本研究提出的方法結合了持續同調和傳統網絡科學度量，能夠更精確地識別新的潛在驅動基因。首先，可以將持續同調分析的結果與基因表達數據、突變頻率和臨床數據進行整合，利用機器學習算法（如隨機森林或支持向量機）來識別與癌症相關的基因特徵。其次，通過結合蛋白質-蛋白質相互作用網絡（PPIN）和通路網絡的數據，進一步分析基因在不同生物過程中的角色，從而提高對潛在驅動基因的識別精度。此外，利用基因組學和轉錄組學的數據，結合生物信息學工具（如GSEA或KEGG分析），可以幫助確認這些潛在驅動基因在特定癌症類型中的功能和作用機制。這種多層次的整合方法將有助於發現新的驅動基因，並為個性化治療提供潛在的靶點。