RU2015131009A - Оценка активности путей клеточной сигнализации с помощью линейной комбинации(ий) экспрессий генов-мишеней - Google Patents

Оценка активности путей клеточной сигнализации с помощью линейной комбинации(ий) экспрессий генов-мишеней Download PDF

Info

Publication number
RU2015131009A
RU2015131009A RU2015131009A RU2015131009A RU2015131009A RU 2015131009 A RU2015131009 A RU 2015131009A RU 2015131009 A RU2015131009 A RU 2015131009A RU 2015131009 A RU2015131009 A RU 2015131009A RU 2015131009 A RU2015131009 A RU 2015131009A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
pathway
target genes
medical subject
tissue
cells
Prior art date
Application number
RU2015131009A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2721130C2 (ru
Inventor
ОЙЕН Хендрик Ян ВАН
Вильхельмус Франсискус Йоханнес ВЕРХАГ
ДЕ ВИЛ Пауль Арнольд ВАН
Original Assignee
Конинклейке Филипс Н.В.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Конинклейке Филипс Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Н.В.
Publication of RU2015131009A publication Critical patent/RU2015131009A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2721130C2 publication Critical patent/RU2721130C2/ru

Links

Classifications

    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
    • C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
    • C12Q1/6886—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material for cancer
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/04—Inference or reasoning models
    • G06N5/048—Fuzzy inferencing
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B25/00—ICT specially adapted for hybridisation; ICT specially adapted for gene or protein expression
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B25/00—ICT specially adapted for hybridisation; ICT specially adapted for gene or protein expression
    • G16B25/10—Gene or protein expression profiling; Expression-ratio estimation or normalisation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B5/00—ICT specially adapted for modelling or simulations in systems biology, e.g. gene-regulatory networks, protein interaction networks or metabolic networks
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/106—Pharmacogenomics, i.e. genetic variability in individual responses to drugs and drug metabolism
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/118—Prognosis of disease development
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/158—Expression markers
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/16—Primer sets for multiplex assays
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Oncology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)

Claims (70)

