综述：AI驱动的生物标志物发现与个性化过敏治疗：机器学习与NGS技术的应用

（编辑推荐）本综述系统阐述了人工智能（AI）与新一代测序（NGS）技术在过敏诊疗中的突破性应用，涵盖机器学习（ML）驱动的生物标志物（如IgE、细胞因子谱）鉴定、单细胞RNA测序（scRNA-seq）揭示的免疫特征，以及个性化过敏原免疫治疗（AIT）的精准化策略，为过敏性疾病研究提供了跨学科范式。

　　

Abstract
Purpose of Review
过敏性疾病全球发病率持续攀升，传统诊疗方法面临敏感性和特异性不足的挑战。人工智能（AI）与新一代测序（NGS）的融合正重塑这一领域：通过机器学习（ML）算法解析海量组学数据，结合NGS技术（如单细胞RNA测序scRNA-seq）揭示的免疫细胞异质性，研究者能够精准捕捉IgE动态变化、Th2型细胞因子特征等关键分子事件，实现从症状驱动到机制驱动的诊疗转型。

Recent Findings
AI驱动的生物标志物挖掘
深度神经网络（DNN）在识别非线性的过敏原-抗体互作模式中展现出卓越性能。例如，卷积神经网络（CNN）对嗜碱性粒细胞活化试验（BAT）图像的分析，可预测尘螨过敏患者的免疫治疗响应率（准确率达89%）。NGS技术则补充了分子层面的解析维度——通过全外显子组测序（WES）发现的FLG基因突变群，与特应性皮炎严重程度呈强相关性（p<0.001）。

跨模态数据整合
联邦学习框架解决了多中心临床数据共享难题。一项纳入15,000例哮喘患者的Meta分析显示，整合血清IgE₄、IL-33⁺固有淋巴细胞（ILC2s）丰度及环境暴露数据的多任务学习模型，可将表型分型错误率降低62%。单细胞转录组进一步揭示，上皮细胞-derived IL-25/IL-33/TSLP三联信号轴驱动了过敏性鼻炎（AR）的亚群分化。

Summary
AI×NGS的协同效应体现在三个临床转化层面：

1. 诊断革新：基于Transformer架构的过敏原交叉反应预测系统（如花粉-食物过敏综合征模型）将误诊率从23%降至7%；
2. 治疗优化：针对屋尘螨过敏的闭环AIT系统，通过实时监测sIgE/IgG₄比值动态调整剂量，使3年缓解率提升至78%；
3. 预防突破：肠道菌群宏基因组（metagenomics）联合SNP阵列建立的婴幼儿过敏风险评分（ARS），在出生队列中实现81%的早期预警准确度。

当前挑战集中于数据标准化（如流式细胞术FACS与质谱流式CyTOF的批次效应校正）和伦理框架构建。但随着时空组学（Stereo-seq）和量子计算在分子动力学模拟中的应用，过敏诊疗将迎来真正的"数字孪生"时代。