在女性恶性瘤中的表观遗传疗法中,基于多种OMIC和AI驱动的药物重新定位

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 基因组学就是基因组学.
• 生物信息学是一种生物信息学.

背景情况:

• 基因组转化后修饰 (PTMs) 调节染色体和基因表达;它们的失调驱动癌症的进展,转移和治疗抵抗.
• 从多omics技术转化复杂的基因组景观数据到临床应用仍然是一个重大挑战.
• 固体瘤的传统治疗方法,特别是妇科和乳腺癌,由于广泛的染色体重塑失调和获得的耐药性,往往面临局限性.

研究的目的:

• 审查人工智能 (AI) 驱动的多omics集成如何改变固体瘤的治疗策略.
• 突出人工智能的潜力,以识别用于精密瘤学的新药-标-患者关联.
• 专注于人工智能驱动的药物重定向用于妇科和乳腺癌的表观遗传疗法.

主要方法:

• 集成高吞吐量omics数据与人工智能算法.
• 对药物-标-患者关联的分析,以确定新的治疗策略.
• 专注于人工智能驱动的患者分层和生物标志物引导治疗优化.

主要成果:

• 由人工智能驱动的多omics集成正在高精度地发现新的治疗机会.
• 人工智能驱动的表观遗传药物 (epi-药物) 的重新定位显示了提高瘤对免疫疗法的敏感性的临床进展.
• 人工智能策略为克服耐药性和侵袭性癌症中癌症复发提供了新的途径.

结论:

• 人工智能,多omics和染色体重塑剂向的融合,承诺在固体瘤管理中发生变革性的转变.
• 人工智能驱动的方法可以弥合生物见解和精密瘤学的治疗创新之间的差距.
• 涉及人工智能驱动的患者分层和生物标志物引导治疗的组合策略对于最大限度地提高临床效益至关重要.