The role of artificial intelligence integrating multi-omics in breast cancer
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Date
2025
Journal Title
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Volume Title
Publisher
Spanish Society of Senology and Breast Pathology
Abstract
In an era of precision oncology, genomic testing plays a crucial role in the management of breast cancer. A variety of complex techniques for germline, somatic, and gene expression testing are routinely used as part of our clinical practice. However, challenges remain in both interpreting genomic data and in the ever-expanding breadth of available tumor information. Artificial intelligence (AI), specifically machine learning and deep learning models, can create and facilitate the interpretation of complex genetic data, predict patient outcomes, and personalize treatment plans. Herein, we present a review of the current role of AI integrating multi-omics in BC.
En la era de la medicina de precisión, las pruebas genómicas desempeñan un papel crucial en el tratamiento del cáncer de mama (CM). En la práctica clínica se utilizan de manera habitual una variedad de técnicas complejas tanto para línea germinal como somática y de expresión genética. Sin embargo, persisten desafíos en la interpretación de los datos genómicos dada su complejidad creciente. La inteligencia artificial (IA) y, específicamente, los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, tienen la capacidad de crear y facilitar la interpretación de datos genéticos complejos, predecir los resultados de los pacientes y personalizar los planes de tratamiento. Aquí, presentamos una revisión del papel actual de la IA en la integración de multiómicas en CM.
En la era de la medicina de precisión, las pruebas genómicas desempeñan un papel crucial en el tratamiento del cáncer de mama (CM). En la práctica clínica se utilizan de manera habitual una variedad de técnicas complejas tanto para línea germinal como somática y de expresión genética. Sin embargo, persisten desafíos en la interpretación de los datos genómicos dada su complejidad creciente. La inteligencia artificial (IA) y, específicamente, los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, tienen la capacidad de crear y facilitar la interpretación de datos genéticos complejos, predecir los resultados de los pacientes y personalizar los planes de tratamiento. Aquí, presentamos una revisión del papel actual de la IA en la integración de multiómicas en CM.
Description
Keywords
Artificial intelligence, Breast cancer, Gene expression, Machine learning, Multi-omics