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人工智慧驅動的胃癌研究與探索(精)

  • 作者：嚴文穎//陳衛昌//高錦|責編:張燁
  • 出版社：東南大學
  • ISBN：9787576629774
  • 出版日期：2026/07/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：182
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    在醫學與信息技術快速發展的當下，人工智慧（AI）已成為推動癌症研究領域創新的重要力量。隨著計算能力的增強和演算法的進步，尤其是機器學習與深度學習技術的發展，AI為癌症的早期篩查、精準治療以及藥物研發等方面提供了前所未有的機遇。本書聚焦於人工智能與癌症研究的交叉前沿，並以胃癌這一具有代表性的惡性腫瘤為切入點，展開深度探討。全書系統整合了多源數據分析、網路藥理學應用、生物標誌物發現與驗證等關鍵維度，不僅全面梳理了當前的科研進展，更前瞻性地展望了未來的發展方向。
    本書適合癌症研究專業人士、電腦科學家、臨床醫生及相關領域的研究生閱讀參考。
作者介紹
嚴文穎//陳衛昌//高錦|責編:張燁
目錄
第1章 人工智慧與癌症研究的交匯
  1.1 癌症的全球負擔與精準醫療需求
  1.2 人工智慧的第三次浪潮：機器學習與深度學習的革命
  1.3 人工智慧在腫瘤學中的應用版圖
    1.3.1 醫學影像分析
    1.3.2 多組學數據整合與生物標誌物發現
    1.3.3 藥物發現與重定位
    1.3.4 預后預測與治療決策支持
  1.4 本書的研究焦點、核心內容與結構安排
第2章 胃癌的分子生物學與臨床背景
  2.1 胃癌的流行病學與主要風險因素
    2.1.1 全球及中國胃癌的流行病學現狀
    2.1.2 主要風險因素
  2.2 胃癌的病理學分類與臨床分期
    2.2.1 組織學分類
    2.2.2 臨床分期系統
  2.3 胃癌的分子分型：從TCGA到ACRG
    2.3.1 TCGA分子分型框架
    2.3.2 各分子亞型的關鍵信號通路
    2.3.3 ACRG分子分型及其與TCGA的比較
  2.4 當前胃癌的臨床診療路徑與挑戰
    2.4.1 早期診斷的困境
    2.4.2 治療抵抗與腫瘤異質性
    2.4.3 缺乏有效的預后評估工具
第3章 多任務學習與知識圖譜構建在胃癌中的應用
  3.1 知識圖譜在生物醫學領域的價值與挑戰
  3.2 MKG-GC框架的核心架構與演算法原理
    3.2.1 MT-BGIPN：基於雙向GRU與指針網路的實體識別
    3.2.2 MT-SGTF：融合語義與統計特徵的實體規範化
    3.2.3 MT-ScBERT：基於預訓練模型的關係分類
  3.3 性能評估：在多標準數據集上的基準測試
    3.3.1 實體識別性能評估
    3.3.2 實體規範化性能評估
    3.3.3 關係分類性能評估
  3.4 胃癌特異性知識圖譜的構建與內容分析
    3.4.1 知識圖譜構建流程
    3.4.2 圖譜拓撲特徵分析
    3.4.3 知識覆蓋度評估
  3.5 案例研究：利用MKG-GC預測胃癌候選藥物及其驗證
    3.5.1 預測方法與流程
    3.5.2 預測結果分析
    3.5.3 實驗驗證與臨床意義
  3.6 局限性討論與未來改進方向
    3.6.1 當前局限性
    3.6.2 未來改進方向
第4章 網路藥理學與系統生物學在靶點發現中的作用
  4.1 網路醫學：從還原論到系統論的範式轉變
  4.2 關鍵生物分子網路模型介紹
    4.2.1 蛋白質-蛋白質相互作用網路
    4.2.2 蛋白質結構網路

