买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心)申请的专利一种外泌体表面标志物鉴别乳腺癌亚型的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：CN120445960B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510580047.8，技术领域涉及：G01N15/1429；该发明授权一种外泌体表面标志物鉴别乳腺癌亚型的方法是由高进;杨惠卫;李冬雷设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种外泌体表面标志物鉴别乳腺癌亚型的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种外泌体表面标志物鉴别乳腺癌亚型的方法，属于外泌体表面标志物检测技术领域，本发明采用多色荧光标记针对CD9、CD63、CD81及乳腺癌亚型相关表面蛋白，利用流式细胞术构建多维荧光强度矩阵，结合荧光共振能量转移技术分析标志物间相互作用强度。采用K均值聚类确定不同亚型荧光特征模式，计算马氏距离量化亚型间差异，评估轮廓系数与内聚度筛选最优标志物组合，应用熵权法确定标志物权重系数，构建支持向量机分类模型，最终通过计算待测样本与各亚型聚类中心的距离分数，基于最小距离原则准确判定乳腺癌亚型，为临床个体化诊疗提供重要依据。

本发明授权一种外泌体表面标志物鉴别乳腺癌亚型的方法在权利要求书中公布了：1.一种外泌体表面标志物鉴别乳腺癌亚型的方法，其特征在于，包括：采用获取的每个外泌体样本中所有表面标志物荧光强度，构建每个样本的多维荧光强度矩阵；利用荧光共振能量转移方程计算外泌体表面标志物之间的相互作用强度，分析不同亚型外泌体表面蛋白构象特征；对已知亚型患者外泌体样本多维荧光强度矩阵进行K均值聚类算法分析，确定不同乳腺癌亚型的荧光特征模式；计算不同亚型聚类中心之间的马氏距离，建立亚型间外泌体表面标志物表达差异量化指标；测定每个已知亚型聚类的轮廓系数与内聚度，筛选区分度最高的表面标志物组合；应用熵权法优化函数对表面标志物贡献度进行定量评估，确定各标志物在亚型鉴别中的权重系数；根据筛选出的表面标志物组合与权重系数构建支持向量机分类模型，并使用已知亚型样本训练模型；将待鉴定亚型患者外泌体样本的多维荧光强度矩阵输入训练好的支持向量机分类模型中，计算其与各亚型聚类中心的距离分数；根据最小距离原则确定待鉴定患者样本所属的乳腺癌亚型，并计算分类可靠性指数；其中，所述多维荧光强度矩阵是指每个外泌体样本中多种表面标志物荧光信号强度构成的数据结构，每行代表一个样本，每列代表一种表面标志物的荧光强度值；所述荧光共振能量转移方程用于计算外泌体表面不同标志物分子间的能量传递效率，输入包括荧光供体量子产率、荧光供受体分子间距离、荧光供受体光谱重叠积分、折射率、荧光共振能量转移方向因子，输出是表面标志物间相互作用强度；支持向量机分类模型的构建是根据筛选出的表面标志物组合与权重系数构建支持向量机分类模型，并使用已知亚型样本训练模型； 所述对外泌体表面标志物进行多色荧光标记的步骤是利用荧光标记抗体对外泌体表面标志物进行多色荧光标记，包括CD9、CD63、CD81以及乳腺癌亚型相关表面蛋白，所述乳腺癌亚型相关表面蛋白包括人表皮生长因子受体2、雌激素受体、孕激素受体、细胞增殖抗原Ki-67、上皮细胞黏附分子、肿瘤干细胞标志物CD44、基质金属蛋白酶； 所述乳腺癌亚型包括LuminalA、LuminalB、HER2过表达、三阴性； 其中，荧光共振能量转移方程表示为：E=，式中，E为能量转移效率，为福斯特距离，r为荧光供体与受体分子间的实际距离，福斯特距离通过公式计算，式中，κ为方向因子，n为介质折射率，为荧光供体的量子产率，Jλ为供体发射光谱与受体吸收光谱的重叠积分；当能量转移效率E大于0.1时，认为两种标志物存在有效相互作用； 所述计算不同亚型聚类中心之间的马氏距离，建立亚型间外泌体表面标志物表达差异量化指标的步骤中，马氏距离计算公式为：dx，y=，其中x和y为两个不同亚型的聚类中心向量，S为所有样本的协方差矩阵，具体而言首先计算获得的所有样本协方差矩阵S，然后计算任意两个亚型聚类中心间的马氏距离，构建亚型间距离矩阵，距离矩阵中的值越大，表示两种亚型外泌体表面标志物表达模式差异越显著，设定阈值为3.0，当两个亚型间马氏距离大于此阈值时，认为这两种亚型具有显著区分度； 所述测定每个已知亚型聚类的轮廓系数与内聚度，筛选区分度最高的表面标志物组合的步骤中，轮廓系数计算公式为：，其中为样本与同聚类其他样本的平均距离，为样本与距离最近的其他聚类样本的平均距离；内聚度计算为聚类内所有样本到聚类中心的平均距离，当轮廓系数超过0.7且内聚度低于聚类中心间平均距离的30%时，认为该标志物组合具有良好的区分度； 确定各标志物在亚型鉴别中的权重系数的步骤，具体包括：首先计算每个表面标志物在不同亚型间的变异系数，其中为标志物j在各亚型间的标准差，为其平均值；然后计算各标志物的信息熵，其中为标志物j在亚型中的归一化表达值，为亚型数量；基于信息熵计算各标志物的差异性系数；构建综合评价函数，其中～为各因素权重系数，为标志物j与其他标志物的平均相关系数，为标志物表达丰度，为区分能力指数；最终确定各表面标志物在亚型鉴别中的权重系数，其中为标志物总数； 计算其与各亚型聚类中心的距离分数的步骤，具体是：首先对待鉴定样本进行与训练集相同的标准化处理，确保数据分布一致性；然后提取确定的最优表面标志物组合对应的荧光强度数据，构成特征向量；将特征向量输入支持向量机分类模型，计算样本到各超平面的距离；基于计算得到的距离值，计算样本与各亚型聚类中心的马氏距离分数，计算公式为：Scorei=，其中为标志物j的权重系数，为待测样本在标志物j上与亚型i聚类中心的标准化距离差； 其中，所述筛选出的表面标志物组合包括人表皮生长因子受体2、雌激素受体、孕激素受体、细胞增殖抗原Ki-67和肿瘤干细胞标志物CD44。

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广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心)，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区沿江路151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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。