CN112365951B - 一种基于免疫检测的肿瘤用药指导系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于免疫检测的肿瘤用药指导系统及方法，信息处理技术领域，该系统包括：文献数据库管理子系统、用药知识管理子系统和报告生成管理子系统；所述文献数据库管理子系统用于依据免疫指标对外部数据库进行检索，获得检索结果；所述用药知识管理子系统用于对所述文献数据库管理子系统中的检索结果进行整合和分级管理，获得目标知识并保存；所述报告生成管理子系统用于根据用户提供的个性化数据调用所述目标知识，根据所述目标知识和初级用药解读报告生成肿瘤用药解读报告；本发明能够提高指导用药的可利用性，满足临床指导的需要。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，特别是涉及一种基于免疫检测的肿瘤用药指导系统及方法。
背景技术
恶性肿瘤是严重威胁人类健康和生命的常见病、多发病，2018年全球癌症统计数据显示，全球新发肿瘤病例1810万，死亡病例960万。肿瘤免疫治疗通过重新启动并维持肿瘤-免疫循环，增强抗肿瘤免疫反应或使肿瘤微环境中缺陷的免疫反应正常化，达到控制与消除肿瘤的目的。由于具有疗效好、安全性高、副作用小以及耐药性低等诸多优点，肿瘤免疫疗法被《科学》杂志评选为2013“年度科学突破”。近10年来，肿瘤免疫疗法取得了显著进展，以免疫检查点阻断剂、过继细胞疗法、肿瘤疫苗等为代表的产品研发及相关技术呈井喷式发展。
尽管肿瘤免疫治疗药物取得了令人鼓舞的进展，但该领域还存在着诸如由于患者个体化差异、肿瘤异质性、肿瘤微环境差异等特点，肿瘤免疫治疗整体有效率还比较低，受众人群偏少等问题。从药物治疗角度来说，化疗药物和靶向药物在肿瘤治疗中仍然占据主导地位。由于化疗药物基本都有致淋巴细胞减少的不良反应，同时大多数化疗药物通过诱导凋亡杀死靶细胞，曾认为凋亡的肿瘤细胞是免疫耐受原，因此传统观念认为，化疗之后机体免疫功能低下。然而，近年来研究发现，化疗可通过对机体免疫功能的调整和对肿瘤抗原调变的双重作用增强机体抗肿瘤免疫功能。传统化疗药物已不再是一种纯粹的细胞毒性药物，其免疫调节作用逐渐受到人们的重视，为恶性肿瘤的临床治疗提供新的思路。
随着精准医疗概念的盛行和技术的发展，越来越多的国内外机构开始提供这类医疗技术服务，尤其是肿瘤的精准医疗，大量的机构开始了相关的基因检测服务，但基于免疫检测的肿瘤精准用药指导服务还未见报道，由于肿瘤患者病因和病程的不同，机体的免疫状态存在比较大的个体差异，因此，进行化疗用药前的相关免疫检测，选用与机体免疫状态相匹配的化疗药物尤为重要。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于免疫检测的肿瘤用药指导系统及方法，以提高指导用药的可利用性，满足临床指导的需要。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种基于免疫检测的肿瘤用药指导系统，包括：文献数据库管理子系统、用药知识管理子系统和报告生成管理子系统；
所述文献数据库管理子系统用于依据免疫指标对外部数据库进行检索，获得检索结果；
所述用药知识管理子系统用于对所述文献数据库管理子系统中的检索结果进行整合和分级管理，获得目标知识并保存；
所述报告生成管理子系统用于根据用户提供的个性化数据调用所述目标知识，根据所述目标知识和初级用药解读报告生成肿瘤用药解读报告；
所述报告生成管理子系统包括报告生成模块，所述报告生成模块用于根据如下公式生成所述初级用药解读报告：
weight(D1,c1)＝±quality(D)*rank(D)，
其中，weight(D1,c1)表示肿瘤药物D1所对应的免疫指标异常值c1的权重值，quality(D)表示属性权重，rank(D)表示证据等级权重，D表示肿瘤药物。
可选的，所述文献数据库管理子系统包括：文献检索模块；
所述文献检索模块用于根据所述免疫指标对外部数据库进行检索，获得检索结果，并对所述检索结果进行解析，获取解析结果。
