基于人工智能和大数据分析的药物筛选模型的搭建方法技术

本发明专利技术属于药物技术领域，尤其是一种基于人工智能和大数据分析的药物筛选模型的搭建方法,包括有搭建系统和实验记录系统，所述搭建系统利用含有类器官细胞特异性结合序列的报告系统载体，以具有组成型特定靶细的活性细胞为基础，构建成稳定的以特定靶细信号为靶点的高通量药物筛选细胞模型。本发明专利技术采用基于具有组成型类器官细胞活性的细胞系为策略，使报告系统本身在细胞中处于高度活化状态，无需使用外加刺激，得到的稳定细胞模型可直接用于化合物的筛选；不仅大大降低了筛选的成本，同时也使整个筛选流程从细胞培养到检测，缩短了筛选的周期，减少了操作步骤，提升系统稳定性、高效性及易用性，更适用于高通量药物筛选。更适用于高通量药物筛选。更适用于高通量药物筛选。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能和大数据分析的药物筛选模型的搭建方法


[0001]本专利技术涉及药物筛选
，特别涉及一种基于人工智能和大数据分析的药物筛选模型的搭建方法。

技术介绍

[0002]类器官（Organoid）是一种3D的细胞培养物，在结构以及功能上高度模拟人体器官，能够形成器官类似的空间结构并且分化出对应功能，具备细胞增殖分化、自我更新、自组装、可长期培养、遗传稳定性等特点，药物筛选指的是采用适当的方法，对可能作为药物使用的物质（采样）进行生物活性、药理作用及药用价值的评估过程。药物筛选是生化水平和细胞水平的筛选。药物筛选分为高通量与虚拟药物筛选两种。
[0003]筛选模型就是在药物筛选实验中所应用的药理实验模型，由于药物筛选要求实验方案有标准化和定量化的特征，因而在传统药理实验中常见的动物实验在药物筛选中较少应用，根据实验模型的不同，药物筛选可以分为生化水平的筛选和细胞水平的筛选。细胞水平的药物筛选是更接近生理条件的一种药物筛选模型，其模型是拟设计药物作用的类器官细胞，应用细胞培养技术获取所需细胞，将这些细胞与候选化合物相互作用，通过与生化水平筛选类似的检测技术测定化合物的作用能力，从而对化合物进行筛选。
[0004]筛选模型就是在药物筛选实验中所应用的药理实验模型，由于药物筛选要求实验方案有标准化和定量化的特征，因而在传统药理实验中常见的动物实验在药物筛选中较少应用，根据实验模型的不同，药物筛选可以分为生化水平的筛选和细胞水平的筛选。细胞水平的药物筛选是更接近生理条件的一种药物筛选模型，其模型是拟设计药物作用的类器官细胞，应用细胞培养技术获取所需细胞，将这些细胞与候选化合物相互作用，通过与生化水平筛选类似的检测技术测定化合物的作用能力，从而对化合物进行筛选。
[0005]当各种疾病产生时就会借助药物治疗，以舒缓和解决疾病带来的痛苦，但如何筛选活性的药物是医药界普遍关注的难题，一直以来研究者们试图寻找特异性好，副作用低的抑制剂，以最终用于临床，缓解和治疗数目庞大的相关患者；基于报告系统的高通量筛选方法虽已经出现并用于实践，取得了一定成效，但仍然有一些不可克服的缺点，比如需要外源刺激这样不仅步骤多，而且筛选成本也较高，也会使报告系统的不稳定性增加。

