Analisi Metabolomica Assistita da Machine Learning

L'analisi metabolomica assistita da machine learning è una pipeline bioinformatica integrativa che abbina il profilo di metaboliti non mirato o mirato — tramite spettrometria di massa o NMR — con algoritmi di ML supervisionati e non supervisionati per scoprire biomarcatori, classificare fenotipi e modellare stati metabolici. Gestendo l'estrema dimensionalità e collinearità intrinseche nei set di dati metabolomici (centinaia o migliaia di feature, decine o centinaia di campioni), metodi di ML come random forest, support vector machine e reti neurali estraggono pattern biologicamente interpretabili che la statistica classica univariata solitamente non coglie.