可选的，所述文献数据库管理子系统还包括：文献添加模块；
所述文献添加模块用于根据所述检索结果和所述解析结果进行添加更新。
可选的，所述文献数据库管理子系统还包括：免疫指标管理模块；
所述免疫指标管理模块用于保存所述免疫指标。
可选的，所述用药知识管理子系统包括：数据清洗模块、证据分级模块和数据整合模块；
所述数据清洗模块用于对原始数据进行数据清洗，获得清洗后的数据；
所述证据分级模块用于对所述清洗后的数据进行分级，得到分级后的数据；
所述数据整合模块用于对所述分级后的数据进行整合，得到目标知识。
可选的，所述报告生成管理子系统还包括：报告审核模块；
所述报告审核模块用于对所述初级用药解读报告进行审核与调整，得到肿瘤用药解读报告。
可选的，所述报告生成管理子系统还包括：模板管理模块；
所述模板管理模块用于更新、上传与存储所述初级用药解读报告的模板和所述肿瘤用药解读报告。
一种基于免疫检测的肿瘤用药指导方法，包括：
依据免疫指标对外部数据库进行检索，获得检索结果；
对所述文献数据库管理子系统中的检索结果进行整合和分级管理，获得目标知识并保存；
根据用户提供的个性化数据调用所述目标知识，根据所述目标知识和初级用药解读报告生成肿瘤用药解读报告。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明提供一种基于免疫检测的肿瘤用药指导系统及方法，通过文献数据库管理子系统依据免疫指标对外部数据库进行检索，获得检索结果；用药知识管理子系统再对文献数据库管理子系统中的检索结果进行整合和分级管理，获得目标知识并保存；报告生成管理子系统根据用户提供的个性化数据调用目标知识，根据目标知识和初级用药解读报告生成肿瘤用药解读报告。从而实现从个体免疫检测结果层面提供用药指导，提高了指导用药的可利用性，满足临床指导的需求，辅助临床医生做出临床用药和治疗决策。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明基于免疫检测的肿瘤用药指导系统结构示意图；
图2为本发明基于免疫检测的肿瘤用药指导用药证据类型及来源示意图；
图3为本发明基于免疫检测的肿瘤用药指导方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种基于免疫检测的肿瘤用药指导系统及方法，以提高指导用药的可利用性，满足临床指导的需要。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明提供的一种基于免疫检测的肿瘤用药指导系统，包括：文献数据库管理子系统101、用药知识管理子系统102和报告生成管理子系统103。
所述文献数据库管理子系统101用于依据免疫指标对外部数据库进行检索，获得检索结果。
所述用药知识管理子系统102用于对所述文献数据库管理子系统101中的检索结果进行整合和分级管理，获得目标知识并保存。
所述报告生成管理子系统103用于根据用户提供的个性化数据调用所述目标知识，根据所述目标知识和初级用药解读报告生成肿瘤用药解读报告。
所述报告生成管理子系统103包括报告生成模块，报告生成模块将免疫检测的个性化数据与模板进行匹配，提供肿瘤类型与模块的选择。所述报告生成模块用于根据如下公式生成所述初级用药解读报告：
weight(D1,c1)＝±quality(D)*rank(D)，
其中，weight(D1,c1)表示肿瘤药物D1所对应的免疫指标异常值c1的权重值，quality(D)表示属性权重，rank(D)表示证据等级权重，D表示肿瘤药物。
在实际应用中，所述文献数据库管理子系统101包括：文献检索模块；所述文献检索模块用于根据所述免疫指标对外部数据库进行检索，获得检索结果，并对所述检索结果进行解析，获取解析结果。将解析结果作为肿瘤用药指导证据并保存。其中，对外部数据库进行检索是指进行人工阅读和审阅等相关处理，对应的，文献检索可以在线检索Springerlink，Highwire Press,PubMed,Sciencedirect和Blackwell等文献数据库以及万方数据、中国知网和维普数据库等。将检索结果列表在系统中，相应的文献摘要或全文经过解析后导入数据库，形成与免疫检测关键指标相联系的解析结果。解析结果暂存在临时数据表中，供后续的文献添加模块调用。