1. Способ, включающий:
- выведение заключения относительно активности пути клеточной сигнализации в ткани и/или клетках медицинского субъекта на основании по меньшей мере уровней (20) экспрессии одного или нескольких генов-мишеней пути клеточной сигнализации, измеренных в извлеченном образце ткани и/или клеток медицинского субъекта, причем данное выведение заключения содержит:
определение уровня (46) элемента фактора транскрипции (TF) в извлеченном образце ткани и/или клеток медицинского субъекта, причем элемент TF управляет транскрипцией данных одного или нескольких генов-мишеней пути клеточной сигнализации, причем данное определение основано по меньшей мере частично на оценивании математической модели (40-1,...,40-3), связывающей уровни экспрессии данных одного или нескольких генов-мишеней пути клеточной сигнализации с уровнем элемента TF, причем модель основана по меньшей мере частично на одной или нескольких линейных комбинациях уровней экспрессии данных одного или нескольких генов-мишеней; и
выведение заключения относительно активности пути клеточной сигнализации в ткани и/или клетках медицинского субъекта на основании определенного уровня элемента TF в извлеченном образце ткани и/или клеток медицинского субъекта; и
- определение того, функционирует ли путь клеточной сигнализации аномально в ткани и/или клетках медицинского субъекта, на основании выведенной активности пути клеточной сигнализации в ткани и/или клетках медицинского субъекта;
причем данное выведение заключения выполняется устройством (12) цифровой обработки с использованием модели пути клеточной сигнализации.
2. Способ по п. 1, в котором для каждого из одного или более генов-мишеней предусмотрены один или более уровней экспрессии, измеренных в извлеченном образце ткани и/или клеток медицинского субъекта, и в котором одна или более линейных комбинаций содержат линейную комбинацию всех уровней экспрессии из одного или нескольких уровней экспрессии, предусмотренных для данных одного или нескольких генов-мишеней.
3. Способ по п. 1, в котором для каждого из одного или более генов-мишеней предусмотрены один или несколько уровней экспрессии, измеренных в извлеченном образце ткани и/или клеток медицинского субъекта, и в котором одна или несколько линейных комбинаций содержат линейную комбинацию, включающую для каждого из одного или нескольких генов-мишеней весовой член, причем каждый весовой член основан только на одном уровне экспрессии из одного или нескольких уровней экспрессии, предусмотренных для соответствующего гена-мишени.
4. Способ по п. 1, в котором для каждого из одного или более генов-мишеней предусмотрены один или более уровней экспрессии, измеренных в извлеченном образце ткани и/или клеток медицинского субъекта, причем одна или более линейных комбинаций содержат для каждого из одного или более генов-мишеней первую линейную комбинацию всех уровней экспрессии из одного или нескольких уровней экспрессии, предусмотренных для соответствующего гена-мишени, и в котором модель дополнительно основана по меньшей мере частично на дополнительной линейной комбинации, включающей в себя для каждого из одного или нескольких генов-мишеней весовой член, причем каждый весовой член основан на первой линейной комбинации для соответствующего гена-мишени.
5. Способ по любому из пп. 1-4, в котором путь клеточной сигнализации содержит путь Wnt, путь ER, путь AR или путь HH.
6. Способ по п. 5, в котором выведение заключения содержит:
выведение заключения относительно активности пути Wnt в ткани и/или клетках медицинского субъекта на основании по меньшей мере уровней (20) экспрессии, измеренных в извлеченном образце ткани и/или клеток медицинского субъекта, одного или нескольких, предпочтительно по меньшей мере трех, генов-мишеней пути Wnt, выбранных из группы, содержащей: KIAA1199, AXIN2, RNF43, TBX3, TDGF1, SOX9, ASCL2, IL8, SP5, ZNRF3, KLF6, CCND1, DEFA6 и FZD7.
7. Способ по п. 5, в котором выведение заключения содержит:
выведение заключения относительно активности пути ER в ткани и/или клетках медицинского субъекта на основании по меньшей мере уровней (20) экспрессии, измеренных в извлеченном образце ткани и/или клеток медицинского субъекта, одного или нескольких, предпочтительно по меньшей мере трех, генов-мишеней пути ER, выбранных из группы, содержащей: CDH26, SGK3, PGR, GREB1, CA12, XBP1, CELSR2, WISP2, DSCAM, ERBB2, CTSD, TFF1 и NRIP1.
