基于扰动响应扫描分析的肺鳞癌药物发现方法及系统

本发明公开了基于扰动响应扫描分析的肺鳞癌药物发现方法及系统，属于生物医药领域，包括下载肺鳞癌的蛋白质表达谱数据并进行预处理，构建鲁棒性网络模块并进行多尺度分析评估，基于药物基因组数据，利用机器学习预测患者药物敏感性，通过药物敏感性的差异分析生成DRN；结合深度学习预测药物‑靶蛋白结合亲和力，通过PRS技术量化节点敏感性，计算DPI扰动得分并对药物优先级排序；综合敏感性分析和文献调研筛选高排名药物；通过预实验筛选出对肺鳞癌细胞系的药物进行重定位。本发明开发的框架通过整合蛋白质组学、药物基因组学和动态网络分析，为肺鳞癌的重定位药物识别提供了系统的分析，为其治疗带来了福音。