【摘 要】
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基因检测技术的发展和癌症靶向治疗的增加有助于实现肿瘤学领域的精准医学,但目前癌症精准医疗数据的碎片化和异质性给组学数据的临床解释、复杂突变标记物的识别和突变-药物反应预测模型的开发等研究带来了困难。随着数据挖掘技术和人工智能的发展,将这些新技术应用于医学领域,挖掘出数据中有价值的信息才能真正地发挥精准医学前所未有的能力。针对癌症药物敏感性数据的复杂性、多特征性以及多变性特点,一个信息完善且准确的数
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基因检测技术的发展和癌症靶向治疗的增加有助于实现肿瘤学领域的精准医学,但目前癌症精准医疗数据的碎片化和异质性给组学数据的临床解释、复杂突变标记物的识别和突变-药物反应预测模型的开发等研究带来了困难。随着数据挖掘技术和人工智能的发展,将这些新技术应用于医学领域,挖掘出数据中有价值的信息才能真正地发挥精准医学前所未有的能力。针对癌症药物敏感性数据的复杂性、多特征性以及多变性特点,一个信息完善且准确的数据库对于设计出能有效预测突变与药物反应模型是必不可少的。高性能的预测模型可以实现精准指导多种癌症类型的药物治疗,避免不必要的经济损失和治疗损失。通过数据挖掘和人工智能技术相结合,本文构建了一个公共数据库以促进资源更好地扩展和利用,同时基于机器学习对抗癌药物敏感性预测问题展开了研究。主要研究内容如下:（1）构建了一个抗癌药物敏感性突变标记物数据库,并命名为db MCS,（http://bioinfo.aielab.cc/db MCS/）。本研究主要从Pub Med检索的文献中整理出突变标记物以及抗癌药物敏感性关联数据,使用注释工具统一各类数据名称并且标准化基于不同参考序列的变异描述,同时确保了数据的完整性和准确性。目前,db MCS包含4427个突变-疾病-药物相关联的数据,其中敏感性和耐药性条目分别为3151个和1276个。（2）分析了药物敏感性错义突变与中性突变在基因、DNA、蛋白质、转录本四个层面上的生物学特征。利用置换检验、Wilcoxon秩和检验、Fisher精确检验的统计学方法探讨了生物学特征之间假定的显著性关联,结果表明发生在DNA序列的高保守区域和蛋白质结构域内的突变标记物往往对癌症进程具有重要影响。（3）开展了基于五种机器学习的抗癌药物敏感性预测模型的比较研究。提出区分有药物反应的突变和中性突变的二分类问题,以及区分药物敏感性突变、耐药性突变和中性突变的三分类问题。对于二分类问题,基于SVM算法的预测模型具有良好的表现（AUPR=0.90,AUC=0.92）;对于三分类问题,基于XGBoost算法的预测模型表现较好（AUPR=0.81,AUC=0.88）。这表明db MCS是一个可靠的数据集,可以对未来的癌症药物基因组学研究提供新的见解和必要的线索。
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