针对免疫检查点封锁的人工智能支持的多omics生物标志物:机制,预测建模和临床翻译

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 免疫学 免疫学 免疫学
• 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) 已经彻底改变了癌症治疗,但它们的持久疗效仅限于一小部分患者.
• 目前的生物标志物如PD-L1,瘤突变负担和微卫星不稳定性不足以预测ICI反应.
• 了解复杂的瘤免疫微环境对于改善免疫治疗结果至关重要.

研究的目的:

• 审查与人工智能 (AI) 集成的多omics分析的应用,以开发癌症免疫治疗中的先进生物标志物.
• 探索人工智能驱动的多omics数据如何增强对ICI患者反应的预测.
• 确定在临床实践中实施人工智能支持的多omics生物标志物的挑战和未来方向.

主要方法:

• 综合分析多omics数据,包括基因组学,转录组学,表观组学,蛋白质组学,代谢组学,微生物组学和成像衍生放射学/病理组学.
• 应用AI和机器学习算法来整合异质的,高维数据集.
• 利用可解释性方法 (例如,SHAP,Grad-CAM) 来将AI模型输出与生物机制联系起来.
• 综合现有文献中关于各种瘤类型的人工智能支持的多omics生物标志物的研究结果.

主要成果:

• 多omics分析捕捉了影响ICI敏感性的关键生物过程,例如血统可塑性,抗原呈现,代谢/表观遗传抑制,树皮重塑和微生物组影响.
• 人工智能和机器学习对于从复杂的多omics数据中创建复合预测器和机械签名至关重要.
• 支持人工智能的多omics生物标志物在分层患者反应,指导组合疗法选择和实现纵向监测方面表现有前途.
• 关键的转化障碍包括数据异质性,有限的前性验证,隐私问题,模型漂移和公平问题.

结论:

• 人工智能驱动的多组学代表了一个强大的范式转变,超越了精确免疫治疗的单一生物标志物.
• 未来的方向包括整合单细胞和空间多组学,联合学习和生成建模,以获得强大的和可泛化的生物标志物.
• 成功的临床实施需要标准化的预分析,临床验证的试验和决策支持工具,这些工具可以向临床医生传达模型的不确定性.