对于心血管疾病的外体生物标志物发现的人工智能:多omics集成,可复制性和翻译前景

科学领域:

• 生物标志物发现发现
• 人工智能在医学中的应用
• 心血管研究研究心血管研究

背景情况:

• 细胞外囊泡 (EVs) 含有心血管疾病的生物标志物,使微创诊断成为可能.
• EV数据复杂且异质,由于分析前变量和工作流不一致,阻碍了可重现性.
• 人工智能 (AI) 提供解决方案,将多omics EV 数据与临床信息集成在一起.

研究的目的:

• 在心血管疾病中全面审查和分析用于细胞外囊泡 (EV) 生物标志物发现的AI方法.
• 为推进EV诊断从研究到临床实施建立一个框架.
• 评估各种AI方法在EV生物标志物开发中的性能和局限性.

主要方法:

• 审查和对人工智能技术进行比较分析,包括机器学习 (ML),深度学习 (DL) 和基于网络的EV生物标志物发现方法.
• 评估组合方法 (随机森林,梯度增强) 和图形神经网络 (GNN) 用于EV生物标志物分类.
• 进化神经网络的评估,以进行EV形态特征分析.

主要成果:

• 组合方法在EV生物标志物分类方面显示出一致的性能 (AUC 0.80-0.92).
• 图形神经网络显示出途径集成的希望,但需要更大的验证队伍.
• 目前的EV生物标志物研究在很大程度上是探索性的,小队列和有限的外部验证.

结论:

• 人工智能,特别是组合方法,显示出在心血管疾病中发现EV生物标志物的巨大潜力.
• 标准化EV隔离,特征和透明的AI报告对于临床翻译至关重要.
• 对于EV生物标志物的临床实施,需要在使用与MISEV一致的协议的大型多中心队列中进行进一步的验证.