• Исследователи из пяти стран разработали модели-классификаторы для классификации образцов злокачественных новообразований по подтипам.
• Модели облегчают молекулярное типирование опухолей пациентов в клинических условиях.
• Подтипы рака помогают оценить прогноз пациента и выбрать рациональные подходы к лечению.
• Исследователи использовали пять типов данных для мультиомного анализа 8791 опухоли из TCGA.
• Разработаны сбалансированные по подтипам повторные проходы перекрестной проверки для пяти алгоритмов машинного обучения.
• Создано почти 412,6 тысячи моделей-классификаторов, из которых отобраны 737 для определения подтипа опухолей не из когорты TCGA.
• Полученные модели можно использовать для создания компактных систем и комплектов для генетической диагностики рака в клинических испытаниях и медицинской практике.

26 разновидностей опухолей и работа с алгоритмами машинного обучения Kyle Ellrott et al. / Cancer Cell, 2025