基于多模态组学数据的实体肿瘤治疗靶点预测方法及系统

本发明提供了基于多模态组学数据的实体肿瘤治疗靶点预测方法及系统。实体肿瘤治疗靶点预测方法包括：输入实体肿瘤的多模态组学数据，并计算亲和力分数，构建基因‑预测因子矩阵；对所有输入的基因进行优先级排序，并对排序优先的基因使用KEGG通路集合进行功能富集分析；构建与实体肿瘤进展相关的通路交汇网络，采用重启随机游走算法在通路交汇网络中识别富集了高分数节点的子网络；基于药物研发数据库信息，对已识别的富集了高分数节点的子网络进行药物重利用分析和扰动去除分析。本发明实现多模态组学数据整合分析识别实体肿瘤治疗靶标及药物重利用组合的方法，旨在确定治疗候选药物，包括治疗靶点和重利用药物。