AACR: Modelo que analisa metilação de CpG prevê origem do câncer
via HealthDayQUARTA-FEIRA, 22 de abril de 2026 – Uma assinatura de metilação baseada em CpG combinada com regressão de crista permite uma classificação multicâncer altamente precisa em pacientes com cânceres de origem desconhecida, de acordo com um estudo apresentado na reunião anual da Associação Americana para Pesquisa do Câncer, realizada de 17 a 22 de abril em San Diego. colegas desenvolveram e validaram um modelo de previsão para classificação do tipo de câncer com base em um conjunto focado de locais CpG usando dados de metilação de 7.476 pacientes em 21 tipos de câncer. Os dados foram divididos em coortes de treinamento e teste. As regiões CpG foram identificadas aplicando uma abordagem híbrida de seleção de recursos combinando valores de Shapley e aumento de gradiente; o desempenho do modelo foi avaliado na coorte de teste. A validação independente foi realizada usando dados de 31 casos representando 17 tipos de câncer.
Os pesquisadores selecionaram 1.000 regiões CpG. Entre os modelos testados, o melhor desempenho foi alcançado com a regressão de crista, com precisão de classificação (CA) de 95,4 por cento, uma área sob a curva característica de operação do receptor (AUC) de 0,998, pontuação F1 de 0,953 e coeficiente de correlação de Matthews (MCC) de 0,951 em média entre as classes na coorte de treinamento. Na coorte de teste, o desempenho foi de 94,7% de CA, 0,998 AUC, 0,945 F1 e 0,943 MCC, e o desempenho na validação independente foi de 87,1% de CA, 0,9993 AUC, 0,847 F1 e 0,867 MCC. Vinte aglomerados distintos de Louvain foram identificados em uma análise não supervisionada, destacando a heterogeneidade entre os tipos de câncer.
"Nossas descobertas sugerem que abordagens baseadas em DNA podem ajudar a identificar onde um câncer pode ter começado, mesmo quando o tumor original não é visível", disse De Velasco em um comunicado.
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Fonte: HealthDay
Postou : 2026-04-23 02:08
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