【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及胃癌，尤其涉及一种基于代谢组学特征分析的胃癌复发风险预测方法。
技术介绍
1、在现有技术中，胃癌复发风险的预测方法多依赖于影像学和基因组数据，影像学和基因组数据虽然能够一定程度上提供预后评估，但其在动态性和实时性上存在明显的不足，影像学手段通常依赖患者定期检查无法反映患者体内生理状态的动态变化，导致复发预测具有一定的滞后性，此外，基因组数据的分析虽然可以提供患者遗传层面的信息，但往往与实际的生理状态关联不足，尤其是在反映胃癌复发时基因组数据无法实时跟踪患者体内的代谢过程。
2、代谢组学作为一种新兴的生物信息学技术能够动态监测个体体内的代谢物变化揭示人体生理状态的即时变化，因此，将代谢组学特征应用于胃癌复发风险预测具有重要的研究意义，然而，现有基于代谢组学的数据分析方法较为单一，多数研究仅对个别代谢物进行简单的浓度变化监测，忽视了代谢物在不同代谢途径中的动态变化及其与临床特征和治疗方案的综合作用，当前的预测方法也无法灵活应对患者个体差异，往往采用固定模型进行评估缺乏个性化处理能力。
3、因此，现有技术的主要缺点在于：
4、现有影像学和基因组数据分析的预测方法无法动态反映患者体内的即时变化，尤其是在代谢层面的实时监测和分析上，现有技术明显滞后难以提供准确的复发风险预测。
5、现有方法较少考虑代谢组学、临床历史和治疗方案的多维度综合分析未能有效利用多种数据源之间的关联，导致预测模型的全面性和精确性不足。
6、现有技术采用的模型无法自适应优化，难以根据不同患者的代
7、综上所述，现有技术在胃癌复发风险预测领域主要存在实时性差、多维数据整合不足和个体化预测能力欠缺的问题，亟待改进。
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的在于提出一种基于代谢组学特征分析的胃癌复发风险预测方法，本专利技术通过结合代谢组学特征分析、时空耦合量子优化网络和非线性扰动模型，解决了现有技术在胃癌复发风险预测中的实时性不足、数据整合不充分以及个体化处理欠缺的问题。
2、根据本专利技术实施例的一种基于代谢组学特征分析的胃癌复发风险预测方法，包括如下步骤：
3、s1、采集患者的多个代谢物浓度信息，包括与胃癌相关的能量代谢途径、脂质代谢途径和氨基酸代谢途径中的关键代谢物，构建代谢组学数据集；
4、s2、对采集的代谢组学数据集进行预处理；
5、s3、基于预处理后的代谢组学数据集，提取与胃癌复发相关的代谢物特征，包括能量代谢途径、脂质代谢途径和氨基酸代谢途径中关键代谢物的浓度变化模式，分析代谢途径内各代谢物的动态变化情况；
6、s4、基于提取的代谢物特征，利用代谢途径积分法对每条代谢途径的扰动进行量化，计算代谢途径内代谢物浓度变化的异常程度，代谢途径积分法结合各代谢物代谢组学数据集进行权重分配与生物化学关联分析；
7、s5、结合患者的临床历史数据和治疗方案数据，构建包含代谢组学数据集、代谢途径积分以及患者个体信息的多维特征矩阵；
8、s6、将所述多维特征矩阵输入训练好的机器学习模型，机器学习模型对胃癌复发风险进行综合评估，基于机器学习模型的综合评估，输出患者的胃癌复发风险评分；
9、s7、根据复发风险评分生成预测报告，包括代谢途径的异常程度、复发风险等级以及基于患者个体特征的治疗调整建议。
10、可选的，所述s1具体包括以下步骤：
11、s11、采集患者的多个代谢物浓度信息，包括与胃癌相关的能量代谢途径、脂质代谢途径和氨基酸代谢途径中的关键代谢物，设患者的代谢物浓度数据为矩阵形式x＝{xij}，其中i表示代谢物的种类，j表示不同时间点的采集样本，xij表示第i个代谢物在第j个时间点的浓度值；
12、s12、对代谢物数据进行归类，将能量代谢途径中的代谢物标记为集合me，脂质代谢途径中的代谢物标记为集合ml，氨基酸代谢途径中的代谢物标记为集合ma，代谢组学数据集x划分为：
13、xe＝{xij|i∈me}，xl＝{xij|i∈ml}，xa＝{xij|i∈ma}；
14、s13、构建包括能量代谢途径集合xe、脂质代谢途径集合xl和氨基酸代谢途径集合xa的代谢组学数据集d：
15、d＝{xe,xl,xa}。
16、可选的，所述s3具体包括以下步骤：
17、s31、基于预处理后的代谢组学数据集d提取与胃癌复发相关的代谢物特征，设代谢物特征集为f＝{fi}，i代表代谢物的种类，fi表示第i个代谢物特征：
18、
