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Artificial neural network classifier predicts neuroblastoma patients’ outcome

机译:人工神经网络分类器预测神经母细胞瘤患者的预后

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摘要

BackgroundMore than fifty percent of neuroblastoma (NB) patients with adverse prognosis do not benefit from treatment making the identification of new potential targets mandatory. Hypoxia is a condition of low oxygen tension, occurring in poorly vascularized tissues, which activates specific genes and contributes to the acquisition of the tumor aggressive phenotype. We defined a gene expression signature (NB-hypo), which measures the hypoxic status of the neuroblastoma tumor. We aimed at developing a classifier predicting neuroblastoma patients’ outcome based on the assessment of the adverse effects of tumor hypoxia on the progression of the disease.
机译:背景超过50%的预后不良的成神经细胞瘤(NB)患者无法从治疗中受益,因此必须确定新的潜在目标。缺氧是血管紧张程度低的组织中发生的低氧张力状态,其激活特定基因并有助于获得肿瘤侵袭性表型。我们定义了一个基因表达特征(NB-hypo),用于测量神经母细胞瘤肿瘤的低氧状态。我们旨在根据肿瘤缺氧对疾病进展的不良影响进行评估,从而开发出预测神经母细胞瘤患者预后的分类器。

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