一种基于多组学数据分析的肺腺癌复发预测方法及系统

本发明公开了一种基于多组学数据分析的肺腺癌复发预测方法及系统，涉及精准医学技术领域，包括，采集肺腺癌患者肿瘤组织的叶酸代谢组数据、转录组表达谱和目标基因启动子区域的甲基化水平数据；基于空间相邻关系构建代谢‑表观关联拓扑图，通过因果分析筛选甲基化变动与代谢波动的显著因果关系，生成甲基化代谢显著因果边集；将模拟代谢通路特征与甲基化代谢显著因果边集进行融合，构建肺腺癌复发风险预测模型，通过时序分析风险因子波动触发高危预警信号；通过构建代谢表观关联拓扑图并筛选显著因果边集，实现多组学数据在空间维度上的因果关联建模，提升复发预测模型鲁棒性，实现协同增强预测性能；显著提升了肺腺癌复发预测的准确性。