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隐藏高危骨髓瘤患者可通过各种技术进行鉴别，如FISH或基因表达，突变谱测序或更温和的方法。但问题是鉴别罕见或极其罕见的突变的各种不同的技术，并没有大部分转化为个体患者的临床路径。各种测试各有优点和缺点。风险分层方法包括FISH异常，LDH，IGA，基因表达分析以及mSMART等等。
TT试验的预后在很大程度上取决于GEP低风险和没有细胞遗传学异常，与拥有一个非常差预后和细胞遗传学异常的患者比较。开发了GEP5-为基础的模型TT3，这个模型可以结合不同的预后因素，分为不同的预后组，包括具有高细胞遗传学和高GEP遗传异常的组。
硼替佐米对高风险细胞遗传学患者预后的影响，在本试验中及在最大的以vel为基础的试验集合中有很大的差异。在GMMG HD4试验系统树图基础上，做了主成分分析，以鉴定在预后中发挥重要作用的基因，以确定高风险基因组。其他较高风险信息的基因签名也已开发成功。由于每个样品特点的多样性：FISH和GEP并不总是同时发生，确实通过启动与所有不同的标记基因的表达，逐步剔除不可用或不显著或没有通过验证测试的数据。
为了调查GEP在预测预后和预测对药物的反应方面的作用，使用预后标志进行风险分层治疗并看是否能够将其发展成标记物分层治疗。通过结合整个基因签名、高危和从早期的树形图中确定的基因表达数据和集群分类的虚拟核型分析。PAD方法预测患者对硼替佐米的反应，优于VAD标准的做法。预后很差组或许受益于硼替佐米，其中一些患者可被此预测分数识别。
如果我们结合每个不同的预后因素组合，如基因表达ISS，或者FISH尤其是突变情况，应该可以设计一个试验，区分高危、标准风险患者和内部随机化，在每组中采用强化或非强化治疗来看哪个组最能受益于这些不同的治疗方案。
