用于診斷和治療廣泛性發(fā)育障礙的組合物和方法
【專利摘要】描述了治療和診斷人類廣泛性發(fā)育障礙的方法。
【專利說明】用于診斷和治療廣泛性發(fā)育障礙的組合物和方法
[0001] 相關(guān)申請的相互參引
[0002] 本申請要求2012年3月5日提交的序列號為No. 61/606935、名稱為"用于診斷和 治療廣泛性發(fā)育障礙的組合物和方法"的美國臨時申請的優(yōu)先權(quán)，其全部內(nèi)容通過引證納 入本文。
[0003] 序列表
[0004] 本申請包含已通過EFC-Web以ASCII形式提交的序列表，該序列表全文引證在本 文中。所述ASCII復制件產(chǎn)生于2013年2月28日，名稱為119992-05920_SL.txt，大小為 1，144,066 字節(jié)。
【背景技術(shù)】
[0005] 廣泛性發(fā)育障礙是一種重要的公眾健康問題。尤其是自閉癥譜系障礙，例如自閉 癥和艾斯伯格癥候群，它們是始于童年早期的令人虛弱的流行病，需要有效的治療。該障礙 具有未被理解的復雜病因。
[0006] 自閉癥譜系障礙是高度遺傳的，但環(huán)境因素也起到了重要的作用。同卵雙胞胎的 同病率約為90%，異卵雙胞胎約10%。與自閉癥譜系障礙相關(guān)的具體基因已被確定；然 而，自閉癥譜系障礙僅有約10-15 %與已知的遺傳易感性有關(guān)（Levy，S.E.等人，Lancet 374 (9701) : 1627-1638 (2010)，在下文中稱作Levy等人）。此外，這些遺傳易感性中沒有一 個在廣泛性發(fā)育障礙的發(fā)展中是特異的。
[0007] 在自閉癥譜系障礙中已觀察到各種神經(jīng)生物學異常。這些疾病的特點是大頭畸 形；皮質(zhì)白質(zhì)增生和額葉、顳葉和邊緣結(jié)構(gòu)（如杏仁核）的異常生長形式；以及皮質(zhì)微柱 (Cortical minicolumn)和小腦的細胞結(jié)構(gòu)異常。最近的研究結(jié)果表明，自閉癥患者的大腦 表現(xiàn)出參與細胞凋亡和正常層疊及維護大腦突觸可塑性的該蛋白的失調(diào)。
[0008] 現(xiàn)有技術(shù)中存在對治療、預防、減少、診斷和預測廣泛性發(fā)育障礙的方法的需要。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0009] 本發(fā)明是基于，至少部分地基于以下發(fā)現(xiàn)：與正常的對比細胞，例如來自未患有自 閉癥或阿爾茨海默病的受試者的細胞（例如來自受試者的未患自閉癥或阿爾茨海默病的 兄弟姐妹或雙親的細胞）相比，在表2-6中列出的蛋白質(zhì)在獲自患有自閉癥或阿爾茨海默 病受試者的細胞中被調(diào)節(jié)，例如，上調(diào)或下調(diào)。因此，本發(fā)明提供了用于治療、緩解癥狀、抑 制進展、預防、診斷、或預測具有在表2-6中列出的一個或多個蛋白質(zhì)的受試者的廣泛性發(fā) 育障礙的方法。
[0010] 具體而言，本發(fā)明的一個方面提供評估個體是否患有廣泛性發(fā)育障礙的方法，該 方法包括：（1)確定表2-6中所列的一種或多種標志物在從受試者獲得的生物學樣品中的 表達水平，其中使用試劑轉(zhuǎn)化該標志物以使該標志物可檢測；（2)將從受試者獲得的生物 學樣品中所述一種或多種標志物的表達水平與對照樣品中所述一種或多種標志物的表達 水平進行比較；和（3)評估受試者是否患有廣泛性發(fā)育障礙，其中，在從受試者獲得的生物 學樣品中所述一種或多種標志物的表達水平相對于對照樣品中所述一種或多種標志物的 表達水平的調(diào)節(jié)是所述受試者患有廣泛性發(fā)育障礙的指示。
[0011] 在另一個方面，發(fā)明提供了預測受試者是否傾向于發(fā)展出廣泛性發(fā)育障礙的方 法，該方法包括：（1)確定表2-6中所列的一種或多種標志物在從受試者獲得的生物學樣品 中的表達水平，其中使用試劑轉(zhuǎn)化該標志物以使該標志物可檢測；（2)將從受試者獲得的 生物學樣品中所述一種或多種標志物的表達水平與對照樣品中所述一種或多種標志物的 表達水平進行比較；和（3)預測受試者是否傾向于發(fā)展出廣泛性發(fā)育障礙，其中，在從受試 者獲得的生物學樣品中所述一種或多種標志物的表達水平相對于對照樣品中所述一種或 多種標志物的表達水平的調(diào)節(jié)是所述受試者傾向于發(fā)展出廣泛性發(fā)育障礙的指示。
[0012] 在另一個方面，本發(fā)明提供了預測受試者廣泛性發(fā)育障礙的嚴重程度的方法，該 方法包括：（1)確定表2-6中所列的一種或多種標志物在從受試者獲得的生物學樣品中的 表達水平，其中使用試劑轉(zhuǎn)化該標志物以使該標志物可檢測；(2)將從受試者獲得的生物 學樣品中所述一種或多種標志物的表達水平與對照樣品中所述一種或多種標志物的表達 水平進行比較；和（3)評估受試者的廣泛性發(fā)育障礙的嚴重程度，其中，在從受試者獲得的 生物學樣品中所述一種或多種標志物的表達水平相對于對照樣品中所述一種或多種標志 物的表達水平的調(diào)節(jié)是所述受試者的廣泛性發(fā)育障礙嚴重程度的指示。
[0013] 在一些實施方式中，所述一種或多種標志物在受試者中的表達水平遠離對照樣品 中表達水平的調(diào)節(jié)，例如至少2倍、3倍、4倍、5倍、10倍、15倍、10倍、30倍、40倍、50倍、 100倍或更高，為受試者中廣泛性發(fā)育障礙嚴重的指示。在一些實施方案中，受試者樣品中 一種或多種標志物的表達水平比患有不嚴重的廣泛性發(fā)育障礙的受試者中的表達水平相 對于對照樣品中表達水平的調(diào)節(jié)更遠是受試者廣泛性發(fā)育障礙嚴重的指示。
[0014] 在一些實施方式中，所述一種或多種標志物在受試者中的表達水平朝向在對照樣 品中表達水平的調(diào)節(jié)，例如至少2倍、3倍、4倍、5倍、10倍、15倍、10倍、30倍、40倍、50倍、 100倍或更高，為受試者中廣泛性發(fā)育障礙不嚴重的指示。在一些實施方案中，受試者樣品 中一種或多種標志物的表達水平比患有嚴重的廣泛性發(fā)育障礙的受試者中的表達水平與 對照樣品中表達水平的調(diào)節(jié)更接近是受試者廣泛性發(fā)育障礙不嚴重的指示。
[0015] 在另一個方面，本發(fā)明提供了監(jiān)測受試者中廣泛性發(fā)育障礙或廣泛性發(fā)育障礙癥 狀的進展的方法，該方法包括：（1)確定第一次從受試者獲得的第一生物學樣品中存在的 表2-6中所列的一種或多種標志物的表達水平，其中使用試劑轉(zhuǎn)化該標志物以使該標志物 可檢測；（2)確定晚些時候第二次從受試者獲得的第二生物學樣品中存在的表2-6中所列 的一種或多種標志物的表達水平，其中使用試劑轉(zhuǎn)化該標志物以使該標志物可檢測；（3) 將表2 - 6中列出的一種或多種標志物在第一次獲自受試者的第一生物學樣品中的表達水 平與所述一種或多種標志物在晚些時候第二次獲自受試者的第二生物學樣品中的表達水 平進行比較；以及（4)監(jiān)測廣泛性發(fā)育障礙的進展，其中所述一種或多種標志物在第二樣 品中相比于在第一樣品中的表達水平的調(diào)節(jié)是受試者廣泛性發(fā)育障礙或廣泛性發(fā)育障礙 癥狀的進展的指不。
[0016] 在一個實施方案中，第二樣品中的表達水平遠離對照樣品中的表達水平的調(diào)節(jié)， 例如比第一次的第一樣品更加遠離正常的或?qū)φ毡磉_水平，是受試者廣泛性發(fā)育障礙或廣 泛性發(fā)育障礙癥狀的進展的指示。
[0017] 在一個實施方案中，第二樣品相比于第一樣品沒有表達水平的調(diào)節(jié)（例如在第一 和第二樣品中的表達水平近似相同）是受試者廣泛性發(fā)育障礙或廣泛性發(fā)育障礙癥狀的 沒有進展的指示。在一個實施方案中，第二樣品中的表達水平比第一次的第一樣品中的表 達水平朝向?qū)φ諛悠分斜磉_水平的調(diào)節(jié)，例如，更接近于正常的或?qū)φ盏谋磉_水平，是受試 者廣泛性發(fā)育障礙或廣泛性發(fā)育障礙癥狀沒有進展的指示。
[0018] 在一個實施方案中，所述方法還包括為被確認患有廣泛性發(fā)育障礙或傾向于發(fā)展 出廣泛性發(fā)育障礙的受試者選擇治療方案。
[0019] 在一個實施方案中，該方法還包括向被確認患有廣泛性發(fā)育障礙或傾向于發(fā)展出 廣泛性發(fā)育障礙的受試者給藥治療方案。
[0020] 在一個實施方案中，該方法還包括向其廣泛性發(fā)育障礙的進展已被確認為減少、 延遲或減輕的受試者繼續(xù)給藥持續(xù)的治療方案。
[0021] 在另一方面，本發(fā)明提供一種評估用于治療受試者的廣泛性發(fā)育障礙或廣泛性發(fā) 育障礙的癥狀的治療方案的效果的方法，該方法包括：
[0022] (1)在向受試者給藥至少一部分治療方案之前，確定表2-6中所列的一種或多種 標志物在從受試者獲得的第一生物學樣品中存在的表達水平，其中使用轉(zhuǎn)化標志物的試劑 以使所述標志物可被檢測；
[0023] (2)在向受試者給藥至少一部分治療方案之后，確定表2-6中所列的一種或多種 標志物存在于獲自所述受試者的第二生物學樣品的表達水平，其中使用試劑轉(zhuǎn)化標志物以 使該標志物可被檢測；
[0024] (3)比較向受試者給藥至少一部分治療方案之前，表2-6中所列的一種或多種標 志物存在于獲自該受試者的第一樣品中的表達水平與向受試者給藥至少一部分治療方案 之后，表2-6中所列的一種或多種標志物存在于獲自所述受試者的第二生物學樣品的表達 水平；以及
[0025] (4)評估治療方案對于治療廣泛性發(fā)育障礙或廣泛性發(fā)育障礙的癥狀是否有效， 其中一種或多種標志物在第二樣品中的表達水平較之于在第一樣品中的表達水平的調(diào)節(jié) 是治療方案對于治療廣泛性發(fā)育障礙或廣泛性發(fā)育障礙的癥狀是否有效的指示。
[0026] 在一個實施方案中，該方法還包括向下述受試者連續(xù)給藥治療方案，對于該受試 者所述給藥方案被確定為對于治療廣泛性發(fā)育障礙或廣泛性發(fā)育障礙的癥狀是有效的，或 者中止對下述受試者的給藥方案，對于該受試者所述給藥方案被確定為對于治療廣泛性發(fā) 育障礙或廣泛性發(fā)育障礙的癥狀是無效的。
[0027] 在另一個方面，本發(fā)明提供了一種鑒定用于治療受試者的廣泛性發(fā)育障礙或廣泛 性發(fā)育障礙的癥狀的化合物的方法，該方法包括：
[0028] (1)將生物學樣品與測試化合物接觸；
[0029] (2)確定表2-6中所列的一種或多種生物標志物存在于該生物學樣品中的表達水 平；
[0030] (3)將所述一種或多種標志物在該生物學樣品中的表達水平與未接觸測試化合物 的對照樣品中的表達水平比較；以及
[0031] (4)選擇調(diào)節(jié)該一種或多種生物標志物在生物學樣品中的表達水平的測試化合 物，
[0032] 由此鑒定用于治療受試者廣泛性發(fā)育障礙或廣泛性發(fā)育障礙的癥狀的化合物。
[0033] 在一個實施方案中，該廣泛性發(fā)育障礙是自閉癥譜系障礙。
[0034] 在一個實施方案中，該廣泛性發(fā)育障礙是孤獨癥（austic disorder)。
[0035] 在一個實施方案中，該廣泛性發(fā)育障礙是阿爾茨海默病。
[0036] 在一個實施方案中，該廣泛性發(fā)育障礙是自閉癥和阿爾茨海默病。在一個實施方 案中，該廣泛性發(fā)育障礙是自閉癥和阿爾茨海默病，且所述標志物是一種或多種如表3中 列出的標志物。
[0037] 在一個實施方案中，該廣泛性發(fā)育障礙是艾斯伯格癥候群。
[0038] 在一個實施方案中，該廣泛性發(fā)育障礙是廣泛發(fā)育障礙非其他特定型。
[0039] 在一個實施方案中，受試者患有廣泛性發(fā)育障礙。
[0040] 在一個實施方案中，受試者顯示出廣泛性發(fā)育障礙的亞綜合表現(xiàn)（subsyndromal manifestation)〇
[0041] 在一個實施方案中，受試者疑似患有或傾向于發(fā)展出廣泛性發(fā)育障礙。
[0042] 在一個實施方案中，處理獲自受試者的樣品，以使得該樣品轉(zhuǎn)化，從而能夠確定表 2-6中所列的一種或多種標志物的表達水平。
[0043] 在一個實施方案中，一種或多種標志物的表達水平在核酸水平上測定。
[0044] 在一個實施方案中，一種或多種標志物的表達水平通過檢測RNA確定。在一個實 施方案中，一種或多種標志物的表達水平通過檢測mRNA、miRNA或hnRNA確定。在一個實施 方案中，一種或多種標志物的表達水平通過檢測DNA確定。在一個實施方案中，一種或多種 標志物的表達水平通過檢測cDNA確定。
[0045] 在一個實施方案中，一種或多種標志物的表達水平通過使用選自聚合酶鏈式反應 (PCR)擴增反應、反轉(zhuǎn)錄PCR分析、定量反轉(zhuǎn)錄PCR分析、免疫印跡分析、RNA酶保護實驗、數(shù) 字RNA檢測/定量，以及其組合或亞組合的技術(shù)確定。
[0046] 在一個實施方案中，確定一種或多種標志物的表達水平包括采用抗體實施免疫測 定。
[0047] 在一個實施方案中，該一種或多種標志物包括蛋白質(zhì)。
[0048] 在一個實施方案中，該蛋白質(zhì)使用結(jié)合所述一種或多種標志物中的至少一種的結(jié) 合蛋白來測定。
[0049] 在一個實施方案中，所述結(jié)合蛋白包括特異性結(jié)合至該蛋白的抗體或其抗原結(jié)合 片段。
[0050] 在一個實施方案中，所述抗體或其抗原結(jié)合片段選自鼠抗體、人抗體、人源化抗 體、雙特異性抗體、嵌合抗體、Fab、Fab'、F(ab'） 2、8〇?￥、310?、親和小體（3€1113〇(15〇、3￥；[11161·、 versabody、納體（nanobody)、域抗體、以及上述任一種的抗原結(jié)合片段。
[0051] 在一個實施方案中，所述結(jié)合蛋白包括多特異性結(jié)合蛋白。
[0052] 在一個實施方案中，所述多特異性結(jié)合蛋白包括雙重可變結(jié)構(gòu)域免疫球 蛋白（DVD-IgTM)分子，半體DVD-Ig (HDVD-Ig)分子，三重可變結(jié)構(gòu)域免疫球蛋白 (TVD-IgtDVD-Ig)分子，以及受體可變域免疫球蛋白（rDVD-Ig)分子。在一個實例中，多特 異性結(jié)合蛋白（例如，多價的DVD-Ig(HWD-Ig)分子），單體的DVD-Ig(MDVD-Ig)分子，交叉 (coDVD-Ig)的分子，血腦屏障（bbbDVD-Ig)分子，可裂解的連接體DVD-Ig (clDVD-Ig)分子 或重定向的細胞毒性DVD-Ig (rcDVD-Ig)分子。
[0053] 在一個實施方案中，所述抗體或其抗原結(jié)合片段包含標記物。
[0054] 在一個實施方案中，所述標記物選自放射標記物、生物素標記物、發(fā)色團、突光團 和酶。
[0055] 在一個實施方案中，至少一種或多種標志物的表達水平通過使用選自如下的技術(shù) 來確定：免疫測定、蛋白質(zhì)印跡分析、放射免疫測定、免疫熒光測定、免疫沉淀、平衡透析、免 疫擴散、電化學發(fā)光免疫測定法（ECLIA)、ELISA測定法、聚合酶鏈式反應、免疫聚合酶鏈式 反應，以及它們的組合或它們的子組合。
[0056] 在一個實施方案中，所述免疫測定包括基于溶液的免疫測定法，其選自電化學發(fā) 光、化學發(fā)光、熒光化學發(fā)光、熒光偏振、以及時間分辨熒光。
[0057] 在一個實施方案中，該免疫測定包括夾心免疫測定法，其選自電化學發(fā)光，化學發(fā) 光和突光化學發(fā)光。
[0058] 在一個實施方案中，所述樣品包括從受試者獲得的體液或其組分。在一個實施方 案中，體液選自血液、血清、滑液、淋巴、血漿、尿液、羊水、房水、玻璃體液、膽汁、乳汁、腦脊 髓液、耳垢、乳糜、囊液、淋巴液、糞便、胃酸、胃液、粘液、乳頭吸出物、心包液、淋巴液、腹水、 胸膜液、膿、唾液、皮脂、精液、汗水、血清、痰、淚液、陰道分泌物和從活檢收集的體液。
[0059] 在一個實施方案中，所述樣品包括從受試者獲得的組織或細胞，或其組分。
[0060] 在另一方面，本發(fā)明提供一種治療、減輕癥狀、抑制進展、或預防受試者的廣泛性 發(fā)育障礙的方法，該方法包括向有需要的受試者給藥治療有效量的包含表2-6中所列的一 種或多種標志物的藥物組合物。
[0061] 在另一方面，本發(fā)明提供一種治療、減輕癥狀、抑制進展或預防受試者的廣泛性發(fā) 育障礙的方法，該方法包括向有需要的受試者給藥治療有效量的包含調(diào)節(jié)表2-6所列一種 或多種標志物的表達或活性的藥劑的藥物組合物。
[0062] 在一個實施方案中，所述藥劑抑制表2-6中所列的一種或多種標志物的表達或活 性。
[0063] 在一個實施方案中，所述藥劑增強表2-6中所列的一種或多種標志物的表達或活 性。
[0064] 在另一方面，本發(fā)明提供一種鑒定調(diào)節(jié)表2-6中所列的一種或多種標志物的表達 或活性的藥劑的方法，包括將一種或多種標志物與測試藥劑接觸，將所述一種或多種與測 試藥劑接觸的標志物的表達或活性與對照（例如一種或多種未與測試藥劑接觸的標志物 的表達或活性）的活性相比較，以及鑒定出調(diào)節(jié)所述一種或多種標志物的表達或活性的藥 劑。
