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基于组学数据的药物敏感性预测模型构建与验证
摘要
本研究旨在通过整合多组学数据和药物敏感性数据，构建能够预测细胞对药物敏感性的计算模型。我们采用机器学习方法，系统分析了基因表达、突变和拷贝数变异等组学特征与药物反应之间的关系，识别出关键的核心基因及其调控网络，并在独立验证集中评估了模型的预测性能。研究结果为精准医疗中的药物选择提供了新的计算工具和理论基础。
关键词：药物敏感性预测、多组学数据、机器学习、生物标志物、精准医疗
1. 引言
1.1 研究背景
在癌症治疗领域，药物反应的个体差异是影响治疗效果的主要因素之一。传统"一刀切"的治疗方法往往无法取得理想的临床效果，因此发展能够预测个体药物敏感性的方法成为精准医疗的重要研究方向。随着高通量测序技术的发展，大规模组学数据的积累为理解药物敏感性的分子机制提供了前所未有的机会。
1.2 研究意义
通过整合多组学数据和药物敏感性数据构建预测模型，可以：(1)识别与药物反应相关的关键分子特征；(2)揭示潜在的药物作用机制；(3)为临床用药决策提供计算支持；(4)指导新药研发的靶点选择。本研究将系统探索这一领域的方法学挑战和解决方案。