去美國看病 基因分類器在測序上的應用

標志物在體內及體外基因譜中，其共同發展非常重要。一個簡便的方法是，將細胞系異種移植物，作為體內分類器訓練模型。去美國看病服務機構愛諾美康介紹，這也為排除在體內體外模型中、對藥物反應不一致的細胞系，提供了一個過渡步驟。

去美國看病服務機構愛諾美康了解到，例如一個細胞系在體外對藥物敏感，但在小鼠異體移植模型難以抑制腫瘤生長。早前證實，通過體內體外模型訓練分類器，可以提高直接來源于患者移植物模型的預測準確性。相似的，近一個in期乳腺癌患者，術前聯合化療研究表明，藥物分別在細胞系體外試驗中的敏感性并不準確。

然而，采用細胞系獲得的有價值基因，用獨立的患者數據訓練的體內模型，會呈現出顯著的預測性價值。去美國看病服務機構介紹到，因此認為，只基于各細胞系的獨立藥物敏感性，其預測復合的基因預測器，對患者樣本沒有任何預測價值。

去美國看病服務機構愛諾美康介紹，運用多種方法的效果勝過單一分類器。從現有的數據來看，綜合基因分類器與其他像突變測序、及獲得的分子生物標志物數據，可提供一個更有效且準確的分類器。去美國看病服務領域了解到，基于尋找生物標志物過程中的訓練、及確證數據，這一綜合性的分類器，可以通過多數同意原則做出預測。

因此，這一分類器整合了無偏性、及存在偏性的生物標志物研究。去美國看病服務機構愛諾美康了解到，近期的藥審批準對突變作為黑色素瘤的生物標志物，代表了基因驅動性標志物的應用，又如非小細胞肺癌，及維羅菲尼的應用等。