使用靶基因表达的数学建模评价TGF‑β细胞信号传导途径的活性的制作方法

本发明总体涉及生物信息学、基因组加工、蛋白质组加工和相关技术的领域。更具体地，本发明涉及一种通过数字处理设备执行的计算机执行方法，推断受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的活性，其中所述推断基于受试者样品中测量的tgf-β细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平。本发明还涉及一种推断受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的活性的装置，所述装置包含经配置以执行此方法的数字处理器，一种推断受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的活性的非临时性存储介质，其存储可由数字处理设备执行以执行此方法的指令，以及一种推断受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的活性的计算机程序，其包含当所述计算机程序在数字处理设备上运行时，用于引起数字处理设备执行此方法的程序代码装置。本发明还涉及一种测量受试者样品中的tgf-β细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平的试剂盒，一种推断受试者中tgf-β细胞信号传导途径的活性的试剂盒，以及所述试剂盒执行此方法的用途。
背景技术：
：基因组和蛋白质组分析已经基本上实现了医疗领域诸如肿瘤学中的临床应用，并且是其潜在希望，其中已知多种癌症与基因组突变/变异和/或特定基因的高或低表达水平的特定组合相关，其在癌症的生长和进化(例如，细胞增殖和转移)中起作用。转化生长因子-β(tgf-β)是控制人中许多细胞类型中的不同功能，例如增殖、分化和愈伤的一种细胞因子。对于病理混乱，例如癌症(例如结肠癌、乳腺癌、前列腺癌)，tgf-β细胞信号传导途径发挥两种相反的作用，肿瘤抑制因子或肿瘤促进因子。已知tgf-β在癌症发生早期作为肿瘤抑制因子，然而在更为发展的癌组织中，tgf-β可以通过作为侵染和转移的调节因子而作为肿瘤促进因子(参见paduad.andmassaguéj.,“rolesoftgfbetainmetastasis”,cellresearch,vol.19,no.1,2009,89-102页)。tgf-β以三种亚型存在(基因名：tgfb1，tgfb2，tgfb3)，并且以失活的潜伏同源二聚体蛋白分泌，已知其在癌细胞中比在其正常相对物中增加(参见massaguéj.,“howcellsreadtgf-betasignals”,naturereviewsmolecularcellbiology,vol.1,no.3,2000,169-178页)。接着，潜伏的tgf-β可经蛋白水解活化，此时其可结合细胞膜上的tgf-β受体，由此引发典型的tgf-β细胞信号传导途径，有时称为smad细胞信号传导途径。最终，该典型的tgf-β细胞信号传导途径导致由受体调控的或r-smad(smad1，smad2，smad3，smad5和smad8)和smad4的转录因子复合体与dna结合，由此引发tgf-β细胞信号传导途径的靶基因的转录(参见图1；l.tgf-β＝潜伏tgf-β；pr＝蛋白酶体；ph＝磷酸酶；co-r＝共抑制因子；co-a＝共激活因子)。本文的术语“tgf-β细胞信号传导途径”优选指导致上述tgf-β转录因子的转录活性的任何信号传导过程。优选的，该术语指由tgf-β与胞外tgf受体结合造成胞内smad级联，最终导致作为转录因子的smad复合体的形成引发的信号传导过程。对于癌症中的tgf-β信号传导，重要的是能够区分肿瘤抑制和促进活性，从而能够正确选择靶向药物治疗。目前正在研发抗tgf-β疗法(参见yinglingj.m.etal.,“developmentoftgf-betasignallinginhibitorsforcancertherapy”,naturereviewsdrugdiscovery,vol.3,no.12,2004,1011-1022页)。然而，目前并无可用于评价tgf-β细胞信号传导途径的功能状态/活性的临床测定，所述tgf-β细胞信号传导途径在其活化状态表明其更可能是促进肿瘤，在其失活状态表明其更可能是抑制肿瘤。因此期望能够改善对癌症患者，例如结肠癌、胰腺癌、肺癌、脑癌或乳腺癌进行表征的可能性，所述癌症至少部分是由tgf-β细胞信号传导途径的促肿瘤活性驱动的，因此所述患者可能响应tgf-β细胞信号传导途径的抑制剂。发明概述根据本发明的主要方面，以上问题由一种通过数字处理设备执行的、推断受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的活性的计算机执行方法来解决，其中所述推断包括：接收受试者样品中测得的tgf-β细胞信号传导途径的三个或更多个，例如三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个或更多个靶基因的表达水平；确定受试者样品中tgf-β转录因子(tf)元件的活性水平，所述tgf-βtf元件控制所述三个或更多个tgf-β靶基因的转录，所述确定基于评估将三个或更多个tgf-β靶基因的表达水平与tgf-βtf元件的活性水平关联的校准数学模型；基于所确定的所述受试者的样品中的tgf-βtf元件的活性水平推断所述受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的活性，其中所述三个或更多个tgf-β靶基因选自：angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、cdkn2b、ctgf、gadd45a、gadd45b、hmga2、id1、il11、serpine1、inpp5d、junb、mmp2、mmp9、nkx2-5、ovol1、pdgfb、pthlh、sgk1、skil、smad4、smad5、smad6、smad7、snai1、snai2、timp1和vegfa，优选选自：angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45a、gadd45b、hmga2、id1、il11、junb、pdgfb、pthlh、serpine1、sgk1、skil、smad4、smad5、smad6、smad7、snai2、vegfa，更优选选自：angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45b、id1、il11、junb、serpine1、pdgfb、skil、smad7、snai2和vegfa，更优选选自：angptl4、cdc42ep3、id1、il11、junb、serpine1、skil和smad7。本文中，tf元件的“活性水平”意指与其靶基因转录相关的tf元件的活性水平。本发明基于发明人的创意，即鉴定tgf-β细胞信号传导途径中存在的效果的适合的方式可以基于对tgf-β细胞信号传导途径的信号传导输出的测量，其为所述靶基因的转录，受到由tgf-β细胞信号传导途径控制的tgf-β转录因子(tf)元件的控制。发明人的该创意假设样品中的tf活性水平处于准稳态，可通过tgf-β靶基因的表达值检测。本文所称的tgf-β细胞信号传导途径已知控制人中许多细胞类型中的功能，例如增殖、分化和愈伤。对于病理混乱，例如癌症(例如结肠癌、胰腺癌、肺癌、脑癌或乳腺癌)，tgf-β细胞信号传导途径发挥两种相反的作用，肿瘤抑制因子或肿瘤促进因子，靶基因的表达谱可检测，因此通过校准数学途径模型开发。本发明能够确定受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的活性，通过(i)确定受试者样品中的tgf-βtf元件的活性水平，其中所述确定基于评估将tgf-β细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平与tgf-βtf元件的活性水平关联的校准数学模型，所述tgf-β细胞信号传导途径的转录通过tgf-βtf元件控制，以及(ii)基于所确定的受试者样品中的tgf-βtf元件的活性水平推断受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的活性。这优选允许改善对癌症患者，例如结肠癌、胰腺癌、肺癌、脑癌或乳腺癌进行表征的可能性，所述癌症至少部分是由tgf-β细胞信号传导途径的促肿瘤活性驱动的，因此所述患者可能响应tgf-β细胞信号传导途径的抑制剂。在具体实施方案中，治疗确定可基于特定的tgf-β细胞信号传导途径的活性。在具体实施方案中，tgf-β细胞信号传导途径状态可设定为tgf-β细胞信号传导途径活化的几率的截断值，例如10:1、5:1、4:1、2:1、1:1、1:2、1:4、1:5或1:10。本文中，术语“tgf-β转录因子元件”或“tgf-βtf元件”或“tf元件”定义为包含tgf-β成员(smad1、smad2、smad3、smad5和smad8与smad4)的至少一个，或优选二聚体或三聚体(来自smad1、smad2、smad3、smad5和smad8与smad4的两种蛋白)的蛋白复合体，其能够结合特异性dna序列，由此控制靶基因转录。优选地，该术语是指由tgf-β与其受体结合引发的蛋白或蛋白复合体转录因子或tgf-β与其受体结合和最终转录因子蛋白或蛋白复合体之间的紧接的下游信号媒介。例如，已知tgf-β结合胞外tgf-β受体，引发胞内“smad”信号传导途径，并且一或多个smad蛋白(受体调控的或r-smad(smad1,smad2,smad3,smad5和smad8)以及smad4)参与，并且可以形成杂合物，其参与控制表达的tgf-β信号传导级联。校准数学途径模型可以是概率模型，优选贝叶斯网络模型(bayesiannetworkmodel)，其基于将tgf-βtf元件的活性水平与受试者中的三个或更多个tgf-β靶基因的表达水平关联的条件概率，或者所述校准数学模型可以基于三个或更多个tgf-β靶基因的表达水平的一或多种线性组合。具体而言，tgf-β细胞信号传导途径的活性的推断可以如公开的国际专利申请wo2013/011479a2(“assessmentofcellularsignalingpathwayactivityusingprobabilisticmodelingoftargetgeneexpression”)中所公开或如公开的国际专利申请wo2014/102668a2(“assessmentofcellularsignalingpathwayactivityusinglinearcombination(s)oftargetgeneexpressions”)中所描述进行，所述申请的内容在此以其整体并入。关于使用靶基因表达的数学建模推断细胞信号传导途径的活性可见于verhaeghw.etal.,“selectionofpersonalizedpatienttherapythroughtheuseofknowledge-basedcomputationalmodelsthatidentifytumor-drivingsignaltransductionpathways”,cancerresearch,vol.74,no.11,2014,2936-2945页。如本文所用，术语“受试者”指任何生物。在一些实施方案中，受试者是动物，优选哺乳动物。在某些实施方案中，受试者是人，优选医学受试者。如本文所用，术语“靶基因”指其转录直接或间接受tgf-β转录因子元件控制的基因。“靶基因”可以是“直接的靶基因”和/或“间接的靶基因”(如本文所述)。而且，“靶基因”可以是“直接的靶基因”和/或“间接的靶基因”(如本文所述)。具体合适的tgf-β靶基因描述于以下文本段落以及下文实施例中(例如参见下表1至4、6、8和9)。因此，根据优选的实施方案，所述tgf-β靶基因选自下表1、表2、表3、表4、表6、表8或表9中列举的tgf-β靶基因。本发明人证实，接连的短列表中的tgf-β靶基因确定tgf-β细胞信号传导途径活性的证明力越来越强。优选所述三个或更多个，例如三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个或更多个tgf-β靶基因选自angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45a、gadd45b、hmga2、id1、il11、junb、pdgfb、pthlh、sgk1、skil、smad4、smad5、smad6、smad7、snai2、vegfa，更优选选自：angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45a、gadd45b、hmga2、id1、junb、pdgfb、pthlh、serpine1、sgk1、skil、smad4、smad5、smad6、smad7、snai2、vegfa。进一步优选所述三个或更多个，例如三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个或更多个tgf-β靶基因选自：angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45b、id1、il11、junb、pdgfb、skil、smad7和snai2，更优选选自angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45b、id1、junb、serpine1、skil、smad7、snai2和vegfa。进一步优选所述三个或更多个，例如三个、四个、五个、六个、七个或更多个tgf-β靶基因选自：angptl4、cdc42ep3、id1、il11、junb、skil和smad7，更优选选自angptl4、cdc42ep3、id1、junb、serpine1、skil和smad7。