Dans une publication parue dans , ils éprouvent sur plus de 6 . 000 échantillons un test de dépistage basé sur l'analyse de l'ADN tumoral circulant par un algorithme . Voir aussi Cancer : une avancée génétique majeure Les tumeurs excrètent dans le sang des morceaux d'ADN qui portent spécifiques , appelés méthylations . Les méthylations sont indispensables à plusieurs mécanismes cellulaires dont l'expression des gènes . L'algorithme , entraîné par machine learning , classe les échantillons , en cancéreux ou non cancéreux , selon les motifs de méthylation portés par l'ADN circulant . Il est capable d'analyser un million de sites de méthylation parmi les 30 millions dispersés le long du génome humain . Cette méthode basée sur les mathématiques est-elle efficace pour diagnostiquer une maladie ? Eh bien cela dépend du cancer et de son stade ! Globalement , a diagnostiqué avec succès 43 , 9 % des cinquante types de cancers testés . Cela semble peu , mais l'algorithme se défend mieux dans certains cas . Plus le stade de la maladie est avancé , plus le test est efficace . Par exemple , le taux de vrais-positifs pour les cancers au stade métastasique est de 83 % contre seulement 39 % pour les plus précoces . Parmi les douze cancers les plus agressifs testés ( cancer de l'anus , de la vessie , de l'œsophage , du cou et de la tête , de l'estomac , du foie et de la vésicule biliaire , des poumons , des ovaires , du pancréas , et les lymphomes ) , 67 , 3 % des tests sont des vrais-positifs . Le taux de faux-positifs , c'est-à-dire que le test diagnostique un cancer alors qu'il n'y en a pas , est seulement de 0 , 7 % . En comparaison , on estime que 3 à 6 % produisent un résultat positif alors que la femme n'a pas de cancer . De plus , ce test de dépistage est capable d'identifier le tissu d'origine de l'ADN circulant . L'algorithme a prédit correctement l'origine des cancers avec une précision de 93 % .