心理健康障碍影响着全球数百万人，因其复杂的病因和多样的表现形式，在临床实践中构成了重大挑战。传统的治疗方法往往无法提供个性化的护理，突显了创新策略的需求。多组学技术，包括基因组学、蛋白质组学和代谢组学，使我们能够更广泛地了解生物过程。当这些技术与先进的机器学习（ML）技术如生成式AI和梯度提升结合使用时，有可能提高治疗的特异性和效果。这种组合旨在更好地将疗法与个体患者特征匹配，从而可能改善治疗结果并减少不良反应。
本研究主题的主要目标是通过利用多组学生物标志物与机器学习相结合，克服当前心理健康治疗的局限性。传统治疗方法常常不足，导致许多医生采取试错的方法，这可能导致次优的患者体验或伴随不良反应的发展。通过将多样化的组学数据与强大的机器学习技术整合，我们计划开发能够识别各种心理健康状况相关生物标志物的预测模型。这一合作努力旨在建立经过临床验证的个性化治疗计划，从而促进这些进展融入常规临床实践，最终提高治疗的精确性和效果。
本研究主题邀请了探讨多组学生物标志物和机器学习如何共同推进心理健康治疗的有效性和安全性的贡献。我们特别感兴趣的研究方面包括：
- 使用多组学方法发现和验证生物标志物。
- 通过高级机器学习技术创建预测模型。
- 在个性化护理中评估这些模型的临床试验。
提交的内容可以包括原创研究、综述和案例研究，重点是将组学数据与机器学习结合用于心理健康。我们的目标是汇集突出新型方法和重要发现的研究，推动精准医学在心理健康护理中的发展，并鼓励进一步的研究和临床发展。
专题编辑Michael Zastrozhin是PGxAI的创始人兼首席执行官，该公司专门从事生成式AI在精准医学中的应用。专题编辑Eric Rytkin是NuSera Biosystems Inc.的股东。所有其他专题编辑声明在研究主题方面没有竞争利益。
关键词：组学、精准医学、个性化医学、人工智能、机器学习、生成式AI、向量搜索、梯度提升、AI、ML
重要提示：提交给本研究主题的所有贡献必须在其使命声明中定义的范围内的部分和期刊中提交。Frontiers保留权利在同行评审的任何阶段将超出范围的手稿引导到更合适的部分或期刊。
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