DOI: https://doi.org/10.3389/fbinf.2026.1767362
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42004563
تاريخ النشر: 2026-04-02
المؤلف: Gabriel Dewa وآخرون
الموضوع الرئيسي: علم النسخ الجيني أحادي الخلية والمكاني
نظرة عامة
تقدم هذه القسم نظرة عامة على المشهد المتطور لاكتشاف العلامات الحيوية باستخدام تسلسل RNA أحادي الخلية (scRNA-seq)، مع تسليط الضوء على قدرته على التقاط التباين الخلوي بدقة غير مسبوقة. تقليديًا، اعتمد تحديد العلامات الحيوية المحتملة على الأساليب الإحصائية التقليدية، وخاصة تحليل التعبير الجيني التفاضلي. ومع ذلك، فقد اكتسب دمج الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي زخمًا في السنوات الأخيرة، مما يعزز عملية الاكتشاف.
تؤكد المراجعة على التنوع المنهجي لأساليب التعلم الآلي في اكتشاف العلامات الحيوية باستخدام scRNA-seq، والتي تختلف بناءً على عوامل مثل مستوى الاكتشاف، واختيار خوارزميات التعلم الموجه، وطرق اختيار الميزات، ومقاييس التصنيف، والتحليلات البيولوجية اللاحقة. من خلال تقديم نظرة شاملة على هذه الأساليب في التعلم الآلي، تهدف المراجعة إلى تزويد الباحثين بفهم مفصل للمنهجيات الحالية المتاحة لتحديد العلامات الحيوية في سياق النسخ الجيني أحادي الخلية.
مقدمة
تعرف مقدمة الورقة العلامات الحيوية على أنها خصائص قابلة للقياس تشير إلى العمليات البيولوجية، أو حالات المرض، أو الاستجابات للتدخلات، مع التأكيد على دورها الحاسم في الطب الدقيق لتشخيص وتخصيص العلاج. يتضمن تطوير العلامات الحيوية عملية معقدة ومتكررة تبدأ بتحديد الجزيئات البيولوجية المميزة، تليها عملية التحقق التحليلي لضمان الموثوقية والخصوصية. لقد أحدث ظهور تسلسل RNA أحادي الخلية (scRNA-seq) ثورة في اكتشاف العلامات الحيوية من خلال تمكين التوصيف النسخي التفصيلي على مستوى الخلية الفردية، وبالتالي التقاط التباين الخلوي الذي يفشل تسلسل RNA الكتلي في الكشف عنه.
تسلط الورقة الضوء على أنه بينما يوفر تسلسل RNA الكتلي بيانات متوسطة لتعبير الجينات، يسمح scRNA-seq بإطار عمل متعدد الدقة يمكنه نمذجة تنوع الخلايا بشكل أكثر وضوحًا. تدعم هذه القدرة مجموعة متنوعة من الأساليب التحليلية والمخرجات، بما في ذلك أنواع الخلايا المرتبطة بالمرض وتوقيعات الجينات. على الرغم من مزايا scRNA-seq، لا تزال هناك تحديات في تطوير العلامات الحيوية، خاصة بسبب القوة الإحصائية المنخفضة وقيود تحليل التعبير الجيني التفاضلي التقليدي (DGE)، الذي غالبًا ما يتجاهل تفاعلات الجينات. استجابةً لذلك، هناك اهتمام متزايد في استخدام خوارزميات التعلم الآلي لاكتشاف العلامات الحيوية، حيث تقدم نهجًا متعدد المتغيرات يستوعب تفاعلات الجينات ويتطلب افتراضات إحصائية أقل. تهدف الورقة إلى مراجعة المنهجيات الخاصة بالتعلم الآلي في اكتشاف العلامات الحيوية باستخدام scRNA-seq، موضحة سير العمل، والأساليب المنهجية، والاتجاهات المستقبلية للبحث في هذا المجال المتطور.
