[發明專利]基于人工智能和大數據分析的藥物篩選模型的搭建方法

在審

• 申請號: 202210013030.0
• 申請日: 2022-01-07
• 公開（公告）號: CN114540306A
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 王宇赫;張麗媛;馬驍驊;胡建鴻;劉勝男
• 申請（專利權）人: 杭州海蘭時生物科技有限責任公司
• 主分類號: C12N5/09
• 分類號: C12N5/09;C12N15/85;C12N15/53;C12Q1/02;G16C20/70
• 代理公司: 重慶晟軒知識產權代理事務所(普通合伙) 50238
• 代理人: 孔玲瓏

1.一種基于人工智能和大數據分析的藥物篩選模型的搭建方法，包括有搭建系統和實驗記錄系統，其特征在于，所述搭建系統利用含有類器官細胞特異性結合序列的報告系統載體，以具有組成型特定靶細的活性細胞為基礎，構建成穩定的以特定靶細信號為靶點的高通量藥物篩選細胞模型；所述報告系統載體是在含有熒光素酶報告基因的報告載體多克隆位點中插入包含有類器官細胞特異性結合序列作為報告系統載體的響應序列，構建成的報告系統載體，所述搭建系統具體包括以下步驟：

S1：類器官細胞模型的培養；

S2：藥物的配制；

S3：轉運濃度的篩選；

S4：分組、給藥與轉運實驗；

S5：統計學分析；

所述S1的步驟中，取人體組織在冰上剪碎，加入膠原酶重懸，搖床消化，過濾細胞，濾液加入DMEM/F12終止消化，離心，去除上清；取紅細胞裂解液重懸細胞，離心，去除上清，加入DMEM/F12重懸，離心，去除上清；細胞計數，混合基質膠，滴于孔板孔正中，放置培養皿，凝固基質膠；每孔加入培養基，細胞培養箱培養；

所述實驗記錄系統包括有實驗人員信息錄入模塊、實驗信息采集模塊、信息轉錄模塊、信息整理模塊、信息處理模塊、實驗信息修改模塊、整合與發送模塊和數據庫。

2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能和大數據分析的藥物篩選模型的搭建方法，其特征在于，所述實驗人員信息錄入模塊用于對各實驗人員進行信息錄入，其中各實驗人員分為實驗人員和記錄人員，所述實驗信息采集模塊分別與實驗人員信息錄入模塊和信息轉錄模塊連接，信息處理模塊分別與信息整理模塊和實驗信息修改模塊連接，數據庫分別與信息整理模塊和信息處理模塊連接，實驗信息修改模塊和整合與發送模塊連接。

3.根據權利要求2所述的一種基于人工智能和大數據分析的藥物篩選模型的搭建方法，其特征在于，所述S4的步驟中需要對配制的藥物進行分組，利用實驗信息采集模塊對藥物分組信息、給藥信息和轉運實驗的記錄轉錄至信息轉錄模塊，將各實驗人員在實驗時間段內對應的實驗信息進行整理，將各實驗信息對應的實驗記錄轉錄為文本格式，進而獲取各實驗人員對應的實驗文本信息，將各實驗人員對應的實驗文本信息、各實驗人員姓名和各實驗人員實驗時間段發送至信息整理模塊，所述信息整理模塊將整理好的實驗信息匯總在一起，通過實驗數據處理類的軟件對整理好的實驗數據進行處理，通過得到分析好的實驗數據與所需藥物進行對比，判斷出所配制出來的藥物的不足之處，所述實驗信息修改模塊用于修改經過分析的實驗操作和步驟，讓實驗人員根據分析后的實驗數據進行修改實驗步驟，然后將修改后的實驗步驟通過整合發送模塊至數據庫，即可對實驗數據進行整理收集。

4.根據權利要求1所述的一種基于人工智能和大數據分析的藥物篩選模型的搭建方法，其特征在于，所述培養基包括有基質膠和與所述基質膠相混合的細胞懸液；所述基質膠與所述細胞懸液的體積比為(3～4):(5～10)，所述細胞懸液中包含來源于細胞系的細胞，所述細胞附著于所述基質膠的表面和內部；并且，所述細胞懸液中，所述來源于細胞系的細胞含量為80-1600個/100μl。

5.根據權利要求4所述的一種基于人工智能和大數據分析的藥物篩選模型的搭建方法，其特征在于，將所述細胞懸液利用孔徑為40-100μm的收集濾網進行過濾，并利用細胞團收集液反向沖洗所述收集濾網，以便獲取所述腫瘤細胞團。

6.根據權利要求5所述的一種基于人工智能和大數據分析的藥物篩選模型的搭建方法，其特征在于，所述S2的步驟中，藥物配制成多個濃度梯度，然后將類器官模型給予不同濃度梯度下的藥物刺激，并在不同時間點收集類器官樣本，觀察其形態學變化并檢測對應器官的功能指標。