, por lo que menos de un 1% de las personas darían un falso positivo. En la actualidad, aproximadamente el 10% de las mujeres diagnosticadas con cáncer de mama en realidad no tienen la enfermedad, tiene un alto porcentaje de error en comparación con este nuevo método. predecir el tejido originario del tumor en el 96% de las muestras, siendo precisa en el 93%. Los tumores desprenden fragmentos de ADN a la sangre, y esto contribuye al ADN libre de células .
. A través de un algoritmo de aprendizaje automático, se puede predecir la presencia de cáncer y el tipo.Es probable que sea la más grande del mundo"Nuestras investigaciones previas mostraron que el enfoque de metilación superó tanto el genoma completo como la secuenciación dirigida en la detección de diferentes tipos de cáncer mortal en todas las etapas clínicas y, también, en la identificación del tejido de origen.
En esta investigación se estudiaron muestras de sangre de 2.482 personas con cáncer no tratado con anterioridad y de 4.207 personas sin cáncer.Los resultados se dividieron en dos grupos: preparación y validación. De estos, los resultados de 4.316 participantes estaban disponibles para el análisis: 3.052 en el grupo de preparación y 1.264 en el de validación . 50 tipos de cáncer se incluyeron en total.
También se comprobó que la detección mejora cuando el cáncer está más avanzado. En los 12 cánceres más mortales, la tasa positiva verdadera fue del En los más de 50 tipos de cáncer que existen en total, las tasas correspondientes mejoran, fueron
¡¡Tremendo avance 👏👏👏👏👏!!
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