
预测与预防的智能突破
监督学习模型GPS-mult通过11万余人基因组数据,显著提升冠心病十年风险预测效能(AUC>0.75),而血浆蛋白质组学模型则擅长短期预警。值得注意的是,AI发现的新风险基因组合如APOA/IGAH2/HPT,正在改写传统Framingham评分体系。对于恶性心律失常,深度学习模型通过SNP累积效应分析,虽个体预测精度有限(AUC 0.75),但为青年猝死预防提供了基因层面的筛查策略。
诊断标志物的多维挖掘
蛋白质组学驱动的SMART模型升级版,将冠脉疾病诊断AUC从0.75提升至0.81。单细胞转录组分析则揭示了DCM患者外周血中HFrEF相关基因标记,其诊断价值媲美BNP。更令人振奋的是,甲基化调控的五个枢纽基因成功构建了非炎症期冠心病预测模型,展现了表观遗传学的临床潜力。
治疗策略的AI革新
深度学习模型Geneformer通过3000万单细胞转录组预训练,精准预测心肌病药物靶点,实验验证其可改善心功能。在药物重定位领域,LRF-DTI模型以94.88%准确率预测药物-靶点相互作用,而MSDSE多模态框架则能预警化疗药物心脏毒性。值得注意的是,抗体优化平台通过深度学习使亲和力提升40倍,展现了AI在生物制剂研发中的颠覆性作用。
预后评估的精准升级
蛋白质组学模型在慢性冠心病患者中识别出13个死亡相关蛋白(C-statistic 0.71-0.79),但急性综合征预后预测仍受限于数据质量。移植排斥预测方面,Allomap模型整合供体cfDNA与受体基因表达,显著优于传统心内膜活检。
挑战与未来方向
心肌样本获取难题催生了Live-seq等新技术,但平台差异(如Olink vs Somalogic)仍影响数据可比性。模型可解释性方面,神经传播算法正尝试破解"黑箱"困境。随着Framingham等队列的多组学数据积累,跨模态融合(如超声心动图+代谢组学)将成为下一代AI模型的核心战场。这场始于实验室的技术革命,终将重塑心血管疾病的临床实践版图。
转载请注明:可思数据 » 综述:机器学习与多组学整合:推动心血管转化研究与临床实践的进展
免责声明:本站来源的信息均由网友自主投稿和发布、编辑整理上传,或转载于第三方平台,对此类作品本站仅提供交流平台,不为其版权负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益,请作者持权属证明与本站联系,我们将及时更正、删除,谢谢。联系邮箱:elon368@sina.com