癌症是一种侵袭性疾病，对公共健康造成了沉重负担。癌细胞表现出适应性，能够重新编程其代谢以支持肿瘤的发生、发展、转移以及对治疗的耐药性。随着高通量技术的发展，多组学数据已被用于识别生物标志物，以便于风险评估、早期检测、预后判断以及治疗反应预测。
本研究主题总结了通过综合分析组学数据识别新型肿瘤相关生物标志物的最新突破。目标是提高诊断精度、增强预后效果以及提升免疫治疗方案的效力。这些生物标志物涵盖广泛的分子实体，例如RNA（mRNA、非编码RNA）、代谢物、肽类和蛋白质，这些数据通过转录组学、代谢组学、脂质组学、糖组学、基因组学和蛋白质组学等技术进行检测。
识别单个或协同作用的这些新型生物标志物具有巨大潜力，可作为关键指标，揭示其与肿瘤发生的内在关系，从而推动个性化治疗策略并显著改善临床结果。此外，通过人工智能或分子对接模型探索针对肿瘤相关生物标志物的新免疫治疗药物，有望彻底改变个性化医学中的临床用药。
本研究重点在于转化研究和临床应用中的新型生物标志物，包括研究论文、综述、病例报告等。具体内容包括但不限于以下几点：
- 通过组学数据筛选诊断/预后/治疗生物标志物。
- 肿瘤转移过程中关键生物标志物的研究。
- 在转化研究和临床管理中使用新型生物标志物的临床案例。
- 通过人工智能或分子对接模型筛选针对肿瘤相关生物标志物的免疫治疗药物。
- 用于评估预后风险的在线生物标志物筛选工具。
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