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多體學(Multi-Omics)涵蓋了基因體學(Genomics)、轉錄體學(Transcriptomics)、蛋白體學(Proteomics)、代謝體學(Metabolomics)、表觀遺傳體學(Epigenomics)等多個層面。這些資料共同構成疾病發生與進展的全景圖。然而，這類數據往往具備高維度(High-Dimensionality)、異質性(Heterogeneity)與複雜非線性關聯(Nonlinear Relationships)等特性，傳統統計方法在處理這種規模與複雜度的資料時存在顯著限制。以AI技術賦能多體學分析，不僅能識別單一層次數據中的特徵，還能跨不同體學層面建立關聯，從而為疾病分類、預後(Prognosis)預測與藥物反應分析提供更準確的依據。預期未來5~10年內，AI賦能多體學將廣泛應用於癌症早期檢測、免疫治療反應預測、藥物研發加速與慢性病風險評估，驅動精準醫療新格局。

【內容大綱】

• 一、AI賦能多體學應對數據分析挑戰與引領新時代
  • (一)多體學的定義與分類
  • (二)AI賦能多體學應對數據分析的挑戰
  • (三)多體學時代的來臨
• 二、AI導入多體學的技術、規劃與價值
  • (一)多體學應用AI技術
  • (二)AI導入多體學規劃路徑(Multi-Omics + AI落地路徑)
  • (三)AI賦能多體學價值
• 三、AI賦能開啟多體學產業新榮景
  • (一)AI賦能下多體學產業蓬勃發展
  • (二)AI賦能多體學建構完整產業價值鏈
  • (三)AI賦能多體學邁向產業新榮景
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【圖表大綱】

• 表1、多體學檢測技術與數據特性和臨床應用分析
• 圖1、2024-2034年全球多體學市場之發展趨勢
• 圖2、每個人類基因體的DNA定序成本(左)；每10億個鹼基對的DNA合成成本(右)
• 表2、UK Biobank與台灣生物銀行(TWB)的比較表
• 表3、xTrimo V3七大模組功能與應用介紹
• 圖3、AI賦能多體學產業正快速形成完整的價值鏈
• 表4、AI賦能多體學的應用場景