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Predicting multi-level drug response with gene expression profile in multiple myeloma using hierarchical ordinal regression

机译:使用分层序数回归预测多发性骨髓瘤中基因表达谱的多级药物反应

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摘要

BackgroundMultiple myeloma (MM), like other cancers, is caused by the accumulation of genetic abnormalities. Heterogeneity exists in the patients’ response to treatments, for example, bortezomib. This urges efforts to identify biomarkers from numerous molecular features and build predictive models for identifying patients that can benefit from a certain treatment scheme. However, previous studies treated the multi-level ordinal drug response as a binary response where only responsive and non-responsive groups are considered.
机译:背景多发性骨髓瘤(MM)与其他癌症一样,是由遗传异常的积累引起的。患者对治疗的反应(例如硼替佐米)存在异质性。这促使人们努力从众多分子特征中鉴定生物标志物,并建立预测模型以鉴定可从某种治疗方案中受益的患者。但是,先前的研究将多级序药物反应视为二元反应,其中仅考虑反应性和非反应性人群。

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