichnet sind, können weitere Effektoren 120 ermittelt werden, welche gleiche oder ähnliche Profile 124 aufweisen, insbesondere welche gleiche oder ähnliche Pattern 130 aufweisen. Auf diese Weise können, beispielsweise gruppenweise oder iterativ, weitere Effektoren 120 bestimmt werden, welche der Effektorenklasse 220 zuzuordnen sind.

In den Figuren 3A und 3B ist ein erstes Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Verfahrens dargestellt, mittels dessen mindestens eine Wirkung eines vorgegebenen Effektors 120 ermittelt werden kann. Dabei sind mögliche Wirkungen in Figur 3B mit der Bezugsziffer 310 bezeichnet. Figur 3A zeigt dabei wiederum einen schematischen Ablaufplant einer Grundform des Ausführungsbeispiels des vorgeschlagenen Verfahrens, wohingegen Figur 3B tabellarisch ein Beispiel zeigt, bei welchem in einer Datenbank nach Wirkungen 310 zum Effektor 120 vom Typ Diethylhexylphthalate gesucht wird.

Bei dem in Figur 3A dargestellten Verfahren wird zunächst in Verfahrensschritt 312 mindestens eine Effektorenklasse zu mindestens einer bekannten Wirkung 310 erstellt. Beispielsweise kann eine Wirkung 310 vorgegeben werden, zu welcher, beispielsweise nach dem anhand der Figuren 2A-2D beschriebenen Verfahren, eine Effektorenklasse bestimmt wird. In Verfahrensschritt 314 wird mindestens ein Pattern 130 des vorgegebenen Effektors 120 erstellt, dessen Wirkung 310 ermittelt werden soll. In Verfahrensschritt 316 erfolgt schließlich ein Vergleich des in Verfahrensschritt 314 ermittelten Patterns 130 des vorgegebenen Effektors 120, dessen Wirkung ermittelt werden soll, mit dem mindestens einen Pattern 130 der in der mindestens einen Effektorenklasse 220 zusammengefassten Effektoren 120. Anhand der Figur 3B soll das in Figur 3A abstrakt beschriebene Verfahren mit einem konkreten Ausführungsbeispiei hinterlegt werden. In der dort gezeigten Darstellung, welche exemplarisch wiederum eine Bildschirmdarstellung einer Computer-unterstützten Durchführung des in Figur 3A beschriebenen Verfahrens zeigt, sollen eine oder mehrere Wirkungen des Effektors 120 vom Typ Diethylhexylphthaiate bestimmt werden.

Zu diesem Zweck sind in der ersten Spalte der in Figur 3B gezeigten Tabelle eine Mehrzahl von Wirkungen 310 aufgetragen. Diese Wirkungen 310 sind in der Darstellung exemplarisch mit mehr oder weniger kennzeichnenden Bezeichnungen versehen. So kann beispielsweise die Bezeichnung „li- ver_oxidative_stress„mjd_hd^roup_ef_putative_06122007" eine bestimmte Art von oxidativer Belastung der Leber angeben. Die anderen Bezeichnungen in der ersten Spalte der Tabelle in Figur 3B zeichnen andere Arten von Wirkungen 310, auf welche im Einzelnen hier nicht eingegangen werden soll. Vorzugsweise wurden zu jeder dieser Wirkungen 310 zuvor, beispielsweise anhand des in den Figuren 2A bis 2D beschriebenen Verfahrens, eine Effektorenklasse oder gegebenenfalls mehrere Effektorenklassen bestimmt. So kann beispielsweise zu jeder Wirkung 310 eine Effektorenklasse 220 hinterlegt sein. Mit einem zugehörigen Pattern 130 dieser Effektorenklasse 220.

