综述：外泌体与机器学习在生物医学中的整合应用：推动诊断与生物标志物发现

这篇综述深入探讨了外泌体（sEVs）与机器学习（ML）的协同作用，揭示了其在疾病诊断和生物标志物发现中的突破性潜力。通过整合外泌体携带的蛋白质、核酸等分子信息与ML算法（如监督/无监督学习），为精准医疗提供了新范式。

　　

Abstract
外泌体（Exosomes）作为细胞分泌的小胞外囊泡（sEVs），承载着蛋白质、核酸和脂质等关键分子信息，已成为疾病诊断和治疗的"分子指纹"。机器学习（ML）技术的介入，为解析这些复杂数据提供了全新工具。

外泌体：天然的生物信息载体
外泌体直径约30-150nm，通过表面标志物（如CD63、CD81）参与细胞间通讯。其独特之处在于：

1. 携带母细胞特异的miRNA和circRNA，可反映肿瘤微环境状态
2. 磷脂双分子层保护内容物，确保生物标志物稳定性
3. 体液（血液、尿液）中高丰度存在，便于无创检测

机器学习算法工具箱
监督学习（如SVM、随机森林）通过标注数据训练模型，在卵巢癌外泌体miRNA分类中准确率达92%。无监督学习（如t-SNE）则能发现胰腺癌外泌体蛋白的新亚群。深度学习方法（CNN）甚至可从冷冻电镜图像中自动识别外泌体形态特征。

临床应用突破

• 阿尔茨海默病：通过外泌体tau蛋白结合ML模型，诊断敏感性提升至89%
• 肺癌：外泌体PD-L1表达量经XGBoost分析，可预测免疫治疗响应
• 心血管疾病：整合外泌体lncRNA谱和逻辑回归，实现急性心梗早期预警

挑战与展望
当前面临样本异质性、数据标准化等瓶颈。未来方向包括：开发外泌体专用ML算法、建立多组学整合平台、推动FDA认证的临床检测方案。这种"湿实验+干分析"的模式，正重新定义精准医疗的边界。