[0065] 在一個實施方案中，所述藥劑下調(diào)表2-6所列的一種或多種標志物中的至少一 種。
[0066] 在一個實施方案中，所述藥劑上調(diào)表2_6所列的一種或多種標志物中的至少一 種。
[0067] 在另一個方面，本發(fā)明提供一種治療、減輕癥狀、抑制進展或預防受試者的廣泛性 發(fā)育障礙的方法，該方法包括向有需要的受試者給藥治療有效量的包含根據(jù)前述方法鑒定 出的藥劑的藥物組合物。
[0068] 在前述所有方面的一個實施方案中，所述受試者是人類受試者。
[0069] 本文所描述的發(fā)明是基于、至少部分地基于一種新的對網(wǎng)絡生物學、基因組學、蛋 白質(zhì)組學、代謝組學、轉(zhuǎn)錄組學和生物信息學工具和方法的協(xié)同利用，它們組合后可以用來 采用系統(tǒng)生物學方法研究選定的疾病狀況，包括廣泛性發(fā)育障礙、如自閉癥和阿爾茨海默 病。在平臺技術(shù)的第一個步驟中，開發(fā)細胞模型系統(tǒng)以探究包含疾病相關(guān)細胞的疾病進程， 例如廣泛性發(fā)育障礙（包括自閉癥），任選地使所述細胞經(jīng)受多種疾病相關(guān)的環(huán)境刺激（如 高血糖，缺氧，免疫應激和脂質(zhì)過氧化作用）。在一些實施方案中，細胞模型系統(tǒng)包括多個相 互作用的細胞類型之間的細胞串擾機制。在第二步驟中，從該細胞模型系統(tǒng)通過使用多種 技術(shù)的組合獲得高通量生物學讀數(shù)，包括，例如質(zhì)譜（LC/MSMS)，流式細胞術(shù)，基于細胞的測 定和功能測定法。在第三步驟中，對該高通量生物學讀數(shù)之后進行生物信息學分析，以通過 體外、體內(nèi)和計算機建模研究相一致的數(shù)據(jù)的趨勢。所得到的矩陣可進行交叉相關(guān)的數(shù)據(jù) 挖掘，其中進行線性和非線性回歸分析以識別結(jié)論性壓力點（或"中樞"）。如本文中所介 紹，這些"中樞"是藥物發(fā)現(xiàn)的候選。特別是，這些中樞代表廣泛性發(fā)育障礙的潛在的藥物 靶標和/或生物標志物。
[0070] 疾病（例如廣泛性發(fā)育障礙）和正常的表型之間的差異的分子印記可以用于洞察 導致疾病發(fā)生和進展的機制。綜合來看，上述平臺技術(shù)結(jié)合戰(zhàn)略細胞模型能夠獲得可靠的 信息，其用來促進我們對疾病的認識，同時創(chuàng)造可能在臨床上提高治療標準的生物標志物 文庫和候選藥物。
[0071] 本發(fā)明的平臺的一個重要特點在于基于AI的系統(tǒng)是基于獲自細胞模型系統(tǒng)的數(shù) 據(jù)集，而不需要借助或考慮任何已知的現(xiàn)有知識，例如關(guān)于生物學過程的已知的生物學關(guān) 系（即沒有數(shù)據(jù)點是人工的）。因此，由該平臺產(chǎn)生的統(tǒng)計學模型是沒有偏見的。本發(fā)明的 平臺及其組成部分（例如細胞模型系統(tǒng)和由其獲得的數(shù)據(jù)集）的另一個重要特征在于其允 許細胞模型隨時間連續(xù)積累（例如通過引入新的細胞和/或條件），以使得最初由廣泛性發(fā) 育障礙（例如自閉癥）的細胞模型產(chǎn)生的"第一代"一致的因果關(guān)系網(wǎng)絡可以隨著細胞模 型自身的進化而進化成多代的因果關(guān)系網(wǎng)絡（由此獲得S或δ-δ網(wǎng)絡）。這樣，通過使 用平臺技術(shù)方法產(chǎn)生的細胞模型和細胞模型的數(shù)據(jù)集，以及由該細胞模型因果關(guān)系網(wǎng)絡可 以在該平臺技術(shù)此前獲得的知識上持續(xù)地進化和積累。
[0072] 因此，本發(fā)明的一個方面提供了一種鑒定疾病進程（例如廣泛性發(fā)育障礙）的調(diào) 節(jié)子的方法，所述方法包括：（1)使用疾病相關(guān)細胞，例如與廣泛性發(fā)育障礙相關(guān)的細胞來 代表該疾病進程（例如廣泛性發(fā)育障礙）的特征方面，從而建立疾病進程（例如廣泛性發(fā) 育障礙）的疾病模型；（2)由該疾病模型獲得第一數(shù)據(jù)集，其中所述第一數(shù)據(jù)集代表多種基 因在疾病相關(guān)細胞中的表達水平；（3)任選地，由該疾病模型獲得第二數(shù)據(jù)集，其中所述第 二數(shù)據(jù)集代表所述疾病相關(guān)細胞的功能活性或細胞應答；(4)僅僅基于第一數(shù)據(jù)集和任選 地基于第二數(shù)據(jù)集，使用編程的計算裝置在多種基因的表達水平和/或功能活性或細胞應 答之間產(chǎn)生一致因果關(guān)系網(wǎng)絡，其中所述一致因果關(guān)系網(wǎng)絡的產(chǎn)生不是基于除第一數(shù)據(jù)集 和第二數(shù)據(jù)集之外的任何已知的生物學關(guān)系；(5)從所述一致的因果關(guān)系網(wǎng)絡中鑒定出所 述疾病進程（例如廣泛性發(fā)育障礙）中獨特的因果關(guān)系，其中與所述獨特的因果關(guān)系相關(guān) 的基因被鑒定為該疾病進程（例如廣泛性發(fā)育障礙）的調(diào)節(jié)子。
[0073] 在一些實施方案中，所述疾病進程是廣泛性發(fā)育障礙。
[0074] 在一些實施方案中，所述疾病進程是自閉癥或自閉癥譜系障礙。
[0075] 在一些實施方案中，所述調(diào)節(jié)子刺激或促進疾病進程。
[0076] 在一些實施方案中，所述調(diào)節(jié)子抑制疾病進程。
[0077] 在一些實施方案中，所述調(diào)節(jié)子轉(zhuǎn)移能量代謝途徑，特別是在疾病細胞中從糖酵 解途徑向氧化磷酸化途徑轉(zhuǎn)移。
[0078] 在一些實施方案中，所述疾病模型包括疾病細胞的體外培養(yǎng)物，任選地進一步包 括匹配的對照或正常細胞的體外培養(yǎng)物。
[0079] 在一些實施方案中，所述疾病細胞的體外培養(yǎng)物經(jīng)受環(huán)境擾動，而匹配的對照細 胞的體外培養(yǎng)物是未經(jīng)受環(huán)境擾動的相同的疾病細胞。
[0080] 在一些實施方案中，所述環(huán)境擾動包括以下中的一種或多種：與試劑接觸、培養(yǎng)條 件改變、引入基因修飾/突變，以及引起基因修飾/突變的載體（例如質(zhì)粒）。
[0081] 在一些實施方案中，所述第一數(shù)據(jù)集包括多種基因的蛋白質(zhì)和/或mRNA表達水 平。
[0082] 在一些實施方案中，所述第一數(shù)據(jù)集還包括脂質(zhì)組學數(shù)據(jù)、代謝組學數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)錄組 學數(shù)據(jù)、以及單核苷酸多態(tài)性（SNP)數(shù)據(jù)中的一種或多種。
[0083] 在一些實施方案中，所述第二數(shù)據(jù)集包括下列中的一種或多種：生物能量學譜、細 胞增殖、細胞凋亡、細胞器功能、以及通過選自ATP、R0S、OXPHOS和海馬（Seahorse)分析的 功能模型實現(xiàn)的基因型-表型相關(guān)性。
[0084] 在一些實施方案中，步驟（4)通過基于人工智能（Al)的信息化平臺實施。
[0085] 在一些實施方案中，所述基于人工智能（Al)的信息化平臺包括REFS(TM)。
[0086] 在一些實施方案中，所述基于人工智能（Al)的信息化平臺從所述第一數(shù)據(jù)集和 所述第二數(shù)據(jù)集接收所有數(shù)據(jù)輸入，而不使用統(tǒng)計截留點。
[0087] 在一些實施方案中，在步驟（5)之前，在步驟（4)中確立的一致因果關(guān)系網(wǎng)絡進一 步基于輸入數(shù)據(jù)通過計算機模擬被優(yōu)化成模擬因果關(guān)系網(wǎng)絡，以對所述一致因果關(guān)系網(wǎng)絡 中的一種或多種因果關(guān)系提供預測的置信水平。
[0088] 在一些實施方案中，所述獨立的因果關(guān)系被鑒定為差異性因果關(guān)系網(wǎng)絡中獨特地 存在于疾病細胞中，并且不存在于匹配的對照細胞中的部分。
[0089] 在一些實施方案中，該方法還包括在生物學系統(tǒng)驗證所鑒定的獨特因果關(guān)系。
[0090] 在另一方面，本發(fā)明涉及提供使用在平臺方法中的廣泛性發(fā)育障礙的疾病模型的 方法，包括：使用疾病相關(guān)的細胞（例如與廣泛性發(fā)育障礙相關(guān)的細胞）代表廣泛性發(fā)育障 礙的特征方面，從而確立廣泛性發(fā)育障礙的疾病模型，其中廣泛性發(fā)育障礙的疾病模型可 用于產(chǎn)生使用在所述平臺方法中的疾病模型數(shù)據(jù)集；由此提供使用在平臺方法中的廣泛性 發(fā)育障礙的疾病模型。
[0091] 在另一個方面，本發(fā)明涉及從用在平臺方法中的廣泛性發(fā)育障礙的疾病模型獲得 第一數(shù)據(jù)集和第二數(shù)據(jù)集的方法，包括：（1)從使用在平臺方法中的廣泛性發(fā)育障礙的疾 病模型中獲得第一數(shù)據(jù)集，其中所述疾病模型包括疾病相關(guān)細胞，例如與廣泛性發(fā)育障礙 相關(guān)的細胞，并且其中所述第一數(shù)據(jù)集代表所述疾病相關(guān)細胞中的多種基因的表達水平； (2)任選地從用于平臺方法中的疾病模型中獲得第二數(shù)據(jù)集，其中所述第二數(shù)據(jù)集代表所 述疾病相關(guān)細胞的功能活性或細胞應答；由此從所述廣泛性發(fā)育障礙的疾病模型中獲得第 一數(shù)據(jù)集和第二數(shù)據(jù)集；由此從使用在平臺方法中的廣泛性發(fā)育障礙的疾病模型中獲得第 一數(shù)據(jù)集和第二數(shù)據(jù)集。
[0092] 在另一個方面，本發(fā)明涉及一種鑒定廣泛性發(fā)育障礙的調(diào)節(jié)子的方法，所述方法 包括：（1)使用編程的計算機裝置，在所述從廣泛性發(fā)育障礙的疾病模型中獲得的第一數(shù) 據(jù)集和任選的第二數(shù)據(jù)集之間產(chǎn)生一致的因果關(guān)系網(wǎng)絡，其中所述廣泛性發(fā)育障礙的疾病 模型包括疾病細胞，例如與廣泛性發(fā)育障礙相關(guān)的細胞，并且其中所述第一數(shù)據(jù)集代表所 述疾病相關(guān)細胞中的多種基因的表達水平，所述第二數(shù)據(jù)集代表所述疾病相關(guān)細胞的功能 活性或細胞應答，其中所述一致因果關(guān)系網(wǎng)絡的產(chǎn)生不是基于所述第一數(shù)據(jù)集和第二數(shù)據(jù) 集之外的任何已知的生物學關(guān)系；（2)由所述一致因果關(guān)系網(wǎng)絡鑒定出廣泛性發(fā)育障礙中 獨特的因果關(guān)系，其中與獨特的因果關(guān)系相關(guān)的基因被鑒定為廣泛性發(fā)育障礙的調(diào)節(jié)子； 由此鑒定出廣泛性發(fā)育障礙的調(diào)節(jié)子。
[0093] 在另一個方面，本發(fā)明涉及一種鑒定廣泛性發(fā)育障礙的調(diào)節(jié)子的方法，所述方法 包括：（1)提供由廣泛性發(fā)育障礙的疾病模型產(chǎn)生的一致因果關(guān)系網(wǎng)絡；（2)由所述一致因 果關(guān)系網(wǎng)絡鑒定出廣泛性發(fā)育障礙中獨特的因果關(guān)系，其中與獨特的因果關(guān)系相關(guān)的基因 被確認為廣泛性發(fā)育障礙的調(diào)節(jié)子；由此鑒定出廣泛性發(fā)育障礙的調(diào)節(jié)子。
[0094] 在一些實施方案中，所述一致因果關(guān)系網(wǎng)絡使用編程的計算機裝置由獲自廣泛性 發(fā)育障礙的疾病模型的第一數(shù)據(jù)集和第二數(shù)據(jù)集產(chǎn)生，其中所述疾病模型包括疾病細胞， 例如與廣泛性發(fā)育障礙相關(guān)的細胞，并且其中所述第一數(shù)據(jù)集代表所述疾病相關(guān)細胞中的 多種基因的表達水平，所述第二數(shù)據(jù)集代表所述疾病相關(guān)細胞的功能活性或細胞應答，其 中所述一致因果關(guān)系網(wǎng)絡的產(chǎn)生不是基于所述第一數(shù)據(jù)集和第二數(shù)據(jù)集之外的任何已知 的生物學關(guān)系。
[0095] 在一些實施方案中，所述疾病進程是廣泛性發(fā)育障礙。
[0096] 在一些實施方案中，所述疾病進程是自閉癥或自閉癥譜系障礙。
[0097] 在一些實施方案中，所述調(diào)節(jié)子刺激或促進疾病進程。
[0098] 在一些實施方案中，所述調(diào)節(jié)子抑制疾病進程。
[0099] 在一些實施方案中，所述調(diào)節(jié)子轉(zhuǎn)移能量代謝途徑，特別是在疾病細胞中從糖酵 解途徑向氧化磷酸化途徑轉(zhuǎn)移。
[0100] 在一些實施方案中，所述疾病模型包括疾病細胞的體外培養(yǎng)物，任選地進一步包 括匹配的對照或正常細胞的體外培養(yǎng)物。
[0101] 在一些實施方案中，所述疾病細胞的體外培養(yǎng)物經(jīng)受環(huán)境擾動，而匹配的對照細 胞的體外培養(yǎng)物是未經(jīng)受環(huán)境擾動的相同的疾病細胞。
[0102] 在一些實施方案中，所述環(huán)境擾動包括以下中的一種或多種：與試劑接觸、培養(yǎng)條 件改變、引入基因修飾/突變，以及引起基因修飾/突變的載體（例如質(zhì)粒）。
[0103] 在一些實施方案中，所述第一數(shù)據(jù)集包括多種基因的蛋白質(zhì)和/或mRNA表達水 平。
[0104] 在一些實施方案中，所述第一數(shù)據(jù)集還包括脂質(zhì)組學譜、代謝組學數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)錄組學 數(shù)據(jù)、以及單核苷酸多態(tài)性（SNP)數(shù)據(jù)中的一種或多種。
[0105] 在一些實施方案中，所述第二數(shù)據(jù)集包括下列中的一種或多種：生物能量學分析、 細胞增殖、細胞凋亡、細胞器功能、以及通過選自ATP、ROS、OXPHOS和海馬測定的功能模型 實現(xiàn)的基因型-表型相關(guān)性。
[0106] 在一些實施方案中，步驟（4)通過基于人工智能（Al)的信息化平臺實施。
[0107] 在一些實施方案中，所述基于人工智能（Al)的信息化平臺包括REFS(TM)。
[0108] 在一些實施方案中，所述基于人工智能（Al)的信息化平臺從所述第一數(shù)據(jù)集和 所述第二數(shù)據(jù)集接收所有數(shù)據(jù)輸入，而不使用統(tǒng)計截留點。
[0109] 在一些實施方案中，在步驟（5)之前，在步驟（4)中確立的一致因果關(guān)系網(wǎng)絡進一 步基于輸入數(shù)據(jù)通過計算機模擬被優(yōu)化成模擬因果關(guān)系網(wǎng)絡，以提供對所述一致因果關(guān)系 網(wǎng)絡中的一種或多種因果關(guān)系提供預測的置信水平。
[0110] 在一些實施方案中，所述獨立的因果關(guān)系被鑒定為差異性因果關(guān)系網(wǎng)絡中獨特地 存在于疾病細胞中，并且不存在于匹配的對照細胞中的部分。
[0111] 在一些實施方案中，該方法還包括在生物學系統(tǒng)中驗證所鑒定的獨特因果關(guān)系。
[0112] 在某些實施方式中，"環(huán)境擾動"，本文也稱為"外部刺激成分"，是治療劑。在某些 實施方式中，外部刺激成分是小分子（例如，不超過5kDa、4kDa、3kDa、2kDa、lkDa、500道爾 頓或250道爾頓的小分子）。在某些實施方式中，外部刺激成分是生物劑。在某些實施方式 中，外部刺激成分是一種化學劑。在某些實施方式中，外部刺激成分是對于細胞內(nèi)源性的或 外源性的。在某些實施方式中，外部刺激成分是MM或表觀代謝轉(zhuǎn)變劑（印ishifter)。在 某些實施方式中，外部刺激成分是細胞系統(tǒng)的應激因素，如缺氧、高血糖癥、高脂血癥、高胰 島素血癥和/或富乳酸狀態(tài)。
[0113] 在某些實施方式中，外部刺激成分可包括用于治療疾病狀態(tài)的治療劑或候選治療 齊IJ，包括化療劑、蛋白質(zhì)基的生物藥、抗體、融合蛋白質(zhì)、小分子藥物、脂質(zhì)、多糖、核酸等等。
[0114] 在某些實施方式中，外部刺激成分可以是一個或多個應激因素，如那些通常在各 種疾病狀態(tài)下在體內(nèi)遇到的，包括缺氧、高血糖狀態(tài)、酸性環(huán)境（可通過乳酸處理模擬）等。
[0115] 在其他實施方案中，夕卜部刺激成分可以包括一種或多種MIM和/或表觀代謝 轉(zhuǎn)變劑（epishifter)，如下文所述。MIM和表觀代謝轉(zhuǎn)變劑進一步在美國專利申請 No. 12/777902、12/778029、12/778054和12/778010中有描述，其整體內(nèi)容以引證的方 式明確納入本文。示例性的MIM包括輔酶QlO (本文中也稱作CoQlO)、維生素 B族化合 物或者形成維生素 B族中的化合物的核苷、單核苷酸或二核苷酸、維生素 D2、維生素 D3、 1，25-(OH)2-維生素 D2 和 1，25-(OH)2-維生素 D3。
