A new methodology to predict the oncotype scores based on clinico-pathological data with similar tumor profiles.

Al Masry, Zeina; Pic, Romain; Dombry, Clément; Devalland, Chrisine

Al Masry, Zeina; Pic, Romain; Dombry, Clément; Devalland, Chrisine.

Afiliación

Al Masry Z; SUPMICROTECH, CNRS, institut FEMTO-ST, 24 rue Alain Savary, 25000, Besançon, France. zeina.almasry@femto-st.fr.
Pic R; Université de Franche-Comté, CNRS, LmB, 25000, Besançon, France.
Dombry C; Université de Franche-Comté, CNRS, LmB, 25000, Besançon, France.
Devalland C; Service d'anatomie et cytologie pathologiques, Hôpital Nord Franche-Comté, 100 Route de Moval, 90400, Trévenans, France.

Breast Cancer Res Treat ; 203(3): 587-598, 2024 Feb.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37926760

Asunto(s)

Neoplasias de la Mama; Humanos; Persona de Mediana Edad; Femenino; Neoplasias de la Mama/diagnóstico; Neoplasias de la Mama/genética; Neoplasias de la Mama/terapia; Estudios Retrospectivos; Recurrencia Local de Neoplasia/genética; Recurrencia Local de Neoplasia/patología; Pronóstico; Mama/patología; Perfilación de la Expresión Génica/métodos

Palabras clave

Breast Cancer; Clinico-pathological data; Distributional Random Forest; Machine Learning; Oncotype DX

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Neoplasias de la Mama Límite: Female / Humans / Middle aged Idioma: En Revista: Breast Cancer Res Treat Año: 2024 Tipo del documento: Article País de afiliación: Francia Pais de publicación: Países Bajos

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