Q-omics (https: //qomics. io) é uma plataforma de mineração de dados ômicos impulsionada por IA, projetada para ajudar pesquisadores e oncologistas a identificar alvos específicos de tumor, biomarcadores prognósticos e mecanismos subjacentes—sem exigir experiência em bioinformática. A plataforma integra mais de 1 bilhão de pontos de dados ômicos multimodais para computar mais de 30 bilhões de associações de alta confiança, reforçadas por pontuações de consenso pan-câncer através de métodos diversos, tipos de amostras e experimentos. Essas associações são armazenadas em MetaDBs, formando um recurso fundamental para a descoberta robusta de biomarcadores e aplicações de aprendizado de máquina. No centro do Q-omics está um modelo de rede genética derivado de ontologia que detecta módulos funcionais e pontos quentes de genes com base em ontologias processadas quantitativamente (GO, HPO e conjuntos de genes do MSigDB). Isso permite a previsão de alvos clinicamente relevantes e insights mecanísticos através dos tipos de câncer. Aproveitando modelos de linguagem grandes, o Q-omics permite que os usuários realizem "mineração de dados a partir de texto", transformando consultas em linguagem natural em fluxos de trabalho automatizados, resultados analíticos e interpretação. O Q-omics está evoluindo para um Modelo de Dados Amplo (Bio-LDM) que suporta interpretação autônoma de dados e geração de novas hipóteses em conjuntos de dados ômicos submetidos pelos usuários. Formato da citação: Sukjoon Yoon. Q-omics: resumo da mineração de dados inteligentes através da modelagem de redes genéticas derivadas de ontologia. Em: Anais do Frontiers in Cancer Science 2025; 2025 Nov 5-7; Cingapura. Filadélfia (PA): AACR; Cancer Res 2026;86 (13Suppl): Resumo nr P30.
Sukjoon Yoon (qui,) estudou esta questão.