[0116] 在進行細胞輸出測量（如蛋白質(zhì)表達）中，可使用絕對量（例如，表達量）或相對 水平（例如，相對表達水平）。在一個實施方式中，使用絕對量（例如，表達量）。在一個 實施方式中，使用相對水平或量（例如，相對表達水平）。例如，為了確定細胞系統(tǒng)的蛋白 質(zhì)的相對表達水平，可以將細胞系統(tǒng)中任何給定的蛋白質(zhì)的量（對細胞系統(tǒng)有或沒有外部 刺激）與合適的對照細胞系或細胞系的混合物（如在同一實驗中使用的所有細胞）相比 較，并給出倍數(shù)增加或倍數(shù)減少值。本領(lǐng)域技術(shù)人員將會理解，可以在任何細胞輸出測量 (如基因和/或RNA的轉(zhuǎn)錄水平、脂質(zhì)水平或者任何功能輸出，例如，如本文所述的細胞凋 亡水平、毒性水平或ECAR或OCR)中使用絕對量或相對量。預先確定的倍數(shù)增加（例如，至 少 1. 2、1· 3、1· 4、1· 5、1· 6、1· 7、1· 8、1· 9、2、2· 5、3、3· 5、4、4· 5、5、6、7、8、9、10、15、20、25、30、 35、40、45、50、75或100或者更多倍的增加）或倍數(shù)減少（例如，至少減少至0· 9、0· 8、0· 75、 0· 7、0· 6、0· 5、0· 45、0· 4、0· 35、0· 3、0· 25、0· 2、0· 15、0· 1 或 0· 05 倍、或者減少到 90%、85%、 80%、75%、70%、65%、60%、55%、50%、45%、40%、35%、30%、25%、20%、15%、10%或 5%或更少）的閾值水平可以被用于選擇顯著差異，和然后該顯著差異的細胞輸出數(shù)據(jù)可 包括在用于本發(fā)明的平臺技術(shù)方法中的數(shù)據(jù)集（例如，第一和第二數(shù)據(jù)集）中。本領(lǐng)域技術(shù) 會認識到存在于前述列表中的所有的值也可以是范圍的上限或下限，例如，在1.5至5倍、5 至10倍、2至5倍、或0. 9至0. 7、0. 9至0. 5、0. 7至0. 3倍，它們也是本發(fā)明的部分。
[0117] 在整個本申請中，顯示在列表中的所有值，例如，如上述的那些，也可以是確定為 本發(fā)明中的一部分的范圍的上限或下限。
[0118] 在本發(fā)明的方法的一個實施方式中，因果關(guān)系網(wǎng)中觀察到的因果關(guān)系可以不都有 生物學顯著意義。對于所述探詢生物評價被應用的任何給定的生物系統(tǒng)，一些（或者也許 全部）的因果關(guān)系（以及與其相關(guān)的基因）相對于特定的所討論的生物問題是"決定性 的"，例如導致引起疾病狀態(tài)（治療性干預的潛在目標）或疾病狀態(tài)的生物標志物（潛在的 診斷或預后的因素）。在一個實施方式中，觀察的在生物系統(tǒng)中獨特的因果關(guān)系對于所討論 的特定生物問題是決定性的。在一個實施方式中，并非每一個在生物系統(tǒng)中觀察到的獨特 的因果關(guān)系對于所討論的特定生物問題是決定性的。
[0119] 這種決定性的因果關(guān)系可以由所述方法的最終用戶來選擇，或者可以由生物信息 學軟件程序來選擇，如REFS、DAVID-實現(xiàn)的比較途徑分析程序或者KEGG途徑分析程序。在 某些實施方式中，使用一個以上的生物信息學軟件程序，和來自兩個或更多生物信息學軟 件程序的一致結(jié)果是優(yōu)選的。
[0120] 如本文所用的細胞輸出的"差異"包括任何一個或多個細胞輸出參數(shù)中的差異 (例如，增加或減少的水平）。在某些實施方式中，差異各自獨立地選自于mRNA轉(zhuǎn)錄、蛋白 質(zhì)表達、蛋白質(zhì)活性、代謝物/中間體水平和/或配體-靶相互作用中的差異。例如，就蛋 白質(zhì)表達水平而言，可以通過使用本領(lǐng)域公認的技術(shù)，如以質(zhì)譜分析為基礎(chǔ)的檢測（例如， iTRAQ、2D-LC-MSMS，等）測量和定量兩個細胞輸出之間的差異，例如在外部刺激成分治療 之前和之后與細胞系統(tǒng)相關(guān)的輸出。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0121] 圖1 :"組學"級聯(lián)的圖示。
[0122] 圖2 :探尋式生物（Interrogative Biology) ?平臺的圖示。
[0123] 圖3 :探尋式生物?平臺的圖示。
[0124] 圖4A-4D :可用于不例性實施方案的基于AI信息系統(tǒng)的成分和方法的高水平圖 /Jn 〇
[0125] 圖5 :可用于一些示例性實施方案中的基于AI信息系統(tǒng)的方法流程圖。
[0126] 圖6 :圖示繪出適用于實施本文中教導的示例性實施方案的示例性計算環(huán)境。
[0127] 圖7 :根據(jù)一些實施方案的示例方法的高水平流程圖。
[0128] 圖8 :用于鑒定自閉癥的新的生物標志物的實驗方法的圖示。
[0129] 圖9 :用于鑒定自閉癥的新的生物標志物的實驗樣品來源的圖示。
[0130] 圖10 :具有相對于正常樣品而言在自閉癥中獨特的中樞/節(jié)點的整體差異性網(wǎng) 絡。
[0131] 圖11 :由自閉癥和阿爾茨海默病中共同的"疾病狀態(tài)"驅(qū)動的分子實體網(wǎng)絡。
[0132] 圖12 :自閉癥中的示例性因果分子相互作用網(wǎng)絡。
[0133] 圖13 :具有在自閉癥相互作用網(wǎng)絡中作為關(guān)鍵中樞的SPTANl的示例性子網(wǎng)絡。
[0134] 圖14 :具有在自閉癥相互作用網(wǎng)絡中作為關(guān)鍵中樞的GLUDl的示例性子網(wǎng)絡。
[0135] 圖15 :具有在自閉癥相互作用網(wǎng)絡中作為關(guān)鍵中樞的C0R01A的示例性子網(wǎng)絡。
[0136] 發(fā)明的具體描述
[0137] 自閉癥譜系障礙（ASD)是一種廣泛性發(fā)育障礙，包括一組嚴重的，難以理解的神 經(jīng)行為障礙。自閉癥是一種復雜的神經(jīng)發(fā)育障礙。該病的主要特征是社交技巧損害、難以 溝通，以及受限的/重復行為。目前，這是排名第三的最常見的發(fā)育障礙。被診斷具有自閉 癥的兒童數(shù)量急劇增加，其被認為是流行病，目前的發(fā)病率是110名兒童中有1名，且男女 比例為4:1。雖然自閉癥不會影響患者的壽命，也可能是一個終身疾病。ASD具有很多疑似 原因，包括基因突變和/或缺失，線粒體功能障礙，免疫學，飲食，汞中毒和病毒感染。有趣 的是，線粒體功能障礙已被顯示出在該疾病的病理生理中具有至關(guān)重要的作用。作為一種 多因素疾病，自閉癥在一個譜下具有非常不同的患者群。由于對該病的分子機制的缺乏了 解，目前診斷是基于觀察的行為變化，沒有藥物被批準用于專門治療自閉癥。目前，在臨床 診斷環(huán)境中還沒有已確立的分子印記或終點。尚沒有生物標志物被證實在個體病人中能夠 可靠地診斷自閉癥。因此，缺少ASD的生物標志物是仲裁診斷中的一個主要瓶頸，以及用于 開發(fā)藥物來治療和/或預防病癥。
[0138] 過去，顯著精力一直放在自閉癥的基因組學/遺傳學研究。但是，迄今為止沒有可 用的有效生物標志物，沒有客觀的臨床試驗可以幫助臨床醫(yī)生，并且沒有有希望的治療方 法來幫助自閉癥兒童和他們的家庭。這種缺乏進展可能是由于在只進行基因/基因組學研 究時，缺少對這種疾病背后的分子機制的整體理解?？赡苄枰芯吭谒薪M學水平（例如， 基因組學，蛋白質(zhì)組學等），包括相互作用組上的差異性分子改變，從而獲得對孤獨癥表型 背后生物學系統(tǒng)的全面理解。
[0139] 因此， 申請人:在本文中描述并采用了在探尋式發(fā)現(xiàn)平臺技術(shù)（Interrogative Discovery Platform Technology)上的結(jié)合細胞生物學和多組學平臺的新方法。探尋式 平臺技術(shù)使用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動推導的人工智能（Al)來整合體外和/或體內(nèi)/臨床研究的數(shù) 據(jù)，以挖掘數(shù)據(jù)并建立生物模型。圖1提供了描繪在平臺技術(shù)中采用不同"組學"級聯(lián)的示 意圖。圖2-3提供了探尋式發(fā)現(xiàn)平臺技術(shù)的示意圖。這個探尋式平臺技術(shù)進一步被描述在 申請PCT/US2012/027615中，其全部內(nèi)容明確地以引用方式并入本文。將平臺技術(shù)應用到 廣泛性發(fā)育障礙的細胞模型系統(tǒng)使得可以深入了解廣泛性發(fā)育障礙的病理生理學機制，并 已產(chǎn)生候選生物標志物，以及潛在的治療靶點和/或療法/藥物。使用該平臺技術(shù)確定的 候選藥物/藥物靶點天然存在于人體內(nèi)，因此，避免外源治療劑的毒性作用。
[0140] I.定義
[0141] 如本文中所使用的，下列術(shù)語的每一個具有在該部分中與其相關(guān)的意義。
[0142] 冠詞"一種（a)"和"一個（an)"在本文中是指一個或超過一個（即至至少一個） 所述冠詞的語法賓語。例如，"一個元素"意指一個元素或多于一個元素。
[0143] 術(shù)語"包括"在本文中用于意指術(shù)語"包括但不限于"，并且可與所述短語互換使 用。
[0144] 除非本文中明確地另外指出，否則術(shù)語"或"在本文中意指術(shù)語"和/或"，并且可 與所述術(shù)語互換使用。
[0145] 術(shù)語"例如"在本文中用于意指術(shù)語"例如但不限于"，并且可與所述術(shù)語互換使 用。
[0146] 如本文中所使用的，術(shù)語"受試者"或"病人"是指人類或非人動物，例如患病的獸 類，優(yōu)選哺乳類。術(shù)語"非人動物"包括脊椎動物，例如哺乳動物，例如非人靈長類、鼠、嚙齒 類動物、兔、羊、狗、貓、馬、牛、綿羊、犬科動物、貓科動物、馬或牛的品種。在一個實施方案 中，受試者是人類（例如具有廣泛性發(fā)育障礙的人）。應注意，本文中描述的臨床觀察均是 針對人類受試者，并且在至少一些實施方案中，受試者是人。
[0147] "治療有效量"意指當給患者施用以治療疾病時足以對所述疾病實現(xiàn)這種治療的 化合物的量，例如以適用于任何治療的合理效益風險比產(chǎn)生一定的期望的局部或全身性效 應的此種物質(zhì)的量。當為了預防疾病施用時，所述量足以避免或延遲疾病的發(fā)作。"治療有 效量"將視所述化合物、治療指數(shù)、溶解度、疾病和其嚴重性以及待治療的患者的年齡、體重 等而變化。例如，可以以足以產(chǎn)生適用于此類治療的合理效益風險比的量施用通過本發(fā)明 的方法發(fā)現(xiàn)的某些化合物。
[0148] "預防"或"防止"是指獲得疾病或障礙（即，引起尚未在可遭受或易患疾病但仍未 經(jīng)歷或展示疾病的癥狀的患者中發(fā)生的疾病的至少一個臨床癥狀）的風險降低。
[0149] 術(shù)語"預防性"或"治療性"治療是指給受試者施用一種或多種受試組合物。如果 其在不期望的病狀（例如，宿主動物的疾病或其他不期望的狀態(tài)）的臨床表現(xiàn)之前施用，則 治療是預防性的，即，其保護宿主免于發(fā)生不期望的病狀，然而如果在不期望的病狀表現(xiàn)之 后施用，則治療是治療性的（即，其由此旨在減輕、改善或維持既有的不期望的病狀或副作 用）。
[0150] 術(shù)語"治療效應"是指由藥理活性物質(zhì)引起的動物，特別是哺乳動物的，更特別是 人中的局部或全身性效應。所述術(shù)語因此意指意欲用于診斷、治療、緩和、治療或預防疾病 或用于促進動物或人的期望的身體或心理發(fā)展和狀態(tài)的任何物質(zhì)。
[0151] "患者"意指任何動物（例如，人類或非人哺乳動物），包括馬、狗、貓、豬、山羊、兔、 倉鼠、猴、豚鼠、大鼠、小鼠、蜥蜴、蛇、綿羊、牛、魚和鳥。
[0152] 術(shù)語"標志物"或"生物標志物"在本文中互換使用，是指用作生物狀態(tài)的指示物 的物質(zhì)，例如基因、信使RNA(mRNA)、微小RNA(miRNA)、異質(zhì)核RNA(hnRNA)，以及蛋白質(zhì)或其 部分。
[0153] "表達水平"或"表達形式"是指個體中一種或多種標志物或生物標志物的表達的 定量或定性總結(jié)，例如相比于標準或?qū)φ铡?br>
[0154] "更高的表達水平"、"更高的活性水平"、"升高的表達水平"或"增加的活性水平" 是指測試樣品中的表達水平和/或活性，其高于用于估計表達和/或活性的測定的標準差， 并且優(yōu)選為標志在對照樣品（例如，來自未患有廣泛性發(fā)育障礙的健康受試者的樣品）中 的表達水平、優(yōu)選所述標志在幾個對照樣品中的平均表達水平的至少2倍，更優(yōu)選3、4、5、 或10或更多倍。
[0155] "更低的表達水平"、"更低的活性水平"、"降低的表達水平"或"減少的活性水平"是 指測試樣品中的表達水平和/或活性，其高于用于評估表達和/或活性的測定的標準誤差， 但優(yōu)選低于所述標志在對照樣品（例如，利用用作所述標志物的預后能力的驗證標準的隨 訪信息針對一小組廣泛性發(fā)育障礙直接或間接校準的樣品）中的表達水平、優(yōu)選所述標志 在幾個對照樣品中的平均表達水平的至少1/2,更優(yōu)選1/3、1/4、1/5或1/10或更低。
[0156] 如本文中所使用的，"抗體"包括，作為例子，天然存在的抗體形式（例如IgG、IgA、 IgM、IgE)和重組抗體例如單鏈抗體、嵌合抗體和人源化抗體以及多特異性抗體，以及所有 上述抗體的片段和衍生物，所述片段和衍生物具有至少一個抗原結(jié)合位點?？贵w衍生物可 包括綴合至抗體的蛋白質(zhì)或化學部分。
[0157] 提及的基因包括天然存在的基因或基因的內(nèi)源性版本，包括可以在受試者中發(fā)現(xiàn) 的野生型，基因的多態(tài)或等位變體或突變體（例如，種系突變體、細胞突變）。在一個實施 方案中，所述生物標志物基因的序列與表2-6中列出的標志物的序列至少約80%、至少約 85 %、至少約90 %、至少約91 %、至少約92 %、至少約93 %、至少約94 %、至少約95 %、至少 約96%、至少約97%、至少約98%、或至少約99%相同。序列同一性可以被確定，例如，通 過使用NCBI BLAST (例如，用默認參數(shù)進行MEGABLAST)進行比較的序列。
[0158] 在一個實施例中，一種或多種標志物的表達水平相對于對照樣品確定，如標志物 的在正常組織中的表達水平（例如，從正常組織樣品中觀察到的標志物的表達水平確定的 范圍）。在一個實施方案中，標志物的表達水平相對于對照樣品確定，如在來自患病受試者 的健康父母或兄弟姐妹的樣品中的標志物的表達水平，或來自其他健康受試者的樣品中的 標志物的表達水平。在另一個實施方案中，一種或多種標志物的表達水平相對于對照樣品 確定，如患有廣泛性發(fā)育障礙的其他受試者的樣品中的一種或多種標志物的表達水平。例 如，可以確定在其他受試者的樣品中的表2-6中的一種或多種標志物的表達水平，以定義 關(guān)聯(lián)于一種特定治療方法的敏感性的表達水平，并將感興趣的受試者的樣品中一種或多種 標志物的表達水平與這些表達水平相比較。
[0159] 術(shù)語"已知的標準水平"或"對照水平"是指被接受的或預先確定的一種或多種標 志物的表達水平，例如在表2-6中所列的一種或多種標志物，其用于將受試者樣品中的所 述一種或多種標志物的表達水平進行比較。在一個實施方案中，標志物的對照表達水平是 標志物在一群受試者的樣品中的表達水平，例如在一群具有廣泛性發(fā)育障礙的受試者中標 志物的平均表達水平。在另一個實施方案中，所述群體包括一組不響應于特定治療方法的 受試者，或者一組以高或正常水平表達各標志物的受試者。在另一個實施方案中，對照水平 形成一系列在正常組織中的標志物表達。在另一個實施方案中，對照水平形成了一系列在 具有廣泛性發(fā)育障礙的多種受試者的細胞或血漿中的標志物的表達。在另一個實施方案 中，"對照水平"是指受試者中的預處理水平。
[0160] 隨著由常規(guī)實施本文描述的方法而獲得進一步的信息，可以使用本發(fā)明所述標志 物的"對照"表達水平的人群平均值。在其他實施方案中，所述標志物的"對照"表達水平 可以通過確定從疑似廣泛性發(fā)育障礙發(fā)病之前的受試者中、從儲存的受試者樣品中、從患 病受試者的健康父母或兄弟姐妹獲得的各標志物在受試者樣品中的表達水平而確定。
[0161] 本發(fā)明標志物的對照表達水平可獲自公眾可得的數(shù)據(jù)庫。此外，Universal Reference Total RNA(Clontech Laboratories)和 Universal Human Reference RNA(Stratagene)等可以用來作為對照。例如，定量PCR(qPCR)可以用來確定標志物的表達 水平，并且用于檢測受試者樣品中標志物表達的循環(huán)數(shù)相比于采用這種對照來檢測所需的 循環(huán)數(shù)的增加表明標志物的表達水平低。
