通过多omics方法推进肝癌诊断和治疗:系统性审查

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 生物信息学是一种生物信息学.
• 基因组学就是基因组学.

背景情况:

• 肝细胞癌 (HCC) 由于早期检测和治疗的困难,给全球健康带来了重大挑战.
• 多omics技术 (基因组学,蛋白质组学,代谢组学) 提供了深入了解HCC的分子复杂性.

研究的目的:

• 系统地审查在肝细胞癌 (HCC) 研究中的多奥米克方法的应用.
• 探索这些技术如何帮助生物标志物发现,分子分类和个性化HCC治疗策略.

主要方法:

• 对32项研究进行了结构性审查.
• 计算方法分为生存分析,无监督集群,监督机器学习,微分表达式分析和路径/网络分析.
• 经常使用无监督集群和监督机器学习 (SVM,随机森林,深度学习).

主要成果:

• 多omics方法被广泛用于生物标志物发现,HCC亚型分类和预测治疗结果.
• 聚类和机器学习是审查研究中发现的常见方法.
• 在临床验证方面存在很大的差距,限制了这些发现的翻译应用.

结论:

• 将多omics数据与机器学习集成为提高早期HCC诊断,患者分层和向治疗提供了巨大的潜力.
• 解决数据整合,可解释性和队列多样性的挑战对于临床翻译至关重要.
• 机器学习增强的多组学代表了肝癌管理的变革性方法,需要进一步的研究来弥合计算进步和临床实践之间的差距.