机器学习在脓毒症代谢研究中的应用与展望

摘要

脓毒症是由感染引发的宿主反应失调导致的危及生命的器官功能障碍。目前认为代谢重编程,特别是脂质、氨基酸和糖代谢的紊乱,是驱动脓毒症免疫麻痹与器官损伤的重要机制。随着代谢组学等高通量检测技术的广泛应用,海量的高维数据对传统分析方法提出严峻挑战。作为一种强大的数据挖掘与模式识别工具,机器学习能够从复杂数据中揭示潜在规律,正推动脓毒症相关研究的转变。本文重点阐述机器学习在脓毒症代谢的分型、预后预测、生物标志物发现及机制探索等方面的应用,分析当前面临的挑战,并展望其未来发展方向。

关键词

脓毒症 / 机器学习 / 代谢重编程