优选地，选取的三个或更多个tgf-β靶基因包括angptl4和cdc42ep3，更优选地，angptl4、cdc42ep3、id1、junb、serpine1、skil和smad7。特别优选地，所述三个或更多个tgf-β靶基因是angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45b、id1、junb、serpine1、skil、smad7、snai2和vegfa。本发明的另一个方面涉及一种方法(如本文所述)，其还包括：基于受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的推断活性确定tgf-β细胞信号传导途径在受试者中是否以肿瘤促进因子起作用。本发明还涉及一种方法(如本文所述)，其还包括：为受试者推荐开药，该药纠正tgf-β细胞信号传导途径的促肿瘤作用；其中如果基于tgf-β细胞信号传导途径的推断活性确定tgf-β细胞信号传导途径在受试者中以肿瘤促进因子起作用，则进行所述推荐。待根据本发明使用的样品可以是提取的样品，即从受试者中提取的样品。所述样品的实例包括但不限于受试者的组织、细胞、血液和/或体液。其可以是，例如，从癌症病灶、或从怀疑为癌症的病灶、或从转移性肿瘤、或从存在被癌细胞污染的体液的体腔(例如，胸腔或腹腔或膀胱腔)、或从含有癌细胞的其它体液等等、优选经由活检程序或其它样品提取程序获得的样品。提取样品的细胞还可以是来自血液系统恶性肿瘤(诸如白血病或淋巴瘤)的肿瘤细胞。在一些情况下，细胞样品还可以是循环肿瘤细胞，即已进入血流且可以使用合适的分离技术(例如血浆分离置换法或常规静脉采血)提取的肿瘤细胞。除了血液，提取样品的体液可以是尿、胃肠内容物或渗出物。如本文所使用，术语“样品”还涵盖这样的情况，其中受试者的组织和/或细胞和/或体液已取自受试者并且例如已经置于显微镜载片上，并且其中为了执行请求保护的方法，例如借助于激光捕获显微切割(lcm)或通过从载玻片上刮取目的细胞或通过荧光活化的细胞分选技术来提取该样品的一部分。另外，如本文所使用，术语“样品”还涵盖这样的情况，其中受试者的组织和/或细胞和/或体液已取自受试者并且已经置于显微镜载片上，并且在载片上执行请求保护的方法。根据另一个公开的方面，推断受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的活性的装置包含经配置以执行如本文所述的本发明的方法的数字处理器。根据另一个公开的方面，推断受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的活性的非临时性存储介质存储可由数字处理设备执行以执行如本文所述的本发明的方法的指令。所述非临时性存储介质可以是计算机可读取的存储介质，诸如硬盘驱动器或其它磁性存储介质、光盘或其它光存储介质、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、闪速存储器、或其它电子存储介质、网络服务器等等。数字处理设备可以是手提式设备(例如，个人数据助手或智能电话)、笔记本计算机、台式计算机、平板计算机或设备、遥控网络服务器等等。根据另一个公开的方面，推断受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的活性的计算机程序包含当所述计算机程序在数字处理设备上运行时，用于引起数字处理设备执行如本文所述的本发明的方法的程序代码装置。数字处理设备可以是手提式设备(例如，个人数据助手或智能电话)、笔记本计算机、台式计算机、平板计算机或设备、遥控网络服务器等等。根据另一个公开的方面，测量受试者样品中tgf-β细胞信号传导途径的三个或更多个，例如三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个或更多个靶基因表达水平的试剂盒包括：确定受试者样品中的三个或更多个tgf-β靶基因的表达水平的一或多种成分。测量三个或更多个tgf-β靶基因的表达水平的一或多种成分或装置可选自：dna阵列芯片，寡核苷酸阵列芯片，蛋白质阵列芯片，抗体，多种探针，例如标记探针，一组rna逆转录酶测序成分，和/或rna或dna扩增引物，包括cdna扩增引物。在一个实施方案中，所述试剂盒包括一组针对本文所述三个或更多个tgf-β靶基因的mrna或cdna序列的一部分的标记探针。在一个实施方案中，所述试剂盒包括一组针对本文如下进一步所述的三个或更多个tgf-β靶基因的mrna或cdna序列的一部分的引物和探针，例如选自表11的序列的一组特异性引物或探针。在一个实施方案中，所述标记探针包含在标准化的96孔板中。在一个实施方案中，所述试剂盒进一步包括针对例如表12中所示的一组参考基因的引物或探针。所述参考基因可以是例如可用于对本文所述靶基因表达水平进行规范化或标准化的组成型表达的基因。在一个实施方案中，测量受试者样品中两种或更多种细胞信号传导途径的每一种的三个或更多个靶基因的表达水平的所述试剂盒包括：针对三个或更多个tgf-β靶基因的聚合酶链反应引物，针对三个或更多个tgf-β靶基因的探针，其中所述三个或更多个tgf-β靶基因选自：angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、cdkn2b、ctgf、gadd45a、gadd45b、hmga2、id1、il11、inpp5d、junb、mmp2、mmp9、nkx2-5、ovol1、pdgfb、pthlh、serpine1、sgk1、skil、smad4、smad5、smad6、smad7、snai1、snai2、timp和vegfa，优选选自：angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45a、gadd45b、hmga2、id1、il11、junb、pdgfb、pthlh、serpine1、sgk1、skil、smad4、smad5、smad6、smad7、snai2和vegfa，更优选选自：angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45b、id1、il11、junb、pdgfb、serpine1、skil、smad7、snai2和vegfa，最优选选自：angptl4、cdc42ep3、id1、il11、junb、serpine1、skil和smad7。优选所述三个或更多个，例如三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个或更多个tgf-β靶基因选自：angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45a、gadd45b、hmga2、id1、il11、junb、pdgfb、pthlh、sgk1、skil、smad4、smad5、smad6、smad7、snai2、vegfa，更优选选自：angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45a、gadd45b、hmga2、id1、junb、pdgfb、pthlh、serpine1、sgk1、skil、smad4、smad5、smad6、smad7、snai2、vegfa。进一步优选所述三个或更多个，例如三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个或更多个tgf-β靶基因选自：angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45b、id1、il11、junb、pdgfb、skil、smad7和snai2，更优选选自：angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45b、id1、junb、serpine1、skil、smad7、snai2和vegfa。进一步优选所述三个或更多个，例如三个、四个、五个、六个、七个或更多个tgf-β靶基因选自：angptl4、cdc42ep3、id1、il11、junb、skil和smad7，更优选选自：angptl4、cdc42ep3、id1、junb、serpine1、skil和smad7。优选所选三个或更多个tgf-β靶基因包括angptl4和cdc42ep3，更优选包括angptl4、cdc42ep3、id1、junb、serpine1、skil和smad7。特别优选所选三个或更多个tgf-β靶基因是angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45b、id1、junb、serpine1、skil、smad7、snai2和vegfa。根据另一个公开的方面，推断受试者中tgf-β细胞信号传导途径的活性的试剂盒包括：本文所述的本发明的试剂盒，以及本文所述的本发明的装置，本文所述的本发明的非临时性存储介质，或本文所述的本发明的计算机程序。根据另一个公开的方面，推断受试者中tgf-β细胞信号传导途径的活性的试剂盒包括：确定受试者样品中tgf-β细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平的一或多种成分，其中所述一或多种成分优选选自：dna阵列芯片，寡核苷酸阵列芯片，蛋白质阵列芯片，抗体，多种探针，例如标记探针，一组rna逆转录酶测序成分，和/或rna或dna扩增引物，包括cdna扩增引物，以及本文所述的本发明的装置、本文所述的本发明的非临时性存储介质、或本文所述的本发明的计算机程序，其中所述三个或更多个tgf-β靶基因选自：angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、cdkn2b、ctgf、gadd45a、gadd45b、hmga2、id1、il11、inpp5d、junb、mmp2、mmp9、nkx2-5、ovol1、pdgfb、pthlh、serpine1、sgk1、skil、smad4、smad5、smad6、smad7、snai1、snai2、timp1和vegf，优选选自：angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45a、gadd45b、hmga2、id1、il11、junb、pdgfb、pthlh、serpine1、sgk1、skil、smad4、smad5、smad6、smad7、snai2和vegfa，更优选选自：angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45b、id1、il11、junb、pdgfb、serpine1、skil、smad7、snai2和vegfa，最优选选自：angptl4、cdc42ep3、id1、il11、junb、serpine1、skil和smad7。优选所述三个或更多个，例如三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个或更多个tgf-β靶基因选自：angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45a、gadd45b、hmga2、id1、il11、junb、pdgfb、pthlh、sgk1、skil、smad4、smad5、smad6、smad7、snai2、vegfa，更优选选自：angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45a、gadd45b、hmga2、id1、junb、pdgfb、pthlh、serpine1、sgk1、skil、smad4、smad5、smad6、smad7、snai2、vegfa。进一步优选所述三个或更多个，例如三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个、十个、十一个、十二个或更多个tgf-β靶基因选自：angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45b、id1、il11、junb、pdgfb、skil、smad7和snai2，更优选选自：angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45b、id1、junb、serpine1、skil、smad7、snai2和vegfa。进一步优选所述三个或更多个，例如三个、四个、五个、六个、七个或更多个tgf-β靶基因选自：angptl4、cdc42ep3、id1、il11、junb、skil和smad7，更优选选自：angptl4、cdc42ep3、id1、junb、serpine1、skil和smad7。优选所选三个或更多个tgf-β靶基因包括angptl4和cdc42ep3，更优选包括angptl4、cdc42ep3、id1、junb、serpine1、skil和smad7。特别优选所选三个或更多个tgf-β靶基因是angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45b、id1、junb、serpine1、skil、smad7、snai2和vegfa。根据另一个公开的方面，本文所述的本发明的试剂盒用于执行本文所述的本发明的方法。