综述：人工智能驱动的多组学与影像组学整合：精准癌症诊断与预后的新希望

这篇综述系统探讨了人工智能（AI）整合多组学（multi-omics）和影像组学（radiomics）在癌症精准诊疗中的前沿进展，涵盖基因组学（genomics）、液体活检（liquid biopsy）、空间转录组学（spatial transcriptomics）等技术，揭示了AI模型在生物标志物发现和临床决策支持中的潜力，同时分析了数据标准化、计算成本等挑战。

　　

分子表征与液体活检在癌症生物标志物发现中的角色
癌症的异质性源于复杂的遗传、表观遗传和代谢相互作用。多组学整合（如ChIP-seq与RNA-Seq联用）揭示了肿瘤生物学机制，而液体活检技术通过循环肿瘤DNA（ctDNA）实现了微创监测和早期诊断。例如，基于血液的ctDNA分析可追踪肿瘤突变负荷（TMB），指导个性化治疗策略。

影像组学与成像生物标志物的价值
计算机断层扫描（CT）衍生的影像组学特征能预测非小细胞肺癌（NSCLC）复发风险，而结合中性粒细胞-淋巴细胞比率（NLR）的机器学习模型优化了免疫治疗患者筛选。影像组学的优势在于其非侵入性和动态监测能力，但需解决特征可重复性和跨中心标准化问题。

单细胞多组学：解析癌症生物学的高分辨率工具
单细胞技术突破了传统批量分析的局限，揭示了肿瘤微环境（TME）中细胞亚群的异质性。例如，单细胞RNA测序（scRNA-seq）联合蛋白质组学可识别耐药相关的稀有细胞亚群，为靶向治疗提供新思路。

空间转录组学：肿瘤空间架构的解码器
该技术保留了组织原位基因表达的空间信息，阐明了肿瘤-间质互作的空间模式。例如，在乳腺癌中，空间转录组揭示了侵袭前沿的代谢重编程特征，提示了转移的潜在驱动因素。

病理组学与血液组学：新兴的组学前沿
病理组学通过数字化病理图像量化形态特征，辅助鉴别诊断；血液组学则整合血细胞分子谱，在白血病分型中展现出高灵敏度。两者均依赖AI驱动的模式识别算法。

AI驱动的多组学整合：挑战与机遇
尽管深度学习模型（如卷积神经网络CNN）能融合多模态数据预测治疗响应，但数据异质性、算法可解释性及伦理问题仍是瓶颈。未来需开发轻量化模型和联邦学习框架以促进临床转化。

未来方向
提高单细胞测序通量、开发低成本便携式检测设备、建立跨学科协作平台将是推动精准肿瘤学的关键。非侵入性诊断技术的迭代，如基于外泌体的液体活检与超分辨率影像结合，可能重塑癌症诊疗范式。