MoACG: A self-attention and gated fusion-based multi-omics and clinical data integration model for pan-cancer prognosis prediction

QIN Maoyang; SHEN Junjie; WANG Longhao; GUO Honglin; WU Yazhou

doi:10.16016/j.2097-0927.202512061

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MoACG: A self-attention and gated fusion-based multi-omics and clinical data integration model for pan-cancer prognosis prediction

Intelligent Medicine and Prediction Model | 更新时间：2026-03-30

- MoACG: A self-attention and gated fusion-based multi-omics and clinical data integration model for pan-cancer prognosis prediction
- Journal of Army Medical University Vol. 48, Issue 6, Pages: 809-821(2026)
- 作者机构：
  
  陆军军医大学（第三军医大学）军事预防医学系军队卫生统计学教研室，重庆
- 作者简介：
  
  WU Yazhou， E-mail： asiawu@tmmu.edu.cn
- 基金信息：
  
  the National Natural Science Foundation of China(82173621;82574207)
- DOI：10.16016/j.2097-0927.202512061
  CLC： R730.21;TP391;R319
- Received：11 December 2025，
  
  Revised：2026-01-26，
  
  Published：30 March 2026
- 稿件说明：
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秦茂洋，沈俊杰，王龙昊，等.MoACG：一种基于自注意力机制和门控融合的多组学与临床数据整合模型用于多癌种预后预测［J］.陆军军医大学学报，2026，48（06）：809-821.DOI：10.16016/j.2097-0927.202512061.

QIN M Y，SHEN J J，WANG L H，et al.MoACG： A self-attention and gated fusion-based multi-omics and clinical data integration model for pan-cancer prognosis prediction［J］.J Army Med Univ，2026，48（06）：809-821.DOI：10.16016/j.2097-0927.202512061.
秦茂洋，沈俊杰，王龙昊，等.MoACG：一种基于自注意力机制和门控融合的多组学与临床数据整合模型用于多癌种预后预测［J］.陆军军医大学学报，2026，48（06）：809-821.DOI：10.16016/j.2097-0927.202512061. DOI：

QIN M Y，SHEN J J，WANG L H，et al.MoACG： A self-attention and gated fusion-based multi-omics and clinical data integration model for pan-cancer prognosis prediction［J］.J Army Med Univ，2026，48（06）：809-821.DOI：10.16016/j.2097-0927.202512061. DOI：

摘要

目的

旨在对癌症多组学数据和临床数据进行深度融合和分析，从而提高癌症预后的预测能力。

方法

获取TCGA数据库卵巢癌、肝癌及结直肠癌3个癌种的组学数据（mRNA、lncRNA和miRNA数据）和临床数据；构建一种新的癌症预后预测模型MoACG（multi-omics attention clinical gating Model），其基于自注意力机制（self-attention mechanism）探讨不同组学之间的潜在关联，利用门控融合（gated fusion）自适应地融合多组学信息和临床信息（年龄、性别、治疗方式）；通过与多种机器学习方法对比验证模型的有效性，最后利用可解释性算法DeepLIFT量化基因对模型贡献，筛选核心预后基因。

结果

在卵巢癌、肝癌及结直肠癌数据集中，五折交叉验证的AUC值分别为（0.793±0.042）、（0.791±0.065）和（0.789±0.086）；AUPR值分别为（0.915±0.020）、（0.855±0.058）和（0.917±0.039）；综合性能优于其他9种机器学习模型。消融实验证明，3种组学数据整合模型在各癌种中均展现出最优预测性能。DeepLIFT算法筛选出与肝癌相关的

MED8、DLGAP4、NABP2

等基因，与已有研究结论高度吻合，且能够通过表达水平有效区分患者的生存风险（

0.005）。

结论

相较于既往研究，利用组学数据和临床数据构建的MoACG可有效提高癌症预后预测能力，为癌症诊疗、预后研究提供新方案。

Abstract

Objective

To perform in-depth integration and analysis of cancer multi-omics data and clinical data to enhance the predictive capability for cancer prognosis.

Methods

Multi-omics data (mRNA

lncRNA

and miRNA profiles) and clinical data for 3 cancer types

namely ovarian cancer

liver cancer

and colorectal cancer

were retrieved from The Cancer Genome Atlas (TCGA) database. A novel cancer prognosis prediction model

MoACG (Multi-omics Attention Clinical Gating Model)

was constructed based on the self-attention mechanism to explore potential associations among different omics layers

and gated fusion was employed to adaptively integrate multi-omics information with clinical information(age

sex

and treatment modality) . The effectiveness of the model was validated through comparison with multiple machine learning methods

and the interpretability algorithm DeepLIFT was utilized to quantify gene contributions to the model and identify core prognostic genes.

Results

In the ovarian cancer

liver cancer

and colorectal cancer datasets

five-fold cross-validation yielded the area under curve (AUC) values of receiver operating characteristic (ROC) curve of (0.793±0.042)

(0.791±0.065)

and (0.789±0.086)

respectively

and the AUC values of precision-recall curve (AUPR) were (0.915±0.020)

(0.855±0.058)

and (0.917±0.039)

respectively. The comprehensive performance surpassed that of 9 other machine learning models. Ablation experiments demonstrated that the 3-omics data integration model exhibited optimal predictive performance across all cancer types. The DeepLIFT algorithm identified

MED8

DLGAP4

and

NABP2

as genes associated with liver cancer

showing high concordance with existing research findings and effectively stratifying patient survival risk based on expression levels (

0.005).

Conclusion

Compared with previous studies

the MoACG model

constructed by integrating multi-omics and clinical data

effectively enhances the predictive performance for cancer prognosis

thereby providing a novel approach for cancer diagnosis

treatment

and prognostic research.

关键词

Keywords

references

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