如本文所述的本发明还可以例如有利地与以下关联使用：基于受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的推断活性的诊断；基于受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的推断活性的预后；基于受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的推断活性的药物处方；基于受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的推断活性的药效预测；基于受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的推断活性的副作用预测；药效的监测；药物开发；测定开发；途径研究；癌分期；基于受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的推断活性在临床试验中登记受试者；待进行的后续测试的选择；和伴随诊断测试的选择。在阅读和理解所附的附图、以下描述和具体在阅读本文以下提供的更详尽的实施例之后，进一步的优点对于本领域技术人员而言将是显而易见的。应当理解，权利要求1的方法、权利要求9的装置、权利要求10的非临时性存储介质、权利要求11的计算机程序、权利要求12至14的试剂盒，以及专利要求15的试剂盒的用途具有类似和/或相同的优选实施方案，具体而言，如从属权利要求中所定义。应当理解，本发明的优选实施方案还可以是从属权利要求或上述实施方案与相应的独立权利要求的任何组合。本发明的这些和其它方面从下文描述的实施方案将是显而易见的，且参考下文描述的实施方案进行阐明。附图简要说明图1示意性和示例性显示通过典型细胞信号传导途径(左边部分)的tgf-β信号传导在tgf-β蛋白与受体结合时引发。引发的细胞信号传导途径最终导致smad2/3和smad4转位至细胞核并结合dna，由此启动靶基因转录(参见sheeny.y.etal.,“targetingthetransforminggrowthfactor-βsignalingincancertherapy”,biomoleculesandtherapeutics,vol.21,no.5,2013,323-331页)图2示意性和示例性显示用于对tgf-β细胞信号传导途径的转录程序建模的数学模型，本文中为贝叶斯网络模型。图3示出示例性例示基于受试者样品中测量的tgf-β细胞信号传导途径的靶基因的表达水平推断受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的活性的方法的流程图。图4示出示例性例示获得本文所述校准数学途径模型的方法的流程图。图5示出示例性例示测定本文所述受试者样品中tgf-β转录因子(tf)元件的活性水平的方法的流程图。图6示出示例性例示使用离散可观察量推断受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的活性的方法的流程图。图7示出示例性例示使用连续可观察量推断受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的活性的方法的流程图。图8示出示例性例示由对tgf-β细胞信号传导途径的靶基因的rt-qpcr分析确定cq值的方法的流程图。图9-12分别显示基于tgf-β细胞信号传导途径的靶基因的证据组织的列表、20个靶基因的短列表、12个靶基因的短列表和7个靶基因的短列表(参见表4-7)的示例性贝叶斯网络模型的训练结果。(图示：1–对照；2–tgf-β以5ng/ml刺激0.5h；3–tgf-β以5ng/ml刺激1h；4–tgf-β以5ng/ml刺激2h；5–tgf-β以5ng/ml刺激4h；6–tgf-β以5ng/ml刺激8h；7–tgf-β以5ng/ml刺激16h；8–tgf-β以5ng/ml刺激24h；9–tgf-β以5ng/ml刺激72h)图13-16分别显示使用靶基因的证据组织的列表、20个靶基因的短列表、12个靶基因的短列表和7个靶基因的短列表(参见表4-7)的经训练的示例性贝叶斯网络模型对来自gse28448的人乳腺上皮细胞(hmec-tr)进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。(图示：1–对照，无tgf-β；2–对照，tgf-β；3–sirnasmad4，无tgf-β；4–sirnasmad4,tgf-β；5–sirnatifγ，无tgf-β；6–sirnatifγ,tgf-β)图17显示使用靶基因的证据组织的列表(参见表1)的经训练的示例性贝叶斯网络模型对来自gse35830的外子宫颈上皮细胞(ect1)进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。(图示：1–对照，无tgf-β；2–用10％精浆刺激；3–用5ng/mltgf-β3刺激)图18显示使用靶基因的证据组织的列表(参见表1)的经训练的示例性贝叶斯网络模型对来自gse16011的患者神经胶质瘤进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。(图示：1–星形细胞瘤(ii级)；2–星形细胞瘤(iii级)；3–对照；4–多形性成胶质细胞瘤(iv级)；5–少突-星形细胞肿瘤(ii级)；6–少突-星形细胞肿瘤(iii级)；7–少突神经胶质(ii级)；8–少突神经胶质(iii级)；9–纤维性星形细胞瘤(i级))图19显示使用靶基因的证据组织的列表(参见表1)的经训练的示例性贝叶斯网络模型对来自gse21653的乳腺癌样品进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。(图示：1–管腔a；2–管腔b；3–her2；4–基底的；5–大致正常)图20-23分别显示使用靶基因的证据组织的列表、20个靶基因的短列表、12个靶基因的短列表和7个靶基因的短列表(参见表4-7)的经训练的示例性贝叶斯网络模型对来自gse42373的a549肺腺癌细胞系的2d和3d培养物(用或不用10ng/mltnf和2ng/mltgf-β刺激)进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。(图示：1–2d对照；2–2dtgf-β和tnfα；3–3d对照；4–3dtgf-β和tnfα)图24例示使用经训练的示例性贝叶斯网络模型的kaplan-meier图中描述的神经胶质瘤患者(gse16011)的预后，所述经训练的示例性贝叶斯网络模型使用靶基因的证据组织的列表(参见表1)。图25说明使用经训练的示例性贝叶斯网络模型的kaplan-meier图中描述的乳腺癌患者(gse6532、gse9195、e-mtab-365、gse20685和gse21653)的预后，所述经训练的示例性贝叶斯网络模型使用靶基因的证据组织的列表(参见表1)。图26显示基于tgf-β细胞信号传导途径的推定靶基因的广泛文献列表的示例性贝叶斯网络模型的训练结果。(图示：1–对照；2–tgf-β以5ng/ml刺激0.5h；3–tgf-β以5ng/ml刺激1h；4–tgf-β以5ng/ml刺激2h；5–tgf-β以5ng/ml刺激4h；6–tgf-β以5ng/ml刺激8h；7–tgf-β以5ng/ml刺激16h；8–tgf-β以5ng/ml刺激24h；9–tgf-β以5ng/ml刺激72h)图27显示使用靶基因的广泛文献列表(参见表5)的经训练的示例性贝叶斯网络模型对来自gse16011的患者神经胶质瘤进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。(图示：1–星形细胞瘤(ii级)；2–星形细胞瘤(iii级)；3–对照；4–多形性成胶质细胞瘤(iv级)；5–少突-星形细胞肿瘤(ii级)；6–少突-星形细胞肿瘤(iii级)；7–少突神经胶质(ii级)；8–少突神经胶质(iii级)；9–纤维性星形细胞瘤(i级))图28显示使用推定靶基因的广泛文献列表(参见表5)的经训练的示例性贝叶斯网络模型对来自gse21653的乳腺癌样品进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。(图示：1–管腔a；2–管腔b；3–her2；4–基底的；5–大致正常)图29显示使用“11个靶基因列表”的经训练的贝叶斯网络模型对用精浆或5ng/mltgf-β3刺激的外子宫颈上皮细胞(ect1)(gse35830)进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。(图示：1–对照，无tgf-β；2–用10％精浆刺激；3–用5ng/mltgf-β3刺激)图30显示使用“11个靶基因+serpine1列表”的经训练的贝叶斯网络模型对用精浆或5ng/mltgf-β3刺激的外子宫颈上皮细胞(ect1)(gse35830)进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。(图示：1–对照，无tgf-β；2–用10％精浆刺激；3–用5ng/mltgf-β3刺激)图31显示使用“11个靶基因列表”的经训练的贝叶斯网络模型在a549肺腺癌细胞系的2d和3d培养物(用或不用10ng/mltnf和2ng/mltgf-β刺激)(gse42373)中进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。(图示：1–2d对照；2–2dtgf-β和tnfα；3–3d对照；4–3dtgf-β和tnfα)图32显示使用“11个靶基因+serpine1列表”的经训练的贝叶斯网络模型在a549肺腺癌细胞系的2d和3d培养物(用或不用10ng/mltnf和2ng/mltgf-β刺激)(gse42373)中进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。(图示：1–2d对照；2–2dtgf-β和tnfα；3–3d对照；4–3dtgf-β和tnfα)图33显示使用“11个靶基因列表”的经训练的贝叶斯网络模型在神经胶质瘤患者和一些来自gse16011的对照样品上进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。(图示：1–星形细胞瘤(ii级)；2–星形细胞瘤(iii级)；3–对照；4–多形性成胶质细胞瘤(iv级)；5–少突-星形细胞肿瘤(ii级)；6–少突-星形细胞肿瘤(iii级)；7–少突神经胶质(ii级)；8–少突神经胶质(iii级)；9–纤维性星形细胞瘤(i级))图34显示使用“11个靶基因+serpine1列表”的经训练的贝叶斯网络模型在神经胶质瘤患者和一些来自gse16011的对照样品上进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。(图示：1–星形细胞瘤(ii级)；2–星形细胞瘤(iii级)；3–对照；4–多形性成胶质细胞瘤(iv级)；5–少突-星形细胞肿瘤(ii级)；6–少突-星形细胞肿瘤(iii级)；7–少突神经胶质(ii级)；8–少突神经胶质(iii级)；9–纤维性星形细胞瘤(i级))具体实施方案以下实施例仅仅说明具体优选的方法和与其相关的所选方面。其中提供的教导可用于构建几种测试和/或试剂盒，例如用于检测、预测和/或诊断一或多种细胞信号传导途径的异常活性。此外，使用如本文所述的方法之后，可以有利地指导药物处方，可以进行药物反应预测和药效(和/或副作用)的监测，可以预测和监测药物抗性，例如选择后续待进行的测试(如伴随诊断测试)。以下实施例不应解释为限制本发明的范围。实施例1：数学模型构建如公开的国际专利申请wo2013/011479a2(“assessmentofcellularsignalingpathwayactivityusingprobabilisticmodelingoftargetgeneexpression”)中所详述，通过构建概率模型，例如，贝叶斯网络模型，并引入细胞信号传导途径(本文中，tgf-β细胞信号传导途径)的一或多个靶基因的表达水平和转录因子(tf)元件(本文中，tgf-βtf元件，控制细胞信号传导途径的一或多个靶基因的转录的tf元件)的水平之间的条件概率关系，此模型可以用于以高精确度测定细胞信号传导途径的活性。此外，通过调节条件概率和/或向模型中添加新的节点来代表额外的信息源，可以容易地升级概率模型来并入通过后期临床研究获得的额外知识。以这种方式，可以适当地升级概率模型来包括最近的医学知识。在公开的国际专利申请wo2014/102668a2(“assessmentofcellularsignalingpathwayactivityusingprobabilisticmodelingoftargetgeneexpression”)中所详述的另一个容易理解和解释的方法中，细胞信号传导途径(本文中，tgf-β细胞信号传导途径)的活性可以通过构建和评估线性或(假-)线性模型来测定，所述模型引入细胞信号传导途径的一或多个靶基因的表达水平和转录因子(tf)元件(本文中，tgf-βtf元件，控制细胞信号传导途径的一或多个靶基因的转录的tf元件)的水平之间的关系，所述模型基于一或多个靶基因的表达水平的一或多种线性组合。在两种方法中，一或多个靶基因的表达水平可以优选是mrna水平的测量，其可以是例如使用与靶基因的mrna序列相关的探针的(rt)-pcr和微阵列技术以及rna测序的结果。在另一个实施方案中，一或多个靶基因的表达水平可以通过蛋白水平，例如由靶基因编码的蛋白的浓度和/或活性进行测量。上述表达水平可以任选以可能适合或不适合更好应用的许多方式进行转换。例如，表达水平的四种不同转化，例如，基于微阵列的mrna水平，可以是：“连续数据”，即如使用众所周知的算法诸如mas5.0和frma在微阵列预处理之后获得的表达水平，“z得分”，即连续表达水平这样换算，使得跨越所有样品的平均值为0并且标准偏差为1，“离散的”，即高于特定阈值的每一个表达设为1，并且低于特定阈值的每一个表达设为0(例如探针组的阈值可以选择为在许多阳性临床样品和相同数目的阴性临床样品的组中的其值的(加权)中值)，“模糊的”，即使用下述形式的s型函数，将连续表达水平转换为0和1之间的值：1/(1+exp((thr–expr)/se))，其中expr是连续表达水平，thr是如先前提及的阈值，并且se是影响0和1之间的差异的软化参数。