Weiterhin ist in der zweiten und dritten Spalte der Tabelle gemäß Figur 3B stark vereinfacht dargestellt, wie ein Pattern 130 des Effektors 120, dessen Wirkung ermittelt werden soll (in diesem Fall exemplarisch Diethylhexylphthaiate) mit den Pattern der Effektorenklassen 220 verglichen wird. Dies erfolgt in dem dargestellten Ausführungsbeispiel oder auch in anderen Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung beispielsweise mittels einer so genannten Pearson-Korrelation. Diese gibt ein dimensionsloses Maß für den Grad eines linearen Zusammenhangs zwischen intervallskalierten Merkmalen an. Angegeben ist hier der Pear- son-Korrelationskoeffizent r. Dabei sind in der dritten Spalte für jede Wirkung 3 0 bezie- hungsweise jede Effektorenklasse 220 Pearson-Korrelationskoeffizenten 318 in Box-Form aufgetragen, einschließlich ihrer Zuverlässigkeitsintervalle. Diese Pearson- Korrelationskoeffizenten 318 geben grundsätzlich an, inwiefern die Pattern der Effekto renklassen 220, welche beispielsweise mittels anhand der in Figur 2B beschriebe- nen iterativen Verfahrens bestimmt wurden, zuverlässig sind. Bei einem vollständig zuverlässigen Pattern 130 würde der Pearson-Korrelationskoeffizent 318 exakt bei +1 also jeweils ganz am rechten Ende in der dritten Spalte in Figur 3B, liegen und das Unsicherheitsintervall wäre gleich 0. Alternativ oder zusätzlich zu der Pearson-Korrelation bzw. dem Pearson-Korrelationskoeffizenten können auch andere Arten von Korrelationen bzw. Korre- lationskoeffizienten eingesetzt werden. Beispielsweise können alternativ oder zusätzlich Spearman-Korreiationen bzw. Spearman-Korrelationskoeffizienten eingesetzt werden.

Weiterhin ist in Figur 3B in der zweiten Spalte numerisch und in der dritten Spalte in Form von Punkten, jeweils mit Unsicherheitsintervall für jede Wirkung 310 beziehungsweise Effektorenklasse 220 die Korrelation des in Schritt 314 bestimmten Patterns des vorgegebenen Effektors 120, dessen Wirkung bestimmt werden soll, aufgetragen. Angegeben ist hier jeweils der Pearson-Korrelationskoeffizent r numerisch (in der zweiten Spalte) sowie als Plot auf einer Skala von -1 (linkes Ende) bis +1 (rechtes Ende) in der dritten Spalte. Dieser Pearson-Korrelationskoeffizent 320 gibt somit den Grad der Übereinstimmung des Patterns 130 des Effektors 120, dessen Wirkung bestimmt werden soll, mit dem Pattern 130 der Effektorenklasse 220 in jedem Fall an. Im Idealfall, also wenn der fragliche Effektor 120 dieselbe Wirkung wie die Effektorenklassen 220 aufweist, sollte dieser Pearson- Korrelationskoeffizent 320 in der dritten Spalte in Figur 3B am rechten Ende der Skala, also bei +1 liegen.

In dem konkreten Ausführungsbeispiel in Figur 3B ist letzteres insbesondere für die ersten vier Effektorenklassen 220 der Fall. Dementsprechend kann mit hoher Wahrscheinlichkeit ausgesagt werden, dass der fragliche Effektor Diethylhexylphthalate dieselbe Wirkung, wie diese ersten vier Effektorenklassen, aufweist. Auch bezüglich der fünften bis achten Effektorenklasse 220 in der Tabelle in Figur 3B ist noch ein relativer hoher Grad an Übereinstimmung festzustellen.

Eine vergleichsweise geringe Übereinstimmung besteht hingegen für die übrigen Effektorenklassen 220. Dementsprechend ist mit hoher Wahrscheinlichkeit auszuschließen, dass der Effektor Diethylhexylphthalate dieselbe Wirkung wie diese Effektorenklassen 220 aufweist. Ais Ergebnis des Verfahrens gemäß den Figuren 3A und 3B können dem Effektor Diethylhexylphthalate somit mit hoher Wahrscheinlichkeit die Wirkungen der ersten vier Effektorenklassen 220 in der Tabelle gemäß Figur 3B zugeordnet werden. Auf diese Weise wurden also im vorliegenden Ausführungsbeispiel gleich mehrere Wirkungen für diesen Effektor 120 ermittelt.

