A tumor keringő DNS-töredékei mellett az immunrendszer változásait is érzékeli a teszt.

A toll mozgása által generált mágneses jelek elemzésével mutathatók ki a Parkinson-kór még észrevétlen motorikus tünetei.

Már jóval a képalkotó vizsgálatok eredményei előtt jelezheti a vastagbélrák műtét utáni recidíváját a keringő tumor (ct)DNS teszt.

Az immunrendszer sejtjeinek génexpressziós mintázatai segíthetnek a Parkinson-kór és a hasonló kórképek elkülönítésében.

Az immunalapú kezelések továbbra is elégtelenek a myelodysplasiás szindrómák (MDS) esetében.

A rosszindulatú heredaganatot kialakító csírasejtek már igen korán észrevehetők a módszerrel.

A fibronektin és a simaizom-aktin jelenléte a rákos szövetekben gátolhatja a terápia hatásosságát, így új markerként szolgálhat a vastagbélrákos betegek immunterápiás kezeléséhez.

A tüdőrák diagnosztikájának alapját a biopszia jelenti, a mintavétel azon­ban általában egy helyről történik, ezáltal nem veszi figyelembe a daganat térbeli heterogenitását. Ennek kiküszöbölésére és a biomarkerek ponto­sabb megítélésére több stratégia is létezik, ide tartozik az ORACLE klonális expressziós biomarker. Az ORACLE tüdő-adenokarcinóma esetén akár egyetlen biopsziás mintából is megbízhatóbb eredményt ad, mint más, ha­sonló tesztek, emellett összefügg a teljes túléléssel, illetve átfogó képet mu­tathat a daganat viselkedéséről, agresszivitásáról és kemoszenzitivitásáról.

A nozokomiális pneumóniák (kórházi eredetű tüdőgyulladás, NP), külö­nösen a ventilációval összefüggő (VAP) és a multirezisztens (MDR) mikro­organizmusok okozta fertőzések az egészségügyi intézmények gyakori és súlyos problémái. Az új diagnosztikai és terápiás eszközök – például a célzott antibiotikumterápia és a légzőszervi fizioterápia optimalizálá­sa – jelentősen hozzájárulnak a gyógyulás elősegítéséhez és a mortalitás csökkentéséhez. A mesterséges intelligencia és a molekuláris diagnosztika integrálása, valamint az új antibiotikumok fejlesztése tovább javíthatja a nozokomiális tüdőgyulladások kezelésének hatékonyságát.

A gépi tanuláson alapuló módszerek alkalmasak lehetnek a hatásos terápia korai kiválasztásában.