Đề án Nghiên cứu và cải tiến một số mô hình dự đoán mục tiêu thuốc trong điều trị ung thư dựa trên các mạng sinh học được trình bày trong 3 chương, gồm: Chương 1: Tổng quan về cơ sở lý thuyết; Chương 2: Phương pháp đề xuất; Chương 3: Kết quả thực nghiệm và thảo luận. Các nội dung nghiên cứu tập trung cung cấp phương pháp tiếp cận mới và sáng tạo trong nghiên cứu các gen liên quan đến ung thư, góp phần mở rộng các ứng dụng của mạng phức hợp trong lĩnh vực sinh học tính toán. Kết quả nghiên cứu không chỉ làm tiền đề vững chắc cho các hướng nghiên cứu tiếp theo mà còn đóng góp gián tiếp vào quy trình phát triển thuốc điều trị ung thư, mang lại giá trị kinh tế - xã hội thiết thực trong lĩnh vực y sinh. Trên cơ sở của các nghiên cứu liên quan, đề án đã Đề tài đã phát triển mô hình BioRank cải tiến từ thuật toán PageRank, bằng cách tích hợp đồng thời thông tin chức năng gen (GO, KEGG, Reactome), dữ liệu biểu hiện RNA-seq từ TCGA, mức độ đồng biểu hiện và tập gen khởi tạo lâm sàng thông qua vector cá nhân hóa, trọng số cạnh sinh học và lan truyền định hướng sinh học. Kết quả, mô hình nâng cao đáng kể độ chính xác xếp hạng gen mục tiêu, củng cố cơ sở khoa học cho các gen ung thư đã biết (TP53, EGFR, MYC, AKT1, PIK3CA) đồng thời đề xuất nhiều gen ứng viên tiềm năng mới (GRB2, SUMO2, RELA, TRIM28, FN1, CDH7, SOX1, CCL18) và các gen hoàn toàn mới (PCDHA4, GPR161, CCL17), mở ra hướng nghiên cứu cơ chế và phát triển thuốc điều trị ung thư.

Ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Phạm Đức Tĩnh (c.n.), Trần Tiến Dũng, Đỗ Mạnh Hùng, Phạm Văn Hiệp, Dương Thị Hoàn
Thông tin nhan đề:	Nghiên cứu và cải tiến một số mô hình dự đoán mục tiêu thuốc trong điều trị ung thư dựa trên các mạng sinh học
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Đề tài nghiên cứu khoa học / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Mô tả vật lý:	57tr.
Năm xuất bản:	2026