基于深度学习的多组学整合分析揭示癌症治疗新靶点及其分子机制研究

　　来自国际顶尖研究机构的研究团队开展了一项关于多组学数据整合与人工智能算法在精准医疗中应用的突破性研究。该研究通过开发新型深度学习框架，成功识别了多个与肿瘤发生密切相关的关键信号通路（如PI3K/Akt/mTOR通路），并验证了EGFRmut和PD-L1high作为潜在治疗靶点的临床价值。研究成果为个体化癌症治疗提供了重要理论依据和技术支撑。

　　

最新研究通过整合基因组学(Genomics)、转录组学(Transcriptomics)和蛋白质组学(Proteomics)数据，构建了基于深度神经网络(DNN)的多组学分析平台。研究人员发现肿瘤微环境中PD-1/PD-L1免疫检查点(Immune Checkpoint)的异常激活与MAPK信号通路存在显著交叉对话(crosstalk)。实验采用CRISPR-Cas9基因编辑技术敲除靶基因，结合单细胞RNA测序(scRNA-seq)和流式细胞术(FCM)验证，证实抑制EGFR^L858R突变可显著降低肿瘤细胞上皮-间质转化(EMT)进程。该研究还首次报道了m⁶A RNA甲基化修饰通过调控自噬相关基因ATG7表达影响化疗耐药性的新机制，为开发针对PI3Kδ抑制剂的新一代联合治疗方案提供了实验依据。