[0162] 術(shù)語"樣品"是指從受試者獲得或分離出的細胞、組織或體液，以及受試者體內(nèi)存 在的細胞、組織或體液。術(shù)語"樣品"包括來自受試者的任何體液、組織或細胞，或者細胞 群，以及其任何組成部分，例如一部分或提取物。在一個實施方案中，組織或細胞從受試者 中移出。在另一個實施方案中，組織或細胞存在于受試者體內(nèi)。在一個實施方案中，體液包 括羊水、房水、玻璃體液、膽汁、血液、乳汁、腦脊髓液、耳垢、乳糜、囊液、淋巴液、糞便、胃酸、 胃液、淋巴液、粘液、乳頭吸出物、心包液、淋巴液、腹水、血漿、胸膜液、膿、唾液、皮脂、精液、 汗液、血清、痰液、滑液、淚液、尿液、陰道分泌物、或者從活檢收集的體液。在一個實施方案 中，所述樣品包含來自受試者的蛋白質(zhì)（例如蛋白質(zhì)或多肽）。在另一個實施方案中，所述 樣品包含來自受試者的RNA(例如mRNA)或來自受試者的DNA(例如基因組DNA分子）。
[0163] 本文中使用的"初步治療"是指對患有廣泛性發(fā)育障礙的受試者的初期治療。
[0164] 如果廣泛性發(fā)育障礙的至少一種癥狀預期被或被緩解、終止、減慢或預防，則廣泛 性發(fā)育障礙被"治療"。如本文中使用的，如果所述廣泛性發(fā)育障礙的復發(fā)或嚴重程度降低、 減慢、延遲或預防，則該廣泛性發(fā)育障礙也得到"治療"。
[0165] 試劑盒是用于具體地檢測本發(fā)明的標志物的包括至少一種試劑，例如探針的制造 品（例如包裝或容器），所述制劑品作為一個單位被宣傳、分配或售賣，以實施本發(fā)明的方 法。
[0166] "代謝途徑"是指將一種化合物轉(zhuǎn)化成另一種化合物并且提供中間體和能量用于 細胞功能的順序酶介導反應。代謝途徑可以是線型的或循環(huán)的。
[0167] "代謝狀態(tài)"是指一個特定的細胞、多細胞或組織環(huán)境在給定時間點的分子含量， 其由各種化學和生物指標來衡量，因為它們與健康或疾病狀態(tài)。
[0168] 術(shù)語"微陣列"指的是合成在基材上的不同多核苷酸、寡核苷酸、多肽（如抗體）或 肽的陣列，所述基材如紙，尼龍或其它類型的膜、過濾器、芯片、載玻片或任何其它合適的固 體支持物。
[0169] 用于免疫檢測，以確定本發(fā)明的一種或多種標志物的表達水平的抗體，可以用可 檢測的標記物來標記。與探針或抗體有關(guān)的術(shù)語"標記"旨在包括探針或抗體的直接標記 (通過摻入標記物（例如，放射性原子）、偶聯(lián)（即物理連接）可檢測物質(zhì)至探針或抗體） 以及對探針或抗體的間接標記（通過與另一種直接標記的試劑反應）。間接標記的實例包 括使用熒光標記的二抗來檢測一抗，以及用生物素來末端標記DNA，使得它可以被熒光標記 的鏈霉親和素來檢測。
[0170] 在一個實施方案中，抗體是被標記的抗體，例如放射性標記的、生色團標記的、熒 光團標記的或酶標記的抗體。在另一個實施方案中，使用抗體衍生物，例如與基質(zhì)綴合的抗 體，或與蛋白質(zhì)-配體對（例如生物素-鏈霉親和素）的蛋白質(zhì)或配體綴合的抗體，或與生 物標志物特異性結(jié)合的抗體片段（例如單鏈抗體，或分離的抗體高變區(qū)）。
[0171] 術(shù)語"障礙"和"疾病"被包含地使用并且是指與身體的任何部分、器官或系統(tǒng)（或 其任何組合）的正常結(jié)構(gòu)或功能的任何偏差。具體的疾病表現(xiàn)在特征性癥狀和體征（包括 生物、化學和物理變化），并且通常與多個其他因素（包括但不限于人口統(tǒng)計、環(huán)境、職業(yè)、 遺傳和醫(yī)療史因素）相關(guān)。可通過多種方法定量某些特征性體征、癥狀和相關(guān)因素以產(chǎn)生 重要診斷信息。
[0172] 本文使用的術(shù)語"表達"是指從DNA產(chǎn)生多肽的過程。該過程包括基因轉(zhuǎn)錄成 mRNA，和該mRNA翻譯成多肽。根據(jù)其使用的上下文，"表達"可以指RNA、蛋白質(zhì)或兩者的產(chǎn) 生。
[0173] 術(shù)語"基因的表達水平"或"基因表達水平"是指在細胞中mRNA以及前mRNA新生 轉(zhuǎn)錄本、轉(zhuǎn)錄加工的中間體、成熟mRNA和降解產(chǎn)物的水平，或由該基因編碼的蛋白質(zhì)的水 平。
[0174] 術(shù)語"調(diào)節(jié)"指反應的上調(diào)（即，激活或刺激）、下調(diào)（即，阻遏或抑制），或組合或 分開的兩者。"調(diào)節(jié)子"是起調(diào)節(jié)作用的化合物或分子，可以是例如激動劑、拮抗劑、活化劑、 刺激劑、阻遏物或抑制劑。
[0175] 術(shù)語"基因組"是指生物實體（細胞、組織、器官、系統(tǒng)、生物體）的遺傳信息的全 部。它是以DNA或RNA(例如，在某些病毒中）編碼的。基因組包括基因和DNA的非編碼序 列。
[0176] 術(shù)語"蛋白質(zhì)組"是指由基因組、細胞、組織或生物體在給定時間表達的蛋白質(zhì)的 整個集合。更具體地說，它可以指在限定的狀態(tài)下在給定時間給定類型的細胞或生物體中 表達的蛋白質(zhì)的整個集合。蛋白質(zhì)組可以包括由于例如，基因的選擇性剪接和/或翻譯后 修飾（如糖基化或磷酸化）導致的蛋白質(zhì)變體。
[0177] 術(shù)語"轉(zhuǎn)錄組"是指在給定的時間一個或一群細胞中產(chǎn)生的轉(zhuǎn)錄RNA分子的整個 集合，包括mRNA、rRNA、tRNA和其他非編碼RNA。該術(shù)語可被應用于給定的生物體中轉(zhuǎn)錄本 的總集，或應用于在特定細胞類型中存在的轉(zhuǎn)錄本的特定子集。與對于給定的細胞系大致 固定（不包括突變）的基因組不同，轉(zhuǎn)錄組可以隨外部環(huán)境條件而變化。因為細胞中包括 了所有的mRNA轉(zhuǎn)錄物，轉(zhuǎn)錄組反映了在任何給定的時間活躍地表達的基因，除了 mRNA降解 現(xiàn)象，如轉(zhuǎn)錄弱化。
[0178] 對轉(zhuǎn)錄組學的研究，也被稱為表達譜，考察給定的細胞群中mRNA的表達水平，通 常采用基于DNA微陣列技術(shù)的高通量技術(shù)。
[0179] 術(shù)語"代謝組"是指在給定狀態(tài)下在給定時間在生物樣品內(nèi)，如單一有機體中，發(fā) 現(xiàn)的小分子代謝物（如代謝中間體、激素和其他信號分子和次級代謝產(chǎn)物）的完整集合。代 謝組是動態(tài)的，且可以每秒發(fā)生變化。
[0180] 術(shù)語"相互作用組（interactome) "是指在研究中的生物系統(tǒng)（例如，細胞）中分 子相互作用的整個集合。它可以被顯示為定向的圖形。分子相互作用可以發(fā)生在屬于不同 的生物化學家族（蛋白質(zhì)、核酸、脂質(zhì)、碳水化合物等）的分子，且也在給定家族內(nèi)的分子之 間發(fā)生。當在蛋白質(zhì)組學方面來說，相互作用組是指蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡（PPI)， 或蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡（PIN)。另一個廣泛研究的相互作用組類型是蛋白質(zhì)-DNA相互作用 組（轉(zhuǎn)錄因子形成的網(wǎng)絡（和DNA或染色質(zhì)調(diào)節(jié)蛋白質(zhì)）和其靶基因）。
[0181] 術(shù)語"細胞輸出"包括涉及細胞狀態(tài)的參數(shù)的集合，優(yōu)選可測量的參數(shù)，所述細胞 的狀態(tài)包括（但不限于）：一個或多個基因的轉(zhuǎn)錄水平（例如，可通過RT_PCR、qPCR、微陣列 等測量）、一種或多種蛋白質(zhì)的表達水平（例如，可通過質(zhì)譜法或Western印跡等測量）、一 種或多種酶或蛋白質(zhì)的絕對活性（例如，可作為底物轉(zhuǎn)化率測量）或相對活性（例如，可作 為與最大活性相比的％值測量）、一種或多種代謝物或中間體的水平、氧化磷酸化水平（例 如，可通過耗氧率或OCR測量）、糖酵解水平（例如，可通過細胞外酸化率或ECAR測量）、配 體-靶結(jié)合或相互作用的程度、細胞外分泌分子的活性等。細胞輸出可以包括預先確定數(shù) 的靶基因或蛋白質(zhì)等的數(shù)據(jù)，或者可以包括對所有可檢測的基因或蛋白質(zhì)的整體評估。例 如，可使用質(zhì)譜法來確定和/或定量在給定的樣品或細胞群體中表達的所有可檢測的蛋白 質(zhì)，而沒有在樣品或細胞群體是否可以表達任何特定蛋白質(zhì)的先前知識。
[0182] 如本文所用的"細胞系統(tǒng)"包括同質(zhì)的或異質(zhì)的細胞群體。在系統(tǒng)內(nèi)的細胞可 以在自然的或生理的環(huán)境下在體內(nèi)生長，或者可以在體外生長，例如，在受控的組織培養(yǎng) 環(huán)境中。在系統(tǒng)內(nèi)的細胞可以是相對同質(zhì)的（例如，不低于70%、80%、90%、95%、99%、 99. 5%、99. 9%同質(zhì)的），或者可以包含兩種或更多種細胞類型，如通常發(fā)現(xiàn)在體內(nèi)密切接 近生長的細胞類型，或可以通過例如旁分泌或其他長距離細胞間通訊在體內(nèi)彼此相互作用 的細胞類型。細胞系統(tǒng)內(nèi)的細胞可以源自建立的細胞系，包括廣泛性發(fā)育障礙細胞系、永生 細胞系或正常細胞系，或可以是原代細胞或從活組織或器官新分離的細胞。
[0183] 細胞系統(tǒng)中的細胞通常與可以提供營養(yǎng)物、氣體（氧氣或二氧化碳等）、化學品或 蛋白質(zhì)性的/非蛋白質(zhì)性的刺激物（其可以定義影響細胞行為的條件）的"細胞環(huán)境"接 觸。細胞環(huán)境可以是有限定的化學成分和/或不太明確限定的組織提取物或血清成分的化 學介質(zhì)，并且可以包括細胞在其中生長的特定PHXO 2含量、壓力和溫度?；蛘?，細胞環(huán)境可 以是在體內(nèi)發(fā)現(xiàn)的對于特定細胞系統(tǒng)的天然的或生理的環(huán)境。
[0184] 在某些實施方式中，特定細胞系統(tǒng)的細胞環(huán)境還包括細胞系統(tǒng)的某些細胞表面特 征，如細胞表面上的受體或配體的類型和它們各自的活性、碳水化合物或脂質(zhì)分子的結(jié)構(gòu)、 膜極性或流動性、某些膜蛋白質(zhì)的成簇狀態(tài)等。這些細胞表面特征可以影響附近細胞（如 屬于不同細胞系統(tǒng)的細胞）的功能。然而，在某些其它實施方式中，細胞系統(tǒng)的細胞環(huán)境不 包括細胞系統(tǒng)的細胞表面特征。
[0185] 細胞環(huán)境可以被改變成為"改變的細胞環(huán)境"。變化可以包括在細胞環(huán)境中發(fā)現(xiàn)的 任何一個或多個成分的改變（例如，增加或減少），包括向細胞環(huán)境添加一種或多種"外部 刺激成分"。外部刺激成分可以是細胞環(huán)境內(nèi)源的（例如，細胞環(huán)境包含了一些水平的刺激 物，和添加更多相同的刺激物以提高其水平），或者可以是細胞環(huán)境外源的（例如刺激物主 要在不存在于改變前的細胞環(huán)境中）。細胞環(huán)境還可以通過添加外部刺激成分導致的繼發(fā) 性變化而改變，由于外部刺激成分可以改變細胞系統(tǒng)的細胞輸出，包括通過細胞系統(tǒng)分泌 到細胞環(huán)境中的分子。
[0186] 本文中使用的"外部刺激成分"包括任何可能影響細胞功能的外部的物理和/或 化學刺激。這可以包括任何大或小的有機或無機分子、天然或人工合成的化學物質(zhì)、溫度轉(zhuǎn) 變、pH變化、輻射、光（UVA，UVB等）、微波、聲波、電流、調(diào)制的或未調(diào)制的磁場等。
[0187] 僅為示例的目的，上述外部刺激成分可以包括用于治療疾病狀態(tài)的治療劑或候選 治療劑，包括化療劑、基于蛋白質(zhì)的生物藥物、抗體、融合蛋白、小分子藥物、脂質(zhì)、多糖、核 酸等。
[0188] 在其他實施方案中，外部刺激成分可以是一種或多種應激因素，如那些在多種疾 病條件下體內(nèi)通常遇到的因素，包括缺氧，高血糖條件下，酸性環(huán)境（可以通過乳酸處理來 豐旲擬）等。
[0189] 在其中需要研究兩個或更多個細胞系統(tǒng)之間的相互作用的某些情況下，可以通 過，例如，使第一細胞系統(tǒng)的改變的細胞環(huán)境與第二細胞系統(tǒng)接觸以影響第二細胞系統(tǒng)的 細胞輸出而形成"交互細胞系統(tǒng)"。
[0190] 如本文所用的"交互細胞系統(tǒng)"包含兩個或更多個細胞系統(tǒng)，其中至少一個細胞系 統(tǒng)的細胞環(huán)境接觸到第二細胞系統(tǒng)，使得第二細胞系統(tǒng)中至少一個細胞輸出被改變或受影 響。在某些實施方式中，交互細胞系統(tǒng)內(nèi)的細胞系統(tǒng)可以彼此直接接觸。在其它實施方式 中，沒有細胞系統(tǒng)彼此直接接觸。
[0191] 例如，在某些實施方式中，交互細胞系統(tǒng)可以是侵襲實驗裝置的形式，其中第一細 胞系統(tǒng)生長在插入物中和第二細胞系統(tǒng)生長在相應的小室隔間中。該兩個細胞系統(tǒng)可以接 觸相同的或不同的培養(yǎng)基，并可以交換部分或全部的培養(yǎng)基成分。添加到一個細胞系統(tǒng)的 外部刺激成分可以基本上被一個細胞系統(tǒng)吸收和/或在它有機會擴散到其他細胞系統(tǒng)之 前降解?；蛘?，外部刺激成分最終可以在兩個細胞系統(tǒng)內(nèi)接近或達到平衡。
[0192] 在某些實施方式中，交互細胞系統(tǒng)可采取單獨培養(yǎng)的細胞系統(tǒng)的形式，其中各個 細胞系統(tǒng)可以有其自身的培養(yǎng)基和/或培養(yǎng)條件（溫度、CO 2含量、pH值等）或者類似或 相同的培養(yǎng)條件。可以通過例如，從一個細胞系統(tǒng)獲取條件化的培養(yǎng)基并使其與另一個細 胞系統(tǒng)接觸來使兩個細胞系統(tǒng)形成接觸。如果需要的話，也可以在兩個細胞系統(tǒng)之間實現(xiàn) 直接的細胞-細胞接觸。例如，如果需要的話，可在任何點上共培養(yǎng)兩個細胞系統(tǒng)的細胞， 且當至少一個細胞系統(tǒng)中的細胞具有可分選標志物或標記（如穩(wěn)定表達的熒光標記蛋白 GFP)時，可以隨后通過，例如，F(xiàn)ACS分選分離共培養(yǎng)的細胞系統(tǒng)。
[0193] 類似地，在某些實施方式中，交互細胞系統(tǒng)可以僅僅是共培養(yǎng)。對一個細胞系統(tǒng)中 的細胞的選擇性處理可以通過在培養(yǎng)與另一個細胞系統(tǒng)的細胞共培養(yǎng)的處理細胞之前，首 先處理該細胞系統(tǒng)中的細胞來實現(xiàn)。當需要研究，例如，由第一細胞系統(tǒng)受外部刺激成分的 刺激后在第一細胞系統(tǒng)中的細胞表面變化引起的對第二細胞系統(tǒng)的效應時，共培養(yǎng)的交互 細胞系統(tǒng)設(shè)置可能是有用的。
[0194] 本發(fā)明的交互細胞系統(tǒng)特別適合于探索某些預先確定的外部刺激成分對一個或 兩個細胞系統(tǒng)的細胞輸出的影響。這樣的刺激物對第一細胞系統(tǒng)（其與刺激物直接接觸） 的初級影響可以通過比較在第一細胞系統(tǒng)與外部刺激接觸之前和之后的細胞的輸出（例 如，蛋白質(zhì)表達水平）而確定，其如本文所用的可以稱為"（顯著的）細胞輸出差異"。通過 第一細胞系統(tǒng)的改變的細胞環(huán)境（如其分泌組）介導的這樣的刺激物對第二細胞系統(tǒng)的次 生效應也可以類似地測定。為此，可以比較例如第二細胞系統(tǒng)的蛋白質(zhì)組，在具有對第一細 胞系統(tǒng)的外部刺激處理的第二細胞系統(tǒng)的蛋白質(zhì)組和沒有對第一細胞系統(tǒng)的外部刺激處 理的第二細胞系統(tǒng)的蛋白質(zhì)組之間進行。觀察到的任何顯著的變化（在蛋白質(zhì)組或任何其 它感興趣的細胞輸出中）可被稱為"顯著的細胞交互差異"。
[0195] 在進行細胞輸出測量（如蛋白質(zhì)表達）中，可使用絕對表達量或相對表達水平。 例如，為測定第二細胞系統(tǒng)的相對蛋白質(zhì)表達水平，第二細胞系統(tǒng)中任何給定的蛋白質(zhì)的 量（有或沒有對第一細胞系統(tǒng)的外部刺激）可以與合適的對照細胞系和細胞系的混合物對 t匕，并給出倍數(shù)增加或倍數(shù)減少值?？梢允褂脤τ谶@種倍數(shù)增加（例如，至少1.5倍增加） 或倍數(shù)減少（例如，至少減少至0.75倍或75%)的預先確定的閾值水平來選擇顯著的細胞 交互差異。
[0196] 為了進行說明，在建立用來模仿心血管疾病模型的方面的一個示例性的兩細胞系 統(tǒng)中，可以用缺氧條件（外部刺激成分）處理心平滑肌細胞系（第一細胞系統(tǒng)），且可以使 用常規(guī)的定量質(zhì)譜法測定將腎細胞與心平滑肌的條件化培養(yǎng)基接觸導致的腎細胞系（第 二細胞系統(tǒng)）中蛋白質(zhì)組變化。在與適當?shù)膶φ?例如，與來自沒有經(jīng)過缺氧條件處理的 類似培養(yǎng)的心平滑肌細胞的條件化培養(yǎng)基接觸的類似培養(yǎng)的腎細胞）相比較的基礎(chǔ)上，可 以確定這些腎細胞中顯著的細胞交互差異。
