一种人工智能驱动的多囊卵巢综合征药物靶点筛选方法

本发明公开了一种人工智能驱动的多囊卵巢综合征药物靶点筛选方法，S1、从患者体内采集基因组数据和激素水平数据，构建患者个体化数据集；S2、对采集的患者的个体化数据集进行去噪处理、缺失值填充和标准化；S3、将标准化后的患者的个体化数据集输入多层神经网络模型；S4、采用训练集数据对动态基因‑激素交互网络模型进行训练；S5、筛选出与PCOS病理机制高度相关的双重调控药物靶点；S6、通过患者历史治疗数据和靶点疗效反馈进行优化；S7、将双重调控药物靶点列表以报告形式输出。本发明显著提升了药物靶点筛选的效率和精准度。