技术实现思路

[0006]针对现有技术存在的上述问题，本专利技术要解决的需要外源刺激类器官培养，而且筛选成本也较高，也会使报告系统的不稳定性增加的技术问题。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：一种基于人工智能和大数据分析的药物筛选模型的搭建方法，包括有搭建系统和实验记录系统，所述搭建系统利用含有类器官细胞特异性结合序列的报告系统载体，以具有组成型特定靶细的活性细胞为基础，构建成稳定的以特定靶细信号为靶点的高通量药物筛选细胞模型；所述报告系统载体是在含有荧光素酶报告基因的报告载体多克隆位点中插入包含有类器官细胞特异性结合序列
作为报告系统载体的响应序列，构建成的报告系统载体，所述搭建系统具体包括以下步骤：S1：类器官细胞模型的培养；S2：药物的配制；S3：转运浓度的筛选；S4：分组、给药与转运实验；S5：统计学分析；所述S1的步骤中，取人体组织在冰上剪碎，加入胶原酶重悬，摇床消化，过滤细胞，滤液加入DMEM/F12终止消化，离心，去除上清；取红细胞裂解液重悬细胞，离心，去除上清，加入DMEM/F12重悬，离心，去除上清；细胞计数，混合基质胶，滴于孔板孔正中，放置培养皿，凝固基质胶；每孔加入培养基，细胞培养箱培养；所述实验记录系统包括有实验人员信息录入模块、实验信息采集模块、信息转录模块、信息整理模块、信息处理模块、实验信息修改模块、整合与发送模块和数据库。
[0008]作为优选，所述实验人员信息录入模块用于对各实验人员进行信息录入，其中各实验人员分为实验人员和记录人员，所述实验信息采集模块分别与实验人员信息录入模块和信息转录模块连接，信息处理模块分别与信息整理模块和实验信息修改模块连接，数据库分别与信息整理模块和信息处理模块连接，实验信息修改模块和整合与发送模块连接；对实验人员的使命信息和操作步骤均进行记录，实验人员信息的记录可对知道实验操作的人员进行记录，防止实验信息外泄，实验步骤的记录便于对实验进行分析和整体，可对最后的实验步骤进行有效的整合，便于最终得出。
[0009]作为优选，所述S4的步骤中需要对配制的药物进行分组，利用实验信息采集模块对药物分组信息、给药信息和转运实验的记录转录至信息转录模块，将各实验人员在实验时间段内对应的实验信息进行整理，将各实验信息对应的实验记录转录为文本格式，进而获取各实验人员对应的实验文本信息，将各实验人员对应的实验文本信息、各实验人员姓名和各实验人员实验时间段发送至信息整理模块，所述信息整理模块将整理好的实验信息汇总在一起，通过实验数据处理类的软件对整理好的实验数据进行处理，通过得到分析好的实验数据与所需药物进行对比，判断出所配制出来的药物的不足之处，所述实验信息修改模块用于修改经过分析的实验操作和步骤，让实验人员根据分析后的实验数据进行修改实验步骤，然后将修改后的实验步骤通过整合发送模块至数据库，即可对实验数据进行整理收集。
[0010]作为优选，所述培养基包括有基质胶和与所述基质胶相混合的细胞悬液；所述基质胶与所述细胞悬液的体积比为(3～4):(5～10)，所述细胞悬液中包含来源于细胞系的细胞，所述细胞附着于所述基质胶的表面和内部；并且，所述细胞悬液中，所述来源于细胞系的细胞含量为80
‑
1600个/100μl。
[0011]作为优选，将所述细胞悬液利用孔径为40
‑
100μm的收集滤网进行过滤，并利用细胞团收集液反向冲洗所述收集滤网，以便获取所述肿瘤细胞团。
[0012]作为优选，所述S2的步骤中，药物配制成多个浓度梯度，然后将类器官模型给予不同浓度梯度下的药物刺激，并在不同时间点收集类器官样本，观察其形态学变化并检测对应器官的功能指标。
[0013]作为优选，取对数生长期类器官细胞体外培养，分为生理盐水组0.009g
·
mL
‑
1和
NaCl不同浓度梯度组：分别为0.012、0.015、0.018、0.021、0.024、0.027、0.030、0.033、0.036g
·
mL
‑
1共9个浓度梯度，取相应浓度NaCl药液孵育类器官细胞3～10小时，MTT法检测细胞存活率，确定研究NaCl转运的最佳NaCl孵育浓度。
[0014]作为优选，所述将类器官模型进行药物处理，还包括：将类器官模型给予0.1％DMSO处理作为空白对照，在不同时间点收集该空白对照的类器官样本，观察形态学变化并检测器官的功能指标；利用空白对照，可观察不同浓度梯度的烟雾和不同浓度的NaCl浓度对类器官细胞培养的效果，效果对比更加明显。
[0015]相对于现有技术，本专利技术至少具有如下优点：1.本专利技术通过采用基于具有组成型类器官细胞活性的细胞系为策略，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能和大数据分析的药物筛选模型的搭建方法，包括有搭建系统和实验记录系统，其特征在于，所述搭建系统利用含有类器官细胞特异性结合序列的报告系统载体，以具有组成型特定靶细的活性细胞为基础，构建成稳定的以特定靶细信号为靶点的高通量药物筛选细胞模型；所述报告系统载体是在含有荧光素酶报告基因的报告载体多克隆位点中插入包含有类器官细胞特异性结合序列作为报告系统载体的响应序列，构建成的报告系统载体，所述搭建系统具体包括以下步骤：S1：类器官细胞模型的培养；S2：药物的配制；S3：转运浓度的筛选；S4：分组、给药与转运实验；S5：统计学分析；所述S1的步骤中，取人体组织在冰上剪碎，加入胶原酶重悬，摇床消化，过滤细胞，滤液加入DMEM/F12终止消化，离心，去除上清；取红细胞裂解液重悬细胞，离心，去除上清，加入DMEM/F12重悬，离心，去除上清；细胞计数，混合基质胶，滴于孔板孔正中，放置培养皿，凝固基质胶；每孔加入培养基，细胞培养箱培养；所述实验记录系统包括有实验人员信息录入模块、实验信息采集模块、信息转录模块、信息整理模块、信息处理模块、实验信息修改模块、整合与发送模块和数据库。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能和大数据分析的药物筛选模型的搭建方法，其特征在于，所述实验人员信息录入模块用于对各实验人员进行信息录入，其中各实验人员分为实验人员和记录人员，所述实验信息采集模块分别与实验人员信息录入模块和信息转录模块连接，信息处理模块分别与信息整理模块和实验信息修改模块连接，数据库分别与信息整理模块和信息处理模块连接，实验信息修改模块和整合与发送模块连接。3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能和大数据分析的药物筛选模型的搭建方法，其特征在于，所述S4的步骤中需要对配制的药物进行分组，利用实验信息采集模块对药物分组信息、给药信息和转运实验的记录转录至信息转录模块，将各实验人员在实验时间段内对应的实验信息进行整理，将各实验信息对应的实验记录转录为文本格式，进而获取各实验人员对应的实验文本信息，将各实验人员对应的实验文本信息、各实验人员姓名和各实验人员实验时间段发送至信息整理模块，所述信息整理模块将整理好的实验信息汇总在一起，通过实验数据处理类的软件对整理好的实验数据进行处理，通过得到分析好的实...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宇赫，张丽媛，马骁骅，胡建鸿，刘胜男，
申请(专利权)人：杭州海兰时生物科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：