In den Figuren 4A und 4B ist ein zu den Figuren 3A und 3B alternatives Verfahren zur Identifikation mindestens einer Wirkung eines vorgegebenen Effektors dargestellt. Wiederum zeigt dabei Figur 4A einen schematischen Ablaufplan dieses Verfahrens.

Dabei bezeichnet Verfahrensschritt 410 in Figur 4A einen Verfahrensschritt, bei welchem mindestens ein Pattern 130 des vorgegebenen Effektors 120, dessen Wirkung identifiziert werden soll, erstellt wird. Beispielsweise kann dies wiederum mitteis des in Figuren 1A und 1 B beschriebenen Verfahrens erfolgen.

Die Bezugsziffer 412 bezeichnet einen Verfahrensschritt, bei welchem eine Datenbank 116 bereitgestellt wird, in welcher zu einer Mehrzahl weiterer Effektoren 120 Profile 124 hinterlegt sind. Auch diesbezüglich kann auf die obigen Ausführungsbeispiele verwiesen werden. Bezugsziffer 414 bezeichnet einen Verfahrensschritt, bei welchem in der Datenbank 1 16 nach Effektoren 120 mit zu dem in Schritt 410 erstellten Pattern 130 ähnlichem oder identischem Pattern gesucht wird. Dies kann beispielsweise wiederum mittels eines Vergleichs mit einem Korrelationsverfahren erfolgen. Diesbezüglich kann beispielsweise wiederum auf die Beschreibung der Figur 3B verwiesen werden, ein ähnliches Korrelationsverfahren kann beispielsweise auch in Verfahrensschritt 414 zum Vergleich der Pattern 130 herangezogen werden.

In Verfahrensschritt 416 erfolgt eine Überprüfung, ob die in Schritt 414 ermittelten Effektoren 120 (wobei vorausgesetzt wird, dass mindestens ein derartiger Effektor 120 ermittelt worden ist - was nicht notwendigerweise der Fall sein muss) mindestens eine bekannte Wirkung aufweisen. Dies kann beispielsweise dadurch erfolgen, dass die in Schritt 414 ermittelten Effektoren 120 bereits einer Effektorenklasse 220 zugeordnet worden sind und/oder in dem wiederum ein Expertenwissen über die ermittelten Effektoren 120 ausgenützt wird.

Verfahrensschritt 418 stellt einen bedingten Verfahrensschritt dar. Wurde nämlich in Verfahrensschritt 416 eine bekannte Wirkung festgestellt, so wird die Wirkung des vorgegebenen Effektors mit der bekannten Wirkung (wobei sinngemäß auch mehrere bekannte Wirkungen identifiziert werden können) gleichgesetzt. Damit ist dann mindestens eine Wirkung des fraglichen Effektors 120 identifiziert. Andernfalls, das heißt wenn in Schritt 416 keine bekannte Wirkung festgestellt wird, war das Verfahren in Figur 4 ohne Ergebnis. In Figur 4B ist dieses Verfahren exemplarisch am Beispiel des Effektors Diethylhexyphthalat verdeutlicht. Zu diesem Effektor 120 wird ein Pattern 130 erstellt und dieses Pattern 130 mit bekannten Pattern 130 mehrer anderer Effektoren 120 in einer Datenbank 116 verglichen. Figur 4B zeigt eine bildliche Darstellung eines Ergebnisses dieses Patternvergleichs, da auch der fragliche Effektor Diethylhexylphthalate in der Datenbank 6 vorhanden ist, ist auch dieser wiederum in der Darstellung gemäß Figur 4B selbst aufgelistet.

