综述：多尺度预测性细胞建模：整合假设语法、数字孪生技术和多组学方法，应用于计算机肿瘤学与精准诊疗

《Functional & Integrative Genomics》：Multiscale predictive cellular modeling: integrating hypothesis grammars, digital twins, and multi-omics for In silico oncology and precision theranostics

　　

摘要

预测性多尺度细胞建模正在成为精准医学的一个重要方向，它结合了假设语法、数字孪生技术和整合基因组学，用于研究肿瘤-免疫动态、治疗耐药性和细胞可塑性。这一观点综合了这些领域的最新进展，并对其转化潜力进行了批判性分析，同时指出了当前存在的局限性。假设语法将机制理论转化为可执行的基于代理的模型（ABMs）和混合ODE-PDE系统，从而实现了快速的计算机模拟假设测试，同时降低了领域科学家的开发门槛。基于多组学数据的患者特定数字孪生技术利用随机集成方法来模拟克隆演化和微环境相互作用，尽管这些能力的前瞻性临床验证仍处于早期阶段。整合基因组学借助SCODE和SimiC等算法，利用贝叶斯变分自编码器推断因果基因调控网络（GRNs），将动态的细胞内逻辑嵌入到组织尺度的模拟中。新兴应用包括用于优化检查点阻断和联合治疗的计算机模拟肿瘤学试验。大型语言模型正在被探索以增强规则归纳能力，而符合FAIR标准的数字细胞存储库旨在确保可重复性和重用性。通过Sobol敏感性分析和Kennedy-O’Hagan校准进行验证、确认和不确定性量化（VVUQ）被认为是解决不可识别性问题和支持监管可信度的关键组成部分。联邦学习被讨论为在多机构环境中缓解隐私和偏见问题的方法。总体而言，这些融合的方法为虚拟临床试验和适应性治疗诊断学勾勒出了一条可行的路径，但这取决于未来的验证、数据基础设施以及临床部署所需的治理框架。

图形摘要

此图像的替代文本可能是由AI生成的。

患者多组学数据通过假设语法、数字孪生技术和整合多尺度建模处理，形成一个由AI驱动的工作流程，该流程模拟肿瘤-免疫动态，预测治疗结果，并在FAIR原则下迭代指导精准肿瘤学决策。

预测性多尺度细胞建模正在成为精准医学的一个重要方向，它结合了假设语法、数字孪生技术和整合基因组学，用于研究肿瘤-免疫动态、治疗耐药性和细胞可塑性。这一观点综合了这些领域的最新进展，并对其转化潜力进行了批判性分析，同时指出了当前存在的局限性。假设语法将机制理论转化为可执行的基于代理的模型（ABMs）和混合ODE-PDE系统，从而实现了快速的计算机模拟假设测试，同时降低了领域科学家的开发门槛。基于多组学数据的患者特定数字孪生技术利用随机集成方法来模拟克隆演化和微环境相互作用，尽管这些能力的前瞻性临床验证仍处于早期阶段。整合基因组学借助SCODE和SimiC等算法，利用贝叶斯变分自编码器推断因果基因调控网络（GRNs），将动态的细胞内逻辑嵌入到组织尺度的模拟中。新兴应用包括用于优化检查点阻断和联合治疗的计算机模拟肿瘤学试验。大型语言模型正在被探索以增强规则归纳能力，而符合FAIR标准的数字细胞存储库旨在确保可重复性和重用性。通过Sobol敏感性分析和Kennedy-O’Hagan校准进行验证、确认和不确定性量化（VVUQ）被认为是解决不可识别性问题和支持监管可信度的关键组成部分。联邦学习被讨论为在多机构环境中缓解隐私和偏见问题的方法。总体而言，这些融合的方法为虚拟临床试验和适应性治疗诊断学勾勒出了一条可行的路径，但这取决于未来的验证、数据基础设施以及临床部署所需的治理框架。

图形摘要

此图像的替代文本可能是由AI生成的。

患者多组学数据通过假设语法、数字孪生技术和整合多尺度建模处理，形成一个由AI驱动的工作流程，该流程模拟肿瘤-免疫动态，预测治疗结果，并在FAIR原则下迭代指导精准肿瘤学决策。