DeepMSProfiler：开创性端对端深度学习方法推动代谢组学在疾病诊断中的应用

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968次浏览发布时间：2024-10-14 16:24:25

　　代谢组学作为研究生物体内小分子代谢物变化的重要工具，广泛应用于疾病的诊断和生物机制的研究。然而，传统的代谢组学分析方法繁琐，易受人为因素和技术误差影响，限制了其在临床中的广泛应用。为了解决这些问题，中山大学中山医学院李伟忠团队与中山大学肿瘤防治中心黄蓬、胡寓旻团队合作，开发了一种全新的深度学习方法，名为DeepMSProfiler，该方法能够端对端地进行非靶向代谢组学数据分析，并在Nature Communications发表了相关研究成果。这一突破性方法为基于代谢组学的疾病诊断和生物机制发现提供了强有力的支持。

　　深度学习赋能代谢组学分析

　　DeepMSProfiler的独特之处在于其能够直接处理来自液相色谱-质谱联用(LC-MS)的原始数据，并将其转化为具体的疾病诊断结果以及疾病相关的代谢物-蛋白质网络。这种端对端的分析模式避免了传统代谢组学分析中的复杂步骤，如峰提取和代谢物识别，从而减少了分析过程中可能产生的误差累积。此外，DeepMSProfiler通过深度学习模型，能够有效处理未知代谢信号，尤其是在现有数据库无法鉴定的代谢物上表现出色，这极大地扩展了其应用范围。

　　减少批次效应，提升诊断精度

　　另一个重要优势是DeepMSProfiler能够克服来自不同医院或实验中心之间的批次效应问题。在代谢组学研究中，批次效应常常导致不同来源的样本难以直接进行比较。DeepMSProfiler通过集成学习模型的优化，成功消除了这些差异，使得多中心的数据分析更加一致可靠。这一特性极大地增强了其在大规模临床研究中的应用潜力。

　　实验成果：高准确率与广泛的泛化能力

　　在实际的应用测试中，研究团队利用来自多家医院的859份肺腺癌患者、良性肺结节患者和健康人群的血清样本进行了模型的训练和测试。DeepMSProfiler在独立测试集中展现了卓越的表现，成功甄别了不同组别的代谢特征，AUC值高达0.99，尤其是在早期肺腺癌诊断中取得了96.1%的准确率。与传统方法相比，这一性能指标具有显著优势，体现了DeepMSProfiler在疾病早期诊断中的实际应用价值。

　　此外，该研究团队进一步扩展了DeepMSProfiler的应用范围，利用928种不同类型的细胞系数据进行泛癌代谢组学分析。结果显示，DeepMSProfiler不仅能够识别特定疾病相关的代谢物，还揭示了23种癌症类型中共同存在的代谢物和蛋白质。这一发现表明，该方法具备强大的泛化能力，能够跨越多种癌症类型进行疾病相关代谢物的识别，并为多种疾病的诊断提供了理论依据。

　　开创性应用：引领代谢组学分析新方向

　　DeepMSProfiler的出现为代谢组学领域带来了重大突破。传统代谢组学分析方法依赖于复杂的峰提取、代谢物鉴定和信号处理步骤，且容易受到人为操作和仪器精度的限制。而DeepMSProfiler通过端对端的深度学习模型，不仅简化了这一分析流程，还提升了结果的准确性与可靠性。尤其是在处理未知代谢信号时，DeepMSProfiler可以超越数据库的限制，发掘更多潜在的疾病相关代谢物，为未来的疾病诊断和机制研究提供了更多可能性。

　　临床和研究的广泛应用潜力

　　得益于其高效的分析流程与卓越的性能，DeepMSProfiler有望在多种疾病的诊断中得到广泛应用，特别是在癌症等复杂疾病的早期筛查和精准诊疗中表现出巨大潜力。该方法不仅能够帮助临床医生快速识别疾病相关代谢物，还能够为个性化治疗方案的制定提供关键支持。此外，DeepMSProfiler的跨平台、跨实验中心的适用性也使得它在大型多中心临床试验中的应用前景十分广阔。

　　结语

　　DeepMSProfiler为代谢组学领域首个可解释性的端对端深度学习方法，显著超越了传统的分析手段。这一方法不仅简化了复杂的数据处理流程，还提高了代谢组学分析的准确性和可靠性。通过与多中心数据的融合和扩展应用，DeepMSProfiler展现了其在多种疾病诊断和机制研究中的广泛潜力。未来，随着该方法的进一步优化和推广，基于代谢组学的精准医疗或将迎来新的发展契机。

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