申请/专利权人：皇家飞利浦有限公司

申请日：2017-11-24

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN110382521B

主分类号：C07K14/47

分类号：C07K14/47

优先权：["20161125 EP 16200697.7"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2019.12.20#实质审查的生效;2019.10.25#公开

摘要：本发明涉及FOXO转录因子家族的某些靶基因，其是氧化应激状态的标志物并且可以用于推断医学受试者的机体的FOXO转录因子元件的氧化应激状态。本发明还涉及基于所述靶基因的表达水平推断FOXO转录元件的氧化应激状态的方法和推断FOXOPI3K细胞信号传导通路的活性的方法以及用于实施所述方法的产品。

主权项：1.一种非暂时性存储介质，其存储一种计算机程序，其包含使得数字处理装置执行至少基于受试者的FOXO转录因子元件的活性和SOD2基因的表达水平推断受试者的PI3K细胞信号传导通路的活性的方法的程序代码工具，所述方法包括：至少基于在受试者的提取样品中测量的AGRP、BCL2L11、BCL6、BNIP3、BTG1、CAT、CAVl、CCND1、CCND2、CCNG2、CDKN1A、CDKN1B、ESR1、FASLG、FBXO32、GADD45A、INSR、MXI1、NOS3、PCK1、POMC、PPARGC1A、PRDX3、RBL2、SOD2和TNFSF10基因的表达水平确定FOXO转录因子元件的活性水平，以及基于受试者的提取样品中测量的SOD2基因的表达水平推断受试者的氧化应激状态，其中当确定FOXO转录因子元件有活性且SOD2基因的表达水平与对照样品相比上调时，推断PI3K细胞信号传导通路有活性。

全文数据：从氧化应激区分肿瘤抑制性FOXO活性的方法发明领域本发明一般涉及生物信息学、基因组转录组处理、蛋白组处理及相关技术领域。更具体地，本发明涉及FOXO转录因子家族的某些靶基因，这些靶基因是氧化应激状态的标志物并且可以用于推断医学受试者中FOXO转录因子元件的氧化应激状态。本发明也涉及基于一或多个FOXO靶基因的表达水平推断医学受试者中FOXO转录因子元件的氧化应激状态的方法和基于在医学受试者的提取样品中所测量的FOXOPI3K细胞信号传导通路的一或多个靶基因的表达水平并基于医学受试者中FOXO转录因子元件的推断的氧化应激状态推断医学受试者中FOXOPI3K细胞信号传导通路的活性的方法。本发明进一步涉及一种产品，其包括用于确定FOXO靶基因的表达水平的引物和或探针。本发明进一步涉及一种装置，其包括配置成执行所述方法的数字处理器、存储可被执行这种方法的数字处理设备可执行的指令的非暂时性存储介质、和包括用于使数字处理设备执行这种方法的程序代码工具的计算机程序。背景技术基因组转录组和蛋白组分析在诸如肿瘤学等医学领域中具有重要的、实际的和潜在的临床应用前景，其中已知多种癌症与基因组突变变异的特定组合和或特定基因的高或低表达水平是相关的，这些特定基因在癌症的生长和进化例如细胞增殖和转移中起作用。例如，对于乳腺癌样品中细胞膜上HER2受体过表达的筛选目前是用于鉴定适合HER2抑制剂如曲妥珠单抗的患者所执行的标准测试。ERBB2基因的过表达其导致细胞膜上HER2受体的过表达发生在所有乳腺癌的大约25％至30％中并与增加的疾病复发和不良预后是相关的。然而，HER2受体的表达决不是驱动肿瘤生长的决策性指标，这是因为通过HER2受体所启动的信号传导可以例如由下游细胞信号传导通路来抑制。这也似乎反映在用曲妥珠单抗所治疗的HER2阳性乳腺癌患者中26％的初始响应率中CharlesL.Vogel等，“EfficacyandSafetyofTrastuzumabasaSingleAgentinFirst-LineTreatmentofHER2-OverexpressingMetastaticBreastCancer”，JournalofClinicalOncology，Vol.20，No.3，February2002，pages719-726。除此之外，HER2受体下游的细胞信号传导通路也可以由HER2受体下游蛋白中的突变过表达来激活，导致a通过测量HER2表达水平将不会检测到的相对侵袭性肿瘤类型。已经表明，表征患有肿瘤例如乳腺癌的患者的可能性可以通过研究在HER2受体下游的细胞信号传导通路中发生的效果来改善。因而，使用靶基因表达的数学建模推断PI3K细胞信号传导通路的活性的方法已经在公开的国际专利申请WO2015101635A1“AssessmentofthePI3Kcellularsignalingpathwayactivityusingmathematicalmodellingoftargetgeneexpression”中描述。根据WO2015101635A1，使用靶基因表达的数学建模推断PI3K细胞信号传导通路的活性的方法包括：至少基于医学受试者的提取样品中所测量的FOXOPI3K细胞信号传导通路的一或多个靶基因的表达水平推断医学受试者中FOXOPI3K细胞信号传导通路的活性，其中该推断包括：确定医学受试者的提取样品中FOXO转录因子元件的活性水平，FOXO转录因子元件控制PI3K细胞信号传导通路的一或多个靶基因的转录，该确定至少部分地基于评价将FOXOPI3K细胞信号传导通路的一或多个靶基因的表达水平与FOXO转录因子元件的活性水平相关联的数学模型；基于医学受试者的提取样品中FOXO转录因子元件的所述确定的活性水平推断医学受试者中PI3K细胞信号传导通路的活性。在本文中，已经认识到的是鉴定在HER2受体下游的细胞信号传导通路诸如PI3K细胞信号传导通路中发生效果的合适方式可以基于细胞信号传导通路的信号输出的测量，该细胞输出例如是通过转录因子TF诸如FOXO转录因子元件，其被所述细胞信号传导通路控制所控制的靶基因的转录。本文中所靶向的PI3K细胞信号传导通路不仅与乳腺癌相关，而且已知在许多类型的癌症中被不适当地激活JeffreyA.Engelman，“TargetingPI3Ksignallingincancer：opportunities，challengesandlimitations”，NatureReviewsCancer，No.9，August2009，pages550-562。它被认为通过RTK受体家族来调控，RTK受体家族也包括HER家族。随后，PI3K细胞信号传导通路经通过多个过程传递其接收的信号，其中两个主要分支是mTOR复合物的激活和转录因子家族通常称为FOXO的失活参见上面来自JeffreyA.Engelman的文章中显示PI3K细胞信号传导通路的图。该方法集中在PI3K细胞信号传导通路和FOXOTF家族上，FOXOTF家族的活性与PI3K细胞信号传导通路的活性实质上是负相关的，即FOXO的活性与PI3K细胞信号传导通路的无活性实质上是相关的，而FOXO的无活性与PI3K细胞信号传导通路的活性实质上是相关的。该方法通过i确定医学受试者的提取样品中FOXO转录因子元件的活性水平，其中该确定是至少部分地基于评价将PI3K细胞信号传导通路的一或多个靶基因其转录通过FOXO转录因子元件来控制的表达水平与FOXO转录因子元件的转录活性水平相关的数学模型，并且通过ii基于医学受试者的提取样品中FOXO转录因子元件的所述确定的活性水平推断医学受试者中PI3K细胞信号传导通路的活性，使得确定医学受试者中PI3K细胞信号传导通路的活性成为可能。这允许改善表征患有肿瘤例如乳腺癌的患者的可能性，肿瘤至少部分地通过丧失调控的PI3K细胞信号传导通路来驱动，因此可能应答PI3K细胞信号传导通路的抑制剂。例如，细胞核FOXO3转录因子FOXO转录因子家族的成员可以在正常的细胞中而且也在细胞经历氧化应激的情况下如在癌症细胞中有活性。在两种情况下，FOXO都存在于细胞核中参见图1。当PI3K细胞信号传导通路变为有活性时，FOXO会从细胞核易位到细胞质，而这与FOXO的无活性是相关的。然而，当FOXO由于氧化应激而激活时，这是不可能的。因此，在发现FOXO有活性且在细胞核中的情况下，这可能是正常的细胞，其中PI3K通路无活性且FOXO处于肿瘤抑制性状态，或者它可能处于细胞经历氧化应激并且PI3K通路有活性但防止了FOXO从细胞核的易位和无活性的情况。因此，希望找到一种从氧化应激中区分肿瘤抑制性FOXO活性的方法，以便使得PI3K通路有活性或无活性的推断更加可靠。推断PI3K活动的决策树显示在图2中。发明内容根据本发明的主要方面，上述问题通过一个FOXO靶基因或一组两个或更多个FOXO靶基因来解决，其用作医学受试者中FOXO转录因子元件的氧化应激状态的标志物，所述氧化应激状态基于医学受试者的提取样品中所述一个FOXO靶基因或所述组的两个或更多个FOXO靶基因的表达水平，其中所述靶基因选自SOD2、BNIP3、MXI1、PCK1、PPARGC1A和CAT。本发明基于以下认识：特异性FOXO靶基因在“正常的”即肿瘤抑制性状态与“氧化应激”状态之间是差异表达的，因此测量它们的表达水平允许区分这两种状态。在本文中，FOXO转录因子TF元件定义成含有至少一个FOXOTF家族成员即FOXO1、FOX03、FOXO4以及FOXO6的蛋白复合物，其能够结合特异性DNA序列，从而控制靶基因的转录。本文中FOXO转录因子元件的氧化应激状态是指其中FOXO有活性且在细胞核中但其中PI3K通路可以是有活性或无活性的状态。如果PI3K通路有活性，则由于细胞经历氧化应激而不会发生FOXO的失活。特别地，氧化应激状态是指细胞的癌症期或癌前期的状态。相比之下，本文中FOXO转录因子元件的肿瘤抑制性状态是指其中FOXO在细胞核中有活性且PI3K通路无活性的状态。特别地，肿瘤抑制性状态是指细胞的正常健康状态。本文中的“PI3K细胞信号传导通路”或“PI3K通路”优选地是指最终导致与该通路相关的转录因子TF复合物的转录活性的细胞信号传导通路。在本案下，这些由上述FOXOTF家族成员组成。因此，该通路在本发明的上下文中也可称为“FOXOPI3K细胞信号传导通路”。“靶基因”可以是“直接靶基因”和或“间接靶基因”。合适的靶基因在下文中描述。SOD2超氧化物歧化酶-2是一种线粒体基质酶，其清除由线粒体中发生的广泛氧化还原和电子传递反应所产生的氧自由基。BNIP3BcL-2腺病毒ElB-19-kDa蛋白相互作用蛋白3通常表达为无活性的单体，但在毒性刺激后，它会形成稳定的同源二聚体，整合到线粒体外膜中，并且引起线粒体膜电位的丧失和细胞死亡Sassone等，“BNIP3hasakeyroleinthemitochondrialdysfunctioninducedbymutanthuntigtin”，HumanMolecularGenetics，Vol.24，2015，pages6530-6539。PCK1磷酸烯醇丙酮酸羧激酶是调控糖异生的主要靶点。PEPCK基因的转录由胰岛素、糖皮质激素、cAMP以及饮食来调控，以便将葡萄糖产生调节至生理要求。MXI1基因编码基本的螺旋-环-螺旋亮氨酸拉链转录因子，其在体外结合MAX，形成相似于MYC-MAX异二聚体的序列特异性DNA结合复合物。MXI1拮抗MYC功能且是候选的肿瘤抑制基因DelpuechO，GriffithsB，EastP，EssafiA，LamEW，BurgeringB，DownwardJ，SchulzeA，“InductionofMxi1-SRalphabyFOXO3acontributestorepressionofMyc-dependentgeneexpression”，MolecularCellBiology，Jul.2007；Vol.2713，pages4917-30。PPARGC1A是细胞核受体和调控代谢过程的其它转录因子的共激活物，所述代谢过程包括线粒体生物发生和呼吸、肝糖原异生和肌纤维型转换Lin等，“DefectsinadaptiveenergymetabolismwithCNS-linkedhyperactivityinPGC-1-alphanullmice”，Cell，2004，Vol.119，pages121-135。根据一优选的实施方案，本发明涉及至少四个FOXO靶基因、优选所有靶基因的组，其选自如上所述用作标志物的SOD2、BNIP3、MXI1、PCK1、PPARGC1A和CAT。根据一特别优选的实施方案，本发明涉及两或更多个FOXO靶基因、优选所有靶基因的组，其选自如上所述用作标志物的SOD2、BNIP3、MXI1和PCK1。