Konstruktion und Bewertung der Tumor-Immuntherapie und des Organschädens Frühwarnsystem basierend auf Multi-OMICS

Dieses Projekt basiert auf der eingehenden Analyse und Integration von Multi-OMICS-Daten, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Genomik, Transkriptomik, Proteomik und Metabolomik. Ziel ist es, ein umfassendes Frühwarnsystem für Organfunktionsschäden bei immunbezogenen unerwünschten Ereignissen (IRAEs) zu errichten, die mit Immun-Checkpoint-Inhibitoren (ICIS) während der Tumor-Immuntherapie verbunden sind. Das Kernziel dieses Systems ist es, die allgemeine Sicherheit und Wirksamkeit der Tumor -Immuntherapie zu verbessern.

Zunächst nutzt das Projekt eine Datenbank, um die Differential-Omics-Daten von Patienten mit kombinierter Organfunktionsstörung (einschließlich kombinierter und nicht zusammengestellter schwerer Infektionen) im Rahmen dieses Projekts abzubauen. Durch die Integration biochemischer Indikatoren und verwandter hämodynamischer Daten erstellt es ein Risiko-Frühwarnsystem für Organschäden bei Patienten, die sich einer Tumor-Immuntherapie unterziehen, und überprüft den klinischen Wert und die Leitung von Signifikanz.

Zu den spezifischen Inhalten gehören hauptsächlich: Erfassen spezifischer Moleküle von Organschäden bei schweren Patienten nach Tumor -Immuntherapie, Screening -Genen, Proteinen und Stoffwechselprodukten im Zusammenhang mit Organschäden (einschließlich Herz, Lungen, Gehirn, Leber, Nieren, Magen -Darm -Trakte usw.) und Identifizierung neuer spezifischer Organschäden unter verschiedenen pathogenen Faktoren, und Iraps unter verschiedenen pathogenen Faktoren, und Iraps. Es sammelt allgemeine klinische Informationen, biochemische Indikatoren und hämodynamische Indikatoren und kombiniert Multi-AMICS-Daten, um ein Modell für Organschäden vorzulegen. Algorithmen für maschinelles Lernen werden zur Optimierung verwendet, um ein Frühwarnsystem zu konstruieren.

Die Modelloptimierung innerhalb des Systems wird zusammen mit der prospektiven klinischen Forschung und einer mehrdimensionalen Überprüfung durchgeführt. Durch die Bewertung der Genauigkeit und Kosteneffizienz des Modells bietet es die Entscheidungsfindung für Kliniker und fördert die Entwicklung einer personalisierten Behandlung.