طرق
تناقش هذه القسم منهجيتين رئيسيتين لاكتشاف العلامات الحيوية في تسلسل RNA أحادي الخلية (scRNA-seq): طرق على مستوى الخلية وطرق على مستوى المريض. تركز طرق مستوى الخلية على الخلايا الفردية لتحديد الجينات التنبؤية، مستفيدة من العدد الكبير من الخلايا المتاحة لتعزيز أداء التصنيف وقوة العلامات الحيوية. يتم تصنيف هذه الطرق إلى طرق عامة على مستوى الخلية، التي تحدد العلامات الحيوية عبر أنواع الخلايا المختلفة، وطرق محددة لنوع الخلية، التي تستهدف تجمعات خلوية معينة. تشمل التطبيقات البارزة تحديد العلامات الحيوية لسرطان الكبد وسرطان الزهايمر باستخدام طرق عامة على مستوى الخلية، بينما تم استخدام طرق محددة لنوع الخلية لاكتشاف علامات المناعة المتعلقة بـ COVID-19 وتسمم الحمل.
بالمقابل، تستخدم طرق مستوى المريض المرضى الأفراد كتركيز رئيسي لاكتشاف العلامات الحيوية، وغالبًا ما تتطلب خطوات معالجة مسبقة لتحويل بيانات مستوى الخلية إلى تعبيرات على مستوى المريض، مثل إنشاء تعبير جيني زائف. تم استخدام هذا النهج للتنبؤ باستجابات المرضى للعلاجات، بما في ذلك حجب نقاط التفتيش المناعية في الميلانوما. تسلط هذه القسم الضوء على التنوع المنهجي لأساليب مستوى المريض، التي يجب أن تجمع بفعالية المعلومات على مستوى الخلية لتسهيل التنبؤات الدقيقة. بشكل عام، يعتمد الاختيار بين طرق مستوى الخلية وطرق مستوى المريض على الأهداف البحثية المحددة وطبيعة البيانات المتاحة.
مناقشة
ت outlines قسم المناقشة في ورقة البحث تكامل تسلسل RNA أحادي الخلية (scRNA-seq) وتقنيات التعلم الآلي لاكتشاف العلامات الحيوية. يتم التأكيد على التعلم الآلي، وخاصة التعلم الموجه، كنهج حاسم لتحديد العلامات الحيوية من خلال تدريب النماذج للتنبؤ بحالات المرض بناءً على ملفات التعبير الجيني. تبدأ العملية بمعالجة بيانات scRNA-seq، تليها اختيار الميزات لتحديد الجينات الأكثر معلوماتية التي تساهم في دقة التصنيف. هذا أمر أساسي حيث لا توفر جميع الجينات معلومات ذات صلة؛ وبالتالي، يهدف اختيار الميزات إلى الاحتفاظ فقط بتلك التي تعزز الأداء التنبؤي، مما يؤدي في النهاية إلى تحديد العلامات الحيوية المحتملة.
تتم مناقشة مجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك أشجار القرار، والغابات العشوائية، وخوارزميات التعزيز، والانحدار اللوجستي، وآلات الدعم الناقل، والشبكات العصبية، في سياق تطبيقها لاكتشاف العلامات الحيوية. لكل خوارزمية منهجيات مميزة لتقييم أهمية الميزات، وهو أمر حاسم لفهم القدرات التنبؤية للعلامات الحيوية المختارة. يتضمن تقييم هذه العلامات الحيوية كل من مقاييس أداء التصنيف وتقييمات الأهمية البيولوجية، مما يضمن أن العلامات الحيوية المحددة ليست فقط ذات دلالة إحصائية ولكن أيضًا ذات معنى في سياق بيولوجي. تختتم هذه القسم بتسليط الضوء على أهمية التحليلات اللاحقة، مثل تحليل الثراء وتحليل البقاء، للتحقق من الأهمية السريرية للعلامات الحيوية المحتملة، مما يعزز من فائدتها في تشخيص الأمراض وتوقعاتها.
DOI: https://doi.org/10.3389/fbinf.2026.1767362
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42004563
Publication Date: 2026-04-02
Author(s): Gabriel Dewa et al.
Primary Topic: Single-cell and spatial transcriptomics
Overview
The section provides an overview of the evolving landscape of biomarker discovery using single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), highlighting its capacity to capture cellular heterogeneity with unprecedented resolution. Traditionally, the identification of potential biomarkers has relied on conventional statistical methods, particularly differential gene expression analysis. However, the integration of artificial intelligence and machine learning techniques has gained traction in recent years, enhancing the discovery process.
