پیش بینی شخصی محور سرطان از طریق داده های میکروبیوم در بستر هوش مصنوعی

پزشکی شخصی این پتانسیل را دارد که با تعدیل ترکیب میکروبی هر فرد با استفاده از روش های مناسب، سلامت فردی را حفظ کند. ترکیب میکروبیوتا برای هر شخصی منحصر به فرد است و تحت تاثیر عوامل ژنتیکی و محیطی از جمله سبک زندگی قرار دارد. شواهد در حال ظهور نشان می دهد که میکروبیوت روده در ایجاد سرطان نقش دارد. نقش میکروبیوتا و میکروبیوم در سرطان و همچنین عملکرد آنها به عنوان نشانگرهای زیستی در رویکرد پزشکی شخص محور نقش اساسی دارد. میکروبیوم انسانی دارای پتانسیل قابل توجهی برای تشخیص، پیش آگهی و درمان سرطان است و زمینه امیدوارکننده ای را برای تحقیقات فراهم می کند. با این حال، استخراج نشانگرهای زیستی از این سیستم پیچیده چالش هایی را در تجزیه و تحلیل داده ها ایجاد می کند. روش‌های یادگیری ماشینی، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است و نقش مهمی در تجزیه و تحلیل داده‌های میکروبیوتای روده ایفا می‌کند. رویکردهای یادگیری ماشینی به ابزارهای ضروری در کاوش روابط سرطان-میکروبیوم تبدیل شده‌اند که شامل فرآیندهایی از جمع‌آوری نمونه و مدل‌سازی تا پیش‌بینی نهایی را شامل می‌شود. در این رویکرد الگوریتم‌هایی مانند شبکه‌های عصبی و درخت‌های تصمیم برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شوند. در این مطالعه در مورد مدل‌های مختلف یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق مورد استفاده برای پیش‌بینی سرطان بر اساس داده‌های میکروبیوم بحث می‌کند. علاوه بر این، انواع پایگاه‌های داده، مراحل یادگیری ماشین و کاربردهای هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده‌های میکروبیوتا را تشریح می‌کند.

personalized cancer prediction through microbiome data in artificial intelligence platform

person-centered medicine has the potential to maintain individual health by modulating the microbiota composition of each person using tailored methods. the microbiota composition is unique to each individual and is influenced by genetic and environmental factors, including lifestyle. emerging evidence suggests that intestinal microbiota contribute to the development of cancers. the role of the microbiota and microbiome in cancer, as well as their function as biomarkers, is central to the person-centered medical approach. the human microbiome holds significant potential for the diagnosis, prognosis, and treatment of cancer, offering a promising area for research. however, deriving biomarkers from this complex system presents challenges in data analysis. machine learning (ml) methods, a subset of artificial intelligence, play a crucial role in analyzing gut microbiota data. ml approaches have become essential tools in exploring cancer-microbiome relationships, encompassing processes from sample collection and modeling to final prediction. notably, algorithms such as neural networks and decision trees are employed for data analysis. this study discusses various machine learning and deep learning models used for cancer prediction based on microbiome data. additionally, it outlines the types of databases, machine learning steps, and the applications of artificial intelligence in microbiota data analysis.