肺腺癌分型方法及临床应用的研究进展

摘要

肺腺癌作为常见的肺癌亚型之一,预后较差,对其进行精准分型有助于指导治疗。本文介绍了肺腺癌分型的主流方法,即其根据数据来源可以分为基于表型特征和分子特征的分类方法,根据数据类型的数量可以分为基于单一组学和整合多种组学的分类方法,并总结了不同方法在临床中的应用及前景。当前,基于传统表型特征的分类方法在肺腺癌治疗过程中发挥了一定作用,但也存在较大的局限性。为了更全面、精准地揭示肺腺癌的病理特征,研究者们正积极探索肺腺癌新的分子亚型。通过整合基因组学、转录组学、蛋白质组学、影像组学等多种组学数据,研究者们能够深入了解不同因素之间的复杂相互作用,进而更全面地理解肺腺癌的分子机制。深度学习算法为高效整合多种组学信息提供了重要的技术支撑,它可以将不同组学的信息相互关联,迅速且精准地分析海量的数据集。因此,深度学习算法作为肿瘤研究的强大工具,使研究人员能够更深入地探索肺腺癌的复杂性,推动肺腺癌研究的持续进步,从而为个体化治疗提供更准确的指导。

关键词

肺腺癌(LUAD) / 分子亚型 / 多组学 / 深度学习 / 多维数据整合