From Classical Machine Learning to Emerging Foundation Models: Review on Multimodal Data Integration for Cancer Research

📄 arXiv: 2507.09028v2 📥 PDF

作者: Amgad Muneer, Muhammad Waqas, Maliazurina B Saad, Eman Showkatian, Rukhmini Bandyopadhyay, Hui Xu, Wentao Li, Joe Y Chang, Zhongxing Liao, Cara Haymaker, Luisa Solis Soto, Carol C Wu, Natalie I Vokes, Xiuning Le, Lauren A Byers, Don L Gibbons, John V Heymach, Jianjun Zhang, Jia Wu

分类: q-bio.QM, cs.AI

发布日期: 2025-07-11 (更新: 2025-12-18)

备注: 10 figures, 5 tables

💡 一句话要点

综述多模态数据融合在癌症研究中的应用：从传统机器学习到新兴的Foundation Models

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 癌症研究 Foundation Models 机器学习 深度学习 生物标志物 肿瘤学

📋 核心要点

  1. 癌症研究面临整合基因组学、影像学等多种数据模态的挑战，现有方法难以有效提取有价值的信息。
  2. 本文综述了多模态数据融合策略，重点关注Foundation Models (FMs)在癌症研究中的应用，旨在发现生物标志物并改进治疗。
  3. 该研究涵盖了从传统机器学习到FMs的转变，并识别了最先进的FMs、多模态存储库以及数据整合工具。

📝 摘要（中文）

癌症研究日益依赖于整合多种数据模态，包括基因组学、蛋白质组学、影像学和临床因素。然而，从这些庞大而异构的数据集中提取可操作的见解仍然是一个关键挑战。Foundation Models (FMs)——在大规模数据上预训练的大型深度学习模型，可作为各种下游任务的骨干——为发现生物标志物、改善诊断和个性化治疗提供了新的途径。本文全面回顾了广泛采用的多模态数据整合策略，以促进肿瘤学中数据驱动发现的计算方法。我们研究了机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 的新兴趋势，包括方法框架、验证协议和针对癌症亚型分类、生物标志物发现、治疗指导和结果预测的开源资源。本研究还全面涵盖了从传统 ML 到 FMs 的多模态整合转变。我们全面介绍了 FMs 的最新进展以及多组学与高级影像数据整合过程中面临的挑战。我们确定了最先进的 FMs、公开可用的多模态存储库以及用于数据整合的先进工具和方法。我们认为，当前最先进的整合方法为开发下一代大规模预训练模型奠定了基础，这些模型有望进一步彻底改变肿瘤学。据我们所知，这是第一个系统地描述从传统 ML 到高级 FM 在肿瘤学中多模态数据整合的过渡的综述，同时也将这些发展框架化为即将到来的癌症研究中大规模 AI 模型时代的基础。

🔬 方法详解

问题定义：癌症研究中，如何有效地整合基因组学、蛋白质组学、影像学等多种异构数据，以发现新的生物标志物、改进诊断和个性化治疗方案？现有方法在处理高维、复杂的多模态数据时，面临特征提取困难、模型泛化能力不足等问题，难以充分挖掘数据中的潜在信息。

核心思路：本文的核心思路是综述并分析近年来在癌症研究中应用的多模态数据融合方法，特别是新兴的Foundation Models (FMs)。通过对这些方法的梳理和比较，总结其优缺点，并探讨FMs在解决多模态数据整合问题上的潜力。FMs通过在大规模数据集上进行预训练，学习通用的数据表示，从而可以更好地适应各种下游任务，提高模型的泛化能力。

技术框架：本文主要采用综述的形式，对现有文献进行系统性的整理和分析。技术框架主要体现在对不同多模态数据融合方法的分类和比较上，包括传统机器学习方法、深度学习方法以及基于FMs的方法。文章还介绍了公开可用的多模态数据存储库和数据整合工具，为研究人员提供了参考。

关键创新：本文最重要的创新在于系统性地总结了从传统机器学习到FMs在癌症研究中多模态数据融合的应用，并分析了FMs在解决该问题上的优势和挑战。这是首个系统性地描述这种过渡的综述，为后续研究提供了重要的参考。

关键设计：本文主要关注方法论的综述，没有涉及具体的模型设计或参数设置。文章重点介绍了不同方法的特点和适用场景，并对FMs在多模态数据融合中的应用前景进行了展望。

📊 实验亮点

本文系统性地回顾了多模态数据融合在癌症研究中的应用，特别关注了Foundation Models (FMs)的最新进展。该综述总结了现有方法的优缺点，并指出了FMs在解决多模态数据整合问题上的潜力，为未来的研究方向提供了重要的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于癌症诊断、预后预测和个性化治疗方案设计。通过整合多模态数据，可以更全面地了解肿瘤的生物学特性，从而为临床决策提供更准确的依据。未来，基于FMs的多模态数据融合方法有望在癌症研究中发挥更大的作用，推动精准医疗的发展。

📄 摘要（原文）

Cancer research is increasingly driven by the integration of diverse data modalities, spanning from genomics and proteomics to imaging and clinical factors. However, extracting actionable insights from these vast and heterogeneous datasets remains a key challenge. The rise of foundation models (FMs) -- large deep-learning models pretrained on extensive amounts of data serving as a backbone for a wide range of downstream tasks -- offers new avenues for discovering biomarkers, improving diagnosis, and personalizing treatment. This paper presents a comprehensive review of widely adopted integration strategies of multimodal data to assist advance the computational approaches for data-driven discoveries in oncology. We examine emerging trends in machine learning (ML) and deep learning (DL), including methodological frameworks, validation protocols, and open-source resources targeting cancer subtype classification, biomarker discovery, treatment guidance, and outcome prediction. This study also comprehensively covers the shift from traditional ML to FMs for multimodal integration. We present a holistic view of recent FMs advancements and challenges faced during the integration of multi-omics with advanced imaging data. We identify the state-of-the-art FMs, publicly available multi-modal repositories, and advanced tools and methods for data integration. We argue that current state-of-the-art integrative methods provide the essential groundwork for developing the next generation of large-scale, pre-trained models poised to further revolutionize oncology. To the best of our knowledge, this is the first review to systematically map the transition from conventional ML to advanced FM for multimodal data integration in oncology, while also framing these developments as foundational for the forthcoming era of large-scale AI models in cancer research.