方法:
このレビューでは、ゲノミクス、エピゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクス、マイクロバイオミクスを含む複数のオミクス層にわたって早期診断バイオマーカーを系統的に評価しています。また、バイオマーカーの発見と臨床上の意思決定をサポートするために、複雑なマルチオミクス データセットを統合および分析するための人工知能 (AI)、特に機械学習および深層学習アプローチの応用についてもまとめています。
結果：
マルチオミクス戦略により、肺がんの早期検出に関連する分子シグネチャの同定が加速しています。 AI を活用した手法により、高次元データから潜在的なパターンを抽出できるようになり、リスクの層別化、診断の洗練、組織学的サブタイピング、および治療計画が容易になります。このレビューでは、これらのバイオマーカーの臨床的有用性とスクリーニングアルゴリズムへのそれらの組み込みの可能性、および現実世界の臨床ワークフローに合わせた AI ベースの臨床意思決定支援システム (CDSS) の開発に焦点を当てています。しかし、多施設データの異質性、臨床の信頼に影響を与えるモデルの解釈可能性の制限、規制や費用対効果の課題、将来コホートにおける不十分な検証など、臨床翻訳への大きな障壁が依然として残っています。
結論:
シングルセルや空間マルチオミクスなどの新興テクノロジーとフェデレーテッド ラーニング フレームワークは、計算による発見と臨床実装の間のギャップを埋める有望なソリューションを提供します。 AI とマルチオミクス アプローチの統合により、リスクに適応した個別化された肺がんの早期発見戦略が前進する可能性があります。
キーワード:
人工知能;早期発見。リキッドバイオプシー。肺癌;マルチオミクス。翻訳バイオマーカー。
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