除了在线进行中英文文献检索之外，文献检索模块还提供了PDF上传模块，可以对已经存在于本地的PDF格式的各类文献资源进行上传，利用系统的文献阅读等功能收集其中的数据。
在实际应用中，所述文献数据库管理子系统101还包括：文献添加模块；所述文献添加模块用于根据所述检索结果和所述解析结果进行添加更新。文献添加模块查看文献检索模块获得的检索结果，进行添加更新，并将目标结果进行保存。数据管理员根据各文献的标题及摘要等信息，勾选确定目标文献，批量添加到数据库表中并保存。
在实际应用中，所述文献数据库管理子系统101还包括：免疫指标管理模块；所述免疫指标管理模块用于保存所述免疫指标。免疫指标管理模块收录指导肿瘤治疗用药的免疫检测指标，进行添加更新并保存。免疫指标通常指细胞免疫检测相关指标，但不限于细胞免疫检测相关指标，还可包括免疫五项，补体的检测、体液免疫检测和微量元素等。其中，细胞免疫检测相关指标是指参与免疫应答或与免疫应答有关的细胞检查，包括淋巴细胞、单核细胞、巨噬细胞、粒细胞、肥大细胞、辅佐细胞，以及它们的前体细胞等。主要是与T淋巴细胞亚群、单核细胞和NK细胞相关的检测指标。
在实际应用中，所述用药知识管理子系统102包括：数据清洗模块、证据分级模块和数据整合模块；所述数据清洗模块用于对原始数据进行数据清洗，获得清洗后的数据；所述证据分级模块用于对所述清洗后的数据进行分级，得到分级后的数据；其中，获得的等级包括A级、B级和C级。A级表征药监局批准或临床指南收录的用于特定癌症的治疗药物对于机体免疫功能的影响已有确定的临床试验证据；B级表征临床试验或其他基于人群的研究并获得专家共识的、用于特定癌症的治疗药物对于机体免疫功能的影响已有确定的临床试验证据；C级表征药监局批准或临床指南收录的用于特定癌症的治疗药物对于机体免疫功能的影响已有较肯定的临床前研究证据。所述数据整合模块用于对所述分级后的数据进行整合，得到目标知识。目标知识整合为数据集，存储在知识库中。数据整合模块还用于定期对知识库中的数据进行修改、添加和删除。
其中，肿瘤用药知识包括临床级别和文献级别的药物免疫学证据，以及药品上市信息、临床试验信息、药物-药物相互作用、食物-药物相互作用、药代动力学证据、药物信息、癌种信息等。数据清洗是指根据个体免疫检测结果中的异常数据对数据库中的解析结果进行筛选，过滤掉不相关的数据。证据分级是指对上述清洗后的数据按照药监局批准或中国临床肿瘤协会的肿瘤诊疗指南的标准进行分级，本发明中分为三级：第一等级(A)、第二等级(B)和第三等级(C)，另一方面中可以根据实际需求进行更多层级的分类。数据整合是指对根据数据类型，对不同来源的数据分别进行整理，然后进行整合，在整合过程中，会对每一条用药指导相关证据进行用药指导判断：根据具体的证据描述来判断针对证据中特定癌种患者的特定免疫状态，特定药物是否可以被推荐使用，去除重复数据，得到最终的用药知识数据集。肿瘤精准用药证据类型及来源如图2所示。
在实际应用中，所述报告生成管理子系统103还包括：报告审核模块；所述报告审核模块用于对所述初级用药解读报告进行审核与调整，得到肿瘤用药解读报告。报告审核模块可以确保没有数据问题，并调整优化报告的展示，以使报告更加美观。
在实际应用中，所述报告生成管理子系统103还包括：模板管理模块；所述模板管理模块用于更新、上传与存储所述初级用药解读报告的模板和所述肿瘤用药解读报告。模板管理模块进行定期的维护，不同模板其样式、包含的数据类型或数据源中的一种或多种都不一样。
在实际应用中，报告生成模块会调用知识库中的数据，对用户上传的变异数据进行精准用药解读：首先对用户进行全面的免疫检测，然后以免疫检测结果为中心，对数据库进行检索，罗列与免疫检测异常值相关的所有抗肿瘤药物，计算各个药物的相应权重值，最终根据各个药物的权重值排序，生成初级用药解读报告。