本发明的另一方面涉及一个FOXO靶基因或两或更多个FOXO靶基因的组作为标志物用于基于医学受试者的提取样品中所述一个FOXO靶基因或所述两或更多个FOXO靶基因的组的表达水平推断医学受试者中FOXO转录因子元件的氧化应激状态的用途，其中所述靶基因选自SOD2、BNIP3、MXI1、PCK1、PPARGC1A和CAT。术语“推断”在本发明的上下文中是指将创建的数学表达或模型应用于样品中所测量的数据集诸如特定基因的表达水平以获得与样品状态有关的信息的行为。例如，“推断”可以包括计算样品的评分诸如氧化应激评分和通过例如应用阈值推绎状态诸如氧化应激状态，其中该评分根据样品状态高于或低于所述阈值。“受试者”或“医学受试者”可以是人或动物。提取样品可以是医学受试者的组织和或细胞和或体液的样品，或者可以来自细胞系和或来源于医学受试者的组织培养物，并且如果适用的话，可以在实验室中进行体外培养例如用于再生医学目的。优选地经由活组织检查程序或其它样品提取程序，样品可以是例如从癌症病变、或从疑似癌症的病变、或从转移性肿瘤、或从存在被癌症细胞污染的液体的体腔例如胸膜腔或腹腔或膀胱腔、或从含有癌症细胞的其它体液等所获得的样品。提取样品的细胞也可以是来自血液恶性肿瘤诸如白血病或淋巴瘤的肿瘤细胞。在一些情况下，细胞样品也可以是循环肿瘤细胞即已进入血流的肿瘤细胞并可以使用合适的分离技术例如单采血液成分术或常规静脉血液抽取来提取。除了血液之外，提取样品的体液可以是尿液、胃肠道内容物或外渗液。如本文中所用，术语“提取样品”也包括以下情况，其中受试者的组织和或细胞和或体液已取自受试者并例如已放在显微镜载玻片上，和其中为了执行要求保护的方法，例如借助于激光捕获显微解剖LCM、或通过从载玻片上刮下感兴趣的细胞、或通过荧光激活细胞分选术来提取此样品的一部分。细胞或组织也可以来自正常的非恶性组织或来自除癌症之外的患病组织。优选的是如上所述的用途，其中推断医学受试者中FOXO转录因子元件的氧化应激状态是基于在医学受试者的提取样品中选自SOD2、BNIP3、MXI1、PCK1、PPARGC1A和CAT的至少四个FOXO靶基因、优选所有靶基因的表达水平。进一步优选的是如上所述的用途，其中推断医学受试者中FOXO转录因子元件的氧化应激状态是基于医学受试者的提取样品中选自SOD2、BNIP3、MXl1和PCK1的两或更多个FOXO靶基因、优选所有靶基因的表达水平。根据另一主要方面，本发明涉及一种用于推断医学受试者中FOXO转录因子元件的氧化应激状态的方法，其中该推断包括：确定医学受试者的提取样品中一或多个FOXO靶基因的表达水平，其中所述靶基因选自SOD2、BNIP3、MXI1、PCK1、PPARGC1A以及CAT；并且基于确定的医学受试者的提取样品中一或多个FOXO靶基因的表达水平推断医学受试者中FOXO转录因子元件的氧化应激状态。用于确定如与肿瘤抑制性状态相对的FOXO转录因子元件的氧化应激状态的靶基因区分组通过将FOXO有活性的正常乳腺组织和正常结肠组织样品中的靶基因表达谱与分别来自乳腺癌和结肠癌的样品中的靶基因表达谱进行比较来发现。优选的实施方案是如上所述的方法，其中所述推断是基于医学受试者的提取样品中选自SOD2、BNIP3、MXI1、PCK1、PPARGC1A以及CAT的至少四个、优选所有FOXO靶基因的表达水平。进一步优选的实施方案是如上所述的方法，其中所述推断是基于医学受试者的提取样品中选自SOD2、BNIP3、MXI1以及PCK1的两或更多个、优选所有FOXO靶基因的表达水平。已发现上面段落中所述的靶基因关于氧化应激状态可以特别提供有用的信息。在另一实施方案中，本发明涉及如上所述的方法，其中当在医学受试者的提取样品中SOD2和或BNIP3的表达水平与对照样品相比上调时和或当在医学受试者的提取样品中选自MXI1、PCK1、PPARGC1A以及CAT的一或多个靶基因的表达水平与对照样品相比下调时，推断FOXO转录因子元件的氧化应激状态。优选的实施方案是如上所述的方法，其中当在医学受试者的提取样品中SOD2和或BNIP3的表达水平与对照样品相比上调时和或当在医学受试者的提取样品中MXI1和或PCK1的表达水平与对照样品相比下调时，推断FOXO转录因子元件的氧化应激状态。如上所述，用于确定如与肿瘤抑制性状态相对的FOXO转录因子元件的氧化应激状态的靶基因区分组通过将FOXO有活性的正常乳腺组织和正常结肠组织样品中的靶基因表达谱与分别来自乳腺癌和结肠癌的样品中的靶基因表达谱进行比较来发现。结果可以总结成这样，正常结肠中有活性的FOXO相对结肠癌中有活性的FOXO的比较显示：结肠癌中SOD2和BNIP3的表达水平增加、和正常结肠组织中MXI1、PCK1和PPARGC1A的表达水平增加。上述结果在FOXO有活性的乳腺癌相对FOXO有活性的正常乳腺组织中是可重现的：结肠癌中SOD2和BNIP3的表达水平增加、和正常结肠组织中MXI1、PCK1、CAT和PPARGC1A的表达水平增加。所述结果在FOXO有活性的食道癌相对FOXO有活性的正常食道组织中是可重现的：食道癌中SOD2的表达水平增加、和正常食道组织中MXI1和PPARGC1A的表达水平增加。因此，本发明方法可以用于指示医学受试者中的癌症或癌症前状态，特别地它可以用于确定结肠癌、乳腺癌和食道癌的存在或不存在。最显著区别的基因是SOD2、BNIP3在癌症中两者均增加和MXI1、PCK1在癌症中两者均减少。PPARGC1A在乳腺癌中提供较少的信息，因此是较少优选的。对照样品可以是从健康医学受试者提取的“正常”组织、细胞或体液的样品，或者它可以指来自多个健康医学受试者的收集样品的平均表达数据。这种表达数据可以来源于公共数据库。根据本发明方法也可以是至少基于受试者的氧化应激状态推断受试者中PI3K细胞信号传导通路的活性的方法，包括，基于受试者中选自SOD2、BNIP3、MXI1、PCK1、PPARGC1A以及CAT的一或多个基因的表达水平推断受试者的氧化应激状态。受试者的氧化应激状态优选是受试者中FOXO转录因子元件的氧化应激状态。所述方法优选至少基于在受试者中所测量的PI3K细胞信号传导通路的一或多个靶基因的表达水平，受试者可以是医学受试者。优选地，所述方法使用受试者的提取样品来进行，即表达水平在受试者的提取样品中测量。根据本发明的进一步方面，上述方法可以整合到如例如WO2015101635A1中所述的用于推断FOXOPI3K细胞信号传导通路活性的方法中，并且改善如上所述结果的可靠性。优选地，推断受试者中PI3K细胞信号传导通路的活性因此是基于受试者的推断的氧化应激状态和受试者中FOXO转录因子元件的活性水平。所述方法可以包括确定受试者中一或多个基因的表达水平。所述一或多个基因的表达水平优选地在受试者的提取样品中确定。优选地，推断受试者的氧化应激状态是基于受试者中选自SOD2、BNIP3、MXI1、PCK1、PPARGC1A以及CAT的至少四个、优选所有FOXO靶基因的表达水平。进一步优选地，推断受试者的氧化应激状态是基于受试者中选自SOD2、BNIP3、MXI1以及PCK1的两或更多个、优选所有FOXO靶基因的表达水平。进一步优选地，推断受试者的氧化应激状态是基于受试者中选自SOD2、BNIP3、MXI1、PCK1、PPARGC1A以及CAT的一个FOXO靶基因的表达水平。另一优选实施方案是如上所述的方法，其进一步包括至少基于医学受试者的提取样品中所测量的FOXOPI3K细胞信号传导通路的一或多个靶基因的表达水平推断医学受试者中FOXOPI3K细胞信号传导通路的活性，其中该推断包括：确定医学受试者的提取样品中FOXO转录因子元件的活性水平，所述FOXO转录因子元件控制FOXOPI3K细胞信号传导通路的一或多个靶基因的转录，该确定是至少部分地基于评价将FOXOPI3K细胞信号传导通路的一或多个靶基因的表达水平与FOXO转录因子元件的活性水平相关联的数学模型；基于所述确定的医学受试者的提取样品中FOXO转录因子元件的活性水平和推断的医学受试者中FOXO转录因子元件的氧化应激状态推断医学受试者中FOXOPI3K细胞信号传导通路的活性，其中推断FOXOPI3K细胞信号传导通路的活性通过使用所述数学模型的数字处理设备来进行。本发明的进一步优选实施方案是至少基于医学受试者的提取样品中所测量的FOXOPI3K细胞信号传导通路的一或多个靶基因的表达水平推断医学受试者中FOXOPI3K细胞信号传导通路的活性，其中该推断包括：确定医学受试者的提取样品中FOXO转录因子元件的活性水平，所述FOXO转录因子元件控制FOXOPI3K细胞信号传导通路的一或多个靶基因的转录，该确定是至少部分地基于评价将FOXOPI3K细胞信号传导通路的一或多个靶基因的表达水平与FOXO转录因子元件的活性水平相关联的数学模型；基于医学受试者的提取样品中选自SOD2、BNIP3、MXI1、PCK1、PPARGC1A以及CAT的一或多个FOXO靶基因的表达水平推断医学受试者中FOXO转录因子元件的氧化应激状态；基于所述确定的医学受试者的提取样品中FOXO转录因子元件的活性水平和推断的医学受试者中FOXO转录因子元件的氧化应激状态推断医学受试者中FOXOPI3K细胞信号传导通路的活性，其中推断FOXOPI3K细胞信号传导通路的活性通过使用所述数学模型的数字处理设备来进行。通过不仅依赖于所述确定的FOXO转录因子元件的活性水平，而且包括推断的FOXO转录因子元件的氧化应激状态，推断的FOXOPI3K细胞信号传导通路的活性如上所述会变得更加可靠。如本领域技术人员将理解到，确定用于两种目的FOXO靶基因的表达水平、推断FOXO转录因子元件的氧化应激状态以及确定FOXO转录因子元件的活性水平，可以使用来自相同医学受试者的相同或不同样品和或相同或不同探针来完成，并且可以基于如可适用靶基因的相同或不同或部分重叠的组。如果确定选自SOD2、BNIP3、MXI1、PCK1、PPARGC1A以及CAT的靶基因的一个、两个或更多个、或所有的表达水平，则结果可以用于两种目的。优选地，仅使用用于医学受试者的一个样品来确定上述方法所需的所有表达水平。所述数学模型可以是概率模型、优选如WO2015101635A1中所述的贝叶斯网络模型，其至少部分地基于与医学受试者的组织和或细胞和或体液的提取样品中所测量的FOXO转录因子元件和PI3K细胞信号传导通路的一或多个靶基因的表达水平相关的条件概率，或者所述数学模型可以至少部分地基于医学受试者的组织和或细胞和或体液的提取样品中所测量的PI3K细胞信号传导通路的一或多个靶基因的表达水平的一或多个线性组合。特别地，推断PI3K细胞信号传导通路的活性可以如公开的国际专利申请WO2013011479A2“Assessmentofcellularsignalingpathwayactivityusingprobabilisticmodelingoftargetgeneexpression”中所公开的那样或如公开的国际专利申请WO2014102668“Assessmentofcellularsignalingpathwayactivityusinglinearcombinationsoftargetgeneexpressions”中所述的那样来进行。根据本发明的一优选实施方案，当在医学受试者的提取样品中SOD2和或BNIP3的表达水平与对照样品相比上调时和或当在医学受试者的提取样品中选自MXI1、PCK1、PPARGC1A以及CAT的一或多个靶基因的表达水平与对照样品相比下调时，推断氧化应激状态。根据本发明的一进一步优选实施方案，当在医学受试者的提取样品中SOD2和或BNIP3的表达水平与对照样品相比上调时和或当在医学受试者的提取样品中选自MXI1和或PCK1的表达水平与对照样品相比下调时，推断氧化应激状态。优选地，氧化应激状态是受试者中FOXO转录因子元件的氧化应激状态。根据本发明的一优选实施方案，用于推断PI3K细胞信号传导通路活性的靶基因选自由下面靶基因组成的组中。在如上所述的优选方法中，受试者中FOXO转录因子元件的活性水平至少基于受试者的提取样品中所测量的PI3K细胞信号传导通路的一或多个、优选至少三个靶基因的表达水平来确定，所述靶基因选自AGRP、BCL2L11、BCL6、BNIP3、BTG1、CAT、CAV1、CCND1、CCND2、CCNG2、CDKN1A、CDKN1B、ESR1、FASLG、FBXO32、GADD45A、INSR、MXI1、NOS3、PCK1、POMC、PPARGC1A、PRDX3、RBL2、SOD2以及TNFSF10。