一种基于多模态强化学习的单细胞药物敏感性预测算法

本发明提出了一种基于多模态强化学习的单细胞药物敏感性预测算法，旨在解决传统药物敏感性预测方法准确性受限的问题。该系统通过集成多模态生物信息学数据，包括细胞系基因表达数据、蛋白质组数据、代谢组数据、药物反应数据以及单细胞RNA测序数据，并利用深度强化学习技术进行特征提取、融合与选择，实现了对单细胞药物敏感性的高精度预测。本算法主要包括五个核心模块：多模态数据集成与预处理模块、深度强化学习特征提取与融合模块、动态特征选择与重要性评估模块、跨域迁移与自适应学习模块以及深度强化学习预测模型与性能优化模块。这些模块协同工作，能够从多模态数据中自动学习潜在特征，优化特征融合策略，动态选择关键特征子集，并根据目标域数据的特性自适应调整模型结构和参数，从而显著提高预测的准确性和稳定性。实验结果表明，本算法在多个评估指标上均表现出显著优势，与传统预测方法相比，具有更高的预测准确性和更广泛的适用性。因此，本发明为个性化医疗和药物研发领域提供了一种新的、高效的药物敏感性预测工具，具有重要的实际应用价值。