Research|全新因果网络熵的临界点预警模型(SCNE)可探测复杂疾病恶化临界状态—华南理工大学团队合作新进展

华南理工大学刘锐教授团队与生物学院凌飞教授团队及佛山科学技术学院钟佳元博士团队合作，开发了一种新的基于特定样本因果网络熵的临界点预警模型(SCNE)。该模型能够为每个个体推断出一个特定的因果网络，并量化分子间因果关系的动态变化，从而在单样本水平上探测复杂疾病的恶化临界状态。研究背景指出，复杂疾病的演变在达到临界转变时会急剧变化，而预恶化状态是疾病进展中的关键阈值。研究进展展示了SCNE方法在数值模拟、流感感染及肿瘤疾病中的有效性，并能识别结直肠癌中的预恶化状态。未来展望中提到，SCNE方法虽能降低噪音影响并增强稳健性，但仍需解决对PPI网络的依赖和多临界点探测的挑战。