人工智能驱动的精准医学:在扩散型大B细胞淋巴瘤 (DLBCL) 中使用多态和空间多态方法
Yanping Shao1, Xiuyan Lv2, Shuangwei Ying2
1Department of Hematology, The Second Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine, 310009 Hangzhou, Zhejiang, China.
Frontiers in bioscience (Landmark edition)
|December 30, 2024
概括
人工智能 (AI) 增强了扩散型大B细胞淋巴瘤 (DLBCL) 研究的多组和空间多组. 整合这些技术有望改善DLBCL患者的诊断和个性化治疗.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 扩散大B细胞淋巴瘤 (DLBCL) 研究受益于多omics和空间多omics技术.
- 这些先进的技术为DLBCL的分子和空间复杂性提供了深入的见解.
研究的目的:
- 审查人工智能 (AI) 在推进DLBCL多态和空间多态方面的作用.
- 确定将这些技术纳入DLBCL研究的挑战和未来方向.
主要方法:
- 关于DLBCL中的多omics和空间多omics应用的综合文献综述.
- 分析AI在DLBCL数据集成,分析和解释方面的潜力.
主要成果:
- 人工智能与多omics和空间多omics的整合为DLBCL异质性提供了无与伦比的见解.
- 关键的挑战包括数据集成,标准化,可复制性和生物解释.
结论:
- 在DLBCL中,在精准医学方面,多种omics,空间多种omics和AI的协同使用至关重要.
- 应对当前的挑战将使得精细的诊断,风险分层和个性化治疗DLBCL成为可能.