8. Способ по п. 5, в котором выведение заключения содержит:
выведение заключения относительно активности пути HH в ткани и/или клетках медицинского субъекта на основании по меньшей мере уровней (20) экспрессии, измеренных в извлеченном образце ткани и/или клеток медицинского субъекта, одного или нескольких, предпочтительно по меньшей мере трех, генов-мишеней пути HH, выбранных из группы, содержащей: GLI1, PTCH1, PTCH2, IGFBP6, SPP1, CCND2, FST, FOXL1, CFLAR, TSC22D1, RAB34, S100A9, S100A7, MYCN, FOXM1, GLI3, TCEA2, FYN и CTSL1.
9. Способ по п. 5, в котором выведение заключения содержит:
выведение заключения относительно активности пути AR в ткани и/или клетках медицинского субъекта на основании по меньшей мере уровней (20) экспрессии, измеренных в извлеченном образце ткани и/или клеток медицинского субъекта, одного или нескольких, предпочтительно по меньшей мере трех, генов-мишеней пути AR, выбранных из группы, содержащей: KLK2, PMEPA1, TMPRSS2, NKX3_1, ABCC4, KLK3, FKBP5, ELL2, UGT2B15, DHCR24, PPAP2A, NDRG1, LRIG1, CREB3L4, LCP1, GUCY1A3, AR и EAF2.
10. Способ по п. 6, в котором выведение заключения дополнительно основано на уровнях (20) экспрессии, измеренных в извлеченном образце ткани и/или клеток медицинского субъекта, по меньшей мере одного гена-мишени пути Wnt, выбранного из группы, содержащей: NKD1, OAT, FAT1, LEF1, GLUL, REG1B, TCF7L2, COL18A1, BMP7, SLC1A2, ADRA2C, PPARG, DKK1, HNF1A и LECT2.
11. Способ по п. 7, в котором выведение заключения дополнительно основано на уровнях (20) экспрессии, измеренных в извлеченном образце ткани и/или клеток медицинского субъекта, по меньшей мере одного гена-мишени пути ER, выбранного из группы, одержащей: AP1B1, ATP5J, COL18A1, COX7A2L, EBAG9, сESR1, HSPB1, IGFBP4, KRT19, MYC, NDUFV3, PISD, PRDM15, PTMA, RARA, SOD1 и TRIM25.
12. Способ по п. 8, в котором выведение заключения дополнительно основано на уровнях (20) экспрессии, измеренных в извлеченном образце ткани и/или клеток медицинского субъекта, по меньшей мере одного гена-мишени пути HH, выбранного из группы, содержащей: BCL2, FOXA2, FOXF1, H19, HHIP, IL1R2, JAG2, JUP, MIF, MYLK, NKX2.2, NKX2.8, PITRM1 и TOM1.
13. Способ по п. 9, в котором выведение заключения дополнительно основано на уровнях (20) экспрессии, измеренных в извлеченном образце ткани и/или клеток медицинского субъекта, по меньшей мере одного гена-мишени пути AR, выбранного из группы, содержащей: APP, NTS, PLAU, CDKN1A, DRG1, FGF8, IGF1, PRKACB, PTPN1, SGK1 и TACC2.
14. Способ по любому из пп. 1-4 или 6-13, дополнительно включающий:
рекомендацию назначения лекарственного средства для медицинского субъекта, которое корректирует аномальное функционирование пути клеточной сигнализации;
причем данную рекомендацию осуществляют, только если на основании выведенной активности пути клеточной сигнализации определено, что путь клеточной сигнализации функционирует аномально в ткани и/или клетках медицинского субъекта.
15. Способ по любому из пп. 1-4 или 6-13, причем данный способ применяют в по меньшей мере одном из следующих видов деятельности:
диагностике на основании выведенной активности пути клеточной сигнализации в ткани и/или клетках медицинского субъекта;
прогнозировании на основании выведенной активности пути клеточной сигнализации в ткани и/или клетках медицинского субъекта;
назначении лекарственных средств на основании выведенной активности пути клеточной сигнализации в ткани и/или клетках медицинского субъекта;
предсказании эффективности лекарственных средств на основании выведенной активности пути клеточной сигнализации в ткани и/или клетках медицинского субъекта;
предсказании нежелательных явлений на основании выведенной активности пути клеточной сигнализации в ткани и/или клетках медицинского субъекта;
мониторинге эффективности лекарственных средств;
разработке лекарственных средств;
разработке анализов;
исследовании путей;
стадировании рака;
включении медицинского субъекта в клиническое исследование на основании выведенной активности пути клеточной сигнализации в ткани и/или клетках медицинского субъекта;
выборе последующего теста, подлежащего выполнению, и
выборе сопровождающих диагностических тестов.
16. Способ по любому из пп. 1-4 или 6-13, включающий:
