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申请/专利权人：中美冠科生物技术(北京)有限公司
摘要：本发明属于药物研发领域，具体公开了一种高效评估体外联合用药药效的方法、存储芯片和装置。本发明通过采用AI模型和简化的实验模式，正面解决现有药物研发过程中实验和数据处理的复杂性和高成本等问题。所述AI模型基于历史药物数据优化浓度选择，从而减少实验中的冗余浓度和不必要的实验数量，提高评估的灵敏度和可靠性。通过简化实验设计至单药浓度点测试和3x3联合用药矩阵，显著降低了实验的复杂性和成本，同时加快了数据处理和分析的速度。本发明所公开的方法通过直接进行单药和3x3矩阵联合用药测试，避免了过度的联合用药预测试，不仅能更有效地识别出潜在的药物之间的协同作用，还能提供更为精准和实用的数据支持未来的临床研究。
主权项：1.一种高效评估体外联合用药药效的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.AI模型开发：利用历史用药数据集构建AI模型，所述AI模型结合药物的SMILES序列、浓度信息和细胞类型，通过机器学习技术进行训练和验证，用来预测药物在不同浓度和细胞类型下的细胞存活率；步骤2.联合用药浓度预测：利用步骤1获得的AI模型预测不同药物组合在特定浓度下的联合效果，给出推荐的3x3联合用药浓度；步骤3.单药浓度点测试和3x3联合的综合测试：直接使用步骤2的AI模型预测结果，进行单药和3x3矩阵联合用药的实验，测试单一药物在不同浓度点上的细胞存活率，并同时进行3x3矩阵联合用药测试，每种药物的三个推荐浓度形成矩阵交叉点，用以测试不同组合下的细胞反应；步骤4.剂量反应曲线分析：从步骤3的单药和联合用药测试中获得数据后，进行剂量反应曲线分析，来预测和验证联合用药时的协同效应；确定药物间是否存在协同、加性或拮抗作用，为后续的用药策略提供依据；步骤5.实验优化与调整：基于步骤1-4的结果，优化和调整实验设计，包括但不限于调整药物浓度范围、重新选择药物组合或修改其他实验条件。
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