在如上所述的进一步优选方法中，FOXO转录因子元件的活性水平至少基于受试者的提取样中所测量的PI3K细胞信号传导通路的一或多个、优选至少三个靶基因的表达水平来确定，所述靶基因选自ATP8A1、C10orf10、CBLB、DDB1、DYRK2、ERBB3、EREG、EXT1、FGFR2、IGF1R、IGFBP1、IGFBP3、LGMN、PPM1D、SEMA3C、SEPP1、SESN1、SLC5A3、SMAD4以及TLE4和或选自ATG14、BIRC5、IGFBP1、KLF2、KLF4、MYOD1、PDK4、RAG1、RAG2、SESN1、SIRT1、STK11以及TXNIP。FOXO转录因子元件的活性水平优选地基于在受试者的提取样品中所测量的上述靶基因的表达水平来推断。特别优选的是一种方法，其中推断医学受试者中FOXOPI3K细胞信号传导通路的活性至少基于医学受试者的提取样品中所测量的FOXOPI3K细胞信号传导通路的一或多个、优选至少三个靶基因的表达水平，所述靶基因选自AGRP、BCL2L11、BCL6、BNIP3、BTG1、CAT、CAV1、CCND1、CCND2、CCNG2、CDKN1A、CDKN1B、ESR1、FASLG、FBXO32、GADD45A、INSR、MXI1、NOS3、PCK1、POMC、PPARGC1A、PRDX3、RBL2、SOD2以及TNFSF10和或其中推断FOXO转录因子元件的氧化应激状态是基于医学受试者的提取样品中所测量的FOXO转录因子SOD2、BNIP3、MXI1以及PCK1的一或多个、优选所有靶基因的表达水平。进一步优选的是一实施方案，其中推断医学受试者中FOXOPI3K细胞信号传导通路的活性是至少基于医学受试者的提取样品中所测量的FOXOPI3K细胞信号传导通路的六或更多个、优选十或更多个、更优选所有靶基因的表达水平，所述靶基因选自AGRP、BCL2L11、BCL6、BNIP3、BTG1、CAT、CAV1、CCND1、CCND2、CCNG2、CDKN1A、CDKN1B、ESR1、FASLG、FBXO32、GADD45A、INSR、MXI1、NOS3、PCK1、POMC、PPARGC1A、PRDX3、RBL2、SOD2以及TNFSF10。进一步优选的是一种方法，其中所述推断进一步基于医学受试者的组织和或细胞和或体液的提取样品中所测量的PI3K细胞信号传导通路的至少一个靶基因的表达水平，所述靶基因选自ATP8A1、C10orf10、CBLB、DDB1、DYRK2、ERBB3、EREG、EXT1、FGFR2、IGF1R、IGFBP1、IGFBP3、LGMN、PPM1D、SEMA3C、SEPP1、SESN1、SLC5A3、SMAD4以及TLE4。进一步优选的是一种方法，其中所述推断进一步基于医学受试者的组织和或细胞和或体液的提取样品中所测量的PI3K细胞信号传导通路的至少一个靶基因的表达水平，所述靶基因选自ATG14、BIRC5、IGFBP1、KLF2、KLF4、MYOD1、PDK4、RAG1、RAG2、SESN1、SIRT1、STK11以及TXNIP。如果所述推断是进一步基于选自前述段落中所指定组中的至少一个靶基因的表达水平和选自前述段落之前段落中所指定组中的至少一个靶基因的表达水平两者，则关于这两组，上述提及的靶基因IGFBP1可以仅含有在这些组的一个中。本发明的另一方面涉及一种方法如本文所述，其进一步包括：基于推断的医学受试者的组织和或细胞和或体液中P13K细胞信号传导通路的活性确定PI3K细胞信号传导通路是否在医学受试者的组织和或细胞和或体液中正在异常运行。在一优选的实施方案中，如上所述的方法因此进一步包括基于推断的受试者中PI3K细胞信号传导通路的活性确定在受试者中PI3K细胞信号传导通路是否正在异常运行。短语“细胞信号传导通路正在异常运行”是指该通路的“活性”不如所预期的情况，其中术语“活性”可以指转录因子复合物驱动靶基因表达的活性。“正常”可以是当它在预期是无活性的组织中无活性并在预期是有活性的组织中有活性。再者，可能存在被认为是正常的某一活性水平，并且任何更高或更低的水平可被认为是异常的。本发明也涉及一种方法如本文所述，其进一步包括：推荐为医学受试者处方校正PI3K细胞信号传导通路的异常运行的药物，其中，只有当基于推断的PI3K细胞信号传导通路的活性将PI3K细胞信号传导通路确定为在医学受试者的组织和或细胞和或体液中正在异常运行时，才进行该推荐。根据一优选实施方案，本发明方法因此进一步包括推荐为受试者处方校正PI3K细胞信号传导通路的异常运行的药物，其中如果基于推断的PI3K细胞信号传导通路的活性将PI3K细胞信号传导通路确定为正在受试者中异常运行，则进行该推荐。有利地，上述方法可以用于指示医学受试者中的癌症或癌症前状态，特别地它可以用于确定结肠癌、乳腺癌和食道癌的存在或不存在。本发明也涉及一种方法如本文所述，其中所述推断包括：至少基于在医学受试者的组织和或细胞和或体液的提取样品中所测量的PI3K细胞信号传导通路的靶基因的组的两个、三个或更多个靶基因的表达水平推断医学受试者中PI3K细胞信号传导通路的活性。优选地，PI3K细胞信号传导通路的靶基因的组包括选自AGRP、BCL2L11、BCL6、BNIP3、BTG1、CAT、CAV1、CCND1、CCND2、CCNG2、CDKN1A、CDKN1B、ESR1、FASLG、FBXO32、GADD45A、INSR、MXI1、NOS3、PCK1、POMC、PPARGC1A、PRDX3、RBL2、SOD2以及TNFSF10的至少九个、优选所有靶基因。一种方法是特别优选的，其中PI3K细胞信号传导通路的靶基因的组进一步包括选自ATP8A1、C10orf10、CBLB、DDB1、DYRK2、ERBB3、EREG、EXT1、FGFR2、IGF1R、IGFBP1、IGFBP3、LGMN、PPM1D、SEMA3C、SEPP1、SESN1、SLC5A3、SMAD4以及TLE4的至少一个靶基因。一种方法也是特别优选的，其中PI3K细胞信号传导通路的靶基因的组进一步包括选自ATG14、BIRC5、IGFBP1、KLF2、KLF4、MYOD1、PDK4、RAG1、RAG2、SESN1、SIRT1、STK11以及TXNIP的至少一个靶基因。如果靶基因的组进一步包括选自前述段落中所指定组中的至少一个靶基因和选自前述段落之前段落中所指定组中的至少一个靶基因两者，则关于这两组，上述靶基因IGFBP1可以仅含有在这些组的一个中。在进一步的方面中，本发明也涉及一种产品，其包括：用于确定医学受试者的提取样品中一个FOXO靶基因或者两或更多个FOXO靶基因、优选至少四个FOXO靶基因的组的基因表达水平的引物和或探针，其中所述靶基因选自SOD2、BNIP3、MXI1、PCK1、PPARGC1A以及CAT、优选选自SOD2、BNIP3、MXI1以及PCK1；并且任选地，进一步包括用于确定医学受试者的提取样品中除上述基因之外的基因、优选选自AGRP、BCL2L11、BCL6、BTG1、CAV1、CCND1、CCND2、CCNG2、CDKN1A、CDKN1B、ESR1、FASLG、FBXO32、GADD45A、INSR、NOS3、POMC、PRDX3、RBL2以及TNFSF10的FOXOPI3K细胞信号传导通路的两或更多个靶基因的组的表达水平的引物和或探针。在一优选的实施方案中，上述产品是PCR试剂盒、RNA测序试剂盒或微阵列试剂盒。用于本发明方法中的材料理想地合适于制备根据已知程序所产生的试剂盒。因此，本发明提供了一种试剂盒，其包括用于检测公开的基因和序列表达的物质。这种试剂盒任选地包括具有识别描述或标签的物质或与其在本发明方法中使用相关的说明书。这种试剂盒可以含有容器，每个容器具有在这些方法中所用的各种试剂通常以浓缩形式中的一种或多种，这些试剂包括例如预制的微阵列、缓冲剂、适当的三磷酸核苷酸例如dATP、dCTP、dGTP以及dTTP；或者rATP、rCTP、RGTP以及UTP、逆转录酶、DNA聚合酶、RNA聚合酶、以及一或多种引物。典型地，也将包括一指令集。在本发明的上下文中，表达水平可以通过涉及检测由基因编码的mRNA的方法确定。例如，标志物基因表达的核酸水平的测量可以通过纯化从样品中所获的核酸分子例如RNA或cDNA，然后通过与如上文中所定义的特异性寡核苷酸探针杂交来评估。表达水平的比较可以通过目测或借助于适当的设备来完成。检测mRNA或表达产物的方法对本领域技术人员是已知的。可替代地，标志物基因表达的核酸水平可以在DNA阵列或微阵列方法中检测。典型地，对来源于待测试患者的样品核酸进行处理并标记，优选地用荧光标记。随后，这种核酸分子可以用于用对应于本发明标志物基因的固定化捕获探针的杂交方法中。用于进行微阵列分析的合适装置对本领域技术人员是已知的。在标准设置中，DNA阵列或微阵列包括检测许多基因的固定化高密度探针。阵列上的探针与标志物基因序列的一或多个部分是互补的。典型地，cDNA、PCR产物和寡核苷酸可用作探针。基于DNA阵列或基于微阵列的检测方法典型地包括以下步骤：1从样品中分离mRNA并任选地将mRNA转化成cDNA，随后标记此RNA或cDNA。用于分离RNA、将其转化成cDNA和用于标记核酸的方法在微阵列技术手册中描述。2使来自步骤1的核酸与标志物基因的探针杂交。来自样品的核酸可以用诸如荧光染料Cy3红色或Cy5蓝色的染料标记。通常，对照样品用不同染料标记。3用探针检测来自样品的核酸的杂交，并且至少定性地且更特别地定量地确定样品中用于所研究标志物基因的mRNA的量。样品与对照之间的表达水平的差异可以基于信号强度的差异来估计。这些可以通过适当的软件如但不限于例如由Affymetrix所提供的软件来测量并分析。对应于所用标志物基因的探针数量不存在限制，将其点在DNA阵列上。此外，标志物基因可以由两或更多种探针来表示，探针与基因的不同部分杂交。探针针对每个选择的标志物基因来设计。这种探针典型地是包括5至50个核苷酸残基的寡核苷酸。更长的DNA可以通过PCR或化学地来合成。合成这种寡核苷酸并将它们应用于基材上的方法在微阵列领域中是众所周知的。也可以将除了标志物基因之外的基因点在DNA阵列上。例如，可以将表达水平没有显著改变的基因的探针点在DNA阵列上以使测定结果标准化或比较多个阵列或不同测定的测定结果。可替代地，标志物基因表达的核酸水平可以在逆转录感兴趣的转录物后以定量RT-PCR方法、优选实时PCR方法来检测。典型地，作为第一步，根据本领域技术人员已知的任何合适方法将转录物逆转录成cDNA分子。定量或实时PCR方法随后可以基于如上所述所获得的第一DNA链来进行。优选地，作为主要的基于FRET的此类型探针，Taqman或MolecularBeacon探针可以用于定量PCR检测。在两种情况下，探针用作与位于感兴趣的靶区域侧翼的一对相对引物结合使用的内部探针优选地是如上文所定义的标志物基因特异性寡核苷酸组。在扩增靶区段后，探针可以在引物位位点之间的识别序列处选择性地结合产物，由此引起FRET信号传导相对于靶频率增加的增加。优选地，根据本发明待用于定量PCR方法的Taqman探针可以包括如上所定义的约22至30个碱基的特异性寡核苷酸，其在两端上用FRET对来标记。典型地，5′末端将具有更短波长的荧光团，诸如荧光素例如FAM，并且3′末端通常用更长波长的荧光猝灭剂例如TAMRA或非荧光猝灭剂化合物例如黑洞猝灭剂来标记。优选的是待用于定量PCR的探针特别是如上文所定义的探针在与报告染料相邻的5′末端处没有鸟嘌呤G以避免在探针被降解后猝灭报告荧光。根据本发明待用于定量PCR方法的MolecularBeacon探针优选使用FRET相互作用来检测和定量PCR产物，其中每个探针具有5′荧光标记的末端和3′猝灭剂标记的末端。探针结构的此发夹或茎-环构型优选包括具有两个短自结合末端的茎和具有约20至30个碱基的长内部靶特异性区域的环。也可以用于本发明上下文中的替代性检测机制针对仅用环结构制造并且没有短互补茎区域的探针。也可以用于本发明上下文中的用于定量PCR的替代的基于FRET的方法基于使用结合靶上相邻位点的两个杂交探针，其中第一探针在3′末端具有荧光供体标记且第二探针在其5′末端具有荧光受体标记。根据另一公开的方面，一种装置包括数字处理器，其配置成如本文所述执行根据本发明的方法。根据另一公开的方面，一种非暂时性存储介质存储指令，其可由数字处理设备执行以如本文所述执行根据本发明的方法。非暂时性存储介质可以是计算机可读存储介质，诸如硬盘驱动器或其它磁存储介质、光盘或其它光存储介质、随机存取存储器RAM、只读存储器ROM、闪存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持设备例如个人数据助理或智能电话、笔记本计算机、台式计算机、平板计算机或设备、远程网络服务器等等。