Constructie en evaluatie van tumor-immunotherapie en orgaanschade Early Warning System op basis van multi-omics

Dit project is gebaseerd op de diepgaande analyse en integratie van multi-omics-gegevens, inclusief maar niet beperkt tot genomics, transcriptomics, proteomics en metabolomics. Het is bedoeld om een uitgebreid vroegtijdig waarschuwingssysteem te construeren voor schade aan orgaanfunctie bij immuungerelateerde bijwerkingen (IRAE's) geassocieerd met immuuncontrolepuntremmers (ICI's) tijdens tumor-immunotherapie. Het kerndoel van dit systeem is het verbeteren van de algehele veiligheid en werkzaamheid van tumor -immunotherapie.

Ten eerste maakt het project gebruik van een database om de differentiële omics-gegevens van tumor-immunotherapiepatiënten met gecombineerde orgaandisfunctie (inclusief gecombineerde en niet-gecombineerde ernstige infecties) binnen het kader van dit project te ontginnen. Door biochemische indicatoren en gerelateerde hemodynamische gegevens te integreren, construeert het een risico-systeem voor vroegtijdige waarschuwing voor orgaanschade bij patiënten die tumor-immunotherapie ondergaan, terwijl het de klinische waarde en het leidende significantie verifiëren.

De specifieke inhoud omvat voornamelijk: het vastleggen van specifieke moleculen van orgaanschade bij ernstige patiënten na tumor -immunotherapie, screening -genen, eiwitten en metabole producten gerelateerd aan orgaanschade (inclusief het hart, longen, hersenen, lever, lever, lever, maagdarmkanaal, enz.) En identificeerden nieuwe specifieke orgaanschade biomarkers onder verschillende pathogene pathogenen zoals tumor immunapie, infecties, en IRAE's. Het verzamelt algemene klinische informatie, biochemische indicatoren en hemodynamische indicatoren en combineert gegevens met meerdere omics om een voorspellingsmodel voor orgelschade vast te stellen. Machine learning-algoritmen worden gebruikt voor optimalisatie om een vroegtijdig waarschuwingssysteem te construeren.

Modeloptimalisatie binnen het systeem zal worden uitgevoerd, samen met prospectief klinisch onderzoek en multidimensionale verificatie. Door de nauwkeurigheid en kosteneffectiviteit van het model te evalueren, biedt het besluitvormingsondersteuning voor clinici en bevordert het de ontwikkeling van gepersonaliseerde behandeling.