针对抗癌药物组合反应的精确瘤信息学:系统性审查
Saifur Rahaman1, Peter Wang2, Jun Yu3
1Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong Special Administrative Region; Department of Computer Science and Engineering, International Islamic University Chittagong, Chittagong, Bangladesh.
确定有效的抗癌药物组合 (ADC) 对精确瘤学至关重要. 本综述强调了用于预测协同ADC响应的计算方法,克服了实验限制.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 计算生物学 计算生物学
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
背景情况:
- 抗癌药物组合 (ADC) 在精密瘤学中提供了一个有前途的途径.
- 协同作用的药物组合是非常有效的,但在实验上很难确定.
- 目前的方法通常依赖于独立的药物疗效,需要先进的预测工具.
研究的目的:
- 审查用于预测抗癌药物组合反应的最先进的计算方法.
- 提供协同ADC响应和机器学习方法的概述.
- 批判性地讨论ADC预测的优点,局限性和资源.
主要方法:
- 在过去十年中,对ADC预测的计算方法进行系统审查.
- 机器学习技术的分析,应用于药理学和多omics癌症数据.
- 使用基准数据集比较不同的计算方法.
主要成果:
- 确定了用于预测协同ADC响应的关键计算方法和资源.
- 强调了各种预测方法的优点和局限性.
- 发现了对抗癌药物组合反应预测有影响力的计算方法.
结论:
- 计算方法对于有效和准确预测协同作用的抗癌药物组合至关重要.
- 该审查对当前的ADC预测工具进行了批判性评估,并确定了未来的研究方向.
- 需要有效的计算工具来解决精密瘤学ADC识别的复杂性和挑战.
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