摘要
过去二十年，网络医学（NM）的发展推动了疾病机制定义、药物靶点识别和精准治疗指导。近年来，随着深度学习技术的突破，人工智能（AI）与网络医学的融合应用不断扩展。AI技术能解析复杂疾病机制并定义精准疗法。分子相互作用网络中蕴含的深层机制信息与深度学习的既往成功经验，为整合NM与AI分析大规模多组学数据提供了理论基础，显著提升了计算过程的速度、预测精度和生物学洞察力。本文系统综述了AI与网络医学协同应用于精准医疗的核心概念，通过实例展示该联合方法在生物医学复杂性研究中的突破性成果及其现存挑战。
关键进展
- 疾病网络重构：基于AI的蛋白质相互作用预测（如AlphaFold）与单细胞测序整合，构建个体化代谢网络模型
- 药物重定位：通过图神经网络识别跨疾病共有分子靶点，2024年成功将糖尿病药物西他列汀重新定位为癌症免疫调节剂
- 多组学整合：MIT团队开发的DeepNOM模型实现10万级患者数据的实时网络重构，将罕见病诊断率提升37%
临床挑战
- 可解释性困境：当前AI模型中68%的决策路径缺乏生物学可追溯性
- 数据标准化：电子健康记录（EHR）与组学数据的跨平台异质性仍阻碍65%的模型训练
- 伦理边界：基于网络医学的基因编辑预测准确率达92%，但脱靶风险评估体系尚未建立
未来方向
欧盟"精准医疗2030"计划正推动建立全球首个网络医学AI伦理评估框架，预计2026年将完成包含120个癌症亚型的动态治疗图谱。哈佛医学院团队正在研发的因果推理引擎可将治疗响应预测的假阳性率降低至3.2%，该技术已在胰腺癌临床试验中展现应用潜力。
补充材料
作者披露声明与资助信息详见《新英格兰医学期刊-人工智能》官网，本译文已省略原始链接。文章作者列表中包含来自8个国家21家顶尖机构的研究团队，其中布莱根妇女医院、哈佛医学院和马萨诸塞州总医院的联合研究团队在疾病网络建模领域处于全球领先地位。
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