Weiterhin sind in der dritten Spalte der in Figur 4B gezeigten Tabelle zu jedem Effektor 120 Vergleichsergebnisse des Patterns 130 des vorgegebenen Effektors Diethylhexylphthalate mit dem jeweiligen Pattern 130 des jeweiligen Effektors 120 dargestellt. Wiederum sind diese Vergleiche exemplarisch mittels einer Pearson-Korrelation vorgenommen. Angegeben ist hierbei jeweils wieder der Pearson-Korrelationskoeffizent r. Anhand dieser Korrelationsergebnisse können Übereinstimmungen festgestellt werden, und es kann ein Ranking, als eine Priorisierung nach dem Grad der Übereinstimmung, vorgenommen werden. Den höchsten Grad an Übereinstimmung (rank 1) mit einem Pearson-Korrelationskoeffizient r ist gleich 1 stellt naturgemäß Diethyihexylphthalat selbst da, da das Pattern 130 dieses Effektors 120 naturgemäß mit seinem eigenen Pattern 130 perfekt übereinstimmt.

Ais nächstkommendes Pattern, mit einem Pearson-Korreiationskoeffizient r = 0,713, wurde in der Tabelle gemäß Figur 4B ein Effektor 120 ermittelt, weicher hier als„treatment 294" bezeichnet ist. Es ist somit zu erwarten, dass der fragliche Effektor Diehtylhexylphthalat eine gleiche oder zumindest eine ähnliche Wirkung aufweist wie der Effektor„treatment 294". Nicht dargestellt in Figur 4B sind die Verfahrensschritte 416 und 418. Wird beispielsweise festgestellt, dass der Effektor„treatment 294" eine bekannte Wirkung 310 aufweist, beispielsweise auf Grund eines Expertenwissens oder auf Grund einer bekannten Zuordnung dieses Effektors zu einer Effektoren klasse 220 mit mindestens einer bekannten Wirkung 310, so kann auf Grund des hohen Pearson-Korrelationskoeffizienten r ist gleich 0,713, welcher beispielsweise oberhalb einer vorgegebenen Übereinstimmungs-Schwelle liegen kann, festgestellt werden, dass auch der fragliche Effektor Diethylhexylphthalate diese Wirkung aufweist. Damit ist mindestens eine Wirkung dieses Effektors Diethylhexylphthalate identifiziert worden. Aligemein können beispielsweise bei dem Verfahren in den Figuren 4A und 4B eine oder mehrere Übereinstimmungs-Schwellen vorgegeben werden. Diese Übereinstimmungs- Schwellen können beispielsweise mehr oder weniger willkürlich gewählt werden und kön- nen beispielsweise oberhalb von r ist gleich 0,5 angesetzt werden, vorzugsweise von r>0,6 und besonders bevorzugt von r>0,7. Auch eine iterative Anpassung dieser Übereinstimmungsschwelle ist möglich, beispielsweise wenn durch zusätzliche Tests festgestellt wird, dass diese Schwelle zu niedrig gewählt wurde, das heißt, dass fälschlicherweise dem fraglichen Effektor 120 eine Wirkung 310 zugeordnet wurde, die dieser in Realität nicht auf- weist.

Anhand der Figuren 5A und 5B soll die Wirksamkeit des in Figuren 4A und 4B beschriebenen Verfahrens weiter verdeutlicht werden. Untersucht werden in diesem Ausführungsbei- spiel zwei chemisch ähnliche Substanzen, nämlich:

2-Acetylaminofluorene:

und 4~Acetylaminofluorene:

Von 2-Acetylaminofluorene ist bekannt, dass es sich hierbei um einen Effektor 120 handelt, weicher folgende Wirkungen 310 aufweist: starker Leber-Enzym-Induzierer,

Leber-Karzinogen,

Immun-Suppressivum, - Blasen-Karzinogen.

Von der chemisch ähnlichen Substanz 4-Acetylaminofiuoren ist hingegen bekannt, dass dieser Effektor 120 folgende Wirkungen 310 aufweist:

- schwacher Leber-Enzym-Induzierer,

- kein Leber-Karzinogen,

- Lipid-Akkumulation in der Leber,

- Immun-Suppressivum.

