胃肠道恶性瘤的多学科前景:系统性审查

科学领域:

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

背景情况:

• 胃肠道 (GI) 恶性瘤是全球癌症死亡的主要原因.
• 对胃肠道癌的早期检测和个性化治疗仍然是临床挑战.
• 多omics方法为肠胃癌的精密瘤学提供了先进的工具.

研究的目的:

• 调查多omics在胃肠道癌早期检测,风险分层和治疗优化中的应用.
• 在肠道恶性瘤中探索多种omics用于生物标志物发现.
• 审查针对个性化瘤学的多学科数据的整合.

主要方法:

• 按照PRISMA 2020指南进行系统审查.
• 在五个数据库 (PubMed,ScienceDirect,Scopus,ProQuest,Web of Science) 搜索了2015年以后的研究.
• 包括在肠道癌症,人工智能和有机体建模中对多omics集成的人类受试者研究.

主要成果:

• 多omics平台在早期检测胃肠道癌症方面表现优于传统生物标志物.
• 识别了循环瘤DNA,细胞外囊泡和人工智能算法,以加强诊断.
• 揭示了对免疫调节,瘤微环境,转移和耐药性的见解.

结论:

• 多omics方法显著提前早期诊断和个性化治疗胃肠道恶性瘤.
• 与人工智能,有机体模型和微生物群概况的整合推动了精确瘤学.
• 多主题数据有助于改善预后评估和治疗策略.