基本信息:
- 专利标题： 一种基于机器学习的用于判断卵巢癌预后和免疫治疗反应的预测模型以及应用
- 申请号：CN202411618195.6 申请日：2024-11-13
- 公开(公告)号：CN119580848A 公开(公告)日：2025-03-07
- 发明人： 许国雄 , 陈俊宇
- 申请人： 复旦大学附属金山医院（上海市金山区眼病防治所、上海市金山区核化伤害应急救治中心）
- 申请人地址： 上海市金山区龙航路1508号
- 专利权人： 复旦大学附属金山医院（上海市金山区眼病防治所、上海市金山区核化伤害应急救治中心）
- 当前专利权人： 复旦大学附属金山医院（上海市金山区眼病防治所、上海市金山区核化伤害应急救治中心）
- 当前专利权人地址： 上海市金山区龙航路1508号
- 代理机构： 上海卓阳知识产权代理事务所(普通合伙)
- 代理人： 周春洪
- 主分类号： G16B40/00
- IPC分类号： G16B40/00 ; C12Q1/6886 ; G16B15/30 ; G16B25/00 ; G16B20/50 ; G06F18/27 ; G06N20/00 ; G16B20/30 ; G16H50/30 ; G16H20/00
摘要：
本发明涉及一种基于机器学习的用于判断卵巢癌预后和免疫治疗反应的预测模型，包括测定：ANGPTL4、AREG、CXCL10、FANCB、GMPR、IGF1、LYG1和WNK 1八联标志物基因表达量。本发明还提供了一种预测卵巢癌预后和免疫治疗反应的基因组合试剂盒及其应用。本发明提供针对卵巢癌的预测模型，用于判断患者预后，可辅助指导免疫治疗和预后判断，帮助实现针对具体患者的个性化治疗。实验和肿瘤大数据支持本发明预后模型，本模型通过整合多种生物学、临床数据，能有效预测患者的预后及免疫治疗的反应，可以为个体化治疗提供有力支持，优化治疗方案，提高患者的生存率和生活质量。