Multi-omics tilnærming til risikostratifisering for pasienter med de Novo akutt myeloid leukemi

Etterforskerne vil bruke maskinlæring for å identifisere funksjoner på benmargsutstryk og velge funksjoner som er relatert til genmutasjoner, genuttrykk eller prognose. Etterforskerne vil deretter bruke genomomfattende transkriptomisk profilering for å undersøke genuttrykk som er assosiert med pasientenes utfall. Etterforskerne vil designe et neste generasjons sekvenseringspanel med unik molekylær indeks og vurdere dets gjennomførbarhet og robusthet for å oppdage målbar gjenværende sykdom og optimere panelet/plattformen/bioinformatikkrørledningen. Til slutt vil etterforskerne bruke maskinlæring for å integrere benmargsstrykefunksjoner, genmutasjoner, genuttrykk og målbar restsykdom for å konstruere et omfattende risikovurderingssystem som er basert på multi-omics-data. Etterforskerne mener at en slik plattform vil hjelpe leger til å utforme de mest hensiktsmessige behandlingsstrategiene for individuelle pasienter, ikke bare fremme konseptet med presisjonsmedisin, men også forbedre pasientenes prognoser.