可以构建的最简单的线性模型之一是在第一层中具有代表转录因子(tf)元件(本文中，tgf-βtf元件)的节点和在第二层中具有代表靶基因表达水平的直接测量(例如，通过例如在微阵列或(q)pcr实验中，与特定靶基因特别高度关联的一个探针组)的加权节点的模型。权重可以基于来自训练数据集的计算或基于专业知识。在其中每个靶基因个靶基因可能测量多重表达水平的情况下(例如在微阵列实验的情况下，其中一个靶基因个靶基因可以用多重探针组进行测量)，使用仅一种表达水平/靶基因的该方法是特别简单的。选择用于特定靶基因的一种表达水平的一种特定方法是使用来自探针组的表达水平，所述探针组能够最佳分开训练数据集的活性和非活性样品。测定该探针组的一种方法是执行统计检验，例如t检验，并且选择具有最低p值的探针组。具有最低p值的探针组的训练数据集的表达水平通过限定具有(已知)活性和非活性样品的表达水平重叠的可能性最小概率的探针组。另一种选择方法是基于优势比(odds-ratios)。在此类模型中，对于一或多个靶基因各自提供一或多种表达水平，并且一或多种线性组合包含对于一或多个靶基因各自包括加权项的线性组合，每个加权项基于对于相应的靶基因提供的一或多种表达水平的仅一种表达水平。如果如上所述每个靶基因选择仅一种表达水平，则该模型可以被称为“最具判别性的探针组”模型。作为“最具判别性的探针组”模型的替代物，在其中每个靶基因可能测量多重表达水平的情况下，能够利用每个靶基因提供的所有表达水平。在此类模型中，对于一或多个靶基因各自提供一或多种表达水平，并且其中一或多种线性组合包含对于一或多个靶基因提供的一或多种表达水平的所有表达水平的线性组合。换言之，对于一或多个靶基因各自，对于相应的靶基因提供的一或多种表达水平各自可以在线性组合中通过其自身(个别)权重进行加权。该变体可以被称为“所有探针组”模型。它具有相对简单同时利用所有提供的表达水平的优点。如上所述的两个模型的共同之处在于它们可以视为“单层”模型，其中tf元件的活性水平基于一或多个靶基因的一或多种探针组的表达水平的线性组合进行计算。在tf元件(本文中，tgf-βtf元件)的活性水平已通过评估分别模型进行确定之后，确定的tf元件活性水平可以是有阈值的，以便推断细胞信号传导途径(本文中，tgf-β细胞信号传导途径)的活性。计算此类适当阈值的优选方法是通过比较已知具有非活性细胞信号传导途径的训练样品和具有活性细胞信号传导途径的训练样品的测定的tf元件活性水平wlc。这样做且还考虑到这些组中的方差的方法通过使用阈值获得其中σ和μ是训练样品测定的tf元件活性水平wlc的标准偏差和平均值。在仅少数样品在活性和/或非活性训练样品中可获得的情况下，可以将假计数加入基于两组方差的平均值计算的方差中：其中v是测定的tf元件活性水平wlc的组方差，x是阳性假计数，例如1或10，nact和npas分别是活性和非活性样品的数量。标准偏差σ接下来可以通过获得方差v的平方根来获得。为了便于解释，阈值可以从测定的tf元件活性水平wlc中扣除，导致细胞信号传导途径的活性得分，其中负值对应于非活性细胞信号传导途径，并且正值对应于活性细胞信号传导途径。作为上述“单层”模型的替代物，在一个实例中也可以使用“双层”。在此模型中，对于各靶基因，基于其相关探针组的测量强度，使用线性组合计算概括值(“第一(底)层”)。计算的概括值随后与使用进一步线性组合的细胞信号传导途径的其它靶基因的概括值组合(“第二(顶)层”)。再次，权重可以由训练数据集学习或基于专业知识或其组合。换种说法，在“双层”模型中，对于一或多个靶基因各自提供一或多种表达水平，并且一种或多种线性组合对于一或多个靶基因各自包含对于相应的靶基因提供的一或多种表达水平的所有表达水平的第一线性组合(“第一(底)层”)。该模型进一步基于对于一或多个靶基因各自包括加权项的进一步线性组合，各加权项基于对于相应的靶基因的第一线性组合(“第二(顶)层”)。在优选形式的“双层”模型中，概括值的计算可以包括使用训练数据对于各靶基因限定阈值，并且从计算的线性组合中减除阈值，获得靶基因概括。此处，可以选择阈值，使得负靶基因概括值对应于下调的靶基因，并且正靶基因概括值对应于上调的靶基因。另外，靶基因概括值在它们合并到“第二(上层)”之前，使用例如上述转化(模糊、离散等)之一进行转化是可能的。在tf元件的水平已通过评估“双层”模型进行测定之后，测定的tf元件水平可以是有阈值的，以便推断细胞信号传导途径的活性，如上所述。在下文中，上述模型统称为“(假-)线性模型”。概率模型(例如，贝叶斯网络模型)训练和使用的更详细描述提供于以下实施例3中。实施例2：靶基因的选择转录因子(tf)是蛋白复合物(即，以特定结构结合在一起的蛋白的组合)或蛋白，其能够通过结合特定dna序列来调节靶基因的转录，由此控制从dna至mrna遗传信息的转录。由于tf复合物的这种作用直接产生的mrna在本文中称为(转录因子的)“直接的靶基因”。细胞信号传导途径活化还可以产生更多二级基因转录，称为“间接的靶基因”。在下文中，优选包含直接的靶基因或者由其组成的(假-)线性模型或贝叶斯网络模型(作为示例性数学模型)作为细胞信号传导途径活性和mrna水平之间的直接联系，然而直接和间接靶基因之间的区别并不总是明显的。本文中，呈现使用基于可获得的科学文献数据的评分函数选择直接靶基因的方法。尽管如此，由于有限的信息以及生物学变异和不确定性，不能排除间接的靶基因的意外选择。为了选择靶基因，在www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed可得且本文中进一步被称为“pubmed”的美国国立卫生研究所的medline数据库用于生成靶基因的两个列表。另外，基于靶基因表达的证明性质选出三个额外的靶基因列表。在2013年第4季度和2014年第1季度期间，使用查询例如(“tgf-β”and“targetgene”)检索包含推定tgf-β靶基因的出版物。进一步遵循下面更详细描述的方法手动分析所得出版物。根据积累证据的科学实验的类型，通过使用其中对于特定靶基因的科学证据给予等级的排序系统，从科学文献中选择特定细胞信号传导途径mrna靶基因。尽管一些实验证据仅仅暗示基因为直接靶基因，例如在其中已知tgf-β细胞信号传导途径是有活性的细胞系的微阵列上增加的mrna(通过探针组强度增加测定)，但其它证据可以是非常有力的，如鉴定的tgf-β细胞信号传导途径tf结合位点和细胞中特定细胞信号传导途径的刺激后染色质免疫沉淀(chip)测定中该位点的取回以及细胞系中细胞信号传导途径的特定刺激后mrna的增加的组合。可以在科学文献中鉴定用于发现特定细胞信号传导途径靶基因的几种类型的实验：1.chip实验，其中显示了感兴趣的细胞信号传导途径的tf与它在基因组上的结合位点的直接结合。实例：通过使用染色质免疫沉淀(chip)技术，随后将具有和不具有活性的tgf-β细胞信号传导途径的诱导(例如通过用tgf-β刺激)的细胞系的dna中的假定的功能tgf-βtf转录因子结合位点鉴定为仅基于核苷酸序列识别的结合位点的亚组。将假定的功能性鉴定为来源于chip的证据，其证明发现tf结合dna结合位点。2.电泳迁移率变化(emsa)测定，其显示了tf与含有结合序列的dna片段的体外结合。相比于基于chip的证据，基于emsa的证据更弱，因为它无法被翻译为体内情形。3.细胞信号传导途径的刺激和使用微阵列测量mrna表达、rna测序、定量pcr或其他技术，使用tgf-β细胞信号传导途径诱导的细胞系并测量在存在放线菌酮的情况下诱导后至少一个，优选几个时间点测量的mrna概况，其抑制翻译为蛋白，因此假定诱导的mrna是直接的靶基因。4.与3类似，但使用蛋白质丰度测量，例如western印记来测量更下游的mrna表达。5.使用生物信息学方法鉴定基因组中的tf结合位点。对于tgf-βtf元件的实例：使用smad结合基序5'-agac-3'，在人基因组序列上运行软件方法，并鉴定基因启动子区中和其它基因组区中潜在的结合位点。6.与3类似，仅仅不存在放线菌酮。7.与4类似，仅仅不存在放线菌酮。以最简单的形式，技术人员可以对其中基因被鉴定为tgf-β转录因子家族的目标基因的这些实验方法的各自给予每一种潜在的基因1分。使用该相对排序策略，技术人员可以形成最可靠的靶基因的列表。可选地，可以使用以另一种方式的排序来鉴定最可能是直接的靶基因的靶基因，通过给予提供体内直接靶基因最多证据的技术更高数目的分。在上文的列表中，这将表示对实验方法1)为8分，对2)为7分，并且降低至对实验方法8为1分。此类列表可以被称为“一般靶基因列表”。尽管存在生物学变异和不确定性，但本发明人假定直接的靶基因最可能以组织不依赖的形式来诱导。这些靶基因的列表可被称为“证据组织(evidencecurated)的靶基因的列表”。已经使用此类证据组织的靶基因的列表来构建tgf-β细胞信号传导途径的计算模型，其可以应用于来自不同组织来源的样品。以下将示例说明如何针对tgf-β细胞信号传导途径具体构建证据组织的靶基因列表的选择。引入评分函数，其对于出版物中报道的每种类型的实验证据(诸如chip、emsa、差异表达、敲低/敲除、荧光素酶基因报道测定、序列分析)给出分。相同的实验证据有时在多个出版物中提到，其产生相应数量的分，例如，两个出版物提到chip发现导致针对单一chip发现的两倍的得分。进行进一步分析以仅允许具有不同类型的实验证据、而不仅仅一种类型的实验证据(例如，差异表达)的基因。选择那些具有多于一种类型可获知的实验证据的基因(如表1中所示)。发明人做了进一步的证据组织的靶基因的列表(列于表2)的选择。选择那些经证实更有证明力从训练样品中确定tgf-β信号信号传导途径的活性的证据组织的靶基因的列表。本文中，来自gse17708经5ng/mltgf-β刺激4小时的样品选作活性或者促进肿瘤tgf-β活性样品，而未刺激的样品选作非活性或抑制肿瘤tgf-β样品进行训练，另外，可以使用经tgf-β刺激并去除tgf-β的原代细胞的患者样品或其他细胞系，例如gse6653、gse42373和gse18670。在活性和非活性训练样品之间对负调控靶基因具有大于2或小于0.5的“软”优势比(见下文)的所有靶基因被选作“20个靶基因短列表”。经证实具有大于10或小于0.1的“软”优势比的靶基因被选作“12个靶基因短列表”(见表3)。“7个靶基因短列表”(见表4)由经证实具有大于15或小于1/15的“软”优势比的靶基因组成。所述20个靶基因短列表、12个靶基因短列表和7个靶基因短列表分别示于表5-7。表1：tgf-β细胞信号传导途径模型中使用的tgf-β细胞信号传导途径的“证据组织的靶基因的列表”和用于测量靶基因的mrna表达水平的相关探针组。表2：基于tgf-β靶基因的证据组织的列表的tgf-β靶基因的“20个靶基因短列表”。靶基因angptl4cdc42ep3cdkn1actgfgadd45agadd45bhmga2id1il11junbpdgfbpthlhsgk1skilsmad4smad5smad6smad7snai2vegfa表3：基于tgf-β靶基因的证据组织的列表的tgf-β靶基因的“12个靶基因短列表”。表4：基于tgf-β靶基因的证据组织的列表的tgf-β靶基因的“7个靶基因短列表”。靶基因angptl4cdc42ep3id1il11junbskilsmad7实施例3：训练和使用数学模型数学模型可用于推断细胞信号传导途径(本文中为受试者中的tgf-β细胞信号传导途径)的活性之前，必须适当训练该模型。如果所述数学途径模型是概率模型，例如，贝叶斯网络模型，其基于将tgf-βtf元件的活性水平与受试者的样品中测量的tgf-β细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平关联的条件概率，所述训练可优选如公开的国际专利申请wo2013/011479a2(“assessmentofcellularsignalingpathwayactivityusingprobabilisticmodelingoftargetgeneexpression”)中详细描述进行。如果所述数学途径模型基于受试者的样品中测量的tgf-β细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平的一或多种线性组合，所述训练可优选如公开的国际专利申请wo2014/102668a2(“assessmentofcellularsignalingpathwayactivityusinglinearcombination(s)oftargetgeneexpressions”)中详细描述进行。本文中，如图2中所示的示例性贝叶斯网络模型用于以简单的方式对tgf-β细胞信号传导途径的转录程序建模。所述模型由三种类型的节点组成：(a)第一层1中的转录因子(tf)元件(状态为“不存在”和“存在”)；(b)第二层2中的靶基因tg1、tg2、tgn(状态为“下”和“上”)；(c)第三层3中的与靶基因的表达水平连接的测量节点。这些可以是微阵列探针组ps1.1、ps1.2、ps1.3、ps2.1、psn.1、psn.m(状态为“低”和“高”)，如本文优选使用，但也可以是其它基因表达测量，诸如rnaseq或rt-qpcr。数学模型(本文中，示例性贝叶斯网络模型)的合适实施基于微阵列数据。该模型描述(i)靶基因的表达水平如何取决于tf元件的活化，和(ii)探针组强度进而如何取决于相应靶基因的表达水平。对于后者，探针组强度可以取自frma加工前的affymetrixhg-u133plus2.0微阵列，这广泛可得自geneexpressionomnibus(geo,www.ncbi.nlm.nih.gov/geo)和arrayexpress(www.ebi.ac.uk/arrayexpress)。由于示例性贝叶斯网络模型是细胞信号传导途径(本文中，tgf-β细胞信号传导途径)的生物学的简化，且由于生物学测量通常有噪音，选择概率方法，即，以概率术语描述(i)tf件和靶基因，以及(ii)靶基因和它们各自的探针组之间的关系。此外，假设驱动肿瘤生长的致癌细胞信号传导途径的活性没有瞬时和动态改变，但长期或甚至不可逆改变。因此，开发示例性贝叶斯网络模型用于解释静态细胞状态。