公开(公告)号：CN119418941A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202510022267.9

申请日：2025-01-07

Applicant: 浙江省肿瘤医院

Inventor： 杨洋 ,  冯小兵 ,  沙雏淋

IPC: G16H50/50 ,  G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G16B25/10 ,  G06F18/241 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0985 ,  G16B40/00 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明提供一种食管鳞状细胞癌患者放化疗疗效预测模型的构建方法，包括：步骤S1、获取患者原始的RNAseq测序数据，对转录组数据的表达矩阵进行归一化处理得到FPKM；步骤S2、将处理后的表达矩阵输入到构建好的LASSO模型中，筛选出高相关特征；步骤S3、构建XGBoost预测模型进行分类拟合，优化模型参数，精准实现患者病理完全缓解和病理未完全缓解的预测。以ESCC患者的转录组数据为基础，经过LASSO回归特征筛选，将提取到的典型特征使用XGBoost进行分类拟合，结合病人的疗效和生存期数据，有效实现患者临床治疗高风险和低风险分层，相较于其他疗效预测建模在预测精度等性能上有显著提升。

公开(公告)号：CN119418941B

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202510022267.9

申请日：2025-01-07

Applicant: 浙江省肿瘤医院

Inventor： 杨洋 ,  冯小兵 ,  沙雏淋

IPC: G16H50/50 ,  G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G16B25/10 ,  G06F18/241 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0985 ,  G16B40/00 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明提供一种食管鳞状细胞癌患者放化疗疗效预测模型的构建方法，包括：步骤S1、获取患者原始的RNAseq测序数据，对转录组数据的表达矩阵进行归一化处理得到FPKM；步骤S2、将处理后的表达矩阵输入到构建好的LASSO模型中，筛选出高相关特征；步骤S3、构建XGBoost预测模型进行分类拟合，优化模型参数，精准实现患者病理完全缓解和病理未完全缓解的预测。以ESCC患者的转录组数据为基础，经过LASSO回归特征筛选，将提取到的典型特征使用XGBoost进行分类拟合，结合病人的疗效和生存期数据，有效实现患者临床治疗高风险和低风险分层，相较于其他疗效预测建模在预测精度等性能上有显著提升。