Trotz der chemischen Ähnlichkeit sind also in der Praxis stark unterschiedliche Wirkungen 310 dieser Effektoren 120 zu verzeichnen. Fraglich ist, ob diese unterschiedlichen Wirkungen mittels eines Verfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung identifiziert werden können.

In Figur 5A ist dementsprechend, in einer zu Figur 2C analogen Darstellung, ein Vergleich der metabolischen Profile 124 dieser Effektoren 2-Acety(aminofluoren und 4- Acetylaminofluoren mit verschiedenen anderen Effektoren 120 dargestellt. Mittels des oben beschriebenen Verfahrens, beispielsweise analog zu Figur 2C, lassen sich auf diese Weise Pattern 130 für jeden dieser Effektoren 120 ermitteln. In Figur 5B ist hingegen, in analoger Darstellung zu Figur 4B, ein Pattem-Vergleich der anhand der Figur 5A ermittelten Pattern 130 gezeigt. Wieder ist hier, in analoger Darstellung zu Figur 4B, ein Ranking anhand der Pearson-Korrelationskoeffizienten dargestellt. Dabei zeigt die linke Tabelle in Figur 5B einen Vergleich des Patterns 130 für den Effektor 2-Acetyiaminof!uoren mit den übrigen Ef- fektoren 120 in Figur 5A, und die rechte Tabelle zeigt einen Vergleich des Patterns 130 des Effektors 4-Acetylaminofluoren mit den Pattern der übrigen Effektoren 120 in Figur 5A.

Naturgemäß steht dementsprechend an erster Stelle des Rankings in der linken Tabelle in Figur 5B wiederum der Effektor 2-Acetyiaminofluorene selbst, mit einem Pearson- Korrelationskoeffizient r = 1. In der rechten Tabelle steht in analoger Weise an erster Stelle der Effektor 4-Acetylaminofluorene, ebenfalls mit einem Pearson-Korrelationskoeffizient von r = 1. Es folgen jeweils die zu diesen fraglichen Effektoren 2-Acetylaminofluorene bzw. 4- Acety!aminofiuorene ähnlichen Effektoren in der Reihenfolge ihrer Ähnlichkeit. In dem unteren Tabeiienausschnitt in Figur 5B ist erkennbar, dass in der linken Tabelle, in welchem 2-Acetylaminofluorene mit den übrigen Effektoren 120 in Figur 5A verglichen wird, der chemisch ähnliche Effektor 4-Acetylaminofluorene erst an 282. Stelle folgt, mit einem sehr kleinen Pearson-Korreiationskoeffizienten von r = 0,229. Diese Ergebnisse zeigen eindrucksvoll, dass das anhand der Figuren 4A und 4B beschriebene Verfahren zum Vergleich von Wirkungen verschiedener Effektoren 120 die tatsächlichen Verhältnisse sehr gut widerspiegelt. Weiterhin zeigt dieses Ausführungsbeispiel, dass auch chemisch ähnliche Effektoren 120 stark unterschiedliche Wirkungen 310 aufweisen können.

Bezugszeichenliste

1 10 Bereitstellung mindestens eines Profils des vorgegebenen Effektors 1 12 Vergleich mindestens eines Werts mindestens eines Biomarkers des Profils mit mindestens einer Signifikanzschwelle 14 Zusammenfassung signifikanter Biomarker des Profils zu einem Pattern 116 Datenbank

118 Metabolite

120 Effektoren

122 Biomarker

124 Profil 126 Profil für Compound 1 28 Profil für Compound 2

130 Pattern

210 Vorgabe mindestens eines Effektors

212 Erstellen oder Aktualisieren mindestens eines Patterns des mindestens einen

Effktors

214 Bereitstellen einer Datenbank mit Profilen zu weiteren Effektoren

2 6 Suche nach Effektoren mit gleichen ähnlichen Profilen 218 Zuordnung der ermittelten Effektoren zu der Effektoren kl asse

