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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院军事医学研究院申请的专利一种构建药物肝毒性预测模型的方法及其用途获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114694770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011616758.X，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种构建药物肝毒性预测模型的方法及其用途是由王莉莉;魏爱丽;李武举;李治;徐华;郭磊;谢剑炜设计研发完成，并于2020-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种构建药物肝毒性预测模型的方法及其用途在说明书摘要公布了：本公开涉及药学与医学领域，具体涉及一种构建药物肝毒性预测模型的方法及其在预测药物肝毒性的应用，还涉及一种预测药物肝毒性的方法、系统和装置，还涉及细胞表型参数组合在预测药物肝毒性中的用途。本公开提供的预测药物肝毒性的方法可通过对肝细胞进行最少3组7个参数，最多6组13个参数的高内涵分析测试实验，结合药物人体体内暴露Cmax值，即可鉴定待测药物对肝细胞的毒性，并且该方法的准确性最高可达87％，敏感性和特异性最高分别为84％、94％，显著高于已报道的基于HCA甚至是其他技术构建的预测方法。

本发明授权一种构建药物肝毒性预测模型的方法及其用途在权利要求书中公布了：1.一种构建药物肝毒性预测模型的方法，包括： 收集n个已知的具有严重DILIsevereDILI，sDILI和非DILInon-DILI，nDILI药物，收集药物的Cmax信息； 用不同浓度的药物处理细胞，通过HCA测定细胞的特定细胞表型的参数变化率，确定药物对每一个细胞表型的最低起效浓度lowesteffectiveconcentration,LEC，并利用公式TILEC=LECCmax，计算每一个细胞表型的TILEC值； 利用sDILI和nDILI药物的特定细胞表型的TILEC值对机器学习模型进行训练，以构建药物肝毒性预测模型， 其中，n为大于或等于50的整数， LEC为引起细胞表型的参数变化率大于或等于25%的药物浓度， 所述特定细胞表型包括：LC3B_16h，MMP_72h，MnSOD_24h，nuclear_24h，α-tubulin_24h，nuclear_72h和GSH_24h，或者 所述特定细胞表型包括：LC3B_16h，MMP_72h，MnSOD_24h，nuclear_24h，α-tubulin_24h，nuclear_72h，GSH_24h，pH2AX_16h，ATF6_5h，Hif1α_3h，Nrf2_6h，Hif1α_24h和Nrf2_24h； 其中，所述机器学习模型为Fisher线性判别分析模型或朴素贝叶斯naïveBayes分类模型。

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