一种基于本征学习的结直肠癌代谢信息共性分析方法

本发明属于计算生物学计算领域，具体为一种基于本征学习的结直肠癌代谢信息共性分析方法。本发明方法包括：首先，训练深度学习模型，从结直肠癌的高分辨率肿瘤空间代谢组学数据集中识别结直肠癌的本征代谢物；其次，引入分布选择机制和本征学习方法，高效筛选与结直肠癌诊断及分期高度相关的本征代谢物；然后，将本征代谢物输入到肿瘤预测网络中估计肿瘤状况；最后，通过多任务验证评估筛选的本征代谢物有效性，包括结直肠癌的肿瘤诊断和 T/N/M 分期预测。实验结果表明，基于本模型筛选的结直肠癌进行预测，在肿瘤诊断和 T/N/M 分期预测任务中 AUC 超过 0.9，具有较高的临床应用价值。