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wasif ali，萨德·伊克巴尔（SAAD IQBAL）计算机科学系，波兰大学摘要：Precision Medicine有望通过根据其独特的遗传和分子特征来为个别患者量身定制治疗癌症护理，从而有望革新癌症护理。但是，意识到这种潜力需要有效的患者分层来识别可能受益于特定疗法的亚组。机器学习技术为对癌症亚型分类和预测治疗反应提供了一种有力的方法。在这项研究中，我们探讨了精确医学原理和机器学习算法的整合，用于癌症护理中的患者分层。我们对该领域的最新进展进行了全面的综述，强调了基因组，转录组和蛋白质组学在表征癌症异质性表征的作用。此外，我们讨论了各种机器学习模型，包括被监督和无监督的方法，用于癌症亚型分类和患者分层。此外，我们研究了与临床实践中的多摩学数据和实施机器学习算法相关的挑战，例如数据异质性，模型可解释性和可伸缩性。尽管存在这些挑战，但精确医学和机器学习的协同组合具有改善癌症护理中患者预后的巨大潜力。通过识别分子不同的亚型并预测个体治疗反应，这种综合方法可以促进个性化治疗策略的发展并提高治疗功效。传统上，患者分层关键字：精密医学，癌症，患者分层，机器学习，分类，癌症亚型。简介：癌症仍然是现代医学最大的挑战之一，其复杂性源于其异质性，多种分子机制和患者之间可变的治疗反应。传统的癌症治疗在很大程度上依赖于一种大小的方法，在该方法基于肿瘤的位置和阶段进行疗法。然而，这种方法通常忽略单个肿瘤的独特遗传和分子特征，从而导致次优的治疗结果和对患者的潜在伤害。近年来，在基因组测序技术和计算生物学的进步驱动的驱动到癌症护理中的精确医学方面的范式转向。精确药物旨在根据患者肿瘤的特定分子特征来量身定制治疗，以最大程度地提高治疗功效，同时最大程度地减少不良反应。精确医学成功的核心是患者分层的概念，其中涉及将患者分为基于共享分子特征的亚组，这些特征可能会影响治疗反应。患者分层通过确定可能从特定疗法中受益的患者的亚群来指导治疗决策中起着至关重要的作用。
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