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龍圖騰網恭喜中國科學院深圳先進技術研究院;鄭州大學第一附屬醫院申請的專利多組學融合的IDH野生型膠質母細胞瘤預后評估方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119517419B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510048998.0，技術領域涉及：G16H50/30；該發明授權多組學融合的IDH野生型膠質母細胞瘤預后評估方法及系統是由張振宇;季玉陳;劉浩然;耿昊天;李志成設計研發完成，并于2025-01-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本多組學融合的IDH野生型膠質母細胞瘤預后評估方法及系統在說明書摘要公布了：本申請涉及影像分析技術領域，特別涉及一種多組學融合的IDH野生型膠質母細胞瘤預后評估方法及系統，該方法包括：獲取數據集，分別得到病理圖像、基因數據和轉錄數據；并分別從病理圖像、基因數據和轉錄數據中提取組學特征；基于組學特征，分別構建與組學特征對應的單組學預后模型；對單組學預后模型的組學特征進行篩選，得到多組學融合特征，并基于多組學融合特征，構建多組學融合模型，然后對患者進行風險分層；對高風險組和低風險組進行差異分析，獲取交叉通路，確定多組學融合模型影響預后的關鍵生物學通路及生物學行為。本申請通過整合病理組學、蛋白組學、基因組學特征，構建多組學融合模型，增加了對膠質母細胞瘤的預后預測價值。

本發明授權多組學融合的IDH野生型膠質母細胞瘤預后評估方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種多組學融合的IDH野生型膠質母細胞瘤預后評估方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取數據集；所述數據集包括IDH野生型膠質母細胞瘤患者數據集；基于所述數據集，分別得到病理圖像、基因數據和轉錄數據；并分別從病理圖像、基因數據和轉錄數據中提取組學特征；所述組學特征包括：病理組學特征、突變組學特征、拷貝數變異組學特征和轉錄組學特征；基于所述組學特征，分別構建與組學特征對應的單組學預后模型；所述單組學預后模型包括：病理組學預后模型、突變組學預后模型、拷貝數變異組學預后模型和轉錄組學預后模型；對單組學預后模型的組學特征進行篩選，得到多組學融合特征，并基于多組學融合特征，構建基于機器學習的多組學融合模型；基于所述多組學融合模型，對患者進行風險分層，劃分為高風險組和低風險組；對高風險組和低風險組進行差異分析，采用加權基因共表達網絡分析和基因集富集分析方法獲取交叉通路，確定多組學融合模型影響預后的關鍵生物學通路及生物學行為；基于所述組學特征，分別構建與組學特征對應的單組學預后模型，包括：基于病理組學特征、突變組學特征、拷貝數變異組學特征和轉錄組學特征通過特征篩選得到的關鍵特征，各自組合成與組學特征對應的單組學預后模型；利用嶺回歸的系數對關鍵特征進行加權，形成一個線性組合模型；基于線性組合模型，計算各個組學的風險評分，分別為PathScore、MutScore、CNVScore和FPKMScore；對單組學預后模型的組學特征進行篩選，得到多組學融合特征，并基于多組學融合特征，構建基于機器學習的多組學融合模型，包括：在數據集的訓練集中確定各組學的風險評分的截斷值，將患者分為低風險組和高風險組；通過生存分析曲線分析評估各組學特征與生存時間之間的關系，采用對數秩檢驗法來評估兩組間的生存差異；將所述截斷值應用于內部驗證數據集，基于外部驗證集的統計特性計算外部驗證集的截斷值，均劃分為高風險組和低風險組后繪制生存分析曲線以及對數秩檢驗；對臨床病理危險因素和各個組學的風險評分進行單因素Cox分析，獲得對患者預后有意義的因素；將P0.05的所有因素納入多因素Cox分析中，獲得獨立的危險因素，并對各個組學的風險評分作為獨立危險因素進行評估；篩選出具有四組學特征數據的患者，用于構建多組學融合模型；將驗證后的各個組學的風險評分作為新的特征，利用嶺回歸計算各個組學風險評分的系數，加權后得到融合后的線性組合模型，并計算融合后的風險評分，記為Multscore。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院深圳先進技術研究院;鄭州大學第一附屬醫院，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市南山區深圳大學城學苑大道1068號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。