【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及療效預估領域，尤其涉及一種治療響應預測方法、系統、存儲介質及終端。
技術介紹
1、在生物醫學研究和臨床診斷的領域，治療響應預測的實現高度依賴于對細胞異質性的深刻理解，這對于疾病機制的揭示、診斷的精確化以及治療方案的個性化而實現個性化醫療至關重要。然而，傳統的細胞分析技術，由于其在分析大量細胞群體時的局限性，往往無法捕捉到細胞間微小但關鍵的差異，限制了對個體細胞特性的深入理解。
2、單細胞測序技術的出現，為治療響應預測與個性化醫療的發展帶來了突破性的機遇。通過單細胞測序技術，能夠在單個細胞層面上深入分析基因表達和基因組變異，進而提供一種全新的視角來理解細胞在不同生物學狀態和疾病條件下的復雜變化。這項技術能夠揭示基因表達水平、dna序列變異、表觀遺傳修飾等多維度信息，為治療響應預測與個性化醫療提供了豐富的數據基礎。盡管單細胞測序技術在理論上具有巨大潛力，但其面臨數據分析的復雜性、高維度的數據特性、細胞間的異質性、技術噪聲以及數據轉化的多重挑戰，因此基于單細胞測序技術的治療響應預測與個性化醫療的準確度有限，難以為用戶提供有效的治療建議。
技術實現思路
1、本專利技術實施例提供一種治療響應預測方法、系統、存儲介質及終端，捕捉到細胞間微小但關鍵的差異，并識別疾病對應的不同細胞亞群的特定基因表達模式，以提升治療響應預測準確度。
2、為了解決上述技術問題，本專利技術實施例提供了一種治療響應預測方法，包括：
3、獲取患者的第一單細胞測序數據；>
4、采用聚類算法，對所述第一單細胞測序數據進行異質性分析與細胞劃分，得到對應的多個細胞亞群；
5、對所有所述細胞亞群進行特征提取與生物標記物識別，得到對應的細胞亞群特征；其中，所述細胞亞群特征包括細胞發育軌跡和若干個細胞標記物；
6、將患者的臨床信息和所述細胞亞群特征輸入至預先構建的治療響應預測模型，以使所述治療響應預測模型進行多因素分析并輸出患者對于各個治療方案的治療響應預測結果。
7、實施本專利技術實施例，采用聚類算法，對收集到的患者的第一單細胞測序數據進行異質性分析與細胞劃分，通過異質性分析，不僅能夠捕捉到細胞間微小但關鍵的差異，還能夠更加深入地理解疾病的發生和發展機制，并基于細胞間差異進行細胞劃分，進而得到對應的多個細胞亞群，以便后續識別疾病對應的不同細胞亞群的特定基因表達模式，使得治療響應預測能夠充分考慮疾病的侵襲性和/或耐藥性等因素，進而提升治療響應預測準確度，然后對所有細胞亞群進行特征提取與生物標記物識別，以識別不同細胞亞群的特定基因表達模式，得到包含細胞發育軌跡和若干個細胞標記物的細胞亞群特征，為后續的生物學驗證和治療響應預測提供堅實的基礎。此外，將患者的臨床信息和細胞亞群特征輸入至預先構建的治療響應預測模型，以使模型進行多因素分析并輸出患者對于不同治療方案的治療響應預測結果，協助醫護人員選擇最有可能有效的治療方案，進而提高治療的成功率和效果，為患者提供更優質的醫療服務。
8、作為優選方案，所述對所有所述細胞亞群進行特征提取與生物標記物識別，得到對應的細胞亞群特征，具體為：
9、識別各所述細胞亞群內細胞的細胞狀態轉換點，并基于所有所述細胞狀態轉換點，繪制得到對應的細胞發育軌跡；
10、采用深度學習技術，對所有所述細胞亞群進行特征提取與模式識別，得到對應的多個差異表達基因，并按照預設的規則，從所有所述差異表達基因中篩選出若干個細胞標記物；
11、其中，所述差異表達基因是表達變化倍數大于預設值的基因。
12、實施本專利技術實施例的優選方案，識別各個細胞亞群內細胞的細胞狀態轉換點，并基于所有細胞狀態轉換點，繪制得到對應的細胞發育軌跡，以便于理解細胞如何在不同狀態之間轉換、以及狀態轉換與疾病發展之間的關聯。
13、作為優選方案，所述采用深度學習技術，對所有所述細胞亞群進行特征提取與模式識別，得到對應的多個差異表達基因，并按照預設的規則，從所有所述差異表達基因中篩選出若干個細胞標記物，具體為：
14、采用深度學習技術，對所有所述細胞亞群進行特征提取與模式識別，得到對應的多個差異表達基因；
15、結合go和kegg，對所有所述差異表達基因進行功能富集分析與通路分析，并根據分析結果，從所有所述差異表達基因中篩選出若干個細胞標記物。
16、實施本專利技術實施例的優選方案，結合go和kegg，對所有差異表達基因進行通路分析，可以協助理解各個差異表達基因如何在特定的信號通路中發揮作用，而對所有差異表達基因進行功能富集分析，可以確定某個差異表達基因是否富集在特定的生物學過程中，如細胞增殖或者凋亡，進而從所有差異表達基因中篩選出若干個細胞標記物。
17、作為優選方案，所述獲取患者的第一單細胞測序數據，具體為：
