在免疫相关疾病和恶性病的下一代生物标志物的生物多组学方法:概述
Pawan Kumar Goswami1, Sandip Chatterjee2
1Gopal Narayan Singh University, Narayan Institute of Pharmacy, Rohtas, Sasaram, 821305, Bihar, India.
概括
新一代生物标志物集成多omics数据和人工智能 (AI) 提供了改进的癌症和自身免疫性疾病诊断. 这些先进的方法通过揭示复杂的分子签名来承诺个性化治疗.
科学领域:
- 生物标志物 生物标志物
- 精准医学是一门精准的医学.
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 由于它们的分子和临床异质性,癌症和自身免疫性疾病对全球健康构成重大挑战.
- 传统的单分析生物标志物在敏感性和特异性方面往往不足以用于早期疾病检测和量身定制的治疗.
- 下一代生物标志物 (NGB) 对于推进精确诊断和治疗至关重要.
研究的目的:
- 审查NGBs在癌症和自身免疫性疾病中的作用.
- 突出多omics数据与人工智能 (AI) 的整合,以加强诊断.
- 讨论NGBs在塑造精准医学方面的潜力.
主要方法:
- 在PubMed,Scopus和Web of Science数据库中进行了全面的文献搜索.
- 审查的重点是过去15年内发表的研究,检查基因组学,转录组学,空间转录组学,蛋白质组学,代谢组学和微生物组学.
- 重点是研究整合多omics数据集与AI和机器学习技术的研究.
主要成果:
- 多omics方法与AI相结合,识别动态分子特征,包括循环瘤DNA,microRNA,长非编码RNA,蛋白质,代谢物和免疫特征.
- 单细胞和空间分析提供了关于细胞异质性和组织微环境的见解.
- 蛋白质组学,代谢组学和微生物组学有助于提供功能信息,改善疾病检测,患者分层和治疗监测.
结论:
- 使用多omics数据的AI驱动的NGB对彻底改变精确诊断和个性化治疗具有重大前景.
- 解决诸如试验标准化,患者间变异性和监管框架等挑战对于临床翻译至关重要.
- 持续的研究,标准化工作和全球合作对于充分发挥这些先进生物标志物的潜力至关重要.
