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龍圖騰網獲悉鄭州大學申請的專利檢測癌癥個體病人藥物靶點的約束多目標優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116189758B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310082573.2，技術領域涉及：G16B15/30；該發明授權檢測癌癥個體病人藥物靶點的約束多目標優化方法是由梁靜;胡灼;郭偉峰;程涵設計研發完成，并于2023-02-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本檢測癌癥個體病人藥物靶點的約束多目標優化方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種檢測癌癥個體病人藥物靶點的約束多目標優化方法，包括：從個體病人的基因組數據構建個性化基因交互網絡PGIN；形成一個基于多目標優化的結構網絡控制模型；利用約束多目標進化算法尋找個性化藥物靶點集合，即驅動基因集合；本發明可有效識別癌癥個體患者的藥物靶點，探索癌癥的異質性，并且可以為精準醫學中理解腫瘤異質性提供了一個新的視角。

本發明授權檢測癌癥個體病人藥物靶點的約束多目標優化方法在權利要求書中公布了：1.一種檢測癌癥個體病人藥物靶點的約束多目標優化方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1、從個體病人的基因組數據構建個性化基因交互網絡PGIN； 所述步驟1具體如下： 首先建立基于腫瘤樣本和單個患者的正常樣本的共表達網絡；然后，在正常樣本網絡和腫瘤樣本網絡中，根據基因i和基因j之間的邊的P值來確定是否使用這條邊來構建個性化基因交互網絡PGIN，其中，P值基于基因i和基因j的皮爾遜相關系數差的Z分數獲得； 構建PGIN個性化基因交互網絡的具體條件如下： 如果腫瘤樣本網絡的P值低于一定閾值和正常樣本網絡的P值大于一定閾值，或者腫瘤樣本網絡的P值大于一定閾值和正常樣本網絡的P值低于一定閾值，則保留這條邊來構建個性化基因交互網絡PGIN； 步驟2、形成一個基于多目標優化的結構網絡控制模型； 步驟2中，所述結構網絡控制模型如下： s.t.gkx≤0,k＝1,2...,m 其中，f1和f2是兩個優化的目標函數；gx表示約束條件，即使得網絡是可控的；x＝x1,x2,…,xn表示是二進制值決策變量；V代表網絡的頂點集；D和DT分別表示已識別的藥物靶點集和已知的原始藥物靶點集，如果基因被選擇，則xi＝1，否則，xi＝0；l＝l1,l2,…,ln表示具有二進制編碼的標簽向量，如果基因在已知藥物靶點內，li＝1，否則，li＝0；n表示PGIN中的基因數，m表示約束數； 步驟3、利用約束多目標進化算法尋找個性化藥物靶點集合，即驅動基因集合； 所述步驟3具體包括以下步驟： 步驟3.1、初始化一個大小為N的主種群P0和兩個大小為N1的輔助種群P1和P2，其中N1＝N*30％，其中主種群優化原始的約束多目標優化問題CMOP，輔助種群分別優化對應的約束單目標優化問題CSOP； 步驟3.2、利用錦標賽選擇策略分別從當前種群P0中選出N2個父代、P1和P2中選出N12個父代； 步驟3.3、分別使用交叉變異算子產生大小為N2的子代種群Q0和大小為N12的子代種群Q1和Q2，把主種群及輔助種群和所有的子代種群合并R0＝P0∪Q0∪Q1∪Q2，R1＝P1∪Q0∪Q1∪Q2，R2＝P2∪Q0∪Q1∪Q2； 步驟3.4、根據ε約束方法從合并種群R0中選出N個解作為種群P0，根據一種基于排名的適應度函數從合并種群R1和R2中選出N1個解作為種群P1和P2，作為下一次迭代的種群； 步驟3.5、輸出多個驅動基因集合，直到迭代的終止條件，即滿足函數求值的最大數目。

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