کاربردهای یادگیری عمیق در ژنومیک برای شناسایی نشانگرهای زیستی پیش بینی کننده

یکپارچگی یادگیری عمیق در ژنومیک، امکان پردازش و تحلیل مجموعه داده های پیچیده و حجیم را فراهم کرده و به شناسایی نشانگرهای زیستی پیش بینی کننده که برای پزشکی دقیق اهمیت دارند، کمک کرده است. این مقاله بررسی می کند که چگونه مدل های یادگیری عمیق، مانند شبکه های عصبی پیچشی (CNNs)، شبکه های عصبی بازگشتی (RNNs)، و اتوانکودرها به داده های ژنومی برای کشف نشانگرهای زیستی اعمال می شوند. این مدل ها به پیش بینی احتمال بیماری، پاسخ به درمان و نتایج بالینی کمک می کنند و در کاربردهایی همچون پیش آگهی سرطان، پروفایل سازی miRNA، پیش بینی صفات پیچیده و تحلیل بقای بیمار استفاده می شوند. از لحاظ روش شناسی، توانایی یادگیری عمیق در شناسایی الگوهای غیرخطی و پیچیده، مزایای خاصی نسبت به روش های سنتی ارائه می دهد، به ویژه هنگام پردازش داده های چندگانه (multi-omics) که شامل داده های ژنومیک، ترانسکریپتومیک و اپی ژنومیک برای ایجاد پروفایل کامل نشانگرهای زیستی است. با وجود این پتانسیل، چالش هایی همچون کیفیت داده، تفسیرپذیری و نیازمندی های محاسباتی باقی می مانند. حل این مسائل نیازمند پژوهش مداوم در استانداردسازی داده، توسعه تکنیک های هوش مصنوعی قابل تفسیر (XAI) و یکپارچه سازی داده های چندگانه است. با پیشرفت یادگیری عمیق، پذیرش آن در فرآیندهای بالینی می تواند شناسایی نشانگرهای زیستی پیش بینی کننده را بهبود بخشیده و به تقویت پزشکی شخصی سازی شده و ارتقای نتایج بالینی بیماران کمک کند. این مقاله بر پتانسیل تحول آفرین یادگیری عمیق در ژنومیک تاکید می کند و برای نوآوری بیشتر به منظور رفع محدودیت های موجود و گسترش کاربردهای نشانگرهای زیستی پیش بینی کننده، توصیه می کند.

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، ژنومیک ، نشانگرهای زیستی ، پزشکی دقیق ، یکپارچه سازی چندگانه