выведение заключения относительно активности пути Wnt в ткани и/или клетках медицинского субъекта на основании по меньшей мере уровней (20) экспрессии двух, трех или более генов-мишеней набора генов-мишеней пути Wnt, измеренных в извлеченном образце ткани и/или клеток медицинского субъекта,
и/или
выведение заключения относительно активности пути ER в ткани и/или клетках медицинского субъекта на основании по меньшей мере уровней (20) экспрессии двух, трех или более генов-мишеней набора генов-мишеней пути ER, измеренных в извлеченном образце ткани и/или клеток медицинского субъекта,
и/или
выведение заключения относительно активности пути HH в ткани и/или клетках медицинского субъекта на основании по меньшей мере уровней (20) экспрессии двух, трех или более генов-мишеней набора генов-мишеней пути HH, измеренных в извлеченном образце ткани и/или клеток медицинского субъекта,
и/или
выведение заключения относительно активности пути AR в ткани и/или клетках медицинского субъекта на основании по меньшей мере уровней (20) экспрессии двух, трех или более генов-мишеней набора генов-мишеней пути AR, измеренных в извлеченном образце ткани и/или клеток медицинского субъекта.
17. Способ по п. 16, в котором
набор генов-мишеней пути Wnt включает по меньшей мере девять, предпочтительно все гены-мишени, выбранные из группы, содержащей: KIAA1199, AXIN2, RNF43, TBX3, TDGF1, SOX9, ASCL2, IL8, SP5, ZNRF3, KLF6, CCND1, DEFA6 и FZD7,
и/или
набор генов-мишеней пути ER включает по меньшей мере девять, предпочтительно все гены-мишени, выбранные из группы, содержащей: CDH26, SGK3, PGR, GREB1, CA12, XBP1, CELSR2, WISP2, DSCAM, ERBB2, CTSD, TFF1 и NRIP1,
и/или
набор генов-мишеней пути HH включает по меньшей мере девять, предпочтительно все гены-мишени, выбранные из группы, содержащей: GLI1, PTCH1, PTCH2, IGFBP6, SPP1, CCND2, FST, FOXL1, CFLAR, TSC22D1, RAB34, S100A9, S100A7, MYCN, FOXM1, GLI3, TCEA2, FYN и CTSL1,
и/или
набор генов-мишеней пути AR включает по меньшей мере девять, предпочтительно все гены-мишени, выбранные из группы, содержащей: KLK2, PMEPA1, TMPRSS2, NKX3_1, ABCC4, KLK3, FKBP5, ELL2, UGT2B15, DHCR24, PPAP2A, NDRG1, LRIG1, CREB3L4, LCP1, GUCY1A3, AR и EAF2.
18. Способ по п. 17, в котором
набор генов-мишеней пути Wnt дополнительно включает по меньшей мере один ген-мишень, выбранный из группы, содержащей: NKD1, OAT, FAT1, LEF1, GLUL, REG1B, TCF7L2, COL18A1, BMP7, SLC1A2, ADRA2C, PPARG, DKK1, HNF1A, и LECT2,
и/или
набор генов-мишеней пути ER дополнительно включает по меньшей мере один ген-мишень, выбранный из группы, содержащей: AP1B1, ATP5J, COL18A1, COX7A2L, EBAG9, ESR1, HSPB1, IGFBP4, KRT19, MYC, NDUFV3, PISD, PRDM15, PTMA, RARA, SOD1 и TRIM25,
и/или
набор генов-мишеней пути HH дополнительно включает по меньшей мере один ген-мишень, выбранный из группы, содержащей: BCL2, FOXA2, FOXF1, H19, HHIP, IL1R2, JAG2, JUP, MIF, MYLK, NKX2.2, NKX2.8, PITRM1 и TOM1,
и/или
набор генов-мишеней пути AR дополнительно включает по меньшей мере один ген-мишень, выбранный из группы, содержащей: APP, NTS, PLAU, CDKN1A, DRG1, FGF8, IGF1, PRKACB, PTPN1, SGK1 и TACC2.
19. Устройство, содержащее цифровой процессор (12), выполненный с возможностью осуществления способа по любому из пп. 1-18.
20. Энергонезависимая среда для хранения, хранящая инструкции, которые могут быть выполнены с помощью устройства (12) цифровой обработки для осуществления способа по любому из пп. 1-18.
21. Продукт для определения уровней экспрессии одного или нескольких генов-мишеней по любому из пп. 5-13 и 16-18.
22. Продукт по п. 21, содержащий праймеры и/или зонды для определения уровней экспрессии одного или нескольких генов-мишеней.
23. Продукт по п. 21 или 22, причем данный продукт представляет собой набор или микроматрицу.
24. Продукт по п. 23, в котором набор представляет собой набор для ПЦР, предпочтительно набор для кПЦР, набор для секвенирования РНК или набор микроматриц.
25. Продукт по любому из пп. 21, 22 или 24, причем данный продукт предназначен для применения при выведении заключения относительно активности пути клеточной сигнализации.
RU2015131009A 2012-12-26 2013-12-18 Оценка активности путей клеточной сигнализации с помощью линейной комбинации(ий) экспрессий генов-мишеней RU2721130C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201261745839P 2012-12-26 2012-12-26
US61/745,839 2012-12-26
PCT/IB2013/061066 WO2014102668A2 (en) 2012-12-26 2013-12-18 Assessment of cellular signaling pathway activity using linear combination(s) of target gene expressions;