The review emphasizes the methodological diversity of machine learning approaches in scRNA-seq biomarker discovery, which varies based on factors such as the level of discovery, selection of supervised learning algorithms, feature selection methods, classification metrics, and subsequent biological analyses. By offering a comprehensive overview of these machine learning methods, the review aims to equip researchers with a detailed understanding of the current methodologies available for biomarker identification in the context of single-cell transcriptomics.
Introduction
The introduction of the paper defines biomarkers as measurable characteristics indicative of biological processes, disease states, or responses to interventions, emphasizing their critical role in precision medicine for diagnosis and treatment personalization. The development of biomarkers involves a complex, iterative process starting with the identification of distinguishing biological molecules, followed by analytical validation to ensure reliability and specificity. The advent of single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) has revolutionized biomarker discovery by enabling detailed transcriptomic profiling at the individual cell level, thus capturing cellular heterogeneity that bulk RNA sequencing fails to reveal.
The paper highlights that while bulk RNA sequencing provides averaged gene expression data, scRNA-seq allows for a multi-resolution framework that can model cellular diversity more explicitly. This capability supports various analytical approaches and outputs, including disease-associated cell types and gene signatures. Despite the advantages of scRNA-seq, challenges remain in biomarker development, particularly due to low statistical power and the limitations of traditional differential gene expression (DGE) analysis, which often overlooks gene interactions. In response, there is a growing interest in employing machine learning algorithms for biomarker discovery, as they offer a multivariate approach that accommodates gene interactions and requires fewer statistical assumptions. The paper aims to review the methodologies of machine learning in scRNA-seq biomarker discovery, outlining workflows, methodological approaches, and future directions for research in this evolving field.
Methods
The section discusses two primary methodologies for biomarker discovery in single-cell RNA sequencing (scRNA-seq): cell-level and patient-level methods. Cell-level methods focus on individual cells to identify predictive genes, leveraging the high number of cells available to enhance classification performance and biomarker robustness. These methods are further categorized into general cell methods, which identify biomarkers across various cell types, and cell-type-specific methods, which target specific cell populations. Notable applications include the identification of biomarkers for hepatocellular carcinoma and Alzheimer’s disease using general cell methods, while cell-type-specific methods have been employed to discover immune markers related to COVID-19 and preeclampsia.
In contrast, patient-level methods utilize individual patients as the primary focus for biomarker discovery, often requiring preprocessing steps to convert cell-level data into patient-level expressions, such as generating pseudo-bulk gene expression. This approach has been used to predict patient responses to therapies, including immune checkpoint blockade in melanoma. The section highlights the methodological diversity of patient-level approaches, which must effectively aggregate cell-level information to facilitate accurate predictions. Overall, the choice between cell-level and patient-level methods depends on the specific research goals and the nature of the data available.
Discussion
The discussion section of the research paper outlines the integration of single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) and machine learning techniques for biomarker discovery. Machine learning, particularly supervised learning, is emphasized as a critical approach for identifying biomarkers by training models to predict disease conditions based on gene expression profiles. The process begins with preprocessing scRNA-seq data, followed by feature selection to identify the most informative genes that contribute to classification accuracy. This is essential as not all genes provide relevant information; thus, feature selection aims to retain only those that enhance predictive performance, ultimately leading to the identification of potential biomarkers.
Various machine learning algorithms, including decision trees, random forests, boosting algorithms, logistic regression, support vector machines, and neural networks, are discussed in the context of their application for biomarker discovery. Each algorithm has distinct methodologies for assessing feature importance, which is crucial for understanding the predictive capabilities of selected biomarkers. The evaluation of these biomarkers involves both classification performance metrics and biological relevance assessments, ensuring that identified biomarkers are not only statistically significant but also meaningful in a biological context. The section concludes by highlighting the importance of downstream analyses, such as enrichment and survival analysis, to validate the clinical relevance of potential biomarkers, thereby reinforcing their utility in disease diagnosis and prognosis.