پيش بيني شخصي محور سرطان از طريق داده هاي ميكروبيوم در بستر هوش مصنوعي

Personalized cancer prediction through microbiome data in artificial intelligence platform

پزشكي شخصي اين پتانسيل را دارد كه با تعديل تركيب ميكروبي هر فرد با استفاده از روش هاي مناسب، سلامت فردي را حفظ كند. تركيب ميكروبيوتا براي هر شخصي منحصر به فرد است و تحت تأثير عوامل ژنتيكي و محيطي از جمله سبك زندگي قرار دارد. شواهد در حال ظهور نشان مي دهد كه ميكروبيوت روده در ايجاد سرطان نقش دارد. نقش ميكروبيوتا و ميكروبيوم در سرطان و همچنين عملكرد آنها به عنوان نشانگرهاي زيستي در رويكرد پزشكي شخص محور نقش اساسي دارد. ميكروبيوم انساني داراي پتانسيل قابل توجهي براي تشخيص، پيش آگهي و درمان سرطان است و زمينه اميدواركننده اي را براي تحقيقات فراهم مي كند. با اين حال، استخراج نشانگرهاي زيستي از اين سيستم پيچيده چالش هايي را در تجزيه و تحليل داده ها ايجاد مي كند. روش‌هاي يادگيري ماشيني، زيرمجموعه‌اي از هوش مصنوعي است و نقش مهمي در تجزيه و تحليل داده‌هاي ميكروبيوتاي روده ايفا مي‌كند. رويكردهاي يادگيري ماشيني به ابزارهاي ضروري در كاوش روابط سرطان-ميكروبيوم تبديل شده‌اند كه شامل فرآيندهايي از جمع‌آوري نمونه و مدل‌سازي تا پيش‌بيني نهايي را شامل مي‌شود. در اين رويكرد الگوريتم‌هايي مانند شبكه‌هاي عصبي و درخت‌هاي تصميم براي تجزيه و تحليل داده‌ها استفاده مي‌شوند. در اين مطالعه در مورد مدل‌هاي مختلف يادگيري ماشيني و يادگيري عميق مورد استفاده براي پيش‌بيني سرطان بر اساس داده‌هاي ميكروبيوم بحث مي‌كند. علاوه بر اين، انواع پايگاه‌هاي داده، مراحل يادگيري ماشين و كاربردهاي هوش مصنوعي در تجزيه و تحليل داده‌هاي ميكروبيوتا را تشريح مي‌كند.

Person-centered medicine has the potential to maintain individual health by modulating the microbiota composition of each person using tailored methods. The microbiota composition is unique to each individual and is influenced by genetic and environmental factors, including lifestyle. Emerging evidence suggests that intestinal microbiota contribute to the development of cancers. The role of the microbiota and microbiome in cancer, as well as their function as biomarkers, is central to the person-centered medical approach. The human microbiome holds significant potential for the diagnosis, prognosis, and treatment of cancer, offering a promising area for research. However, deriving biomarkers from this complex system presents challenges in data analysis. Machine learning (ML) methods, a subset of artificial intelligence, play a crucial role in analyzing gut microbiota data. ML approaches have become essential tools in exploring cancer-microbiome relationships, encompassing processes from sample collection and modeling to final prediction. Notably, algorithms such as neural networks and decision trees are employed for data analysis. This study discusses various machine learning and deep learning models used for cancer prediction based on microbiome data. Additionally, it outlines the types of databases, machine learning steps, and the applications of artificial intelligence in microbiota data analysis.