图片

癌症作为全球主要死亡原因之一，其早期准确诊断和预后至关重要。在这一领域，人工智能（AI）的应用展现出巨大潜力。本文分析了近年间的89项最新研究，探讨了人工智能在多组学数据（包括基因组学、转录组学、表观基因组学和蛋白质组学）分析中的应用，并特别关注了人工智能在癌症诊断和预后中的临床应用价值。

 

文章首先回顾了人工智能技术的发展历程，从图灵提出的思考机器概念至今，人工智能已在多个领域产生深远影响，尤其在肿瘤学中，人工智能技术显著提升了癌症研究的精确度和效率。人工智能的两个主要子集（机器学习和深度学习）在癌症图像分析、基因组研究、医疗记录数据挖掘和药物发现等方面发挥着重要作用。机器学习通过从数据中学习范式来预测结果，而深度学习则利用多层神经网络处理非结构化数据，如图像和文本。

 

图片

随着多组学数据的积累，其在癌症研究中的整合变得至关重要。多组学方法包括基因组学、转录组学、蛋白质组学等，为全面理解生物系统提供了多种视角。每种“组学”领域都为深入理解生物系统和疾病提供了不同的层次，为精准医疗和个性化医疗奠定了基础。
本综述重点分析了人工智能在整合临床和多组学数据中的作用，强调了这一整合对于安全临床实施的重要性。研究结果表明，人工智能在癌症研究中的应用范围广泛，包括基因组学、转录组学、表观基因组学、蛋白质组学、代谢组学、微生物组学、放射组学和病理组学数据的分析。其中，35项研究与癌症诊断相关，54项研究与癌症预后相关。研究还发现，随机森林（RF）方法是应用最广泛的人工智能模型，其次是支持向量机（SVM）、逻辑回归（LR）和极端梯度提升（XGBoost）等传统方法。深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），在放射组学和病理组学数据分析中最为流行。

 

图片

文章还讨论了人工智能在临床应用中的潜力，特别是在基因组学、转录组学、表观基因组学、蛋白质组学和代谢组学数据的分析中。这些研究利用计算算法预测关键遗传模式和治疗反应，为癌症患者的个性化治疗提供了新的视角。
最后，文章强调了人工智能在癌症诊断和预后中的巨大潜力，并指出了未来研究的方向。为了实现人工智能在临床中的安全有效整合，需要更多的前瞻性研究来增强算法的可解释性。此外，文章还讨论了人工智能在癌症研究中的伦理考量，包括确保准确性、透明度和患者隐私保护。

 

图片

综上所述，这篇综述为我们提供了一个全面的视角，展示了人工智能如何通过整合多组学数据，推动癌症诊断和预后的发展，并强调了未来研究的重要性和挑战。随着技术的不断进步，人工智能有望在癌症治疗领域发挥更大的作用，为患者提供更精准的治疗方案。