综述：人工智能驱动的多组学语言模型在癌症基因组学中的开发与验证：全面综述

【编辑推荐】本综述系统阐述了AI（人工智能）驱动的多组学语言模型在癌症基因组学中的突破性应用，涵盖模型架构、训练策略及临床转化挑战，为破解肿瘤异质性、实现精准医疗（precision oncology）提供新范式。

　　

引言

癌症作为全球主要死亡原因，其诊疗面临早期诊断困难、治疗反应预测不准确等挑战。人工智能（AI）通过解析高维多组学数据（如基因组学、转录组学、蛋白组学），正重塑癌症研究范式。自然语言处理（NLP）技术被创新性应用于基因组序列分析，构建的"基因组语言模型"可解码DNA序列的"语法规则"，为肿瘤分子分型和个体化治疗提供新工具。

方法论

本研究采用系统性文献综述方法，整合PubMed、Google Scholar等数据库资源，聚焦AI驱动的多组学语言模型在癌症领域的三大核心环节：数据预处理、模型训练及临床验证。特别关注跨组学数据整合策略，如正则化（regularization）和降维技术（dimensionality reduction），以解决"小样本高维度"的生物学数据痛点。

基因组学与NLP的跨界融合

DNA序列与人类语言的相似性催生了新型分析技术：

• •

  词嵌入（Embedding）：将核苷酸序列转化为向量空间，保留序列上下文关系

• •

  注意力机制（Attention）：识别基因组变异的功能性位点

• •

  迁移学习（Transfer Learning）：预训练模型可泛化至罕见肿瘤研究

数据预处理关键技术

多组学数据整合面临噪声大、尺度差异等挑战，需通过：

1. 1.

   标准化（Normalization）：消除平台间批次效应

2. 2.

   缺失值填补（Imputation）：采用k-近邻（k-NN）或矩阵分解

3. 3.

   异常值检测（Outlier Detection）：基于鲁棒统计方法

模型架构创新

最新研究采用混合神经网络架构：

• •

  卷积神经网络（CNN）：捕捉局部序列模式

• •

  图神经网络（GNN）：解析基因互作网络

• •

  Transformer：建模长程基因组依赖关系

  集成学习（Ensemble Learning）策略显著提升模型鲁棒性

临床应用突破

AI模型在癌症领域实现四大突破：

1. 1.

   分子分型：基于甲基化特征区分肿瘤亚型

2. 2.

   疗效预测：PD-1抑制剂响应准确率达82%

3. 3.

   耐药预警：发现EGFR-TKI耐药相关lncRNA

4. 4.

   进化追踪：重构肿瘤克隆演化树

挑战与展望

当前瓶颈包括：

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  数据异构性：不同组学平台数据尺度差异

• •

  可解释性：需开发SHAP等事后解析工具

  未来方向聚焦多模态融合，如基因组+病理图像联合分析，以及联邦学习（Federated Learning）实现跨机构数据协作。

结论

AI驱动的多组学语言模型正成为精准肿瘤学的"解码器"，其将高通量生物数据转化为临床可操作的决策支持信息，推动癌症诊疗进入智能时代。然而，从实验室到临床的转化仍需解决标准化、伦理审查等关键问题。