新鋭パキスタンが不安定な香港を破って準決勝進出

このレビューでは、血液サンプルからスキャンやウェアラブルに至るまで、AI モデルが病気の有望な兆候を特定した後に何が起こるかを追跡しています。 レビュー: 疾患バイオマーカー発見における人工知能: 診断と治療の観点。画像クレジット: ウルトラマンスク / シャッターストック 雑誌に掲載された最近の選択的レビューでは シグナル伝達と標的療法著者らは、人工知能がどのように機能するかを調べました（あなた）バイオマーカーの発見、検証、生物学的解釈、臨床的有用性、および疾患全体にわたる治療の統合をサポートできます。 背景 有望なバイオマーカーが患者ケアに役立つためには、強力な予測力以上のものが必要です。バイオマーカーは、健康問題の検出、分類、治療の指針に役立ちますが、初期の研究で良好な結果を示した多くの候補を独立したコホートで再現したり、臨床上の意思決定を改善したりすることはできません。同時に、バイオマーカーの研究は、ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオミクス、代謝、画像、細胞、循環、デジタルデータなどの測定値の組み合わせに依存しています。 AI はこのデータを統合し、複数のスケールにわたるパターンを特定できますが、バイアス、交絡、データの異質性、過剰適合、不十分な外部検証により変換が制限される可能性があります。著者らは、再現可能で、生物学的に関連性があり、臨床的に適用可能で、前向きに検証されたバイオマーカーを求めています。 バイオマーカーのデータ型 バイオマーカーの発見は、分子バイオマーカー、細胞バイオマーカー、循環バイオマーカー、イメージングバイオマーカー、デジタルバイオマーカーなどの複数の分野に及びます。分子分野では、研究者はゲノミクス、エピゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクスなどのアプローチを使用します。 マルチオミック戦略はこれらの層を統合しますが、単一細胞および空間的アプローチは細胞および組織のコンテキストを保存します。細胞バイオマーカーは、免疫活性化、疲労、系統変化、炎症プログラム、および組織環境を捕捉します。好中球細胞外トラップは、自然免疫の活性化と血管損傷、血栓症、および組織損傷とを結びつけます。 循環バイオマーカーは、疾患生物学を評価する低侵襲手段を提供します。無細胞デオキシリボ核酸（cfDNA)、これには循環腫瘍 DNA、無細胞リボ核酸 (cfRNA）、タンパク質と代謝産物は、適切な臨床現場での疾患の検出とモニタリングをサポートできます。それらの臨床的価値は、分析前処理、分析感度、腫瘍量、治療のタイミング、および患者の特徴によって異なります。 細胞外小胞は、元の細胞を反映し、細胞間コミュニケーションを促進する分子シグナルを伝えますが、単離方法、夾雑物、定量標準、および実験室の違いにより、バイオマーカーとしての使用が複雑になります。 画像バイオマーカーは、組織の構造と機能に関する情報を提供します。ラジオミクスとコンピュータイメージングは​​、コンピュータ断層撮影法、磁気共鳴画像法、陽電子放出断層撮影法、およびデジタル病理学からの特徴を定量化しますが、スキャン、取得プロトコル、セグメンテーション、および部位間の調和の違いを制御する必要があります。 ウェアラブル、スマートフォン、周囲センサーからのデジタル バイオマーカーは、睡眠、可動性、自律生理学、症状を捕捉できます。デバイスの異質性、不完全なデータ、行動の交絡、社会経済的バイアスなどの懸念が残ります。 バイオマーカー発見のための […]