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申请/专利权人：揭阳市人民医院

摘要：本发明公开了一种用于预测非化疗药物诱发粒细胞缺乏症的毒性预测模型，该毒性预测模型以待测药物的最佳分子描述符组合作为输入信息，输入至训练好的BalancedBaggingClassifier结合基分类器梯度提升决策树的集成模型中，进而得到待测药物的毒性预测结果。所述毒性预测模型能够准确预测非化疗药物诱发的粒细胞缺乏症毒性，降低新药研发中针对粒细胞缺乏症的不良反应风险，降低研发成本，加速研发进程；并且该毒性预测模型能够评估现有非化疗药物、新上市未知不良反应药物或临床前研究临床研究化合物引发粒细胞缺乏症的风险，为临床医生提供用药警示，有助于提高患者用药安全性，提升医疗质量和患者生活质量。

主权项：1.一种用于预测非化疗药物诱发粒细胞缺乏症的毒性预测模型，其特征在于，所述毒性预测模型以待测药物的最佳分子描述符组合作为输入信息，输入至训练好的BalancedBaggingClassifier结合基分类器梯度提升决策树的集成模型中，训练好的BalancedBaggingClassifier结合基分类器梯度提升决策树的集成模型输出待测药物的毒性标签；所述毒性标签的值为0或1；所述待测药物的毒性标签为0时，待测药物不具有诱发粒细胞缺乏症的毒性；毒性标签为1时，待测药物具有诱发粒细胞缺乏症的毒性；所述待测药物为非化疗药物；所述待测药物的最佳分子描述符组合的获取方法为：获取待测药物的化学结构式并进行预处理，得到预处理后的待测药物的化学结构式，并计算待测药物的分子描述符，删除待测药物的分子描述符中的空值，接着进行标准化处理，得到标准化处理的待测药物的分子描述符；删除标准化处理的待测药物的分子描述符中方差为0的分子描述符，计算标准化处理的待测药物的分子描述符中每两个分子描述符之间的相关性，删除相关性＞0.9的两个分子描述符中的一个，得到待测药物的最佳分子描述符组合；所述预处理为强碱质子化、强酸去质子化、去除无机反离子以及添加显式氢离子；所述训练好的BalancedBaggingClassifier结合基分类器梯度提升决策树的集成模型为使用含有阳性数据和阴性数据的训练集进行训练的BalancedBaggingClassifier结合基分类器梯度提升决策树的集成模型；所述阳性数据为能够导致粒细胞缺乏症的非化疗药物，所述阴性数据为在SIDER数据库中剔除粒细胞缺乏症相关药物后的非化疗药物。

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百度查询： 揭阳市人民医院 一种用于预测非化疗药物诱发粒细胞缺乏症的毒性预测模型及其应用