[发明专利]用于评估药物效力的系统和方法有效
| 申请号： | 201880036325.1 | 申请日： | 2018-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN110678930B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | S·张;M·王;A·怀斯;H·康;V·F·奥努席克;K·克鲁格利亚克 | 申请（专利权）人： | 伊鲁米那股份有限公司 |
| 主分类号： | G16B40/20 | 分类号： | G16B40/20;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京市中咨律师事务所 11247 | 代理人： | 张莉;黄革生 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明提供一种计算机实现的方法，包括向经训练的机器学习分类器输入包括来自肿瘤样本的特征的非训练受试者基因组信息，其中所述经训练的机器学习分类器依据从训练受试者获得的肿瘤样本的特征和这些训练受试者对检查点抑制疗法的反应性进行训练，且该机器学习分类器经训练以预测对该治疗的反应性；和采用所述经训练的机器学习分类器，生成预测受试者对检查点抑制作用的反应性的检查点抑制作用反应性分类，并使用图形化用户界面，报告该检查点抑制作用反应性分类。本发明还提供用于实施所述方法的计算机系统和通过所述方法训练的机器学习分类器。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 评估 药物 效力 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种计算机实现的方法，包括：/n向经训练的机器学习分类器输入非训练受试者的基因组信息，非训练受试者的基因组信息包括从非训练受试者获得的肿瘤谱的特征，其中/n所述经训练的机器学习分类器依据多个训练受试者的基因组信息和该多个训练受试者每一个对治疗的反应性进行训练，所述治疗包含检查点抑制，所述多个训练受试者的基因组信息包括从该多个训练受试者之每一个获得的肿瘤谱的特征，其中所述机器学习分类器经训练以预测对所述治疗的反应性；/n使用经训练的机器学习分类器，生成非训练受试者的检查点抑制作用反应性分类，其中检查点抑制作用反应性分类预测非训练受试者对检查点抑制作用的反应性；以及/n使用图形化用户界面，报告非训练受试者的检查点抑制作用反应性分类。/n
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