机器学习联合多组学对三阴性乳腺癌的研究进展

李青霞; 丁嘉珺; 王邑迪; 徐斐; 贾晓斌; 王廷

doi:10.13276/j.issn.2097-1656.2025.06.021

空军军医大学学报 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (06) : 830 -835. DOI: 10.13276/j.issn.2097-1656.2025.06.021

机器学习联合多组学对三阴性乳腺癌的研究进展

李青霞, 丁嘉珺, 王邑迪, 徐斐, 贾晓斌, 王廷

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摘要

三阴性乳腺癌(TNBC)约占浸润性乳腺癌的10%～20%。相较于其他分型，TNBC具有更强侵袭性和更显著的耐药性等特点；且TNBC缺乏特定靶点，肿瘤异质性较强，治疗手段有限，预后较差。近年来，人们通过识别新的分子生物标志物联合人工智能特别是机器学习(ML),对TNBC做出更精确和个性化的治疗。这些分子生物标志物包括遗传和转录后改变、蛋白质表达的变化，以及由多种组学技术所识别的代谢、免疫学或微生物变化。本综述总结了ML联合多组学分析在TNBC中的研究应用，为TNBC的精准治疗提供了思路和理论依据。