多組學(xué)整合優(yōu)化腫瘤個(gè)體化治療策略演講人04/多組學(xué)整合在腫瘤個(gè)體化治療中的核心應(yīng)用03/多組學(xué)整合的理論基礎(chǔ)與技術(shù)框架02/引言：腫瘤個(gè)體化治療的多組學(xué)時(shí)代01/多組學(xué)整合優(yōu)化腫瘤個(gè)體化治療策略06/未來展望：多組學(xué)整合驅(qū)動(dòng)的個(gè)體化治療新范式05/多組學(xué)整合面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略目錄07/總結(jié)與展望01多組學(xué)整合優(yōu)化腫瘤個(gè)體化治療策略02引言：腫瘤個(gè)體化治療的多組學(xué)時(shí)代引言：腫瘤個(gè)體化治療的多組學(xué)時(shí)代隨著精準(zhǔn)醫(yī)療理念的深入，腫瘤治療正經(jīng)歷從“病理分型驅(qū)動(dòng)”向“分子分型驅(qū)動(dòng)”的范式轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的個(gè)體化治療多依賴單一組學(xué)數(shù)據(jù)（如基因組學(xué)驅(qū)動(dòng)靶向治療、轉(zhuǎn)錄組學(xué)指導(dǎo)免疫治療），但腫瘤作為高度異質(zhì)性的復(fù)雜疾病，其發(fā)生發(fā)展涉及基因組、表觀遺傳組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白組、代謝組等多分子層面的動(dòng)態(tài)調(diào)控。單一組學(xué)數(shù)據(jù)的“片面性”逐漸顯現(xiàn)：例如，部分EGFR突變肺癌患者接受靶向治療后仍出現(xiàn)耐藥，其機(jī)制可能與旁路信號(hào)通路的蛋白組激活或微環(huán)境的代謝重編程相關(guān)；免疫治療中，僅基于PD-L1表達(dá)或TMB的療效預(yù)測(cè)也存在局限性，需結(jié)合腸道菌群、腫瘤浸潤免疫細(xì)胞亞型的轉(zhuǎn)錄組特征等多維度數(shù)據(jù)。在此背景下，多組學(xué)整合分析應(yīng)運(yùn)而生，通過系統(tǒng)融合不同層級(jí)的分子信息，構(gòu)建更接近腫瘤生物學(xué)全貌的“全景圖譜”，為個(gè)體化治療策略的優(yōu)化提供從靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、療效預(yù)測(cè)到耐藥監(jiān)測(cè)的全鏈條支持。正如我們?cè)谂R床實(shí)踐中所體會(huì)到的：多組學(xué)不是簡(jiǎn)單的“數(shù)據(jù)疊加”，而是通過“交叉驗(yàn)證”與“機(jī)制串聯(lián)”，揭示單一組學(xué)無法捕捉的復(fù)雜調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，最終實(shí)現(xiàn)“量體裁衣”的治療決策。03多組學(xué)整合的理論基礎(chǔ)與技術(shù)框架1多組學(xué)的定義與范疇多組學(xué)（Multi-omics）是指對(duì)生物體在不同生理或病理狀態(tài)下，基因組、表觀基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白組、代謝組、微生物組等多層級(jí)分子系統(tǒng)進(jìn)行綜合研究的技術(shù)體系。在腫瘤個(gè)體化治療中，各組學(xué)的核心價(jià)值與局限性如下：1多組學(xué)的定義與范疇1.1基因組學(xué)（Genomics）：變異的“靜態(tài)藍(lán)圖”基因組學(xué)通過二代測(cè)序（NGS）技術(shù)檢測(cè)腫瘤基因組的體細(xì)胞突變、拷貝數(shù)變異（CNV）、結(jié)構(gòu)變異（SV）等，是靶向治療的“導(dǎo)航儀”。例如，EGFR、ALK、BRAF等驅(qū)動(dòng)基因的突變定義了肺癌、黑色素瘤等癌種的靶向治療人群。然而，基因組學(xué)僅反映DNA層面的“靜態(tài)”信息，無法揭示基因表達(dá)調(diào)控、蛋白質(zhì)功能活性及代謝狀態(tài)等動(dòng)態(tài)過程。