根据另一公开的方面，一种计算机程序包括程序代码工具，其用于使得数字处理设备如本文所述执行根据本发明的方法。数字处理设备可以是手持设备例如个人数据助理或智能电话、笔记本计算机、台式计算机、平板计算机或设备、远程网络服务器等等。例如，本文所述的本发明也可以有利地结合以下活动来使用：基于在医学受试者的组织和或细胞和或体液中PI3K细胞信号传导通路的推断活性的诊断；基于在医学受试者的组织和或细胞和或体液中PI3K细胞信号传导通路的推断活性的预后；基于在医学受试者的组织和或细胞和或体液中PI3K细胞信号传导通路的推断活性的药物处方；基于在医学受试者的组织和或细胞和或体液中PI3K细胞信号传导通路的推断活性的药物功效预测；基于在医学受试者的组织和或细胞和或体液中PI3K细胞信号传导通路的推断活性的不良反应的预测；监测药物功效；药物开发；测定开发；通路研究；癌症分期；基于在医学受试者的组织和或细胞和或体液中PI3K细胞信号传导通路的推断活性的临床试验医学受试者的招募；要进行的后续测试的选择；以及伴随诊断测试的选择。根据优选的实施方案，本发明的方法因此用于以下活动的至少一种：基于受试者中PI3K细胞信号传导通路的推断活性的诊断；基于受试者中PI3K细胞信号传导通路的推断活性的预后；基于受试者中PI3K细胞信号传导通路的推断活性的药物处方；基于受试者中PI3K细胞信号传导通路的推断活性的药物功效预测；基于受试者中PI3K细胞信号传导通路的推断活性的不良反应预测；监测药物功效；药物开发；测定开发；通路研究；癌症分期；基于受试者中PI3K细胞信号传导通路的推断活性的临床试验受试者的招募；要进行的后续测试的选择；以及伴随诊断测试的选择。在阅读和理解附图、以下说明书且特别是在阅读本文下面所提供的详细示例后，进一步的优点对本领域普通技术人员将是显而易见的。应当理解的是本发明的方法、装置、非暂时性存储介质以及计算机程序具有相似和或相同的优选实施方案，特别是如从属权利要求中所限定。应当理解的是本发明的优选实施方案也可以是从属权利要求或上面实施方案与相应独立权利要求的任何组合。参考下文所述的实施方案，本发明的这些和其它方面将显而易见并被阐明。附图说明图1示意性地显示了细胞中的FOXOPI3K细胞信号传导通路，其中FOXO3位于细胞核中。图2显示了用于推断PI3K细胞信号传导通路活性的示意性决策树。图3显示了使用表1中所示的所有基因和探针，在数据集中指定的每个亚组的氧化应激评分。图4显示了仅那些如由WO2010101635A1中所述的FOXO活性模型所推断具有FOXO活性的样品的氧化应激评分。图5显示了通过仅使用信息量最大的氧化应激诱导的FOXO靶基因SOD2、MXI1、PCK1以及BNIP3所获得的氧化应激评分。图6显示了通过添加氧化应激节点而结合氧化应激的示意性FOXO模型结构。出于可读性目的，未显示表示探针集的节点。图7显示了数据集GS20916上所测试的实施例2中所述和图6中所示的模型的结果。x轴显示了转录复合物TC节点有活性的概率，并且y轴显示了OXI氧化应激状态节点有活性的概率。黑色圆圈表示正常结肠样品，空心圆圈表示腺癌样品，并且十字表示结肠癌样品。图8显示了预测FOXO活性的贝叶斯计算模型。A.用作建模方法基础的贝叶斯网络结构显示为细胞信号转导通路的转录程序的简化模型，其由三种类型的节点组成：转录因子、靶基因和对应于靶基因的微阵列探针组。B.在公共GEO数据集GSE16573上训练计算FOXO3模型，高数据集由来自HUVEC的Affymetrix微阵列2.0Plus表达数据组成，HUVEC含有4OHT可诱导的FOXO3.A3-ER表达构建体。每个条柱表示样品分析结果。纵轴表示FOXO“有活性”水平轴上方的值相对于“无活性”在水平轴下方的值的概率。图9显示了乳腺癌症细胞系中正确预测的FOXO和PI3K活性。A.在不存在或存在多西环素dox培养16小时的MCF7-FOXO3.A3和MDA-MB-231细胞中FOXO3表达水平的Western印迹分析。更低的FOXO3印迹表示相同印迹的更长时间曝光。B.计算FOXO3模型的生物学验证使用了用20％FBS、PI3K抑制剂LY294002、多西环素或多西环素和LY294002的组合处理16小时的MCF7-FOXO3.A3细胞。每个条柱表示一个样品的分析结果。纵轴表示FOXO3“有活性”水平轴上方的值相对于“无活性”在水平轴下方的值的概率。C.计算FOXO3模型的生物学验证使用了用多西环素处理16小时的MCF7-FOXO3.A3和MDA-MB-231细胞。每个条柱表示一个样品的分析结果。纵轴表示FOXO3“有活性”水平轴上方的值相对于“无活性”在水平轴下方的值的概率。图10显示了抑制PI3K通路并诱导FOXO活性的靶向药物。公共数据集来自用靶向生长因子通路的药物处理的样品。FOXO活性评分指示为log2odds。由Wilcoxon秩统计测验产生的p值指示在图中。A.GEOGSE51212.如所示从左至右，肺癌细胞系HCC827用载体DMSO或者用埃罗替尼、AZD6244司美替尼或BEZ235处理。埃罗替尼抑制EGFR；司美替尼特异性抑制MEK1MEK2；BEZ235是PI3KmTOR的双重抑制剂。B.GEOGSE30516数据集.表示三阴性BT20、ER阳性MCF7、和HER2阳性乳腺癌MDA-MB-453的三种乳腺癌症细胞系用埃罗替尼处理所示的时间段，从左到右。图11显示了结肠、结肠腺瘤和结肠癌中的FOXO活性和细胞定位。A.GSE8671数据集内相应正常结肠和结肠腺瘤患者样品中的计算FOXO模型的生物学验证。每个条柱表示一个样品的分析结果。纵轴表示FOXO3“有活性”水平轴上方的值相对于“无活性”在水平轴下方的值的概率。左侧的条柱表示正常组织，右侧的条柱表示腺瘤样品。B.计算FOXO3模型的生物学验证使用了具有正常结肠组织样品“正常结肠，粘膜”：来自肿瘤组织的显微解剖正常的粘膜；“远端结肠，粘膜”：来自远端健康组织；“正常结肠，隐窝”：来自肿瘤组织的显微解剖正常的隐窝；“远端结肠，隐窝”：来自远端健康结肠的显微解剖隐窝；“结肠，手术”：来自正常的结肠的全厚度组织、结肠腺瘤在显微解剖粘膜、显微解剖隐窝和完整的手术样品中所分离的和癌在显微解剖粘膜、显微解剖隐窝和完整的手术样品中所分离的患者样品的公共数据集GSE20916。每个条柱表示一个样品的分析结果。纵轴表示FOXO3“有活性”水平轴上方的值相对于“无活性”在水平轴下方的值的概率。左侧的条柱表示正常组织，中间的条柱表示腺瘤样品，并且右侧的条柱表示结肠癌样品。C.正常结肠、结肠腺瘤和两个癌症患者样品中FOXO3和苏木精的免疫组织化学染色。下面一组是通过黑方框所示区域的放大。图12显示了预测的FOXO活性和FOXO活性的肿瘤抑制性模式与氧化应激模式之间的区分。为获得更大的用于分析的样品数量，编译并分析了来自GEO数据库的多个公共Affymetrix数据集结肠：GSE14333、GSE20916、GSE2109、GSE37364、GSE39084、GSE40967、GSE4183、GSE8671；乳腺：EMTAB365、GSE10780、GSE12276、GSE18146、GSE21653、GSE26910、GSE42568、GSE45827、GSE6532、GSE7307、GSE20685、GSE9195、GSE17907；前列腺：GSE2109、GSE32982、GSE3325、GSE46602、GSE55945、GSE7307。对于每个分析的样品，FOXO活性显示为Log2odds。虽然连续缩放，但是当FOXO活性评分高于0时，FOXO原则上被认为有活性。实心圆中的FOXO有活性样品具有高于FOXO有活性的正常健康组织样品中SOD表达的平均值±2SD的SOD2表达水平，指示氧化应激诱导的FOXO活性的高可能性。圆圈表示SOD2表达处于正常范围的FOXO有活性样品，指示FOXO可能在肿瘤抑制性模式中有活性。PI3K活性样品的数量表示FOXO无活性样品的数量加上FOXO有活性的高SOD2样品的数量。关于详细解释，参见正文。A.结肠癌B.乳腺癌。关于根据Perou的均匀乳腺癌亚分型的细节，参见实施例4中的方法。C.前列腺癌。图13显示了PI3K-FOXO通路和FOXO活性的肿瘤抑制性模式与氧化应激模式之间的区分。A.PI3K-FOXO通路和与SOD2靶基因表达的关系。在健康正常组织中，FOXO诱导了控制细胞分裂的靶基因的转录。当PI3K通路被激活时，或通过基因组突变或通过来自微环境的刺激，FOXO活性被阻断，对细胞分裂的控制丧失并且细胞代谢增加，与氧化应激相关。氧化应激诱导了FOXO的激活，其现在具有可替代功能以防御细胞中的应激情况的后果。略微改变FOXO靶基因表达谱以便现在也包括SOD2。B.就组织样品中PI3K活性进行决策的决策树。此简化决策树是有效的，基于以下假设：1FOXO在癌症细胞中表达，和2被健康的FOXO有活性细胞的有限污染。具体实施方式以下实施例仅说明特别优选的方法和与其相关的选择的方面。其中所提供的教导可以用于构建几种测试和或试剂盒，例如以检测、预测和或诊断一或多个细胞信号传导通路的异常活性。再者，在使用如本文所述的方法时，可以有利地引导药物处方，可以进行药物预测和药物功效的监测和或不良反应，可以预测并监测药物抗性，例如以选择待进行的随后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：使用线性评分推断FOXO转录因子元件的氧化应激状态的示例性实施方案此处呈现了基于FOXO靶基因SOD2、BNIP3、PCK1、MXI1、PPARGC1A以及CAT的简单线性评分。对于与前述基因相关的每个探针组而言，在此实施例中，将每个靶基因的表达与其在健康样品中的表达进行比较，其中FOXO通路已知在其肿瘤抑制性形式中有活性而在其肿瘤促进形式中没有活性。在此实施例中，阈值定义为健康组织样品中表达水平的平均值加上三倍标准偏差，可替代地如果基因由于FOXO通路的氧化应激诱导活性而上调这是SOD2和BNIP3的情况，则可以使用两倍标准偏差或任何其它正数。如果基因在正常的FOXO活性中上调这是PCK1、MXI1、PPARGC1A以及CAT的情况，则阈值设定为在健康样品中表达的平均值减去三倍标准偏差。然后对于每个样品，评分通过为每个表达表达超过或低于对于分别通过氧化应激上调和通过肿瘤抑制性FOXO活性上调的基因的设定阈值添加点来计算。此处，使用公共可获得的结肠样品数据集GSE20916的此评分结果使用表1中所示的所有基因和探针组来显示，该结肠样品含有描绘为正常结肠样品的健康结肠样品、腺癌和结肠癌。表1：氧化应激诱导的FOXO靶基因GSE20916中指定的每个亚组的评分显示在图3中。如预期，癌样品的评分高于正常健康样品，这表明可以使用前述基因的表达水平检测结肠癌样品第7组和第8组中肿瘤促进FOXO活性，因为它们的FOXO氧化应激评分明显高于健康结肠样品第1组至第4组的评分。相比之下，如通过更高的FOXO氧化应激评分而显而易见的，许多腺瘤样品第5组和第6组与正常结肠组织相比也具有更高的FOXO氧化应激评分。图4描绘了仅那些来自GSE20916具有FOXO活性的样品的FOXO氧化应激评分，FOXO活性使用WO2010101635A1中所述的FOXO活性模型确定。而且在此情况下，结肠癌样品第7组和第8组与绝大多数正常或健康结肠样品第1组至第4组相比具有更高的FOXO氧化应激评分。而且此处，腺癌样品第5组似乎位于正常样品与结肠癌样品之间，然而发现仅三分之一的腺癌样品具有有活性的正常FOXOTF元件。对于所有来自GSE20916的样品通过仅使用信息量最大的氧化应激诱导的FOXO靶基因SOD2、MXI1、PCK1以及BNIP3所获得的结果显示在图5中。观察到相似的行为。作为基于连续缩放上实际测量的基因表达水平的此离散评分的替代，提出了表达值的可替代变换：“z-评分”，即连续表达水平缩放，使得跨越所有样品的平均值是0且标准偏差是1，“模糊的”，即使用以下格式的sigmoid函数将连续表达水平转换成0与1之间的值：11+expthr-exprse，其中expr是连续表达水平，thr是如前所述的阈值，并且se是影响0与1之间差异的软化参数。实施例2：改善WO2015101635A1中所述的贝叶斯网络的示例性实施方案作为对FOXO通路中的氧化应激建模的可替代方法，将WO2010101635A1中所述的贝叶斯网络改善成包括表示氧化应激诱导的FOXO活性的单独模块。