Опухоль-ассоциированные микробиомы — интегральные компоненты микроокружения опухоли, влияющие на онкогенез и прогрессирование через иммунные и метаболические пути. Данные микробиома высокоразмерны, разрежены и композиционны, что ограничивает традиционные статистические подходы. Цифровой интеллект — термин, объединяющий искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML), аналитику больших данных и интеграцию мультиомных технологий — становится мощной парадигмой исследования микробиома опухолей.

В данном обзоре авторы описывают применение цифрового интеллекта на всех этапах: интеллектуальная предобработка секвенирования, мультимодальная интеграция данных, вывод взаимодействий микроб–хозяин, построение диагностических и прогностических моделей, поиск биомаркеров ответа на иммунотерапию.

Авторы явно разделяют вычислительные ассоциации, экспериментальную механистическую валидацию и клиническую применимость. Критически оцениваются методологические ограничения:

• Переобучение (overfitting) и утечка данных (data leakage)
• Batch-эффекты при интеграции когорт
• Дефицит внешней проспективной валидации

Биомаркеры микробиома классифицируются как прогностические, предиктивные или динамические. Авторы предостерегают: высокая ретроспективная точность не равна клинической ценности.

Обсуждаются текущие проблемы:

• Стандартизация данных
• Интерпретируемость моделей
• Этические вопросы конфиденциальности

Будущие направления включают пространственную и одноклеточную микробиомику, интервенции на основе трансплантации фекальной микробиоты (FMT) и проспективно валидированный клинический перенос биомаркеров.

Цифровой интеллект открывает новые возможности для анализа микробиома опухолей, но требует строгой валидации и разграничения вычислительных находок от клинически значимых биомаркеров. Интеграция мультиомных данных, механистические эксперименты и проспективные когорты — ключ к переносу микробиомных находок в онкологическую практику.