由于该原因，没有将复杂动态细胞信号传导途径特征并入模型。一旦建立和校准示例性贝叶斯网络模型(参见下文)，该模型可以通过输入探针组测量值作为第三层3中的观察值且在模型中回推对于tf元件必须“存在”何种概率而用于新样品的微阵列数据上。此处，“存在”被认为是tf元件结合至dna且控制细胞信号传导途径的靶基因的转录的现象，且“不存在”被认为是tf元件不控制转录的情况。该可能性因此是可用于指示细胞信号传导途径(本文中，tgf-β细胞信号传导途径)的活性的初始读出值，其接下来可以通过取有活性相比于无活性的概率的比率而转化为细胞信号传导途径有活性的几率(即，如果p是细胞信号传导途径有活性的预测概率，几率以p/(1-p)给出)。在示例性贝叶斯网络模型中，已经使概率关系为定量的，以允许定量概率推理。为了改善组织类型间的概况行为，已经小心精选描述(i)tf元件和靶基因之间的概率关系的参数。如果tf元件为“不存在”，最可能靶基因是“下”，因此对此选择0.95的概率，并且对为“上”的靶基因选择0.05的概率。后者(非零)概率解释靶基因受其它因子调节或意外地观察为“上”(例如由于测量噪音)的(罕见)概率。如果tf元件“存在”，则靶基因以0.70的概率被认为“上”，并且靶基因以0.30的概率被认为“下”。以这种方式选择后者值，因为可以存在即使tf元件存在靶基因也并未高度表达(例如因为基因启动子区被甲基化)的几种原因。在靶基因并未由tf元件上调但却下调的情况下，以相似的方式选择概率，但反映存在tf元件的情况下的下调。已经对实验数据校准描述(ii)靶基因和它们各自的探针组之间的关系的参数。对于后者，在本实施例中，使用来自已知具有tgf-β活性细胞信号传导途径的患者样品的微阵列数据，而来自相同数据集的健康样品用作非活性tgf-β活性细胞信号传导途径的样品，但这也可以使用细胞系实验或其他具有已知的细胞信号传导途径的活性状态的患者样品来进行。产生的条件概率表如下所示：a:对于上调的靶基因b:对于下调的靶基因在这些表中，变量ali,j、ahi,j、pli,j和phi,j代表具有“存在”(a)或“不存在”(b)转录复合体的校准样品数量，其分别具有“低”(l)或“高”(h)探针组强度。已加入虚拟计数避免0和1的极值。为了使观察到的探针组强度离散化，针对每个探针组psi,j使用阈值ti,j，低于该阈值的观察值称为“低”，高于该阈值的观察值称为“高”。该阈值被选作所用校准数据集中的探针组的(加权)中值强度。由于微阵列数据的噪音，在将观察到的探针组强度与其阈值进行比较时，使用模糊方法，假定在报道强度附近具有0.25(在log2尺度上)标准差的正态分布，并确定低于和高于阈值的概率质量。如果使用上述实施例1中所述(假)线性模型代替上述示例性贝叶斯网络，在该模型能用于推断测试样品中的细胞信号传导途径的活性之前，需要确定指示结点和调用结点“不存在”或“存在”的阈值之间的关联的符号和量级的权重。可以使用专业知识先验地填充权重和阈值，但通常模型使用训练样品的代表性组进行训练，其中优选地基础事实是已知的。例如具有已知存在转录因子复合物(＝活性途径)或不存在转录因子复合物(＝非活性途径)的样品中的探针组的表达数据。本领域已知考虑模型拓扑学且改变模型参数(此处权重和阈值)的训练算法(例如回归)的量级，使得模型输出(此处加权的线性得分)得到优化。另外，也可能直接由观察到的表达水平计算权重，而无需优化算法。本文中名为“黑和白”方法的第一种方法归结为三元系统，其中每一个加权是集合{-1，0，1}的元件。如果将这放入生物学背景下，则-1和1对应于在细胞信号传导途径活性的情况下分别下调和上调的靶基因或探针组。在探针组或靶基因不能统计上证明为上调或下调的情况下，它收到0的权重。在一个实例中，可以使用活性细胞信号传导途径样品的表达水平相比于具有非活性细胞信号传导途径的样品的表达水平的左侧和右侧，两样品t检验，以测定探针或基因是上调还是下调，这考虑到使用的训练数据。在其中活性样品的平均值统计上大于非活性样品(即p值低于一定阈值，例如0.3)的情况下，靶基因或探针组被确定为上调的。相反，在其中活性样品的平均值统计上低于非活性样品的情况下，该靶基因或探针组被确定为在细胞信号传导途径活化后是下调的。在最低p值(左侧或右侧)超过上述阈值的情况下，该靶基因或探针组的权重可以被定义为0。本文中名为“对数几率”-权重的第二种方法基于优势比的算法(例如基础e)。基于探针组/靶基因水平高于和低于相应阈值的阳性和阴性训练样品数目，所述阈值例如所有训练样品的加权中值，计算关于每个靶基因或探针组的优势比。可以加入假计数，以避免除以零。进一步的精化是通过下述以略微更随机的方式计数高于/低于阈值的样品：假定探针组/靶基因水平例如以某一指定的标准偏差(例如在2-log尺度上0.25)在其观察值周围正态分布，并且计数高于和低于阈值的概率质量。本文中，与假计数组合并使用概率质量而非确定性测量值计算的优势比称为“软”优势比。关于使用靶基因表达的数学模型推断细胞信号传导途径的活性的进一步细节可见于verhaeghw.etal.,“selectionofpersonalizedpatienttherapythroughtheuseofknowledge-basedcomputationalmodelsthatidentifytumor-drivingsignaltransductionpathways”,cancerresearch,vol.74,no.11,2014,2936-2945页。本文中，经5ng/mltgf-β处理、导致tgf-β细胞信号传导途径的肿瘤促进活性(此后称作tgf-β活性)的人a549肺腺癌细胞系样品、以及无tgf-β刺激、导致tgf-β细胞信号传导途径的肿瘤抑制活性(此后称作tgf-β非活性)的对照试验用作校准。这些微阵列以gse17708的名义可从基因表达omnibus(geo,www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/，最后一次访问，2014年3月5日)公开获得。经5ng/mltgf-β刺激4小时的样品选作活性或肿瘤促进的tgf-β细胞系的代表，基于所选基因(表1)与被选作非活性或肿瘤抑制的tgf-β样品相比观察到的倍数变化，进行训练。可选的，可以使用经tgf-β刺激并去除tgf-β的原代细胞的患者样品或其他细胞系，例如gse6653、gse42373和gse18670。图9-12分别显示基于tgf-β细胞信号传导途径的靶基因的证据组织的列表、20个靶基因的短列表、12个靶基因的短列表和7个靶基因的短列表(参见表1-4)的示例性贝叶斯网络模型的训练结果。在所述示意图中，纵轴代表tf元件是“存在”或“不存在”的几率，其对应于tgf-β细胞信号传导途径的活性或非活性，其中横轴以上的值对应于tf元件更有可能“存在”/活性，横轴以下的值对应于“不存在”/非活性的几率比“存在”/活性的几率更大。用tgf-β刺激4小时的a549细胞系样品(第5组)用于代表活性或肿瘤促进的训练样品，而未刺激的样品(第1组)用作非活性或肿瘤抑制tgf-β细胞信号传导途径的代表。使用不同靶基因列表的模型能够明确区分非活性和活性的训练样品。另外，可以从结果获知所有1小时或更长的刺激均导致对所有四个靶基因列表具有肿瘤促进活性的tgf-β细胞信号传导途径。用tgf-β刺激0.5h导致从tgf-β非活性到活性的不同的tgf-β活性，这可能是由相对较短的tgf-β刺激造成的。随后，图13-23分别显示使用靶基因的证据组织的列表、20个靶基因的短列表、12个靶基因的短列表和7个靶基因的短列表的经训练的示例性贝叶斯网络模型的验证结果。图13-16分别显示使用靶基因的证据组织的列表、20个靶基因的短列表、12个靶基因的短列表和7个靶基因的短列表(参见表1-4)的经训练的示例性贝叶斯网络模型对来自gse28448的人乳腺上皮细胞(hmec-tr)进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。在所述示意图中，纵轴代表tf元件是“存在”或“不存在”的几率，其对应于tgf-β细胞信号传导途径的活性或非活性，其中横轴以上的值对应于tf元件更有可能“存在”/活性，横轴以下的值对应于“不存在”/非活性的几率比“存在”/活性的几率更大。每个条代表来自数据集的样品。一些样品用针对tifγ(第5、第6组)或smad4(第3、第4组)的sirna转染，另外一组样品由对照组成(未转染，第1、第2组)。第2、4、6组中的样品用5ng/mltgf-β刺激，第1、3、5组中的样品未刺激。与对应的未刺激样品相比，使用不同靶基因列表的模型均正确预测了所有4个靶基因列表在第2组(对照)和第6组(tifγ-沉默)的tgf-β刺激样品中增加的tgf-β活性，而在smad-沉默的样品(第4组)中无显著增加。(参见heslingc.etal.,“antagonisticregulationofemtbytif1γandsmad4inmammaryepithelialcells”,emboreports,vol.12,no.7,2011,665-672页)图17显示使用靶基因的证据组织的列表(参见表1)的经训练的示例性贝叶斯网络模型对来自gse35830的外子宫颈上皮细胞(ect1)进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测，所述细胞用精浆或5ng/mltgf-β3刺激。在所述示意图中，纵轴代表tf元件是“存在”或“不存在”的几率，其对应于tgf-β细胞信号传导途径的活性或非活性，其中横轴以上的值对应于tf元件更有可能“存在”/活性，横轴以下的值对应于“不存在”/非活性的几率比“存在”/活性的几率更大。每个条代表来自数据集的样品。精浆也包含高水平的tgf-β1、tgf-β2和tgf-β3。但它们主要(95％-99％)以潜伏变体而非活性形式存在(参见sharkeyd.j.etal.,“tgf-betamediatesproinflammatoryseminalfluidsignalinginhumancervicalepithelialcells”,journalofimmunology,vol.189,no.2,2012,1024-1035页)。第三和第四(即四个中的两个)tgf-β3刺激样品(第3组)显示对于肿瘤促进tgf-β活性的强烈倾向，另外两种样品，即第一和第二样品经聚类分析证实与精液组(第2组)的第三和第四样品更相似。未刺激的样品(第1组)正确预测了非活性或肿瘤抑制tgf-β活性，而用精浆刺激的样品经预测具有tgf-β活性，介于大部分潜伏(即非活性)tgf-β亚型和对tgf-β途径较低的刺激造成的活性之间。图18显示使用靶基因的证据组织的列表(参见表1)的经训练的示例性贝叶斯网络模型对来自gse16011的患者神经胶质瘤进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。在所述示意图中，纵轴代表tf元件是“存在”或“不存在”的几率，其对应于tgf-β细胞信号传导途径的活性或非活性，其中横轴以上的值对应于tf元件更有可能“存在”/活性，横轴以下的值对应于“不存在”/非活性的几率比“存在”/活性的几率更大。每个条代表来自数据集的样品。从文献得知，神经胶质瘤比正常细胞产生更多tgf-β(所有亚型)(参见kaminskab.etal.,“tgfbetasignalinganditsroleingliomapathogenesis”,advancesinexperimentalmedicineandbiology,vol.986,2013,171-187页)。这在预测的tgf-β活性中也可见，其对于所有对照(第3组)是阴性的，而在约15％的神经胶质瘤中(第1、2、4-9组)预测到肿瘤促进tgf-β，预计因为tgf-β分泌在这些肿瘤中增加。图19显示使用靶基因的证据组织的列表(参见表1)的经训练的示例性贝叶斯网络模型对来自gse21653的乳腺癌样品进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。在所述示意图中，纵轴代表tf元件是“存在”或“不存在”的几率，其对应于tgf-β细胞信号传导途径的活性或非活性，其中横轴以上的值对应于tf元件更有可能“存在”/活性，横轴以下的值对应于“不存在”/非活性的几率比“存在”/活性的几率更大。每个条代表来自数据集的样品。如预期，大多数乳腺癌预计具有非活性的tgf-β细胞信号传导途径。与预期一致的还有，最大部分的tgf-β活性或肿瘤促进tgf-β活性见于基底样品中。图20-23分别显示使用靶基因的证据组织的列表、20个靶基因的短列表、12个靶基因的短列表和7个靶基因的短列表(参见表4-7)的经训练的示例性贝叶斯网络模型对来自gse42373的a549肺腺癌细胞系的2d和3d培养物(用或不用10ng/mltnf和2ng/mltgf-β刺激)进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。在所述示意图中，纵轴代表tf元件是“存在”或“不存在”的几率，其对应于tgf-β细胞信号传导途径的活性或非活性，其中横轴以上的值对应于tf元件更有可能“存在”/活性，横轴以下的值对应于“不存在”/非活性的几率比“存在”/活性的几率更大。每个条代表来自数据集的样品。etal.,“epigeneticcoordinationofsignalingpathwaysduringtheepithelial-mesenchymaltransition”,epigenetics&chromatin,vol.6,no.1,2013证实，在这些实验中，上皮间质转化(emt)在3d培养模式中被有效诱导。这在tgf-β细胞信号传导途径的活性预测中也被证实，来自该组(第4组)的两个样品是仅有的被预测具有已知造成emt的肿瘤促进tgf-β活性的样品。未经刺激的2d培养对照组(第1组)被正确预测无tgf-β活性，而经刺激的2d培养物(第2组)明显不能引发tgf-β肿瘤促进活性(无emt)，这也被etal证实。未经刺激的3d培养样品(第3组)经预测也具有非活性的tgf-β活性，虽然几率非常小。