买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜广西安仁欣生物科技有限公司;上海海洋大学申请的专利基于通路活性及弹性网的癌症药物敏感性预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112599207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011539984.2，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于通路活性及弹性网的癌症药物敏感性预测方法是由秦玉芳;高冲;陈明;宋春晖;孙浩设计研发完成，并于2020-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于通路活性及弹性网的癌症药物敏感性预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于通路活性及弹性网的癌症药物敏感性预测方法，首先，在基因表达矩阵中，选择每一个通路网络中和其他基因连接紧密的关键基因表达值并计算分析，得到每一个通路活性向量，然后把所有的通路活性向量合并为矩阵；把每个药物的分子描述作为该药物化学特征矩阵和通路活性特征矩阵合并成新的特征矩阵；最后，使用弹性网对24种药物的特征矩阵进行训练并优化参数，使用均方误差作为评价标准；发明能够有效预测出每种药物的敏感性水平和其生物标志物，在大多数药物上具有更高的精度，可以帮助临床实验减少时间和金钱成本，从而进行有效的预测药物反应；本发明的方法能够从多维度特征学习抗癌药物的潜在关系，具有更好的生物学解释。

本发明授权基于通路活性及弹性网的癌症药物敏感性预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于通路活性及弹性网的癌症药物敏感性预测方法，其特征在于：其包括如下步骤：S1：获取癌症细胞系的基因表达特征数据和抗癌药物的化学特征数据；S2：利用通路数据库得到每个通路中的基因间相互作用网络表，从该网络表中选择和癌症细胞系的基因表达特征数据基因连接紧密的关键基因；S3：计算每一个通路的通路活性向量，合并所有通路活性向量得到通路活性特征矩阵；S4：将步骤S1的抗癌药物的化学特征数据整合为药物化学特征矩阵，将所述药物化学特征矩阵和步骤S3的通路活性特征矩阵连接合并,得到包含癌症细胞系特征和药物化学特征的新矩阵；S5：构建基于步骤S1-S4的预测抗癌药物敏感性的弹性网模型，把包含癌症细胞系特征和药物化学特征的新矩阵作为特征张量输入模型中进行训练与预测,同时验证模型的再现性；步骤S1中,从互联网搜集整合癌症细胞系的基因表达特征数据和抗癌药物的化学特征数据，从癌症细胞系的多维度特征中学习抗癌药物的敏感性水平，形成药物的化学特征二维张量和基因表达特征二维张量，同时从通路数据库下载通路基因互作网络数据；步骤S2中，标准化癌症细胞系基因表达特征二维张量和抗癌药物化学特征二维张量，选择通路中基因互作网络度较高的基因作为关键基因，并取这些基因在基因表达量的均值方差；步骤S3中，根据基因表达量的均值方差活性向量合并通路活性向量，得到通路活性特征矩阵，具体为：根据步骤S1的所有通路数据，将步骤S2的每一通路中所有关键基因在癌症细胞系样本中表达量的均值方差活性向量合并成通路活性向量，其中，每个通路活性向量是该通路互作网络表中关键基因在基因表达矩阵中表达量的均值方差，合并所有通路后的通路活性矩阵中的特征变为通路；步骤S5中，整合步骤S2-S4中构建的弹性网模型，将包含癌症细胞系特征和药物化学特征的新矩阵作为模型输入值，将药物敏感性水平作为模型输出值，根据均方误差来调试优化模型的参数，进行训练与验证。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广西安仁欣生物科技有限公司;上海海洋大学，其通讯地址为：530000 广西壮族自治区南宁市高新大道东段25号南宁市科技企业孵化基地孵化大楼五楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。