    4.2.3 基因共表達網路
  4.3 基於網路拓撲的靶點優先排序演算法
    4.3.1 中心性演算法
    4.3.2 模塊分解演算法
    4.3.3 最短路徑演算法
  4.4 跨疾病應用案例一：多發性硬化中的TNFAIP3靶點發現
  4.5 跨疾病應用案例二：胰腺癌中的ITGAV/ITGA2靶點發現
第5章 血液與組織來源的miRNA預後生物標誌物比較研究
  5.1 miRNA的生物發生、功能及其在癌症中的作用
    5.1.1 miRNA的生物發生與調控網路
    5.1.2 miRNA在癌症中的核心作用
    5.1.3 miRNA在胃癌中的特異性功能與調控
  5.2 組織miRNA生物標誌物
    5.2.1 組織miRNA作為預后標誌物的核心優勢
    5.2.2 組織miRNA應用的臨床局限性
  5.3 血液miRNA生物標誌物
    5.3.1 血液miRNA作為「液體活檢」的巨大潛力
    5.3.2 血液miRNA臨床應用面臨的挑戰
  5.4 系統文獻綜述：配對比較血液與組織miRNA的預後效能
    5.4.1 研究方法：文獻篩選與數據提取標準
    5.4.2 關鍵miRNA預后標誌物的配對比較分析
    5.4.3 血液與組織miRNA預後效能的綜合比較
    5.4.4 結論與展望
第6章 AI驅動的早期胃癌miRNA特徵識別與功能探索
  6.1 早期胃癌診斷的臨床意義與技術瓶頸
    6.1.1 早期胃癌診斷的臨床價值與緊迫性
    6.1.2 現有診斷技術的局限性：內鏡、影像學及其他方法
    6.1.3 液體活檢：早期胃癌診斷的新希望
  6.2 ESGCmiRD策略：一個多維整合的AI框架
    6.2.1 數據層：多源數據集成與預處理
    6.2.2 分析層：特徵選擇與機器學習模型
    6.2.3 驗證層：實驗驗證與功能闡釋
  6.3 發現：用於ESGC檢測的5-miRNAs特徵
    6.3.1 miRNA特徵的識別
    6.3.2 5-miRNAs特徵在早期胃癌患者血漿中的表達水平
    6.3.3 5-miRNAs特徵的診斷性能評估：ROC曲線與AUC值
    6.3.4 5-miRNAs特徵與現有診斷方法的比較
  6.4 功能驗證：體外實驗證實miRNA特徵通過靶向PTEN促進惡性進展
    6.4.1 靶基因預測與篩選：PTEN作為關鍵靶點
    6.4.2 雙熒光素?報告基因實驗驗證miRNA與PTEN的直接靶向關係
    6.4.3 細胞功能實驗驗證miRNA對胃癌細胞惡性表型的影響
    6.4.4 miRNA通過靶向PTEN調控PI3K/AKT信號通路的機制探討
  6.5 轉化醫學探索：分子對接提示的化療藥物敏感性
    6.5.1 分子對接方法：預測miRNA與化療藥物的相互作用
    6.5.2 分子對接結果：紫杉醇與5-miRNAs特徵的潛在相互作用
    6.5.3 臨床前景：5-miRNAs特徵作為化療敏感性預測標誌物
    6.5.4 生物學意義：揭示miRNA調控網路與藥物作用機制的聯繫
第7章 血漿外泌體miRNA作為胃癌進展與轉移的循環標誌物
  7.1 外泌體：新型液體活檢標誌物的理想來源
    7.1.1 外泌體的生物學特性與來源

