基于多视图协同图神经网络(MCgnn)的癌症分子亚型精准分类新方法

本文创新性地提出多视图协同图神经网络(MCGNN)，通过马氏距离构建生物分子相似性网络，采用跨组学张量(Cross-omics tensor)融合基因组/转录组/蛋白组等多组学(Multi-omics)数据，结合注意力机制动态捕获局部结构特征，显著提升癌症分子分型准确率（TCGA验证），为精准医疗(Precision medicine)提供新型AI驱动生物标志物发现框架。

　　

Highlight

MCgnn通过创新性地整合多视图协作机制与图神经网络架构，为癌症分子亚型分类开辟了新范式。其核心突破在于：1）采用马氏距离(Mahalanobis distance)结合密度聚类构建生物特征加权邻接矩阵，显著提升组学数据拓扑表征能力；2）通过跨视图注意力机制实现基因组/转录组/蛋白组数据的动态特征融合；3）首创跨组学张量(Cross-omics tensor)多任务学习框架，同步优化特征学习与分类任务。

Related work

现有方法存在三大局限：传统图卷积网络(GCN)易受邻接矩阵稀疏性影响；单组学分析忽略跨组学(cross-omics)调控关系；简单特征拼接导致生物信息丢失。相较之下，多视图图神经网络(MV-GNN)和图注意力机制(GAT)展现出更强的异构图谱整合潜力，如Wang等通过超图(hypergraph)建模多组学交互，但尚未解决特征尺度归一化问题。

Proposed methodology

MCgnn框架包含三大模块：1）基于密度自适应马氏距离的生物分子网络构建，有效保留特征数值尺度信息；2）堆叠图卷积层与多头注意力机制协同工作，局部特征提取时自动加权重要生物标志物；3）设计张量融合层实现跨组学特征交叉验证，其损失函数同步优化节点分类与视图一致性。

Experimental results

在TCGA四大癌症数据集测试中，MCgnn分类准确率平均提升12.7%（vs传统机器学习）和8.3%（vs现有GNN方法），特别是在三阴性乳腺癌等难分类亚型中F1-score达0.914。关键生物标志物筛选实验验证了EGFR^V774M突变与PI3K-AKT通路在亚型特异性中的核心作用。

Conclusion

本研究证实MCgnn能深度挖掘多组学数据的互补性与异质性，其创新性体现在：①首次将马氏距离应用于组学特征图构建；②开发视图间特征传播的动态门控机制；③建立端到端的多任务学习流水线。未来将扩展至单细胞多组学整合，推动癌症早筛分子标签的发现。