基因表达测试检测肿瘤细胞中某些基因的活性。通常，这些基因与癌症的特征有关，如肿瘤生长或肿瘤细胞侵袭周围组织。因此，基因表达检测是一种量化多个基因活性的方法，即基因列表，从而计算患者是否和何时发生转移的概率。
这些研究的结果表明，一方面，这种基因列表所实现的预测的确定性的限制，并进一步表明，不同基因列表组合的检查在结果方面没有显著差异。有趣的是，研究人员已经表明，即使是随机基因也可能是预后的:这意味着即使是那些看起来与癌症特征无关的基因。
在这里，使用经典的统计分析和机器学习的新方法，物理学家表明，这些基因列表实际上是一个足够大的集体预后，并显示了预后和实际的疾病病程之间的高度对应。
与临床实践中通常建议只进行一次试验相反，这些基因列表表明，如果进行了不止一次试验，化疗建议的确定性要高得多。
K?s教授说:“这些测试在集体测试中非常成功，而在个体患者测试中往往不太成功，这一事实一开始似乎是矛盾的，但这些测试是基于基因列表的，可以说在不同的地方会出现错误。”这可以通过结合几种测试来加以利用，从而增加发现那些肯定不会从化疗中受益的患者的可能性。”
随着关于基因表达检测是否有用的争论不断，这对决策过程是一个重要的贡献，并将对临床医生如何使用这些工具产生巨大影响。特别是对于个别患者，这些结果暗示在使用基因表达测试时需要谨慎。
从方法论的角度来看，研究人员的一个局限性是没有进行商业上可以获得的测试;这些分析是基于公共乳腺癌数据库中记录的基因表达值。
Journal Reference:
Dimitrij Tschodu, Bernhard Ulm, Klaus Bendrat, Jürgen Lippoldt, pablo Gottheil, Josef A. Käs, Axel Niendorf. Comparative analysis of molecular signatures reveals a hybrid approach in breast cancer: Combining the Nottingham prognostic Index with gene expressions into a hybrid signature. pLOS ONE, 2022; 17 (2): e0261035 DOI: 10.1371/journal.pone.0261035