机器学习驱动的癌症代谢洞察:从亚型到生物标志物发现和预后建模
Amr Elguoshy1, Hend Zedan2, Suguru Saito3
1Biofluid Biomarker Center, Graduate School of Medical and Dental Sciences, Niigata University, Niigata 9502181, Japan.
Metabolites
|August 27, 2025
概括
机器学习与代谢学相结合, 提供了对癌症生物学的有力洞察力. 这种整合有助于癌症亚型,生物标志物发现,以及精确瘤学的预后建模.
科学领域:
- 癌症学
- 生物信息学
- 代谢学
背景情况:
- 癌细胞表现出对瘤生长和治疗耐药性至关重要的代谢重编程.
- 使用质谱和NMR的代谢学提供了细胞生物化学的详细视图.
- 将代谢学与机器学习 (ML) 结合起来,可以更好地分析复杂的癌症数据.
研究的目的:
- 审查ML在促进癌症代谢学研究中的重要作用.
- 突出ML在癌症亚型,生物标志物发现和预后建模中的应用.
- 讨论ML增强代谢学临床转化方面的挑战和新出现的解决方案.
主要方法:
- 对癌症代谢学应用的ML方法 (监督,无监督,深度学习) 的系统审查.
- 在癌症亚型 (例如,三阴性乳腺癌) 中对ML代谢组合的分析.
- 对各种癌症生物标志物发现和预后建模的ML模型的评估.
主要成果:
- ML代谢学成功地识别癌症亚型,识别生物标志物,准确度高于90%,并建立预后模型.
- 应用范围包括乳腺癌,结肠直肠癌,肺癌,卵巢癌,前列腺癌,甲状腺癌和胰腺癌.
- ML有助于早期检测,风险分层和个性化治疗计划.
结论:
- 通过ML增强的代谢是了解癌症代谢和精确瘤学的关键.
- 解决数据质量和可解释性问题是临床实施的关键.
- 像可解释人工智能 (XAI) 这样的新兴解决方案有助于将研究成果转化为临床实践.
