Construcción y evaluación de inmunoterapia tumoral y daño por órganos Sistema de alerta temprana basado en múltiples múltiples

Este proyecto se basa en el análisis en profundidad e integración de datos múltiples múltiples, incluidos, entre otros, genómica, transcriptómica, proteómica y metabolómica. Su objetivo es construir un sistema integral de guerra temprana para el daño de la función de órganos en eventos adversos relacionados con el inmune (IRAE) asociados con los inhibidores del punto de control inmune (ICI) durante la inmunoterapia tumoral. El objetivo central de este sistema es mejorar la seguridad general y la eficacia de la inmunoterapia tumoral.

Primero, el proyecto aprovecha una base de datos para extraer los datos diferenciales de Omics de pacientes con inmunoterapia con tumores con disfunción de órganos combinados (incluidas infecciones graves combinadas y no combinadas) dentro del alcance de este proyecto. Al integrar los indicadores bioquímicos y los datos hemodinámicos relacionados, construye un sistema de riesgo temprano de riesgo para el daño de los órganos en pacientes sometidos a inmunoterapia tumoral, al tiempo que verifica su valor clínico y su importancia guía.

Los contenidos específicos incluyen principalmente: capturar moléculas específicas de daño a los órganos en pacientes severos después de la inmunoterapia tumoral, los genes de detección, las proteínas y los productos metabólicos relacionados con el daño de los órganos (incluidos el corazón, los pulmones, el cerebro, el hígado, los riñones, el tracto gastrointestinal, etc.), e identifican nuevos biomarcadores de daño órgano específico en diferentes factores patogénicos como inmunoterapia tumorales, infecciones e iraes. Recopila información clínica general, indicadores bioquímicos e indicadores hemodinámicos, y combina datos múltiples múltiples para establecer un modelo de predicción de daños por órganos. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para la optimización para construir un sistema de alerta temprana.

Se llevará a cabo la optimización del modelo dentro del sistema, junto con la investigación clínica prospectiva y la verificación multidimensional. Al evaluar la precisión y la rentabilidad del modelo, proporciona apoyo para la toma de decisiones para los médicos y promueve el desarrollo de un tratamiento personalizado.