Combinando análises de dados de pacientes com moléculas "marcadoras" tumorais, as quais são extraídas de análises experimentais, fornecem novas facilidades para diagnósticos de pacientes com câncer em estágio inicial. Além disso, o uso colaborativo dos dados deve permitir melhores previsões de prognósticos de pacientes.

O STATISTICA Data Miner foi usado para comparar dois grupos independentes de pacientes (treinamento e testes de dados) para identificar marcadores biológicos adequados em termos de perfis genéticos de tumores específicos para fins diagnósticos. Cada grupo consiste de 30 pacientes com tumores malígnos e benignos que são caracterizados por uma forte intra e inter-homogeinidade quanto aos dados clínicos.

Amostras de tecidos (normais ou tumorais) foram extraídos de todos os pacientes em um modo padronizado e a expressão de todos os genes nas amostras foram medidas via técnicas microrray (plataformas e chips Affymetrix). A qualidade e a especificação dos dados experimentais foram analisadas utilizando diversos métodos estatísticos. Apontadores de genes de pacientes e tecidos foram analisados e comparados a dados clínicos existentes. Estabelecendo métodos multivariados e análise exploratória de dados resultaram na identificação de genes específicos de tumor que são convenientes como biomarcadores de dianósticos e predição de prognóstico.