220 Effektorenklasse 310 Wirkung

312 Erstellen mindestens einer Effektorenklasse zu mindestens einer bekannten Wir- kung

314 Erstellen mindestens eines Patterns des vorgegebenen Effktors

316 Vergleich des Patterns aus Schritt 314 mit Pattern aus Schritt 3 2

318 Pearson-Korrelationskoeffizient für Pattern der Effektorenklassen

320 Pearson-Korrelationskoeffizient für Pattern des Effektors 410 Erstellen mindestens eines Patterns des vorgegebenen Effektors

412 Bereitstelien einer Datenbank, in welcher zu einer Mehrzahl weiterer Effektoren

Profile hinterlegt sind 414 Suche in Datenbank nach Effektoren mit zu dem in Schritt 410 erstellten Pattern ähnlichem oder identischem Pattern

4 6 Überprüfen, ob die in Schritt 414 ermittelten Effektoren mindestens eine bekannte

Wirkung aufweisen

Wenn in Schritt 416 eine bekannte Wirkung festgestellt wird, Gleichsetzen der Wirkung des vorgegebenen Effektors mit der bekannten Wirkung

Claims

Patentansprüche

Verfahren zur Erstellung mindestens eines Patterns (130) für mindestens einen vorgegebenen Effektor (120) mit mindestens einer bestimmbaren Wirkung (310) auf ein biologisches System, umfassend die folgenden Schritte:

a) Bereitstellung mindestens eines Profils (124) des vorgegebenen Effektors (120); b) Vergleich mindestens eines Werts mindestens eines Biomarkers (122) des Profils (124), vorzugsweise mehrerer oder aller Biomarker (122) des Profils (124), mit mindestens einer Signifikanzschwelle zur Ermittlung, ob der Biomarker (122) signifikant ist;

c) Zusammenfassen signifikanter Biomarker (122) des Profils (124) zu einem Pattern (130).

Verfahren nach dem vorhergehenden Anspruch, weiterhin umfassend die folgenden Schritte:

d) Bereitstellen einer Datenbank (1 16), in welcher zu einer Mehrzahl weiterer Effektoren (120) Profile (124) hinterlegt sind;

e) Erstellung mindestens eines weiteren Patterns (130) mindestens eines weiteren Effektors (120) der Datenbank (116).

Verfahren nach dem vorhergehenden Anspruch, weiterhin umfassend den folgenden Schritt:

f) das in Verfahrensschritt e) erstellte mindestens eine weitere Pattern (130) wird mit dem in Verfahrensschritt c) erstellten Pattern (130) verglichen.

g) Überprüfung, ob der mindestens eine weitere Effektor (120) mindestens eine bekannte Wirkung (310) aufweist;

h) Vergleich der mindestens einen bekannten Wirkung (310) mit der zuvor bestimmten bestimmbaren Wirkung (310) des vorgegebenen Effektors (120).

i) wenn in Verfahrensschritt f) eine zumindest teilweise Übereinstimmung der Pattern (130) festgestellt wird, führe folgenden Schritt durch: i1) wenn in Verfahrensschritt h) keine Übereinstimmung festgestellt wird: Veränderung der Signifikanzschwelle, insbesondere Erhöhung der Signifikanzschwelle und Wiederholung zumindest der Verfahrensschritte b) und c).

6. Verfahren nach dem vorhergehenden Anspruch, wobei die Verfahrensschritte i) und i1) mit einer schrittweisen Erhöhung der Signifikanzschwelle wiederholt durchgeführt werden.

7. Verfahren nach einem der drei vorhergehenden Ansprüche, weiterhin umfassend den folgenden Schritt:

j) wenn in Verfahrensschritt f) keine Übereinstimmung der Pattern (130) festgestellt wird, führe folgenden Schritt durch:

j1) wenn in Verfahrensschritt h) Übereinstimmung festgestellt wird: Veränderung der

Signifikanzschwelle, insbesondere Erniedrigung der Signifikanzschwelle, und

Wiederholung zumindest der Verfahrensschritte b) und c).

