(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111680072.1 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 北京橡鑫生物科技有限公司 地址 100080 北京市大兴区经济技 术开发 区科创十三 街18号院5号楼16层16 01 申请人 天津橡鑫生物科技有限公司 (72)发明人 曹善柏　丁峰　张萌萌　郭璟　 楼峰　 (74)专利代理 机构 北京康信知识产权代理有限 责任公司 1 1240 代理人 张岳峰 (51)Int.Cl. G16B 40/20(2019.01) G16H 50/70(2018.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 膀胱癌分子分型方法及其装置、 计算机可读 存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种膀胱癌分子分型方法及 其装置、 计算机可读存储介质。 其中， 该方法包 括： 获取肌肉浸润性膀胱癌MIBC样本； 通过单样 本mRNA分类模型对MIBC样本进行处理， 得到MIBC 样本的分子分型结果， 其中， 单样本mRNA分类模 型是利用第一预定数量的MIBC样本进行训练得 到的， 第一预定数量的MIBC样本 是从第二预定 数 量的MIBC样本中选 择出来的样本。 本发明解决了 针对相关技术中对肌肉浸润性膀胱癌MIBC类型 无临床意义的分类较多导致实验资源浪费的技 术问题。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114005492 A 2022.02.01 CN 114005492 A 1.一种膀胱癌分子分型 方法， 其特 征在于， 包括： 获取肌肉浸润性膀胱癌MIBC样本； 通过单样本mRNA分类模型对所述MIBC样本进行处理， 得到所述MIBC样本的分子分型结 果， 其中， 所述单样 本mRNA分类模 型是利用第一预定数量的MIBC样 本进行训练得到的， 所述 第一预定数量的MIBC样本是从第二预定数量的MIBC样本中选择 出来的样本 。 2.根据权利要求1所述的膀胱癌分子分型方法， 其特征在于， 在通过单样本mRNA分类模 型对所述MIBC样 本进行处理， 得到所述MIBC样 本的分子分型结果之前， 所述方法还包括： 生 成所述单样本mRNA分类模型； 其中， 生成所述单样本mRNA分类模型， 包括： 获取所述第二预定数量的MIBC样本； 利用所述第二预定数量的MIBC样本生成亚型网络； 利用所述亚型网络从所述第二预定数量的MIBC样本中筛选得到所述第一预定数量的 MIBC样本； 利用所述第一预定数量的MIBC样本训练得到所述单样本mRNA分类模型。 3.根据权利要求2所述的膀胱癌分子分型方法， 其特征在于， 利用所述第 二预定数量的 MIBC样本生成亚型网络， 包括： 利用多种分类方式分别对所述第二预定数量的MIBC样本中的每一个MIBC样本进行分 子分型处理， 得到所述每一个MIBC样 本分别采用所述多种分类方式进 行分子分型的分类结 果； 基于所述分类结果 生成分类矩阵； 对所述分类矩阵中的每一列通过kap pa度量方式确定所述每一列的kap pa系数； 根据所述每一列的Kappa系数生成亚型之间的亚型网络， 其中， 所述亚型网络的每一个 子结构分别对应一种亚型分类。 4.根据权利要求3所述的膀胱癌分子分型方法， 其特征在于， 在根据所述每一列的 Kappa系数生成亚型之间的亚型网络之后， 所述方法还 包括： 采用聚类算法识别所述 亚型网络中的每一个子结构， 以得到 MIBC新的亚型分类。 5.根据权利要求2所述的膀胱癌分子分型方法， 其特征在于， 利用所述第 一预定数量的 MIBC样本训练得到所述单样本mRNA分类模型， 包括： 按照预定比例将所述第一预定数量的MIBC样本分为训练集和 测试集； 分析所述训练集中每一个MIBC样本对应的亚型与其他亚型之间的差异基因， 并得到差 异数值小于预定阈值的多个 基因； 对所述多个 基因进行 预定处理后， 得到目标基因； 利用所述目标基因生成所述单样本mRNA分类模型。 6.一种膀胱癌分子分型装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取肌肉浸润性膀胱癌MIBC样本； 处理模块， 用于通过单样本mRNA分类模型对所述MIBC样本进行处理， 得到所述MIBC样 本的分子分型结果， 其中， 所述单样本mRNA分类模型是利用第一预定数量的MIBC样本进行 训练得到的， 所述第一预定数量的MIBC样 本是从第二预定数量的MIBC样 本中选择出来的样 本。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114005492 A 27.根据权利要求6所述的膀胱癌分子分型装置， 其特征在于， 所述装置还包括： 生成模 块， 用于在通过单样本mRNA分类模型对所述MIBC样本进行处理， 得到所述MIBC样本的分子 分型结果之前， 生成所述单样本mRNA分类模型； 其中， 所述 生成模块， 包括： 获取单元， 用于获取 所述第二预定数量的MIBC样本； 生成单元， 用于利用所述第二预定数量的MIBC样本生成亚型网络； 筛选单元， 用于利用所述亚型网络从所述第二预定数量的MIBC样本中筛选得到所述第 一预定数量的MIBC样本； 训练单元， 用于利用所述第一预定数量的MIBC样本训练得到所述单样本mRNA分类模 型。 8.根据权利要求7 所述的膀胱癌分子分型装置， 其特 征在于， 所述 生成单元， 包括： 分子分型处理子单元， 用于利用多种分类方式分别对所述第 二预定数量的MIBC样本 中 的每一个MIBC样 本进行分子 分型处理， 得到所述每一个MIBC样 本分别采用所述多种分类方 式进行分子分型的分类结果； 第一生成子单 元， 用于基于所述分类结果 生成分类矩阵； 确定子单元， 用于对所述分类矩阵中的每一列通过kappa度量方式确定所述每一列的 kappa系数； 第二生成子单元， 用于根据所述每一列的Kappa系数生成亚型之间的亚型网络， 其中， 所述亚型网络的每一个子结构分别对应一种亚型分类。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质包括存储的计算 机程序， 其中， 在所述计算机程序被处理器运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备 执行上述权利要求1至 5中任一项所述的膀胱癌分子分型 方法。 10.一种处理器， 其特征在于， 所述处理器用于运行计算机程序， 其中， 所述计算机程序 运行时执 行上述权利要求1至 5中任一项所述的膀胱癌分子分型 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114005492 A 3