本發明公開一種基于分子結構及基因表達的藥物IC50深度學習模型預測方法,包括:建立預測藥物在不同細胞系中的IC50的深度學習模型;基于深度學習模型進行藥物在不同細胞系中的IC50的預測。還公開了預測系統、電子設備及計算機可讀存儲介質,使用語法變異自動編碼器編碼藥物的化學分子式與使用變異自動編碼器編碼細胞系表達數據,通過神經網絡的方法預測藥物在不同細胞系中的IC50,可以直接通過藥物的分子信息,預測出藥物在不同種類癌癥細胞系中IC50的值,可以一定程度上減少臨床前開發的資金與時間投入。將模型運用在患者中,可以幫助篩選出藥物的適用人群,減少不必要的臨床實驗,進而提高臨床實驗的成功率。
聲明:
“基于分子結構及基因表達的藥物IC50深度學習模型預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)