国内医学生团队创新突破：多组学与人工智能携手，点亮肺腺癌精准医疗新航向

　　在医学科研的广袤星空中,蚌埠医科大学的医学生们正以创新为笔,精准绘就肺腺癌诊疗的新篇章。该校的谢依洛、张凯、胡梦聆等本科生,在连超群、张静、王效静等多位教授的悉心指导下,完成了一项极具开创性的研究,成功搭建起一座连接多组学数据与人工智能算法的桥梁,为肺腺癌精准医学开辟了崭新的道路。

　　肺腺癌,作为肺癌家族中的“头号阴影”,其发病率和致死率在全球恶性肿瘤中名列前茅。晚期患者的 5 年相对生存率更是低至令人揪心的不足 20%,在这一严峻挑战面前,传统疗法的局限性愈发凸显。精准医学的浪潮为肺腺癌诊疗带来了新生机,而生物标志物的挖掘成为开启精准治疗宝库的关键。

　　研究团队以非凡的洞察力和勇气,将研究视角聚焦于免疫相关基因与程序性细胞死亡(PCD)基因的交互网络,采用 10 种聚类算法对肺腺癌患者进行多组学分型,成功构建起全新的分子亚型体系。同时,借助 101 种机器学习组合框架,开发出免疫相关程序性细胞死亡预后模型(PIGRS)。这一模型以其卓越的预测效能,有力地推动了肺腺癌精准预后评估的发展。不仅如此,团队还通过一系列体外实验,揭示了 PSME3 基因在肺腺癌中的促癌作用及其潜在分子机制。

研究主要内容

　　研究团队从大数据入手,通过严谨的预处理流程,确保了数据的高质量。在此基础上,运用多种聚类算法,深度挖掘肺腺癌患者的分子特征,构建起全新的分子亚型体系。这一创新之举,不仅全面解析了肺腺癌的分子特征,还为精准诊断和个性化治疗提供了坚实的理论依据。在构建预后模型的过程中,团队充分发挥人工智能的优势,通过机器学习算法的筛选与优化,最终确定了最佳模型组合。这一模型在多个独立队列中表现出色,预测效能显著优于多种已发表的肺腺癌预后模型。

　　在实验验证环节,团队针对关键基因 PSME3 开展了一系列体外细胞功能实验和分子机制探究实验。实验结果显示,PSME3 的表达显著影响肺腺癌细胞的生物学行为,且其作用机制与 PI3K/AKT/Bcl-2 信号通路密切相关。

实验室探索

　　这一成果的转化应用,将为肺腺癌的精准诊疗带来革命性变革。PIGRS 模型能够精准地对肺腺癌患者进行预后风险分层,助力临床医生制定更为科学、合理的治疗方案。同时,PSME3 作为新型治疗靶点,有望催生一系列创新性治疗药物,为肺腺癌患者带来新的曙光。

　　随着研究的深入,肺腺癌精准医学的未来将更加清晰。研究团队将继续优化模型,深度挖掘多组学数据与人工智能融合的潜力,努力探索更多创新性治疗靶点。同时,也将积极推动研究成果的临床转化,开展多中心临床试验,为肺腺癌患者带来更加精准、个性化的治疗方案。

　　在科研的漫漫征途中,蚌埠医科大学的师生们秉持着对医学事业的无限热爱与执着追求,以创新为帆、以智慧为桨,在精准医学的浪潮中奋勇前行。他们的努力必将为全球肺腺癌患者带来更多的希望与曙光,让我们共同期待他们在未来的科研道路上取得更加辉煌的成就。

责任编辑：李敏