Construção e avaliação da imunoterapia tumoral e do sistema de alerta precoce de danos nos órgãos com base em multi-tomics

Este projeto é baseado na análise aprofundada e integração de dados multi-cômicos, incluindo, entre outros, genômica, transcriptômica, proteômica e metabolômica. O objetivo é construir um sistema abrangente de alerta precoce para danos à função de órgãos em eventos adversos relacionados a imunes (IRAEs) associados a inibidores do ponto de verificação imune (ICIs) durante a imunoterapia tumoral. O objetivo principal desse sistema é aumentar a segurança e a eficácia gerais da imunoterapia do tumor.

Primeiro, o projeto aproveita um banco de dados para extrair os dados omics diferenciais de pacientes com imunoterapia tumoral com disfunção de órgãos combinados (incluindo infecções graves combinadas e não combinadas) dentro do escopo deste projeto. Ao integrar indicadores bioquímicos e dados hemodinâmicos relacionados, ele constrói um sistema de riscos precoces para danos nos órgãos em pacientes submetidos à imunoterapia tumoral, verificando seu valor clínico e significado orientador.

The specific contents mainly include: capturing specific molecules of organ damage in severe patients after tumor immunotherapy, screening genes, proteins, and metabolic products related to organ damage (including the heart, lungs, brain, liver, kidneys, gastrointestinal tract, etc.), and identifying new specific organ damage biomarkers under different pathogenic factors such as tumor immunotherapy, infections, and irAEs. Ele coleta informações clínicas gerais, indicadores bioquímicos e indicadores hemodinâmicos e combina dados multi-cômicos para estabelecer um modelo de previsão de danos nos órgãos. Os algoritmos de aprendizado de máquina são usados para otimização para construir um sistema de alerta precoce.

A otimização do modelo dentro do sistema será realizada, juntamente com a pesquisa clínica prospectiva e a verificação multidimensional. Ao avaliar a precisão e a relação custo-benefício do modelo, ele fornece suporte à tomada de decisão para os médicos e promove o desenvolvimento de tratamento personalizado.