【摘 要】
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根据患者的具体身体情况量身定制治疗方法,通常被称为个性化或分层医学,其发展将为药物开发带来革命性、前所未有的变化。新的诊断工具将使患者的特征、疾病病理生理学和/或影响药物代谢的因素与安全有效的药物相匹配,以治疗他们的疾病。由于个体异质性的存在,不同患者对同一种治疗手段的反应往往不同,也很难开发出可以惠及所有人的治疗手段,因此靶向治疗的使用越来越多。精准医疗的一个重要的目标是通过识别对某一治疗手段的
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根据患者的具体身体情况量身定制治疗方法,通常被称为个性化或分层医学,其发展将为药物开发带来革命性、前所未有的变化。新的诊断工具将使患者的特征、疾病病理生理学和/或影响药物代谢的因素与安全有效的药物相匹配,以治疗他们的疾病。由于个体异质性的存在,不同患者对同一种治疗手段的反应往往不同,也很难开发出可以惠及所有人的治疗手段,因此靶向治疗的使用越来越多。精准医疗的一个重要的目标是通过识别对某一治疗手段的治疗效果远高于（或低于）人群平均治疗效果的患者亚群,并针对这些患者亚群采用相应有效的治疗手段,以达到最好的治疗效果。为了解决在随机试验中确定可能具有正面治疗效果的患者亚群这一问题,本论文的主要研究内容包括:（1）提出了一个的新假设:认为在对具有相同或相似特征变量的样本在采用相同的治疗手段的情况下,这些样本的治疗效果是相同的。并利用多元正态分布、二项分布等数学分布随机生成基于线性回归模型和树模型的仿真临床数据,用于后面算法的评估。（2）基于模拟退火算法原理开发了PRLSA算法,并将生成的仿真临床数据验证PRLSA算法以及目前已有的八种识别治疗效果异质性的算法（Findit,Interaction Trees（IT）,SIDES,MOB,PRIM,seq BT,SIDES,VT）,并对以上每种算法的特异度、灵敏度和kappa系数进行评估,评估结果展示:PRLSA的总体性能优于已有的八种算法。（3）在R语言的环境下,应用Shiny扩展包,搭建治疗效果异质性分析平台,本平台具有互动性,且用户使用界面友好,使医务人员或其他没有编程基础的研究者们使用更加便捷。本平台整合了八种亚群识别的算法,并对这些算法进行了并行优化,使用本分析平台可大幅度提升运行速度,减少运行时间,还可以对多种算法进行评估比较。
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