图24说明kaplan-meier图中描述的284个神经胶质瘤患者(gse16011，也可参见图18)的总生存数。在所述示意图中，纵轴代表一部分患者组的总生存数，横轴代表以年计时。图表代表肿瘤抑制tgf-β细胞信号传导途径(tgf-β非活性，虚线)对于总生存数具有保护性，而具有肿瘤促进tgf-β活性与显著更高的死亡风险相关(由曲线更陡的坡代表)。(具有预期活性tgf-βtf元件的患者组由37名患者组成(实线)，而具有预期非活性tgf-βtf元件的患者组由235名患者组成(虚线))。tgf-βtf元件的活性水平的预后价值在tgf-β活性的预计可能性的危害比:2.17(95％ci:1.44–3.28,p＝1.22e-4)中也得到证实，肿瘤促进tgf-β活性患者的中位生存期是0.7年，而肿瘤抑制tgf-β患者的中位生存期是1.34年。图25说明kaplan-meier图中描述的乳腺癌患者(gse6532、gse9195、e-mtab-365、gse20685和gse21653)的预后。在所述示意图中，纵轴代表一部分患者组的总生存数，横轴代表以月计时。图表代表肿瘤抑制tgf-β细胞信号传导途径(tgf-β非活性，虚线)对于无病生存具有保护性，而具有肿瘤促进tgf-β活性与显著更高的疾病复发风险相关(由曲线更陡的坡代表)。(具有预期活性tgf-βtf元件的患者组由103名患者组成(实线)，而具有预期非活性tgf-βtf元件的患者组由1066名患者组成(虚线))。tgf-βtf元件的活性水平的预后价值在tgf-β活性的预计可能性的危害比:3.66(95％ci:2.37–5.33,p＝4.0e-10)中也得到证实，75％生存，其中肿瘤促进tgf-β活性患者是2.3年，而肿瘤抑制tgf-β患者是6.4年。开发进行样品测量的专用测定，例如在使用qpcr来测定靶基因的mrna水平的整合平台上而非应用校准数学模型(例如，示例性贝叶斯网络模型)到来自微阵列或rna测序的mrna输入数据在临床应用中可能是有利的。然后可以将公开的靶基因的rna/dna序列用于确定在此类平台上选择何种引物和探针。此类专用测定的确认可以通过使用基于微阵列的数学模型作为参考模型并且验证所开发的测定在一组确认样品上是否产生相似结果来完成。除专用测定外，还可以使用rna测序数据作为输入测量建立并校准类似的数学模型来完成这一点。基于以微阵列/rna测序为基础、使用校准数学模型(例如，示例性贝叶斯网络模型)的调查所发现的最佳指示特定细胞信号传导途径的活性的靶基因的组能够转变为在受试者的样品上进行的多元定量pcr测定和/或解释表达测量和/或推断tgf-β细胞信号传导途径的活性的计算机。为了针对细胞信号传导途径的活性开发此类测试(例如，中央服务实验室中的fda许可或clia遗弃的测试或仅用于研究的实验室研发的测试)，需要开发标准化测试试剂盒，其需要在临床试验中临床验证以获得监管许可。本发明涉及一种通过数字处理设备执行的、推断受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的活性的计算机执行方法，其中所述推断基于受试者样品中测量的tgf-β细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平。本发明还涉及一种推断受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的活性的装置，包含经配置以执行此方法的数字处理器，一种推断受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的活性的非临时性存储介质，其存储可由数字处理设备执行以执行此方法的指令，以及一种推断受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的活性的计算机程序，其包含当所述计算机程序在数字处理设备上运行时，用于引起数字处理设备执行此方法的程序代码装置。所述方法可以用于，例如，诊断tgf-β细胞信号传导途径的(异常)活性，基于tgf-β细胞信号传导途径的推断活性的预后，基于tgf-β细胞信号传导途径的推断活性在临床试验中登记受试者，选择待进行的随后测试，选择伴随诊断测试，临床决策支持系统等。在这方面，参考公开的国际专利申请wo2013/011479a2(“assessmentofcellularsignalingpathwayactivityusingprobabilisticmodelingoftargetgeneexpression”)，公开的国际专利申请wo2014/102668a2(“assessmentofcellularsignalingpathwayactivityusinglinearcombination(s)oftargetgeneexpressions”)，和verhaeghw.etal.,“selectionofpersonalizedpatienttherapythroughtheuseofknowledge-basedcomputationalmodelsthatidentifytumor-drivingsignaltransductionpathways”,cancerresearch,vol.74,no.11,2014,2936-2945页，其更详细地描述这些应用。实施例4：比较证据组织的列表与广泛文献列表基于文献证据，按照本文所述程序构建的tgf-β靶基因列表(“靶基因的证据组织的列表”，参见表1)在此与未按照上述程序构建的推断的tgf-β靶基因的“广泛文献列表”进行比较。该可选列表是归因于对thomson-reuters’smetacore(最后访问于may14,2013)中提供的tgf-β细胞信号传导途径的活性响应的基因的汇编。在该数据库中查询在smad蛋白家族，即smad1、smad2、smad3、smad4、smad5和/或smad8下游直接被调控的基因。该查询得到217个独特的基因。基于支持smad家族造成的对各自基因转录调控的公开文献的数量进行进一步筛选。具有三篇或更多篇参考文献的基因被选入广泛文献列表。换言之，未对参考文献进行人工管理，也未基于实验证据进行证据得分计算。该程序产生61个基因，其中一个micro-rna(mir29b2)在affymetrixhg-u133plus2.0微阵列平台上没有提供，一个基因(bglap)经证实在根据r的生物传导器插件的affymetrixhg-u133plus2.0微阵列平台上没有探针组。最终产生59个推定的tgf-β靶基因，其示于表5中，连同affymetrixhg-u133plus2.0微阵列平台上的相关探针组。表5：tgf-β细胞信号传导途径模型中所用的推定的tgf-β靶基因的“广泛文献列表”以及用于测量所述基因的mrna表达水平的相关探针组随后，使用本文所述程序构建示例性贝叶斯网络模型。与基于证据组织的列表的tgf-β细胞信号传导途径的描述类似，使用来自gse17708的frma加工数据对探针组与其各自推定的包括广泛文献列表的该模型的tgf-β靶基因之间的边缘的条件概率列表进行训练。图26中所示训练结果示出非活性(第1组)和活性(第5组)训练样品之间的清晰间隔。与基于证据组织的列表的贝叶斯模型的训练结果(参见图9-12)相比，发现途径活性的更极端值，尤其是在第2和第3组中。在所述示意图中，纵轴代表tf元件是“存在”或“不存在”的几率，其对应于tgf-β细胞信号传导途径的活性或非活性，其中横轴以上的值对应于tf元件更有可能“存在”/活性，横轴以下的值对应于“不存在”/非活性的几率比“存在”/活性的几率更大。每个条代表来自数据集的样品。接着在一定数量的数据集上测试基于广泛文献列表的训练的示例性网络贝叶斯模型。图27显示基于广泛文献列表的经训练的示例性贝叶斯网络模型对来自gse16011的患者神经胶质瘤进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。在所述示意图中，纵轴代表tf元件是“存在”或“不存在”的几率，其对应于tgf-β细胞信号传导途径的活性或非活性，其中横轴以上的值对应于tf元件更有可能“存在”/活性，横轴以下的值对应于“不存在”/非活性的几率比“存在”/活性的几率更大。每个条代表来自数据集的样品。尽管由文献已知神经胶质瘤产生比正常细胞更多的tgf-β(所有亚型)(参见kaminskab.etal.,“tgfbetasignalinganditsroleingliomapathogenesis”,advancesinexperimentalmedicineandbiology,vol.986,2013,171-187页)，但大部分(>50％)的多形性成胶质细胞瘤(iv级)患者(第4组)明显过高估计了具有活性tgf-β细胞信号传导途径的肿瘤数量。另一方面，所有对照(第3组)的tgf-β肿瘤促进活性被正确的预测为阴性。图28显示基于广泛文献列表的经训练的贝叶斯网络模型对来自gse21653的乳腺癌样品进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。在所述示意图中，纵轴代表tf元件是“存在”或“不存在”的几率，其对应于tgf-β细胞信号传导途径的活性或非活性，其中横轴以上的值对应于tf元件更有可能“存在”/活性，横轴以下的值对应于“不存在”/非活性的几率比“存在”/活性的几率更大。每个条代表来自数据集的样品。预料不到的是，大多数乳腺癌样品被预测具有肿瘤促进tgf-β细胞信号传导途径。另外，在管腔a亚型中发现了最大部分的具有肿瘤促进tgf-β活性的患者样品。管腔a已知在不同乳腺癌亚型中具有最好的预后，其并不对应于tgf-β肿瘤促进活性的攻击性。实施例5：选择serpine1作为真实的tgf-β靶基因2015年1月对tgf-β细胞信号传导途径进行可获得的文献证据的修正，还包括所有截至2015年1月19日的新科技文献。类似的，使用在“www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed”可得的美国国立卫生研究所的medline数据库，使用查询诸如(“tgf-β”and“targetgene”)，发现出版物。在使用上述实施例2中所述方法学人工评价一些作为tgf-β细胞信号传导途径的推定靶基因的靶基因的实验证据的科技文献后，发现了一些推定的tgf-β靶基因，其在2013年第4季度和2014年第1季度期间的首次评价中未被发掘。对所有可获知的实验证据进行重新评估，使用上述实施例2中所述方法学，基于每个推定靶基因的可获知的实验证据的强度，准备推定靶基因的新排名。这产生了另一个推定的tgf-β靶基因，即serpine1，其获得了在设置阈值之上的实验证据得分。因此，serpine1被认为是tgf-β细胞信号传导途径的真实的直接靶基因，并经测试为tgf-β细胞信号传导途径的活性的改善的推论。使用基于11个排名最高的靶基因angptl4、cdc42ep3、cdkn1a、ctgf、gadd45b、id1、junb、skil、smad7、snai2和vegfa，加上或不加上新筛选的serpine1，使用如上述实施例3所述的相同的数据和方法训练的两个贝叶斯网络模型，分别产生了“11个靶基因+serpine1列表”(参见表6)和“11个靶基因列表”(参见表7)。表6：tgf-β靶基因的“11个靶基因+serpine1列表”(或“修正的12个靶基因短列表”)。靶基因angptl4cdc42ep3cdkn1actgfgadd45bid1junbserpine1skilsmad7snai2vegfa表7：tgf-β靶基因的“11个靶基因列表”基于另外囊括的serpine1基因，靶基因列表(参见表2和4)可被修正为另外的非限制性实施方案，如表8和表9所述。表8：tgf-β靶基因的“修正的20个靶基因短列表”靶基因angptl4cdc42ep3cdkn1actgfgadd45agadd45bhmga2id1junbpdgfbpthlhserpine1sgk1skilsmad4smad5smad6smad7snai2vegfa表9：tgf-β靶基因的“修正的7个靶基因短列表”靶基因angptl4cdc42ep3id1junbserpine1skilsmad7在途径活性水平的数学推理中多包括一个靶基因预期对于途径活性水平预测影响较小，其预期精确衡量途径活性水平。然而，经确定除了该预期影响，在几个实例中也有显著不同的途径活性，这只能由serpine1对途径活性推断具有预料不到的有利影响来解释。图29和图30显示使用两种模型在用精浆或5ng/mltgf-β3刺激或未加刺激的来自gse35830的ect1中进行tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。清晰可见，将serpine1作为额外靶基因改善了所述模型以更高准确性检测非活性样品的能力。另外，用精浆刺激的第二组和用tgf-β3刺激的第三组的模型预测更准确，因为它们预测更高的tgf-β细胞信号传导途径的活性。在2d和3d培养并用或不用tnf和tgf-β刺激的a549肺腺癌细胞系样品中发现了第二例改善的tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。使用“11个靶基因列表”贝叶斯网络模型和“11个靶基因+serpine1”贝叶斯网络模型的模型预测示于图31和32中。emt仅在经刺激的3d培养模型(第4组)中被有效诱导。与“11个靶基因列表”模型相比，该emt的诱导在“11个靶基因+serpine1列表”中被更精确地诊断，并且考虑了第3组和第4组之间的相对差异。第3个实例是使用两种模型在来自gse16011的神经胶质瘤患者和一些对照样品中的tgf-β细胞信号传导途径的活性预测。从文献中已知tgf-β信号传导在神经胶质瘤中起到重要作用(seeb.kaminskaetal.,“tgfbetasignalinganditsroleingliomapathogenesis”,advancesinexperimentalmedicineandbiology,vol.986,2013,171-187页)。