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龙图腾网获悉长春中医药大学申请的专利一种个性化药物治疗方案制定系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120089278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510573408.6，技术领域涉及：G16H20/10；该发明授权一种个性化药物治疗方案制定系统是由李卓;陈楠;尚云鹏;左爽;张洪涛设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种个性化药物治疗方案制定系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种个性化药物治疗方案制定系统，涉及个性化治疗方案制定技术领域，包括药物治疗数据采集模块、药物疗效评估模块、药物治疗方案制定模块和药物治疗方案输出模块，所述药物治疗数据采集模块，采集基础治疗数据和基因检测数据，并预处理采集的数据；所述药物疗效评估模块，基于基础治疗数据和基因检测数据，对药物代谢与药物疗效进行评估；所述药物治疗方案输出模块，结合药物治疗方案制定模块的输出结果，制定个性化药物治疗方案表，本发明所述方法中的数据采集技术、基因检测技术、神经网络算法、线性回归算法和卷积神经网络算法与现代信息技术紧密结合，解决了传统技术难以结合多方面生理因素个性化制定药物治疗方案的问题。

本发明授权一种个性化药物治疗方案制定系统在权利要求书中公布了：1.一种个性化药物治疗方案制定系统，包括药物治疗数据采集模块、药物疗效评估模块、药物治疗方案制定模块和药物治疗方案输出模块，其中，各模块通信连接，其特征在于： 所述药物治疗数据采集模块，采集基础治疗数据和基因检测数据，预处理采集的数据； 所述药物疗效评估模块，基于基础治疗数据和基因检测数据，对药物代谢与药物疗效进行评估；所述基因检测数据为治疗对象的代谢酶基因和药物靶点基因； 所述药物治疗方案制定模块，基于药物代谢与药物疗效的评估结果，制定药物治疗方案； 所述药物治疗方案输出模块，结合药物治疗方案制定模块的输出结果，制定个性化药物治疗方案表； 所述药物疗效评估模块和药物治疗方案制定模块具体包括： 所述药物疗效评估模块分为基础评估单元、基因评估单元和疗效综合评估单元，其中，所述基础评估单元，通过基础治疗数据，获取药物基础代谢指数；所述基因评估单元，通过基因检测数据，分别获取药物基因代谢指数和药物疗效指数；所述疗效综合评估单元，结合药物基础代谢指数、药物基因代谢指数和药物疗效指数，构建药物治疗指数评估模型； 所述药物治疗方案制定模块分为药物剂量分配单元和药物治疗方案制定单元，其中，所述药物剂量分配单元，利用药物剂量分配模型，输入药物代谢指数以获取药物剂量分配指数，所述药物剂量分配模型通过线性回归算法训练构建；所述药物治疗方案制定单元，结合药物剂量分配模型的输出结果，获取药物治疗方案，进而构建药物治疗方案模型； 所述基础评估单元，获取药物基础代谢指数的过程包括：利用治疗对象的年龄、身高和体重，根据Mifflin-StJeor方程，计算治疗对象的BMR值，通过计算治疗对象的BMR值、治疗对象的年龄系数、治疗对象的性别系数和治疗对象的BMI系数之积，获取药物基础代谢指数； 所述基因评估单元，获取药物基因代谢指数和药物疗效指数的过程包括： 参考PharmGKB数据库，筛选出与药物代谢相关的代谢酶基因，依据药物作用机制，筛选出与药物疗效相关的治疗对象的药物靶点基因，利用核酸提取仪和磁珠试剂盒，采用磁珠法，分别提取筛选出的代谢酶基因和药物靶点基因中的mRNA； 通过荧光定量PCR，检测代谢酶基因中的mRNA和药物靶点基因中的mRNA，分别记录代谢酶基因中mRNA和药物靶点基因中mRNA的荧光信号由本底进入指数增长阶段的拐点对应的循环数，该循环数分别为代谢酶基因的Ct值和药物靶点基因的Ct值； 从ICG数据库中提取与代谢酶基因和药物靶点基因相关的内参基因数据，利用提取的内参基因数据，计算内参基因Ct值，根据内参基因Ct值，分别计算代谢酶基因的Ct值与内参基因的Ct值之比以及药物靶点基因的Ct值与内参基因的Ct值之比，获取代谢酶基因的相对表达量与药物靶点基因的相对表达量； 设定代谢基线值，当代谢酶基因的相对表达量低于0.5倍代谢基线值时，药物基因代谢指数为0.8；当代谢酶基因的相对表达量在0.5倍代谢基线值至1.5倍代谢基线值之间时，药物基因代谢指数为1.5；当代谢酶基因的相对表达量高于1.5倍代谢基线值时，药物基因代谢指数为2.5； 设定疗效基线值，当药物靶点基因的相对表达量低于0.5倍疗效基线值时，药物疗效指数为1；当药物靶点基因的相对表达量在0.5倍疗效基线值至2倍疗效基线值之间时，药物疗效指数为2；当药物靶点基因的相对表达量高于2倍疗效基线值时，药物疗效指数为3； 所述疗效综合评估单元，药物治疗指数评估模型的构建过程包括： 根据药物基础代谢指数和药物基因代谢指数对药物代谢的贡献，为药物基础代谢指数和药物基因代谢指数分别分配权重，结合权重计算药物代谢指数； 将基础治疗数据、基因检测数据、药物代谢指数和药物疗效指数作为第一数据集，按照7:3的比例划分为训练集和测试集； 结合训练集数据与神经网络算法，将基础治疗数据和基因检测数据作为输入，将药物代谢指数和药物疗效指数作为输出，学习基础治疗数据、治疗对象的代谢酶基因与药物代谢指数之间的非线性关系，药物靶点基因与药物疗效指数之间的非线性关系，训练药物治疗指数评估模型； 将测试集数据输入药物治疗指数评估模型，利用MSE函数，评估药物治疗指数评估模型输出的药物代谢指数与实际药物代谢指数之间的误差，以及药物治疗指数评估模型输出的药物治疗指数与实际药物疗效指数之间的误差，根据评估结果，调整药物治疗指数评估模型参数，优化药物治疗指数评估模型性能，将优化后的药物治疗指数评估模型部署到系统中。

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