炎症和免疫研究领域，对于健康和疾病至关重要，正在经历一个转型阶段，其特征是借助多组学、计算生物学和人工智能（AI）的进步来整合精准医疗。由AI驱动的分析可以整合基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等层次的数据，从而识别个体的免疫-炎症特征。这种整合对于理解免疫通路如何与各种炎症状态相互作用至关重要，可能彻底改变早期疾病检测、治疗策略的定制以及疾病结果的精确预测。
本研究专题旨在探讨如何利用AI赋能的方法和多组学技术共同推进针对炎症和免疫交叉领域的精准医疗。目标是阐明潜在的分子机制，发现新的生物标志物，并设计考虑每位患者独特分子和免疫特征的靶向疗法，从而增强医疗保健的个性化。
为了进一步了解AI增强的精准医疗，我们欢迎涉及但不限于以下主题的文章：
- 增强多组学分析的人工智能，包括用于多样化组学数据的整合技术和全面免疫谱型的计算框架。
- 单细胞组学研究炎症和免疫网络，以理解细胞异质性并绘制免疫细胞状态和转换图谱。
- 免疫微环境的空间分辨转录组学，进行局部免疫反应和组织特异性相互作用的详细分析。
- 机器学习和深度学习方法，开发疾病易感性和治疗结果的预测模型。
- 转录因子和信号网络，专注于免疫和炎症反应的调控电路。
- 精准治疗和个人化药物反应，基于个体组学特征优化治疗方案。
- 治疗靶点识别的预测建模，利用大规模数据整合。
- 协同方法和协作网络，通过结合实验和计算研究实现整体理解。
不关注免疫机制的研究或仅限于生物信息学或公共基因组或转录组数据库的计算分析且缺乏强有力的验证（例如，在独立患者群体中或通过PCR验证）的研究被认为是超出本节范围的。
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