iMetaOmics | 沈阳农大乌日娜组-AI驱动抗癌肽的挖掘

背景：癌症是全球主要健康威胁，传统治疗策略面临诸多限制，抗癌肽因其高选择性、低毒性和多靶点作用成为研究重点，但传统筛选方法效率低、成本高。研究目的：本文系统总结了68个抗癌肽模型，分析其局限性，提出一个全面的基于人工智能的抗癌肽筛选框架，旨在提高筛选效率和准确性，推动新型抗癌肽的临床应用。结论：该框架整合了数据收集、特征提取、模型构建、可解释性分析、湿实验验证以及多组学等生物技术，能够加速抗癌肽的挖掘与转化，为癌症治疗提供更多有效选择。