[发明专利]确定临床试验入组对象、适用药物的方法、设备和介质

权利要求书

1.一种用于确定临床试验入组对象的方法，包括：

获取目标对象的非基因信息、目标靶点信息，所述目标靶点信息用于指示目标对象关于试验药物所作用的生物靶点的表达信息；

至少基于目标靶点信息，经由分类模型，预测与临床试验的试验药物相匹配的目标对象，以便将与试验药物相匹配的目标对象归入用药组；

获取用药组针对试验药物的第一反应数据和用药组针对对照药物的第二反应数据；以及

对比第一反应数据和第二反应数据，以便基于比较结果确定将用药组的目标对象作为临床试验的入组对象的有效性。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

获取多个样本对象的对象属性信息、预定生物标记物信息、用药反应状态信息和用药属性信息；

基于相关性检验模型，确定用于指示样本对象的对象属性、预定生物标记物和用药属性对于样本对象的用药反应状态的影响的回归系数，所述相关性检验模型基于回归算法所构建；以及

经由假设检验，针对回归系数进行显著性检验，以便基于经校验的回归系数在候选生物标记物中确定目标靶点。

3.根据权利要求1所述的方法，其中对比第一反应数据和第二反应数据，以便基于比较结果确定将用药组的目标对象作为临床试验的入组对象的有效性包括：

计算用药组针对试验药物的反应率和用药组针对对照药物的反应率之间的差异数据；

针对差异数据，执行显著性检验；

确认空假设是否被拒绝；以及

响应于确认空假设被拒绝，确认将用药组的目标对象作为临床试验的入组对象是有效的。

4.根据权利要求1所述的方法，其中目标对象的非基因信息包括目标对象的年龄信息、性别信息和临床信息中的至少一个，用药属性信息包括试验药物使用状态和对照药物使用状态。

5.根据权利要求4所述的方法，其中经由分类模型预测与临床试验的试验药物相匹配的目标对象包括：

基于目标对象的非基因信息、预定生物标记物信息、反应状态信息和用药属性信息，生成特征数据；以及

基于特征数据和预定阈值的比较，确定目标对象与临床试验的试验药物的匹配性。

6.根据权利要求5所述的方法，还包括：

计算多个样本对象的特征数据；

基于所计算的多个样本对象的特征数据的分布情况，将多个样本对象归类于反应组和非反应组；以及

基于经由归类的反应组和非反应组，确定预定阈值，以便使得所述预定阈值最大程度地区分被归类于反应组的多个样本对象和被归类于非反应组的多个样本对象。

7.一种用于确定目标对象适用药物的方法，包括：

获取目标对象的非基因信息、目标靶点信息，所述目标靶点信息用于指示目标对象关于试验药物所作用的生物靶点的表达信息；

至少基于目标靶点信息，经由分类模型，预测与目标对象相匹配的候选药物；

获取目标对象针对候选药物的第一反应数据和目标对象针对对照药物的第二反应数据；以及

对比第一反应数据和第二反应数据，以便基于比较结果确定候选药物对于目标对象的适用性。

8.根据权利要求7所述的方法，其中经由分类模型预测与目标对象相匹配的候选药物包括：

基于目标对象的非基因信息、预定生物标记物信息、反应状态信息和用药属性信息，生成特征数据；以及

基于特征数据和预定阈值的比较，确定与目标对象相匹配的候选药物。

9.一种计算设备，包括：

至少一个处理单元；

至少一个存储器，所述至少一个存储器被耦合到所述至少一个处理单元并且存储用于由所述至少一个处理单元执行的指令，所述指令当由所述至少一个处理单元执行时，使得所述计算设备执行根据权利要求1至8任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有机器可执行指令，该机器可执行指令在被执行时使机器执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法。