Análise de Enriquecimento de Vias Assistida por Aprendizado de Máquina

A análise de enriquecimento de vias assistida por aprendizado de máquina (ML) integra métodos clássicos de enriquecimento de vias estatísticos — como análise de super-representação (ORA) ou análise de enriquecimento de conjuntos de genes (GSEA) — com algoritmos de ML para melhorar a sensibilidade, lidar com dados ômicos de alta dimensionalidade e descobrir padrões biológicos não lineares. A abordagem vai além do ranqueamento de vias apenas por valor-p, utilizando modelos de ML para ponderar as contribuições dos genes, distinguir sinal de ruído em múltiplas amostras e priorizar vias biologicamente significativas em conjuntos de dados complexos.