对于某一种免疫指标异常值cn，检索所有的肿瘤药物Dn，肿瘤药物D1所对应的免疫指标异常值c1的权重值为weight(D1,c1)＝±quality(D)*rank(D)。rank(D)表示证据等级权重，分别为A、B和C，赋予其一定的系数值，quality(D)表示属性权重，关键词属性指某一免疫指标与肿瘤的相关性，根据其相关性赋予其一定的系数值，±由其与药物的作用符合度决定，符合的是+，不符合的是-。免疫指标可包括：干细胞百分比；淋巴细胞百分比；单核细胞百分比；粒细胞百分比；干细胞计数；淋巴细胞计数；单核细胞计数；总T淋巴细胞百分比；总B淋巴细胞百分；γδT细胞百分比；NK细胞百分比；NK-T细胞百分比；总T淋巴细胞计数；总B淋巴细胞计数；NK细胞计数；辅助性T细胞百分比；杀伤性T细胞百分比；辅助性/杀伤细胞比值；辅助性T细胞计数；杀伤性T细胞计数；调节性CD4+T细胞百分比；早期活化T细胞百分比；中期活化T细胞百分比；晚期活化T细胞百分比；CD4+初始T细胞百分比；CD4+效应和记忆T细胞百分比；CD8+初始T细胞百分比；CD8+效应和记忆T细胞百分比；CD4+初始T细胞计数；CD4+效应和记忆T细胞计数；CD8+初始T细胞计数；CD8+效应和记忆T细胞计数；髓系DC百分比；淋巴系DC细胞百分比。Weight(D1)为某一种肿瘤药物对应所有免疫指标异常值的权重值，Weight(D1)＝weight(D1,c1)+weight(D1,c2)+weight(D1,c3)+weight(D1,cn)，c1、c2和c3分别表示免疫指标异常值中的一种，最后根据此值的大小进行用药的筛选。进而在通过报告审核模块进行最后的审核，得到肿瘤用药解读报告。
如图3所示，本发明提供的一种基于免疫检测的肿瘤用药指导方法，包括：
步骤301：依据免疫指标对外部数据库进行检索，获得检索结果。
步骤302：对所述文献数据库管理子系统中的检索结果进行整合和分级管理，获得目标知识并保存。
步骤303：根据用户提供的个性化数据调用所述目标知识，根据所述目标知识和初级用药解读报告生成肿瘤用药解读报告。
本发明还提供一种基于免疫检测的肿瘤用药指导系统的具体工作流程。
首先，对用户上传的文本格式或Excel格式的免疫检测的变异数据进行注释，然后与知识库中的药物作用相关指标进行匹配；计算每种药物对应的权重值，并根据权重值大小进行排序。在个体层面确定各个药物是否可以被推荐使用(个体用药判定)：
如果被“推荐使用”的药物种类较多，可根据患者的实际治疗阶段，患者的免疫状态，或者行进一步的基因检测来确定具体使用哪一类的抗肿瘤药物，如细胞毒类药物、生物反应调节剂、单克隆抗体药物或者靶向药物等。
其次，将匹配上的知识库变异相关的用药指导信息调出，填充到所选定报告模板的用药证据列表部分；然后，根据用户选择的癌种和临床分期等参数，从知识库中提取相应的上市治疗药物，填充到报告模板的用药参考与建议部分；接着，从知识库中提取相应的介绍信息，如免疫相关的临床意义和生物学意义、相应的临床试验信息、药物的作用机制和各种适应症等，然后填充到报告模板的相应部分。
结合具体的案例进行进一步说明：
一、第一患者，男，肺癌肝转移、骨髓转移。取该患者2ml外周血，经裂红处理后，与流式抗体共孵育，上机进行免疫检测。表1为第一患者免疫检测结果表，如表1所示，免疫检测结果显示该患者的NK细胞百分比，NKT细胞百分比以及NK细胞计数均低于正常值，表中的↓表示降低并低于参考值，↑表示升高并高于参考值，上角标+表示阳性，上角标-表示阴性。我们以此三个异常值为关键词对用药知识数据集进行检索，共检索出相关药物21种，用药证据如表2-表9所示，最后依据公式对这21种药物的权重进行计算，得出针对该患者的用药参考与建议，如表10所示。
表1为第一患者免疫检测结果表
| 检测项目 | 细胞表型 | 检测结果 | 单位 | 参考值 | 提示 |
| 总T淋巴细胞百分比 | CD3+ | 76.4 | ％ | 50.0-84.0 | |
