AI在多组学分析中的作用对于NSCLC治疗至关重要。综合多组学数据（包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学和互作组学数据）已成为理解癌症发展和进展复杂机制的关键。尽管多组学技术的进步揭示了癌症（尤其是非小细胞肺癌）的重要见解，但这些数据的分析仍然非常耗时。为此，AI技术，特别是机器学习和深度学习，正越来越多地被用于简化这一过程。AI系统可以高效处理大型数据集，识别传统方法可能忽略的模式和生物标志物。这有助于开发更精确的预测模型，用于个性化治疗，如免疫疗法和靶向治疗。
最近在AI驱动的分析方面取得的进展展示了其在改变癌症研究和治疗策略方面的潜力。通过将AI与多组学数据和临床信息相结合，研究人员可以创建全面的模型，帮助早期癌症检测、预后预测和治疗效果评估。基于AI的模型特别适用于NSCLC，因为识别可药物突变和免疫检查点为定制疗法铺平了道路。然而，治疗抵抗仍然是一个重大挑战，强调了AI在预测治疗反应和副作用方面的重要性。预计AI将在推进个性化医疗和改善NSCLC患者的治疗结果方面发挥关键作用。
医学中的AI可以分为基于规则的方法和机器学习方法。基于规则的AI遵循预定义的指令来解决问题，在简单情况下有效，但在复杂性方面有限。机器学习从数据模式中生成规则，包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习常用于医学图像分类，但需要标记数据；而无监督学习可以在没有标记输入的情况下识别模式。深度学习使用神经网络分析医学图像，提高诊断准确性，例如从组织病理学图像中识别前列腺癌特征。
AI，特别是机器学习，在分析组学数据和临床信息方面发挥着重要作用，使医生能够从大量数据集中预测健康轨迹。虽然深度学习需要大型数据集，但由于组学数据的可用性有限，通常更倾向于使用机器学习模型。诸如LASSO回归和PCA等技术有助于缩小特征范围，而支持向量机（SVM）和随机森林等监督模型则有助于分类和预测任务，包括疾病严重程度和死亡率。
NSCLC通常在晚期才被诊断出来，此时生存结果较差。早期检测显著改善预后，但当前的筛查方法（如低剂量CT扫描）存在高成本、假阳性率高和排除年轻非吸烟者等限制。基于AI的诊断系统，如计算机辅助检测（CADe）和计算机辅助诊断（CADx），正在出现，以帮助放射科医生识别早期阶段的肺结节。尽管样本量小和未经验证的模型限制了它们的广泛临床应用，但最近的合作已显示出令人鼓舞的结果。值得注意的进展包括Optellum的肺癌预测CNN，其性能优于现有模型，以及由Google和Northwestern大学开发的深度学习模型，该模型在检测恶性肺结节方面的准确率达到94%。
将AI与组学数据结合也推进了生物标志物的发现，以补充低剂量CT筛查并减少假阳性。新技术，如质谱技术，能够检测与早期肺癌相关的蛋白质，如表面活性蛋白B（pro-SFTPB）。ML模型进一步增强了生物标志物的识别，如脂质组学和RNA生物标志物研究，这些研究在检测NSCLC方面达到了高准确率。NSCLC检测的未来在于将AI与影像诊断和组学数据相结合，提供更好的早期检测和对肺癌分子机制的深入了解。
AI的进步有望增强NSCLC中可药物突变的选择性抑制剂的发现，提高治疗精度。AI促进了化合物的虚拟筛选并预测临床试验结果，这对于克服药物抵抗和优化靶向治疗至关重要。然而，仍面临高开发成本、抵抗机制和组学研究中的数据隐私伦理问题等挑战。学术界和工业界之间的合作以及AI分析大量数据的能力有望精炼治疗策略和患者选择，改善NSCLC的结果。
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