摘要

本文由You Wu和Lei Xie等人撰写，探讨了利用人工智能（AI）驱动的多组学整合技术，进行多尺度预测建模，以解析因果基因型-环境-表型关系的复杂性。文章指出，尽管单细胞多组学数据丰富，但预测人体内新型遗传和化学扰动的影响仍然具有挑战性。当前的机器学习方法主要建立基因型和表型之间的统计相关性，但难以识别生理上重要的因果因素，限制了其预测能力。为此，作者提出了一种新的AI驱动的生物学启发多尺度建模框架，该框架将跨生物水平、有机体层次和物种的多组学数据整合，以预测在各种条件下因果基因型-环境-表型关系。这一框架有望揭示生命基本原理，并发现新的分子靶点、生物标志物、药物代理和个性化药物，以满足当前未满足的医疗需求。

原理

本文提出的AI驱动的多组学整合框架的核心在于利用深度学习技术，特别是变分自编码器（VAE）和转换器模型，来处理和整合来自不同组学层次的数据。这些模型能够学习数据的潜在分布，从而在不需要大量标记数据的情况下进行有效的数据整合和分析。通过这种方式，模型能够捕捉到基因型、环境和表型之间的复杂关系，并预测未见过的扰动对表型的影响。此外，该框架还利用了对比学习和多任务学习等技术，以提高模型的泛化能力和预测准确性。

流程

该框架的工作流程包括以下几个关键步骤：

1. 数据收集：从TCGA、LINCS、DepMap等数据库中收集大量的扰动组学数据。
2. 数据预处理：对收集的数据进行质量控制和标准化处理，以确保数据的一致性和可用性。
3. 模型训练：使用VAE、转换器和其他深度学习模型对预处理后的数据进行训练，学习基因型、环境和表型之间的关系。
4. 模型验证：通过交叉验证和外部数据集验证模型的预测性能。
5. 应用：将训练好的模型应用于预测新型扰动对表型的影响，以及发现新的分子靶点和药物代理。

应用

该框架的应用前景广泛，包括但不限于：

1. 药物发现：通过预测药物对特定基因型的影响，加速药物开发过程。
2. 精准医疗：为患者提供个性化的治疗方案，提高治疗效果和减少副作用。
3. 疾病机制研究：深入理解疾病的发病机制，为疾病的预防和治疗提供新的思路。
4. 环境健康：评估环境因素对人类健康的影响，为环境保护和公共卫生政策制定提供科学依据。