Genomics of Drug Sensitivity in Cancer产品系统

核心目标：构建机器学习模型，根据癌症细胞系的基因组特征（突变、拷贝数变异、基因表达等）预测其对特定药物的敏感性（ LN_IC50LN_IC50 ）。

识别与药物反应显著相关的基因组生物标志物（Biomarkers）。
探索不同癌症类型（Tissue Type）对药物反应的差异。
分析药物靶点（Target）和通路（Pathway）与敏感性的关系。
为个性化癌症治疗提供数据支持建议。

使用 Stratified K-Fold Cross-Validation (分层K折交叉验证)，确保每折中不同癌症类型和敏感性类别的分布一致。
使用 Grid Search 或 Bayesian Optimization 进行超参数调优。