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目的。从转移性cast割敏感的疾病癌（MCSPC）到cuast割耐药性（MCRPC）的进展表明，前列腺癌的致命表型。鉴定与MCRPC相关的基因组改变可能有助于发现药物开发的新靶标。在大多数患者中，由于仅骨转移的占主导地位，接受肿瘤活检是具有挑战性的。在这项研究中，我们假设机器学习（ML）算法可以鉴定出将MCRPC与MCSPC区分开的基因组改变（GAS）的临床相关模式，如下一代无循环细胞DNA（CFDNA）的下一代测序（NGS）所评估。实验设计。收集了来自转移性前列腺癌男性的回顾性临床数据。包括在临床实验室改进修订（CLIA） - 诊断MCSPC或MCRPC时进行的cfDNA NG的男性。使用监督和无监督的ML算法的组合用于获得对将MCRPC与MCSPC区分开的基因组特征的可解释的，可能可行的见解。
鉴定循环细胞中的体细胞特征...
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