最新誌に「Innovative Approaches to EMT-Related Biomarker Identification in Breast Cancer: Multi-Omics and Machine Learning Methods」が報告されました。乳がんは女性に最も多く見られるがんであり、その多様なサブタイプやステージのために診断や治療が困難です。精密医療は、新しい臨床バイオマーカーを特定することで早期発見、予後、治療計画の改善を目指しています。

このレビューでは、上皮-間葉転換（EMT）に関連する新しいバイオマーカーを特定するために、最先端技術と人工知能（AI）の重要性が強調されています。EMTの過程では、上皮細胞が間葉状態に変化し、これはがんの進行を促進する遺伝的およびエピジェネティックな変化によって駆動されます。多オミクスデータに適用された統計解析や機械学習手法が新たなEMT関連バイオマーカーの発見を促進し、治療戦略の進展に寄与することが論じられています。この結論は、乳がんに関する多くの臨床および前臨床研究によって支持されています。

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