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Circulating tumor DNA reveals complex biological features with clinical relevance in metastatic breast cancer

Plasma ctDNA is a promising method to determine patient outcome in multiple cancer types. Here, the authors use shallow WGS to create machine learning signatures to identify tumor phenotypes and predict therapy response in patients with metastatic breast cancer.

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Autores principales: Aleix Prat, Fara Brasó-Maristany, Olga Martínez-Sáez, Esther Sanfeliu, Youli Xia, Meritxell Bellet, Patricia Galván, Débora Martínez, Tomás Pascual, Mercedes Marín-Aguilera, Anna Rodríguez, Nuria Chic, Barbara Adamo, Laia Paré, Maria Vidal, Mireia Margelí, Ester Ballana, Marina Gómez-Rey, Mafalda Oliveira, Eudald Felip, Judit Matito, Rodrigo Sánchez-Bayona, Anna Suñol, Cristina Saura, Eva Ciruelos, Pablo Tolosa, Montserrat Muñoz, Blanca González-Farré, Patricia Villagrasa, Joel S. Parker, Charles M. Perou, Ana Vivancos
Formato: Artigo
Lenguaje:Inglês
Publicado: Nature Portfolio 2023-03-01
Colección:Nature Communications
Acceso en línea:https://doi.org/10.1038/s41467-023-36801-9
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