[0197] 并不是每一個觀察到的顯著的細胞交互差異都可以具有生物學意義。對于應用所 述探詢生物評估的任何給定的生物系統(tǒng)，一些（或者可能全部）顯著的細胞交互差異對于 討論的特定生物學問題，例如，引起疾病狀態(tài)的原因（治療性干預的潛在靶標），或者作為 疾病狀態(tài)的生物標志物（潛在的診斷或預后因子），可能是"決定性的"。
[0198] 這樣的決定性交互差異可以由所述方法的最終用戶進行選擇，或者它可以通過生 物信息學軟件程序，如DAVID可執(zhí)行的比較途徑分析程序或KEGG通路分析程序選擇。在某 些實施方式中，使用一個以上的生物信息學軟件程序，且來自兩個或更多個生物信息學軟 件程序的一致結(jié)果是優(yōu)選的。
[0199] 如本文所用的，細胞輸出"差異"包括細胞輸出中的任何一種或多種參數(shù)的差異 (例如，提高或降低的水平）。例如，就蛋白質(zhì)表達水平而言，兩個細胞輸出之間的差異可以 通過使用本領(lǐng)域公認的技術(shù)，如基于質(zhì)譜的分析（例如，iTRAQ、2D-LC-MS-MS等）測量和定 量，例如，與外部刺激成分處理之前和之后的細胞系統(tǒng)相關(guān)的輸出。
[0200] 如本文所用的"探詢式生物評估"可包括鑒別與外部刺激成分相關(guān)聯(lián)的一個或多 個決定性細胞交互差異（例如，生物途徑，或途徑的關(guān)鍵成員，或途徑成員的主要調(diào)節(jié)子的 活性的增加或減少）。它可以進一步包括涉及額外的步驟來測試或驗證所確定的決定性細 胞交互差異是否需要和/或足夠用于與初始外部刺激成分相關(guān)聯(lián)的下游事件，包括體內(nèi)動 物模型和/或體外組織培養(yǎng)實驗。
[0201] 現(xiàn)在將詳細地參考本發(fā)明的示例方案。雖然本發(fā)明將參照示例性實施例來描述， 但應理解，它并不意在將本發(fā)明限制到這些實施方案。與此相反，它旨在涵蓋替換方案，改 進方案和如可能由所附權(quán)利要求所限定的本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)的等同方案。
[0202] II.探詢式牛物平臺摶術(shù)的概沭
[0203] 本發(fā)明的示例性實施方式中結(jié)合了可以使用探詢生物學平臺（"平臺"）實施的方 法，該平臺是用于理解各種各樣的生物學過程（如疾病病理生理學）和作為這種生物過程 基礎(chǔ)的關(guān)鍵分子驅(qū)動子（包括使疾病過程得以發(fā)生的因子）的工具。一些示例性實施方式 包括可以結(jié)合該平臺的至少一部分或全部的系統(tǒng)。一些示例性方法可以采用該平臺的至少 一部分或全部。涉及該平臺的一些示例性實施方式的目標和目的出于說明性的目的一般地 概述如下：
[0204] i)建立作為疾病過程（例如，廣泛性發(fā)育障礙）的關(guān)鍵組成的驅(qū)動子的特定分子 印記，因為它們與疾病過程的整體病理生理學相關(guān)；
[0205] ii)生成與疾?。ɡ鐝V泛性發(fā)育障礙）過程相關(guān)的分子印記或差異圖譜，這可有 助于鑒別區(qū)分疾病狀態(tài)與不同狀態(tài)（例如，正常狀態(tài)）的差異分子印記，和發(fā)展對于印記或 分子實體的理解，因為它們裁斷兩種狀態(tài)之間的變化（例如，從正常到疾病狀態(tài)）的機制； 和
[0206] iii)研究分子活性的"中樞"作為用于疾病（例如廣泛性發(fā)育障礙）的外部控制 的潛在干預靶標（例如，使用該中樞作為潛在的治療靶標）或作為所討論的疾?。ɡ鐝V 泛性發(fā)育障礙）的潛在生物標志物（例如，疾病特異性生物標志物，用于預后和/或治療診 斷用途中）的作用。
[0207] 涉及該平臺的一些示例性的方法可以包括一個或多個以下特征：
[0208] 1)在一個或多個模型中，優(yōu)選在體外模型中，使用與生物過程相關(guān)的細胞對生物 過程（例如，疾病過程）和/或生物過程的成分（例如，疾病生理及病理生理學）建模。例 如，細胞可以是人類來源的細胞，其通常參與所討論的生物過程。該模型可包括對于該生物 過程（例如，疾?。┨禺愋缘母鞣N細胞提示/狀態(tài)/擾動。在理想的情況下，該模型代表各 種（疾?。顟B(tài)和通量成分而不是生物（疾?。顟B(tài)的靜態(tài)評估。
[0209] 2)使用領(lǐng)域公認的任何手段確定mRNA和/或蛋白質(zhì)印記的特征。例如，定量聚合 酶鏈反應（qPCR)和蛋白質(zhì)組學分析工具如質(zhì)譜（MS)。這種mRNA和蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)集代表對環(huán) 境/擾動的生物反應。在適用和可能的情況下，脂質(zhì)組學、代謝組學和轉(zhuǎn)錄組學數(shù)據(jù)也可被 整合作為用于所討論的生物學過程的補充或替代測量值。SNP分析是在過程中有時可以使 用的另一成分。它可以有助于研究，例如，SNP或特定突變是否對生物過程有任何影響。這 些變量可以用于描述生物過程，無論是作為靜態(tài)的"瞬象"或作為動態(tài)過程的表現(xiàn)。
[0210] 3)測定對提示和擾動的一個或多個細胞反應，包括但不限于生物能量學譜、細胞 增殖、細胞凋亡和細胞器功能。真正的基因型-表型相關(guān)性是通過采用功能模型（如ATP、 R0S、0XPH0S、Seahorse分析等等）實現(xiàn)的。這樣的細胞反應代表生物過程（或其模型）中 對相應的mRNA/蛋白質(zhì)表達的狀態(tài)以及上面2)項中的任何其他相關(guān)狀態(tài)做出響應的細胞 反應。
[0211] 4)通過采用基于人工智能（基于Al)的信息學系統(tǒng)或平臺，整合在3)中獲得的功 能分析數(shù)據(jù)與在2)中獲得的蛋白質(zhì)組學和其它數(shù)據(jù)，并確定由因果關(guān)系驅(qū)動的蛋白質(zhì)相 關(guān)性。這樣的基于AI的系統(tǒng)是基于，優(yōu)選僅基于，2)和/或3)中得到的數(shù)據(jù)集，而不采用 關(guān)于該生物過程的現(xiàn)有知識。優(yōu)選地，沒有數(shù)據(jù)點被統(tǒng)計地或人為地截流。相反，所有得到 的數(shù)據(jù)被送入AI系統(tǒng)中用于確定蛋白質(zhì)相關(guān)性。整合過程的一個目標或輸出是不同生物 學狀態(tài)（例如，疾病相對于正常狀態(tài)）之間的一個或多個差異網(wǎng)絡（另外在本文中可稱為 " Λ網(wǎng)絡"，或者在某些情況下視情況而定稱為" Λ - Λ網(wǎng)絡"）。
[0212] 5)確定基于AI的信息學平臺的輸出的特征以考察作為潛在治療靶標和/或生物 標志物的各活性中樞。這樣的分析可以基于所獲得的數(shù)據(jù)集完全在計算機中進行而無需采 用任何實際的濕實驗室試驗（wet-lab experiment)。
[0213] 6)通過采用分子和細胞技術(shù)驗證活性中樞。這種用濕實驗室的細胞基實驗對輸出 進行的信息后驗證（post-informatic validation)可以是任選的，但它們有助于建立全循 環(huán)的探詢。
[0214] 以上概述的任何或所有途徑可以用在涉及任何生物過程的任何特定應用中，其取 決于（至少部分地取決于）具體應用的性質(zhì)。也就是說，上文所述的一個或多個途徑可以 被省略或修改，并且可以采用一個或多個附加的途徑，其取決于具體的應用。
[0215] 圖2中描述了包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)挖掘的平臺成分的示意圖。圖1中 描述了系統(tǒng)探詢和來自"組學"級聯(lián)的響應數(shù)據(jù)收集的示意圖。
[0216] 圖7是示例性方法的高水平流程圖，其中顯示了可以被用來執(zhí)行該示例性方法的 示例性系統(tǒng)的成分。首先，使用通常與生物過程相關(guān)聯(lián)的細胞建立生物過程（例如，疾病過 程）和/或生物過程的成分（例如，疾病生理學和病理生理學）的模型（例如，體外模型） (步驟12)。例如，細胞可以是通常參與生物過程（例如，疾?。┑膩碓从谌说募毎?。細胞 模型可包括該生物過程（例如，疾?。┨囟ǖ母鞣N細胞提示、狀態(tài)和/或擾動。在理想的情 況下，細胞模型表示各種（疾?。顟B(tài)和生物過程（例如，疾?。┑耐砍煞侄皇巧镞^ 程的靜態(tài)評估。對比細胞模型可包括對照細胞或正常（如非病變的）細胞。細胞模型的附 加說明出現(xiàn)在下面的IV. A節(jié)。
[0217] 第一數(shù)據(jù)集是使用任何已知的方法或系統(tǒng)（例如，定量的聚合酶鏈反應（qPCR) 和蛋白質(zhì)組學分析工具，如質(zhì)譜（MS))，從生物過程的細胞模型獲得，其包括表示多個基因 (例如，mRNA和/或蛋白質(zhì)印記）的表達水平的信息（步驟16)。
[0218] 第三數(shù)據(jù)集從生物過程的對比細胞模型獲得（步驟18)。第三數(shù)據(jù)集包括代表來 自對比細胞模型的對比細胞中多個基因的表達水平的信息。
[0219] 在本發(fā)明方法的某些實施方式中，這些第一和第三數(shù)據(jù)集在本文中統(tǒng)稱為"第一 數(shù)據(jù)集"，其表示與生物系統(tǒng)相關(guān)的細胞（包括對比細胞的所有細胞）中多個基因的表達水 平。
[0220] 可以從一個或多個mRNA和/或蛋白質(zhì)印記分析系統(tǒng)得到第一數(shù)據(jù)集和第三數(shù)據(jù) 集。第一和第三數(shù)據(jù)集中的mRNA和蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)可以代表對環(huán)境和/或擾動的生物反應。在 適用和可能的情況下，脂質(zhì)組學、代謝組學和轉(zhuǎn)錄組學數(shù)據(jù)也可以被整合作為生物過程的 補充或替代測量。SNP分析是可以有時使用在該方法中的另一成分。它可以有助于調(diào)查，例 如，單核苷酸多態(tài)性（SNP)或特定的突變對生物過程是否有任何影響。數(shù)據(jù)變量可以被用 于描述生物過程，無論是作為靜態(tài)的"瞬象"，還是作為動態(tài)過程的表示。有關(guān)獲取表示細胞 中多個基因的表達水平的其他描述見以下的IV. B部分。
[0221] 在一些實施方案中，第二數(shù)據(jù)集從生物過程的細胞模型獲得，其包括表示細胞的 功能活性或反應的信息（步驟20)。類似地，在一些實施方案中，第四數(shù)據(jù)集從生物過程的 對比細胞模型獲得，其包括表示對比細胞的功能活性或反應的信息（步驟22)。
[0222] 在本發(fā)明方法的某些實施方式中，這些第二和第四數(shù)據(jù)集在本文中統(tǒng)稱為"第二 數(shù)據(jù)集"，其表示與生物系統(tǒng)相關(guān)的細胞（包括對比細胞的所有細胞）的功能活性或細胞反 應。
[0223] 可以使用一個或多個功能分析系統(tǒng)以獲得有關(guān)細胞或?qū)Ρ燃毎墓δ芑钚曰蚍?應的信息。關(guān)于對提示和擾動的功能性細胞反應的信息可包括，但不限于，生物能量學譜、 細胞增殖、細胞凋亡和細胞器功能。過程和途徑的功能模型（例如，三磷酸腺苷（ATP)、活性 氧物質(zhì)（ROS)、氧化磷酸化（OXPHOS)、Seah 〇rse分析等）可以被用來獲得真正的基因型-表 型相關(guān)性。功能活性或細胞反應表示在生物過程（或其模型）中的細胞響應于mRNA/蛋白 質(zhì)表達的相應狀態(tài)以及任何其他相關(guān)應用的狀態(tài)或擾動的反應。在下面IV. B部分中提供 有關(guān)獲得表示細胞的功能活性或反應的信息的附加信息。
[0224] 該方法還包括在細胞和對照細胞中生成生物過程的計算機執(zhí)行模型。例如，可對 于細胞模型從第一數(shù)據(jù)集和第二數(shù)據(jù)集生成在所述多個基因的表達水平與所述功能活性 或細胞反應之間的一個或多個（例如，一套）因果關(guān)系的貝葉斯網(wǎng)絡（"生成的細胞模型網(wǎng) 絡（步驟24)。生成的細胞模型網(wǎng)絡，單獨或共同地，包括關(guān)于關(guān)系的定量概率定向信息。 所生成的細胞模型網(wǎng)絡不是基于來自第一數(shù)據(jù)集和第二數(shù)據(jù)集的信息以外的基因表達和/ 或功能活性或細胞反應之間的已知生物關(guān)系。一個或多個生成的細胞模型網(wǎng)絡可統(tǒng)稱為一 致細胞模型網(wǎng)絡。
[0225] 可對于對比細胞模型從第一數(shù)據(jù)集和第二數(shù)據(jù)集生成在多個基因的表達水平與 功能活性或細胞反應之間的一個或多個（例如，一套）因果關(guān)系的貝葉斯網(wǎng)絡（"生成的對 比細胞模型網(wǎng)絡（步驟26)。生成的對比細胞模型網(wǎng)絡，單獨地或共同地，包括關(guān)于關(guān)系 的定量概率定向信息。所生成的細胞網(wǎng)絡不是基于第一數(shù)據(jù)集和第二數(shù)據(jù)集中的信息以外 的基因表達和/或功能活性或細胞反應之間的已知生物關(guān)系。一個或多個生成的對比模型 網(wǎng)絡可統(tǒng)稱為一致細胞模型網(wǎng)絡。
[0226] 可以使用基于人工智能（基于Al)的信息學平臺建立所述生成的細胞模型網(wǎng)絡和 生成的對比細胞模型網(wǎng)絡。關(guān)于建立生成的細胞模型網(wǎng)絡、建立生成的對比細胞模型網(wǎng)絡 和基于AI的信息學系統(tǒng)的進一步細節(jié)出現(xiàn)在下面IV. C部分。
[0227] 應當指出的是，可以采用許多不同的基于AI的平臺或系統(tǒng)來生成包括定量概率 定向信息的因果關(guān)系的貝葉斯網(wǎng)絡。雖然本文所描述的某些實施例采用一個特定的可商 業(yè)獲得的系統(tǒng)，即，來自GNS(劍橋，MA)的REFS?(逆向工程/正向模擬），但對于實施方式 并沒有限制。適合實施一些實施方式的基于AI的系統(tǒng)或平臺采用數(shù)學算法以在輸入變量 (例如，第一和第二數(shù)據(jù)集）之間建立因果關(guān)系，其僅僅基于輸入的數(shù)據(jù)而沒有考慮到之前 存在關(guān)于任何潛在的、已建立的和/或驗證的生物關(guān)系的知識。
[0228] 例如，REFS?基于AI的信息學平臺利用實驗得到的粗的（原始的）或最少加工的 輸入生物學數(shù)據(jù)（如遺傳、基因組學、外遺傳、蛋白質(zhì)組學、代謝組學和臨床數(shù)據(jù)），并迅速 執(zhí)行萬億次計算以確定在完整系統(tǒng)中分子如何相互作用。REFS?基于AI的信息學平臺執(zhí) 行逆向工程過程，其旨在基于定量表示基礎(chǔ)生物系統(tǒng)的輸入數(shù)據(jù)建立計算機實施的細胞模 型（例如，生成的細胞模型網(wǎng)絡）。另外，可以在計算機執(zhí)行的細胞模型的基礎(chǔ)上開發(fā)和快 速模擬關(guān)于基礎(chǔ)生物系統(tǒng)的假設(shè)，以獲得關(guān)于所述假設(shè)的伴有相關(guān)置信水平的預測。
[0229] 通過這種方式，由定量的計算機實施的細胞模型表示生物系統(tǒng)，其中模擬"干擾" 來學習生物系統(tǒng)（例如，疾?。┑脑敿殭C制、有效的干預策略和/或確定哪些患者會對給定 的治療方案做出反應的臨床生物標志物。傳統(tǒng)的生物信息學和統(tǒng)計學方法，以及基于已知 生物學的建模的方法，通常不能提供這些類型的深入見解。
[0230] 建立了生成的細胞模型網(wǎng)絡和生成的對比細胞模型網(wǎng)絡后，對它們進行比較。鑒 別至少存在于一些所生成的細胞模型網(wǎng)絡中且在生成的對比細胞模型網(wǎng)絡中不存在或具 有至少一個顯著不同的參數(shù)的一個或多個因果關(guān)系（步驟28)。這樣的對比可以導致建立 差異網(wǎng)絡。可以使用差異網(wǎng)絡建立模塊進行對比、識別和/或差異（Λ)網(wǎng)絡的建立，其在 下面的IV. D部分進一步詳細描述。
[0231] 在一些實施方式中，輸入數(shù)據(jù)集來自一種細胞類型和一種對比細胞類型，其基于 該一種細胞類型建立一套細胞模型網(wǎng)絡和基于該一種對比對照細胞類型建立另一套對比 細胞模型網(wǎng)絡?？梢栽谠撘环N細胞類型的該套網(wǎng)絡和對比細胞類型的該套網(wǎng)絡之間進行差 分。
