[发明专利]一种基于深度学习的协同抗肿瘤多药组合效果预测方法在审
| 申请号： | 202010053045.0 | 申请日： | 2020-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN111223577A | 公开（公告）日： | 2020-06-02 |
| 发明（设计）人： | 冯春来;陈恒巍;季薇;芮蒙杰 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G16H70/40 | 分类号： | G16H70/40;G16H20/10;G16B20/00;G16B25/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习算法和药物基因组学的协同抗肿瘤多药组合效果的预测方法，包括以下步骤：(1)大规模药物基因组学数据挖掘与预处理；(2)不同特征信息的有效整合及建模样本的构建；(3)基于大规模样本数据及深度学习算法构建协同抗肿瘤多药组合预测模型；(4)模型的参数优化与性能提升。本方法将人工智能深度学习算法与药物基因组学有效结合，克服了传统协同药物组合预测方法仅能用于两两药物之间协同作用预测的局限性，实现了能够通过基因水平针对不同肿瘤细胞筛选出特定的协同抗肿瘤多药组合，从而为解决肿瘤耐药性问题提供理论基础与技术支撑，进一步为临床肿瘤治疗提供更多有效的治疗方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 协同 肿瘤 组合 效果 预测 方法 | ||
【主权项】：
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