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2015131009A true RU2015131009A (ru) 2017-01-30
RU2721130C2 RU2721130C2 (ru) 2020-05-18

Family

ID=50156797

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2015131009A RU2721130C2 (ru) 2012-12-26 2013-12-18 Оценка активности путей клеточной сигнализации с помощью линейной комбинации(ий) экспрессий генов-мишеней

Country Status (13)

Country Link
US (2) US11306360B2 (ru)
EP (1) EP2938745B1 (ru)
JP (2) JP6449779B2 (ru)
KR (1) KR102279844B1 (ru)
CN (2) CN105074005A (ru)
AU (2) AU2013368945B2 (ru)
BR (1) BR112015015131A2 (ru)
CA (1) CA2896414C (ru)
DK (1) DK2938745T3 (ru)
ES (1) ES2878196T3 (ru)
MX (1) MX2015008177A (ru)
RU (1) RU2721130C2 (ru)
WO (1) WO2014102668A2 (ru)

Families Citing this family (41)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI648273B (zh) 2013-02-15 2019-01-21 英商葛蘭素史克智慧財產發展有限公司 作為激酶抑制劑之雜環醯胺類（三）
RU2718647C2 (ru) 2013-04-26 2020-04-10 Конинклейке Филипс Н.В. Медицинский прогноз и предсказание результатов лечения, используя активности множества клеточных сигнальных путей
CA2923092C (en) 2014-01-03 2019-12-17 Koninklijke Philips N.V. Assessment of the pi3k cellular signaling pathway activity using mathematical modelling of target gene expression
EP3210142B1 (en) 2014-10-24 2020-09-16 Koninklijke Philips N.V. Assessment of tgf-cellular signaling pathway activity using mathematical modelling of target gene expression
US11610644B2 (en) 2014-10-24 2023-03-21 Koninklijke Philips N.V. Superior bioinformatics process for identifying at risk subject populations
JP7065609B6 (ja) 2014-10-24 2022-06-06 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 複数の細胞シグナル伝達経路活性を用いる治療応答の医学的予後及び予測
DK3334837T3 (da) * 2015-08-14 2021-02-15 Koninklijke Philips Nv Vurdering af nfkb-cellulær signaleringsvejaktivitet under anvendelse af matematisk modellering af målgenekspression
RU2019100441A (ru) * 2016-06-13 2020-07-14 Конинклейке Филипс Н.В. Способ логического вывода об активности транскрипционного фактора пути сигнальной трансдукции у субъекта
JP2020506450A (ja) * 2016-11-17 2020-02-27 ナントバイオ，インコーポレイテッド 推論された抗がんパスウェイの検証
EP3544993A1 (en) 2016-11-25 2019-10-02 Koninklijke Philips N.V. Method to distinguish tumor suppressive foxo activity from oxidative stress
EP3431582A1 (en) 2017-07-18 2019-01-23 Koninklijke Philips N.V. Cell culturing materials
CN111587293A (zh) 2017-10-02 2020-08-25 皇家飞利浦有限公司 确定免疫细胞类型和免疫应答的功能状态
EP3462349A1 (en) 2017-10-02 2019-04-03 Koninklijke Philips N.V. Assessment of notch cellular signaling pathway activity using mathematical modelling of target gene expression
EP3461916A1 (en) 2017-10-02 2019-04-03 Koninklijke Philips N.V. Assessment of jak-stat3 cellular signaling pathway activity using mathematical modelling of target gene expression
EP3461915A1 (en) 2017-10-02 2019-04-03 Koninklijke Philips N.V. Assessment of jak-stat1/2 cellular signaling pathway activity using mathematical modelling of target gene expression
EP3502279A1 (en) 2017-12-20 2019-06-26 Koninklijke Philips N.V. Assessment of mapk-ap 1 cellular signaling pathway activity using mathematical modelling of target gene expression