除了包括定义氧化应激状态的额外节点的事实之外，贝叶斯网络的结构保持不变。此节点称为OXI且它具有两种状态：它或是有活性的或是无活性的。图6示意性地表示通过添加氧化应激节点而整合了氧化应激的FOXO模型结构。出于可读性目的，尚未显示表示探针组的节点。表1显示了与BNIP3、SOD2、MXI1以及PCK1相关的探针组。与仅连接到TC转录复合物节点的靶基因相关的探针组在此实施例实施方案中与WO2015101635A1中所述的相同。如在图6中可见，在FOXO通路与氧化应激之间存在有向边。这允许整合不可能具有无活性FOXO通路并同时具有氧化应激的知识。如先前所定义，存在四种基因SOD2、BNIP3、PCK1以及MXI1，其对于氧化应激诱导的FOXO活性而言是信息量最大的指标。因此，可以在节点OXI与基因SOD2、BNIP3、PCK1以及MXI1之间找到有向边。基因SOD2和BNIP3在存在氧化应激的情况下具有更高的表达水平，而这就是为什么仅存在来自OXI而不是TC的有向边。基因PCK1和MXI1受氧化应激FOXO和‘正常’FOXO节点两者影响。因此，这些基因具有来自TC节点和OXI节点两者的有向边。此模型中其余的基因仅受FOXO通路影响，并且为此仅在TC状态与其余的靶基因之间存在有向边。此处显示了具有这四种FOXO氧化应激基因的贝叶斯网络，但本领域技术人员也可以容易地将此扩展到包括剩余的两个基因PPARGC1A和CAT。如在WO2015101635A1中可见，网络中的所有节点必须借助于条件概率表CPT来定量以允许定量推理。由于氧化应激节点的添加，因此需要稍微改变如表1中所示的基因CPT和探针组的校准。在WO2015101635A1中，探针组与靶基因节点之间的边的CPT在通路活性为已知的样品上来校准，但现在也需要使用已知具有氧化应激诱导的FOXO活性的样品。对此的原因是需要对受氧化应激影响的基因的表达水平做出区分。因此，仅受氧化应激节点影响的基因的探针组使用所述通路被关闭作为无活性样品的样品以及具有氧化应激的样品作为活性样品的样品来校准。对于PCK1和MXI1的探针组而言，使用了它们仅在氧化应激不是FOXO活性的原因的情况下在FOXO有活性的样品中具有更高表达水平的信息。因此，选择已知具有氧化应激诱导的FOXO活性的样品作为这些探针组的无活性样品，而选择正常活性FOXO样品无氧化应激作为这些探针组的活性样品。对于属于受FOXOTC节点影响的基因的探针组而言，仅校准保持不变。TC与靶基因之间的CPT和仅具有来自OXI状态的边的基因与WO2015101635A1中的相同。TC与OXI之间新定义的CPT显示在表2中。此表反映了在不存在TC的情况下氧化应激是不可能发生的知识，而没有在存在TC的情况下关于氧化应激的现有知识。需要为具有来自TC节点和OXI节点两者的有向边的基因定义另一CPT。由于TC和OXI两者都具有两种状态，它们组合为总共四种可能性，因此此表具有八个表项。此情况下为PCK1和MXI1定义的此表显示在表3中。表2：P[OXI|TC]的条件概率。P[OXI|TC]OXI＝无活性OXI＝有活性TC＝不存在0.950.05TC＝存在0.50.5表3：受TC和OXI两者影响的靶基因的条件概率：P[TG|TC，OXI]。在下文中，来自数据集GSE20916的样品用于校准这种贝叶斯网络。此数据集包含正常、腺瘤、腺癌和结肠癌样品。这些样品允许校准网络，这是因为实验证据表明在正常结肠样品中FOXO通路有活性，但不存在氧化应激。我们选择样品GSM523290、GSM523314、GSM523289以及GSM523310，这是因为这些正常结肠样品通过WO2015101635A1的FOXO模型预测为最有活性的。所选的氧化应激状态FOXO校准样品是通过WO2015101635A1的FOXO模型预测为最有活性的癌结肠样品：GSM523331、GSM523303、GSM523344以及GSM523323。最后，需要具有无活性FOXO通路的样品。如通过WO2015101635A1的FOXO模型所预测，这些样品选择为最无活性的癌：GSM523372、GSM523313、GSM523332以及GSM523283。在图7中，描述的模型在数据集GSE20916上测试。对于此集中的每个样品，计算FOXO通路为有活性的概率、TC节点的概率和FOXO通路处于氧化应激状态中的概率，即OXI节点的概率。几乎所有如黑点所示的正常结肠样品都在没有氧化应激的情况下预测成具有活性FOXO通路，而这是符合预期的。腺癌且尤其是结肠癌样品与正常样品相比显示明显不同的FOXO活性和氧化应激诱导活性组合。这显示从氧化应激活性区分正常FOXO活性是可能的。这些结果证实前述FOXO靶基因，PCK1、MXI1、SOD2以及BNIP3将会指示氧化应激诱导的活性换言之FOXO通路的肿瘤抑制性或肿瘤促进活性，并可以以这种贝叶斯网络来解释，该贝叶斯网络能够更好地检测FOXO通路的肿瘤抑制性活性或氧化应激相关的活性，该活性可能是肿瘤促进的。这是一种新颖且富有创造性的技术实现，因为在现有技术中并没有提及或暗示添加依赖于FOXO靶基因亚组节点的OXI节点其指示FOXO通路的氧化应激诱导的活性以及‘正常’FOXO活性结果的节点。本文所示的方法可以用于例如诊断PI3K细胞信号传导通路的异常活性、基于推断的PI3K细胞信号传导通路的活性的预后、基于推断的PI3K细胞信号传导通路的活性的临床试验中医学受试者的招募、选择待执行的后续测试、选择伴随诊断测试、临床决策支持系统等等。在此方面，参考公开的国际专利申请WO2013011479A2“Assessmentofcellularsignalingpathwayactivityusingprobabilisticmodelingoftargetgeneexpression”和公开的国际专利申请WO2014102668A2“Assessmentofcellularsignalingpathwayactivityusinglinearcombinationsoftargetgeneexpressions”，这些专利申请更详细地描述了这些应用。实施例3：选择指示氧化应激的基因对于不同的组织来源而言，确定了具有如通过FOXO3模型所评估的活性FOXO3评分的癌症组织与根据所述模型具有活性FOXO3评分的相应正常组织之间的氧化应激相关基因的差异mRNA表达。如通过Affymetrix微阵列HumanGenomeU133Plus2.0阵列上的基因特异性探针组所测量的基因表达水平从公共GEO数据集获得，并在来自这种数据集的大量组织样品上取平均值。随后，从来自同一组织来源的癌症组织样品或非癌症状况中所测量的相同mRNA的各自平均水平中减去来自非恶性正常组织的氧化应激相关基因BNIP3、MXI1、PCK1、PPARGGC1、SOD2的平均mRNA表达水平。例如，从几种不同肺癌亚型的平均表达水平中减去SOD2基因两个探针组，215223_s和216841_s的正常肺平均表达水平。对于各自基因的每个探针组而言，减去的组织样品类型在表4中左侧来指示，减去的平均mRNA表达水平在右侧每个基因符号下方来指示。方框中的数字指示差异表达的水平且正值指示减法导致阳性结果；负水平指示阴性结果。在非恶性状况结肠腺瘤A、巴雷特食管C和子宫内膜E中，氧化应激相关基因没有过表达。相比之下，在大多数癌症类型A-D，F-H中，与相应的正常组织相比，氧化应激相关基因过表达。对于FOXO3和ESR表达水平而言显示了相似的减法结果，以指示这些转录因子水平没有差异表达。含有来自正常结肠、结肠腺瘤和结肠癌A的样品的GEO数据集用于引导集以发现氧化应激相关基因。呈现了其它GEO数据集B-H以验证非结肠相关癌症类型和非恶性状况中的氧化应激基因组。实施例4：SOD2在FOXO活性的两种功能状态之间进行区分的用途PI3K信号转导通路通常在癌症中是过度激活的。肿瘤对PI3K通路抑制剂是潜在敏感的，但缺乏评估功能PI3K活性的可靠诊断测试。因为PI3K通路负调控FOXO转录因子，所以FOXO靶基因表达与PI3K活性是反向相关的。开发了基于知识的贝叶斯计算模型，使用FOXO靶基因mRNA水平推断癌症组织样品中的PI3K活性。在各种癌症细胞系中，用此模型观察到的是添加PI3K抑制剂引起FOXO活性的增加，证实PI3K通路活性的降低。在组织样品中，预测FOXO活性在具有不同侵袭性的多种癌症类型中有活性。细胞氧化应激与癌症和FOXO的可替代激活物相关，并时常与PI3K通路活性相关。发现SOD2在FOXO激活的两种模式之间差异表达。定义了健康组织SOD2表达的阈值水平，在该水平之上，FOXO活性被认为是氧化应激诱导的。在缓慢生长的LuminalA乳腺癌和低Gleason前列腺癌中，FOXO典型地以PI3K介导的方式有活性，指示无活性的PI3K通路。在更侵袭性的LuminalB中，发现HER2和基底样乳腺癌FOXO时常或无活性或通过氧化应激诱导而有活性，指示PI3K通路活性的高可能性。决策树有助于评估癌症样品中的PI3K通路活性。此基于mRNA的FOXO模型可用于ErbB-PI3K通路靶向药物的应答预测。在过去十年中，癌症的系统治疗从常规化疗转向在个体患者基础上靶向所选肿瘤性状的药物的施用。此“精准医学”方法需要可靠地预测对靶向药物的应答的生物标志物1。癌症生长和转移通过大约10至12个细胞信号转导通路来驱动，这些细胞信号转导通路相对独立于来源的癌症细胞类型2-4。由于如受体酪氨酸激酶扩增、PTEN丧失、激活PIK3CA中突变的基因组变化或者受来自癌症细胞微环境的刺激，因此这些细胞信号转导通路之一，PI3K通路，主要的细胞生长因子信号传导通路之一，在癌症中时常被过度激活。PI3K通路抑制剂或单独地或与其它靶向策略或常规化疗组合用于癌症治疗中5-7。尽管基于PI3K通路突变分析选择了潜在应答患者，但是仅患者亚人群充分地应答药物8，9。为改善药物应答的预测并监测治疗效力或出现的耐药性，需要测量功能PI3K活性的测试。先前，基于测量通路特异性转录因子的靶基因mRNA水平，描述了基于知识的计算方法用于评估癌症组织样品中的信号转导通路活性10，11。现在，基于FOXO与PI3K通路活性之间众所周知的反向关系，报道了用于定量评估PI3K通路活性的基于mRNA的诊断学开发，其使用ForkheadBoxOFOXO转录因子诱导的转录作为读出12-16。使用用PI3K通路抑制剂处理的或携带多西环素可诱导的活性FOXO3构建体的乳腺癌症细胞系和肺癌细胞系对该模型进行生物学验证。在癌症组织中，FOXO可以通过细胞氧化应激被可替代地激活，细胞氧化应激是癌症中的共同性状，其干扰与PI3K通路活性的反向关系。SOD2MnSODFOXO靶基因水平用于在FOXO活性的两种功能状态之间进行区分，导致评估个体患者癌症样品中PI3K通路活性的稳健方法。方法用于FOXO3活性的基于细胞培养的模型系统将MCF7和MDA-MB-231乳腺癌症细胞系在含有10％FBSLonza、100Uml青霉素和100μgml链霉素Lonza的DMEM-F12中培养。使用聚乙烯亚胺将第三代包装载体转染到慢病毒颗粒生成的HEK293T细胞中17。用含有pINDUCER20-FOXO3.A3的慢病毒稳定地转导MCF7和MDA-MB-231细胞，允许组成型活性FOXO3FOXO3.A3的多西环素诱导的表达13，18，19。细胞用20％FBS或10MPI3K抑制剂LY294002Selleckchem处理16小时以分别激活和失活内源性PI3K通路。通过用10ngml多西环素处理16小时诱导FOXO3.A3表达。RNA分离和Affymetrix微阵列杂交处理的细胞在如所示各自孵育16小时后收获，使用RNeasy试剂盒Qiagen分离RNA，并通过ServiceXSGenomeScan、Leiden、TheNetherlands、http：www.genomescan.nl和EurofinsAROSDenmarkhttp：arosab.com在AffymetrixHTHG-U133+PM阵列板上杂交。Affymetrix的质量控制在所有Affymetrix微阵列数据中，从对此研究进行的实验和来自公共GEO数据库的数据集，都进行了广泛的质量控制。所用的所有微阵列都来自AffymetrixHG-U133Plus2.0或AffymetrixHG-U133+PM微阵列，这些微阵列已经用具有‘随机效应’汇总的fRMA进行处理23。原则上，即使在一些少数重新选择的情况下，AffymetrixHG-U133+PM平台也含有HG-U133Plus2.0平台的所有完美匹配探针。