推进精准肿瘤学 | 新的组学数据和深度学习如何加速癌症生物标志物的开发-肿瘤学治疗领域/临床开发阶段

多组学数据驱动生物标志物发现
多组学数据（基因组学、转录组学、蛋白质组学、表观遗传组学、代谢组学及空间基因组学）通过整合不同层级信息，加速癌症生物标志物的发现与验证。例如，帕瑞塞尔利用多组学数据（如ctDNA、细胞因子、组织生物标志物）帮助一家公司发现联合疗法的预测性生物标志物，并构建更准确的混合生物标志物模型。

人工智能/机器学习在生物标志物开发中的应用
AI/ML技术显著提升生物标志物开发效率。例如，通过深度神经网络分析全切片图像（包括TCGA数据），改进肺癌组织分型方法的准确性；利用深度学习自动分析CAR-T细胞显微镜成像数据，实现免疫细胞表型的高精度表征。这些技术推动液体活检、成像数据及空间组学数据的整合，解决单一信息层级无法预测疗效的挑战。

生物标志物开发的核心挑战与解决方案
开发生物标志物的最大挑战包括：

• 高变异性与异质性：患者群体、实验室性能、样本处理等差异影响生物标志物性能，需标准化试验方法。
• 验证复杂性：需提前规划临床研究（样本量、金标准生物标志物），并解决技术因素（如平台兼容性）。
  帕瑞塞尔通过团队协作（基因组学、生物分析、计算生物学等）和定制化分析，帮助客户应对这些挑战，并推动精准肿瘤学发展。

未来展望
AI/ML与多组学数据的结合将持续加速生物标志物开发，特别是在免疫微环境监测（如深度学习分析细胞特征）和混合生物标志物构建方面。企业需重视样本标准化，并认识到生物标志物验证的长期投入。