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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利整合多组学与必需基因的肿瘤细胞系药物响应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：CN115274136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202211032553.6，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权整合多组学与必需基因的肿瘤细胞系药物响应预测方法是由王卓;师咏勇;吴沛柯设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本整合多组学与必需基因的肿瘤细胞系药物响应预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种整合多组学与必需基因信息的肿瘤细胞系药物响应预测方法，涉及肿瘤药物响应预测领域，该预测方法为DROEG预测方法DrugResponsebasedonOmicsandEssentialGenes，通过纳入基因表达数据、拷贝数变异数据、甲基化数据、体细胞突变数据四种组学数据，以及CRISPR基因效应数据CERESScore构建药物响应模型，并通过定性评价方法和定量评价方法全面评价模型的效果。本发明引入CRISPR必需基因信息，建立药物响应预测模型，比现有方法更加准确；同时具备定量与定性预测评估的功能，适用性更广，操作更灵活。

本发明授权整合多组学与必需基因的肿瘤细胞系药物响应预测方法在权利要求书中公布了：1.一种肿瘤细胞系药物响应预测方法，其特征在于，所述预测方法为DROEG预测方法DrugResponsebasedonOmicsandEssentialGenes，通过纳入基因表达数据mRNA、拷贝数变异数据CNV、甲基化数据methylation、体细胞突变数据mutation四种组学数据，以及CRISPR基因效应数据CERESScore构建药物响应模型，并通过定性评价方法和定量评价方法全面评价模型的效果；所述药物响应值为IC50值或ActArea；分类变量为耐药或敏感二分类变量；分类指标为准确度、精确度、特异性、敏感性、F1评分，以及Matthew相关系数；所述方法包括以下步骤： 步骤1、数据的预处理，对所述组学数据以及所述药物响应数据的处理，即对GDSCCCLE提供的数据进行初步的预处理工作；针对药物敏感性数据，采用K-means聚类法将实际的药物敏感性数据所述IC50值所述Actarea值聚成两类并获得相应的聚类阈值，随后根据所述阈值将药物敏感性预测值同样二值化转换为敏感或耐药，然后与实际响应比较进行模型评价； 步骤2、模型特征筛选，所述模型特征的筛选分为两部分，第一部分基于文献先验知识进行所述特征筛选，所述先验知识取自文献报道的重要分子特征信息以及各数据库提供的必需基因信息；第二部分基于统计学方法进一步筛选，在所述第一部分基于文献筛选的特征中，针对特征变量而言，挑选与所述药物敏感性数据相关性最高的所述特征变量纳入所述模型； 步骤3、模型拟合及参数选择：在完成步骤2的两部变量特征筛选后，将筛选后的所述特征变量纳入支持向量回归SVR模型中，进行所述参数选择，得到选择后的所述参数； 步骤4、模型预测：在步骤3得到的选择后的所述参数下，最终的药物预测采用留一法LOOCV对每个药物分别进行药物敏感性预测，获得所述药物敏感性预测值； 步骤5、模型评价：模型评价包括所述定量评价方法和所述定性评价方法；其中所述定量评价方法为计算实际药物响应值与预测响应值之间的皮尔逊相关性系数；而所述定性评价方法首先将步骤4中获得的所述药物敏感性预测值根据前述步骤1中所述聚类阈值二值化后进行评价。

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