一种cfDNA提取方法及其在构建肺癌早筛模型中的应用

本发明公开了一种cfDNA提取方法及其在构建肺癌早筛模型中的应用。本发明先提取患者血浆中的cfDNA，然后对cfDNA进行全基因组测序，结合单细胞染色质开放性数据挖掘出的上皮细胞特异性开放区域，构建用于肺癌识别的特征矩阵。在此基础上，利用深度学习模型变分自编码和卷积神经网络对cfDNA片段在上皮细胞特征区域中的分布模式进行训练与预测，实现对肺癌的高灵敏度、低成本、非侵入式早期检测。本发明创新性地将cfDNA上皮细胞信号作为癌症识别信号，显著提高了早期肺癌患者的筛查准确性与覆盖率。该技术适用于大规模癌症人群筛查和高危人群动态监测，具有广泛的临床推广与应用价值。