18、收集患者的第二單細胞測序數據；
19、對所述第二單細胞測序數據進行預處理，得到對應的第一單細胞測序數據；其中，所述預處理，包括去除背景噪聲、異常值剔除、信號校正和歸一化處理。
20、實施本專利技術實施例的優選方案，在收集到患者的第二單細胞測序數據之后，對第二單細胞測序數據進行去除背景噪聲的預處理，能夠有效降低噪聲的影響，為后續的分析提供更為準確的數據基礎，對第二單細胞測序數據進行異常值剔除的預處理，能夠避免非有效值影響數據處理效率，對第二單細胞測序數據進行信號校正的預處理，保證數據的準確性和可靠性，對第二單細胞測序數據進行歸一化處理的預處理，能夠消除不同樣本間的差異，使得數據更易于比較和分析。
21、作為優選方案，所述的一種治療響應預測方法，還包括：
22、根據所述患者對于各個治療方案的治療響應預測結果、以及患者的臨床信息，制定個性化治療方案。
23、實施本專利技術實施例的優選方案，根據患者對于各個治療方案的治療響應預測結果、以及患者的臨床信息，制定個性化治療方案，為用戶輔助選擇更為合適的治療措施建議。
24、作為優選方案，所述采用聚類算法，對所述第一單細胞測序數據進行異質性分析與細胞劃分，得到對應的多個細胞亞群，具體為：
25、采用自適應閾值的聚類算法，對所述第一單細胞測序數據進行異質性分析，并根據異質性分析結果，將各個細胞分別劃分至對應的細胞亞群內。
26、實施本專利技術實施例的優選方案，相較于傳統的固定閾值方法，采用自適應閾值的聚類算法，對第一單細胞測序數據進行異質性分析，并根據異質性分析結果，將各個細胞分別劃分至對應的細胞亞群內，能夠更好地處理數據中的噪聲和異常值，從而提高聚類結果的準確性和可靠性。
27、為了解決相同的技術問題，本專利技術實施例還提供了一種治療響應預測系統，包括：
28、數據獲取模塊，用于獲取患者的第一單細胞測序數據；
29、細胞劃分模塊，用于采用聚類算法，對所述第一單細胞測序數據進行異質性分析與細胞劃分，得到對應的多個細胞亞群；
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1.一種治療響應預測方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種治療響應預測方法，其特征在于，所述對所有所述細胞亞群進行特征提取與生物標記物識別，得到對應的細胞亞群特征，具體為：
3.如權利要求2所述的一種治療響應預測方法，其特征在于，所述采用深度學習技術，對所有所述細胞亞群進行特征提取與模式識別，得到對應的多個差異表達基因，并按照預設的規則，從所有所述差異表達基因中篩選出若干個細胞標記物，具體為：
4.如權利要求1所述的一種治療響應預測方法，其特征在于，所述獲取患者的第一單細胞測序數據，具體為：
5.如權利要求1所述的一種治療響應預測方法，其特征在于，還包括：
6.如權利要求1所述的一種治療響應預測方法，其特征在于，所述采用聚類算法，對所述第一單細胞測序數據進行異質性分析與細胞劃分，得到對應的多個細胞亞群，具體為：
7.一種治療響應預測系統，其特征在于，包括：
8.如權利要求7所述的一種治療響應預測系統，其特征在于，還包括：
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機
10.一種終端，其特征在于，包括處理器、存儲器及存儲于所述存儲器內的計算機程序；其中，所述計算機程序能夠被所述處理器執行，以實現如權利要求1至6任意一項所述的一種治療響應預測方法。
...【技術特征摘要】
1.一種治療響應預測方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種治療響應預測方法，其特征在于，所述對所有所述細胞亞群進行特征提取與生物標記物識別，得到對應的細胞亞群特征，具體為：
3.如權利要求2所述的一種治療響應預測方法，其特征在于，所述采用深度學習技術，對所有所述細胞亞群進行特征提取與模式識別，得到對應的多個差異表達基因，并按照預設的規則，從所有所述差異表達基因中篩選出若干個細胞標記物，具體為：
4.如權利要求1所述的一種治療響應預測方法，其特征在于，所述獲取患者的第一單細胞測序數據，具體為：
5.如權利要求1所述的一種治療響應預測方法，其特征在于，還包括：
6.如權利要求1所述的一種治療響...
【專利技術屬性】
技術研發人員：雷舒瑜，吳姝燕，陳曉月，李林輝，張嘉怡，龐俊瑩，郭楨玉，劉楷揚，郭譽丹，錢欣嵐，何穎柔，陳淑芬，徐夢珊，秦睿，劉濱，陳國銘，
申請(專利權)人：廣州中醫藥大學廣州中醫藥研究院，
類型：發明
國別省市：
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