与“11个靶基因列表”贝叶斯网络模型相比，基于tgf-β靶基因的“11个靶基因+serpine1列表”的贝叶斯网络模型改善了非活性与活性样品的分离。另外，更大部分的患者被预测具有活性tgf-β细胞信号传导途径，这与科学共识更一致(参见例如kaminskaetal.)。另外，正常的脑样品预计更可能具有非活性的tgf-β细胞信号传导途径，这与tgf-β细胞信号传导途径预期的肿瘤抑制作用或非活性作用的事实一致。最后一个证明通过在数学途径模型中包括serpine1改善tgf-β细胞信号传导途径的活性预测的实例通过比较来自gse16011的284个神经胶质瘤患者、使用基于tgf-β靶基因的“11个靶基因+serpine1列表”与靶基因的“11个靶基因列表”的贝叶斯网络模型的cox的回归分析结果来示出。如图33和34中所示，在使用tgf-β靶基因的“11个靶基因+serpine1列表”时，tgf-β细胞信号传导途径的活性可能的危害比显著更高：2.57,p＝7.87e-10vs2.33,p＝3.06e-7。实施例6：例证本发明的进一步信息(1)测定基因表达水平来自本文所述的独特的一组靶基因的数据被进一步用于使用本文描述的方法推断tgf-β细胞信号传导途径的活性。用于分析提取样品中的基因表达水平的方法是普遍知晓的。例如northern印记、pcr、巢式pcr、定量实时pcr(qpcr)、rna-seq或微阵列的方法均可用于获得基因表达水平的数据。本领域已知用于分析靶基因的基因表达的所有方法均涵盖在本文中。使用基于pcr的方法确定基因表达产物的方法具有特别用途。为了使用pcr对基因表达水平进行定量，通常使用常规定量实时pcr(qpcr)在每个循环的扩增后去实时测定pcr产物的累积，估测每种感兴趣的pcr产物的数量。这通常使用可检测的报告子，例如嵌入染料、小沟结合染料或荧光探针，由此使用光激发报告子发出荧光，产生的荧光通常使用例如在u.s专利6,713,297中公开的ccd相机或光电倍增管检测系统检测，其通过引用并入本文。在一些实施方案中，用于在定量实时pcr(qpcr)测定中检测pcr产物的探针可包括荧光标记。有多种可商购的荧光标记。例如，molecularprobes,inc.(eugene,oreg.)销售多种荧光染料。非限制性实例包括cy5、cy3、tamra、r6g、r110、rox、joe、fam、texasredtm和oregongreentm。另外的荧光标记可包括idtzendouble-quenchedprobes，其具有在qpcr测定中的传统5′水解探针。这些探针可包括例如具有3’tamraquencher、3’blackholequencher(bhq,biosearchtechnologies)或内部zenquencher和3’iowablackfluorescentquencher(ibfq)的5′fam染料。可使用本领域熟知的方法将根据本发明有用的荧光染料附着于寡核苷酸引物。例如，将荧光标记添加至寡核苷酸的一种常用方式是将染料的n-羟基琥珀酰亚胺(nhs)酯与靶上的反应性氨基反应。核苷酸可经修饰以携带反应性氨基，例如在核碱基上纳入烯丙基氨基。通过烯丙基氨基的标记例如在u.s.专利5,476,928和5,958,691中描述，其通过引用并入本文。其他方式的荧光标记核苷酸、寡核苷酸和多核苷酸是本领域技术人员熟知的。其他荧光方式包括使用基因检测系统例如sybr-green染料，如u.s.专利5,436,134和5,658,751所公开，当嵌入从任何基因表达产物扩增的dna时其发出荧光，所述专利通过引用并入本文。确定靶基因表达水平的另外的有用方法包括rna-seq，这是一个用于转录组分析的强大的分析工具，包括不同生理条件之间的基因表达水平差异，或发育期间或疾病发展期间发生的变化。确定靶基因表达水平的另外的方法包括使用微阵列，例如本领域熟知的rna和dna微阵列。微阵列可用于同时定量大量基因的表达。(2)确定tgf-β细胞信号传导活性的概括流程图图3示出示例性例示推断分离自受试者的样品的tgf-β细胞信号传导活性的方法的流程图。首先，分离来自样品的mrna(11)。其次，使用本领域已知的测定基因表达的方法测定独特的一组至少三个或更多个tgf-β靶基因的mrna表达水平(12)。接着，使用将所述三个或更多个tgf-β靶基因的mrna表达水平与tgf-βtf元件活性水平关联的校准数学途径模型(14)确定tgf-β转录因子(tf)元件(13)的活性水平。最后，基于所确定的受试者样品中的tgf-βtf元件的活性水平推断受试者中的tgf-β细胞信号传导途径的活性(15)。例如，如果活性在某一阈值之上，则tgf-β细胞信号传导途径确定为活性，如果活性在某一阈值之下，则归类为非活性。(3)校准数学途径模型如本文所述，本文所述的独特的一组三个或更多个tgf-β靶基因的表达水平用于使用本文进一步描述的校准数学途径模型确定tgf-βtf元件的活性水平。所述校准数学途径模型将所述三个或更多个tgf-β靶基因的表达水平与tgf-βtf元件活性水平关联。如本文所述，校准数学途径模型基于数学途径模型的应用。例如，校准数学途径模型可基于概率模型，例如贝叶斯网络模型或线性或假线性模型。在一个实施方案中，校准数学途径模型是整合了关联tgf-βtf元件和三个或更多个tgf-β靶基因的表达水平的条件概率关系的概率模型。在一个实施方案中，概率模型是贝叶斯网络模型。在另一个实施方案中，校准数学途径模型可以是线性或假线性模型。在一个实施方案中，线性或假线性模型是本文进一步描述的线性或假线性组合模型。图4示出示例性例示产生校准数学途径模型的方法的流程图。作为起始步骤，收集并标准化mrna表达水平的训练数据。可使用例如微阵列探针组强度(101)、实时pcrcq值(102)、原始rnaseq读段(103)或本领域已知的其他测量形式(104)收集数据。原始表达水平数据继而可通过使用标准化算法的标准化分别针对每种方法标准化，例如冷冻强壮多阵列分析(frma)或mas5.0(111)、相对于参考基因平均cq值的标准化(112)、读段标准化为每百万被安置读段的转录子的每千个碱基的读段/片段(rpkm/fpkm)(113)、或标准化w.r.t.参考基因/蛋白(114)。该标准化过程针对每种方法分别产生标准化的探针组强度(121)、标准化的cq值(122)、标准化的rpkm/fpkm(123)或标准化的测量值(124)，其代表训练样品中靶基因表达水平。一旦训练数据被标准化，获得训练样品id(131)，从确定基因表达的方法之一获得这些特定样品的训练数据的训练数据(132)。来自训练样品的最终基因表达结果以训练数据(133)输出。整合来自不同训练样品的所有数据以校准模型(包括例如阈值，cpt，例如在概率或贝叶斯网络情况下，权重，例如在线性或假线性模型情况下等)(144)。另外，途径的靶基因和测量节点(141)用于产生例如图2所述模型结构(142)。产生的途径的模型结构(143)继而与训练数据(133)整合，以校准所述模型(144)，其中靶基因的基因表达水平代表转录因子元件活性。作为训练样品中的tf元件确定的结果，产生校准的途径模型(145)，其基于训练样品中靶基因表达水平，将tgf-β细胞信号传导途径的活性分配给后续检测的感兴趣的样品，例如来自患癌受试者。(4)tf元件确定图5示出示例性例示确定tf元件活性水平的方法的流程图。将来自从受试者提取的样品的表达水平数据(测试数据)(163)输入到校准的数学途径模型(145)。该数学途径模型可以是概率模型，例如贝叶斯网络模型，线性模型或假线性模型。该数学途径模型可以是概率模型，例如贝叶斯网络模型，基于将tgf-βtf元件与在受试者样品中测得的tgf-β细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平关联的条件概率，或者所述数学模型可以基于在受试者样品中测得的tgf-β细胞信号传导途径的三个或更多个靶基因的表达水平的一或多种线性组合。具体的，确定tgf-β细胞信号传导途径的活性可以如公布的国际专利申请wo2013/011479a2(“assessmentofcellularsignalingpathwayactivityusingprobabilisticmodelingoftargetgeneexpression”)中所公开的进行，其内容整体整合入本文。简言之，数据输入贝叶斯网络(bn)推理引擎调用(例如bnt工具箱)(154)。这产生bn中所有节点的计算的边缘bn概率(155)的一组值。从这些概率，确定转录因子(tf)节点的概率(156)，并建立tf元件的活性水平(157)。另外，数学模型可以是线性模型。例如，可以如公布的国际专利申请wo2014/102668a2(“assessmentofcellularsignalingpathwayactivityusinglinearcombination(s)oftargetgeneexpressions”)中所述使用线性模型，其内容整体整合入本文。关于使用靶基因表达的数学模型计算/确定细胞信号传导途径的进一步细节也可见于verhaeghw.etal.,"selectionofpersonalizedpatienttherapythroughtheuseofknowledge-basedcomputationalmodelsthatidentifytumor-drivingsignaltransductionpathways",cancerresearch,vol.74,no.11,2014,2936-2945页。简言之，数据输入计算的加权线性组合得分(w/c)(151)。这产生计算的加权线性组合得分(152)的一组值。从这些加权线性组合得分，确定转录因子(tf)节点的加权线性组合得分(153)，并建立tf元件的活性水平(157)。(5)离散观测量的程序图6示出推断受试者中作为离散观测量的tgf-β细胞信号传导途径的活性的方法的流程图。首先，提取测试样品并分配测试样品id(161)。接着，收集并标准化mrna表达水平的测试数据。可使用图5中讨论的针对训练样品的相同的方法收集测试数据，使用微阵列探针组强度(101)、实时pcrcq值(102)、原始rnaseq读段(103)或其他测量形式(104)。原始表达水平数据继而可通过使用标准化算法的标准化分别针对每种方法标准化，例如冷冻强壮多阵列分析(frma)或mas5.0(111)、相对于参考基因平均cq值的标准化(112)、读段相对于rpkm/fpkm的标准化(113)、以及标准化w.r.t.参考基因/蛋白(114)。该标准化过程针对每种方法分别产生标准化的探针组强度(121)、标准化的cq值(122)、标准化的rpkm/fpkm(123)或标准化的测量值(124)。一旦测试数据被标准化，基于校准数学途径模型(145)在设定阈值步骤(164)中分析产生的测试数据(163)，产生设定阈值的测试数据(165)。在使用离散观测量时，在一个非限制性实例中，每个高于某阈值的表达例如被给予值为1，低于该阈值的数值被给予值为0，或者在另外的实施方案中，本文所述阈值之上的概率质量用作阈值数值。基于校准数学途径模型，该数值代表tf元件的活性水平(157)，其继而用于计算细胞信号传导途径的活性(171)。最终的输出给出受试者中细胞信号传导途径的活性(172)。(6)持续观测量的程序图7示出推断受试者中作为持续观测量的tgf-β细胞信号传导途径的活性的方法的流程图。首先，提取测试样品并分配测试样品id(161)。接着，收集并标准化mrna表达水平的测试数据(162)。可使用与图5中讨论的针对训练样品的相同的方法收集测试数据，使用微阵列探针组强度(101)、实时pcrcq值(102)、原始rnaseq读段(103)或其他测量形式(104)。原始表达水平数据继而可通过使用标准化算法的标准化分别针对每种方法标准化，例如冷冻强壮多阵列分析(frma)或mas5.0(111)、相对于参考基因平均cq值的标准化(112)、读段相对于rpkm/fpkm的标准化(113)、或标准化w.r.t.参考基因/蛋白(114)。该标准化过程针对每种方法分别产生标准化的探针组强度(121)、标准化的cq值(122)、标准化的rpkm/fpkm(123)或标准化的测量值(124)。一旦测试数据被标准化，在校准数学途径模型(145)中分析产生的测试数据(163)。在使用持续观测量时，作为一个非限制性实例，使用本文进一步详细描述的sigmoid函数将表达水平转变成介于0和1之间的数值。本文所述tf元件测定与校准数学模型用于说明测试数据，产生的数值代表tf元件活性水平(157)，其继而用于计算细胞信号途径的活性(171)。最终的输出给出个体中的细胞信号途径的活性(172)。(7)靶基因表达水平确定程序图8示出示例性例示推断从受试者提取的样品的靶基因表达水平的方法的流程图。在一个示例性实施方案中，接收样品并在实验室注册。样品可包括例如福尔马林固定、石蜡包埋(ffpe)样品(181)或新鲜冷冻(ff)样品(180)。ff样品可直接裂解(183)。对于ffpe样品，可在添加蛋白酶k时用加热孵育步骤去除石蜡(182)。继而裂解细胞(183)，其破坏细胞和核膜，使得核酸(na)可供进一步加工。核酸与固相结合(184)，其可以是例如珠子或滤器。然后用清洗缓冲液清洗核酸，去除裂解后存在的所有细胞碎片(185)。清洁的核酸继而用洗脱缓冲液从固相分离(186)。通过dnase处理去除dna，以确保只有rna存在于样品中(187)。核酸样品继而可以直接用于rt-qpcr样品混合物(188)。rt-qpcr样品混合物包含rna样品、从rna样品制备cdna的rt酶以及扩增cdna的pcr酶、确保酶行使功能的缓冲液，并且可能包含分子级的水以设置固定的体积浓度。样品混合物继而可被加入包含干燥的rt-qpcr测定的多孔板(即96孔或384孔板)(189)。继而可以在pcr仪中根据规定的方案运行rt-qpcr(190)。示例性的pcr方案包括：i)50℃，30分钟；ii)95℃，5分钟；iii)95℃，15秒；iv)60℃，45秒；v)重复步骤iii和iv共50个循环。