Your browser doesn't support javascript.
loading
Mostrar: 20 | 50 | 100
Resultados 1 - 1 de 1
Filtrar
Mais filtros

Base de dados
Ano de publicação
Tipo de documento
País de afiliação
Intervalo de ano de publicação
1.
Nat Commun ; 12(1): 498, 2021 01 21.
Artigo em Inglês | MEDLINE | ID: mdl-33479225

RESUMO

Sarcomas are malignant soft tissue and bone tumours affecting adults, adolescents and children. They represent a morphologically heterogeneous class of tumours and some entities lack defining histopathological features. Therefore, the diagnosis of sarcomas is burdened with a high inter-observer variability and misclassification rate. Here, we demonstrate classification of soft tissue and bone tumours using a machine learning classifier algorithm based on array-generated DNA methylation data. This sarcoma classifier is trained using a dataset of 1077 methylation profiles from comprehensively pre-characterized cases comprising 62 tumour methylation classes constituting a broad range of soft tissue and bone sarcoma subtypes across the entire age spectrum. The performance is validated in a cohort of 428 sarcomatous tumours, of which 322 cases were classified by the sarcoma classifier. Our results demonstrate the potential of the DNA methylation-based sarcoma classification for research and future diagnostic applications.


Assuntos
Algoritmos , Neoplasias Ósseas/genética , Metilação de DNA , Aprendizado de Máquina , Sarcoma/genética , Neoplasias de Tecidos Moles/genética , Neoplasias Ósseas/classificação , Neoplasias Ósseas/diagnóstico , Estudos de Coortes , Variações do Número de Cópias de DNA/genética , Humanos , Internet , Reprodutibilidade dos Testes , Sarcoma/classificação , Sarcoma/diagnóstico , Sensibilidade e Especificidade , Neoplasias de Tecidos Moles/classificação , Neoplasias de Tecidos Moles/diagnóstico
SELEÇÃO DE REFERÊNCIAS
DETALHE DA PESQUISA