基于集成机器学习的实体肿瘤紫杉烷/免疫治疗响应评估系统及其工作方法

本发明公开了基于集成机器学习的实体肿瘤紫杉烷/免疫治疗响应评估系统及其工作方法，属于生物信息学及人工智能交叉技术领域。步骤1：对获取的实体瘤紫杉烷化疗/免疫治疗响应转录组数据或源数据集进行预处理，并进行训练集与验证集的划分；步骤2：基于预处理后的数据从基因表达水平出发提取重叠基因作为候选基因；步骤3：基于候选基因进行再次处理；步骤4：构建共识预测模型；步骤5：对构建的模型采用步骤3的训练集进行训练；步骤6：对训练后的模型进行验证并筛选得到最优方案。本发明填补针对复杂的联合治疗的疗效异质性以及如何精准筛选潜在获益人群、避免过度治疗的稳定的可推广的预测工具。