一种肿瘤靶向药物推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及药物推荐领域，尤其是一种肿瘤靶向药物推荐方法及系统，本方法包括如下步骤：提供患者的基因表达信息；利用所述基因表达信息得到癌细胞比率；通过所述癌细胞比率确定目标基因；提供数据库，所述数据库包括靶向药物信息；利用所述数据库生成靶向药物与原癌基因的关联模型；优化所述关联模型；利用优化后的所述关联模型，结合所述目标基因获得靶向药物推荐信息；整合所述靶向药物推荐信息获得靶向药物推荐表。本方法将患者自身的基因表达信息作为基础，通过计算获得癌细胞比率进而确定目标基因，再通过目标基因与当下的靶向药物的精准匹配，能够在无法获取癌变组织活体样本的情况下，精准判定并推荐出针对患者个体化病情的最适肿瘤靶向药物。情的最适肿瘤靶向药物。情的最适肿瘤靶向药物。

【技术实现步骤摘要】
一种肿瘤靶向药物推荐方法及系统


[0001]本专利技术涉及药物推荐领域，尤其是一种肿瘤靶向药物推荐方法及系统。

技术介绍

[0002]癌症作为目前对于人类健康威胁最为严重的疾病之一，众多的医务工作者们都在想方设法将这一问题攻克。目前临床上对于肿瘤的治疗方式主要有手术、放疗、化疗等，但由于肿瘤发病机制复杂，个体差异因素大，所以治疗效果也因人而异，整体效果不容乐观。近年来，随着“靶向药物”技术的进步，越来越多的病人开始从中获益，不仅有效地延长了整体生存期，生活质量也得到了明显的改善。而这几年，随着“精准医疗”的概念被越来越多的倡导，以基因检测技术为指导的使用靶向药物的治疗方式正在被更多的临床医生所接受和使用，并为患者带去更合适的治疗方式以及更好的治疗效果。
[0003]肾盂癌(Renal pelvis carcinoma，RPC)是指发生于肾盂部位的恶性肿瘤，在泌尿系统肿瘤中发病率相对较低，占所有尿路上皮肿瘤的10％左右。由于肾盂位置较深，所以很难在术前进行活体检查，因此CT尿路成像(CTU rography，CTU)已成为术前临床医生确诊肾盂癌患者最重要的依据。对于术前诊断为肾盂癌的患者，将会进行肾输尿管切除术(Radical Nephroureterectomy，RNU)并给予术后辅助化疗。另一方面，目前许多医生提倡对于身体情况允许的患者使用新辅助化疗疗法，即在术前对患者进行化疗处理，然后根据具体情况决定维持治疗或继而进行手术。总体来讲，无论是手术还是化疗，都会对患者身体造成较大创伤或非特异性损伤，并且由于肾盂位置较深，也无法取出肿瘤样本进行活体检查。因此，如何在无法获取肿瘤活体样本的情况下，精准判定出适合患者个体化病情的肿瘤靶向药物是当前肾盂癌治疗中难以解决的问题。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中存在的问题，第一方面，本专利技术提供了一种肿瘤靶向药物推荐方法，包括如下步骤：提供患者的基因表达信息，所述基因表达信息包括基因表达数据和基因表达类别，所述基因表达数据包括不同的原癌基因及其表达值；利用所述基因表达信息得到癌细胞比率；通过所述癌细胞比率确定目标基因；提供数据库，所述数据库包括靶向药物信息；利用所述数据库生成靶向药物与原癌基因的关联模型；优化所述关联模型；利用优化后的所述关联模型，结合所述目标基因获得靶向药物推荐信息，所述靶向药物推荐信息包括所述靶向药物的推荐强度；整合所述靶向药物推荐信息获得靶向药物推荐表。本方法将肾盂癌患者自身的基因表达信息作为基础，通过计算获得癌细胞比率进而确定目标基因，再通过目标基因与当下的靶向药物的精准匹配，能够在无法获取癌变组织活体样本的情况下，精准判定并推荐出适合肾盂癌患者个体化病情的肿瘤靶向药物。同时，本方法不仅适用于肾盂癌的无创检查，也可为其它无法或较难活检的癌种的术前新辅助疗法的探索提供参考和依据。
[0005]可选地，所述利用所述基因表达信息得到癌细胞比率，包括如下步骤：在不同的所
述原癌基因的基因表达数据中随机选取N个数据作为初始中心点；将所述基因表达数据与所述初始中心点进行比较；根据比较的结果，结合所述基因表达类别，将所述基因表达数据分为过度表达组和正常表达组；分别利用在所述过度表达组和所述正常表达组中的所述基因表达数据，通过求取均值重新定义初始中心；利用重新定义的初始中心，结合所述基因表达数据再次对所述基因表达数据进行分类，获得唯一满足误差阈值的所述原癌基因的过度表达组N1和正常表达组N2；通过所述过度表达组N1和所述正常表达组N2，获得由所述原癌基因致使的癌细胞比率。本方法以同一终止条件筛选出不同原癌基因的过度表达组N1和正常表达组N2，提升了计算效率。
[0006]可选地，所述误差阈值满足如下公式：
[0007][0008]其中，i＝1,2；K＝2，K表示分类表达的分类数目，即过度表达组N1和正常表达组N2；μ
i
表示N
i
中所述基因表达数据的均值；σ表示所述基因表达数据的标准差。
[0009]可选地，所述癌细胞比率满足如下公式：
[0010][0011]其中，η表示所述癌细胞比率，Num(N2)表示所述过度表达组N2的组别中的细胞数目，Num(N1+N2)表示所述正常表达组N1和所述过度表达组N2中细胞数目总和。
