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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院;郑州大学第一附属医院申请的专利多模态数据融合的IDH野生型胶质母细胞瘤分型方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119475257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510068452.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权多模态数据融合的IDH野生型胶质母细胞瘤分型方法及系统是由张振宇;刘灶渠;季玉陈;王子龙;马泽宇;苏鼎元;李志成设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态数据融合的IDH野生型胶质母细胞瘤分型方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及影像分析技术领域，特别涉及一种多模态数据融合的IDH野生型胶质母细胞瘤分型方法及系统，该方法包括：获取GBM患者的数据集；基于数据集，得到影像组学特征、病理组学特征、全外显子测序数据、转录组测序数据和蛋白质组学特征；对影像组学特征、病理组学特征、全外显子测序数据、转录组测序数据和蛋白质组学特征进行多模态数据融合，并构建多模式融合分型框架以识别MOFS亚型；基于影像组学特征，构建预测MOFS亚型的深层神经网络分类器，对识别的MOFS亚型进行验证。本申请通过整合来自MRI衍生影像组学、WSI衍生病理组学、WES、RNA测序和基于MS的蛋白质组学的多模式数据，利用人工智能方法，确定并验证了IDH野生型成人胶质瘤中的三种不同亚型。

本发明授权多模态数据融合的IDH野生型胶质母细胞瘤分型方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态数据融合的IDH野生型胶质母细胞瘤分型方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取GBM患者的数据集；所述GBM患者包括IDH野生型胶质母细胞瘤患者； 基于所述数据集，得到影像组学特征、病理组学特征、全外显子测序数据、转录组测序数据和蛋白质组学特征； 对影像组学特征、病理组学特征、全外显子测序数据、转录组测序数据和蛋白质组学特征进行多模态数据融合，并基于转录组表达谱，构建多模式融合分型框架，以识别多模态数据中的MOFS亚型； 基于所述影像组学特征，并采用基于弹性反向传播的神经网络算法，构建预测MOFS亚型的深层神经网络分类器，对识别的MOFS亚型进行验证； 对影像组学特征、病理组学特征、全外显子测序数据、转录组测序数据和蛋白质组学特征进行多模态数据融合，包括： 采用基于不同原理的多种算法，对影像组学特征、病理组学特征、全外显子测序数据、转录组测序数据和蛋白质组学特征的特征矩阵进行多模态数据的中间融合，得到二元矩阵； 对多种算法获得的二元矩阵进行后期融合，得到最终的聚类结果； 后期融合包括：使用多种算法的二进制结果计算Jaccard指数，以评估样本之间的相似性； 从基于Jaccard距离矩阵的多种算法中获得一致的结果，用于聚类分析； 采用模糊聚类的比例以及Calinski和Harabasz指数评估聚类数的适合度； 为每个聚类计算轮廓系数，去除轮廓系数低于0.4的样本以获得核心样本集； 识别的MOFS亚型包括：前神经元型MOFS1、增殖型MOFS2、肿瘤微环境富集型MOFS3； MOFS1亚型为神经发育活性升高和大量神经细胞浸润、预后良好的前神经元型； MOFS2亚型为预后最差、增殖活性较高、基因组不稳定、对替莫唑胺敏感的增殖型； MOFS3亚型为预后中等、免疫和基质成分丰富、对抗PD-1免疫治疗敏感的肿瘤微环境富集型； 在识别的MOFS亚型中，STRAP在MOFS2中特异性过表达和扩增，STRAP作为MOFS2亚型的预后生物标志物和潜在治疗靶点出现，与其增殖表型相关；MOFS3亚型具有丰富的肿瘤免疫浸润且对免疫治疗敏感，是重要的预后指标，能够用于进一步的预后分层。

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