过敏性疾病的特点是由遗传、环境和免疫因素之间复杂的相互作用驱动的异质性。仅基于临床表型的传统分类通常无法捕捉潜在的分子多样性,从而限制了治疗的精准性和患者的结果。整合组学——包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学和微生物组学——已成为重新定义疾病机制和推进精准医学的强大方法。通过将高维分子数据与临床表型相结合,组学方法能够识别疾病内型、发现生物标志物并进行患者分层。这篇综述强调了临床组学整合的最新进展,重点关注特应性皮炎(AD),作为一种典型的过敏性疾病。通过我们的研究,我们展示了如何结合组织级转录组特征和无偏的计算分析,揭示AD中免疫学异质性和治疗反应模式。在哮喘和食物过敏的其他实例中,展示了整合多组学是如何揭示基因-环境相互作用,并阐明疾病严重性和健康差异背后的机制。我们还讨论了数据协调、隐私和互操作性方面的实际和伦理挑战,并强调计算方法和基础设施开发在实现临床意义解读中的关键作用。重要的是,成功将多组学数据转化为临床实践需要临床医生、数据科学家和基础研究人员之间的迭代跨学科合作。通过桥接分子复杂性和临床异质性,整合组学正在重塑过敏研究的格局。随着技术的发展,这一框架对开发预测模型和个性化治疗策略至关重要,最终使我们更接近个体化的数据驱动护理在过敏性疾病中的应用。
福岛-野村等人(Mon,)研究了这个问题。