| γδT细胞百分比 | CD3+TCRγδ+ | 4.9 | ％ | 1.0-10.0 | |
| NK细胞百分比 | CD56+ | 2.2 | ％ | 7.0-40.0 | ↓ |
| NKT细胞百分比 | CD3+CD56+ | 2 | ％ | 3.0-8.0 | ↓ |
| 总T淋巴细胞计数 | CD3+ | 1762 | 个/μl | 955-2860 | |
| NK细胞计数 | CD56+ | 68.2 | 个/μl | 150-1100 | ↓ |
| 辅助性T细胞百分比 | CD3+CD4+ | 34.8 | ％ | 27.0-51.0 | |
| 杀伤性T细胞百分比 | CD3+CD8+ | 38.5 | ％ | 15.0-44.0 | |
| 辅助性/杀伤细胞比值 | CD4+/CD8+ | 0.9 | 0.71-2.78 | ||
| 辅助性T细胞计数 | CD3+CD4+ | 517 | 个/μl | 414-1123 | |
| 杀伤性T细胞计数 | CD3+CD8+ | 709 | 个/μl | 238-874 | |
| 调节性CD4+T细胞百分比 | CD4+CD25+ | 5.63 | ％ | 2.0-10.0 | |
| 髓系DC百分比 | Lin1-CD11c+HLA-DR+ | 0.19 | ％ | 0.10-0.50 | |
| 淋巴系DC细胞百分比 | Lin-CD123+HLA-DR+ | 0.05 | ％ | 0.05-0.30 |
表2第一患者烷化剂表
表3第一患者抗代谢药表
表4第一患者抗肿瘤抗生素类药表
| 药物 | 作用细胞表型 | 效果 | 证据等级 |
| 表柔比星 | CD56+ | ↑ | B |
| 米托蒽醌 | CD56+ | ↑ | A |
| 阿霉素 | CD56+ | ↑ | B |
表5第一患者抗植物类抗癌药表
表6第一患者铂类药物表
| 药物 | 作用细胞表型 | 效果 | 证据等级 |
| 卡铂 | CD3+CD56+ | ↑ | A |
表7第一患者靶向治疗药物表
| 药物 | 作用细胞表型 | 效果 | 证据等级 |
| 吉非替尼 | CD56+ | ↑ | C |
| 索拉非尼 | CD56+ | ↑ | A |
| 舒尼替尼 | CD56+ | ↑ | A |
| 仑伐替尼 | CD56+ | ↑ | B |
表8第一患者细胞因子类药物表
表9第一患者单克隆抗体表
表10第一患者用药参考与建议表
二、第二患者，女，胰腺癌肝转移。取该患者2ml外周血，经裂红处理后，与流式抗体共孵育，上机进行免疫检测。表11为第二患者免疫检测结果表，如表11所示，表中的↓表示降低并低于参考值，↑表示升高并高于参考值，上角标+表示阳性，上角标-表示阴性。免疫检测结果显示该患者的NK细胞百分比，杀伤性T细胞百分比以及NK细胞计数、杀伤性T细胞计数均低于正常值；而辅助性/杀伤细胞比值高于正常值，以此五个异常值为关键词对用药知识数据集进行检索，共检索出相关药物29种，药物证据如表12-表19所示，最后依据公式对这29种药物的权重进行计算，得出针对该患者的用药参考与建议，如表20所示。
表11第二患者免疫检测结果表
| 检测项目 | 细胞表型 | 检测结果 | 单位 | 参考值 | 提示 |
| 总T淋巴细胞百分比 | CD3+ | 67.9 | ％ | 50.0-84.0 | |
| γδT细胞百分比 | CD3+TCRγδ+ | 6.6 | ％ | 1.0-10.0 | |
| NK细胞百分比 | CD56+ | 1.9 | ％ | 7.0-40.0 | ↓ |
| NKT细胞百分比 | CD3+CD56+ | 4.4 | ％ | 3.0-8.0 | |
| 总T淋巴细胞计数 | CD3+ | 2313.74 | 个/μl | 955-2860 | |
| NK细胞计数 | CD56+ | 40.50 | 个/μl | 150-1100 | ↓ |
| 辅助性T细胞百分比 | CD3+CD4+ | 43.06 | ％ | 27.0-51.0 | |
