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龙图腾网获悉北京大学申请的专利预测患者免疫治疗响应性的数据处理装置和方法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：CN120260905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510282890.8，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权预测患者免疫治疗响应性的数据处理装置和方法是由刘凤麟;程业翔设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本预测患者免疫治疗响应性的数据处理装置和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了生物信息学领域中预测患者免疫治疗响应性的数据处理装置和方法。本发明所要解决的技术问题是如何准确预测肿瘤患者对免疫治疗的响应。本发明以免疫治疗有响应受试者和无响应受试者的单细胞测序数据中表达有差异的细胞亚群下基因的表达量特征作为输入，以患者对免疫治疗是否响应作为输出，使用随机森林算法构建免疫治疗响应预测模型；通过将待测受试者单细胞测序数据中细胞亚群下基因的表达量输入该模型可预测获得待测受试者的免疫治疗响应结果。本发明可为肿瘤患者制定更为精准的治疗方案，减少不必要的副作用，降低医疗成本，可应用于免疫治疗的个体化医疗。

本发明授权预测患者免疫治疗响应性的数据处理装置和方法在权利要求书中公布了：1.一种数据处理装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现预测免疫治疗响应的方法，所述方法包括如下步骤： S1数据接收：接收待测受试者单细胞测序数据中细胞亚群下基因的表达量； S2数据处理：将S1所述细胞亚群下基因的表达量代入免疫治疗响应预测模型计算获得所述待测受试者免疫治疗响应的预测结果；所述免疫治疗响应预测模型按照包括如下步骤的方法构建：接收免疫治疗有响应受试者的单细胞测序数据中细胞亚群下基因的表达量M和免疫治疗无响应受试者的单细胞测序数据中细胞亚群下基因的表达量N；将所述表达量M和所述表达量N中有差异的细胞亚群下基因的表达量作为输入，将免疫治疗响应结果作为输出，使用机器学习算法构建免疫治疗响应模型； 所述免疫治疗响应模型的构建还包括模型输入特征筛选，所述模型输入特征按照如下方法获得： 首先，使用曼-惠特尼U检验筛选在免疫治疗有响应和免疫治疗无响应患者中表达量有显著差异的细胞亚群-基因组合，将各细胞亚群-基因组合及该组合中基因的表达量作为模型预输入特征，通过随机初始化获得预输入特征的初始化平均重要性值； 之后，循环地采样部分预输入特征作为输入来训练随机森林模型，同时，根据得到的模型，更新相应特征的平均重要性值；最后按照重要性值进行排序，得到模型训练所使用的特征； 特征筛选分为多个阶段，采样的特征数依阶段递减，每个阶段循环100次；在每次循环中，根据以下式1所示的概率分布对特征进行采样： 式1中，wi为第i个特征的平均重要值，所有的wi初始值均设为1；训练模型后，按照如下式2使用指数滑动平均更新每个特征的平均重要性： 式2中，Xi代表是否选择第i个特征的指示变量，vi是第i个特征在这次循环中模型的重要性值，α是衰减因子； 经过多轮训练，选择重要性值排名前200的特征作为最终模型的输入； S3数据输出：输出所述待测受试者免疫治疗响应的预测结果。

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