СПОСОБ ДЛЯ ОЦЕНКИ ПОТОКА ИНФОРМАЦИИ В БИОЛОГИЧЕСКИХ СЕТЯХ

1. Способ отнесения пациента к клинически релевантной группе, содержащий этапы:
получения наборов данных, содержащих один или более наборов молекулярных данных из образца пациента;
идентификации вероятности изменения в пределах упомянутого одного или более наборов молекулярных данных по сравнению с базой данных молекулярных данных известных фенотипов, предпочтительно, молекулярных данных экспрессии одного или более генов пациента;
выведения активности биологической сети на основании упомянутых вероятностей;
идентификации вероятности потока информации сети для упомянутого пациента через вероятность взаимодействий в упомянутой сети на основании упомянутой вероятности измененных молекулярных данных;
создания множественных вариантов потока информации сети для упомянутого образца пациента путем выборки из полного распределения вероятностей взаимодействия;
вычисления расстояния упомянутого пациента от других субъектов в базе данных пациентов с использованием множественных вариантов потока информации сети; и
приписывание упомянутого пациента к клинически релевантной группе на основании результата предыдущего этапа.
2. Способ по п. 1, в котором упомянутые молекулярные данные содержат данные по нонсенс-мутациям, однонуклеотидным полиморфизмам (SNP), вариациям числа копий (CNV), вариациям сплайсинга, вариациям регуляторной последовательности, небольшим делециям, небольшим инсерциям, небольшим делециям и инсерциям, крупным делециям, крупным инсерциям, сложным генетическим перестройкам, межхромосомным перестройкам, внутрихромосомным перестройкам, потере гетерозиготности, инсерции повторов, делеции повторов, метилированию ДНК, состояниям метилирования или ацетилирования гистонов, экспрессии генов и/или некодирующей РНК и/или данным преципитации хроматина, выявляющим сайты или участки связывания ДНК, предпочтительно полученные посредством секвенирования генома, иммуногистохимии, FISH, методик ПЦР и/или методик микрочипов.
3. Способ по п. 1 или 2, в котором упомянутое сравнение с базой данных молекулярных данных известных фенотипов представляет собой сравнение с базой данных биологических аннотаций, базой данных путей, базой данных по биологическим процессам и/или базой данных по биологическим функциям, предпочтительно, с базой данных взаимодействия путей Национального института рака, базой данных путей KEGG, базой данных BioCarta, базой данных Panther, базой данных Reactome и/или базой данных DAVID.
4. Способ по п. 3, в котором вероятность изменения в пределах упомянутого одного или более наборов молекулярных данных идентифицируется путем оценки измененных уровней экспрессии отдельных генов в сети посредством объединения упомянутых молекулярных данных с применением схемы вероятностной графической модели, предпочтительно, факторных графов.
5. Способ по п. 3, в котором вероятность изменения в пределах упомянутого одного или более наборов молекулярных данных идентифицируется путем оценки измененных уровней числа копий, измененных состояний метилирования или измененной функции гена вследствие мутаций геномных локусов или геномных областей в сети посредством объединения упомянутых молекулярных данных с применением схемы вероятностной графической модели, предпочтительно, факторных графов.
6. Способ по любому из пп. 1, 2, 4 и 5, в котором упомянутые взаимодействия представляют собой взаимодействия для генов или геномных локусов с молекулярными изменениями, предпочтительно, гены или геномные локусы, принадлежащие к биологическим сетям, в соответствии с определенным в базе данных путей.
7. Способ по любому из пп. 1, 2, 4 и 5, в котором упомянутое создание множественных вариантов потока информации сети используется для генерации распределения векторов потока информации образца, представляющих поток информации в сети для упомянутого пациента.
8. Способ по п. 7, в котором упомянутое расстояние упомянутого пациента от других субъектов вычисляется как среднее парных расстояний векторов потока информации в заданной сети.
9. Способ по п. 8, в котором упомянутое парное расстояние векторов потока информации вычисляется как евклидово расстояние между векторами потока информации в заданной сети, или как взвешенное евклидово расстояние, при этом веса для каждого элемента в векторе потока информации пропорциональны глубине этого взаимодействия в заданной сети.
10. Способ по любому из пп. 1, 2, 4, 5, 8 и 9, в котором упомянутое приписывание упомянутого пациента к клинически релевантной группе выполняется с помощью алгоритма кластеризации на основании парных расстояний упомянутого пациента с одним, более или всеми субъектами в базе данных пациентов.
11. Способ по любому из пп. 1, 2, 4, 5, 8 и 9, в котором упомянутая база данных пациентов представляет собой относящуюся к заболеванию базу данных, предпочтительно, относящуюся к заболеванию раком базу данных.
12. Способ по любому из пп. 1, 2, 4, 5, 8 и 9, в котором упомянутая клинически релевантная группа ассоциирована с раковым заболеванием, предпочтительно, с раком яичников, раком груди или раком предстательной железы, или с вероятностью рецидива ракового заболевания у субъекта после терапии, или в котором упомянутая клинически релевантная группа ассоциирована с вероятностью ответной реакции субъекта на терапию, содержащую один или более основанных на платине медикаментов.
13. Биомедицинский маркер или группа биомедицинских маркеров, ассоциированная с высокой вероятностью ответной реакции субъекта на терапию против рака, предпочтительно основанную на платине терапию против рака, при этом упомянутый биомедицинский маркер или группа биомедицинских маркеров содержит по меньшей мере 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 или все маркеры, выбранные из измененного пути эндотелина, измененного сигнального пути церамида, измененного быстрого сигнального пути глюкокортикоида, измененного паксилин-независимого пути a4b1 и a4b7, измененного пути остеопонтина, измененного IL6 сигнального пути, измененного пути теломеразы, измененного сигнального пути JNK в пути CD4+TCR, измененного PLK2- и PLK4- пути, измененного EPO-сигнального пути, измененного p53-пути, измененного VEGFR1- и VEGFR-2 сигнального пути, измененного VEGFR1 - специфичного пути и измененного сигнального пути синдекана-1, указанных в таблице 1.
14. Исследование для обнаружения, диагностики, градуирования, контроля и прогнозирования медицинского состояния, или для обнаружения, диагностики, контроля или прогнозирования ответной реакции субъекта на терапию против упомянутого медицинского состояния, предпочтительно, рака, более предпочтительно, рака яичников, содержащее, по меньшей мере, этапы:
(a) тестирования образца, полученного у субъекта, на предмет изменения биомедицинского маркера или группы биомедицинских маркеров, по которым выполняется разделение, в соответствии с п. 13;
(b) тестирование контрольного образца на предмет изменений того же маркера или группы маркеров, что и в (a);
(c) определения различия изменений маркеров на этапах (a) и (b); и
(d) принятие решение о наличии или стадии медицинского состояния или об ответной реакции субъекта на терапию против упомянутого медицинского состояния, предпочтительно, рака, более предпочтительно, рака яичников, на основании результатов, полученных на этапе (c).
15. Система поддержки принятия клинических решений, содержащая:
средство ввода для предоставления наборов данных, содержащих данные комплексного молекулярного профилирования от пациента;
компьютерный программный продукт для обеспечения возможности выполнения процессором способа по любому из пп. 1-12 и для количественной оценки степени изменения потока информации биологической сети у упомянутого пациента; и
средство вывода для вывода приписывания пациента к клинически релевантной группе, при этом упомянутое приписывание пациента к клинически релевантным группам, предпочтительно, визуализируется в контексте потока информации в сетях и других клинически релевантных группах и/или здоровых субъектов.