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基于分子结构及基因表达的药物IC50深度学习模型预测方法

基本信息

申请号 CN202210275508.7 申请日 -
公开（公告）号 CN114373550A 公开（公告）日 2022-04-19
申请公布号 CN114373550A 申请公布日 2022-04-19
分类号 G16H50/50（2018.01）I;G16H20/10（2018.01）I;G16B50/30（2019.01）I;G16B20/20（2019.01）I;G06Q10/04（2012.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06K9/62（2022.01）I 分类 物理
发明人 季序我;彭鑫鑫;余丹阳 申请（专利权）人 北京普康瑞仁医学检验所有限公司
代理机构 北京动力号知识产权代理有限公司 代理人 董钢
地址 100085北京市海淀区上地三街9号D座7层D802
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开一种基于分子结构及基因表达的药物IC50深度学习模型预测方法，包括：建立预测药物在不同细胞系中的IC50的深度学习模型；基于深度学习模型进行药物在不同细胞系中的IC50的预测。还公开了预测系统、电子设备及计算机可读存储介质，使用语法变异自动编码器编码药物的化学分子式与使用变异自动编码器编码细胞系表达数据，通过神经网络的方法预测药物在不同细胞系中的IC50，可以直接通过药物的分子信息，预测出药物在不同种类癌症细胞系中IC50的值，可以一定程度上减少临床前开发的资金与时间投入。将模型运用在患者中，可以帮助筛选出药物的适用人群，减少不必要的临床实验，进而提高临床实验的成功率。