一种基于多药编码的患者个性化药物定位的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于多药编码的患者个性化药物定位方法和装置，包括：将目标患者的基因表达谱输入患者多药模型的共享编码器中，得到所述基因表达谱的共享隐空间表示；利用所述共享隐空间表示、每一个候选药物的药物表示和患者多药模型的共享预测器，预测所述目标患者使用每一个所述候选药物的药效；基于所述药效，对所述目标患者进行个性化药物定位。本发明专利技术构建了能对细胞系基因表达谱和患者基因表达谱进行对齐表示的共享编码器，在此基础上构建了包含共享编码器以及共享预测器的患者多药模型，从而利用患者多药模型为患者定位最适合的药物或潜在药物分子，同时提升所定位药物对特定患者亚群的疗效。对特定患者亚群的疗效。对特定患者亚群的疗效。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多药编码的患者个性化药物定位的方法和装置


[0001]本专利技术涉及临床医学药物开发
，尤其涉及一种基于多药编码的患者个性化药物定位的方法和装置。

技术介绍

[0002]药物重定位是指挖掘已有药物新适应症的技术。因为已有药物使用安全、风险明确且具有丰富的体内外研究及临床应用资料，因此相比于新药研发，药物重定位在缩减研发周期、成本和风险方面更具优势。
[0003]个性化药物定位是药物重定位中的一个分支，主要为患者个性化定制最合适的已有药物。目前个性化药物定位大多聚焦在细胞系层面上，而众所周知细胞系与患者在基因表达上有着本质差异，基于细胞系得到的个性化药物定位结果不能真正用于患者。为此，亟需将个性化药物定位的探索应用从细胞系层面过渡到患者层面。
[0004]细胞系个性化药物定位主要通过细胞系单药模型(Cell line SDL)或细胞系多药模型(Cell line MDL)来实现。学者认为利用细胞系单药模型(Cell line SDL)衍化出患者单药模型(Patient SDL)或者细胞系多药模型(Cell line MDL)衍化出患者多药模型(Patient MDL)可能是实现上述目的的有效途径。然而，患者单药模型(Patient SDL)虽比较容易实现，但是它是针对单个药物建模的，患者使用不同药物的药效不具备可比性，无法为患者个性化定制最合适的药物，与初衷相违背，因此大部分学者将目光聚焦到患者多药模型(Patient MDL)上。
[0005]然而，截止现在患者多药模型(Patient MDL)仍未被提出。