| 杀伤性T细胞百分比 | CD3+CD8+ | 12.27 | ％ | 15.0-44.0 | ↓ |
| 辅助性/杀伤细胞比值 | CD4+/CD8+ | 3.60 | 0.71-2.78 | ↑ | |
| 辅助性T细胞计数 | CD3+CD4+ | 948.94 | 个/μl | 414-1123 | |
| 杀伤性T细胞计数 | CD3+CD8+ | 197.53 | 个/μl | 238-874 | ↓ |
| 调节性CD4+T细胞百分比 | CD4+CD25+ | 3.4 | ％ | 2.0-10.0 | |
| 髓系DC百分比 | Lin1-CD11c+HLA-DR+ | 0.3 | ％ | 0.10-0.50 | |
| 淋巴系DC细胞百分比 | Lin-CD123+HLA-DR+ | 0.2 | ％ | 0.05-0.30 |
表12第二患者烷化剂表
表13第二患者抗代谢药表
表14第二患者抗肿瘤抗生素类药表
表15第二患者抗植物类抗癌药表
表16第二患者铂类药物表
| 药物 | 作用细胞表型 | 效果 | 证据等级 |
| 奥沙利铂 | CD3+CD8+ | ↑ | A |
表17第二患者靶向治疗药物表
表18第二患者细胞因子类药物表
表19第二患者单克隆抗体表
表20第二患者用药参考与建议表
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (7)
1.一种基于免疫检测的肿瘤用药指导系统，其特征在于，包括：文献数据库管理子系统、用药知识管理子系统和报告生成管理子系统；
所述文献数据库管理子系统用于依据免疫指标对外部数据库进行检索，获得检索结果；
所述用药知识管理子系统用于对所述文献数据库管理子系统中的检索结果进行整合和分级管理，获得目标知识并保存；
所述报告生成管理子系统用于根据用户提供的个性化数据调用所述目标知识，根据所述目标知识和初级用药解读报告生成肿瘤用药解读报告；
所述报告生成管理子系统包括报告生成模块，所述报告生成模块用于根据如下公式生成所述初级用药解读报告：
weight(D1,c1)＝±quality(D)*rank(D)，
其中，weight(D1,c1)表示肿瘤药物D1所对应的免疫指标异常值c1的权重值，quality(D)表示属性权重，rank(D)表示证据等级权重，D表示肿瘤药物。
2.根据权利要求1所述的基于免疫检测的肿瘤用药指导系统，其特征在于，所述文献数据库管理子系统包括：文献检索模块；
所述文献检索模块用于根据所述免疫指标对外部数据库进行检索，获得检索结果，并对所述检索结果进行解析，获取解析结果。
3.根据权利要求2所述的基于免疫检测的肿瘤用药指导系统，其特征在于，所述文献数据库管理子系统还包括：文献添加模块；
所述文献添加模块用于根据所述检索结果和所述解析结果进行添加更新。
4.根据权利要求3所述的基于免疫检测的肿瘤用药指导系统，其特征在于，所述文献数据库管理子系统还包括：免疫指标管理模块；
所述免疫指标管理模块用于保存所述免疫指标。
5.根据权利要求4所述的基于免疫检测的肿瘤用药指导系统，其特征在于，所述用药知识管理子系统包括：数据清洗模块、证据分级模块和数据整合模块；
所述数据清洗模块用于对原始数据进行数据清洗，获得清洗后的数据；
所述证据分级模块用于对所述清洗后的数据进行分级，得到分级后的数据；
所述数据整合模块用于对所述分级后的数据进行整合，得到目标知识。
6.根据权利要求5所述的基于免疫检测的肿瘤用药指导系统，其特征在于，所述报告生成管理子系统还包括：报告审核模块；
所述报告审核模块用于对所述初级用药解读报告进行审核与调整，得到肿瘤用药解读报告。
7.根据权利要求6所述的基于免疫检测的肿瘤用药指导系统，其特征在于，所述报告生成管理子系统还包括：模板管理模块；
所述模板管理模块用于更新、上传与存储所述初级用药解读报告的模板和所述肿瘤用药解读报告。
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