19、其中，xij表示第i个代谢物在第j个时间点的浓度值，μi为第i个代谢物的均值，σi为标准差，wij为时间点j对应的权重，λij为时间衰减因子；
20、s32、采用动态时间规整算法对代谢物特征fi进行分析，评估代谢物浓度随时间的动态变化趋势，生成代谢物的动态变化模式矩阵t＝{tij}，tij表示第i个代谢物在第j个时间点上的变化幅度：
21、
22、其中，fi(tk)表示代谢物i在时间点tk的浓度模式值，δtk为时间间隔，αik为每个时间点的权重因子，βik表示不同时间段间的关联权重；
23、s33、根据代谢途径内各代谢物的动态变化提取每条代谢途径的特征，包括能量代谢途径特征pe，脂质代谢途径特征为pl和氨基酸代谢途径特征pa，每个特征通过以下计算：
24、
25、其中，px代表代谢途径x的总特征值，γi表示代谢物i的路径权重，tij表示代谢物i在时间点j上的动态变化幅度，ωij为时间点上的修正系数，ti为代谢物i的总体时间变化趋势，ηx为途径特征调整因子。
26、可选的，所述s4具体包括以下步骤：
27、s41、基于提取的代谢途径特征分别对能量代谢途径特征pe，脂质代谢途径特征为pl和氨基酸代谢途径特征pa利用代谢途径积分法进行量化，每条代谢途径的扰动积分为ix：
28、
29、其中，wx(t)为时间t上的权重因子，ξx表示代谢途径x的特征修正系数，t1和tn为时间段的起点和终点；
30、s42、根据代谢途径的扰动积分ix和代谢物特征fi计算每条代谢途径的异常程度ax。
31、可选的，所述s5具体包括以下步骤：
32、s51、结合患者的临床历史数据c＝{ck}，其中ck表示患者的第k个临床特征数据，包括病史、手术记录和病理报告信息；
33、s52、结合患者的治疗方案数据t＝{tl}，其中tl表示第l个治疗方案的相关数据，包括治疗类型、治疗剂量以及患者对治疗的响应情况；
34、s53、将代谢组学数据集d、患者的临床历史数据c及治疗方案数据t进行组合，构建多维特征的矩阵m：
35、
36、其中，xi表示本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于代谢组学特征分析的胃癌复发风险预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于代谢组学特征分析的胃癌复发风险预测方法，其特征在于，所述S1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于代谢组学特征分析的胃癌复发风险预测方法，其特征在于，所述S3具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于代谢组学特征分析的胃癌复发风险预测方法，其特征在于，所述S4具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于代谢组学特征分析的胃癌复发风险预测方法，其特征在于，所述S5具体包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于代谢组学特征分析的胃癌复发风险预测方法，其特征在于，所述S6具体包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种基于代谢组学特征分析的胃癌复发风险预测方法，其特征在于，所述S7具体包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于代谢组学特征分析的胃癌复发风险预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于代谢组学特征分析的胃癌复发风险预测方法，其特征在于，所述s1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于代谢组学特征分析的胃癌复发风险预测方法，其特征在于，所述s3具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于代谢组学特征分析的胃癌复发风险预测方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：马佩，王强，龚颖芸，方圆，
申请(专利权)人：江苏省人民医院南京医科大学第一附属医院，
类型：发明
国别省市：
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