Machine learning predicts treatment sensitivity in multiple myeloma based on molecular and clinical information coupled with drug response.

Venezian Povoa, Lucas; Ribeiro, Carlos Henrique Costa; Silva, Israel Tojal da

Venezian Povoa, Lucas; Ribeiro, Carlos Henrique Costa; Silva, Israel Tojal da.

Afiliación

Venezian Povoa L; Aeronautics Institute of Technology (ITA), Bioengineering Lab, São José dos Campos, Brazil.
Ribeiro CHC; Aeronautics Institute of Technology (ITA), Computer Science Division, São José dos Campos, Brazil.
Silva ITD; AC Camargo Cancer Center (ACCCC), International Research and Educational Center, São Paulo, Brazil.

PLoS One ; 16(7): e0254596, 2021.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34320000

Asunto(s)

Antineoplásicos/uso terapéutico; Aprendizaje Automático; Mieloma Múltiple/tratamiento farmacológico; Área Bajo la Curva; Regulación Neoplásica de la Expresión Génica; Humanos; Hibridación Fluorescente in Situ; Mieloma Múltiple/genética; Mieloma Múltiple/mortalidad; Curva ROC; Tasa de Supervivencia; Resultado del Tratamiento

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Aprendizaje Automático / Mieloma Múltiple / Antineoplásicos Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: PLoS One Asunto de la revista: CIENCIA / MEDICINA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Brasil Pais de publicación: Estados Unidos

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