[0012]可选地，所述利用所述数据库生成靶向药物与原癌基因的关联模型，包括如下步骤：从所述数据库中提取特征词；定义关联属性，所述关联属性包括靶向药物的名称、靶基因和药理作用方式；利用所述关联属性分类并标记所述特征词；设计统一化规则；利用所述统一化规则对分类后的所述特征词进行统一化；依据统一化后的所述特征词和所述关联属性构建关联结构；设定筛选条件；利用所述关联结构，结合所述筛选条件生成关联模型。本方法利用包括有靶向药物信息的数据库，通过提取特征值生成关联模型，从而精准地得到靶基因过度表达时对应的靶向药物。
[0013]可选地，所述关联结构包括：A
t
+B+C
i
，其中，A表示癌症类型，t＝1,2,
…
,n，不同角标t对应着不同的所述癌症类型，B表示目标基因，C
i
表示针对A
t
的靶向药物，i＝1,2,
…
,n，不同角标i对应着不同的所述靶向药物。
[0014]可选地，所述筛选条件包括：所述癌症类型A是由于所述目标基因B过度表达导致；所述靶向药物C用于抑制所述目标基因B过度表达所导致的非生理活性。通过设定筛选条件从而针对性地获得药用机理为抑制基因过度表达所导致的非生理活性的靶向药物。
[0015]可选地，所述关联模型包括：A
t
+B
’
+C
′
i
和A
t
+B
’
+NA，其中， A表示癌症类型，t＝1,2,
…
,n，不同角标t对应着不同的所述癌症类型，B
’
表示过度表达的目标基因；C
′
i
表示抑制所述目标基因B过度表达所导致的非生理活性的靶向药物，i＝1,2,
…
,n，不同角标i对应着不同的所述靶向药物，NA表示针对于目标基因B过度表达没有对应的靶向药物。
[0016]可选地，所述优化所述关联模型，包括如下步骤：统计所述特征词的词频；利用所述词频设计所述统一化规则；所述统一化规则包括：当不同的特征词代表相同含义时，提取词频最高的特征词作为统一化后的特征词；将剩余特征词映射为词频最高的所述特征词。通过规整特征词消除了相同含义的特征词的表达多样性，降低错误匹配概率，从而缩减整体运算的误差并优化关联模型，使得本方法更具实用性。
[0017]可选地，所述利用优化后的所述关联模型，结合所述目标基因获得靶向药物推荐信息，包括如下步骤：通过所述统一化规则获得特征词相似度；结合所述特征词相似度，将所述目标基因统一化；利用统一化后的所述目标基因，通过所述关联模型匹配本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种肿瘤靶向药物推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：提供患者的基因表达信息，所述基因表达信息包括基因表达数据和基因表达类别，所述基因表达数据包括不同的原癌基因及其表达值；利用所述基因表达信息得到癌细胞比率；通过所述癌细胞比率确定目标基因；提供数据库，所述数据库包括靶向药物信息；利用所述数据库生成靶向药物与原癌基因的关联模型，所述原癌基因包括所述目标基因；优化所述关联模型；利用优化后的所述关联模型，结合所述目标基因获得靶向药物推荐信息，所述靶向药物推荐信息包括所述靶向药物的推荐强度；整合所述靶向药物推荐信息获得靶向药物推荐表。2.根据权利要求1所述的一种肿瘤靶向药物推荐方法，其特征在于，所述利用所述基因表达信息得到癌细胞比率，包括如下步骤：在不同的所述原癌基因的基因表达数据中随机选取N个数据作为初始中心点；将所述基因表达数据与所述初始中心点进行比较；根据比较的结果，结合所述基因表达类别，将所述基因表达数据分为过度表达组和正常表达组；分别利用在所述过度表达组和所述正常表达组中的所述基因表达数据，通过求取均值重新定义初始中心；利用重新定义的初始中心，结合所述基因表达数据再次对所述基因表达数据进行分类，获得唯一满足误差阈值的所述原癌基因的过度表达组N1和正常表达组N2；通过所述过度表达组N1和所述正常表达组N2，获得由所述原癌基因致使的癌细胞比率。3.根据权利要求2所述的一种肿瘤靶向药物推荐方法，其特征在于，所述误差阈值满足如下公式：其中，i＝1，2；K＝2，K表示分类表达的分类数目，即过度表达组N1和正常表达组N2；μ
i
表示N
i
中所述基因表达数据的均值；σ表示所述基因表达数据的标准差。4.根据权利要求2所述的一种肿瘤靶向药物推荐方法，其特征在于，所述癌细胞比率满足如下公式：其中，η表示所述癌细胞比率，Num(N2)表示所述过度表达组N2的组别中的细胞数目，Num(N1+N2)表示所述正常表达组N1和所述过度表达组N2中细胞数目总和。5.根据权利要求1所述的一种肿瘤靶向药物推荐方法，其特征在于，所述利用所述数据库生成靶向药物与原癌基因的关联模型，包括如下步骤：从所述数据库中提取特征词；定义关联属性，所述关联属性包括靶向药物的名称、靶基因和药理作用方式；利用所述关联属性分类并标记所述特征词；
设计统一化...

【专利技术属性】
技术研发人员：王升，董轲，刘欣阳，张惠中，王会平，王琳，陈俊霖，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军军医大学，
类型：发明
国别省市：