AACR: Modell zur Analyse der CpG-Methylierung sagt die Entstehung von Krebs voraus

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Von Elana Gotkine HealthDay Reporter

Medizinisch überprüft von Carmen Pope, Senior Medical Editor, B. Pharm. Zuletzt aktualisiert am 22. April 2026.

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MITTWOCH, 22. April 2026 – Eine CpG-basierte Methylierungssignatur in Kombination mit Ridge-Regression ermöglicht eine hochpräzise Multikrebsklassifizierung bei Patienten mit Krebsarten unbekannter Primärerkrankung, so eine Studie, die auf der Jahrestagung der American Association for Cancer Research vom 17. bis 22. April in San Diego vorgestellt wurde.

Marco A. De Velasco, Ph.D., von der medizinischen Fakultät der Kindai University in Sakai City, Japan und Kollegen haben ein Vorhersagemodell für die Klassifizierung von Krebsarten entwickelt und validiert, das auf einem fokussierten Satz von CpG-Standorten basiert und dabei Methylierungsdaten von 7.476 Patienten aus 21 Krebsarten verwendet. Die Daten wurden in Trainings- und Testkohorten unterteilt. CpG-Regionen wurden durch Anwendung eines hybriden Merkmalsauswahlansatzes identifiziert, der Shapley-Werte und Gradientenverstärkung kombiniert; Die Modellleistung wurde anhand der Testkohorte bewertet. Die unabhängige Validierung wurde anhand von Daten von 31 Fällen durchgeführt, die 17 Krebsarten repräsentieren.

Die Forscher wählten 1.000 CpG-Regionen aus. Unter den getesteten Modellen wurde die beste Leistung mit der Ridge-Regression erzielt, mit einer Klassifizierungsgenauigkeit (CA) von 95,4 Prozent, einer Fläche unter der Receiver Operating Characteristic Curve (AUC) von 0,998, einem F1-Score von 0,953 und einem Matthews-Korrelationskoeffizienten (MCC) von 0,951, gemittelt über die Klassen in der Trainingskohorte. In der Testkohorte betrug die Leistung 94,7 Prozent CA, 0,998 AUC, 0,945 F1 und 0,943 MCC, und die Leistung in der unabhängigen Validierung betrug 87,1 Prozent CA, 0,9993 AUC, 0,847 F1 und 0,867 MCC. In einer unbeaufsichtigten Analyse wurden 20 verschiedene Louvain-Cluster identifiziert, was die Heterogenität zwischen den Krebsarten verdeutlicht.

„Unsere Ergebnisse legen nahe, dass DNA-basierte Ansätze dabei helfen können, zu identifizieren, wo ein Krebs entstanden sein könnte, selbst wenn der ursprüngliche Tumor nicht sichtbar ist“, sagte De Velasco in einer Erklärung.

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Quelle: HealthDay

Gesendet : 2026-04-23 02:08

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