人工智能对生物标志物发现的影响
Hira Javaid1, Constantin Cezar Petrescu1, Lisa J Schmunk1
1Hurdle.bio / Chronomics Ltd., London, UK.
Emerging topics in life sciences
|September 9, 2025
概括
通过分析复杂的数据,人工智能 (AI) 正在彻底改变生物标志物发现. 然而,必须克服数据多样性和监管障碍等挑战,才能让人工智能生物标志物在全球范围内接触到患者.
科学领域:
- 生物医学信息学是生物医学信息学.
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 精准医学是一门精准的医学.
背景情况:
- 人工智能 (AI) 显著影响医疗保健和医学,特别是在生物标志物发现方面.
- 人工智能算法擅长从复杂的高维数据集中提取见解,并集成多模式数据 (omics,EHR,成像,传感器数据).
研究的目的:
- 为生物标志物发现提供AI工具包的概述.
- 讨论各种治疗领域的人工智能驱动生物标志物的例子.
- 解决阻碍人工智能生物标志物的临床转化和采用的挑战.
主要方法:
- 对人工智能算法及其在生物标志物发现中的应用进行审查.
- 分析用于生物标志物识别的多模式数据集成.
- 讨论临床翻译挑战和监管格局.
主要成果:
- 人工智能通过利用复杂的数据集,对生物标志物发现产生了深远的影响.
- 许多人工智能驱动的生物标志物在不同治疗领域显示出希望.
- 显著的障碍阻碍了临床翻译,包括数据多样性,协调,研究成本,法规和基础设施.
结论:
- 人工智能为生物标志物发现提供了强大的工具,加速了精准医学.
- 克服数据,监管和实施方面的挑战对于广泛的临床采用至关重要.
- 解决这些障碍将释放人工智能的潜力,在全球范围内彻底改变患者护理.