CN108187050A (zh) * 2018-01-18 2018-06-22 石河子大学 抑制食管癌细胞增殖的药物
CA3109090A1 (en) 2018-08-17 2020-02-20 F. Hoffmann-La Roche Ag Diagnostic and therapeutic methods for the treatment of breast cancer
WO2020225155A1 (en) 2019-05-03 2020-11-12 Koninklijke Philips N.V. Methods of prognosis in high-grade serous ovarian cancer
EP3812474A1 (en) 2019-10-22 2021-04-28 Koninklijke Philips N.V. Methods of prognosis in high-grade serous ovarian cancer
EP3739588A1 (en) 2019-05-13 2020-11-18 Koninklijke Philips N.V. Assessment of multiple signaling pathway activity score in airway epithelial cells to predict airway epithelial abnormality and airway cancer risk
EP3822368A1 (en) 2019-11-14 2021-05-19 Koninklijke Philips N.V. Assessment of pr cellular signaling pathway activity using mathematical modelling of target gene expression
EP3835433A1 (en) 2019-12-12 2021-06-16 Koninklijke Philips N.V. Notch signaling pathway activity as prognostic marker in bladder cancer
CN111166884B (zh) * 2020-01-15 2021-12-03 广州中医药大学第一附属医院 Foxf1基因在制备用于骨质疏松症药物中的应用
EP3882363A1 (en) 2020-03-17 2021-09-22 Koninklijke Philips N.V. Prognostic pathways for high risk sepsis patients
EP3978628A1 (en) 2020-10-01 2022-04-06 Koninklijke Philips N.V. Prognostic pathways for viral infections
US20230223108A1 (en) 2020-04-16 2023-07-13 Innosign B.V. Prognostic pathways for viral infections
EP3940704A1 (en) 2020-07-14 2022-01-19 Koninklijke Philips N.V. Method for determining the differentiation state of a stem cell
EP3960875A1 (en) 2020-08-28 2022-03-02 Koninklijke Philips N.V. Pcr method and kit for determining pathway activity
EP3965119A1 (en) 2020-09-04 2022-03-09 Koninklijke Philips N.V. Methods for estimating heterogeneity of a tumour based on values for two or more genome mutation and/or gene expression related parameter, as well as corresponding devices
EP3974540A1 (en) 2020-09-25 2022-03-30 Koninklijke Philips N.V. Method for predicting immunotherapy resistance
EP4015651A1 (en) 2020-12-17 2022-06-22 Koninklijke Philips N.V. Treatment prediction and effectiveness of anti-tnf alpha treatment in ibd patients
CN112466403B (zh) * 2020-12-31 2022-06-14 广州基迪奥生物科技有限公司 一种细胞通讯分析方法及系统
EP4039825A1 (en) 2021-02-09 2022-08-10 Koninklijke Philips N.V. Comparison and standardization of cell and tissue culture
EP4305206A1 (en) 2021-03-11 2024-01-17 Koninklijke Philips N.V. Prognostic pathways for high risk sepsis patients
CN114015709B (zh) * 2021-11-04 2023-04-25 塔里木大学 绵羊ctsd基因在调控初情期启动中的应用
WO2023084039A1 (en) 2021-11-15 2023-05-19 Innosign B.V. Assessment of gr cellular signaling pathway activity using mathematical modelling of target gene expression
CN114703227B (zh) * 2022-01-27 2023-11-10 中国科学院生态环境研究中心 基于MCF-7细胞系构建的RARα效应物体外筛选方法
US20230281310A1 (en) * 2022-03-01 2023-09-07 Meta Plataforms, Inc. Systems and methods of uncertainty-aware self-supervised-learning for malware and threat detection
CN114959057B (zh) * 2022-05-25 2024-06-21 山西农业大学 与猪骨骼肌卫星细胞增殖相关的circRNA及其应用
WO2024033063A1 (en) 2022-08-12 2024-02-15 Innosign B.V. Prediction and monitoring of immunotherapy in cancer

