當研究人員用SAPS對之前已經在乳腺及卵巢中鑒定到的預后特征進行分析時發現,只有少數的特征經SAPS評估后仍具有統計學意義.“我們的工作表明,當使用預后關聯來鑒定癌癥發展的生物特征時,不能單單依賴于那些只與病人生存有關的基因集.”Beck說.“一個基因集與生存的相關性似乎十分重要,但事實上,它的表現并沒有明顯優于隨機基因.這是一個嚴重的問題,因為這可以導致錯誤結論的產生.”Beck及其同事通過SAPS,發現他們可以克服這一困難.“SAPS程序可以確保一個重要的預后基因集不僅與患者存活期有關聯,而且所起的作用要顯著優于隨機基因的.”Beck說.他的研究小組在乳腺癌及卵巢癌亞型中發現了新的預后特征,而且證明了雌激素受體陰性乳腺癌與卵巢癌兩者的預后特征具有驚人的相似性,暗示著這些惡性腫瘤擁有相同的治療靶標.
 

          這些發現同樣暗示著SAPS所鑒定到的預后特征不僅能幫助病人預測病情發展,還有助于新抗癌藥物的開發.“希望我們所鑒定到的標記能幫助我們更深入地了解乳腺癌及卵巢癌亞型癌癥發展的生物通路,將來有一天可以幫助我們改良有針對性的診斷及治療方法.”Beck說,“我們希望這個方法能為其他研究人員提供廣泛的應用價值.”為了實現這一目的,研究小組創建了一個網絡訪問工具,讓那些對統計軟件及程序不太熟悉的研究人員能在其它疾病中鑒定到與疾病發展相關的基因集.“我們還計劃不久后就釋放這個軟件包,里面包含了所有的代碼及與分析相關的文檔.”Haibe-Kains補充說,“這樣,其他人就可以重復我們的結果,從而使生物信息學及計算生物學團體能夠對我們的分析方法進行接收及改良,以此來解決生物醫學上所遇到的新問題.”