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龙图腾网获悉安徽医科大学申请的专利基于机器学习的超级增强子相关胃癌患者预后风险评估系统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：CN120727288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510904765.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于机器学习的超级增强子相关胃癌患者预后风险评估系统是由倪婧;李远程;赵玉强;赵奇红;胡安拉;张尚鑫;张嘉炜设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的超级增强子相关胃癌患者预后风险评估系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的超级增强子相关胃癌患者预后风险评估系统，包括数据采集模块、数据处理模块、模型训练模块和预后风险评估模块，其中，数据采集模块用于采集胃癌患者的历史数据，数据处理模块用于对胃癌患者的历史数据进行系统性量化分析，模型训练模块用于利用系统性量化分析后的数据对多个机器学习模型进行训练，预后风险评估模块用于利用训练后得到的最优模型评估胃癌患者预后风险。本发明提高了患者生存结局预测的精度。

本发明授权基于机器学习的超级增强子相关胃癌患者预后风险评估系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的超级增强子相关胃癌患者预后风险评估系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据处理模块、模型训练模块和预后风险评估模块，其中， 数据采集模块用于采集胃癌患者的历史数据，所述胃癌患者的历史数据包括胃癌患者的染色质免疫共沉淀测序数据、多中心队列胃癌患者的RNA测序数据和生存数据； 数据处理模块用于对胃癌患者的历史数据进行系统性量化分析， 模型训练模块用于利用系统性量化分析后的数据对多个机器学习模型进行训练， 预后风险评估模块用于利用训练后得到的最优模型评估胃癌患者预后风险，对待预测胃癌患者的基因表达数据和其他患者的生存数据进行系统性量化分析，将量化分析后的数据输入最优模型，计算风险评分，根据风险评分，预测患者的生存风险； 其中，所述数据处理模块具体用于基于染色质免疫共沉淀测序数据，获得胃癌特异性超级增强子靶基因的候选基因集，基于RNA测序数据和生存数据以及候选基因集，得到患者的超级增强子预后基因； 所述基于RNA测序数据、生存数据以及候选基因集，得到患者的超级增强子预后基因，包括：利用RNA测序数据和生存数据，对候选基因集中的胃癌特异性超级增强子靶基因进行单因素Cox比例风险回归分析，基因的表达量与生存时间的风险比满足|log2HR|0.5，经Benjamini-Hochberg校正后，以P0.01作为统计显著性的条件，筛选超级增强子预后基因； 所述模型训练模块是以机器学习算法为基础的，利用变量筛选子模块结合模型建立子模块寻找最优模型，基于筛选后的训练集中的样本构建机器学习模型；所述模型训练模块通过优化目标函数的生存预测，寻找最优的基因权重风险参数，使得整体的预测误差最小，同时又保证模型对于预后相关变量的筛选效果好。

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