AACR: il modello di analisi della metilazione CpG prevede l'origine del cancro

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Di Elana Gotkine HealthDay Reporter

Revisionato dal punto di vista medico da Carmen Pope, Senior Medical Editor, B. Pharm. Ultimo aggiornamento il 22 aprile 2026.

tramite HealthDay

MERCOLEDI 22 aprile 2026 -- Una firma di metilazione basata su CpG combinata con la regressione della cresta consente una classificazione multicancro altamente accurata in pazienti con tumori di origine sconosciuta, secondo uno studio presentato al meeting annuale dell'American Association for Cancer Research, tenutosi dal 17 al 22 aprile a San Diego.

Marco A. De Velasco, Ph.D., della Facoltà di Medicina dell'Università Kindai di Sakai City, Japan e colleghi hanno sviluppato e convalidato un modello di previsione per la classificazione del tipo di cancro basato su un insieme mirato di siti CpG utilizzando i dati di metilazione di 7.476 pazienti in 21 tipi di cancro. I dati sono stati divisi in gruppi di formazione e di test. Le regioni CpG sono state identificate applicando un approccio ibrido di selezione delle caratteristiche che combina valori di Shapley e potenziamento del gradiente; la prestazione del modello è stata valutata sulla coorte di test. È stata eseguita una validazione indipendente utilizzando i dati di 31 casi che rappresentano 17 tipi di cancro.

I ricercatori hanno selezionato 1.000 regioni CpG. Tra i modelli testati, le prestazioni migliori sono state ottenute con la regressione della cresta, con un'accuratezza di classificazione (CA) del 95,4%, un'area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore (AUC) di 0,998, un punteggio F1 di 0,953 e un coefficiente di correlazione di Matthews (MCC) di 0,951 in media tra le classi della coorte di formazione. Nella coorte di test, la prestazione è stata del 94,7% CA, 0,998 AUC, 0,945 F1 e 0,943 MCC, mentre la prestazione nella validazione indipendente è stata dell'87,1% CA, 0,9993 AUC, 0,847 F1 e 0,867 MCC. Venti distinti cluster di Louvain sono stati identificati in un'analisi non supervisionata, evidenziando l'eterogeneità tra i tipi di cancro.

"I nostri risultati suggeriscono che gli approcci basati sul DNA possono aiutare a identificare dove potrebbe aver avuto inizio un cancro, anche quando il tumore originale non è visibile", ha affermato De Velasco in una dichiarazione.

Comunicato stampa

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Fonte: HealthDay

Pubblicato : 2026-04-23 02:08

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