基于非靶向代谢组学的肺腺癌早期诊断方法及系统技术方案

基于非靶向代谢组学的肺腺癌早期诊断方法，包括以下步骤：获得血清样本的代谢物数据；基于代谢物数据，执行差异代谢物初步筛选；对差异代谢物执行自适应特征选择与优化；基于优化后的特征，构建多尺度代谢网络；基于多尺度代谢网络，执行AutoGluon集成学习模型构建；对集成学习模型执行分层Shapley解释性分析；基于集成学习模型和所述解释性分析结果，输出肺腺癌早期诊断结果；通过量子启发式自适应特征选择算法，大幅提高了代谢物标志物选择的稳定性和可靠性；分形维度自组织代谢网络算法全面捕捉代谢物之间的复杂相互作用；自适应量子退火集成学习算法，显著提高了诊断的准确性、敏感性和特异性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医学诊断,更具体地说,涉及基于非靶向代谢组学的肺腺癌早期诊断方法及系统。

技术介绍

1、肺腺癌是全球范围内发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一。早期诊断对于提高患者生存率和改善预后至关重要。然而，现有的肺腺癌早期诊断方法存在诸多限制，难以满足临床需求。

2、1.影像学诊断方法的发展现状：低剂量计算机断层扫描(ldct)是目前广泛应用的肺癌筛查方法。虽然ldct能够检测到早期肺结节，但其存在以下问题：

3、(1)假阳性率高：高达96％的阳性结果可能是良性病变，导致大量不必要的后续检查和患者焦虑。

4、(2)辐射暴露：尽管剂量较低，但长期筛查仍可能带来潜在的辐射风险。

5、(3)无法准确区分良恶性：对于直径小于10mm的肺结节，ldct难以准确判断其良恶性。

6、2.分子标志物诊断方法的现状：近年来，基于血液、痰液等体液的分子标志物检测方法得到了广泛研究。这些方法包括：

7、(1)循环肿瘤dna(ctdna)检测：虽然具有无创性优势，但在早期肺癌中的敏感性较低，且成本较高。...

【技术保护点】

1.基于非靶向代谢组学的肺腺癌早期诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：获得血清样本的代谢物数据；基于所述代谢物数据，执行差异代谢物初步筛选；对所述差异代谢物执行自适应特征选择与优化；基于所述优化后的特征，构建多尺度代谢网络；基于所述多尺度代谢网络，执行AutoGluon集成学习模型构建；对所述集成学习模型执行分层Shapley解释性分析；基于所述集成学习模型和所述解释性分析结果，输出肺腺癌早期诊断结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自适应特征选择与优化步骤包括：执行量子启发式自适应特征选择算法，该算法包括以下步骤：

3.如权利要求1所述的方法，其特...

【技术特征摘要】

1.基于非靶向代谢组学的肺腺癌早期诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：获得血清样本的代谢物数据；基于所述代谢物数据，执行差异代谢物初步筛选；对所述差异代谢物执行自适应特征选择与优化；基于所述优化后的特征，构建多尺度代谢网络；基于所述多尺度代谢网络，执行autogluon集成学习模型构建；对所述集成学习模型执行分层shapley解释性分析；基于所述集成学习模型和所述解释性分析结果，输出肺腺癌早期诊断结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自适应特征选择与优化步骤包括：执行量子启发式自适应特征选择算法，该算法包括以下步骤：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多尺度代谢网络构建步骤包括：执行分形维度自组织代谢网络算法，该算法包括以下步骤：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述autogluon集成学习模型构建步骤包括：执行自适应量子退火集成学习算法，该算法包括以下步骤：

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡晨蕾，王雷，徐唯傑，
申请(专利权)人：上海市肺科医院上海市职业病防治院，
类型：发明
国别省市：