【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物医学信息，特别涉及一种基于临床多组学数据预测肺腺癌药物治疗响应的方法。
技术介绍
1、肺腺癌是一种常见的肺癌亚型，对患者的健康和生存产生了重大影响。传统的肺腺癌治疗方法包括手术切除、放射治疗和化学治疗等。然而，这些治疗方法存在一些局限性，如手术切除的可行性受限、放射治疗的副作用和化学治疗的耐药性。因此，寻找新的肺腺癌治疗方法是迫切需要的。靶向治疗是一种基于肿瘤细胞的分子特征进行治疗的策略，通过抑制特定的癌症相关信号通路来阻断肿瘤生长。例如，针对表皮生长因子受体(egfr)突变的肺腺癌患者，egfr抑制剂已成为一线治疗的重要选择。此外，免疫治疗也在肺腺癌治疗中显示出潜力，通过激活患者自身的免疫系统来抑制肿瘤生长和扩散。然而，尽管这些药物治疗方法的出现带来了希望，但仍然存在一些挑战。一方面，肺腺癌具有异质性和复杂性，不同患者之间存在着基因变异和分子特征的差异，导致对药物的反应不同。另一方面，药物治疗的副作用和耐药性也是制约其疗效的因素。
2、机器学习可以用于肺腺癌的诊断和预测。通过分析医学影像数据，机器学习算法可以学习肺腺癌的特征模式，并帮助医生进行准确的诊断。此外，机器学习还可以基于临床和分子数据，建立预测模型来评估患者的预后和治疗反应，机器学习在药物研发和个体化治疗方面也发挥着重要作用，通过分析大规模的生物信息学数据，如基因组学和转录组学数据，机器学习可以揭示肺腺癌的分子机制和潜在的治疗靶点。
技术实现思路
1、本专利技术主要涉及用于预测肺腺癌药物治疗
2、本专利技术具体包括：
3、一种基于临床多组学数据预测肺腺癌药物治疗响应的方法。具体地，通过机器学习算法构建了一个肺腺癌药物治疗响应的临床多组学数据，利用不同的梯度提升树算法训练模型预测药物治疗响应，步骤包括：
4、(1)收集接受治疗的异质性肺腺癌样本的临床多组学数据；
5、(2)对临床多组学数据进行特征集构建；
6、(3)利用梯度提升树算法在临床多组学数据上对药物治疗响应进行预测。
7、步骤(1)中：
8、所述临床多组学数据是指接受bevacizumab、carboplatin、chemo-multi-agent-nos、chemo-nos、cisplatin、docetaxel、erlotinib、etoposide、gefitinib、gemcitabine、irinotecan、paclitaxel、pemetrexed、vinorelbine和zoledronate治疗的一组异质性肺腺癌样本，具体包括：临床数据、病理分级、免疫分型得分数据、免疫细胞浸润比例、基因组相关数据和其他生物学特征相关数据。
9、步骤(2)中：
10、所述对临床多组学数据进行特征集构建是利用随机森林和逻辑回归作为基模型，并采用递归消除特征的处理方法排序临床多组学数据特征，最终以0.8的比例筛选出两个重要特征集，分别将两个特征集命名为特征集1和特征集2。
11、步骤(3)中：
12、所述利用梯度提升树算法在临床多组学数据上对药物治疗响应进行预测是指基于构造的两个特征集(特征集1和特征集2)，利用gbdt、catboost、xgboost和lightgbm四种梯度提升树算法来预测药物治疗响应；评价所述梯度提升树算法预测效果的方法为绘制roc曲线，并计算auc。
13、本专利技术构建的一种基于临床多组学数据预测肺腺癌药物治疗响应的方法，该方法结合了机器学习和临床多组学数据分析技术，可以帮助研究人员更深入地理解肺腺癌的复杂性和异质性。通过挖掘大规模的临床多组学数据，可以发现新的生物标志物、治疗靶点和药物响应机制，推动肺腺癌研究的进展。
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1.一种基于临床多组学数据预测肺腺癌药物治疗响应的方法，其特征在于，步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于临床多组学数据预测肺腺癌药物治疗响应的方法，其特征在于，所述步骤(1)中，所述临床多组学数据是指接受Bevacizumab、Carboplatin、Chemo-Multi-Agent-NOS、Chemo-NOS、Cisplatin、Docetaxel、Erlotinib、Etoposide、Gefitinib、Gemcitabine、Irinotecan、Paclitaxel、Pemetrexed、Vinorelbine和Zoledronate治疗的一组异质性肺腺癌样本，具体包括：临床数据、病理分级、免疫分型得分数据、免疫细胞浸润比例、基因组相关数据和其他生物学特征相关数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于临床多组学数据预测肺腺癌药物治疗响应的方法，其特征在于，所述步骤(2)中，所述对临床多组学数据进行特征集构建是利用随机森林和逻辑回归作为基模型，并采用递归消除特征的处理方法排序临床多组学数据特征，最终以0.8的比例筛选出两个重要特征集，分别将
4.根据权利要求1所述的一种基于临床多组学数据预测肺腺癌药物治疗响应的方法，其特征在于，所述步骤(3)中，所述利用梯度提升树算法在临床多组学数据上对药物治疗响应进行预测是指基于构造的两个特征集(特征集1和特征集2)，利用GBDT、CatBoost、XGBoost和LightGBM四种梯度提升树算法来预测药物治疗响应；评价所述梯度提升树算法预测效果的方法为绘制ROC曲线，并计算AUC。
...【技术特征摘要】
1.一种基于临床多组学数据预测肺腺癌药物治疗响应的方法，其特征在于，步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于临床多组学数据预测肺腺癌药物治疗响应的方法，其特征在于，所述步骤(1)中，所述临床多组学数据是指接受bevacizumab、carboplatin、chemo-multi-agent-nos、chemo-nos、cisplatin、docetaxel、erlotinib、etoposide、gefitinib、gemcitabine、irinotecan、paclitaxel、pemetrexed、vinorelbine和zoledronate治疗的一组异质性肺腺癌样本，具体包括：临床数据、病理分级、免疫分型得分数据、免疫细胞浸润比例、基因组相关数据和其他生物学特征相关数据。
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