人工智能支持的多态学,用于预测免疫检查点抑制剂反应和抵抗

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 免疫治疗是一种免疫疗法.
• 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:

• 免疫检查点抑制剂 (ICI) 已经改变了癌症治疗,但面临着适度反应率和常见抗性的挑战.
• 现有的生物标志物,如PD-L1,瘤突变负担和微卫星不稳定性,由于瘤异质性和复杂的免疫相互作用,提供了不完整的预测能力.

研究的目的:

• 审查人工智能 (AI) 驱动的多omics数据集成方面的进展,以预测ICI有效性.
• 探索人工智能如何发现治疗反应的新型决定因素,并指导个性化免疫治疗策略.

主要方法:

• 关于人工智能和多omics (基因组,转录组,蛋白质组,表观组,代谢组,微生物组) 的最新文献的综合.
• 讨论人工智能技术 (例如,SHAP,Grad-CAM) 用于融合异质数据并识别跨层签名.
• 整合放射学,病理学和液体活检数据,用于响应建模和监测.

主要成果:

• 多omics分析揭示了影响ICI疗效的关键因素,包括血统可塑性, stromal重塑,免疫代谢重编程和微生物组调节.
• 人工智能模型可以将常规成像/组织学与分子表型联系起来,在单个生物标志物之外对患者进行分层,并建议组合疗法.
• 人工智能多omics方法可以改善免疫相关的瘤亚型和毒性风险预测.

结论:

• 由人工智能驱动的多omics集成代表了精密免疫疗法的重大进步,提高了治疗反应和患者分层的预测.
• 未来的方向包括整合单细胞/空间多组学,联合学习和生成建模,以提高模型的稳定性,公平性和临床翻译.