在肺癌的临床环境中探索multiomics液体活检测的潜力

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 生物信息学是一种生物信息学.
• 医学诊断 医学诊断 医学诊断

背景情况:

• 液体活检 (LB) 为肺癌 (LC) 诊断和预后提供了一种不那么侵入性的组织活检替代方案.
• 生物标志物异质性和低分析剂度等挑战阻碍了LB对LC的临床采用.
• 现有的肺癌诊断方法需要提高准确性和非侵入性.

研究的目的:

• 审查人工智能 (AI) 和多组学在促进肺癌液体活检中的协同作用.
• 要突出AI驱动的多组学如何克服目前在液体活检生物标志物检测方面的局限性.
• 展示综合多标志物,多分析物和多来源方法在癌症诊断中的潜力.

主要方法:

• 关于AI和multiomics在肺癌液体活检中的应用现有文献的综述.
• 分析深度学习算法,使生物流体同时检测各种分析物.
• 检查生物标志物发现的多标志物,多分析物和多来源策略.

主要成果:

• 人工智能和多组学可以识别肺癌临床价值的生物标志物组合.
• 这些综合方法提高了液体活检的诊断和预后能力.
• 在多种生物流体中同时分析各种分析物,可以全面了解患者的健康状况.

结论:

• 人工智能和多组学代表着一个范式的转变,显著提高了用于肺癌诊断和预后的液体活检.
• 尽管结果很有前途,但研究可重现性和方法标准化方面的挑战需要紧急关注临床翻译.
• 进一步的研究和标准化对于人工智能驱动的多组体液体活检在临床上广泛实施至关重要.