8. Verfahren nach dem vorhergehenden Anspruch, wobei die Verfahrensschritte j) und j1) mit einer schrittweisen Erniedrigung der Signifikanzschwelle wiederholt durchgeführt werden.

9. Verfahren zur Erstellung einer Effektorenklasse (220) zu einer vorgegebenen Wirkung (310) oder Gruppe von Wirkungen (310), umfassend die folgenden Schritte

A) Vorgabe mindestens eines Effektors (120), welcher mutmaßlich der Effektorenklasse (220) zuzuordnen ist und Zuordnung zu der Effektorenklasse (220);

B) Erstellen oder Aktualisieren mindestens eines Patterns (130) des mindestens einen Effektors (120), insbesondere nach einem Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 8;

C) Bereitstellen einer Datenbank (1 16), in welcher zu einer Mehrzahl von weiteren Effektoren (120) Profile (124) hinterlegt sind;

D) Suche nach Effektoren (120) mit gleichen oder ähnlichen Profilen (124) in der Datenbank (1 16);

E) Zuordnen der in Schritt D) ermittelten Effektoren (120) zu der Effektorenklasse (220).

10. Verfahren nach dem vorhergehenden Anspruch, wobei alle oder mindestens einer der Schritte B) bis E) wiederholt durchgeführt werden.

1 1 . Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei in Schritt A) ein Expertenwissen herangezogen wird.

12. Verfahren zur Identifikation mindestens einer Wirkung (310) eines vorgegebenen Ef- fektors (120), umfassend die folgenden Schritte:

i) Erstellen mindestens einer Effektorenklasse (220) zu mindestens einer bekannten Wirkung (310), insbesondere nach einem Verfahren gemäß einem der Ansprüche 9 bis 11 ;

ii) Erstellen mindestens eines Patterns (130) des vorgegebenen Effektors (120), insbesondere nach einem Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 8;

iii) Vergleich des in Schritt ii) erstellten Patterns (130) mit dem Pattern (130) der in Schritt i) erstellten Effektorenklasse (220).

13. Verfahren nach dem vorhergehenden Anspruch, wobei, wenn in Schritt iii) eine Über- einstimmung oder eine Ähnlichkeit festgestellt wird, die bekannte Wirkung (310) der

Effektorenklasse (220) mit der zu ermittelnden Wirkung (310) des vorgegebenen Effektors (120) gleichgesetzt wird.

14. Verfahren zur Identifikation mindestens einer Wirkung (310) eines vorgegebenen Ef- fektors (120), umfassend die folgenden Schritte:

I) Erstellen mindestens eines Patterns (130) des vorgegebenen Effektors (120), insbesondere nach einem Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 8;

II) Bereitstellen einer Datenbank (1 16), in welcher zu einer Mehrzahl weiterer Effektoren (120) Profile (124) hinterlegt sind;

III) Suche in der Datenbank (1 16) nach Effektoren (120) mit zu dem in Schritt I) erstellten Pattern (130) ähnlichem oder identischem Pattern (130);

IV) Überprüfen, ob die in Schritt III) ermittelten Effektoren (120) mindestens eine bekannte Wirkung (310) aufweisen;

V) wenn in Schritt IV) eine bekannte Wirkung (310) festgestellt wird, Gleichsetzen der Wirkung (310) des vorgegebenen Effektors (120) mit der bekannten Wirkung

(310).

15. Computerprogramm mit Programmcode zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Verfahrensansprüche, wenn das Programm in einem Computer ausgeführt wird.

16. Computerprogramm nach dem vorhergehenden Anspruch, gespeichert auf einem maschinenlesbaren Träger.

17. Computer, eingerichtet zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Verfahrensansprüche.

18. Datenträger, auf dem eine Datenstruktur gespeichert ist, die nach einem Laden in einen Arbeits- und/oder Hauptspeicher eines Computers oder Computer-Netzwerkes das Verfahren nach einem der vorhergehenden Verfahrensansprüche ausführt.