Ensayos por interrogación basados en células y usos de los mismos.

Método para identificar un modulador de un proceso de enfermedad,

comprendiendo dicho método:

(1) establecer un modelo de enfermedad para el proceso de enfermedad, comprendiendo el modelo de enfermedad células de la enfermedad o células asociadas a enfermedad;

(2) obtener un primer grupo de datos del modelo de enfermedad, en el que el primer grupo de datos representa niveles de expresión de una pluralidad de genes en las células de la enfermedad o células asociadas a enfermedad;

(3) obtener un segundo grupo de datos del modelo de enfermedad, en el que el segundo grupo de datos representa una actividad funcional o una respuesta celular de las células de la enfermedad o las células asociadas a enfermedad;

(4) generar una red de relaciones causales de consenso basándose en un conjunto de redes bayesianas de relaciones causales entre los niveles de expresión de la pluralidad de genes y la actividad funcional o respuesta celular basándose únicamente en el primer grupo de datos y el segundo grupo de datos usando un dispositivo de computación programado, en el que la generación de la red de relaciones causales de consenso no se basa en ninguna relación biológica conocida distinta del primer grupo de datos y el segundo grupo de datos;

(5) generar una red de relaciones causales diferencial a partir de la comparación de la red de relaciones causales de consenso basándose en datos del modelo de enfermedad con una red de relaciones causales de comparación basándose en datos de célula de comparación de las células de comparación; y

(6) identificar una relación causal única en el proceso de enfermedad como parte de la red de relaciones causales diferencial que está presente de manera única en la red de relaciones causales de consenso basándose en datos del modelo de enfermedad, incluyendo las células de la enfermedad o las células asociadas a enfermedad y ausente en la red de relaciones causales de comparación basándose en los datos de célula de comparación de las células de comparación, en el que la relación causal identificada única en el proceso de enfermedad está conectada a un nodo primario que representa una variable de entrada y un nodo secundario que representa una variable de entrada, en el que el nodo primario y el nodo secundario están conectados por una arista de un grafo acíclico dirigido que representa el modelo de enfermedad, en el que la variable de entrada para el nodo primario o la variable de entrada para el nodo secundario corresponde a un gen, que es un gen asociado con la relación causal única identificada, y en el que el gen asociado con la relación causal única se identifica como modulador del proceso de enfermedad,

en el que el conjunto de redes bayesianas en las que se basa la red de relaciones causales de consenso incluye información direccional probabilística cuantitativa referente a las relaciones causales entre los niveles de expresión de la pluralidad de genes y la actividad funcional o respuesta celular;

en el que el proceso de enfermedad es cáncer, diabetes, obesidad o enfermedad cardiovascular;

en el que las células de la enfermedad o las células asociadas a enfermedad en el modelo de enfermedad están sujetas a uno o más estímulos ambientales relevantes para la enfermedad y están sujetas a una perturbación ambiental, que es cualquier estímulo físico y/o químico externo que pueda afectar a la función celular;

en el que los datos de célula de comparación son de células de comparación que están sujetas a uno o más estímulos ambientales relevantes para la enfermedad y no están sujetas a la perturbación ambiental; y

en el que las células de comparación son células no tratadas o células no perturbadas.