文章摘要
叶妱阳,李玉凤,彭聪,等.基于人工智能与组学技术探索糖尿病合并结核病生物标志物的研究进展[J].中国临床保健杂志,2025,28(2):279-283.
基于人工智能与组学技术探索糖尿病合并结核病生物标志物的研究进展
Advances in the study of biomarkers for diabetes mellitus with tuberculosis based on artificial intelligence and omics technologies
投稿时间：2025-04-14  
DOI：10.3969/J.issn.1672-6790.2025.02.026
中文关键词: 糖尿病  结核病  生物学标记  计算生物学  人工智能  综述
英文关键词: Diabetes mellitus  Tuberculosis  Biomarkers  Computational biology  Artificial intelligence  Review 〖FL
基金项目:保健课题面上项目(24BJZ34)；河北省在读研究生创新能力培养资助项目(CXZZSS2024125)
作者单位E-mail
叶妱阳 中国人民解放军总医院第八医学中心, 结核病医学部研究所,老年医学科,北京 100091
河北北方学院研究生院,张家口 075000 		gwp891015@whu.edu.cn 
李玉凤 河北北方学院研究生院,张家口 075000 gwp891015@whu.edu.cn 
彭聪 河北北方学院研究生院,张家口 075000 gwp891015@whu.edu.cn 
王亮 中国人民解放军总医院第八医学中心, 结核病医学部研究所,老年医学科,北京 100091 gwp891015@whu.edu.cn 
龚文平 中国人民解放军总医院第八医学中心, 结核病医学部研究所,老年医学科,北京 100091 gwp891015@whu.edu.cn 
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中文摘要:
      糖尿病是一种慢性代谢性疾病。结核病是一种由结核分枝杆菌感染引起的传染病。近年来,糖尿病合并结核病(DM-TB)患病率和死亡率上升,给人类健康造成了威胁。但是,目前缺乏针对DM-TB早期风险预警的生物标志物。随着高通量测序技术的普及,生物标志物研究已从单一组学发展到多组学整合,涵盖转录组学、基因组学、代谢组学和蛋白质组学等领域。多组学整合从多个维度揭示了DM-TB的发病机制,并鉴定出具有诊断和预测功能的生物标志物,旨在降低DM-TB的患病率。此外,人工智能技术的应用有效解决了多组学数据的复杂性,实现了精准医疗。该文综述了不同组学技术在探索DM-TB生物标志物方面的研究进展,特别强调了人工智能在多组学整合中的重要作用。
英文摘要:
      Diabetes mellitus is a chronic metabolic disease and tuberculosis is an infectious disease caused by Mycobacterium tuberculosis infection.In recent years,the prevalence and mortality of diabetes mellitus combined with tuberculosis (DM-TB) have increased,posing a threat to human health.However,there is a lack of biomarkers for early risk warning of DM-TB.The widespread adoption of high-throughput sequencing technologies has led biomarker research to evolve from single-omics to multi-omics integration,encompassing fields such as transcriptomics,genomics,metabolomics,and proteomics.This multi-omics approach reveals the pathogenesis of DM-TB from various dimensions and identifies biomarkers with diagnostic and predictive capabilities,aiming to reduce the incidence of DM-TB.Additionally,the application of artificial intelligence effectively addresses the complexity of multi-omics data,facilitating precision medicine.This article reviews the progress made in using different omics technologies to explore biomarkers for DM-TB,with a particular emphasis on the crucial role of artificial intelligence in multi-omics integration.
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