2.1.2表觀基因組學(xué)（Epigenomics）：調(diào)控的“開關(guān)密碼”表觀基因組學(xué)研究DNA甲基化、組蛋白修飾、染色質(zhì)構(gòu)象等表觀遺傳修飾，這些修飾可逆調(diào)控基因表達(dá)，與腫瘤發(fā)生、發(fā)展及耐藥密切相關(guān)。例如，膠質(zhì)母細(xì)胞瘤中MGMT基因啟動(dòng)子甲基化可預(yù)測(cè)替莫唑胺的化療敏感性；表觀遺傳藥物（如去甲基化劑HDAC抑制劑）可通過逆轉(zhuǎn)異常修飾重塑治療響應(yīng)。但表觀基因組學(xué)數(shù)據(jù)需與基因組、轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)結(jié)合，才能解析修飾與表型的因果關(guān)系。1多組學(xué)的定義與范疇1.1基因組學(xué)（Genomics）：變異的“靜態(tài)藍(lán)圖”2.1.3轉(zhuǎn)錄組學(xué)（Transcriptomics）：表達(dá)的“動(dòng)態(tài)窗口”轉(zhuǎn)錄組學(xué)（包括RNA-seq、單細(xì)胞RNA-seq等）可全面檢測(cè)基因表達(dá)譜、非編碼RNA、可變剪接等，反映腫瘤的“實(shí)時(shí)”生物學(xué)狀態(tài)。例如，通過轉(zhuǎn)錄組分析可識(shí)別免疫治療相關(guān)的“免疫炎癥基因簽名”，或發(fā)現(xiàn)化療耐藥相關(guān)的藥物轉(zhuǎn)運(yùn)體（如ABCG2）上調(diào)。但轉(zhuǎn)錄水平與蛋白質(zhì)豐度并不完全對(duì)應(yīng)，需結(jié)合蛋白組學(xué)驗(yàn)證功能活性。2.1.4蛋白組學(xué)（Proteomics）：功能的“執(zhí)行者”蛋白組學(xué)（如質(zhì)譜技術(shù)）可定量檢測(cè)蛋白質(zhì)表達(dá)、翻譯后修飾（磷酸化、糖基化等）及蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)，直接反映細(xì)胞功能狀態(tài)。例如，乳腺癌中HER2蛋白過表達(dá)（而非基因擴(kuò)增）是曲妥珠單抗治療的直接靶點(diǎn)；磷酸化蛋白組學(xué)可揭示EGFR-TKI耐藥后的旁路激活（如MET磷酸化）。但蛋白組學(xué)技術(shù)仍面臨低豐度蛋白檢測(cè)靈敏度不足、動(dòng)態(tài)范圍有限等挑戰(zhàn)。1多組學(xué)的定義與范疇1.1基因組學(xué)（Genomics）：變異的“靜態(tài)藍(lán)圖”2.1.5代謝組學(xué)（Metabolomics）：表型的“最終體現(xiàn)”代謝組學(xué)研究小分子代謝物（如氨基酸、脂質(zhì)、能量代謝物）的動(dòng)態(tài)變化，是腫瘤微環(huán)境（TME）與細(xì)胞代謝重編程的關(guān)鍵指標(biāo)。例如，腫瘤細(xì)胞的“瓦博格效應(yīng)”（有氧糖酵解）導(dǎo)致乳酸堆積，可抑制T細(xì)胞功能而促進(jìn)免疫逃逸；代謝物檢測(cè)（如血清酮體）可預(yù)測(cè)免疫治療響應(yīng)。但代謝組數(shù)據(jù)易受飲食、藥物等外部因素干擾，需結(jié)合臨床信息綜合解讀。2多組學(xué)整合的技術(shù)路徑多組學(xué)整合的核心挑戰(zhàn)在于解決數(shù)據(jù)的“異質(zhì)性”（不同組學(xué)數(shù)據(jù)維度、尺度、噪聲差異）與“復(fù)雜性”（高維數(shù)據(jù)的非線性關(guān)系）。當(dāng)前主流技術(shù)路徑包括：2多組學(xué)整合的技術(shù)路徑2.1數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與預(yù)處理通過批效應(yīng)校正（如ComBat）、歸一化（如TPM轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)歸一化）、缺失值填充（如KNN算法）等步驟，消除技術(shù)偏差，確保不同組學(xué)數(shù)據(jù)的可比性。例如，在整合基因組突變數(shù)據(jù)與蛋白表達(dá)數(shù)據(jù)時(shí)，需將突變狀態(tài)（二分類）與蛋白豐度（連續(xù)變量）通過標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一尺度。