在《AI与基因组学：打造未来病理学的精准诊断》取得成功的基础上，我们很高兴推出第二卷。
在病理学领域，人工智能(AI)与基因组学的整合正在为精准诊断铺平道路，这些精准诊断曾被认为是科幻小说的范畴。本研究专题深入探讨了将AI技术(如深度神经网络)与基因组测序数据相结合以创建个性化诊断解决方案的变革潜力。
当前挑战包括理解疾病机制和准确预测疾病结果，这需要向个性化医学的范式转变。研究表明，AI在分析基因组和组织病理学数据中的复杂模式方面具有能力，但这些发现如何转化为临床实践仍存在许多问题。
最近的进展表明，通过AI识别的计算生物标志物在疾病结果预测方面提供了更高的精确度。这对根据个人基因构成和组织病理学特征量身定制的个性化治疗策略具有重要意义。
此外，类器官芯片模型和计算机模拟等发展有望提高AI在病理学中的预测能力。这些创新正在重要研究中被探索，既突显了这些技术在临床应用中的前景，也引发了持续的辩论。然而，整合过程和有效利用这些数据的能力是当前需要集中研究努力的障碍。
本研究专题旨在探索AI与基因组学的尖端应用，将病理学从诊断领域转变为治疗领域。通过基于个人遗传学提供量身定制的治疗策略，目标不仅是预测，还包括实现定制的医疗干预。
为了进一步了解这一广阔领域，我们欢迎涉及但不限于以下主题的文章：
⦁ 将全切片成像与基因组谱型整合以对患者进行分层以进行靶向治疗的深度学习模型。
⦁ 从病理标本中通过AI引导发现可操作的突变或表达模式。
⦁ 基于患者特异性病理-基因组数据模拟治疗结果的数字孪生模型。
⦁ 确保临床可解释性和对治疗建议信任的可解释AI(XAI)方法。
⦁ 证明AI-基因组学模型成功转化为临床试验或治疗决策的案例研究。
⦁ 病理学指导的药物开发：利用AI病理-基因组学模型进行早期药物反应预测、试验优化和不良事件预测。
这些见解有可能重塑病理学的格局，使个性化医疗成为临床现实。
关键词：病理学中的人工智能、基因组学、精准诊断、深度学习、个性化医疗、计算生物标志物、组织病理学、全切片成像、AI引导的突变发现、可解释AI(XAI)、数字孪生模型
重要说明：本研究专题的所有投稿必须符合其提交的期刊和栏目的范围，如其使命声明中所定义。Frontiers保留在同行评审的任何阶段将范围外的稿件引导至更合适的栏目或期刊的权利。
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