【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能，具体地，本专利技术涉及胶质瘤干性预测模型及其在指导临床精准诊疗中的应用。
技术介绍
1、胶质瘤是成年人中最常见的中枢神经系统肿瘤。研究表明，胶质瘤的干性特征与多种恶性进展相关，包括转移、治疗抵抗、血管生成以及抑制性肿瘤免疫微环境等。因此，表征胶质瘤干性对评估胶质瘤患者的预后结果以及指导精准治疗至关重要，同时也可为临床研究中胶质瘤患者的分组提供参考。为此，一些研究者尝试采用与干性相关的基因特征，结合ssgsea算法来推断癌症的去分化水平。此外，另一些研究者利用机器学习方法评估多能干细胞及其分化后代的表观基因组和转录组特征，以评估癌基因去分化的程度。然而，目前尚无便捷且稳健的方法可用于临床实践和临床前研究准确界定胶质瘤的干性状态。
2、作为癌症的标志，癌基因去分化和获得干性特征有助于癌症的表型可塑性和异质性，从而促进肿瘤的发生和发展。癌症干细胞位于肿瘤细胞层级的顶端，具备自我更新和分化的能力，是肿瘤的重要组成部分，肿瘤中还包括相对分化的肿瘤细胞、免疫细胞和内皮细胞等多种细胞类型。胶质瘤干细胞(gscs)与...
【技术保护点】
1.一种预测胶质瘤患者预后、评估胶质瘤致癌程度或预测胶质瘤免疫微环境的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本包括组织、体液。
3.一种预测胶质瘤患者预后、评估胶质瘤致癌程度或预测胶质瘤免疫微环境的系统，其特征在于，所述系统包括：
4.一种筛选胶质瘤潜在治疗药物的方法，其特征在于，所述方法包括：
5.一种筛选胶质瘤潜在治疗药物的系统，其特征在于，所述系统包括：
6.根据权利要求4所述的方法或权利要求5所述的系统，其特征在于，所述高GScore组为Z-scor...
【技术特征摘要】
1.一种预测胶质瘤患者预后、评估胶质瘤致癌程度或预测胶质瘤免疫微环境的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本包括组织、体液。
3.一种预测胶质瘤患者预后、评估胶质瘤致癌程度或预测胶质瘤免疫微环境的系统，其特征在于，所述系统包括：
4.一种筛选胶质瘤潜在治疗药物的方法，其特征在于，所述方法包括：
5.一种筛选胶质瘤潜在治疗药物的系统，其特征在于，所述系统包括：
6.根据权利要求4所述的方法或权利要求5所述的系统，其特征在于，所述高gscore组为z-score≥0组，所述界定值为-0.3；
7.一种计算机设备及计算机可读存储介质，其特征在于，所述设备包括：
8.一种用于胶质瘤干性预...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘嘉霖，胡文涛，陈凌，康春生，崔晓腾，刘鸿宇，李泽，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第一医学中心，
类型：发明
国别省市：
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