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2003260973A1 (en) * 2002-09-05 2004-03-29 Toolgen, Inc. Bioinformatics analysis of cellular effects of artificial transcription factors
WO2005029067A2 (en) * 2003-09-24 2005-03-31 Oncotherapy Science, Inc. Method of diagnosing breast cancer
WO2005055113A2 (en) * 2003-11-26 2005-06-16 Genstruct, Inc. System, method and apparatus for causal implication analysis in biological networks
CN101194260A (zh) * 2005-01-24 2008-06-04 利兰·斯坦福青年大学托管委员会 使用贝叶斯网络建立细胞信号传导系统模型的方法
EP2027549A2 (en) * 2006-05-17 2009-02-25 The Trustees Of Boston University Method to determine transcriptional regulation pathways in organisms
WO2008033571A2 (en) * 2006-09-15 2008-03-20 Memorial Sloan Kettering Cancer Center Methods of diagnosing, treating, or preventing plasma cell disorders
US7629125B2 (en) * 2006-11-16 2009-12-08 General Electric Company Sequential analysis of biological samples
ES2535005T3 (es) * 2006-12-22 2015-05-04 Nanopharmaceuticals Llc Formulaciones de nanopartículas y de polímeros para análogos, antagonistas y formulaciones de la hormona tiroidea, y usos de los mismos
KR20100089869A (ko) * 2007-11-05 2010-08-12 노파르티스 아게 Ｗｎｔ 활성화의 측정 및 ｗｎｔ-관련 암의 치료를 위한 방법 및 조성물
US8483970B2 (en) * 2008-09-29 2013-07-09 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Method for identifying aQTL regions whose genotype modulates transcription factor activity
US10192641B2 (en) 2010-04-29 2019-01-29 The Regents Of The University Of California Method of generating a dynamic pathway map
CA3007713C (en) 2010-04-29 2020-05-26 The Regents Of The University Of California Pathway recognition algorithm using data integration on genomic models (paradigm)
EP2663323B1 (en) * 2011-01-14 2017-08-16 The General Hospital Corporation Methods targeting mir-128 for regulating cholesterol/lipid metabolism
WO2012147016A1 (en) 2011-04-26 2012-11-01 Koninklijke Philips Electronics N.V. Diagnostic brain imaging
EP2549399A1 (en) 2011-07-19 2013-01-23 Koninklijke Philips Electronics N.V. Assessment of Wnt pathway activity using probabilistic modeling of target gene expression