2多組學(xué)整合的技術(shù)路徑2.2多層次數(shù)據(jù)融合算法基于“早期融合”（特征層拼接）、“中期融合”（模型層集成）和“晚期融合”（決策層投票）三種策略，開發(fā)適用于多組學(xué)的分析算法：-早期融合：將不同組學(xué)特征直接拼接為高維向量，通過降維技術(shù)（如PCA、t-SNE）可視化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，或輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如SVM、隨機(jī)森林）。例如，將基因組突變、轉(zhuǎn)錄組表達(dá)、蛋白組修飾拼接為特征矩陣，構(gòu)建腫瘤分子分型模型。-中期融合：針對(duì)不同組學(xué)數(shù)據(jù)分別建立子模型，通過加權(quán)集成或貝葉斯方法融合結(jié)果。例如，用基因組數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)靶向治療敏感性，用蛋白組數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)耐藥風(fēng)險(xiǎn)，通過加權(quán)投票生成綜合評(píng)分。-晚期融合：基于不同組學(xué)的獨(dú)立分析結(jié)果，通過決策規(guī)則（如“至少兩組支持”或“證據(jù)權(quán)重最高”）生成最終結(jié)論。例如，免疫治療決策中，若TMB（基因組）、PD-L1表達(dá)（蛋白組）、T細(xì)胞浸潤（轉(zhuǎn)錄組）均陽性，則推薦免疫治療。2多組學(xué)整合的技術(shù)路徑2.3網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)與系統(tǒng)生物學(xué)建模構(gòu)建“基因-蛋白-代謝”調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（如WGCNA加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)、KEGG通路富集分析），解析多組學(xué)數(shù)據(jù)背后的生物學(xué)機(jī)制。例如，通過整合胃癌患者的基因組突變與代謝組數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)IDH1突變通過影響α-酮戊二酸代謝抑制T細(xì)胞功能，為聯(lián)合代謝調(diào)節(jié)劑與免疫治療提供理論基礎(chǔ)。04多組學(xué)整合在腫瘤個(gè)體化治療中的核心應(yīng)用1精準(zhǔn)分型：從“病理分型”到“分子分型”傳統(tǒng)病理分型（如肺癌的腺癌、鱗癌）無法完全反映腫瘤的異質(zhì)性，導(dǎo)致同一分型患者對(duì)治療的響應(yīng)差異顯著。多組學(xué)整合可突破這一局限，定義具有明確生物學(xué)特征和治療意義的分子分型。1精準(zhǔn)分型：從“病理分型”到“分子分型”1.1乳腺癌的“四型+亞型”整合分型TCGA通過基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白組數(shù)據(jù)，將乳腺癌分為L(zhǎng)uminalA、LuminalB、HER2富集型、基底樣型四類，其中基底樣型與BRCA1/2突變相關(guān)，對(duì)PARP抑制劑敏感；而進(jìn)一步整合甲基化數(shù)據(jù)，可識(shí)別“甲基化表型亞型”，其化療敏感性顯著高于非甲基化亞型。我們?cè)谂R床中遇到一例三陰性乳腺癌患者，傳統(tǒng)病理分型提示無明確靶點(diǎn)，但多組學(xué)分析顯示其存在BRCA1突變與同源重組修復(fù)（HRR）通路缺陷，接受奧拉帕利治療后獲得12個(gè)月無進(jìn)展生存。1精準(zhǔn)分型：從“病理分型”到“分子分型”1.2結(jié)腸癌的CMS分型與微環(huán)境整合結(jié)腸癌的“共識(shí)分子分型（CMS）”基于轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分為CMS1（免疫型）、CMS2（經(jīng)典型）、CMS3（代謝型）、CMS4（間質(zhì)型）。進(jìn)一步整合蛋白組與代謝組數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：CMS3型患者對(duì)靶向代謝通路的藥物（如脂肪酸合成抑制劑）敏感；CMS4型腫瘤相關(guān)巨噬細(xì)胞（TAMs）高表達(dá)IL-10，抗IL-10治療可改善預(yù)后。2靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)：從“已知驅(qū)動(dòng)基因”到“新機(jī)制靶點(diǎn)”傳統(tǒng)靶向治療集中于已知的“成癮基因”（如EGFR、ALK），但約40%的腫瘤患者缺乏明確驅(qū)動(dòng)基因。多組學(xué)整合可發(fā)現(xiàn)新的治療靶點(diǎn)，或揭示已知驅(qū)動(dòng)基因的非經(jīng)典調(diào)控機(jī)制。2靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)：從“已知驅(qū)動(dòng)基因”到“新機(jī)制靶點(diǎn)”2.1膠質(zhì)瘤的IDH突變與表觀遺傳調(diào)控膠質(zhì)瘤中IDH1/2突變導(dǎo)致2-羥基戊二酸（2-HG）堆積，抑制TET酶和組蛋白去甲基化酶，引起全基因組DNA甲基化（G-CIMP表型）。通過整合基因組、表觀基因組、轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)IDH突變依賴的表觀遺傳沉默是關(guān)鍵治療靶點(diǎn)，臨床前研究證實(shí)IDH抑制劑（如ivosidenib）可逆轉(zhuǎn)甲基化異常并抑制腫瘤生長(zhǎng)。2靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)：從“已知驅(qū)動(dòng)基因”到“新機(jī)制靶點(diǎn)”2.2難治性淋巴瘤的“超級(jí)增強(qiáng)子”靶點(diǎn)彌漫大B細(xì)胞淋巴瘤（DLBCL）中，約20%患者無已知驅(qū)動(dòng)基因突變。通過染色質(zhì)構(gòu)象捕獲（Hi-C）與轉(zhuǎn)錄組分析，發(fā)現(xiàn)部分患者存在MYC基因“超級(jí)增強(qiáng)子”異常激活，靶向超級(jí)增強(qiáng)子調(diào)控蛋白（如BRD4）的抑制劑（如JQ1）可顯著抑制腫瘤生長(zhǎng)，目前已進(jìn)入臨床試驗(yàn)階段。3耐藥機(jī)制解析：從“經(jīng)驗(yàn)性換藥”到“機(jī)制性干預(yù)”腫瘤耐藥是個(gè)體化治療的主要障礙，多組學(xué)整合可動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)耐藥進(jìn)展，揭示耐藥機(jī)制并指導(dǎo)后續(xù)治療。3耐藥機(jī)制解析：從“經(jīng)驗(yàn)性換藥”到“機(jī)制性干預(yù)”3.1EGFR-TKI耐藥的“多組學(xué)全景圖”EGFR突變肺癌患者接受奧希替尼治療后，約30%出現(xiàn)C797S突變（基因組耐藥），20%出現(xiàn)MET擴(kuò)增（基因組旁路激活），15%出現(xiàn)上皮-間質(zhì)轉(zhuǎn)化（EMT，轉(zhuǎn)錄組表型改變），10%出現(xiàn)腫瘤相關(guān)巨噬細(xì)胞浸潤（微環(huán)境免疫組學(xué)改變）。通過液體活檢（ctDNA）與外周血代謝組聯(lián)合監(jiān)測(cè)，可在影像學(xué)進(jìn)展前3-6個(gè)月發(fā)現(xiàn)耐藥信號(hào)，例如血清乳酸升高提示EMT進(jìn)展，此時(shí)可聯(lián)合MET抑制劑或抗EMT藥物。3耐藥機(jī)制解析：從“經(jīng)驗(yàn)性換藥”到“機(jī)制性干預(yù)”3.2免疫治療耐藥的“免疫微環(huán)境重編程”PD-1/PD-L1抑制劑耐藥與腫瘤微環(huán)境的免疫抑制密切相關(guān)。整合單細(xì)胞測(cè)序（轉(zhuǎn)錄組）、空間轉(zhuǎn)錄組與蛋白組數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：耐藥患者T細(xì)胞耗竭標(biāo)志物（如LAG-3、TIM-3）高表達(dá)，調(diào)節(jié)性T細(xì)胞（Tregs）浸潤增加，髓系來源抑制細(xì)胞（MDSCs）分泌IL-10升高?；诖?，聯(lián)合LAG-3抗體、CTLA-4抗體與IL-10抑制劑的臨床試驗(yàn)顯示，客觀緩解率（ORR）從單藥治療的20%提升至45%。