继而使用二阶导数方法，用原始数据确定cq值(191)。导出cq值进行分析(192)。(8)tgf-β介导的疾病和病症以及治疗方法如本文所述，本发明的方法和装置可用于评估受试者中的tgf-β细胞信号传导途径，例如疑似患有或患有疾病或病症的受试者，其中tgf-β细胞信号传导途径的状态全部或部分证明疾病的存在或进展。在一个实施方案中，本文提供一种治疗受试者的方法，其包含使用本文所述方法接收关于来自从受试者分离的样品的tgf-β细胞信号传导途径的活性状态的信息，并且如果关于tgf-β细胞信号传导途径的活性的信息代表活性tgf-β细胞信号传导途径，则施用给所述受试者tgf-β抑制剂。在一个具体实施方案中，tgf-β细胞信号传导途径活性指示设定为tgf-β细胞信号传导途径活化的几率的截断值为10:1、5:1、4:1、2:1、1:1、1:2、1:4、1:5、1:10。可用于本发明的tgf-β抑制剂是熟知的。tgf-β抑制剂的实例包括，但不限于，terameprocol、fresolimumab、sotatercept、galunisertib、sb431542、ly2109761、ldn-193189、sb525334、sb505124、gw788388、ly364947、repsox、ldn-193189hcl、k02288、ldn-214117、sd-208、ew-7197、ml347、ldn-212854、dmh1、pirfenidone、hesperetin、trabedersen、lerdelimumab、metelimumab、trx-sara、id11、ki26894或sb-431542。在一个实施方案中，所述疾病或病症是自身免疫及其他免疫病症、癌症、支气管哮喘、心脏病、糖尿病、遗传性出血性毛细血管扩张症、马凡氏综合征、血管埃莱尔综合征、loeys-迪茨综合征、帕金森氏病、慢性肾脏病、多发性硬化症、肝、肺或肾纤维化等纤维化疾病、迪皮特朗病或阿尔茨海默病中的一种。在一个具体实施方案中，受试者患有或疑似患有癌症，例如但不限于原发性肿瘤或转移性肿瘤、实体瘤、例如黑色素瘤、肺癌(包括肺腺癌、基底细胞癌、鳞状细胞癌、大细胞癌、细支气管肺泡癌、细支气管癌、非小细胞癌、小细胞癌、间皮瘤)；乳腺癌(包括导管癌、小叶癌、炎性乳腺癌、透明细胞癌、黏液性癌、浆膜腔乳腺癌)；结直肠癌(结肠癌、直肠癌、大肠腺癌)；肛门癌；胰腺癌(包括胰腺腺癌、胰岛细胞癌、神经内分泌肿瘤)；前列腺癌；前列腺腺癌；卵巢上皮癌(卵巢上皮性癌或表面上皮-间质肿瘤，包括浆液性肿瘤、子宫内膜样肿瘤和粘液性囊腺癌、性索-间质肿瘤)；肝癌和胆管癌(包括肝癌、胆管癌、血管瘤)；食管癌(包括食管腺癌和鳞状细胞癌)；口腔和口咽鳞状细胞癌；涎腺腺样囊性癌；膀胱癌；膀胱癌；子宫癌(包括子宫内膜腺癌、眼、子宫乳头状浆液性癌、子宫透明细胞癌、子宫肉瘤和平滑肌肉瘤、混合苗勒氏肿瘤)；神经胶质瘤、成胶质细胞瘤、成神经管细胞瘤以及其他脑瘤；肾癌(包括肾细胞癌、透明细胞癌、维尔姆肿瘤)；头颈部癌(包括鳞状细胞癌)；胃癌(胃癌、胃腺癌、胃肠道间质瘤)；睾丸癌；生殖细胞肿瘤；神经内分泌肿瘤；宫颈癌；胃肠道、乳腺和其他器官的良性肿瘤；西涅细胞癌；间充质肿瘤，包括肉瘤、纤维肉瘤、血管瘤、血管瘤病、血管外皮细胞瘤、假血管瘤间质增生(pseudoangiomatousstromalhyperplasia)、肌纤维母细胞瘤、纤维瘤病、炎症性肌纤维母细胞瘤、脂肪瘤、血管脂肪瘤、颗粒细胞瘤、神经纤维瘤、神经鞘瘤、血管肉瘤、脂肪肉瘤、横纹肌肉瘤、骨肉瘤、脂肪肉瘤、平滑肌瘤、平滑肌肉瘤、皮肤癌、包括黑色素瘤、子宫颈癌、视网膜母细胞瘤、头颈部癌、胰腺、脑、甲状腺、睾丸、肾、膀胱、软组织、肾上腺、尿道、阴茎癌、粘液肉瘤、软骨肉瘤、骨肉瘤、脊索瘤、恶性纤维组织细胞瘤、淋巴管肉瘤、间皮瘤、鳞状细胞癌；表皮样癌、恶性皮肤附属器肿瘤、腺癌、肝癌、肝细胞癌、肾细胞癌、肾上腺样瘤、胆管癌、移行细胞癌、绒毛膜癌、精原细胞瘤、胚胎细胞癌、胶质瘤间变性(gliomaanaplastic)；多形性胶质母细胞瘤、神经母细胞瘤、髓母细胞瘤、恶性脑膜瘤、恶性神经鞘瘤、神经纤维肉瘤、甲状旁腺癌、甲状腺髓样癌、支气管类癌、嗜铬细胞瘤、胰岛细胞癌、恶性类癌、恶性副神经节瘤、黑色素瘤、默克尔细胞肿瘤(merkelcellneoplasm)、叶状囊肉瘤、唾液癌、胸腺癌、阴道癌等。在一个实施方案中，本文所述的方法可用于治疗患有淋巴瘤或淋巴细胞或骨髓细胞增殖病症或异常的宿主。例如，患有非霍奇金淋巴瘤的霍奇金淋巴瘤的受试者。例如，受试者可患有非霍奇金淋巴瘤，例如但不限于：与艾滋病有关的淋巴瘤；间变性大细胞淋巴瘤；血管免疫母细胞性淋巴瘤，爆发性nk细胞淋巴瘤；伯基特淋巴瘤，伯基特样淋巴瘤(小无裂细胞淋巴瘤)；慢性淋巴细胞白血病/小淋巴细胞淋巴瘤；皮肤t细胞淋巴瘤；弥漫性大b细胞淋巴瘤；肠病型t细胞淋巴瘤；滤泡性淋巴瘤，肝脾γ-δt细胞淋巴瘤；淋巴母细胞淋巴瘤；套细胞淋巴瘤；边缘区淋巴瘤；鼻t细胞淋巴瘤；小儿淋巴瘤；外周t细胞淋巴瘤；原发性中枢神经系统淋巴瘤；t细胞白血病；转化淋巴瘤；治疗相关性t细胞淋巴瘤；或waldenstrom氏巨大球蛋白血症。或者，受试者可能患有霍奇金淋巴瘤，例如但不限于：结节性硬化症经典型霍奇金淋巴瘤(chl)；混合细胞chl；淋巴细胞消耗chl；富含淋巴细胞的chl；淋巴细胞为主型霍奇金淋巴瘤；或结节性淋巴细胞为主型霍奇金淋巴瘤。在一个实施方案中，受试者可能患有基于特异性t细胞、b细胞或nk细胞的淋巴瘤、增殖性病症或异常。例如，受试者可能患有特异性t细胞或nk细胞淋巴瘤，例如但不限于：外周t细胞淋巴瘤，例如外周t细胞淋巴瘤和没有另外指定的外周t细胞淋巴瘤(ptcl-nos)；间变性大细胞淋巴瘤，例如间变性淋巴瘤激酶(alk)阳性，alk阴性间变性大细胞淋巴瘤，或原发性皮肤间变性大细胞淋巴瘤；血管免疫母细胞淋巴瘤；皮肤t细胞淋巴瘤，例如蕈样真菌病，塞扎莱综合征，原发性皮肤间变性大细胞淋巴瘤，原发性皮肤cd30+t细胞淋巴增生性病症；原发性皮肤侵袭性表皮性cd8+细胞毒性t细胞淋巴瘤；原发性皮肤γ-δt细胞淋巴瘤；原发性皮肤小/中度cd4+t细胞淋巴瘤和淋巴瘤样丘疹病；成人t细胞白血病/淋巴瘤(atll)；爆发性nk细胞淋巴瘤；肠病型t细胞淋巴瘤；血型γ-δt细胞淋巴瘤；淋巴细胞淋巴瘤；鼻nk/t细胞淋巴瘤；治疗相关性t细胞淋巴瘤；例如在实体器官或骨髓移植后出现的淋巴瘤；t细胞淋巴细胞白血病，t细胞大粒细胞淋巴细胞白血病；nk细胞慢性淋巴细胞增生性疾病；侵袭性nk细胞白血病；儿童系统性ebv+t细胞淋巴增殖性疾病(与慢性活性ebv感染相关)；水痘样淋巴样淋巴瘤；成人t细胞白血病/淋巴瘤；肠病相关性t细胞淋巴瘤；肝脾t细胞淋巴瘤；或皮下脂膜炎样t细胞淋巴瘤。或者，受试者可能患有特异性b细胞淋巴瘤或增殖性病症，例如但不限于：多发性骨髓瘤；弥漫性大b细胞淋巴瘤；滤泡性淋巴瘤；粘膜相关淋巴组织淋巴瘤(malt)；小细胞淋巴细胞淋巴瘤；套细胞淋巴瘤(mcl)；伯基特淋巴瘤，纵隔大b细胞淋巴瘤；瓦尔登斯特伦巨球蛋白血症；淋巴结边缘区b细胞淋巴瘤(nmzl)；脾边缘淋巴瘤(smzl)；血管内大b细胞淋巴瘤；原发性淋巴瘤；或淋巴瘤样肉芽肿病；慢性淋巴细胞白血病/小淋巴细胞淋巴瘤；b细胞幼淋巴细胞白血病；毛细胞白血病；脾淋巴瘤/白血病，无分类；脾弥漫性红髓小b细胞淋巴瘤；毛细胞白血病变体；淋巴浆细胞淋巴瘤；重链疾病，例如α重链疾病，γ重链病，μ重链疾病；血浆细胞骨髓瘤；骨孤立性浆细胞瘤；骨外浆细胞瘤；原发性皮肤滤泡中心淋巴瘤；t细胞/组织细胞丰富的大b细胞淋巴瘤；与慢性炎症相关的dlbcl；epstein-barr病毒(ebv)+老年人dlbcl；原发性纵隔(胸腺)大b细胞淋巴瘤；原发性皮肤dlbcl，腿型；alk+大b细胞淋巴瘤；浆母细胞淋巴瘤；hhv8相关多中心引起的大b细胞淋巴瘤；castlman病；b细胞淋巴瘤，无分类，具有弥漫性大b细胞淋巴瘤和伯基特淋巴瘤之间的特征；b细胞淋巴瘤，无分类，具有弥漫性大b细胞淋巴瘤和经典霍奇金淋巴瘤之间的特征；结节硬化型经典霍奇金淋巴瘤；淋巴细胞丰富的经典霍奇金淋巴瘤；混合细胞性经典霍奇金淋巴瘤；或淋巴细胞耗竭的经典霍奇金淋巴瘤。在一个实施方案中，受试者患有白血病。例如，受试者可能患有淋巴细胞或骨髓源性的急性或慢性白血病，例如但不限于：急性淋巴细胞白血病(all)；急性骨髓性白血病(aml)；慢性淋巴细胞性白血病(cll)；慢性骨髓性白血病(cml)；青少年骨髓单核细胞白血病(jmml)；毛细胞白血病(hcl)；急性早幼粒细胞白血病(aml亚型)；t细胞淋巴细胞白血病(tpll)；大颗粒淋巴细胞白血病；或成人t细胞慢性白血病；大粒细胞淋巴细胞性白血病(lgl)。在一个实施方案中，受试者患有急性骨髓性白血病，例如未分化的aml(m0)；成髓细胞白血病(m1；有或没有最小细胞成熟)；成髓细胞白血病(m2；细胞成熟)；早幼粒细胞白血病(m3或m3变体[m3v])；骨髓单核细胞白血病(m4或嗜酸粒细胞增多的m4变体[m4e])；单核细胞白血病(m5)；红白血病(m6)；或巨核细胞白血病(m7)。在一个具体的实施方案中，受试者患有或疑似患有乳腺癌，肺癌，结肠癌，胰腺癌或脑癌。在一个具体实施方案中，受试者患有或疑似患有乳腺癌。本申请描述了几个优选的实施例。本领域其它技术人员在阅读和理解了前述的详细描述后可以想到修改和替代。本发明旨在被构建为包括所有落入所附的权利要求或其等同形式的范围内的这种修改和替代。本领域技术人员在实践声称的发明时，根据对图样、说明书、以及所附的权利要求的研究，能够理解并实施对公开的实施例的其它改变在权利要求中，词语“包括”不排除其它元件或步骤，并且不定冠词“一”或“一个”不排除多个。单独的单元或装置可以满足权利要求中所述几项的功能。某措施记载在相互不同的从属权利要求中的纯粹事实不指示不能有利地使用这些措施的组合。权利要求中的任何参考符号不应视为限制范围。像一个或多个单元或设备执行的风险评估的确定的计算可以由任何其他数量的单元或设备执行。计算机程序可以存储/分布在与其他硬件一起提供或作为其他硬件的一部分提供的合适的介质上，例如光学存储介质或固态介质，但也可以以其它形式分布，诸如通过因特网或其他有线或无线电信系统。实施例6：本发明中所用序列表序列表:表10:tgf-β靶基因的寡核苷酸序列表11:参考基因的寡核苷酸序列序列表<110>皇家飞利浦有限公司<120>使用靶基因表达的数学建模评价tgf-β细胞信号传导途径的活性<130>2014pf00582<160>143<170>patentinversion3.5<210>1<211>1905<212>dna<213>homosapiens<400>1ataaaaaccgtcctcgggcgcggcggggagaagccgagctgagcggatcctcacacgact60gtgatccgattctttccagcggcttctgcaaccaagcgggtcttacccccggtcctccgc120gtctccagtcctcgcacctggaaccccaacgtccccgagagtccccgaatccccgctccc180aggctacctaagaggatgagcggtgctccgacggccggggcagccctgatgctctgcgcc240gccaccgccgtgctactgagcgctcagggcggacccgtgcagtccaagtcgccgcgcttt300gcgtcctgggacgagatgaatgtcctggcgcacggactcctgcagctcggccaggggctg360cgcgaacacgcggagcgcacccgcagtcagctgagcgcgctggagcggcgcctgagcgcg420tgcgggtccgcctgtcagggaaccgaggggtccaccgacctcccgttagcccctgagagc480cgggtggaccctgaggtccttcacagcctgcagacacaactcaaggctcagaacagcagg540atccagcaactcttccacaaggtggcccagcagcagcggcacctggagaagcagcacctg600cgaattcagcatctgcaaagccagtttggcctcctggaccacaagcacctagaccatgag660gtggccaagcctgcccgaagaaagaggctgcccgagatggcccagccagttgacccggct720cacaatgtcagccgcctgcaccggctgcccagggattgccaggagctgttccaggttggg780gagaggcagagtggactatttgaaatccagcctcaggggtctccgccatttttggtgaac840tgcaagatgacctcagatggaggctggacagtaattcagaggcgccacgatggctcagtg900gacttcaaccggccctgggaagcctacaaggcggggtttggggatccccacggcgagttc960tggctgggtctggagaaggtgcatagcatcacgggggaccgcaacagccgcctggccgtg1020cagctgcgggactgggatggcaacgccgagttgctgcagttctccgtgcacctgggtggc1080gaggacacggcctatagcctgcagctcactgcacccgtggccggccagctgggcgccacc1140accgtcccacccagcggcctctccgtacccttctccacttgggaccaggatcacgacctc1200cgcagggacaagaactgcgccaagagcctctctggaggctggtggtttggcacctgcagc1260cattccaacctcaacggccagtacttccgctccatcccacagcagcggcagaagcttaag1320aagggaatcttctggaagacctggcggggccgctactacccgctgcaggccaccacc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