我们之前关于综合多组学的博客中，我们概述了基因组数据规模、维度和异质性的增加，需要从还原生物学转向整体系统生物学方法来进行组学分析。综合的多维和多变量分析模型对于我们创建更全面的多尺度表征和理解生物系统至关重要。
然而，将传统的整合和解释技术应用于多组学数据时，存在一些局限性，例如可扩展性和可重复性。而传统的单组学分析在解释复杂的细胞机制或识别多方面疾病的根本原因方面完全无效。
因此，多组学分析越来 巴西手机数据 越依赖于先进的计算方法和智能人工智能技术，如ML、深度学习和 NLP，以优化数据管理并将多组学数据转化为可临床操作的知识。
多组学分析中的 AI/ML
自那时起，机器学习和人工智能能力呈指数级发展，并已广泛应用于多种医疗保健场景的决策支持，包括多种传染性和非传染性疾病的管理。
生物分子
图片来源：Biomolecules
《生物分子》杂志最近的一期特刊重点介绍了使用人工智能、机器学习和深度学习（DL）对组学数据进行综合分析，列出了目前正在应用人工智能的三个医学研究领域——医学图像分析、组学分析和自然语言处理。
这里概述了人工智能在这些特定领域的变革潜力。
医学图像分析
智能技术是放射基因组学的重要组成部分，该学科侧重于研究特定疾病的影像表型与基因组表型之间的关系。人工智能/机器学习和深度学习等技术已证明其能够从医学影像数据中提取有意义的信息，有时甚至比人类本身的精度更高，并有助于将自动化、准确和超快速的医学图像分析带入主流。
例如，日本的研究人员利用人工智能通过分析病理图像来识别病理学家以前未注意到的与癌症预后相关的特征，成功检测出复发性前列腺癌。