在人工智能驱动的癌症预测从口腔微生物群的最新进展

科学领域:

• 微生物学 微生物学
• 在瘤学瘤学.
• 生物信息学是一种生物信息学.
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 口腔癌,特别是口腔状细胞癌 (OSCC),是一个重大的全球健康挑战,通常在晚期被诊断出来.
• 口腔微生物群,一个复杂的微生物群体,越来越多地被认为是癌症预测和进展中的生物标志物.
• 早期发现OSCC的方法对于改善患者的治疗结果和降低死亡率至关重要.

研究的目的:

• 为口腔癌预测应用到口腔微生物组数据的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法提供全面的审查.
• 使用计算技术,探索口腔微生物组合和口腔癌之间的关联.
• 通过人工智能驱动的分析来识别具有口腔癌特征的独特微生物模式.

主要方法:

• 在PubMed中进行了一项系统的文献搜索,持续了10年,在3382个记录中确定了44项相关研究.
• 审查的重点是利用AI和ML算法的研究,包括后勤回归,随机森林和人工神经网络.
• 分析包括检查这些算法如何识别与口腔癌和其他恶性瘤相关的微生物模式.

主要成果:

• 人工智能已经证明了在揭示口腔微生物组在癌症研究中的作用方面有很大的潜力.
• 机器学习模型可以识别与口腔癌相关的独特微生物特征.
• 人工智能在这个领域的应用为疾病预测提供了一种非侵入性和潜在的成本效益高的方法.

结论:

• 人工智能与口腔微生物组分析的整合有望提高OSCC的早期检测,风险分层和个性化治疗.
• 将人工智能驱动的见解转化为临床实践,需要规范协议,多样化的队列策划,并通过大规模,多中心,纵向研究进行验证.
• 成功实施可以彻底改变口腔癌的管理,导致及时干预和改善患者的治疗结果.