为了使来自两种微阵列类型的处理数据是可比较的，使用了仅含有共享探针的芯片描述文件，并从HG-U133Plus2.0frmavecs获取此子集的处理参数以处理来自这两个平台的数据。已使用几个质量检查执行微阵列样品的质量控制。这些检查包括所有PM探针强度的平均值、阴性或极端＞16位强度值、poly-ARNA样品制备加标和标记的cRNA杂交加标对照、ACTB和GAPDH3’5’比率、通过affyQCReport包确定的阳性和阴性边界对照的强度值和强度中心和通过来自affy包的AffyRNAdeg函数确定的RNA降解值。来自未通过质量准则的乳腺癌和结肠癌数据集的样品从进一步分析中除去。表5显示了已使用的数据集和它们出现的图。表5：Westem印迹Western印迹分析使用标准的6％-15％SDS-PAGE进行。蛋白用FOXO3的一抗兔抗体1∶2000H144，SantaCruz检测。将印迹与HRP缀合的二抗在4℃下育16小时。使用ImageQuantLAS4000扫描仪GEhealthcare，蛋白用增强的化学发光剂Biorad可视化。免疫荧光和免疫组织化学对于免疫荧光染色，细胞在玻璃盖玻片上生长，使用4％多聚甲醛固定并用含有2％牛血清白蛋白BSAInvitrogen和0.1％正常山羊血清Invitrogen的PBS封闭。将细胞与FOXO3抗体Foxo3ARabbitMAb，1∶500CST-75D8、二抗Alexa563缀合的抗体和DAPISigma温育。载玻片在ZeissLSM710共聚焦显微镜上成像。对于FOXO3免疫组织化学染色，使4μm福尔马林固定石蜡包埋的FFPE组织样品的切片脱石蜡并再水合。在阻断内源性过氧化物酶活性后，用pH9.0的TE缓冲液Dako在95℃至96℃的水浴中25分钟进行抗原恢复。在冷却至少15min并用PBS洗涤步骤后，样品用PBS中的1％BSA封闭15分钟。然后将切片与FOXO3抗体1∶50，CST-75D8在室温温育1小时。可视化使用DakoEnvision+TM-System抗-兔-HRPDAB实现。作为复染剂，使用了Gill’s2Heamatoxilin。图像用3DHistech扫描仪生成。阴性对照由在不添加一抗的情况下经历相似染色程序的切片构成。作为阳性对照，使用了非恶性扁桃体组织。用于预测FOXO活性的计算模型的开发如先前所述，FOXO转录活性的计算模型的开发是基于概率贝叶斯网络推断11。信号转导通路建模方法是基于使用概率贝叶斯网络推断从其靶基因的表达谱推断通路活性。先前，开发这种模型以确定Wnt和ER通路的功能活性。如早先所述，贝叶斯网络使用用于MATLAB的BayesNetToolbox来构建。用作建模方法基础的贝叶斯网络结构是细胞信号转导通路的转录程序的简化模型图8A，其由三种类型的节点组成：a转录复合物、b靶基因和c对应于靶基因的微阵列探针组。该模型描述了i靶基因的表达如何依赖于转录复合物激活和ii探针组强度如何反过来依赖于各自靶基因的表达。使用实验数据对贝叶斯网络模型中的概率关系进行定量，以便使定量推理能够在新实验样品上进行。描述靶基因与它们各自探针组ii之间关系的参数在具有FOXO3.A3.ER构建体稳定转染的HUVEC细胞系上进行训练，其中用4-OHT刺激12小时产生了活性FOXO转录程序，用作FOXO3有活性训练样品，并在没有刺激的情况下用作FOXO3无活性训练样品公共数据可在GSE1657320获得。在PI3K通路的情况下，通路有活性的活性评分与FOXO3转录因子处于活性转录状态的概率成反比。如别处11所述，手动设定加强转录复合物与靶基因i之间关系的参数以改善模型跨越不同组织类型的一般化行为。一旦该模型已被校准，通过在底层中将探针组测量值作为观察结果输入，并通过在模型中倒推inferringbackwardsFOXO3转录因子的活性概率，它可以用于新肿瘤样品的微阵列AffymetrixHG-U133Plus2.0数据上。通过将探针组测量值作为观察结果输入该模型中，倒推FOXO转录因子活性评分为FOXO转录因子几率p1-p的log-2值，将该模型固定frozen并应用于细胞系和组织样品的微阵列数据。如果通路活性超过高于0的活性评分对应于高于1比1的通路为有活性的几率，则将样品分类为FOXO有活性，如果活性评分低于0，将样品分类为FOXO无活性。手动设定加强FOXO转录复合物与靶基因之间关系的参数以改善跨越不同组织类型的模型的一般化行为11。描述靶基因与其各自探针组之间关系的参数在携带可诱导的组成型活性FOXO3.A3-ER的HumanUmbilicalVeinEndothelialCellsHUVEC的公共数据集上校准，设定FOXO活性的阈值GSE1657320。通过将探针组测量值作为观察结果输入该模型中，倒推FOXO转录因子活性评分为FOXO转录因子几率p1-p的log-2值，将该模型固定并应用于细胞系和组织样品的微阵列数据。出于验证目的，FOXO活性分析总是在独立的fRMA除非另有指示预处理的来自描述实验和来自公共GEO数据集的AffymetrixHG-U133Plus2.0微阵列数据上进行。FOXO3A的直接靶基因的鉴定为了最佳性能，跨越多种不同组织类型，数学模型应该含有FOXO转录因子的直接靶基因。不幸地，如KEGGwww.genome.jpkegg和Biocartawww.biocarta.com的通路数据库在此方面是不完整和不一致的23。因此，基于每个个体基因为各自转录复合物的直接靶基因的广泛科学证据来手动选择靶基因，广泛科学证据包括启动子区域增强子基序分析、转录因子结合实验EMSA和ChIP、基因启动子荧光素酶报告基因实验以及差异mRNA表达分析。广泛评价了使用PubMed从MEDLINE数据库中所检索的关于FOXO靶基因的可获得文献。此外，通过仅选择具有多个可靠证据源表明被一或多个FOXO家族成员转录调控的基因从Thomson-Reuters的Metacore提取靶基因。最终，使用如早先所述的相似方法学11，根据文献证据排序靶基因。也包括在通过vanderVos和Coffer24公开的列表中的仅排序最高的靶基因才被选为“真正的”靶基因。与氧化应激相关的SOD2水平为研究健康组织与肿瘤组织的FOXO活性样品之间个体FOXO靶基因表达水平的差异，使用了来自健康组织样品和相应的恶性前或恶性肿瘤组织样品的公共可获得的微阵列数据集表7。在通过计算FOXO模型评分为FOXO有活性的样品中，表7显示了如通过Affymetrix微阵列上指示的探针组所测的两个FOXO3靶基因SOD2和BNIP3的平均表达水平标准偏差以斜体显示。GEO数据集编号在该表中指示。A.样品基于高于5.6概率高于0.98的FOXO3活性概率评分根据FOXO模型从GEO样品集中选择；B.样品基于高于0的FOXO3活性概率评分根据FOXO模型从GEO样品集中选择。在微阵列上的不同基因特异性探针组上所测的log2-缩放的标准化强度反映了基因表达水平。FOXO靶基因表达水平在FOXO活性肿瘤与健康组织样品之间来比较。为了在不存在氧化应激的情况下确定SOD2表达水平的变化，对于健康正常组织的不同类型确定了AffymetrixSOD2探针组值的平均值+2SD。在SOD2mRNA水平超过这些阈值水平的FOXO有活性样品中，FOXO被认为是氧化应激诱导的。根据Perou从公共数据集中对乳腺癌样品进行亚分型根据通过Parker和同事们所述的方法，所有乳腺癌样品的内在乳腺癌亚型从微阵列数据来确定21，22。使用如通过Parker和同事们21以及ProsignaPacketInserttechnologies，nanoString.PackageInsertProsignaBreastCancerPrognosticGeneSignatureAssay，s.l.：http：prosigna.comdocsProsigna_Packet_Insert_US.pdf，2015所述的方法学，内在亚型从Affymetrix微阵列数据确定。PAM50中所包括的所有50个基因的fRMA标准化基因表达使用与PAM50基因相关的探针组从微阵列数据中提取。如果一个以上的探针组与单个基因相关，则选择具有最高方差的探针组。luminalA、luminalB、富集的HER2、基础样以及正常样的质心使用来自具有给定亚型的GSE21653的样品来计算。接下来，对于所有样品计算与这些质心的Pearson相关系数。将每个样品分配到具有最高相关性的亚型。结果用于PI3K-FOXO活性的计算模型的开发创建了基于贝叶斯网络的FOXO活性的计算模型，其从组织样品中来自26个FOXO靶基因mRNA水平推断FOXO转录活性图8A。虽然从一个靶基因的mRNA水平推断转录因子活性不是充分特异的，但是从大量靶基因典型地20-30个的表达水平推断活性似乎是定量相关转录因子活性的高特异性方式。为了跨越多种不同组织类型的最佳性能，选择了直接靶基因。由于如KEGGwww.genome.jpkegg和Biocartawww.biocarta.com等的通路数据库在此方面是不一致的23，因此基于文献PubMed和Thomson-Reuters的Metacore的科学证据来手动选择基因，并使用如早先所述的相似方法学排序11。选择排序最高的基因来构建计算FOXO通路模型16，24表6。具有可诱导的FOXO活性的HUVEC在未转化的环境中为FOXO活性状态提供“基础真相”证据，并在模型冻结前用于校准模型图8B。贝叶斯模型的预测与包括独立样品数据的完整HUVEC数据集中的已知实验FOXO活性状态是一致的图8B。如在增殖细胞中所预期，HUVEC、用4OHT处理的HUVEC和HUVEC-FOXO3.A3-ER预测为具有低FOXO活性并因此具有活性PI3K信号传导。用4OHT处理的HUVEC-FOXO3.A3-ER预测为具有高活性FOXO，与组成型活性FOXO3.A3的诱导是一致的。在表达FOXO3.A3-ER-H212R具有降低的DNA结合能力的FOXO3突变版本的HUVEC中，该模型预测FOXO在未处理的细胞中无活性并在用4OHT处理的细胞中具有低FOXO3活性20。这些观察结果证实该模型特异性地检测通过FOXO诱导的转录变化，并对低水平FOXO活性敏感。乳腺癌症细胞系中PI3K-FOXO模型的生物学验证校准后，所述模型在独立的乳腺癌症细胞系中进行生物学验证。ER阳性、PIK3CAE545K突变体MCF7和三阴性MDA-MB-231细胞用多西环素可诱导的FOXO3.A3表达载体稳定转导，从而允许在用多西环素处理16小时后快速和受控诱导FOXO3蛋白表达和转录活性图9A。在未处理的细胞和20％FBS刺激的细胞中，FOXO3蛋白主要在细胞质中检测；在用多西环素、PI3K抑制剂LY294002、和多西环素组合LY294002所处理的细胞中转换成显性细胞核定位。这显示了FOXO3的细胞核易位在此实验细胞培养系统中以受控方式被诱导。在来自此细胞模型的AffymetrixmRNA表达数据上，FOXO模型分别预测了未处理的细胞中的低FOXO活性PI3K通路有活性、和多西环素处理的PI3K通路无活性MCF-FOXO3.A3细胞和MDA-MB-231-FOXO3.A3细胞中的高FOXO活性；20％FBS处理的MCF7细胞中的低FOXO活性PI3K通路有活性，并且在多西环素、LY294002和组合的多西环素+LY294002处理的细胞中的高活性所有PI3K通路无活性图9BC。这些结果一起证实了在独立的癌症细胞系样品中计算FOXO模型如所预期地预测了FOXO活性。通路模型用于预测和监测对药物应答的用途在FOXO活性与细胞系中PI3K活性成反向相关的前提下，研究的是FOXO模型是否在独立癌症细胞系数据集GSE51212，GSE30516中能够预测对靶向受体酪氨酸激酶活性的药物的应答。在用埃罗替尼EGFR抑制剂、司美替尼MEK抑制剂或BEZ235PI3KTOR双重抑制剂处理的EGFR突变型HCC827肺癌细胞系中对FOXO3活性进行评分。FOXO在未处理的样品中评分为无活性，指示活性PI3K通路；在用所述三种药物的任一种处理后，FOXO评分为有活性，用EGFR抑制剂是最大的，证实所有三种药物在直接地和或间接地阻断PI3K通路的活性中都是有效的图10A。在表示三阴性BT20、ER阳性MCF7和HER2阳性乳腺癌MDA-MB-453的三种乳腺癌细胞系中，当用埃罗替尼处理时，FOXO活性评分如预期增加图10B。健康结肠和结肠直肠癌组织样品中的FOXO活性为了在用于患者组织样品时模型的评估，使用了许多选择的公共数据集。