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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京友谊医院申请的专利一种肿瘤代谢标志物的筛选方法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：CN120221049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510372340.5，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种肿瘤代谢标志物的筛选方法是由柏李一;闵力;张澍田;杨涵;詹浩苏设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肿瘤代谢标志物的筛选方法在说明书摘要公布了：本发明属于生物医药技术领域，具体涉及一种肿瘤代谢标志物的筛选方法。所述筛选方法利用广泛靶向代谢组学数据和靶向代谢组学数据，与基于功能和特征重要性递归增强的生物标志物识别和优化算法BIO‑FIRE结合筛选肿瘤代谢标志物。所述筛选方法能够在大规模、多中心研究数据中识别出稳健的代谢标志物组合，以构建出一套高效、精准、可推广的胃癌代谢组学诊断方案。

本发明授权一种肿瘤代谢标志物的筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种肿瘤代谢标志物的筛选方法，其特征在于，所述筛选方法包括： S1从肿瘤患者组与非肿瘤对照组的样本中筛选获得初筛代谢物，并进行定性定量； S2利用基于功能和特征重要性递归增强的生物标志物识别和优化算法BIO-FIRE进行特征提取，从初筛代谢物中进一步确定肿瘤代谢标志物； 所述的BIO-FIRE算法包括： A采用非负矩阵分解方法对初筛代谢物进行功能模块聚类； 所述的非负矩阵分解方法引入KL散度优化策略强化代谢物与功能模块之间的稀疏关联； 所述的非负矩阵分解方法包括：通过多秩同步计算结合残差平方和拐点分析确定最优秩； BBoruta算法通过计算重要性评分，进行特征筛选； 所述Boruta算法中设特征Xj在决策树节点t的分裂准则为： 其中，j表示特征索引；t表示决策树中的当前节点； 表示节点t的基尼不纯度； C表示目标变量的类别总数； pc∣t表示节点t中样本属于类别c的比例； N表示节点t的样本总数； N L ，NR表示分裂后左、右子节点的样本数； tL，tR表示左、右子节点； ΔGinij,t：特征j在节点t带来的基尼不纯度减少量； C基于递归优化原理对B中计算的每个标志物的重要性评分进行从高到低排序，并从第1个开始依次选择纳入代谢标志物子集，直至选择能够最大化覆盖最多功能模块的代谢物子集，即为肿瘤代谢标志物。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人首都医科大学附属北京友谊医院，其通讯地址为：100050 北京市西城区永安路95号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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