一种基于血清代谢指纹的肺部良恶性结节多组学鉴别诊断模型及其构建方法

摘要

本发明公开了一种基于血清代谢指纹的肺部良恶性结节多组学鉴别诊断模型及其构建方法，该构建方法包括：获取肺腺癌血清样本和对照血清样本的原始代谢指纹图谱和CEA蛋白含量；基于样本的原始代谢指纹图谱，采用机器学习构建单模态诊断模型；进一步联合单模态诊断模型的得分和CEA含量，采用机器学习构建双模态诊断模型；获取肺结节患者的CT影像，输入CT影像辅助诊断模型；联合双模态诊断模型得分和CT影像辅助诊断模型得分作为输入，采用机器学习构建所述的肺部良恶性结节多组学鉴别诊断模型。本发明方法构建的模型实现了代谢组学、肿瘤蛋白标志物和CT影像特征的三模态分析，提高了肺结节良恶性鉴定的灵敏度、准确性，且构建方法简单。