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龙图腾网获悉杭州茵菲多组学生物科技有限公司申请的专利一种非小细胞肺癌免疫检查点抑制剂疗法的疗效评估系统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：CN120319485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510781822.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种非小细胞肺癌免疫检查点抑制剂疗法的疗效评估系统是由盛剑鹏;何畅设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非小细胞肺癌免疫检查点抑制剂疗法的疗效评估系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种非小细胞肺癌免疫检查点抑制剂疗法的疗效评估系统，属于分子生物学技术领域。本发明提供了一种非小细胞肺癌免疫检查点抑制剂疗法的疗效评估系统，包括信息收集模块、数据分析模块以及疗效评估模块，信息收集模块获取单细胞转录组测序结果，数据分析模块的第一分析模块根据测序结果进行组间样本主要细胞群体差异评估，第二、第三和第四分析模块分别根据第一分析模块输出的分析结果进行组间差异基因与细胞功能富集评估、组间调控网络和细胞间通讯差异评估以及细胞含量水平与生存概率评估，疗效评估模块根据第一、第二、第三和或第四分析模块输出的分析结果将患者分组。该系统对非小细胞肺癌的临床治疗具有客观可靠的指导能力。

本发明授权一种非小细胞肺癌免疫检查点抑制剂疗法的疗效评估系统在权利要求书中公布了：1.一种非小细胞肺癌免疫检查点抑制剂疗法的疗效评估系统，其特征在于，所述疗效评估系统包括信息收集模块、数据分析模块以及疗效评估模块； 所述信息收集模块用于获取待评估样本和响应样本的单细胞转录组测序结果，所述待评估样本为未知对免疫检查点抑制剂疗法是否响应的非小细胞肺癌患者的肿瘤组织样本，所述响应样本为对免疫检查点抑制剂疗法响应的非小细胞肺癌患者的肿瘤组织样本； 所述数据分析模块包括第一分析模块、第二分析模块、第三分析模块以及第四分析模块；所述第一分析模块用于根据所述信息收集模块获取的单细胞转录组测序结果进行组间样本细胞群体差异评估；所述第二分析模块用于根据所述第一分析模块输出的分析结果进行组间差异基因与细胞功能富集评估；所述第三分析模块用于根据所述第一分析模块输出的分析结果进行组间调控网络和细胞间通讯差异评估；所述第四分析模块用于根据所述第一分析模块输出的分析结果进行细胞含量水平与生存概率评估； 所述疗效评估模块用于根据所述数据分析模块输出的细胞群体差异评估结果、差异基因与细胞功能富集差异评估结果、调控网络和细胞间通讯差异评估结果，和或细胞含量水平与生存概率评估结果，确定所述待评估样本对应的类型，所述类型包括非小细胞肺癌免疫检查点抑制剂疗法有效、非小细胞肺癌免疫检查点抑制剂疗法无效； 所述根据所述信息收集模块获取的单细胞转录组测序结果进行组间样本细胞群体差异评估，包括： 步骤1.1：读入信息收集模块获取的待评估样本和响应样本的单细胞转录组测序结果； 将读入的单细胞转录组测序结果分别与人类基因组进行比对，生成带有分子标识符矩阵的数据对象；对带有分子标识符矩阵的数据对象进行质量控制和细胞过滤，得到经处理的带有分子标识符矩阵的数据对象； 步骤1.2：根据经处理的带有分子标识符矩阵的数据对象，寻找数据中的高变异基因； 以高变异基因作为特征对数据进行降维与去噪以提升数据质量；依据数据的原始样本信息进行去批次处理； 步骤1.3：绘制UMAP图像进行降维可视化；使用基于图的聚类算法对获得的UMAP图像检测聚类；识别UMAP图像中的聚类特异性高表达基因；同时使用聚类特异性高表达基因和已知谱系特异性标记基因对UMAP图像进行聚类注释，并获取注释后基于单细胞转录组测序的Seurat对象数据文件； 步骤1.4：从Seurat对象数据文件中提取免疫细胞富集的簇，重复步骤1.3的方法对提取所得的免疫细胞富集的簇进行进一步的聚类分析以获得其亚群结构，并使用FindAllMarkers和已知谱系特异性标记基因对其进行进一步的亚群注释； 基于聚类注释，进行细胞群体差异评估； 所述根据所述第一分析模块输出的分析结果进行组间差异基因与细胞功能富集评估，包括： 步骤2.1：对第一分析模块获得的待评估样本和响应样本的Seurat对象数据文件进行差异表达分析，以识别待评估样本和响应样本中上调和下调的基因； 步骤2.2：使用火山图比较待评估样本和响应样本之间每个免疫细胞亚集的差异表达基因，并输出组间差异基因的可视化结果以及注释后的Seurat对象数据文件；分别对待评估样本和响应样本中的上调基因与下调基因进行Gene Ontology通路富集分析，并输出上调与下调的各前30个富集基因的可视化结果以及注释后的Seurat对象数据文件； 所述根据所述第一分析模块输出的分析结果进行组间调控网络和细胞间通讯差异评估，包括： 步骤3.1：根据第一分析模块获得的待评估样本和响应样本的Seurat对象数据文件，评估待评估样本和响应样本中细胞类型间的相互作用；计算待评估样本和响应样本的配体活跃度，并分析活跃配体在具体细胞类型间的分布后，将配体活跃度及其在具体细胞类型间的分布分别进行可视化； 步骤3.2：根据表达矩阵预测待评估样本和响应样本中配体的活跃程度，并根据活跃程度分别对待评估样本和响应样本中的配体进行排名；结合配体的排名结果和配体‑靶基因连接的推断结果分别识别在待评估样本和响应样本的接收细胞类型中活跃的配体‑靶基因通讯关系；依据最终得到的配体‑靶基因关系以及相关基因的表达水平对具体细胞对依据分组进行可视化分析，并输出组间调控网络和细胞间通讯差异评估的可视化结果以及组间调控网络和细胞间通讯差异评估分析后的Seurat对象数据文件； 所述根据所述第一分析模块输出的分析结果进行细胞含量水平与生存概率评估，包括： 步骤4.1：根据第一分析模块获得的待评估样本和响应样本的Seurat对象数据文件，统计待评估样本和响应样本中的细胞类型组成及其差异性，P值小于0.05即为该细胞类型在两组间具有统计学差异，可作为判断待评估样本和响应样本之间差异性的依据，筛选待评估样本中具有差异性的细胞类型，进行步骤4.2； 步骤4.2：依据待评估样本和响应样本的细胞类型组成以及TCGA数据库中非小细胞肺癌的预后数据进行生存分析后，绘制Kaplan‑Meier生存曲线； 步骤4.3：依据Kaplan‑Meier生存曲线，计算感兴趣组的log‑rank检验P值，计算待评估样本和响应样本的中位生存期以进行比较，并输出细胞含量水平与生存概率评估的可视化结果以及细胞含量水平与生存概率评估分析后的Seurat对象数据文件。

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