基于多组学数据和迁移学习的联合用药药物响应预测模型及应用

本发明公开的基于多组学数据和迁移学习的联合用药药物响应预测模型及应用，属于药物响应预测技术领域，解决传统方法中缺乏基于剂量的药物响应预测系统，且多基于单药响应预测，缺乏对药物组合的建模能力，同时成本高、周期长、无法反映个体差异等技术问题。本预测模型通过整合药物的数字化特征数据、药物剂量、细胞系多组学数据，预测模型采用结合迁移学习算法，将单个药物响应模型的参数迁移到联合用药模型中，并引入基因功能模块增强模型的可解释性，且本预测模型评估采用四种交叉验证策略，从而预测出不同候选药物联合用药的药物响应，可用于预测药物组合的响应，并推荐最佳药物组合及剂量。