基于代谢组学和人工智能技术的肺癌早期诊断标志物及其应用
基本信息
| 申请号 | CN201910190961.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109884302A | 公开（公告）日 | 2019-06-14 |
| 申请公布号 | CN109884302A | 申请公布日 | 2019-06-14 |
| 分类号 | G01N33/574（2006.01）I; G01N30/02（2006.01）I; G16H50/20（2018.01）I; G06K9/62（2006.01）I | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 尹玉新; 王光熙; 周骏拓 | 申请（专利权）人 | 北京博远精准医疗科技有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 102208 北京市昌平区回龙观镇生命园路8号院一区1号-1至5层101（二层214室） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了基于代谢组学的肺癌早期诊断标志物及其筛选方法，所述诊断标志物包含25种血浆代谢标志物的任意一种或多种的组合。本发明还提供了使用所述肺癌早期诊断标志物构建诊断模型的方法及其在诊断试剂盒中的应用。本发明通过高效液相色谱质谱联用技术对患者血浆进行非靶标代谢组学分析，通过人工智能数据分析技术发现肺癌患者与正常人群之间的差异代谢物，进一步通过靶标代谢组学分析及机器学习建模验证所述特异性差异代谢物即肺癌早期诊断标志物在肺癌早期诊断中的诊断能力。 |
