先进的计算工具,人工智能和机器学习方法用于肠道微生物群和生物标志物识别
Tikam Chand Dakal1, Caiming Xu2,3, Abhishek Kumar4,5
1Genome and Computational Biology Lab, Department of Biotechnology, Mohanlal Sukhadia University, Udaipur, India.
Frontiers in medical technology
|April 30, 2025
概括
先进的计算工具和人工智能 (AI) 正在彻底改变肠道微生物组研究. 这些方法整合了多omics数据,以识别疾病诊断和个性化医疗的生物标志物,改善治疗结果.
科学领域:
- 微生物组研究 微生物组研究
- 计算生物学 计算生物学
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 肠道微生物组是一个复杂的生态系统,通过内分泌学,生理学和神经学影响宿主健康.
- 它在疾病进展和治疗反应中起着至关重要的作用.
- 了解它的组成和功能是促进人类健康的关键.
研究的目的:
- 审查用于肠道微生物组分析的尖端计算方法.
- 探索多omics数据 (元基因组学,元蛋白组学,代谢组学) 与AI的整合.
- 突出增强生物标志物发现和个性化治疗的潜力.
主要方法:
- 使用先进的计算工具集成多omics数据.
- 应用机器学习 (ML),包括深度学习和基于网络的方法.
- 传统生物信息学和人工智能技术的协同使用.
主要成果:
- 确定疾病诊断和治疗的关键生物标志物.
- 揭示微生物相互作用中的复杂模式及其与宿主健康的联系.
- 能够预测对肠道微生物向治疗的个体反应.
结论:
- 计算进步和人工智能对于了解肠道微生物群至关重要.
- 这些方法有助于生物标志物的发现和个性化医学的发展.
- 基于个体微生物组资料的定制诊断和治疗正在变得可行.