技术实现思路

[0006]为解决上述问题，本专利技术提供一种基于多药编码的患者个性化药物定位的方法和装置，设计了能对细胞系基因表达谱和患者基因表达谱进行对齐表示的共享编码器，并利用共享编码器以及共享预测器构建患者多药模型，从而利用患者多药模型为患者定位最适合的药物或潜在药物分子，同时提升所定位药物对特定患者亚群的疗效。
[0007]第一方面，本专利技术提供一种基于多药编码的患者个性化药物定位方法，所述方法包括：
[0008]将目标患者的基因表达谱输入患者多药模型的共享编码器中，得到所述基因表达谱的共享隐空间表示；
[0009]利用所述共享隐空间表示、每一个候选药物的药物表示和患者多药模型的共享预测器，预测所述目标患者使用每一个所述候选药物的药效；
[0010]基于所述药效，对所述目标患者进行个性化药物定位。
[0011]根据本专利技术提供的一种基于多药编码的患者个性化药物定位方法，所述共享编码器，是利用包含细胞系基因表达谱和患者基因表达谱的基因表达谱数据集预训练得到，用于实现细胞系基因表达谱和患者基因表达谱的对齐表示。
[0012]根据本专利技术提供的一种基于多药编码的患者个性化药物定位方法，所述共享编码器是利用基因表达谱数据集预训练得到，包括：
[0013]步骤1：构建包含第一共享编码器和共享解码器的自编码网络；
[0014]步骤2：将每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱输入所述第一共享编码器中，得到每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱的共享隐空间表示；
[0015]步骤3：将每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱的共享隐空间表示输入共享解码器中，以重构每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱；
[0016]步骤4：基于每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱的重构结果，确定自编码损失；
[0017]步骤5：利用所述自编码损失优化所述自编码网络；
[0018]步骤6：在所述自编码网络收敛的情况下，将所述第一共享编码器作为所述共享编码器输出，否则返回步骤2。
[0019]根据本专利技术提供的一种基于多药编码的患者个性化药物定位方法，所述步骤4，包括：
[0020]基于每一个细胞系基因表达谱及其重构结果之间的重构损失以及每一个所述患者基因表达谱及其重构结果之间的重构损失，确定所述自编码网络的总重构损失；
[0021]将所述总重构损失作为所述自编码损失；
[0022]或者
[0023]计算细胞系基因表达谱的共享隐空间表示与患者基因表达谱的共享隐空间表示之间的分布距离损失；
[0024]将所述总重构损失和所述分布距离损失的加权和作为所述自编码损失。
[0025]根据本专利技术提供的一种基于多药编码的患者个性化药物定位方法，所述共享编码器是利用基因表达谱数据集预训练得到，包括：
[0026]步骤I：构建包含细胞系私有编码器、患者私有编码器、第一共享编码器和共享解码器的自编码网络；
[0027]步骤II：将每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱输入所述细胞系私有编码器/所述患者私有编码器中，得到每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱的私有隐空间表示；
[0028]步骤III：将每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱输入所述第一共享编码器中，得到每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱的共享隐空间表示；
[0029]步骤IIIV：每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱的私有隐空间表示和共享隐空间表示的加和作为每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱的综合隐空间表示；
[0030]步骤V：将每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱的综合隐空间表示输入共享解码器中，以重构每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱；
[0031]步骤VI：基于每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱的重构结果，确定自编码损失；
[0032]步骤VII：利用自编码损失优化所述自编码网络；
[0033]步骤VIII：在所述自编码网络收敛的情况下，将所述第一共享编码器作为所述共
享编码器输出，否则返回步骤II。
[0034]根据本专利技术提供的一种基于多药编码的患者个性化药物定位方法，所述步骤VI，包括：
[0035]基于每一个细胞系基因表达谱的私有隐空间表示和共享隐空间表示之间的正交损失以及每一个所述患者基因表达谱的私有隐空间表示和共享隐空间表示之间的正交损失，确定所述自编码网络的总正交损失；
[0036]将所述自编码网络的总重构损失和所述正交损失的加权和作为所述自编码损失；
[0037]或者，将所述自编码网络的总重构损失、所述正交损失以及细胞系基因表达谱的共享隐空间表示与患者基因表达谱的共享隐空间表示之间的分布距离损失的加权和作为所述自编码损失；
[0038]或者，将所述自编码网络的总重构损失、所述正交损失以及细胞系基因表达谱的综合隐空间表示与患者基因表达谱的综合隐空间表示之间的分布距离损失的加权和作为所述自编码损失。
[0039]根据本专利技术提供的一种基于多药编码的患者个性化药物定位方法，所述药效表征有效程度，取值在0～1之间；所述利用所述共享隐空间表示、每一个候选药物的药物表示和共享预测器，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多药编码的患者个性化药物定位方法，其特征在于，所述方法包括：将目标患者的基因表达谱输入患者多药模型的共享编码器中，得到所述基因表达谱的共享隐空间表示；利用所述共享隐空间表示、每一个候选药物的药物表示和患者多药模型的共享预测器，预测所述目标患者使用每一个所述候选药物的药效；基于所述药效，对所述目标患者进行个性化药物定位。2.根据权利要求1所述的基于多药编码的患者个性化药物定位方法，其特征在于，所述共享编码器，是利用包含细胞系基因表达谱和患者基因表达谱的基因表达谱数据集预训练得到，所述共享编码器用于实现细胞系基因表达谱和患者基因表达谱的对齐表示。3.根据权利要求2所述的基于多药编码的患者个性化药物定位方法，其特征在于，所述共享编码器是利用基因表达谱数据集预训练得到，包括：步骤1：构建包含第一共享编码器和共享解码器的自编码网络；步骤2：将每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱输入所述第一共享编码器中，得到每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱的共享隐空间表示；步骤3：将每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱的共享隐空间表示输入共享解码器中，以重构每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱；步骤4：基于每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱的重构结果，确定自编码损失；步骤5：利用所述自编码损失优化所述自编码网络；步骤6：在所述自编码网络收敛的情况下，将所述第一共享编码器作为所述共享编码器输出，否则返回步骤2。4.根据权利要求3所述的基于多药编码的患者个性化药物定位方法，其特征在于，所述步骤4，包括：基于每一个细胞系基因表达谱及其重构结果之间的重构损失以及每一个所述患者基因表达谱及其重构结果之间的重构损失，确定所述自编码网络的总重构损失；将所述总重构损失作为所述自编码损失；或者，计算细胞系基因表达谱的共享隐空间表示与患者基因表达谱的共享隐空间表示之间的分布距离损失；将所述总重构损失和所述分布距离损失的加权和作为所述自编码损失。5.根据权利要求2所述的基于多药编码的患者个性化药物定位方法，其特征在于，所述共享编码器是利用基因表达谱数据集预训练得到，包括：步骤I：构建包含细胞系私有编码器、患者私有编码器、第一共享编码器和共享解码器的自编码网络；步骤II：将每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱输入所述细胞系私有编码器/所述患者私有编码器中，得到每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱的私有隐空间表示；步骤III：将每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱输入所述第一共享编码器中，得到每一个所述细胞系基因表达谱/所述患者基因表达谱的共享隐空间表示；
步骤IIIV：每一个所述细胞系基因表达谱/所...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂再清，吴俣帅，黄婷婷，马维英，张亚勤，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：