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龙图腾网获悉福建中医药大学申请的专利基于空间组学的肠癌转移预测方法、装置、介质和设备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：CN120913863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511456553.2，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于空间组学的肠癌转移预测方法、装置、介质和设备是由黄彬;安虹霖;陈丽明;刘闰平;李晓骄阳;邱伊曼;陈武进;林久茂;李梦园;吴晗设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间组学的肠癌转移预测方法、装置、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空间组学的肠癌转移预测方法、装置、介质和设备，方法包括：采集原始多组学数据，进行模态对齐与质控处理，得到包括第二空间转录组数据、第二单细胞RNA测序数据及第二病理图像数据的预处理多组学数据；基于第二单细胞RNA测序数据对第二空间转录组数据进行跨模态语义嵌入，生成空间增强表达谱；对第二空间转录组数据和第二病理图像数据进行多尺度图构建，提取空间异质性特征；将空间增强表达谱和空间异质性特征输入预训练的转移风险预测模型，输出肝转移概率空间热图及关键驱动特征列表；最终生成包含高危区域定位的临床预测报告。本发明通过动态优化空间分辨率与多尺度特征协同建模，显著提高了早期转移检测的灵敏度。

本发明授权基于空间组学的肠癌转移预测方法、装置、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于空间组学的肠癌转移预测装置，其特征在于，所述装置包括： 数据采集模块，用于采集原始肠癌组织样本的原始多组学数据，所述原始多组学数据包括第一空间转录组数据、第一单细胞RNA测序数据以及第一病理图像数据； 数据处理模块，用于对所述原始多组学数据进行模态对齐与质控处理，得到预处理多组学数据，所述预处理多组学数据包括第二空间转录组数据、第二单细胞RNA测序数据以及第二病理图像数据； 逻辑运算模块，用于根据所述第二单细胞RNA测序数据对所述第二空间转录组数据进行跨模态语义嵌入，生成空间增强表达谱，所述跨模态语义嵌入包括基于对比学习的单细胞-空间特征对齐和概率性稀疏信号补全，所述空间增强表达谱包含细胞类型解卷积结果及转移相关基因的置信度评分；对所述第二空间转录组数据和第二病理图像数据进行多尺度图构建，提取空间异质性特征，所述多尺度图构建包括微观细胞互作图、中观功能区域图及宏观组织结构的层次化建模，所述空间异质性特征包括肿瘤-免疫邻接强度、血管侵袭前沿空间梯度及高危亚区域拓扑关系；将所述空间增强表达谱和空间异质性特征输入预训练的转移风险预测模型，输出包含肝转移概率的空间热图及关键驱动特征列表； 报告生成模块，用于根据所述空间热图与关键驱动特征列表，生成肠癌转移风险的临床预测报告，所述报告包括高危区域定位、转移概率评分及治疗响应预测; 基于所述第二单细胞RNA测序数据对所述第二空间转录组数据进行跨模态语义嵌入，生成空间增强表达谱，包括： 从所述第二单细胞RNA测序数据中提取细胞类型特征矩阵，所述细胞类型特征矩阵包含各细胞类型的标志基因表达谱； 将所述第二空间转录组数据的每个空间位点与所述细胞类型特征矩阵进行对比学习对齐，计算空间位点与各细胞类型的相似性得分； 基于所述相似性得分对空间位点进行概率性细胞类型解卷积，生成细胞类型比例矩阵，所述解卷积采用非负矩阵分解与马尔可夫随机场联合优化； 对所述第二空间转录组数据的低表达基因进行稀疏信号补全，补全信号来源于同类型细胞在单细胞数据中的表达分布先验； 融合所述细胞类型比例矩阵与补全后的基因表达数据，生成空间增强表达谱，所述空间增强表达谱包含每个空间位点的细胞组成信息及基因表达置信度评; 对所述第二空间转录组数据和第二病理图像数据进行多尺度图构建，提取空间异质性特征，包括： 基于所述第二空间转录组数据的单细胞分辨率表达谱，构建微观细胞互作网络图，所述微观细胞互作网络图通过配体-受体对共表达分析和细胞邻接关系计算生成； 对所述第二病理图像数据进行组织区域分割，识别肿瘤核心区、侵袭前沿区和间质区，结合对应区域的第二空间转录组数据表达特征，构建中观功能区域图谱； 整合全切片级别的第二病理图像数据的组织结构特征与空间转录组数据的全局表达模式，建立宏观组织转移趋势预测图； 从所述微观细胞互作网络图中提取肿瘤-免疫细胞相互作用强度特征，包括免疫检查点分子对的空间共定位频率； 从所述中观功能区域图谱中计算血管侵袭前沿的空间梯度特征，包括内皮标志物表达随距离变化的衰减系数； 从所述宏观组织转移趋势预测图中提取高危亚区域拓扑特征，包括转移前微环境的空间自相关指数； 将所述肿瘤-免疫细胞相互作用强度特征、血管侵袭前沿空间梯度特征及高危亚区域拓扑特征融合为空间异质性特征。

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