[發明專利]基于無創呼氣活檢技術的乳腺癌呼吸氣體數據分析方法

在審

• 申請號: 202211678679.0
• 申請日: 2022-12-26
• 公開（公告）號: CN115810428A
• 公開（公告）日: 2023-03-17
• 發明（設計）人: 劉嘉琦;劉芝華;陳海斌
• 申請（專利權）人: 中國醫學科學院腫瘤醫院
• 主分類號: G16H50/50
• 分類號: G16H50/50;G16H50/70;G16H10/60;G06N20/00
• 代理公司: 北京預立生科知識產權代理有限公司 11736
• 代理人: 李紅偉

本發明公開了一種基于無創呼氣活檢技術的乳腺癌呼吸氣體數據分析方法、系統、設備和計算機可讀存儲介質，方法其包括：獲取待測樣本的呼吸氣體；對所述待測樣本的呼吸氣體進行處理，得到目標VOC離子數據；將所述目標VOC離子數據輸入所述的構建好的乳腺癌預測模型一，得到分類結果；或者：獲取待測樣本的呼吸氣體及臨床數據，所述臨床數據包括下列中的一種或幾種：年齡、BMI、家族癌癥史、個人癌癥史和絕經狀態；對所述待測樣本的呼吸氣體進行處理，得到目標VOC離子數據；將所述目標VOC離子數據和臨床數據輸入所述構建好的乳腺癌預測模型二，得到分類結果。

技術領域

本發明涉及醫療領域，更具體地，涉及一種基于無創呼氣活檢技術的乳腺癌呼吸氣體數據分析方法及其系統。

背景技術

乳腺癌是目前最常見的癌癥之一，也是全世界的主要死因。早期發現對于提高乳腺癌患者的生存率至關重要。廣泛篩查-主要是使用基于影像的方法進行基于人群的篩查，包括乳房X光檢查和超聲檢查-越來越多的乳腺癌在早期階段被診斷出來；然而，不同國家通過篩查發現的乳腺癌比例從1％到50％不等，部分受限于個人接受積極體檢的意愿以及乳腺癌篩查的可及性。

以影像學為基礎的篩查的準確性和可重復性取決于診斷醫療操作員和閱片者的經驗。此外，豐富經驗的放射科醫師和超聲科醫師的不統一限制了乳腺癌篩查的一致性；每個國家的高篩查量和高成本使得上述挑戰變得更加嚴峻。鑒于減少乳腺癌死亡人數可能以過度診斷以及假陽性或假陰性結果的后果為代價，因此維持基于影像的乳腺癌篩查的成本效益也具有挑戰性。據報道，一名40至50歲的女性每年接受10年的乳房X光檢查，其假陽性結果的累積風險超過60％；尤其是亞洲女性的高密度乳腺組織會進一步降低乳腺X光檢查的圖像質量。因此，迫切需要一種不依賴臨床醫生的準確且易于執行的乳腺癌篩查方法。

隨著基因組和轉錄組的改變，重編程的細胞代謝被認為是癌癥的新標志。在乳腺癌的不同分子亞型和組織學類型中也觀察到代謝改變和異常代謝物的積累。在擴散到肺泡的癌癥衍生代謝物中，可以在呼氣時檢測到揮發性有機化合物(volatileorganiccompounds，VOCs)。因此，分析呼出的氣體中的VOCs是乳腺癌無創篩查和早期診斷的一種有前途的策略。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。為此，本發明提供一種基于無創呼氣活檢技術的乳腺癌呼吸氣體數據分析方法及其系統；本發明方法利用揮發性有機化合物或融合揮發性有機化合物和臨床數據構建基于無創呼氣活檢技術的乳腺癌預測模型，以用于乳腺癌的無創篩查和早期診斷行為，通過靶向揮發性有機化合物來用于乳腺癌篩查，并持續改善乳腺癌患者的早期診斷，從深層次挖掘隱含在數據背后的生命規律，解決相關的生命科學問題。

本申請第一方面公開一種基于無創呼氣活檢技術的乳腺癌預測模型構建方法，包括：

獲取訓練集樣本的呼吸氣體及分類標簽，所述分類標簽包括乳腺癌患者和非乳腺癌患者；

對所述訓練集樣本的呼吸氣體進行檢測和分析處理，得到處理后的質譜數據；

將所述處理后的質譜數據的離散信號轉換為標準的VOC特征；

對所述標準的VOC特征進行排序，得到目標VOC離子數據；

將所述目標VOC離子數據輸入機器學習模型，得到預測分類結果，與分類標簽進行比對，根據比對結果優化模型，得到構建好的乳腺癌預測模型一。

根據特征重要性或系數對所述篩選出來的VOC特征進行排序；

可選的，從所述標準的VOC特征中篩選a＜m/z＜b的VOC特征，對所述VOC特征進行排序，得到目標VOC離子數據，所述a的范圍為：0-50，優選為20；所述b的范圍為：100-500，優選為320；