Also Published As

Publication number Publication date
WO2014102668A2 (en) 2014-07-03
WO2014102668A3 (en) 2014-08-21
AU2013368945A1 (en) 2015-08-13
CN111961726A (zh) 2020-11-20
AU2013368945B2 (en) 2020-01-23
CA2896414C (en) 2023-06-20
CA2896414A1 (en) 2014-07-03
JP6449779B2 (ja) 2019-01-09
AU2020202706A1 (en) 2020-05-14
MX2015008177A (es) 2015-09-16
JP2016509472A (ja) 2016-03-31
BR112015015131A2 (pt) 2017-07-11
EP2938745A2 (en) 2015-11-04
CN105074005A (zh) 2015-11-18
US20230030858A1 (en) 2023-02-02
JP6721665B2 (ja) 2020-07-15
DK2938745T3 (da) 2020-11-30
KR102279844B1 (ko) 2021-07-21
ES2878196T3 (es) 2021-11-18
JP2019076096A (ja) 2019-05-23
US20150347672A1 (en) 2015-12-03
RU2721130C2 (ru) 2020-05-18
KR20150100896A (ko) 2015-09-02
EP2938745B1 (en) 2020-10-07
US11306360B2 (en) 2022-04-19
AU2020202706B2 (en) 2022-06-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2015131009A (ru) Оценка активности путей клеточной сигнализации с помощью линейной комбинации(ий) экспрессий генов-мишеней
JP2016509472A5 (ru)
RU2015150464A (ru) Медицинский прогноз и предсказание результатов лечения, используя активности множества клеточных сигнальных путей
ES2837437T3 (es) Usos diagnósticos, pronósticos y terapéuticos de ARN largos no codificantes para cardiopatías y medicina regenerativa
Ahmetov et al. Genes and athletic performance: an update
Herrera et al. Global microRNA expression profiles in insulin target tissues in a spontaneous rat model of type 2 diabetes
RU2014106026A (ru) Оценка активности клеточных сигнальных путей с применением вероятностного моделирования экспрессии целевых генов
Vacchi-Suzzi et al. Heart structure-specific transcriptomic atlas reveals conserved microRNA-mRNA interactions
Faulkner Retrotransposons: mobile and mutagenic from conception to death
US20130225440A1 (en) Compositions and Methods Useful for the Treatment and Diagnosis of Inflammatory Bowel Disease
Zhao et al. Genome-wide DNA methylation analysis in permanent atrial fibrillation
Glinskii et al. Identification of intergenic trans-regulatory RNAs containing a disease-linked SNP sequence and targeting cell cycle progression/differentiation pathways in multiple common human disorders
EP2596128A2 (en) Multiple input biologic classifier circuits for cells
Barrey et al. Muscular microRNA expressions in healthy and myopathic horses suffering from polysaccharide storage myopathy or recurrent exertional rhabdomyolysis
WO2009105590A2 (en) Identification of pediatric onset inflammatory bowel disease loci and methods of use thereof for the diagnosis and treatment of the same
JP2008514925A5 (ru)
ES2663134T3 (es) Métodos de selección de ovocitos competentes y embriones competentes con un alto potencial para un resultado de embarazo
Lamon et al. MicroRNA expression patterns in post-natal mouse skeletal muscle development
Ahanda et al. Impact of the genetic background on the composition of the chicken plasma MiRNome in response to a stress
Abu-Halima et al. Insights from circulating microRNAs in cardiovascular entities in turner syndrome patients
CN109913458A (zh) circRNA及其在检测缺氧缺血性脑损伤中的应用
Balasubramaniyan et al. Up‐regulation of miR‐let7a‐5p Leads to Decreased Expression of ABCC2 in Obstructive Cholestasis
Kmecova et al. Disease severity–related alterations of cardiac microRNAs in experimental pulmonary hypertension
CA2773411A1 (en) Microrna expression signature in peripheral blood of patients affected by hepatocarcinoma or hepatic cirrhosis and uses thereof
Yu et al. Tbx15/18/22 shares a binding site with Tbx6-rb to maintain expression of a muscle structural gene in ascidian late embryos