[發明專利]用于預測腫瘤類型的方法、電子設備和計算機存儲介質

有效

• 申請號: 202010166919.3
• 申請日: 2020-03-11
• 公開（公告）號: CN111429968B
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 姚鳴;張鵬;王凱
• 申請（專利權）人: 至本醫療科技（上海）有限公司;上海至本醫學檢驗所有限公司
• 主分類號: G16B20/20
• 分類號: G16B20/20;G16B20/50;G16B30/10;G16B40/00
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256
• 代理人: 董莘

本公開涉及一種用于預測腫瘤類型的方法、電子設備和計算機存儲介質。該方法包括：獲取關于待測腫瘤的特征信息；獲取關于待測腫瘤的待測樣本的基因組測序序列與參考基因組序列的比對結果信息；基于比對結果信息，生成關于多種預定突變類型的突變類型數據；基于特征信息和突變類型數據，生成用于輸入預測模型的輸入數據；以及經由預測模型，提取輸入數據的特征值，以便基于所提取的特征值預測待測腫瘤的類型，預測模型經由對多個訓練樣本的機器學習模型訓練而生成。本公開能夠提高預測原發部位的腫瘤的類型的準確性。

技術領域

本公開總體上涉及生物信息處理，并且具體地，涉及用于預測腫瘤類型的方法、電子設備和計算機存儲介質。

背景技術

癌癥原發部位的診斷都是指導臨床治療的主要依據。傳統的用于預測腫瘤類型的方案主要是基于組織學的預測方式，例如基于免疫組化的評估和高質量的腫瘤組織的橫斷面成像。癌癥的臨床治療與腫瘤的起源部位、組織病理學亞型和分期具有密切關系。但是，傳統的基于組織學的預測腫瘤類型的方式在許多腫瘤案例中面臨挑戰性，尤其是對于那些出現轉移性、低分化腫瘤，有時難以明確和準確地確定原發位置的腫瘤的類型。而不明確或不正確的腫瘤類型分類可能會對治療手段的選擇和治療效果方面產生負面影響。

綜上，傳統的用于預測腫瘤類型的方案存在難以明確和準確地確定原發部位的腫瘤的類型的不足之處。

發明內容

本公開提供一種預測腫瘤類型的方法、電子設備和計算機存儲介質，能夠提高預測原發部位的腫瘤的類型的準確性。

根據本公開的第一方面，提供了一種用于預測腫瘤類型的方法。該方法包括：獲取關于待測腫瘤的特征信息；獲取關于待測腫瘤的待測樣本的基因組測序序列與參考基因組序列的比對結果信息；基于比對結果信息，生成關于多種預定突變類型的突變類型數據；基于特征信息和突變類型數據，生成用于輸入預測模型的輸入數據；以及經由預測模型，提取輸入數據的特征值，以便基于所提取的特征值預測待測腫瘤的類型，預測模型經由對多個訓練樣本的機器學習模型訓練而生成。

根據本發明的第二方面，還提供了一種計算設備，該設備包括：存儲器，被配置為存儲一個或多個計算機程序；以及處理器，耦合至存儲器并且被配置為執行一個或多個程序使裝置執行本公開的第一方面的方法。

根據本公開的第三方面，還提供了一種非瞬態計算機可讀存儲介質。該非瞬態計算機可讀存儲介質上存儲有機器可執行指令，該機器可執行指令在被執行時使機器執行本公開的第一方面的方法。

提供發明內容部分是為了以簡化的形式來介紹對概念的選擇，它們在下文的具體實施方式中將被進一步描述。發明內容部分無意標識本公開的關鍵特征或主要特征，也無意限制本公開的范圍。

附圖說明

圖1示出了根據本公開的實施例的用于實施預測腫瘤類型的方法的系統100的示意圖；

圖2示出了根據本公開的實施例的用于預測腫瘤類型的方法200的流程圖；

圖3示意性地示出了基于隨機森林模型所構建的預測模型300的示意圖；

圖4示出了根據本公開的實施例的用于生成關于基因變異的第二數據的方法400的流程圖；

圖5示出了根據本公開的實施例的用于生成預測模型的輸入數據的方法500的流程圖；

圖6示出了根據本公開的實施例的用于生成輸入數據的方法600的流程圖；以及

圖7示意性示出了適于用來實現本公開實施例的電子設備700的框圖。

在各個附圖中，相同或對應的標號表示相同或對應的部分。

具體實施方式