رویکردهای چند امیکس مبتنی بر هوش مصنوعی در گلیوبلاستوما

گلیوبلاستوما (GBM) شایعترین و تهاجمی ترین تومور مغزی در بزرگسالان است. این تومور تنوع زیادی را نشان می دهد و با وجود ظاهر مشابه، منجر به پیامدهای متفاوتی می شود. فناوری های پیشرفته در ژنومیک، ترانسکریپتومیک و اپی ژنومیک درک ما از ناهمگونی GBM را بهبود بخشیده و طبقه بندی مولکولی را برای درمان شخصی سازی شده پیشنهاد کرده اند. با این حال، پیچیدگی داده ها برای تجزیه و تحلیل موثر به قدرت محاسباتی زیادی نیاز دارد. هوش مصنوعی (AI)، به ویژه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، راهی برای به دست آوردن بینش های مهم از این داده ها ارائه می دهد. این بررسی بحث می کند که چگونه ادغام داده های چند امیکس، تصویربرداری و بالینی با هوش مصنوعی می تواند درک و مدیریت GBM را افزایش دهد.

کلیدواژه ها:

گلیوبلاستوما ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، داده های امیکس ، طبقه بندی مولکولی ، پزشکی شخصی سازی شده