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龙图腾网获悉江苏运动健康研究院申请的专利一种基于器官芯片和深度学习的抗肿瘤化合物预后药效的预测方法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：CN116597916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310708965.5，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于器官芯片和深度学习的抗肿瘤化合物预后药效的预测方法是由胡天牧;于文龙;顾忠泽设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于器官芯片和深度学习的抗肿瘤化合物预后药效的预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于器官芯片和深度学习的抗肿瘤化合物预后药效的预测方法，包括如下步骤：步骤1、构建器官芯片样本库；步骤2、构建湿实验数据库；步骤3、数据的预处理、特征提取及向量化：步骤4、特征拼接模型的构建；步骤5、对特征拼接模型进行训练，构建杀伤有效性预测模型，并进行验证评估；步骤6、对特征拼接模型进行训练，构建EC50预测模型，并进行验证评估；步骤7、进行杀伤有效性和EC50值的预测。本发明将器官芯片技术与深度学习技术相结合进行抗肿瘤药物的药效预测，实现了干湿实验的融合，在尽可能贴近人体内器官层面系统性药物作用的同时，实现高通量、自动化、规避伦理风险的数据产出。

本发明授权一种基于器官芯片和深度学习的抗肿瘤化合物预后药效的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于器官芯片和深度学习的抗肿瘤化合物预后药效的预测方法，其特征在于，包括： 步骤1、构建器官芯片样本库 所述器官芯片样本库中存储有不同来源的肿瘤类器官的样本信息及其对应的临床信息； 步骤2、构建湿实验数据库 从器官芯片样本库中选择进行湿实验的器官芯片样本及其对应的至少一种化合物，器官芯片样本数据库中对应的化合物的信息确定湿实验过程中化合物的基准浓度，并基于该化合物基准浓度设立浓度梯度对器官芯片进行处理，获得湿实验数据结果，构建湿实验数据库；所述湿实验数据库中存储有湿实验信息，所述湿实验信息包括湿实验基础信息和湿实验数据结果； 步骤2中，所述湿实验数据结果包括组学检测数据结果、活性检测数据结果、图像数据结果中的一种或几种；其中，图像数据又包括带时间信息的明场三维成像数据和或带时间信息的荧光染色图像数据； 对图像型数据结果进行图像预处理、特征提取及向量化，其中， 图像型数据的特征提取及向量化，包括：构建类器官影像预训练模型，并完成训练和验证后，采用类器官影像预训练模型中编码层的三维卷积神经网络的多层卷积和池化操作提取图像更低纬度的特征表征，实现特征提取及向量化； 步骤3、数据的预处理、特征提取及向量化：将器官芯片数据库中信息和湿实验数据库中的湿实验信息以文本、数值和图像进行区分归类，划分为文本型数据、数值型数据和图像型数据；然后分别对文本型数据、数值型数据和图像型数据进行预处理、特征提取及向量化，使之转化成计算机可识别的形式； 步骤3中，文本型数据包括器官芯片数据库中信息数据和湿实验数据库中的湿实验基础信息； 步骤4、特征拼接模型的构建； 使用特征拼接机制将文本型数据特征、数值型数据特征和图像型数据特征的进行组合，构建特征拼接模型；所述特征拼接机制采用CrossAttention交叉注意力机制； 步骤5、对特征拼接模型进行训练，构建杀伤有效性预测模型，并进行验证评估； 步骤6、对特征拼接模型进行训练，构建EC50预测模型，并进行验证评估； 步骤7、利用构建的杀伤有效性预测模型和EC50预测模型进行杀伤有效性和EC50值的预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏运动健康研究院，其通讯地址为：210000 江苏省南京市江宁区丽泽路99号融创科研中心3号楼701；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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