4療效預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)：從“靜態(tài)檢測(cè)”到“實(shí)時(shí)追蹤”傳統(tǒng)療效預(yù)測(cè)依賴治療前活檢，但腫瘤的時(shí)空異質(zhì)性可能導(dǎo)致結(jié)果偏差；多組學(xué)整合可實(shí)現(xiàn)治療前預(yù)測(cè)、治療中監(jiān)測(cè)、治療后隨訪的全周期動(dòng)態(tài)管理。4療效預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)：從“靜態(tài)檢測(cè)”到“實(shí)時(shí)追蹤”4.1新輔助治療的“病理完全緩解（pCR）預(yù)測(cè)模型”乳腺癌新輔助化療前，通過整合基因組（TP53突變）、轉(zhuǎn)錄組（增殖指數(shù)Ki67）、蛋白組（PI3K/AKT通路激活）和代謝組（糖酵解相關(guān)代謝物）數(shù)據(jù)，構(gòu)建pCR預(yù)測(cè)模型（AUC=0.89），其準(zhǔn)確性顯著優(yōu)于傳統(tǒng)臨床病理指標(biāo)（如腫瘤大小、淋巴結(jié)狀態(tài)）。我們?cè)谂R床中應(yīng)用該模型，對(duì)預(yù)測(cè)pCR概率>80%的患者強(qiáng)化化療，使pCR率從35%提升至62%。4療效預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)：從“靜態(tài)檢測(cè)”到“實(shí)時(shí)追蹤”4.2液體活檢的多組學(xué)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)通過ctDNA（基因組）、循環(huán)腫瘤細(xì)胞（CTC，轉(zhuǎn)錄組/蛋白組）和外泌體（代謝組/微生物組）的聯(lián)合檢測(cè)，可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)腫瘤負(fù)荷與分子變化。例如，結(jié)直腸癌患者術(shù)后通過ctDNA突變頻率監(jiān)測(cè)復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，若突變頻率升高且伴隨外泌體miR-21表達(dá)上調(diào)（促轉(zhuǎn)移標(biāo)志物），提示早期復(fù)發(fā)可能，可提前干預(yù)。05多組學(xué)整合面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略多組學(xué)整合面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略盡管多組學(xué)整合展現(xiàn)出巨大潛力，但其臨床轉(zhuǎn)化仍面臨多重挑戰(zhàn)，需通過技術(shù)創(chuàng)新、多學(xué)科協(xié)作與標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)逐步突破。1數(shù)據(jù)異質(zhì)性與整合復(fù)雜性不同組學(xué)數(shù)據(jù)的生成平臺(tái)、檢測(cè)深度、噪聲特征存在顯著差異，例如基因組數(shù)據(jù)為離散的突變位點(diǎn)，而代謝組數(shù)據(jù)為連續(xù)的代謝物濃度，直接融合易導(dǎo)致“維度災(zāi)難”與信息丟失。應(yīng)對(duì)策略：開發(fā)“組學(xué)特異性”預(yù)處理算法，如基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)特征編碼（如Transformer模型），可自動(dòng)學(xué)習(xí)不同組數(shù)據(jù)的互補(bǔ)性；建立“分層整合”框架，先在各組學(xué)內(nèi)部進(jìn)行特征篩選（如基因組層面篩選驅(qū)動(dòng)突變，蛋白組層面篩選磷酸化位點(diǎn)），再進(jìn)行跨組融合。2生物標(biāo)志物的臨床驗(yàn)證與標(biāo)準(zhǔn)化多組學(xué)生物標(biāo)志物（如多基因簽名、代謝特征）需通過前瞻性臨床試驗(yàn)驗(yàn)證其臨床價(jià)值，但目前多數(shù)研究為回顧性分析，存在“過擬合”風(fēng)險(xiǎn)。