基于微生物组特征的感染性疾病易感性预测机器学习模型

人体微生物组由定居于身体不同部位的复杂微生物生态系统组成， 在维持健康和决定疾病易感性方面发挥着非常重要的作用。基于对微生物组的持续数据生成，利用其进行疾病风险预测的兴趣正在发展。机器学习因其能够处理复杂和高维数据的特性，成为实现这一目标的极为强大的方法。本文比较了随机森林、支持向量机与神经网络三种机器学习模型在基于微生物组特征预测感染性疾病方面的效率。文章全面回顾了近期利用这些机器学习技术分析微生物组数据的各类研究，并评估了各模型捕捉微生物组内在复杂性和变异性的能力，这些因素是实现准确疾病预测的关键。此外，本综述强调了特征选择和数据预处理在提升机器学习模型性能中的重要性。通过选择最相关的特征和适当预处理数据，可以训练出更优性能的模型，从而提高预测准确性。我们的结果展示了机器学习模型在预测感染性疾病易感性方面的巨大潜力，同时也表明确实存在进一步改进的空间。多组学数据整合应能提升预测能力——将微生物组数据与其他生物信息融合。模型可解释性对于增强临床医生对预测结果的理解和信任至关重要，这对于这些工具成功整合入真正个性化医疗具有关键意义。