基于混合注意力机制CNN-RNN的OmniNet-Fusion模型在多组学整合精准预测癌症药物反应中的突破性研究

【编辑推荐】本研究提出OmniNet-Fusion混合模型，通过卷积神经网络（CNN）提取空间特征、循环神经网络（RNN）捕捉时序模式，结合注意力机制整合基因组学/转录组学/蛋白质组学/代谢组学数据，在CTRPv219数据集上实现94.2%准确率、0.96 AUC-ROC，为AI驱动的精准医疗提供可解释性框架。

　　

亮点

现有方法

算法：提出的算法通过多组学数据（基因组学D_g、转录组学D_t、蛋白质组学D_p、代谢组学D_m）构建多步骤预测流程。首先对每组数据进行归一化和最近邻插补处理，采用批次效应校正消除技术变异。随后通过Lasso回归筛选特征，保留关键生物标志物。

模型架构

OmniNet-Fusion是用于高精度预测癌症药物反应的混合深度学习模型。其工作流程始于多组学数据的预处理标准化阶段，通过整合基因组学、转录组学等数据实现治疗分析。模型采用分层特征融合策略，在空间-时间维度上建立跨组学关联。

实验设置

我们在高性能计算平台（Intel Core i7/16GB RAM/NVIDIA RTX 3060）上部署模型，基于Python 3.9和TensorFlow 2.12框架，使用CTRPv2数据集进行训练验证。

结论

OmniNet-Fusion通过CNN的空间特征提取、RNN的时序学习及注意力机制，在多组学数据整合中展现出卓越性能（准确率94.2%，AUC-ROC 0.96），尽管存在训练耗时等挑战，但仍为个性化肿瘤治疗提供了创新解决方案。