综述：机器学习在多组学数据集干预膀胱癌研究中的生物标志物系统评价

这篇综述系统评价了机器学习（ML）在多组学（multi-omics）数据中识别膀胱癌（BC）生物标志物的应用，涵盖基因组学、表观组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学。文章强调ML通过处理高维数据、发现复杂模式，显著提升了早期诊断、预后评估和风险分层能力，同时指出数据整合、模型可解释性及临床验证等挑战，为精准肿瘤学发展提供了重要参考。

　　

引言

膀胱癌（BC）是全球第十大常见恶性肿瘤，在西方国家男性中发病率位居第四。其高度异质性和动态特性导致诊疗困难，传统方法如膀胱镜检查具有侵入性且成本高昂。近年来，多组学分析（包括基因组、表观组、转录组、蛋白质组和代谢组数据）结合机器学习（ML）技术，为生物标志物发现开辟了新途径。

机器学习在多组学研究中的应用

优势与算法选择

ML能高效处理高维数据，克服传统统计方法（如t检验）的局限性。常用算法包括：

• 特征选择：LASSO通过L1正则化压缩无关特征；随机森林（RF）和XGBoost用于分类与风险分层。
• 分类与回归：支持向量机（SVM）通过超平面优化区分样本；弹性网络（Enet）结合L1/L2正则化提升稳定性。
• 生存分析：Cox比例风险模型识别预后相关基因如ERCC2突变，其与顺铂化疗响应显著相关（病理缓解率13% vs. 非突变组2%）。

模型评估

分类任务采用ROC-AUC（如SMAD6模型AUC=0.793）、灵敏度/特异性等指标；回归任务依赖R²
和均方误差（MSE）。SHAP等可解释性工具揭示关键特征，如APOE通过调控上皮-间质转化（EMT）通路影响预测。

多组学数据在膀胱癌中的发现

基因组学

• 关键基因：ERCC2突变与化疗敏感性相关；线粒体相关基因GLRX2和OXSM的AUC达0.912，提示早期诊断潜力。
• 交互作用：GenEpi模型发现ST7L-ADSS2等基因互作，构建的交互多基因风险评分（iPRS）风险比（HR）为1.81。

表观组学

• 甲基化标志物：ZNF671和OTX1的甲基化面板AUC为0.86；CFTR/SALL3/TWIST1组合减少36%不必要的膀胱镜检查。
• DDR基因：RBBP8甲基化干扰DNA修复，KNN模型准确率90.05%。

转录组学

• 免疫相关靶点：NR4A1通过调节T细胞和巨噬细胞促进侵袭；PTHLH敲除实验证实其促增殖作用。
• 单细胞分析：LDLRAD3高表达与不良预后相关，小鼠模型验证其促转移机制。

蛋白质组学与代谢组学

• 尿液蛋白：CE-MS技术筛选的8蛋白面板AUC=0.845；APOE和CD44通过SHAP分析被确认为核心因子。
• 代谢重编程：胆汁酸GUDCA和棕榈酰肉碱（10倍上调）反映Warburg效应，SVM模型准确率92.3%。

多组学整合与挑战

iClusterBayes和SNF等方法整合基因组、甲基化和转录组数据，揭示MTAP/CDKN2A低表达者对免疫治疗响应差。当前瓶颈包括样本异质性（仅22/74 ML标志物经独立队列验证）和临床转化障碍（<5%模型进入诊疗流程）。未来需通过docker容器部署和跨中心验证推动应用。

展望

深度学习与实时多组学监测有望替代侵入性检查。标准化样本处理、跨种族队列研究及监管合规将是下一阶段重点，最终实现膀胱癌诊疗的精准化和个性化。