MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1186/s13059-026-04284-8

Медицинская библиотека · Genome biology · 2026

Decoding the cancer microbiome: multi-omics, AI, and translational opportunities.

Sun Yuhan, Cheng Olivia J, Ma Anjun, Shabnaz Samia, Huang Xuelian, Zhao Jing, Tan Aik Choon, Ma Qin

СтатьяОбзорПеревод в очереди

Аннотация

Multi-omics technologies, coupled with AI technologies, have the potential to enable the systematic investigation of complex cancer microbiome biology by uncovering informative patterns and associations across complementary datasets. Here, we review existing and emerging cancer microbiome data, discuss the development, interpretation, and validation of AI models as key considerations for their integration and analysis, and provide practical suggestions for improving the reliability and biological relevance of AI-driven discoveries. We further highlight the opportunities and challenges of translating these discoveries into clinical practice, emphasizing strategies to bridge the gap between research-oriented models and clinical implementations.

Для цитирования: Sun Yuhan, Cheng Olivia J, Ma Anjun, Shabnaz Samia, Huang Xuelian, Zhao Jing, Tan Aik Choon, Ma Qin. Decoding the cancer microbiome: multi-omics, AI, and translational opportunities.. Genome biology. 2026. DOI: 10.1186/s13059-026-04284-8.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.