机器学习在临床蛋白质组学生物标志物发现中的现实挑战与优化路径

【编辑推荐】来自国际团队的研究人员针对机器学习(ML)在临床蛋白质组学生物标志物发现中的实际应用瓶颈展开研究，指出算法创新无法弥补样本量小、批次效应(batch effects)、过拟合等问题，强调应优先考虑模型可解释性而非复杂度，为转化医学研究提供了方法论层面的重要指导。

　　

在2025年的前沿视角下，机器学习(ML)技术虽被寄予厚望能加速临床蛋白质组学(clinical proteomics)领域的生物标志物(biomarker)发现，但现实进展却受困于普遍存在的方法学陷阱和过度膨胀的预期。

研究团队尖锐指出，当前领域存在五大核心痛点：样本规模不足(small sample sizes)、实验批次效应(batch effects)、模型过拟合(overfitting)、数据泄露(data leakage)以及泛化能力薄弱(poor generalization)。尤其令人警惕的是，盲目采用深度学习(deep learning)等复杂架构非但未能解决问题，反而因"黑箱"特性加剧了可解释性危机，在典型临床蛋白质组数据集中往往仅带来微乎其微的性能提升。

专家观点强调，突破困局需要回归科研本质——通过严谨的研究设计、科学的验证策略和透明可重复的建模流程，构建具有临床转化价值的预测模型。相较于追逐技术噱头，更应推崇"少即是多"的哲学：采用简洁架构、注重生物学意义解读、深度融合领域知识。唯有如此，机器学习才能真正释放其在精准医疗领域的变革潜力。