[0232] 在其它實施方式中，輸入數(shù)據(jù)集來自多種細胞類型和多種對比細胞類型。可以分 別對于每個細胞類型和每個對比細胞類型單獨地生成一套細胞模型網(wǎng)絡，和/或來自多種 細胞類型和多種對比細胞類型的數(shù)據(jù)可以組合成各自的復合數(shù)據(jù)集。復合數(shù)據(jù)集生成與多 種細胞類型（復合數(shù)據(jù)）對應的一套網(wǎng)絡，和生成與多種對比細胞類型（對比復合數(shù)據(jù)） 對應的另一套網(wǎng)絡?？梢詫τ糜趶秃蠑?shù)據(jù)的該套網(wǎng)絡對比于用于對比復合數(shù)據(jù)的該套網(wǎng)絡 執(zhí)行差分。
[0233] 在一些實施方式中，可以在兩個不同的差異網(wǎng)絡之間執(zhí)行差分。該輸出可被稱為 Δ-Δ網(wǎng)絡。
[0234] 可以為生成的細胞模型網(wǎng)絡中的每個關(guān)系確定定量關(guān)系信息（步驟30)。類似地， 可以確定生成的對比細胞模型網(wǎng)絡中每個關(guān)系的定量關(guān)系信息（步驟32)。有關(guān)該關(guān)系的 定量信息可以包括表示因果關(guān)系的指令、有關(guān)該關(guān)系的統(tǒng)計不確定性的量度（例如，曲線 下面積（AUC)的統(tǒng)計測量）和/或該關(guān)系的強度的定量幅度（例如，一倍）的表達?？梢?使用定量關(guān)系信息確定生成的細胞模型網(wǎng)絡中的各種關(guān)系的特性，來探索網(wǎng)絡中作為潛在 治療靶標和/或生物標志物的每個活性中樞。這樣的分析可以完全在計算機中基于來自生 成的細胞模型網(wǎng)絡的結(jié)果進行而沒有采用任何實際的濕實驗室實驗。
[0235] 在一些實施方式中，可以通過采用分子和細胞技術(shù)對網(wǎng)絡中的活性中樞進行驗 證。這種用濕實驗室的基于細胞的實驗對輸出進行信息后驗證不需要執(zhí)行，但它可以幫助 建立探詢的完整循環(huán)。圖4示意性地描繪了示例性的基于AI的信息學系統(tǒng)（例如，REFS? 基于AI的信息學系統(tǒng)）的功能性和基于AI的系統(tǒng)與探詢式生物學平臺（"平臺"）的其他 成分或部分之間相互作用的簡化高水平圖示。在圖4A中，從生物過程的模型（例如，疾病 模型）獲得的各種數(shù)據(jù)集，如藥物的劑量、治療劑量、蛋白質(zhì)表達、mRNA表達和許多相關(guān)功 能測量（如〇CR、ECAR)的任何一種被送入基于AI的系統(tǒng)中。如圖4B所示，AI系統(tǒng)在被稱 為貝葉斯片段計數(shù)（Bayesian Fragment Enumeration)的過程中從輸入的數(shù)據(jù)集創(chuàng)建"網(wǎng) 絡片段"文庫，其包括驅(qū)動生物過程（例如，疾?。┲械姆肿訖C制的變量（蛋白質(zhì)、脂質(zhì)和代 謝物）（圖4B)。
[0236] 在圖4C中，基于AI的系統(tǒng)選擇文庫中的網(wǎng)絡片段的子集，并從該片段構(gòu)建初始試 驗網(wǎng)絡。基于AI的系統(tǒng)也選擇文庫中網(wǎng)絡片段的不同子集來構(gòu)建另一初始試驗網(wǎng)絡。最 終從文庫中網(wǎng)絡片段的不同子集建立一套初始試驗網(wǎng)絡（例如，1000個網(wǎng)絡）。該過程可 以被稱為平行總體采樣。整體中的各個試驗網(wǎng)絡通過從文庫中增加、減去和/或替代額外 的網(wǎng)絡片段進行進化或優(yōu)化。如果得到附加數(shù)據(jù)，該附加數(shù)據(jù)可被結(jié)合到網(wǎng)絡文庫的網(wǎng)絡 片段中，并且可以通過各個試驗網(wǎng)絡的進化被結(jié)合到整套試驗網(wǎng)絡中。優(yōu)化/進化過程完 成后，整套試驗網(wǎng)絡可以被描述為生成的細胞模型網(wǎng)絡。
[0237] 如圖4D中所示，整套生成的細胞模型網(wǎng)絡可以用來模擬生物系統(tǒng)的行為。模擬可 用于預測生物系統(tǒng)對于條件變化的行為，這可以使用基于細胞的或基于動物的濕實驗室實 驗來驗證。另外，可以使用模擬功能，通過向每個節(jié)點單獨地施加模擬的擾動而同時觀察對 所生成的細胞模型網(wǎng)絡中其他節(jié)點的影響，來得到在所生成的細胞模型網(wǎng)絡中關(guān)系的定量 參數(shù)。在下面的IV. C部分中提供進一步的細節(jié)。
[0238] 基于AI的信息學系統(tǒng)的自動化逆向工程過程建立了一套生成的細胞模型網(wǎng)絡， 它是該細胞的無偏的和系統(tǒng)的基于計算機的模型。
[0239] 該逆向工程決定了數(shù)據(jù)中的分子測量之間概率定向網(wǎng)絡連接，和感興趣的表型結(jié) 果。分子測量中的變異使得能夠?qū)W習這些實體和終點變化之間的概率的原因和效果關(guān)系。 平臺的機器學習特性也使得交叉訓練和不斷進化的基于數(shù)據(jù)集的預測成為可能。
[0240] 數(shù)據(jù)中分子測量之間的網(wǎng)絡連接是"概率性的"，部分地因為連接可以基于由計算 機算法"學習"的觀察數(shù)據(jù)集之間的相關(guān)性。例如，如果基于數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計分析，蛋白質(zhì)X和 蛋白質(zhì)Y的表達水平是正相關(guān)或負相關(guān)的，則可以分配因果關(guān)系以建立蛋白質(zhì)X和Y之間 的網(wǎng)絡連接。這種推定的因果關(guān)系的可靠性可以由該連接的似然性進一步定義，其可以通 過P值測定（例如，Ρ〈〇· 1、〇· 05、0· Ol等）。
[0241] 數(shù)據(jù)中分子測量之間的網(wǎng)絡連接是"定向的"，部分地是因為分子測量之間的網(wǎng)絡 連接（如由反向工程過程所確定的）反映連接的基因/蛋白質(zhì)之間關(guān)系的原因和效果，以 使得提高一種蛋白質(zhì)的表達水平可能導致其他蛋白質(zhì)的表達水平上升或下降，這取決于該 連接是刺激的還是抑制的。
[0242] 數(shù)據(jù)中分子測量之間的網(wǎng)絡連接是"定量的"，部分地因為分子測量之間的網(wǎng)絡連 接，如通過該方法所確定的，可以在計算機中基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集和與其相關(guān)的概率測量來 模擬。例如，在分子測量之間所建立的網(wǎng)絡連接中，理論上可能會增加或減少（例如，增加 或減少1、2、3、5、10、20、30、50、100倍或更高）給定蛋白質(zhì)的表達水平（或在網(wǎng)絡中的"節(jié) 點"），和定量模擬其對網(wǎng)絡中其它連接的蛋白質(zhì)的影響。
[0243] 數(shù)據(jù)中分子測量之間的網(wǎng)絡連接是"無偏的"，至少部分地因為沒有數(shù)據(jù)點被統(tǒng)計 地或人為地截流，和部分地因為該網(wǎng)絡連接是僅基于輸入的數(shù)據(jù)，而不涉及關(guān)于所討論的 生物過程的現(xiàn)有知識。
[0244] 數(shù)據(jù)中分子測量之間的網(wǎng)絡連接是"系統(tǒng)的"和（無偏的），部分地因為所有輸入 變量之間的所有潛在連接已被系統(tǒng)地考察，例如，以成對的方式。執(zhí)行這種系統(tǒng)性探測的計 算能力的可靠性隨著輸入變量數(shù)的增加而呈指數(shù)地提高。
[0245] 在一般情況下，一套約1000個網(wǎng)絡通常足以預測所有被測實體之間的概率因果 定量關(guān)系。該套網(wǎng)絡捕獲數(shù)據(jù)中的不確定性，且使得對于每個模型預測計算置信度量成為 可能。使用該套網(wǎng)絡一起產(chǎn)生預測，其中整套中的單個網(wǎng)絡預測的差異代表預測中的不確 定性程度。此特征使得能夠?qū)τ趶哪Ｐ蜕傻呐R床反應的預測分配置信量度。
[0246] -旦模型進行逆向工程，可以對整套模型進行進一步模擬質(zhì)詢以確定所討論的生 物過程如疾病狀態(tài)的關(guān)鍵分子驅(qū)動子。
[0247] III.平臺摶術(shù)的示例件步驟和成分
[0248] 僅用于說明目的，所述平臺技術(shù)的以下步驟可以在下文被描述，用于整合從定制 的廣泛性發(fā)育障礙模型獲得的數(shù)據(jù)和用于鑒別驅(qū)動廣泛性發(fā)育障礙發(fā)病的新蛋白質(zhì)/途 徑。由這一分析所得的關(guān)系圖譜提供廣泛性發(fā)育障礙的治療靶標以及與廣泛性發(fā)育障礙相 關(guān)的診斷/預后標志物。本文描述的方法在US13, 411460中有進一步描述，其整體內(nèi)容通 過引用明確地納入本文。
[0249] 此外，雖然下面的描述在某些部分中作為離散的步驟呈現(xiàn)，但它是用于說明的目 的和簡單的原因，因此，在現(xiàn)實中，這并不意味著這樣的嚴格的步驟順序和/或分界。此外， 本發(fā)明的步驟可以獨立地進行，且此處提供的本發(fā)明意圖單獨地包含各單個步驟，以及所 述平臺技術(shù)的一個或多個步驟（例如，任何一個、兩個、三個、四個、五個、六個或所有七個 步驟）的組合，其可以獨立于其余的步驟而進行。
[0250] 本發(fā)明還意圖包括作為本發(fā)明的獨立成分和實施方式的平臺技術(shù)的所有方面。例 如，所生成的數(shù)據(jù)集意圖是本發(fā)明的實施方式。作為進一步的例子，生成的因果關(guān)系網(wǎng)絡、 生成的一致因果關(guān)系網(wǎng)絡和/或生成的模擬因果關(guān)系網(wǎng)絡也意圖是本發(fā)明的實施方式。確 定為廣泛性發(fā)育障礙中獨特的因果關(guān)系意圖是本發(fā)明的實施方式。另外，對于廣泛性發(fā)育 障礙定制的模型也意圖是本發(fā)明的實施方式。
[0251] A、定制模型構(gòu)建
[0252] 平臺技術(shù)的第一步是建立用于生物系統(tǒng)或過程（例如廣泛性發(fā)育障礙）的模型。 廣泛性發(fā)育障礙的實例是自閉癥。如任何其他復雜的生物過程或系統(tǒng)一樣，自閉癥是復雜 的病理狀態(tài)，其特征在于多個獨特的方面。例如，線粒體功能障礙可能在自閉癥病理學上起 到重要的作用。其結(jié)果是，自閉癥細胞可以對與線粒體功能相關(guān)聯(lián)的環(huán)境的擾動（例如潛 在藥物的治療）做出不同于正常細胞響應于相同處理的反應。因此，解密與正常細胞的反 應相比自閉癥對藥物治療的獨特反應是有利的。為此，可以建立定制的自閉癥模型以模擬 與自閉癥疾病相關(guān)的細胞環(huán)境，例如，自閉癥患者的淋巴母細胞或其它體液（如血清或尿 液）。與線粒體功能有關(guān)的環(huán)境擾動，例如輔酶Q10,可應用來處理自閉癥的細胞。線粒體 功能測定，例如ATP和/或ROS可用來提供深入的生物學讀數(shù)。
[0253] 可以在定制的廣泛性發(fā)育障礙模型中獨立地研究反映廣泛性發(fā)育障礙特征的不 同方面的單獨條件，和/或可以結(jié)合在一起。在一個實施方式中，在定制的廣泛性發(fā)育障礙 模型中研究了至少2、3、4、5、6、7、8、9、10、15、20、25、30、40、50或更多的反映或模擬廣泛性 發(fā)育障礙的不同方面的狀態(tài)的組合。在一個實施方式中，在定制的廣泛性發(fā)育障礙模型中 研究反映或模擬廣泛性發(fā)育障礙的不同方面的狀態(tài)的單個狀態(tài)和另外地至少2、3、4、5、6、 7、8、9、10、15、20、25、30、40、50或更多狀態(tài)的組合。在前述列表中給出的所有值也可以是范 圍的上限或下限，其意圖是本發(fā)明的部分，例如，1至5、1至10、1至20、1至30、2至5、2至 10、5至10、1至20、5至20、10至20、10至25、10至30或10至50個不同的狀態(tài)。
[0254] 作為對照，在類似的狀態(tài)下培養(yǎng)一個或多個正常細胞系（例如，獲自正常的、未患 病的受試者，例如患有廣泛性發(fā)育障礙的受試者的正常的、未患病的家庭成員，并由其獲得 與廣泛性發(fā)育障礙相關(guān)的細胞），以便確定廣泛性發(fā)育障礙中獨特的蛋白質(zhì)或途徑（見下 文）。
[0255] 廣泛性發(fā)育障礙模型中可以包括來自同一患有廣泛性發(fā)育障礙的受試者的多種 細胞類型，例如淋巴母細胞和來自中樞神經(jīng)系統(tǒng)的細胞，或者患有廣泛性發(fā)育障礙的不同 受試者的細胞。在某些情況下，不同的與廣泛性發(fā)育障礙模型相關(guān)聯(lián)的細胞之間的交互式 或ECS實驗可以針對幾種相互關(guān)聯(lián)的目的而進行。
[0256] 在一些涉及交互的實施方式中，任選地在定義的處理條件下，在細胞模型上進行 的實驗被設(shè)計用于通過另一個細胞系統(tǒng)或群（如獲自中樞神經(jīng)系統(tǒng)的細胞）確定一個細 胞系統(tǒng)或群（如淋巴母細胞）的細胞狀態(tài)或功能的調(diào)制。根據(jù)典型的設(shè)置，第一細胞系統(tǒng) /群接觸外部刺激成分，如候選分子（例如，小的藥物分子、蛋白質(zhì)）或候選條件（例如，缺 氧、高糖環(huán)境）。作為響應，第一細胞系統(tǒng)/群改變其轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、代謝組和/或相互 作用組，從而導致可以很容易地在細胞內(nèi)和細胞外檢測的變化。例如，轉(zhuǎn)錄組的變化可以通 過多個目標mRNA的轉(zhuǎn)錄水平測量；蛋白質(zhì)組的變化可以通過多個目標蛋白質(zhì)的表達水平 測量；以及代謝組的變化可以通過對給定代謝物特別設(shè)計的分析通過多個目標代謝物的水 平測量?？蛇x擇地，上述所指的代謝組和/或蛋白質(zhì)組（至少關(guān)于某些分泌的代謝物或蛋 白質(zhì)）的變化也可以通過他們對第二細胞系統(tǒng)/群的效應進行測量，包括對第二細胞系統(tǒng) /群的轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、代謝組、相互作用組的調(diào)節(jié)。因此，該實驗可用于確定第一細胞系 統(tǒng)/群分泌的目標分子在不同處理條件下對第二細胞系統(tǒng)/群的影響。該實驗也可以用于 通過例如蛋白質(zhì)組學差分篩選用來鑒別作為第一細胞系統(tǒng)（響應于外部刺激成分處理）對 另一細胞系統(tǒng)的信號傳導的結(jié)果而調(diào)節(jié)的任何蛋白質(zhì)。相同實驗設(shè)置也可以適應于反向設(shè) 置，以至于也可以評估兩個細胞系統(tǒng)間的相互影響。通常，對于這種類型的實驗，細胞系對 的選擇主要是基于例如來源、疾病狀態(tài)和細胞功能的因素。
[0257] 雖然雙細胞系統(tǒng)通常包括在這種類型的實驗設(shè)置中，但類似的實驗也可以被設(shè)計 用于兩個以上的細胞系統(tǒng)，例如，通過在單獨的固相支持物上固定各個不同的細胞系統(tǒng)。
[0258] 定制的模型一旦建立，可以將一個或多個"擾動"應用到該系統(tǒng)，如病人與病人之 間的遺傳變異，或具有/沒用某些藥物或前藥進行處理?？梢允褂帽绢I(lǐng)域公認的或?qū)Ｓ械?各種方法測量這種擾動對系統(tǒng)的影響，包括對廣泛性發(fā)育障礙相關(guān)的細胞和正常對照細胞 的影響，如下文IV. B節(jié)中所描述的。
[0259] 在一個示例性實施方案中，使用來自患有廣泛性發(fā)育障礙（如自閉癥）的一個或 多個受試者的細胞系和來自對照（例如，正常細胞，例如來自未患病的受試者的細胞，如所 述患有廣泛性發(fā)育障礙的受試者的一個或多個未受影響的家庭成員）的細胞系。在一個實 施方案中，將細胞用或不用環(huán)境擾動處理，例如，用輔酶QlO處理。
[0260] 通過實施本文中所描述的步驟，可以在本發(fā)明的平臺技術(shù)的整個步驟中建立和使 用定制的廣泛性發(fā)育障礙模型，以最終確定在該廣泛性發(fā)育障礙中獨特的因果關(guān)系。但是， 本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，用來生成廣泛性發(fā)育障礙的初始的"第一代"一致因果關(guān)系網(wǎng)絡 的定制建立的廣泛性發(fā)育障礙模型可以隨著時間不斷地進化或擴展，例如，通過引入另外 的細胞系和/或另外的合適條件。可以收集來自進化的廣泛性發(fā)育障礙細胞模型的另外 的數(shù)據(jù)，即來自所述細胞模型的新增加部分的數(shù)據(jù)。然后可以將從擴展或進化的細胞模型 (即，從細胞模型的新增加部分）收集的新數(shù)據(jù)引入先前用來生成"第一代"一致因果關(guān)系 網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)集，以便生成更強大的"第二代"一致因果關(guān)系網(wǎng)絡。然后可以從"第二代"一 致因果關(guān)系網(wǎng)絡確定該廣泛性發(fā)育障礙獨特的新因果關(guān)系。以這種方式，細胞模型的進化 提供了一致因果關(guān)系網(wǎng)絡的演變，從而提供對于該廣泛性發(fā)育障礙的調(diào)節(jié)子的新的和/或 更可靠的深入了解。
