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龙图腾网获悉山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司申请的专利抗癌药物反应预测方法、装置、计算机设备及存储介质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：CN118398086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202410483313.0，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权抗癌药物反应预测方法、装置、计算机设备及存储介质是由王月设计研发完成，并于2024-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本抗癌药物反应预测方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及药物反应预测技术领域，公开了抗癌药物反应预测方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取待预测肿瘤样本的基因组学数据，基因组学数据包括：基因表达数据和基因突变数据；将待预测肿瘤样本的基因组学数据输入目标抗癌药物反应预测模型；利用目标肿瘤细胞系基因表达编码器对基因表达数据进行特征提取，获得基因表达数据的低维表征；利用肿瘤细胞系基因突变数据降维处理模块对基因突变数据进行降维处理，获得基因突变数据的低维表征；将基因表达数据的低维表征和基因突变数据的低维表征输入目标抗癌药物反应预测网络，获得待预测肿瘤样本对不同药物反应的敏感性数值的预测值，本发明提高了对抗癌药物反应的预测准确性。

本发明授权抗癌药物反应预测方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种抗癌药物反应预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待预测肿瘤样本的基因组学数据，所述基因组学数据包括：基因表达数据和基因突变数据； 将所述待预测肿瘤样本的基因组学数据输入目标抗癌药物反应预测模型，所述目标抗癌药物反应预测模型包括目标肿瘤细胞系基因表达编码器、肿瘤细胞系基因突变数据降维处理模块和目标抗癌药物反应预测网络； 利用所述目标肿瘤细胞系基因表达编码器对所述待预测肿瘤样本的基因表达数据进行特征提取，获得所述待预测肿瘤样本的基因表达数据的低维表征； 利用所述肿瘤细胞系基因突变数据降维处理模块对所述待预测肿瘤样本的基因突变数据进行降维处理，获得所述待预测肿瘤样本的基因突变数据的低维表征； 将所述待预测肿瘤样本的基因表达数据的低维表征和所述待预测肿瘤样本的基因突变数据的低维表征输入所述目标抗癌药物反应预测网络，获得所述待预测肿瘤样本对不同药物反应的敏感性数值的预测值； 通过以下步骤获得所述目标抗癌药物反应预测模型，包括： 构建训练样本，所述训练样本包括不同肿瘤样本的基因组学数据、不同肿瘤样本对不同药物反应的敏感性数值； 构建抗癌药物反应预测模型，所述抗癌药物反应预测模型包括：肿瘤细胞系基因表达编码器、肿瘤细胞系基因突变数据降维处理模块和抗癌药物反应预测网络，其中，所述肿瘤细胞系基因表达编码器用于对肿瘤样本的基因表达数据进行特征提取以得到所述肿瘤样本的基因表达数据的低维表征，所述肿瘤细胞系基因突变数据降维处理模块用于利用多维尺度变换算法对肿瘤样本的基因突变数据进行降维处理以获得所述肿瘤样本的基因突变数据的低维表征，所述抗癌药物反应预测网络用于根据所述肿瘤样本的基因表达数据的低维表征和所述肿瘤样本的基因突变数据的低维表征对所述肿瘤样本对不同药物反应的敏感性数值进行预测，以得到所述肿瘤样本对不同药物反应的敏感性数值的预测值； 利用训练样本对肿瘤细胞系基因表达编码器进行肿瘤细胞系基因表达数据的自监督学习，以获得目标肿瘤细胞系基因表达编码器； 利用训练样本对包含目标肿瘤细胞系基因表达编码器和肿瘤细胞系基因突变数据降维处理模块的抗癌药物反应预测模型进行训练，以优化抗癌药物反应预测网络的参数，确定目标抗癌药物反应预测网络，获得目标抗癌药物反应预测模型。

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