[發(fā)明專利]應(yīng)用于全基因組表達譜數(shù)據(jù)的多類別多功能智能分類方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210260305.0
• 申請日: 2022-03-08
• 公開（公告）號: CN114822690A
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 賴宏明;劉華平;郭政
• 申請（專利權(quán)）人: 劉華平;賴宏明
• 主分類號: G16B25/10
• 分類號: G16B25/10;G16B50/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明實施例公開了一種應(yīng)用于全基因組表達譜數(shù)據(jù)多分類推斷的多功能智能分類方法。本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)檢測和智能算法交叉領(lǐng)域。技術(shù)核心涵蓋“特設(shè)的定性基因元件”集Ω構(gòu)建、識別函數(shù)f_v(u|x)設(shè)計和得分函數(shù)S(u|x)設(shè)計。本發(fā)明公開演示如何使用組織的核糖核酸測序(bulk RNA?seq)來構(gòu)建Ω，接續(xù)演示如何基于組織或單細胞的核糖核酸測序(scRNA?seq)，來計算f_v(u|x)和S(u|x)，據(jù)此推斷組織樣本或單細胞樣例的所屬類別。本發(fā)明的實施例，清楚說明如何具體實現(xiàn)本發(fā)明以用于全基因組表達譜數(shù)據(jù)的多分類推斷，及其潛在的醫(yī)學(xué)檢測應(yīng)用。諸如，識別腫瘤微環(huán)境的癌細胞、同步鑒定捕獲的循環(huán)腫瘤細胞(簇)是否為腫瘤細胞(簇)與其腫瘤來源、腫瘤良惡性判別和腫瘤原發(fā)灶鑒定。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及基因組學(xué)醫(yī)學(xué)檢測和智能算法技術(shù)交叉領(lǐng)域。具體而言涉及一種應(yīng)用于全基因組表達譜數(shù)據(jù)多分類推斷的多功能智能分類方法。相對于當(dāng)前機器學(xué)習(xí)分類算法，更具體來說涉及一種以更簡易的方式，實現(xiàn)單樣品的類別推斷，可廣泛地應(yīng)用于腫瘤多分類醫(yī)學(xué)檢測。

背景技術(shù)

使用單細胞轉(zhuǎn)錄組測序(scRNA-seq)來研究腫瘤微環(huán)境有助于腫瘤診斷、藥物研發(fā)、精準醫(yī)療和個人化用藥指南。為了探索腫瘤微環(huán)境的復(fù)雜性，需要一種有效地將腫瘤細胞與非腫瘤細胞區(qū)分開的技術(shù)。而使用循環(huán)腫瘤細胞來研究腫瘤的發(fā)現(xiàn)、進展和轉(zhuǎn)移同樣有助于精準醫(yī)學(xué)和個人化治療。

目前循環(huán)腫瘤細胞的捕獲和鑒定技術(shù)最大問題在于無法實現(xiàn)標準化檢測，且受試劑成分、操作步驟、判讀流程等多種因素的影響，同樣樣品的重復(fù)檢測結(jié)果很容易出現(xiàn)偏差。循環(huán)腫瘤細胞在外周血中數(shù)量非常稀少，以及循環(huán)腫瘤細胞在大小、形態(tài)、分子標志物、基因表達、基因突變等各方面都表現(xiàn)出差異性。因此，迄今依然缺乏成熟的方法將外周血中的其他細胞完全除去，以及將循環(huán)腫瘤細胞完全富集起來。

此外，當(dāng)前的循環(huán)腫瘤細胞臨床應(yīng)用場景，通常是已知腫瘤的原發(fā)部位。然而循環(huán)腫瘤細胞可在形成可見實體瘤之前，進入血管系統(tǒng)。但即使檢測到真實的循環(huán)腫瘤細胞，現(xiàn)今也是缺乏技術(shù)或標志物，可廣泛適用于多種癌型，用以揭露循環(huán)腫瘤細胞的器官組織來源。這也為在臨床癥狀不明或其他檢測手段顯示無異常時，循環(huán)腫瘤細胞檢測陽性卻無法具體指向帶來了困惑。

一言以蔽之，不同方法提取檢測出來的循環(huán)腫瘤細胞，實需一種技術(shù)來二次確認其真實身份及其指向的腫瘤來源。

另方面，最近有研究嘗試用循環(huán)腫瘤細胞，尋找原發(fā)灶來源不明的癌的原發(fā)灶。原發(fā)灶來源不明的癌是一種罕見疾病，腫瘤細胞擴散到身體其他部位，但常規(guī)檢測無法確定其來源。不過承上所述，實際上若循環(huán)腫瘤細胞的原發(fā)灶無法確定或非事先給定時，循環(huán)腫瘤細胞的起源本身還是個問題。是以，識別原發(fā)灶來源不明的癌的原發(fā)灶依然沒有得到有效地解決。

當(dāng)今機器學(xué)習(xí)與人工智能算法雖已被大量應(yīng)用于以影像、信號、語義文本等數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的醫(yī)療檢測，但仍難以突破前述的生物醫(yī)學(xué)與臨床所帶來的先天條件限制，以基因組表達譜數(shù)據(jù)和單樣品類別推斷的方式，有效且更簡單方便地解決腫瘤醫(yī)學(xué)檢測的多分類問題；并且所建立的分類模型也難以同時適用于組織和細胞層面。

總體而言，若有一技術(shù)，可一體涵蓋解決上開所述的各式各樣問題，此技術(shù)將帶來巨大的潛在價值與應(yīng)用。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明旨在提供一款新穎的一站式多功能智能分類方法，突破現(xiàn)有技術(shù)瓶頸與臨床先天條件限制，使用全基因組表達譜數(shù)據(jù)，以更簡易方便有效的技術(shù)，進行單樣品類別推斷，其中建立的模型更可同時適用于組織和細胞層面的推斷。源于本發(fā)明的實現(xiàn)，將可廣泛應(yīng)用于腫瘤多分類醫(yī)學(xué)檢測，諸如：同步判斷單細胞是否為腫瘤細胞及其腫瘤來源、腫瘤早期診斷、腫瘤分型、腫瘤原發(fā)灶鑒定、腫瘤微環(huán)境癌細胞分離等等。本發(fā)明提供的概念和做法詳細描述如下。