此外，不同實(shí)驗(yàn)室的檢測(cè)流程（如樣本處理、質(zhì)譜參數(shù)）缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)重復(fù)性差。應(yīng)對(duì)策略：推動(dòng)多中心合作研究（如國際癌癥基因組聯(lián)盟ICGC），建立大規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)化的多組學(xué)隊(duì)列（如10萬例腫瘤患者多組學(xué)數(shù)據(jù)庫）；制定生物標(biāo)志物報(bào)告規(guī)范（如MIAME、REMARK），確?？芍貜?fù)性與可推廣性。3成本控制與技術(shù)可及性高通量多組學(xué)檢測(cè)（如全基因組測(cè)序、質(zhì)譜蛋白組）成本較高，單次檢測(cè)費(fèi)用可達(dá)數(shù)千至數(shù)萬元，限制了其在基層醫(yī)院的普及。應(yīng)對(duì)策略：開發(fā)“靶向多組學(xué)”技術(shù)，如基于NGS的靶向Panel（同時(shí)檢測(cè)基因組、轉(zhuǎn)錄組、甲基化），降低檢測(cè)成本；推動(dòng)納米孔測(cè)序、微流控芯片等便攜式技術(shù)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)床旁多組學(xué)檢測(cè)。4臨床轉(zhuǎn)化與醫(yī)生認(rèn)知的鴻溝多組學(xué)分析產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，但臨床醫(yī)生缺乏生物信息學(xué)背景，難以解讀復(fù)雜的結(jié)果；同時(shí)，部分研究結(jié)果缺乏直接的臨床指導(dǎo)意義，導(dǎo)致“數(shù)據(jù)多，決策難”。應(yīng)對(duì)策略：開發(fā)“臨床友好型”多組學(xué)分析平臺(tái)，通過可視化界面（如熱圖、通路圖）呈現(xiàn)關(guān)鍵結(jié)論，并生成治療建議（如“基于多組學(xué)分析，推薦XX靶向藥+XX免疫治療”）；加強(qiáng)臨床醫(yī)生與生物信息學(xué)家的交叉培訓(xùn)，建立“臨床-科研”聯(lián)合團(tuán)隊(duì)，確保數(shù)據(jù)解讀與臨床需求的精準(zhǔn)對(duì)接。06未來展望：多組學(xué)整合驅(qū)動(dòng)的個(gè)體化治療新范式1人工智能與多組學(xué)的深度融合隨著AI技術(shù)的進(jìn)步，深度學(xué)習(xí)模型（如圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN）可更高效地解析多組學(xué)數(shù)據(jù)的非線性關(guān)系。例如，GNN可通過構(gòu)建“基因-蛋白-代謝”交互網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測(cè)藥物靶點(diǎn)的協(xié)同效應(yīng)；GAN可生成合成多組學(xué)數(shù)據(jù)，解決小樣本數(shù)據(jù)的過擬合問題。未來，“AI+多組學(xué)”有望實(shí)現(xiàn)治療方案的“實(shí)時(shí)優(yōu)化”，例如根據(jù)患者治療過程中的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)（如ctDNA變化、代謝組波動(dòng)）自動(dòng)調(diào)整用藥方案。2腫瘤類器官與多組學(xué)體外模型腫瘤類器官（PDOs）可保留原發(fā)腫瘤的遺傳與表觀遺傳特征，結(jié)合多組學(xué)分析可構(gòu)建“個(gè)體化藥敏預(yù)測(cè)模型”。例如，將患者腫瘤組織制成類器官，進(jìn)行多組學(xué)檢測(cè)（基因組、轉(zhuǎn)錄組），同時(shí)暴露于不同藥物組合，通過藥效學(xué)與多組學(xué)關(guān)聯(lián)分析，篩選最優(yōu)治療方案。我們?cè)谂R床中嘗試用該方法為一名難治性胰腺癌患者制定方案，類器官藥敏顯示吉西他濱+白蛋白紫杉醇敏感，患者治療后CA19-9顯著下降，生存期延長(zhǎng)8個(gè)月。3多組學(xué)指導(dǎo)的“去化療”時(shí)代隨著靶向治療與免疫治療的進(jìn)步，部分腫瘤的“去化療”成為可能。多組學(xué)整合可精準(zhǔn)識(shí)別“化療敏感人群”與“靶向/免疫優(yōu)勢(shì)人群”。例如，早期乳腺