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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于多组学数据融合的肺癌预后预测方法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：CN120015323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510168161.X，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于多组学数据融合的肺癌预后预测方法是由童卓浩;李映红设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多组学数据融合的肺癌预后预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多组学数据融合的肺癌预后预测方法，包括：获取肺癌患者的多组学数据和生存数据，并对每个肺癌患者的多组学数据进行预处理；将每个肺癌患者的多组学数据进行拼接得到每个训练样本的多组学集成特征矩阵；通过自编码器将训练样本的多组学集成特征矩阵映射到低维空间得到训练样本的多组学低维特征矩阵；根据肺癌患者的生存数据利用弹性网络和装袋思想结合的VSOEnetbag算法对训练样本的多组学低维特征矩阵进行特征选择得到训练样本的显著表达特征矩阵；根据训练样本的显著特征表达矩阵使用K‑means聚类，对训练样本进行风险亚型聚类，得到亚型聚类结果；将训练样本的亚型聚类结果作为标签，将肺癌患者的RNA‑Seq表达谱数据作为自变量构建基于多变量的cox预后模型；将待测肺癌患者的RNA‑Seq表达谱数据输入基于多变量的cox预后模型，得到肺癌患者的预后结果。

本发明授权一种基于多组学数据融合的肺癌预后预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多组学数据融合的肺癌预后预测方法，其特征在于，包括： S1：获取肺癌患者的多组学数据和生存数据，并对每个肺癌患者的多组学数据进行预处理； S2：将每个肺癌患者的多组学数据进行拼接得到每个训练样本的多组学集成特征矩阵； S3：通过自编码器将训练样本的多组学集成特征矩阵映射到低维空间得到训练样本的多组学低维特征矩阵； S4：根据肺癌患者的生存数据利用弹性网络和装袋思想结合对训练样本的多组学低维特征矩阵进行特征选择得到训练样本的显著表达特征矩阵； S5：根据训练样本的显著特征表达矩阵使用K-means聚类，对训练样本进行风险亚型聚类，得到亚型聚类结果； S6：将训练样本的亚型聚类结果作为标签，将肺癌患者的RNA-Seq表达谱数据作为自变量构建基于多变量的cox预后模型； S7：将待测肺癌患者的RNA-Seq表达谱数据输入基于多变量的cox预后模型，得到肺癌患者的预后结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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