人工智能驅動的顆粒攝取與多組學融合分析在結直腸癌分型與耐藥機制解析中的關鍵技術研究

結直腸癌（CRC）因其顯著的腫瘤異質性，在臨床上面臨治療失敗與藥物耐受性的雙重挑戰，尤其是KRAS基因突變在驅動CRC惡性進展和抗藥性方面發揮著關鍵作用。為應對這一難題，本項目提出一種跨人工智能與生命科學的多模態解析框架，致力於從多模態數據中精准識別KRAS突變狀態相關的CRC亞群（敏感型與耐藥型）。具體而言，項目將整合顆粒攝取實驗中的機械性能數據、代謝組學和轉錄組學信息，通過混合專家系統（Mixture-of-Experts, MoE）機制對不同模態數據進行分任務建模，實現對特定生物通路、分子機制和微環境特征的差異性建模與解釋。同時，採用深度生成模型（如變分自編碼器或擴散生成模型）構建統一的潛在表示空間，以模擬CRC內部復雜的非線性關聯結構與異質性特征，增強模型的泛化能力與可解釋性。該交叉研究框架不僅有助於從系統層面揭示結直腸癌異質性的分子機制，還可實現對腫瘤惡性進展和藥物耐受性的高精度預測。研究成果將為個體化精准醫療策略提供理論基礎和算法支持，推動人工智能相關技術在腫瘤異質性研究和臨床轉化中的深度融合與應用。