Εφαρμογές Μηχανικής Μαθησης για Ραδιογονιδιωματική/Ραδιομεταγραφικη Ανάλυσης Δεδομένων

Η ραδιογονιδιωματική και η ραδιομεταγραφική έρευνα μπορεί να ανοίξει το δρόμο για ένα ενοποιημένο σύστημα υποστήριξης αποφάσεων βασισμένο στη γονιδιωματική, μεταγραφομηχανική, ραδιομική, χαρακτηριστικά εικόνας μέσω βαθιάς μάθησης και τα κλινικά χαρακτηριστικά για τη βελτίωση της πρόβλεψης απόκρισης σε θεραπείες. Η ενσωμάτωση απεικονιστικών δεδομένων και multi-omics σε έναν χώρο χαρακτηριστικών προσφέρει τη δυνατότητα δημιουργίας ισχυρών μοντέλων μηχανικής εκμάθησης για τον προσδιορισμό βιολογικών μηχανισμών. Η τοπική ποικιλομορφία στη γονιδιωματική και μεταγραφική μπορεί να είναι τόσο υψηλή όσο και η διακύμανση ιδίων παρατηρητών. Τα χαρακτηριστικά απεικόνισης υπολογίζονται σε όλη την περιοχή ενδιαφέροντος, δημιουργώντας σύνθετες υπογραφές που περιέχουν μοτίβα από ολόκληρη την παθολογία. Το συνολικό φορτίο μετάλλαξης αποτυπώνεται με τη συγχώνευση τοπικών (transcriptomics) και απεικονιστικών (radiomics) προτύπων. Ως αποτέλεσμα, η σύνθετη υπογραφή ξεπερνά τους περιορισμούς των δεδομένων μιας πηγής καθιερώνοντας μια ολιστική αναπαράσταση που συνδυάζει δείκτες που σχετίζονται με βιολογικές οδούς και μοτίβα ετερογένειας όγκου. Πράγμα το οποίο είναι απαραίτητο για την πρόβλεψη κλινικά σημαντικών καταληκτικών σημείων όπως η επιβίωση του ασθενούς και η ανταπόκριση στη θεραπεία