[发明专利]一种非小细胞肺癌免疫治疗疗效的预测模型的训练方法以及预测装置

说明书

本发明公开了一种非小细胞肺癌免疫治疗疗效的预测模型的训练方法以及预测装置，涉及生物医疗技术领域。本发明通过检测患者肿瘤细胞的KEAP1、PTPRD、EPHA3、EPHA5、ZFHX3、MGA、NTRK3和PBRM1基因突变，来预测患者对免疫治疗的风险系数，可以有效地筛选出可能从免疫治疗中获益的非小细胞肺癌患者，有利于患者获得更合适且及时的治疗方案。

技术领域

本发明涉及生物医疗技术领域，具体而言，涉及一种非小细胞肺癌免疫治疗疗效的预测模型的训练方法以及预测装置。

背景技术

肺癌是世界上最常见的恶性肿瘤之一，非小细胞肺癌约占所有肺癌的80％。大部分非小细胞肺癌患者发现时已经处于中晚期，5年生存率很低，相关的治疗难度大，预后结果欠佳，是困扰患者的中大顽疾。吸烟、既往肺部慢性感染、长期暴露与污染空气中和遗传因素等是非小细胞肺癌的主要诱发因素。临床上，非小细胞肺癌常用的治疗方法有：放射疗法、化学疗法、手术治疗和免疫治疗等。

免疫检查点抑制剂已经彻底改变了各种癌症的治疗前景，包括非小细胞肺癌。但是，临床上应用发现，仅有部分患者对免疫治疗有反应，从而获得较好的治疗效果。因此，寻找潜在的方法来筛选可能获益与免疫治疗的患者是当前的重要工作。

鉴于此，特提出本发明。

发明内容

本发明的目的在于提供一种非小细胞肺癌免疫治疗疗效的预测模型的训练方法以及预测装置。

本发明是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供了一种非小细胞肺癌免疫治疗疗效的预测模型的训练方法，其包括：获取训练样本KEAP1、PTPRD、EPHA3、EPHA5、ZFHX3、MGA、NTRK3和PBRM1基因突变的检测结果以及对应的标注结果；将基因突变的检测结果输入预先构建好的预测模型中，获得预测结果；其中，所述预测模型用于根据KEAP1、PTPRD、EPHA3、EPHA5、ZFHX3、MGA、NTRK3和PBRM1基因突变的数量预测样本非小细胞肺癌的免疫治疗疗效；基于所述标注结果和所述预测结果对所述预测模型进行参数更新。

第二方面，本发明实施例提供了一种非小细胞肺癌免疫治疗疗效的预测装置，其包括获取模块和预测模块。获取模块，用于获取待测样本KEAP1、PTPRD、EPHA3、EPHA5、ZFHX3、MGA、NTRK3和PBRM1基因突变的检测结果；预测模块，用于将基因突变的检测结果输入如前述实施例所述的训练方法训练好的预测模型中，获得待测样本的预测结果。

第三方面，本发明实施例提供了一种非小细胞肺癌免疫治疗疗效的训练装置，其包括获取模块、预测模块和参数更新模块。获取模块，用于获取训练样本KEAP1、PTPRD、EPHA3、EPHA5、ZFHX3、MGA、NTRK3和PBRM1基因突变的检测结果以及对应的标注结果；预测模块，用于将基因突变的检测结果输入预先构建好的预测模型中，获得预测结果；其中，所述预测模型用于根据KEAP1、PTPRD、EPHA3、EPHA5、ZFHX3、MGA、NTRK3和PBRM1基因突变的数量预测样本非小细胞肺癌的免疫治疗疗效；参数更新模块，用于根据所述标注结果和所述预测结果对所述预测模型进行参数更新。

第四方面，本发明实施例提供了一种电子设备，其包括：处理器和存储器；所述电子设备包括处理器和存储器；所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如前述实施例所述的非小细胞肺癌免疫治疗疗效的预测模型的训练方法或非小细胞肺癌免疫治疗疗效的预测；所述非小细胞肺癌免疫治疗疗效的预测包括：将样本KEAP1、PTPRD、EPHA3、EPHA5、ZFHX3、MGA、NTRK3和PBRM1基因突变的结果输入如前述实施例所述的训练方法训练的预测模型中，获得待测样本的预测结果。