首先，将FOXO活性模型应用于来源于32个正常结肠组织和32个腺瘤组织GSE8671的患者活组织检查的组织样品。在健康结肠与腺瘤组织之间观察到FOXO活性评分的明显差异，显示FOXO分别地有活性和无活性，表明结肠腺瘤中PI3K通路的预期激活图11A。其次，将FOXO模型应用于含有正常结肠、良性结肠腺瘤和结肠癌组织GSE20916的患者组织集图11B。在正常结肠组织样品中，FOXO预测为有活性。在大多数腺瘤组织样品中，FOXO预测为无活性，与第一数据集中的发现一致，指示PI3K通路活性。然而，在一半的结肠癌组织样品中，FOXO预测为有活性。由于结肠癌被认为由结肠腺瘤产生，因此预期了至少相同频率的PI3K通路活性。因而，在高达约三分之一的癌症组织样品中，高FOXO活性评分将预期指示无活性的PI3K通路。在其余的FOXO活性癌症样品中，可能存在高FOXO活性的另一原因，一个是FOXO通常为有活性的健康细胞的混合。为了对此进行研究，开发了FOXO3免疫组织化学IHC染色以确定组织样品中的细胞质和细胞核FOXO3定位。FOXO3发现主要在健康结肠隐窝细胞的细胞质中，但存在于健康粘膜细胞和其它非肿瘤健康细胞的细胞核中，与公共数据集GSE20916中所见的基于mRNA的FOXO活性评分一致但不是相同的样品图11BC。这些结果表明正常细胞的混合可以导致假阳性FOXO评分。在结肠腺瘤细胞中，FOXO3显示了细胞质定位，而结肠癌症细胞明确显示了细胞核区域及具有细胞质染色的其它区域的异质的FOXO3定位。FOXO活性可能存在于侵袭性癌症组织中的另一良好描述的原因是细胞氧化应激12，25。然而，正常组织中FOXO活性的功能明显不同于氧化应激期间的功能，并因此可能反映在转录靶基因的差异中。为了确定使用的FOXO靶基因的组内哪些基因将最好区分正常样品与癌样品中的FOXO活性，在正常结肠与结肠癌组织样品之间比较靶基因表达水平，在这些样品中FOXO通过模型预测为有活性。与正常结肠组织相比，SOD2和BNIP3基因表达在FOXO有活性的癌症组织样品中强烈增加表7。两种基因都在应答氧化应激中起作用并在这些情况下通过FOXO被转录，使它们成为在FOXO活性的两种模式之间进行区分的主要候选物26，27。实际上，比较各种FOXO活性正常组织与相应恶性前或恶性肿瘤组织样品结肠癌、乳腺癌、巴雷特食管癌、食管癌、膀胱癌以及神经胶质瘤之间的SOD2和BNIP基因表达水平证实了来自侵袭性癌症类型的FOXO活性样品中的SOD2和在较小程度上BNIP3的表达水平增加表7。与之形成鲜明对比的是，在两种良性过度增殖状况结肠腺瘤和巴雷特食管癌的FOXO活性样品中，FOXO活性与增加的SOD2和BNIP3表达不相关，指示在这些良性肿瘤中FOXO与健康组织同样以PI3K调控方式来激活。由于SOD2显示了FOXO活性正常组织样品与相应FOXO活性癌症类型之间最普遍和最深刻的差异表达，因此选择此基因作为在FOXO活性的两种模式之间进行区分的最可靠参数。PI3K调控的非氧化应激FOXO活性的SOD2上限阈值水平定义为高于正常组织中平均表达水平的两个标准偏差，并且计算健康结肠组织、乳腺组织和前列腺组织的SOD2上限阈值水平。随后，将与SOD2表达阈值组合的FOXO模型应用于独立公共可获得数据集，其具有来自患有结肠癌、乳腺癌和前列腺癌的个体患者的数据。在具有升高的SOD2表达的FOXO有活性样品中，PI3K通路活性不能从FOXO活性来直接推断。另外，如果FOXO通过所述模型评分为无活性，则关于FOXO表达的知识对于关于PI3K活性的结论而言是需要的。FOXO3被认为是癌症中最相关的FOXO基因并在迄今为止分析的所有癌症类型的所有样品中始终表达，所述癌症类型包括乳腺癌、结肠癌、前列腺癌、脑癌、膀胱癌以及食道癌表7。原发性结肠腺瘤和癌组织样品中的FOXO活性模式经典或氧化应激的预测对大的健康结肠组织样品集n＝121的分析允许设定FOXO活性样品中正常SOD2mRNA水平的阈值图12A。随后，汇编了患者结肠腺瘤和癌样品数据的扩展独立集并且确定了FOXO活性和SOD2表达水平。在正常结肠样品中，仅2.6％的FOXO活性样品具有超过阈值水平的SOD2表达。在FOXO有活性的少数腺瘤样品中n＝12，16％，SOD2水平升高超过阈值一半。在癌样品中，三分之一的样品评分为FOXO有活性，其中53.9％具有升高的SOD2表达。原发性乳腺癌组织样品中FOXO活性模式经典相对氧化应激的预测相似地，分析了来自乳腺癌患者的汇编数据集。在FOXO活性分析之前，所有癌症数据集中的乳腺癌肿瘤亚分型使用PAM50算法进行，以确保相似地确定所有数据集中的亚型21。与健康结肠组织中的发现一致，在正常乳腺组织中FOXO预测为一般是有活性的85％图12B。在luminalB、HER2和基底样亚型中，对于FOXO而言分别为37％、23％和20％评分为低，指示PI3K通路活性。随着癌症亚型侵袭性增加，观察到增加百分比的FOXO活性样品具有升高的SOD2超过健康乳腺癌阈值：从luminalA中的4.7％到基底样乳腺癌中的71.4％。原发性前列腺癌样品中FOXO活性模式经典相对氧化应激的预测在来自汇编的公共患者数据集的正常前列腺组织和原发性前列腺癌样品中，FOXO活性分析显示了FOXO在91％的患有更低Gleason评分肿瘤Gleason4-7的患者中有活性。具有较高Gleason评分Gleason8-9的患者样品太少，不能得出任何比较性结论图12C。令人感兴趣地，在FOXO有活性的原发性前列腺癌样品中，SOD2表达都不会增加到超过为正常组织设定的阈值水平，指示对于前列腺癌而言，可以从FOXO活性评分安全地推断PI3K通路活性。在大多数原发性前列腺癌样品中，PI3K通路是无活性的。鉴定具有活性PI3K通路的肿瘤为了促进组织样品中功能PI3K通路活性的推断，基于以下前提创建简化决策树：1FOXO在来自样品的癌症细胞中表达和2测量的FOXO活性源自于癌症细胞图13B。假设PI3K通路在活性FOXO氧化应激的情况下有活性，那么对于每种研究的癌症类型而言这些样品可以添加图12，FOXO有活性黑点到具有无活性FOXO指示活性PI3K通路的大量样品中以计算可能患有具有活性PI3K通路的肿瘤的患者总数百分比图12，在带有星号的表中指示。如此计算的PI3K通路活性样品的百分比在正常组织结肠、乳腺、前列腺中在8％与13％之间，并在LuminalA和正常样乳腺癌以及低Gleason评分的前列腺癌中是相当相似的分别地13％、15％、15％；在LuminalB、HER2和基底样乳腺癌中，具有PI3K通路活性的样品的百分比高得多，分别为45％、45％和76％；而在结肠腺瘤和结肠癌中，几乎所有样品都评分为PI3K通路有活性分别为样品的92％和85％。讨论用于预测FOXO和PI3K活性的基于知识的贝叶斯模型PI3K通路在癌症中是重要的增殖和存活通路并是ErbB生长因子信号转导机制的核心信号传导部分。许多靶向药物旨在阻断该通路中多个位置处的PI3K通路活性。改善对PI3K通路抑制剂的应答率需要可靠评估癌症样品中PI3K通路活性的测试。FOXO转录因子通过PI3K通路进行负调控，并原则上可以用作PI3K通路活性的反向读出5、12、28。为测量癌症组织样品中的PI3K通路活性，开发了基于计算知识的贝叶斯网络，从而从手边组织样品中待测量的已确立FOXO靶基因mRNA表达水平推断FOXO转录活性11。不同的FOXO成员是多余的，并且FOXO1、FOXO3和FOXO4诱导的基因调控的比较性分析指示每个FOXO成员的转录谱之间的较大重叠16、24、29。因此，所述FOXO活性模型，其整合了关于直接FOXO靶基因调控的知识，作为一般的FOXO活性预测机。在FOXO可诱导的HUVEC上校准此贝叶斯模型产生了计算FOXO模型，其如所预期预测了具有组成型活性FOXO3或与PI3K通路靶向药物一起温育的乳腺癌症细胞系中的FOXO活性。MCF7细胞中的观察结果是FOXO与异位FOXO激活相比在用PI3K抑制剂药物LY294002处理的细胞中评分为较低活性，而这很容易通过异位表达所诱导的更高FOXO3蛋白水平和或在用LY294002处理的情况下作为阳性生长因子信号传导反馈的结果来解释。PI3K通路的药理学抑制可以引发生长因子反馈应答，其可以重建构成癌症细胞中药物抗性开发的主要组分的生长因子信号传导6、7、30。与MCF7细胞相反，在未处理的MDA-MB-231细胞中检测到一些细胞核FOXO蛋白。然而，FOXO活性模型将此FOXO评分为转录上无活性-如在此快速分裂的细胞系中所预期的那样。因此，FOXO的细胞核存在不能总是用于推断转录活性。在三种乳腺癌症细胞系中以及在具有突变的过度活性EGFR的肺癌细胞中，该模型鉴定出增加的FOXO活性，其与通过EGFR抑制剂埃罗替尼有效抑制PI3K通路活性相关。此外，用双重mTOR-P13K抑制剂BEZ235和MEK12抑制剂司美替尼处理肺癌细胞系相似地导致增加的FOXO活性，从而降低了推断的PI3K通路活性。通过生长因子受体的ErbB家族EGFR、HER2、HER3、HER4启动的信号转导导致经由PI3K-AKT和RAS-MEK-ERK-MDM2的FOXO失活31。因此，所述贝叶斯模型在这些基于细胞培养的PI3K通路激活模型中稳健地预测了FOXO和PI3K活性，提供了所述模型的生物学验证。然而，肺癌细胞系对靶向EGFR下游信号传导通路的不同元件的三种药物的应答差异说明，为了做出关于靶向药物的最佳选择，可能需要进行额外分析例如基因组突变分析以确定PI3K通路活性的基础原因。预测组织样品中FOXO活性的计算模型将所述模型应用于组织材料以推断PI3K活性证明为更有挑战性。如所预期，在来自各种组织类型结肠、乳腺、前列腺、食道、膀胱、脑的健康组织样品中，FOXO评分为有活性。在结肠腺瘤样品中，FOXO活性时常丧失且将PI3K通路推断为有活性，再次强调FOXO在控制细胞分裂中的作用。在此情况下，生长因子诱导的PI3K通路激活启动促有丝分裂信号传导并阻断FOXO转录活性12、32、33、34。在调控FOXO活性的不同机制之间进行区分在癌症中，FOXO可以有活性的情况会变得更复杂。在PI3K通路时常被激活的结肠癌和luminalB、HER2和基底样乳腺癌亚型中，大多数样品预测为具有活性FOXO转录因子2、35。这表明在所有癌症组织样品中，简单地反转FOXO活性状态以推断PI3K通路活性是无效的。与控制细胞分裂相关的经典FOXO活性与生长因子PI3K活性诱导的细胞增殖存在下的FOXO活性之间的区分子differentiator是必要的。虽然被认为是肿瘤抑制物，但是FOXO也作为细胞稳态的调节物起作用并应答各种不利的细胞条件，包括DNA损伤、高水平的活性氧和低营养物可获得性12、36、37。实际上，在癌症样品中，活性PI3K通路可以与活性FOXO转录组合存在，因为FOXO可以经由氧化应激以可替代方式被激活以保护细胞对抗ROS图13A。在低氧和快速增殖的癌症组织中，这种氧化应激状态是时常发生的现象12、38-40。对FOXO进行翻译后修饰以使其转录功能适应不同的细胞内条件41。假设FOXO的两种非常不同的功能作用将反映在FOXO靶mRNA表达谱的变化中。BNIP3和SOD2是所述计算模型所用的两个FOXO3靶基因并已知在细胞氧化应激存在时被诱导以保护细胞对抗此毒性状态的后果26、27、42。实际上，与FOXO有活性健康组织和良性过度增殖性结肠腺瘤相比，SOD2和BNIP3两者的高表达通过比较多个FOXO有活性的癌症样品与相应健康组织样品之间的FOXO靶基因表达水平来发现。这些结果支持以下概念：与生长因子信号传导平行的氧化应激可以在快速增殖的癌症组织中通过可替代通路诱导FOXO活性。这两种基因中的SOD2表达似乎在来自大量癌症类型的FOXO活性样品中与健康组织相比普遍升高。为了能够在经典FOXO活性与氧化应激相关的FOXO活性之间进行区分，定义了健康组织中SOD2表达的阈值水平。将此信息添加到FOXO模型中可提高在各种类型的癌症中推断PI3K通路活性的可靠性。将此规则应用于乳腺癌亚型和前列腺癌亚型，其就初步临床验证所允许的侵袭性行为和预后方面是良好定义的。实际上，将SOD2表达水平的信息添加到FOXO活性评分，通常将luminalA乳腺癌和较低Gleason评分的前列腺癌中的FOXO活性分类为经典FOXO活性，具有推断的无活性PI3K通路。实际上，在不存在活性HER2-PI3K通路的情况下，这些癌症类型典型地更加可区分且缓慢地生长并通过ER通路来驱动。与之相反，在具有更侵袭性行为的乳腺癌亚型即luminalB、HER2和基底样乳腺癌亚型中，对FOXO无活性指示活性PI3K通路或FOXO活性的样品越来越多地分类为FOXO氧化应激活性。