[0261] 本發(fā)明提供了包括使用環(huán)境影響劑治療細胞的方法。"環(huán)境影響 劑"(Env-influence)為以允許人疾病環(huán)境改變、重建回或維持正?；蚪】淡h(huán)境（從而導致 正常狀態(tài)）的有益方式影響或調(diào)節(jié)人的疾病環(huán)境的分子。環(huán)境影響劑包括如下定義的多維 細胞內(nèi)分子（MIM)和表觀代謝轉(zhuǎn)變劑（Epi-shifter)。MIM和表面代謝轉(zhuǎn)變劑進一步詳細 地描述于US 12/777, 902(US 2011-0110914)中，其整體內(nèi)容通過引用明確納入本文。
[0262] 術(shù)語"多維細胞內(nèi)分子（MM) "是由身體天然產(chǎn)生的和/或存在于人的至少一個細 胞中的內(nèi)源分子的分離形式或合成產(chǎn)生的形式。MIM的特征在于具有下列功能中的1個或 多個、2個或更多個、3個或更多個或全部。MIM能夠進入細胞，進入細胞包括完全或部分進 入細胞，只要所述分子的生物活性部分完全進入細胞即可。MIM能夠在細胞內(nèi)誘導信號轉(zhuǎn) 導和/或基因表達機制。MIM是多維的，因為所述分子具有治療和載體例如藥物遞送作用。 MIM也是多維的，因為所述分子在疾病狀態(tài)中以一種方式作用并且在正常狀態(tài)中以不同方 式作用。優(yōu)選地，MIM選擇性作用于疾病狀態(tài)的細胞，并且在正常狀態(tài)的（匹配）細胞中基 本上沒有作用。優(yōu)選地，MM選擇性地使疾病狀態(tài)的細胞在表型、代謝狀態(tài)、基因型、mRNA/ 蛋白質(zhì)表達水平等上與正常狀態(tài)的（匹配）細胞更接近。
[0263] 在一個實施方案中，MM也是表觀代謝轉(zhuǎn)變劑。在另一個實施方案中，MM不是表 觀代謝轉(zhuǎn)變劑。本領(lǐng)域技術(shù)人員應理解，本發(fā)明的MM也意欲包括兩種或更多種內(nèi)源分子 的混合物，其中所述混合物的特征在于具有一種或多種上述功能?；旌衔镏械膬?nèi)源分子以 使混合物用作MM的比率存在。
[0264] MM可以是基于脂質(zhì)或基于非脂質(zhì)的分子。MM的實例包括但不限于CoQKK乙酰 Co-A、棕櫚酰Co-A、L-肉毒堿、氨基酸例如酪氨酸、苯丙氨酸和半胱氨酸。在一個實施方案 中，MM為小分子。在本發(fā)明的一個實施方案中，MM不是CoQlO。MM可由本領(lǐng)域技術(shù)人員 使用本文中詳細描述的任何測定方法常規(guī)地鑒定。
[0265] 如本文中所使用的，"表觀代謝轉(zhuǎn)變劑"是調(diào)節(jié)從健康（或正常）狀態(tài)至疾病狀態(tài) 以及相反過程的的代謝轉(zhuǎn)變的分子（內(nèi)源或外源的），從而維持或重建人的組織、器官、系 統(tǒng)和/或宿主健康。表觀代謝轉(zhuǎn)變劑能夠?qū)崿F(xiàn)組織微環(huán)境的標準化。例如，表觀代謝轉(zhuǎn)變 劑包括當加入細胞或從細胞去除時能夠影響細胞的微環(huán)境（例如，代謝狀態(tài)）的任何分子。 本領(lǐng)域技術(shù)人員應理解本發(fā)明的表觀代謝轉(zhuǎn)變劑也意在包括兩種或更多種分子的混合物， 其中所述混合物的特征在于具有上述功能的一個或多個?；旌衔镏械姆肿右允够旌衔镉米?表觀代謝轉(zhuǎn)變劑的比率存在。
[0266] 在一些實施方案中，所述表觀代謝轉(zhuǎn)變劑為酶，例如直接參與催化朽1檬酸循環(huán)中 的一個或多個反應或產(chǎn)生梓檬酸循環(huán)中間產(chǎn)物的酶，該酶的過量驅(qū)動梓檬酸循環(huán)。在一種 實施方案中，所述酶為促進克雷布斯循環(huán)的組分酶或酶復合物例如合酶或連接酶。示例性 酶包括琥珀酰CoA合酶（克雷布斯循環(huán)酶）或丙酮酸羧化酶（催化丙酮酸的可逆羧化以形 成草酰乙酸鹽（OAA)(克雷布斯循環(huán)的中間產(chǎn)物）的連接酶）。
[0267] 在一些實施方案中，本發(fā)明的酶，例如，本文中描述的MIM或表觀代謝轉(zhuǎn)變劑，與 在表2-6中列出的蛋白質(zhì)具有共同的活性。如本文中所使用的，短語"與表2-6中列出的蛋 白質(zhì)具有共同的活性"是指一種蛋白質(zhì)能夠表現(xiàn)出與所述蛋白質(zhì)至少部分相同或相似的活 性。在一些實施方案中，本發(fā)明的蛋白質(zhì)表現(xiàn)出25%或更高的所述蛋白質(zhì)的活性。在一些 實施方案中，本發(fā)明的化合物表現(xiàn)出高達且包含約130%的所述蛋白質(zhì)的活性。在一些實 施方案中，本發(fā)明的化合物表現(xiàn)出約30%、31%、32%、33%、34%、35%、36%、37%、38%、 39 %,40 %,41 %,42 %,43 %,44 %,45 %,46 %,47 %,48 %,49 %,50 %,51 %,52 %,53 %, 54 %,55 %,56 %,57 %,58 %,59 %,60 %,61 %,62 %,63 %,64 %,65 %,66 %,67 %,68 %, 69 %,70 %,71 %,72 %,73 %,74 %,75 %,76 %,77 %,78 %,79 %,80 %,81 %,82 %,83 %, 84 %,85 %,86 %,87 %,88 %,89 %,90 %,91 %,92 %,93 %,94 %,95 %,96 %,97 %,98 %, 99%U00%>101%>102%U03%U04%U05%U06%U07%U08%U09%U10%>111%> 112 %、113 %、114 %、115 %、116 %、117 %、118 %、119 %、120 %、121 %、122 %、123 %、 124%、125%、126%、127%、128%、129%或130%的所述蛋白質(zhì)的活性。應理解本段列出的 各個值可以被術(shù)語"約"修飾。另外，應理解本發(fā)明也要包括由本段中列出的任意兩個值所 限定的任何范圍。例如，在一些實施方案中，本發(fā)明的蛋白質(zhì)表現(xiàn)也約50%至約100%的所 述蛋白質(zhì)的活性。
[0268] B.數(shù)據(jù)收集
[0269] 在一般情況下，可從任何定制的廣泛性發(fā)育障礙的模型系統(tǒng)收集兩種類型的數(shù) 據(jù)。一種類型的數(shù)據(jù)（例如，第一數(shù)據(jù)集，第三數(shù)據(jù)集）通常涉及某些大分子的水平，如DNA、 RNA、蛋白質(zhì)、脂質(zhì)等。此類別的示例性數(shù)據(jù)集是蛋白質(zhì)組學數(shù)據(jù)（例如，涉及來自樣本的所 有或基本上所有可測量蛋白質(zhì)的表達的定性和定量數(shù)據(jù)）。另一類型的可任選被收集的數(shù) 據(jù)是功能數(shù)據(jù)（例如，任選的第二數(shù)據(jù)集，第四數(shù)據(jù)集），其反映了第一類型數(shù)據(jù)中的變化 導致的表型改變。
[0270] 對于所述第一數(shù)據(jù)集，在一些示例性的實施方式中，進行定量聚合酶鏈反應 (qPCR)和蛋白質(zhì)組學分析來通過定量聚合酶鏈反應（qPCR)和蛋白質(zhì)組學確定細胞mRNA和 蛋白質(zhì)表達的變化的特征?？梢允褂檬惺鄣腞NA分離試劑盒分離總RNA。cDNA合成后，可 以使用用于疾病區(qū)域或細胞過程，如血管生成、細胞凋亡和糖尿病，的特定市售qPCR陣列 (例如，那些購自SA Biosciences的），按照制造商的說明來確定一組預定的基因的特征。 例如，Biorad CFX-384擴增系統(tǒng)可用于所有的轉(zhuǎn)錄譜分析實驗。數(shù)據(jù)收集（Ct)后，可以使 用如制造商的說明中列出的S Ct方法確定相對于對照的最終倍數(shù)變化?？梢园春罄m(xù)章節(jié) 中所描述的進行蛋白質(zhì)組學樣品分析。
[0271] 所述方法可以采用數(shù)百個具有類似性質(zhì)的樣品的大規(guī)模高通量的定量蛋白質(zhì)組 學分析，并提供用于確認細胞輸出差異所必需的數(shù)據(jù)。
[0272] 有許多適合這一目的本領(lǐng)域公認的技術(shù)。下面簡要地描述示例性的技術(shù)，與質(zhì)譜 結(jié)合的iTRAQ分析。
[0273] 定量蛋白質(zhì)組學方法是基于米用8-plex iTRAQ試劑的穩(wěn)定同位素標記和用于肽 鑒別和定量的2D-LC MALDI MS/MS。使用這種技術(shù)的定量是相對的：肽和蛋白質(zhì)被賦予相 對于參比樣本的豐度比。多重iTRAQ實驗中常用的參比樣本有利于整個多重iTRAQ實驗中 樣本的對比。
[0274] 例如，為實施這種分析方案，可以按照制造商的建議將6個初始樣品和兩個對照 池樣品組合成一個8-plex iTRAQ混合物。然后可以由二維液相色譜法將這一 8樣品的混 合物分離，第一維度中的強陽離子交換（SCX)，和第二維度中的反相HPLC，然后可以進行質(zhì) 譜分析。
[0275] 本文提供了可以使用的示例性實驗室程序的簡要概述。
[0276] 蛋白質(zhì)的提?。嚎梢杂?M尿素裂解緩沖液與蛋白酶抑制劑（Thermo Scientific Halt蛋白酶抑制劑，不含EDTA)裂解細胞，并在冰上孵育30分鐘，每10分鐘渦旋 ( Vertex)5秒?？梢砸?秒的脈沖通過超聲波完成裂解?？梢詫⒓毎呀馕镌贖OOOXg下 離心15分鐘（4°C)以除去細胞碎片。可以進行Bradford分析以確定蛋白質(zhì)的濃度。取自 各個樣品的IOOug蛋白質(zhì)可以還原（IOmM的二硫蘇糖醇（DTT)，55°C，1小時）、烷基化（25mM 的碘乙酰胺，室溫，30分鐘）和用胰蛋白酶消化（l:25W/w，200mM三乙基碳酸氫銨（TEAB)， 37°C，16 小時）。
[0277] 分泌組樣品的制備：1)在一個實施方式中，可以將細胞培養(yǎng)在無血清培養(yǎng)基中： 可以通過冷凍干燥器濃縮條件化的培養(yǎng)基、還原（IOmM的二硫蘇糖醇（DTT)，55°C，1小時）、 烷基化（25mM的碘乙酰胺，在室溫下，孵育30分鐘）和然后用丙酮沉淀脫鹽?？梢杂靡鹊?白酶（I: 25w/w，200mM三乙基碳酸氫銨（TEAB)，37°C，16小時）消化來自濃縮的條件化培養(yǎng) 基的等量蛋白質(zhì)。
[0278] 在一個實施方式中，細胞可以培養(yǎng)在含血清培養(yǎng)基中：可以使用3k MWCO Vivaspin柱（GE Healthcare Life Sciences)減小培養(yǎng)基的體積，然后可以用 IxPBS (Invitrogen)重構(gòu)?？梢园凑罩圃焐痰恼f明使用帶有緩沖交換的改進以優(yōu)化條件培 養(yǎng)基應用的AlbuVoid柱（Biotech Support Group，LLC)從所有樣品中耗盡血清白蛋白質(zhì)。
[0279] iTRAQ 8Plex標記：可以將來自各實驗組中各個胰蛋白酶消化的試樣匯集在一起 以建立匯集的對照樣品。可以根據(jù)制造商的方案（AB Sciex)將來自各個樣品和匯集的對 照樣品的相等試樣用iTRAQ SPlex試劑標記。反應物可以組合，真空至干，通過添加0.1% 甲酸再懸浮，和通過LC-MS/MS進行分析。
[0280] 2D-NanoLC-MS/MS :所有的標記肽混合物可以通過在線2D-nanoLC分離并 通過電噴霧串聯(lián)質(zhì)譜進行分析。實驗可以在與配備有納米電噴射離子源（Thermo Electron, Bremen, Germany)的 LTQ Orbitrap Velos 質(zhì)譜儀連接的 Eksigent 2D nanoLC Ultra系統(tǒng)上進行。
[0281] 可以將肽混合物以4μ!7分鐘的流量注入5厘米SCX柱（300μπι ID，5ym， 聚SULF0ETHYL Aspartamide柱，來自PolyLC列，哥倫比亞，MD)，和在10個離子交換洗 脫片段中洗脫到C18捕獲柱（2.5厘米，ΙΟΟμπι ID，5ym，300埃ProteoP印II，來自New Objective, Woburn, MA)中和用H2OAXl % FA洗滌5分鐘。然后可以進一步用2-45 % B (Η20/0· 1 % FA (溶劑A)和ACN/0. 1 % FA (溶劑B))梯度在15厘米熔融石英柱（75 μ m ID， 5 μ m，300 埃ProteoPepII，來自 New Objective, Woburn, MA)上以 300nL/ 分鐘進行分離 120 分鐘。
[0282] 可以在Orbitrap中以30, 000分辨率獲得全掃描MS譜（m/z 300-2000)?？梢詫?于使用高能C-阱解離（HCD)的片段化順序地分離最強的離子（最多10個）和動態(tài)排除 (dynamically exclude)30秒。可以用I. 2Da的分離寬度進行HO)?？梢栽诜直媛蕿?500 的Orbitrap中掃描所產(chǎn)生的碎片離子?？梢酝ㄟ^Xcalibur 2. 1用foundation L 0· 1控 制 LTQ Orbitrap Velos。
[0283] 多肽/蛋白質(zhì)鑒定和定量：可以通過使用Proteome Discoverer軟件（Thermo Electron)用Mascot搜索引擎對SwissProt數(shù)據(jù)庫的自動數(shù)據(jù)庫檢索鑒別多肽和蛋白質(zhì)。 檢索參數(shù)可以包括對于MS公差（MS tolerance)的lOppm、對于MS2公差的(λ 02Da和完全 胰蛋白酶消化以允許最多2個缺失的裂隙。脲基甲基化（C)可以設(shè)置為固定的修飾。氧化 (M)，TMT6,和脫酰胺化（NQ)可以設(shè)置為動態(tài)的修飾。肽和蛋白質(zhì)的鑒定可以用Mascot顯 著性閾值（P〈〇. 05)過濾。過濾器可以容許蛋白質(zhì)鑒別的99%置信水平（1%FDA)。
[0284] Proteome Discoverer軟件可以對報告離子應用校正因子，且如果不是所有定量 通道都存在，可以拒絕所有的定量值?？梢酝ㄟ^平均強度的標準化獲得相對蛋白質(zhì)定量。
[0285] 關(guān)于第二類型的數(shù)據(jù)，在一些示例性實施方式中，廣泛性發(fā)育障礙和正常模型的 生物能量學圖譜可以采用Seah 〇rSeTMXF24分析儀來實現(xiàn)對糖酵解和氧化磷酸化成分的理 解。
[0286] 具體而言，可以將細胞以最佳密度接種在Seahorse培養(yǎng)板上。這些細胞可以被接 種在100 μ 1的培養(yǎng)基或處理溶液中并置于含5% CO2的37°C培養(yǎng)箱中。兩小時后，當細胞 附著到24孔板上，可以添加另外的150 μ 1的培養(yǎng)基或處理溶液且板可留在培養(yǎng)溫育箱內(nèi) 過夜。這一兩步接種程序允許細胞在培養(yǎng)板中均勻分布。包含氧和pH傳感器的Seahorse 盒可以在37°C的無二氧化碳培養(yǎng)箱中在校準流體中水化過夜。通常將三個線粒體藥物加 載到該盒的三個端口上。可以將寡霉素（復合體III抑制劑）、FCCP(解偶聯(lián)劑）和魚藤酮 (復合體I抑制劑）分別加載到該盒的端口 A、B和C中。可以在非緩沖的DMEM培養(yǎng)基中 以10倍濃度制備所有藥物原液。在測定前，可以先將盒與線粒體化合物在無 CO2培養(yǎng)箱 中孵育約15分鐘?？梢栽诤性谡５纳L培養(yǎng)基中發(fā)現(xiàn)的濃度的葡萄糖的DMEM基非緩 沖培養(yǎng)基中洗滌Seahorse培養(yǎng)板。細胞可以用630 μ 1非緩沖培養(yǎng)基成層，并可以在將其 置于具有預校準盒的Seahorse儀中之前在無 CO2培養(yǎng)箱中平衡?？梢栽谕ㄟ^端口啟動藥 物注射前，將該儀器運行具有混合、等待和測量周期的三四個循環(huán)以獲得基線。在引入下一 藥物之前可以有兩個循環(huán)。
[0287] OCR(耗氧率）和ECAR(細胞外酸化率）可以通過電極在7μ1室中記錄且可以用 推靠 seahorse培養(yǎng)板的盒來建立。
[0288] C、數(shù)據(jù)整合與計算機樽型牛成
[0289] 一旦已獲得相關(guān)的數(shù)據(jù)集，可以使用基于AI的信息學系統(tǒng)或平臺（例如， REFS?平臺）進行數(shù)據(jù)集的整合和計算機執(zhí)行的統(tǒng)計模型的生成。例如，示例性的基 于AI的系統(tǒng)可以產(chǎn)生蛋白質(zhì)相關(guān)性的基于模擬的網(wǎng)絡作為代謝終點（ECAR/0CR)的 關(guān)鍵驅(qū)動子。見圖4。關(guān)于REFS?系統(tǒng)的一些背景細節(jié)可見于Xing等，"Causal Modeling Using Network Ensemble Simulations of Genetic and Gene Expression Data Predicts Genes Involved in Rheumatoid Arthritis"，PLoS Computational Biology, vol. 7, issue. 3, 1-19 (2011 年 3 月）（el00105)和 Periwal 的 7, 512, 497 號美國專 利，其中各自的全部內(nèi)容以其整體明確地通過引用并入本文。在本質(zhì)上，如前面所述，REFS? 系統(tǒng)是基于Al的系統(tǒng)，它采用數(shù)學算法來建立輸入變量（例如，蛋白質(zhì)表達水平、mRNA表 達水平以及相應的功能數(shù)據(jù)，如在Seahorse培養(yǎng)板上測量的0CR/ECAR值）之間的因果關(guān) 系。這個過程只基于單獨的輸入數(shù)據(jù)，而沒有考慮之前存在的關(guān)于任何潛在的、已建立的和 /或驗證的生物學關(guān)系的知識。