    7.1.2 外泌體在細胞間通信中的關鍵作用
    7.1.3 外泌體作為循環標誌物載體的核心優勢
  7.2 研究現狀與局限性：當前PEMs研究的碎片化問題
    7.2.1 血漿外泌體miRNA(PEMs)在胃癌中的研究進展
    7.2.2 當前研究的主要局限性：單分子與碎片化
  7.3 系統研究策略：從「單分子」到「網路模塊」的轉變
    7.3.1 研究範式轉變的必要性：應對腫瘤的複雜性
    7.3.2 人工智慧驅動的系統生物學研究框架
  7.4 如何利用共表達網路分析挖掘PEMs集群功能
    7.4.1 加權基因共表達網路分析(WGCNA)原理與應用
    7.4.2 案例研究：利用WGCNA識別與胃癌遠處轉移相關的PEMs模塊
    7.4.3 中心miRNA(Hub miRNA)的識別與功能驗證
    7.4.4 其他AI與網路分析方法的應用
  7.5 前瞻性展望：PEMs簽名在胃癌動態監測中的潛在應用場景
    7.5.1 早期診斷與高危人群篩查
    7.5.2 預后評估與複發風險預警
    7.5.3 治療反應監測與耐葯機制探索
    7.5.4 特定轉移途徑的早期檢測與機制研究
第8章 DHCR7突變通過膽固醇代謝重編程影響胃癌發生
  8.1 GWAS在複雜疾病遺傳易感性研究中的價值
  8.2 從GWAS信號到功能基因：常規策略與挑戰
  8.3 多維分析策略：遺傳學、臨床流行病學與功能實驗的整合
    8.3.1 多維數據整合框架
    8.3.2 技術創新與整合
    8.3.3 策略優勢與應用前景
  8.4 發現：rs104886038作為胃癌的保護性位點
    8.4.1 GWAS發現與統計學驗證
    8.4.2 基因型-表型關聯分析
    8.4.3 臨床意義與風險評估
    8.4.4 功能預測與優先順序排序
  8.5 機制闡釋一：DHCR7突變抑制膽固醇合成通路
    8.5.1 DHCR7在膽固醇合成中的關鍵作用
    8.5.2 DHCR7在胃癌中的異常表達
    8.5.3 DHCR7對胃癌細胞惡性表型的影響
    8.5.4 膽固醇代謝重編程機制
    8.5.5 信號通路調控網路
    8.5.6 rs104886038突變的功能效應
  8.6 機制闡釋二：共突變(rs104886035)誘導DHCR7蛋白降解
    8.6.1 蛋白質結構預測與氨基酸網路分析
    8.6.2 rs104886035位點的發現與驗證
    8.6.3 共突變對蛋白質穩定性的影響
    8.6.4 蛋白質降解途徑的鑒定
    8.6.5 功能喪失的協同效應
    8.6.6 臨床意義與治療前景
  8.7 功能結論：膽固醇代謝重編程調控GC細胞增殖與凋亡
    8.7.1 膽固醇代謝重編程的分子基礎
    8.7.2 膽固醇介導的信號轉導調控
    8.7.3 細胞周期與凋亡調控網路
    8.7.4 腫瘤微環境的代謝交互作用
    8.7.5 代謝可塑性與治療抵抗

    8.7.6 臨床轉化應用前景
  8.8 轉化意義：DHCR7作為潛在治療靶點的論證
    8.8.1 靶向DHCR7的治療策略設計
    8.8.2 生物標誌物的發現與驗證
    8.8.3 臨床前研究與安全性評估
    8.8.4 臨床試驗設計與展望
第9章 從胃癌到多癌種：普適性計算方法的驗證與拓展
  9.1 方法的可遷移性論證：為何這些AI與網路方法適用於其他癌症？
    9.1.1 多癌種共有的數據特徵與計算挑戰
    9.1.2 癌症生物學的共同原理與網路調控機制
    9.1.3 技術框架的靈活性與可擴展性
  9.2 案例回顧：方法在MM、PDAC及輻射致癌模型中的成功應用
    9.2.1 多發性骨髓瘤(MM)中的分子網路分析
    9.2.2 胰腺癌(PDAC)的早期診斷與預后預測
    9.2.3 輻射相關癌症模型中的機制解析
  9.3 構建通用型癌症知識圖譜與分析平台的挑戰與策略
    9.3.1 多源數據整合與標準化挑戰
    9.3.2 演算法適應性與可解釋性需求
    9.3.3 臨床轉化與工作流程集成
第10章 挑戰與未來方向
  10.1 數據層面的挑戰：異質性、標準化與隱私保護
  10.2 演算法層面的挑戰：可解釋性、偏差與可靠性
  10.3 轉化層面的挑戰：從演算法性能到臨床效用的鴻溝
  10.4 人工智慧應用於醫學的展望
    10.4.1 聯邦學習與隱私計算
    10.4.2 可解釋人工智慧
    10.4.3 多模態大數據融合與動態建模
參考文獻

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