总之，在良好区分的缓慢生长的乳腺癌和前列腺癌中，FOXO通常在经典模式中有活性以控制细胞分裂，而在更侵袭性的癌症中FOXO通过PI3K通路激活来失活或在氧化应激模式中有活性。令人感兴趣地，氧化应激相关的FOXO活性实际上可以起作用以通过保护细胞免受通常导致细胞死亡的氧化应激损伤和刺激生长因子PI3K-AKT通路两者来支持肿瘤生长43。计算FOXO模型鉴定个体癌症组织样品中PI3K通路活性的用途计算模型的用途是评估个体癌症组织样品中的功能PI3K通路活性以支持选择针对ErbB生长因子信号传导通路例如HER2-PI3K通路和EGFR通路的靶向药物的决策和或监测应答并检测对抗选定药物的出现的抗性。使用评估FOXO活性的FOXO计算模型组合指示FOXO活性模式的氧化应激SOD2基因标志物，PI3K通路有活性的可能性可以使用略微简化的决策树从高度特异的基因表达数据得出图13B。在FOXO评分为有活性的情况下，SOD2的表达水平解释成根据PI3K调控的相对于氧化应激诱导的FOXO活性做出决策。如果FOXO活性是通过氧化应激引起的，则隐藏PI3K通路活性的基础信息，并且不能就PI3K通路活性方面正式地做出决策。然而，细胞氧化应激相关的FOXO活性时常如果不是总是与高等级癌症中的生长因子通路活性同时发生4、38。因而，在活性FOXO高SOD2存在时，存在PI3K通路为有活性的高可能性。将评分为FOXO无活性的或FOXO有活性的氧化应激的样品加起来提供了每个癌症亚型组内患者总数的指示，这些患者患有PI3K活性肿瘤并可能受益于PI3K通路抑制剂治疗。在低等级的LuminalA和较低Gleason评分的前列腺癌组中，由此计算的PI3K活性肿瘤的百分比接近于健康组织中所见的粗略地约10％，而在更高等级的乳腺癌中，这在基底样乳腺癌组中增加到高达四分之三。实际上，PI3K通路可能是癌症中最时常激活的通路。当在组织样品中FOXO预测为有活性并且SOD2的表达水平落在正常范围内时，互补的IHC染色可能对排除FOXO活性是通过癌症样品的健康组织细胞污染来引起的情况是必要的。考虑到此点，FOXO模型提供了一种用于确定肿瘤样品中功能PI3K通路活性的稳健方法。鉴定异常PI3K通路活性的突变原因的靶向基因组分析可以限制于推断出活性PI3K通路的患者。此方法期望改善旨在增加治疗功效的采用靶向ErbBPI3K-AKT-mTOR通路的药物的决策，并期望适用于许多不同的肿瘤类型。如药物开发期间药物应答的定量评估那样，监测治疗应答和耐药性例如在新佐剂或“机会窗口”设定中是另一种设想的应用。参考文献1.AshleyEA.Towardsprecisionmedicine.NatRevGenet2016；179：507-22.2.VogelsteinB，PapadopoulosN，VelculescuVE，ZhouS，DiazLA，Jr.，KinzlerKW.Cancergenomelandscapes.Science2013；3396127：1546-58.3.vandeStolpeA.Ontheoriginanddestinationofcancerstemcells：aconceptualevaluation.AmJCancerRes2013；31：107-16.4.HanahanD，WeinbergRA.Hallmarksofcancer：thenextgeneration.Cell2011；1445：646-74.5.FrumanDA，RommelC.PI3Kandcancer：lessons，challengesandopportunities.NatRevDrugDiscov2014；132：140-56.6.EngelmanJA.TargetingPI3Ksignallingincancer：opportunities，challengesandlimitations.NatRevCancer2009；98：550-62.7.ArnedosM，VicierC，LoiS，LefebvreC，MichielsS，BonnefoiH，etal.Precisionmedicineformetastaticbreastcancer-limitationsandsolutions.NaturereviewsClinicaloncology2015.8.RodonJ，DienstmannR，SerraV，TaberneroJ.DevelopmentofPI3Kinhibitors：lessonsleamedfromearlyclinicaltrials.NatRevClinOncol2013；103：143-53.9.KwiatkowskiDJ，WagleN.mTORInhibitorsinCancet：WhatCanWeLearnfromExceptionalResponses？EBioMedicine2015；21：2-4.10.VerhaeghW，VandeStolpeA.Knowledge-basedcomputationalmodels.Oncotarget2014；514：5196-7.11.VerhaeghW，vanOoijenH，IndaMA，HatzisP，VersteegR，SmidM，etal.Selectionofpersonalizedpatienttherapythroughtheuseofknowledge-basedcomputationalmodelsthatidentifytumor-drivingsignaltrahsductionpathways.CancerRes2014；7411：2936-45.12.EijkelenboomA，BurgeringBM.FOXOs：signallingintegratorsforhomeostasismaintenance.NatRevMolCellBiol2013；142：83-97.13.BrunetA，BonniA，ZigmondMJ，LinMZ，JuoP，HuLS，etal.AktpromotescellsurvivalbyphosphorylatingandinhibitingaForkheadtranscriptionfactor.Cell1999；966：857-68.14.KopsGJ，deRuiterND，DeVries-SmitsAM，PowellDR，BosJL，BurgeringBM.DirectcontroloftheForkheadtranscriptionfactorAFXbyproteinkinaseB.Nature1999；3986728：630-4.15.EijkelenboomA，MokryM，deWitE，SmitsLM，PoldermanPE，vanTriestMH，etal.Genome-wideanalysisofFOXO3mediatedtranscriptionregulationthroughRNApolymeraseIIprofiling.MolSystBiol2013；9：638.16.WebbAE，KundajeA，BrunetA.CharacterizationofthedirecttargetsofFOXOtranscriptionfactorsthroughoutevolution.AgingCell2016；154：673-85.17.DullT，ZuffereyR，KellyM，MandelRJ，NguyenM，TronoD，etal.Athird-generationlentivirusvectorwithaconditionalpackagingsystem.JVirol1998；7211：8463-71.18.MeerbreyKL，HuG，KesslerJD，RoartyK，LiMZ，FangJE，etal.ThepINDUCERlentiviraltoolkitforinducibleRNAinterferenceinvitroandinvivo.ProcNatlAcadSciUSA2011；1089：3665-70.19.HornsveldM，TenhagenM，vandeVenRA，Smit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权利要求：1.至少基于受试者的氧化应激状态、优选受试者的FOXO转录因子元件的氧化应激状态，推断受试者的PI3K细胞信号传导通路的活性的方法，包括：基于受试者的选自SOD2、BNIP3、MXI1、PCK1、PPARGC1A和CAT的一或多个基因的表达水平推断受试者的氧化应激状态，优选受试者的FOXO转录因子元件的氧化应激状态。2.权利要求1的方法，其中所述推断受试者的PI3K细胞信号传导通路的活性基于推断的受试者的氧化应激状态和受试者的FOXO转录因子元件的活性水平。3.权利要求1或2的方法，进一步包括确定受试者的所述一或多个基因的表达水平。4.权利要求1-3任一项的方法，其中所述推断受试者的氧化应激状态基于受试者的选自SOD2、BNIP3、MXI1、PCK1、PPARGC1A和CAT的至少4个、优选全部FOXO靶基因的表达水平。5.权利要求1-3任一项的方法，其中所述推断受试者的氧化应激状态是基于选自受试者的SOD2、BNIP3、MXI1和PCK1的两个或更多个、优选全部FOXO靶基因的表达水平。6.权利要求1-3任一项的方法，其中所述推断受试者的氧化应激状态基于受试者的选自SOD2、BNIP3、MXI1、PCK1、PPARGC1A和CAT的一个FOXO靶基因的表达水平。7.权利要求4或5的方法，其中当受试者的提取样品中SOD2和或BNIP3的表达水平与对照样品相比上调时和或当受试者的提取样品中选自MXI1、PCK1、PPARGC1A和CAT的一或多个靶基因的表达水平与对照样品相比下调时，推断是氧化应激状态。8.权利要求1-7任一项的方法，其中至少基于在受试者的提取样品中测量的选自如下一组中的一或多个、优选至少3个PI3K细胞信号传导通路的靶基因的表达水平确定受试者的FOXO转录因子元件的活性水平：AGRP、BCL2L11、BCL6、BNIP3、BTG1、CAT、CAVl、CCND1、CCND2、CCNG2、CDKN1A、CDKN1B、ESR1、FASLG、FBXO32、GADD45A、INSR、MXI1、NOS3、PCK1、POMC、PPARGC1A、PRDX3、RBL2、SOD2和TNFSF10。9.权利要求1-8任一项的方法，其中进一步至少基于在受试者的提取样品中测量的选自ATP8A1、C10orf10、CBLB、DDB1、DYRK2、ERBB3、EREG、EXT1、FGFR2、IGF1R、IGFBP1、IGFBP3、LGMN、PPM1D、SEMA3C、SEPP1、SESN1、SLC5A3、SMAD4和TLE4和或选自ATG14、BIRC5、IGFBP1、KLF2、KLF4、MYOD1、PDK4、RAG1、RAG2、SESN1、SIRT1、STK11和TXNIP的一或多个、优选至少3个PI3K细胞信号传导通路的靶基因的表达水平确定受试者的FOXO转录因子元件的活性水平。10.权利要求1-9任一项的方法，进一步包括：基于受试者的PI3K细胞信号传导通路的推断的活性确定受试者的PI3K细胞信号传导通路是否异常运行。11.权利要求10的方法，进一步包括：给受试者推荐处方纠正PI3K细胞信号传导通路的异常运行的药物，其中如果基于PI3K细胞信号传导通路的推断的活性确定受试者的PI3K细胞信号传导通路是异常运行的，进行所述推荐。12.权利要求1-11任一项的方法，其中所述方法用于指示受试者的癌症状态或癌前状态。13.权利要求1-12任一项的方法，其中所述方法用于如下活动的至少一种：基于受试者的PI3K细胞信号传导通路的推断的活性的诊断；基于受试者的PI3K细胞信号传导通路的推断的活性的预后；基于受试者的PI3K细胞信号传导通路的推断的活性的药物处方；基于受试者的PI3K细胞信号传导通路的推断的活性的药物功效预测；基于受试者的PI3K细胞信号传导通路的推断的活性的副作用预测；监测药物功效；药物开发；测定法开发；通路研究；癌症分期；基于受试者的PI3K细胞信号传导通路的推断的活性的临床试验受试者的招募；要进行的后续测试的选择；和伴随诊断测试的选择。14.一种计算机程序，其包含使得数字处理装置执行权利要求1-13任一项的方法的程序代码工具。

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