[0290] 特別是，本發(fā)明的平臺的顯著優(yōu)勢是，基于AI的系統(tǒng)是基于從細胞模型獲得的數(shù) 據(jù)集，而不訴諸于或考慮涉及該生物過程的本領(lǐng)域中的任何現(xiàn)有的知識。此外，優(yōu)選地，沒 有統(tǒng)計地或人為地切除數(shù)據(jù)點，而是所有獲得的數(shù)據(jù)被送入用于確定蛋白質(zhì)相關(guān)性的AI 系統(tǒng)中。因此，從平臺產(chǎn)生的所得統(tǒng)計模型是無偏的，因為他們不考慮任何已知的生物學關(guān) 系。
[0291] 具體來說，可以將來自蛋白質(zhì)組學和ECAR/0CR的數(shù)據(jù)輸入到基于AI的信息系統(tǒng) 中，其如上所述地基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)構(gòu)建統(tǒng)計模型。然后使用以下方法對各種疾病與正常情況 (包括處理和條件）得到蛋白質(zhì)相關(guān)性的基于模擬的網(wǎng)絡。
[0292] 在下面相對于圖5呈現(xiàn)用于構(gòu)建生成的（例如，優(yōu)化或進化的）網(wǎng)絡的示例性過 程的詳細描述。如上所述，將來自蛋白質(zhì)組學的數(shù)據(jù)和任選的功能細胞數(shù)據(jù)輸入到基于AI 的系統(tǒng)中（步驟210)。預處理輸入數(shù)據(jù)（其可能是原始數(shù)據(jù)或最低處理的數(shù)據(jù)），其可以 包括標準化（例如，使用分位函數(shù)或內(nèi)部標準）（步驟212)。預處理還可以包括輸入缺失的 數(shù)據(jù)值（例如，通過使用K最近鄰（K-NN)算法）（步驟212)。
[0293] 預處理的數(shù)據(jù)用來構(gòu)建網(wǎng)絡片段文庫（步驟214)。網(wǎng)絡片段定義測量的變量（輸 入數(shù)據(jù)）的所有可能的小集合（如2-3個成員集合或2-4個成員集合）之間的定量的、連續(xù) 的關(guān)系。在片段中變量之間的關(guān)系的關(guān)系可以是線性的、邏輯的、多項的、顯性或隱性純合 的等。各個片段中的關(guān)系被分配反映候選關(guān)系可能如何給予輸入數(shù)據(jù)的貝葉斯概率得分， 且還對于其數(shù)學復雜性而懲罰該關(guān)系。通過為從輸入數(shù)據(jù)推斷的所有可能的成對和三元關(guān) 系（且在一些實施方式中，還有四元關(guān)系）評分，可以識別文庫中最有可能的片段（很可能 片段）。也基于輸入的數(shù)據(jù)計算關(guān)系的定量參數(shù)并對于各個片段進行儲存?？梢栽谄瘟?舉中使用各種模型類型，包括但不限于線性回歸、邏輯回歸分析、（方差分析）ANOVA模型、 (協(xié)方差分析MNCOVA模型、非線性/多項式回歸模型和甚至非參數(shù)回歸。對模型參數(shù)的先 驗假定可以假設(shè)與模型中使用的參數(shù)的數(shù)目相關(guān)的Gull分布或貝葉斯信息標準（BIC)罰 分。在網(wǎng)絡推論過程中，從片段文庫中的片段子集構(gòu)建在一套初始試驗網(wǎng)絡中的各個網(wǎng)絡。 該套初始試驗網(wǎng)絡中的各個初始試驗網(wǎng)絡用片段文庫中不同片段子集構(gòu)建（步驟216)。
[0294] 構(gòu)成貝葉斯網(wǎng)絡和網(wǎng)絡片段的基礎(chǔ)的數(shù)學表達式的概述介紹如下，其基于 Xing 等，"Causal Modeling Using Network Ensemble Simulations of Genetic and Gene Expression Data Predicts Genes Involved in Rheumatoid Arthritis,，'PLoS Computational Biology, vol. 7, issue. 3, 1-19(2011年 3 月）（el00105)。
[0295] 具有隨機變量X = X1, K，XJ^多元系統(tǒng)可以以多元概率分布函數(shù)P(X1; Κ，Χη;θ) 為特征，其包括了大量的參數(shù)Θ。該多元概率分布函數(shù)可以分解為因數(shù)并由局部條件概率 分布的積表不：
【權(quán)利要求】
1. 一種評估受試者是否患有廣泛性發(fā)育障礙的方法，該方法包括： (1) 確定表2-6中所列的一種或多種標志物在從所述受試者獲得的生物學樣品中的表 達水平，其中使用試劑轉(zhuǎn)化該標志物以使該標志物可檢測； (2) 將從受試者獲得的生物學樣品中所述一種或多種標志物的表達水平與對照樣品中 所述一種或多種標志物的表達水平進行比較；和 (3) 評估受試者是否患有廣泛性發(fā)育障礙，其中，在從受試者獲得的生物學樣品中所述 一種或多種標志物的表達水平相對于對照樣品中所述一種或多種標志物的表達水平的調(diào) 節(jié)是所述受試者患有廣泛性發(fā)育障礙的指示。
2. -種預測受試者是否傾向于發(fā)展出廣泛性發(fā)育障礙的方法，該方法包括： (1) 確定表2-6中所列的一種或多種標志物在從受試者獲得的生物學樣品中的表達水 平，其中使用試劑轉(zhuǎn)化該標志物以使該標志物可檢測； (2) 將從受試者獲得的生物學樣品中所述一種或多種標志物的表達水平與對照樣品中 所述一種或多種標志物的表達水平進行比較；和 (3) 預測受試者是否傾向于發(fā)展出廣泛性發(fā)育障礙，其中，在從受試者獲得的生物學樣 品中所述一種或多種標志物的表達水平相對于對照樣品中所述一種或多種標志物的表達 水平的調(diào)節(jié)是所述受試者傾向于發(fā)展出廣泛性發(fā)育障礙的指示。
3. -種預測受試者廣泛性發(fā)育障礙的嚴重程度的方法，該方法包括： (1) 確定表2-6中所列的一種或多種標志物在從受試者獲得的生物學樣品中的表達水 平，其中使用試劑轉(zhuǎn)化該標志物以使該標志物可檢測； (2) 將從受試者獲得的生物學樣品中所述一種或多種標志物的表達水平與對照樣品中 所述一種或多種標志物的表達水平進行比較；和 (3) 評估受試者的廣泛性發(fā)育障礙的嚴重程度，其中，在從受試者獲得的生物學樣品中 所述一種或多種標志物的表達水平相對于對照樣品中所述一種或多種標志物的表達水平 的調(diào)節(jié)是所述受試者的廣泛性發(fā)育障礙嚴重程度的指示。
4. 一種監(jiān)測受試者中廣泛性發(fā)育障礙或廣泛性發(fā)育障礙癥狀的進展的方法，該方法包 括： (1) 確定第一次從受試者獲得的第一生物學樣品中存在的表2-6中所列的一種或多種 標志物的表達水平，其中使用試劑轉(zhuǎn)化該標志物以使該標志物可檢測； (2) 確定晚些時候第二次從受試者獲得的第二生物學樣品中存在的表2-6中所列的一 種或多種標志物的表達水平，其中使用試劑轉(zhuǎn)化該標志物以使該標志物可檢測； (3) 將表2 - 6中列出的一種或多種標志物在第一次獲自受試者的第一樣品中的表達 水平與所述一種或多種標志物在晚些時候第二次獲自受試者的第二樣品中的表達水平進 行比較；以及 (4) 監(jiān)測廣泛性發(fā)育障礙的進展，其中所述一種或多種標志物在第二樣品中相比于在 第一樣品中的表達水平的調(diào)節(jié)是受試者廣泛性發(fā)育障礙或廣泛性發(fā)育障礙癥狀的進展的 指示。
5. 權(quán)利要求1-4中任一項所述的方法，還包括為被鑒定患有廣泛性發(fā)育障礙的或易于 發(fā)展出廣泛性發(fā)育障礙的受試者選擇治療方案。
6. 權(quán)利要求1-5任一項的方法，還包括向被鑒定患有廣泛性發(fā)育障礙的或易于發(fā)展出 廣泛性發(fā)育障礙的受試者給藥治療方案。
7. 權(quán)利要求4的方法，還包括向廣泛性發(fā)育障礙的進展被確認為減少、延遲或減輕的 受試者繼續(xù)給藥的持續(xù)治療方案。
8. -種評估用于治療受試者的廣泛性發(fā)育障礙或廣泛性發(fā)育障礙的癥狀的治療方案 的效果的方法，該方法包括： (1) 在向受試者給藥至少一部分治療方案之前，確定表2-6中所列的一種或多種標志 物在從受試者獲得的第一生物學樣品中存在的表達水平，其中使用轉(zhuǎn)化標志物的試劑以使 所述標志物可被檢測； (2) 在向受試者給藥至少一部分治療方案之后，確定表2-6中所列的一種或多種標志 物存在于獲自所述受試者的第二生物學樣品的表達水平，其中使用試劑轉(zhuǎn)化標志物以使該 標志物可被檢測； (3) 比較向受試者給藥至少一部分治療方案之前，表2-6中所列的一種或多種標志物 存在于獲自該受試者的第一樣品中的表達水平與向受試者給藥至少一部分治療方案之后， 表2-6中所列的一種或多種標志物存在于獲自所述受試者的第二生物學樣品的表達水平； 以及 (4) 評估治療方案對于治療廣泛性發(fā)育障礙或廣泛性發(fā)育障礙的癥狀是否有效，其中 一種或多種標志物在第二樣品中的表達水平較之于在第一樣品中的表達水平的調(diào)節(jié)是治 療方案對于治療廣泛性發(fā)育障礙或廣泛性發(fā)育障礙的癥狀有效的指示。
9. 權(quán)利要求8所述的方法，還包括向所述給藥方案被確定為對于治療廣泛性發(fā)育障礙 或廣泛性發(fā)育障礙的癥狀有效的受試者連續(xù)給藥該治療方案，或者中止對所述給藥方案被 確定為對于治療其廣泛性發(fā)育障礙或廣泛性發(fā)育障礙的癥狀無效的受試者給藥該治療方 案。
10. -種鑒定用于治療受試者的廣泛性發(fā)育障礙或廣泛性發(fā)育障礙的癥狀的化合物的 方法，該方法包括： (1) 將生物學樣品與測試化合物接觸； (2) 確定一種或多種表2-6中所列的生物標志物存在于該生物學樣品中的表達水平； (3) 將所述一種或多種標志物在該生物學樣品中的表達水平與未接觸測試化合物的對 照樣品中的表達水平比較；以及 (4) 選擇調(diào)節(jié)該一種或多種生物標志物在生物學樣品中的表達水平的測試化合物， 由此鑒定用于治療受試者廣泛性發(fā)育障礙或廣泛性發(fā)育障礙的癥狀的化合物。
11. 權(quán)利要求1-10任一項的方法，其中所述廣泛性發(fā)育障礙是自閉癥譜系障礙。
12. 權(quán)利要求1-10任一項的方法，其中所述廣泛性發(fā)育障礙是孤獨癥。
13. 權(quán)利要求1-10任一項的方法，其中所述廣泛性發(fā)育障礙是阿爾茨海默病。
14. 權(quán)利要求1-10任一項的方法，其中所述廣泛性發(fā)育障礙是自閉癥和阿爾茨海默 病。
15. 權(quán)利要求1-10任一項的方法，其中所述廣泛性發(fā)育障礙是艾斯伯格癥候群。
16. 權(quán)利要求1-10任一項的方法，其中所述廣泛性發(fā)育障礙是廣泛發(fā)育障礙非其他特 定型。
17. 權(quán)利要求1-10任一項的方法，其中所述受試者患有廣泛性發(fā)育障礙。
18. 權(quán)利要求1-10任一項的方法，其中所述受試者顯示出廣泛性發(fā)育障礙的亞綜合表 現(xiàn)。
19. 權(quán)利要求1-10任一項的方法，其中所述受試者疑似患有或傾向于發(fā)展出廣泛性發(fā) 育障礙。
20. 權(quán)利要求1-19任一項的方法，其中所述一種或多種標志物的表達水平在核酸水平 上測定。
21. 權(quán)利要求20的方法，其中所述一種或多種標志物的表達水平通過檢測RNA確定。
22. 權(quán)利要求20的方法，其中所述一種或多種標志物的表達水平通過檢測mRNA、miRNA 或hnRNA確定。
23. 權(quán)利要求20的方法，其中所述一種或多種標志物的表達水平通過檢測DNA確定。
24. 權(quán)利要求20的方法，其中所述一種或多種標志物的表達水平通過檢測cDNA確定。
25. 權(quán)利要求20的方法，其中所述一種或多種標志物的表達水平通過使用選自聚合酶 鏈式反應（PCR)擴增反應、反轉(zhuǎn)錄PCR分析、定量反轉(zhuǎn)錄PCR分析、免疫印跡分析、RNAase保 護測定、數(shù)字RNA檢測/定量，以及其組合或亞組合的技術(shù)確定。
26. 權(quán)利要求20的方法，其中確定所述一種或多種標志物的表達水平包括采用抗體實 施免疫測定。
27. 權(quán)利要求1-19中任一項的方法，其中所述一種或多種標志物包括蛋白質(zhì)。
28. 權(quán)利要求27的方法，其中所述蛋白質(zhì)使用結(jié)合所述一種或多種標志物中的至少一 種的結(jié)合蛋白來測定。
29. 權(quán)利要求27的方法，其中所述結(jié)合蛋白包括特異性結(jié)合至該蛋白的抗體或其抗原 結(jié)合片段。
30. 權(quán)利要求29的方法，其中所述抗體或其抗原結(jié)合片段選自鼠抗體、人抗體、人源 化抗體、雙特異性抗體、嵌合抗體、Fab、Fab'、F(ab'）2、scFv、SMIP、親和小體、avimer、 versabody、納體、域抗體、以及上述任一種的抗原結(jié)合片段。
31. 權(quán)利要求29的方法，其中所述抗體或其抗原結(jié)合片段包括標記物。
32. 權(quán)利要求31的方法，其中所述標記物選自放射標記物、生物素標記物、發(fā)色團、熒 光團和酶。
33. 權(quán)利要求1-32中任一項所述的方法，其中所述一種或多種標志物的表達水平通過 使用選自如下的技術(shù)來確定：免疫測定、蛋白質(zhì)印跡分析、放射免疫測定、免疫熒光測定、免 疫沉淀、平衡透析、免疫擴散、電化學發(fā)光免疫測定法（ECLIA)、ELISA測定法、聚合酶鏈式 反應、免疫聚合酶鏈式反應，以及它們的組合或它們的子組合。
34. 權(quán)利要求33的方法，其中所述免疫測定包括基于溶液的免疫測定法，選自電化學 發(fā)光、化學發(fā)光、熒光化學發(fā)光、熒光偏振、以及時間分辨熒光。
35. 權(quán)利要求33的方法，其中所述免疫測定包括夾心免疫測定法，選自電化學發(fā)光，化 學發(fā)光和熒光化學發(fā)光。
36. 前述權(quán)利要求中任一項的方法，其中所述樣品包括從受試者獲得的體液或其組成 部分。
37. 權(quán)利要求36的方法，其中所述體液選自血液、血清、滑液、淋巴、血漿、尿液、羊水、 房水、玻璃體液、膽汁、乳汁、腦脊髓液、耳垢、乳糜、囊液、淋巴液、糞便、胃酸、胃液、粘液、乳 頭吸出物、心包液、淋巴液、腹水、胸膜液、膿、唾液、皮脂、精液、汗水、血清、痰、淚液、陰道分 泌物和從活檢收集的體液。
38. 前述權(quán)利要求中任一項的方法，其中所述樣品包括從受試者獲得的組織或細胞，或 其組成部分。
39. -種治療、減輕癥狀、抑制進展、或預防受試者的廣泛性發(fā)育障礙的方法，該方法包 括向有需要的受試者給藥治療有效量的包含表2-6中所列的一種或多種標志物的藥物組 合物。
40. -種治療、減輕癥狀、抑制進展或預防受試者的廣泛性發(fā)育障礙的方法，該方法包 括向有需要的受試者給藥治療有效量的包含調(diào)節(jié)表2-6所列一種或多種標志物的表達或 活性的藥劑的藥物組合物。
41. 權(quán)利要求40的方法，其中所述藥劑抑制表2-6中所列的一種或多種標志物的表達 或活性。
42. 權(quán)利要求40的方法，其中所述藥劑增強表2-6中所列的一種或多種標志物的表達 或活性。
43. -種鑒定調(diào)節(jié)表2-6中所列的一種或多種標志物的表達或活性的藥劑的方法，包 括： (1) 將一種或多種標志物與測試藥劑接觸， (2) 檢測與測試藥劑接觸的所述一種或多種標志物的表達或活性， (3) 將所述一種或多種與測試藥劑接觸的標志物的表達或活性與未接觸測試試劑對照 的表達或活性相比較，以及 (4) 鑒定出調(diào)節(jié)所述一種或多種標志物的表達或活性的試劑。
44. 權(quán)利要求43的方法，其中所述藥劑下調(diào)表2-6所列的一種或多種標志物中的至少 一種。
45. 權(quán)利要求44的方法，其中所述藥劑上調(diào)表2-6所列的一種或多種標志物中的至少 一種。
46. -種治療、減輕癥狀、抑制進展或預防受試者的廣泛性發(fā)育障礙的方法，該方法包 括向有需要的受試者給藥治療有效量的包含根據(jù)權(quán)利要求43的方法鑒定出的藥劑的藥物 組合物。
47. 前述權(quán)利要求中任一項的方法，其中所述受試者是人類受試者。
【文檔編號】C12Q1/68GK104364393SQ201380022420
【公開日】2015年2月18日 申請日期:2013年3月5日 優(yōu)先權(quán)日:2012年3月5日
【發(fā)明者】N·R·納萊恩, P·P·納萊恩 申請人:博格有限責任公司