AACR: Model Menganalisis Metilasi CpG Memprediksi Asal Usul Kanker

Ikuti Drugslib di

Oleh Elana Gotkine HealthDay Reporter

Ditinjau secara medis oleh Carmen Pope, Editor Medis Senior, B. Pharm. Terakhir diperbarui pada 22 April 2026.

melalui HealthDay

Rabu, 22 April 2026 -- Tanda metilasi berbasis CpG dikombinasikan dengan regresi ridge memungkinkan klasifikasi multikanker yang sangat akurat pada pasien dengan kanker primer yang tidak diketahui, menurut penelitian yang dipresentasikan pada pertemuan tahunan American Association for Cancer Research, yang diadakan dari tanggal 17 hingga 22 April di San Diego.

Marco A. De Velasco, Ph.D., dari Fakultas Kedokteran Universitas Kindai di Kota Sakai, Jepang, dan rekannya mengembangkan dan memvalidasi model prediksi untuk klasifikasi jenis kanker berdasarkan kumpulan situs CpG terfokus menggunakan data metilasi dari 7.476 pasien di 21 jenis kanker. Data dibagi menjadi kelompok pelatihan dan tes. Wilayah CpG diidentifikasi dengan menerapkan pendekatan pemilihan fitur hibrid yang menggabungkan nilai Shapley dan peningkatan gradien; kinerja model dinilai pada kelompok tes. Validasi independen dilakukan menggunakan data dari 31 kasus yang mewakili 17 jenis kanker.

Para peneliti memilih 1.000 wilayah CpG. Di antara model yang diuji, performa terbaik dicapai dengan regresi ridge, dengan akurasi klasifikasi (CA) sebesar 95,4 persen, area di bawah kurva karakteristik operasi penerima (AUC) sebesar 0,998, skor F1 sebesar 0,953, dan koefisien korelasi Matthews (MCC) sebesar 0,951 yang dirata-ratakan di seluruh kelas dalam kelompok pelatihan. Pada kelompok uji, kinerjanya adalah 94,7 persen CA, 0,998 AUC, 0,945 F1, dan 0,943 MCC, dan kinerja dalam validasi independen adalah 87,1 persen CA, 0,9993 AUC, 0,847 F1, dan 0,867 MCC. Dua puluh kelompok Louvain yang berbeda diidentifikasi dalam analisis tanpa pengawasan, menyoroti heterogenitas di seluruh jenis kanker.

"Temuan kami menunjukkan bahwa pendekatan berbasis DNA dapat membantu mengidentifikasi di mana kanker mungkin bermula, bahkan ketika tumor aslinya tidak terlihat," kata De Velasco dalam sebuah pernyataan.

Siaran Pers

Informasi Lebih Lanjut

Penafian: Data statistik dalam artikel medis memberikan tren umum dan tidak berkaitan dengan individu. Faktor individu bisa sangat bervariasi. Selalu mencari saran medis yang dipersonalisasi untuk keputusan perawatan kesehatan individu.

Sumber: HealthDay

Diposting : 2026-04-23 02:08

Baca selengkapnya

Penafian

Segala upaya telah dilakukan untuk memastikan bahwa informasi yang diberikan oleh Drugslib.com akurat, terkini -tanggal, dan lengkap, namun tidak ada jaminan mengenai hal tersebut. Informasi obat yang terkandung di sini mungkin sensitif terhadap waktu. Informasi Drugslib.com telah dikumpulkan untuk digunakan oleh praktisi kesehatan dan konsumen di Amerika Serikat dan oleh karena itu Drugslib.com tidak menjamin bahwa penggunaan di luar Amerika Serikat adalah tepat, kecuali dinyatakan sebaliknya. Informasi obat Drugslib.com tidak mendukung obat, mendiagnosis pasien, atau merekomendasikan terapi. Informasi obat Drugslib.com adalah sumber informasi yang dirancang untuk membantu praktisi layanan kesehatan berlisensi dalam merawat pasien mereka dan/atau untuk melayani konsumen yang memandang layanan ini sebagai pelengkap, dan bukan pengganti, keahlian, keterampilan, pengetahuan, dan penilaian layanan kesehatan. praktisi.

Tidak adanya peringatan untuk suatu obat atau kombinasi obat sama sekali tidak boleh ditafsirkan sebagai indikasi bahwa obat atau kombinasi obat tersebut aman, efektif, atau sesuai untuk pasien tertentu. Drugslib.com tidak bertanggung jawab atas segala aspek layanan kesehatan yang diberikan dengan bantuan informasi yang disediakan Drugslib.com. Informasi yang terkandung di sini tidak dimaksudkan untuk mencakup semua kemungkinan penggunaan, petunjuk, tindakan pencegahan, peringatan, interaksi obat, reaksi alergi, atau efek samping. Jika Anda memiliki pertanyaan tentang obat yang Anda konsumsi, tanyakan kepada dokter, perawat, atau apoteker Anda.

Kata kunci populer