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龍圖騰網獲悉中國科學院深圳先進技術研究院;鄭州大學第一附屬醫院申請的專利多模態數據融合的IDH野生型膠質母細胞瘤分型方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119475257B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510068452.1，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權多模態數據融合的IDH野生型膠質母細胞瘤分型方法及系統是由張振宇;劉灶渠;季玉陳;王子龍;馬澤宇;蘇鼎元;李志成設計研發完成，并于2025-01-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本多模態數據融合的IDH野生型膠質母細胞瘤分型方法及系統在說明書摘要公布了：本申請涉及影像分析技術領域，特別涉及一種多模態數據融合的IDH野生型膠質母細胞瘤分型方法及系統，該方法包括：獲取GBM患者的數據集；基于數據集，得到影像組學特征、病理組學特征、全外顯子測序數據、轉錄組測序數據和蛋白質組學特征；對影像組學特征、病理組學特征、全外顯子測序數據、轉錄組測序數據和蛋白質組學特征進行多模態數據融合，并構建多模式融合分型框架以識別MOFS亞型；基于影像組學特征，構建預測MOFS亞型的深層神經網絡分類器，對識別的MOFS亞型進行驗證。本申請通過整合來自MRI衍生影像組學、WSI衍生病理組學、WES、RNA測序和基于MS的蛋白質組學的多模式數據，利用人工智能方法，確定并驗證了IDH野生型成人膠質瘤中的三種不同亞型。

本發明授權多模態數據融合的IDH野生型膠質母細胞瘤分型方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種多模態數據融合的IDH野生型膠質母細胞瘤分型方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取GBM患者的數據集；所述GBM患者包括IDH野生型膠質母細胞瘤患者； 基于所述數據集，得到影像組學特征、病理組學特征、全外顯子測序數據、轉錄組測序數據和蛋白質組學特征； 對影像組學特征、病理組學特征、全外顯子測序數據、轉錄組測序數據和蛋白質組學特征進行多模態數據融合，并基于轉錄組表達譜，構建多模式融合分型框架，以識別多模態數據中的MOFS亞型； 基于所述影像組學特征，并采用基于彈性反向傳播的神經網絡算法，構建預測MOFS亞型的深層神經網絡分類器，對識別的MOFS亞型進行驗證； 對影像組學特征、病理組學特征、全外顯子測序數據、轉錄組測序數據和蛋白質組學特征進行多模態數據融合，包括： 采用基于不同原理的多種算法，對影像組學特征、病理組學特征、全外顯子測序數據、轉錄組測序數據和蛋白質組學特征的特征矩陣進行多模態數據的中間融合，得到二元矩陣； 對多種算法獲得的二元矩陣進行后期融合，得到最終的聚類結果； 后期融合包括：使用多種算法的二進制結果計算Jaccard指數，以評估樣本之間的相似性； 從基于Jaccard距離矩陣的多種算法中獲得一致的結果，用于聚類分析； 采用模糊聚類的比例以及Calinski和Harabasz指數評估聚類數的適合度； 為每個聚類計算輪廓系數，去除輪廓系數低于0.4的樣本以獲得核心樣本集； 識別的MOFS亞型包括：前神經元型MOFS1、增殖型MOFS2、腫瘤微環境富集型MOFS3； MOFS1亞型為神經發育活性升高和大量神經細胞浸潤、預后良好的前神經元型； MOFS2亞型為預后最差、增殖活性較高、基因組不穩定、對替莫唑胺敏感的增殖型； MOFS3亞型為預后中等、免疫和基質成分豐富、對抗PD-1免疫治療敏感的腫瘤微環境富集型； 在識別的MOFS亞型中，STRAP在MOFS2中特異性過表達和擴增，STRAP作為MOFS2亞型的預后生物標志物和潛在治療靶點出現，與其增殖表型相關；MOFS3亞型具有豐富的腫瘤免疫浸潤且對免疫治療敏感，是重要的預后指標，能夠用于進一步的預后分層。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院深圳先進技術研究院;鄭州大學第一附屬醫院，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市南山區深圳大學城學苑大道1068號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。