Integrating Multi-omics Technologies with Traditional Chinese Medicine to Enhance Cancer Research and Treatment

组学 个性化医疗 精密医学 表观遗传学 蛋白质组学 基因组学 计算机科学 计算生物学 数据科学 医学 生物信息学 生物 基因组 病理 基因 基因表达 生物化学 DNA甲基化
作者
Xiaohui Wen,Yaran Wang,Chao Su,Yanyi You,Ziqing Jiang,Daoqi Zhu,Qin Fan
出处
期刊:QJM: An International Journal of Medicine [Oxford University Press]
标识
DOI:10.1093/qjmed/hcaf103
摘要

Abstract Cancer remains a formidable global health challenge owing to its complexity, including tumor heterogeneity and intricate regulatory networks. Traditional Chinese medicine (TCM) offers unique multi-targeted therapeutic approaches with demonstrated benefits such as improved prognosis, reduced side effects, and long-term tumor stabilization. This review explores the convergence of multi-omics technologies—genomics, transcriptomics, proteomics, metabolomics, and epigenomics—with TCM to elucidate the molecular mechanisms underlying its anti-cancer effects. By integrating omics data, researchers can uncover regulatory networks, identify therapeutic targets, and validate the efficacy of TCM. Advances in single-cell omics, spatial omics, and machine learning are creating new opportunities for personalized TCM-based therapies. However, translating these findings into clinical applications remains challenging. This review highlights the potential of omics-integrated TCM in addressing cancer complexity and proposes actionable strategies for overcoming research and application barriers, thereby facilitating the development of innovative and effective treatment options.

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