人工智能,机器学习和OMIC数据集成在骨关节炎
1Schroeder Arthritis Institute, University Health Network, Toronto, ON, Canada; Department of Mathematics and Statistics, York University, Toronto, ON, Canada; Department of Biostatistics, Dalla Lana School of Public Health, University of Toronto, Toronto, ON, Canada.
Osteoarthritis and cartilage
|October 30, 2025
概括
机器学习 (ML) 通过分析复杂的数据来推进骨关节炎 (OA) 研究. 未来的方向包括整合单细胞奥米克和联合学习,以实现个性化的OA诊断和治疗.
科学领域:
- 生物医学数据科学是生物医学数据科学.
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 骨关节炎的研究研究.
背景情况:
- 骨关节炎 (OA) 是一种复杂,多因素的疾病.
- 高维的欧米数据提供了对OA病原体的洞察.
- 整合OMIC数据对于理解OA至关重要.
研究的目的:
- 审查最近的机器学习 (ML) 在分析单个和整合性多组骨关节炎 (OA) 数据中的应用.
- 识别机器学习驱动的OA研究中的新兴趋势,挑战和机遇.
主要方法:
- 在PubMed和预版数据库中进行文献搜索,截至2025年4月.
- 识别了使用ML技术 (监督,无监督,深度学习,整合建模) 在OA (转录基因组,表观基因组,蛋白质基因组,代谢基因组,多基因组) 基因组数据集上的研究.
- 综合了跨OMIC类型,ML方法和OA结果的发现,专注于多OMIC集成.
主要成果:
- ML已被用于发现OA生物标志物,分层患者亚型,并预测疾病进展.
- 诸如变化自编码器和多式变压器等先进的机器学习模型正在出现,用于多原子集成.
- 挑战包括小样本大小,过度匹配,缺乏验证,可解释性和人口偏见.
结论:
- 在OA研究中,ML技术能够对复杂的OMIC数据进行复杂的分析.
- 解决局限性和采用新的方法,如空间空间学和联合学习是关键.
- 为了实现个性化的骨关节炎诊断和治疗,需要进一步开发多奥姆集成的全部潜力.
