基于混合神经网络的肺癌相关miRNA智能识别新策略DeepLCRmiRNA

肺癌作为高发恶性肿瘤，其发生发展与微小核糖核酸(miRNA)的调控机制密切相关。来自国内的研究团队创新性地开发了DeepLCRmiRNA混合神经网络模型，通过整合深度学习技术，实现了肺癌相关miRNA的高效精准识别。基准测试表明该模型性能超越现有技术，经生物验证的案例研究进一步证实其临床应用潜力，为肺癌早期诊断和靶向治疗提供了新思路。

　　

肺癌(malignant neoplasms)作为全球高发恶性肿瘤，其发生发展过程中微小核糖核酸(microRNAs, miRNAs)扮演着关键调控角色——通过影响基因表达调控网络，直接参与癌细胞增殖(proliferation)、侵袭转移(invasion and metastasis)、免疫逃逸(immune escape)及治疗抵抗(therapy resistance)等恶性生物学行为。

传统miRNA识别方法面临效率低下和技术复杂等瓶颈。为此，研究者创新性构建了DeepLCRmiRNA混合神经网络模型，巧妙融合卷积神经网络(CNN)等深度学习技术。经过系统基准测试，该模型在识别精度和效率上均显著优于现有技术平台。

特别值得注意的是，该研究通过多组独立生物学验证实验，证实模型筛选出的肺癌相关miRNA具有明确的功能可解释性。这项突破不仅为肺癌分子诊断提供了新型生物标志物(biomarkers)筛选工具，更通过揭示miRNA调控网络为开发靶向治疗策略开辟了新途径。

关键词亮点：肺癌(Lung cancer)的miRNA调控机制、深度学习(deep learning)算法优化、肿瘤转移(metastasis)干预靶点。