Abordagem Multiômica da Estratificação de Risco para Pacientes com Leucemia Mielóide Aguda de Novo

Os investigadores usarão o aprendizado de máquina para identificar características em esfregaços de medula óssea e selecionar características relacionadas a mutações genéticas, expressão gênica ou prognóstico. Os investigadores usarão o perfil transcriptômico de todo o genoma para investigar a expressão gênica associada aos resultados dos pacientes. Os investigadores projetarão um painel de sequenciamento de próxima geração com índice molecular exclusivo e avaliarão sua viabilidade e robustez na detecção de doenças residuais mensuráveis ​​e otimizarão o pipeline de painel/plataforma/bioinformática. Por fim, os investigadores usarão o aprendizado de máquina para integrar recursos de esfregaço de medula óssea, mutações genéticas, expressão gênica e doença residual mensurável para construir um sistema abrangente de avaliação de risco baseado em dados multi-ômicos. Os pesquisadores acreditam que essa plataforma ajudará os médicos a projetar as estratégias de tratamento mais adequadas para pacientes individuais, não apenas avançando no conceito de medicina de precisão, mas também melhorando os prognósticos dos pacientes.