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龙图腾网获悉昆明医科大学申请的专利一种cfDNA提取方法及其在构建肺癌早筛模型中的应用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：CN120905208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511451264.3，技术领域涉及：C12N15/10；该发明授权一种cfDNA提取方法及其在构建肺癌早筛模型中的应用是由李杰;陈策实设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种cfDNA提取方法及其在构建肺癌早筛模型中的应用在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种cfDNA提取方法及其在构建肺癌早筛模型中的应用在权利要求书中公布了：1.一种构建肺癌早筛模型的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：使用单细胞染色质开放数据鉴定细胞类型，提取上皮细胞的特征； S2：对提取得到的cfDNA样本进行建库和高通量测序，使用变分自编码模型融合cfDNA和上皮细胞特征； 所述变分自编码模型采用编码器和潜在空间两个模块进行构建；输入为cfDNA在上皮细胞区间的覆盖度与上皮细胞开放特征； 编码器的公式为： ； x：输入数据； z：潜变量； ：由编码器参数φ定义的近似后验分布； ：编码器输出的均值； ：编码器输出的方差； 在编码阶段对cfDNA在上皮细胞区间的覆盖度与上皮细胞开放特征进行非线性压缩，融合进入共享潜在空间表示； 在潜在空间中引入KL散度正则项，约束潜变量符合高斯分布； 这表示编码器将输入x映射为一个高斯分布，即： ； 如果； ； 代表第i个潜在变量的均值； 代表第i个潜在变量的方差； 代表潜在空间的维度； 代表log方差； 代表标准正态分布，I代表单位矩阵，降维后的数据输入到卷积神经网络，用于模型的训练监督； 训练过程中联合优化重构误差和KL散度，以获得稳定且具有生物意义的潜在降维特征； S3：使用卷积神经网络训练和测试变分自编码模型融合后的cfDNA上皮细胞降维特征，输出cfDNA特征关联的分类概率； 所述单细胞染色质开放数据鉴定细胞类型的步骤包括： 收集公开可用的单细胞ATAC-seq测序数据集，采用signacR包的CreateChromatinAssay来创建对象，输入文件为fragments.tsv.gz，保证每个特征至少在10个细胞内存在，每个细胞最少特征数目为200以上，对各数据集进行统一的质量控制，选取TSS得分大于4，Tn5片段数高于1000的细胞；随后使用Harmony批次效应矫正处理； 采用signacR包RunTFIDF函数对数据进行标准化，FindTopFeatures函数对数据筛选高变异区域，RunSVD函数对数据进行降维处理，RunUMAP函数使用‘lsi’奇异值分解的方式进行降维处理，压缩维度的同时保留关键生物学信息； 基于降维后的数据，采用signacR包FindNeighbors函数和FindClusters函数进行聚类分析，将细胞划分为上皮细胞、T细胞、B细胞、髓系细胞、成纤维细胞及内皮细胞，构建多细胞类群的表达参考图谱，为后续cfDNA特征信号提取提供可靠的上皮细胞来源背景； 用MACS2在上皮细胞中鉴定开放染色质峰，确定峰顶位置；峰顶上下游各200bp的ATAC-seq信号作为分子；峰顶上下游1k-3k范围的背景区域信号作为分母；用分子分母的比值量化每个峰的开放程度； 选择与其他细胞群差异最显著的2000-2200个峰，作为上皮细胞特异性开放区域特征； 计算cfDNA在上皮细胞特异性开放区域特征中的覆盖度。

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