Combinando análisis de datos de pacientes con moléculas "marcadoras" tumorales, las cuales son extraídas de análisis experimentales, ofrecen nuevas facilidades para diagnósticos de pacientes con cáncer en fase inicial. Además de eso, el uso colaborativo de los datos debe permitir mejores previsiones de pronósticos de pacientes.

Un STATISTICA Data Miner fue usado para comparar dos grupos independientes de pacientes (entrenamiento y testes de datos) para identificar marcadores biológicos adecuados en termos de perfiles genéticos de tumores específicos para fines diagnósticos. Cada grupo consiste de 30 pacientes con tumores malignos y benignos que son caracterizados por una fuerte intra e inter-homogeneidad cuanto a sus datos clínicos.

Amuestras de tejidos (normales o tumorales) fueron extraídos de todos los pacientes en un modo padrón y la expreción de todos los genes en las amuestras fueron medidas vía técnicas microrray (plataformas e chips Affymetrix®).

La cualidad y la especificación de los datos experimentales fueron analizadas utilizando diversos métodos estadísticos. Apontadores de genes específicos de pacientes y tejidos fueron analizados y comparados a datos clínicos existentes. Estableciendo métodos multivariados y análisis exploratória de datos resultaron en la identificación de genes específicos de tumor que son convenientes como biomarcadores de diagnósticos y predicción de pronóstico.