Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в метаболомике и экспозомике

Метаболомика использует высокопроизводительный подход для измерения разнообразных метаболитов и малых молекул в биологических образцах, предоставляя важные инсайты в человеческое здоровье и заболевания.

Практические решения и ценность:

• Искусственный интеллект и машинное обучение значительно улучшили рабочие процессы в метаболомике, особенно в контексте высокоразрешающей масс-спектрометрии. Это способствует выявлению ключевых метаболитов, связанных с здоровьем и заболеваниями, и улучшению обнаружения химических соединений, связанных с экспозомом.
• Инструменты и технологии искусственного интеллекта улучшают качество данных, обеспечивают надежность обнаружения и идентификацию химических соединений. Это существенно влияет на скрининг и диагностику заболеваний.
• Автоматизированный анализ данных и машинное обучение обеспечивают точность и надежность обработки данных и их биологическую интерпретацию.

Рабочий процесс в метаболомике

Анализ биологических матриц, таких как сыворотка, плазма или моча, обычно включает разделение сложных смесей с использованием колоночной хроматографии ЖК или ГХ, а затем обнаружение и измерение методом высокоразрешающей масс-спектрометрии.

Практические решения и ценность:

• Применение искусственного интеллекта и машинного обучения важно для обработки данных, выбора признаков и идентификации химических соединений, что способствует улучшению анализа метаболомики и ее биологической интерпретации.
• Автоматизированные методы обработки данных и машинное обучение обеспечивают точность и надежность анализа данных метаболомики.

Использование ИИ и машинного обучения в поиске биомаркеров

Традиционные методы прямого и многомерного анализа проводят множественные тесты гипотез для выявления метаболитов, связанных с фенотипами, но требуют оптимизации для работы с коррелированной структурой данных метаболомики.

Практические решения и ценность:

• Инструменты и методы искусственного интеллекта и машинного обучения успешно выявляют значимые биомаркеры и метаболитные характеристики, особенно в обнаружении заболеваний, демонстрируя их потенциал в метаболомических исследованиях.

Идентификация метаболитов в поиске биомаркеров

Идентификация метаболитов особенно важна, и для этого необходима аннотация выбранных пиков с использованием баз данных метаболитов и спектральных библиотек.

Практические решения и ценность:

• Использование инструментов и технологий искусственного интеллекта улучшает точность идентификации, способствуя лучшему пониманию как эндогенных, так и экзогенных химических соединений.

Продвижение в области нецеленаправленного анализа химических соединений

Усовершенствования в этой области и использование инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения существенно снизили затраты, позволяя проводить масштабные исследования. Однако основная задача заключается в аннотации неизвестных метаболитов, необходимых для биологической интерпретации.

Практические решения и ценность:

• Интеграция биологически-ориентированного подхода с методами на основе измерений может обнаружить неизвестные химические соединения, влияющие на здоровье, обеспечивая прорывы в экспозомике и точной медицине.