机器学习和人工智能在多omics方法肠道微生物群
Tommaso Rozera1, Edoardo Pasolli2, Nicola Segata3
1Department of Translational Medicine and Surgery, Università Cattolica del Sacro Cuore, Rome, Italy; Department of Medical and Surgical Sciences, L'Unità Operativa Complessa Gastroenterologia, Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli Istituto di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico, Rome, Italy; Department of Medical and Surgical Sciences, L'Unità Operativa Complessa Centro Malattie dell'Apparato Digerente, Medicina Interna e Gastroenterologia, Fondazione Policlinico Universitario Gemelli Istituto di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico, Rome, Italy.
Gastroenterology
|March 21, 2025
概括
人工智能和机器学习分析复杂的肠道微生物组数据. 这些先进的方法有助于发现用于疾病预测和治疗反应的微生物生物标志物,帮助个性化医疗.
科学领域:
- 微生物组研究的研究.
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 肠道微生物组在人类健康和疾病中起着至关重要的作用.
- 了解其复杂性是诊断和治疗应用的关键.
- 多种omics方法 (metagenomics,metatranscriptomics,metabolomics,metaproteomics) 提供了对肠道微生物生态系统的详细见解.
研究的目的:
- 讨论人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在分析多omics肠道微生物组数据中的应用.
- 探索AI/ML在微生物组研究中临床实施的潜力.
- 审查AI/ML在该领域的现状,潜力和局限性.
主要方法:
- 审查和讨论关于AI/ML应用在肠道微生物组多组学中的现有文献.
- 分析AI/ML如何应对来自多学科研究的数据整合挑战.
- 探索AI/ML在生物标志物发现和治疗预测中的作用.
主要成果:
- 人工智能和机器学习越来越多地用于分析各种疾病,包括慢性疾病和癌症中的复杂的多omics微生物群数据.
- 这些计算工具在识别微生物生物标志物以进行疾病分类和预测方面表现有前途.
- 人工智能/ML有可能预测患者对治疗的反应,并优化微生物组调节疗法.
结论:
- 人工智能和机器学习为整合和解释大规模肠道微生物群多omics数据提供了强大的工具.
- 这些技术具有很大的潜力,可以通过基于微生物的诊断和治疗来推进个性化医疗.
- 需要进一步的研究才能充分发挥AI/ML在微生物科学中的潜力并解决AI/ML的局限性.
