摘要
癌症是全球范围内导致死亡的主要原因之一，其复杂性和异质性给治疗带来了巨大挑战。
癌症分型是癌症精准医疗的基础，旨在将癌症患者细分为具有不同分子特征、临床表现和预后风险的亚组，从而制定更精准的治疗方案。
统计学方法因其强大的数据分析和模式识别能力，在癌症分型研究中发挥着至关重要的作用。
本综述回顾了统计学方法在癌症分型中的应用，包括聚类分析、分类分析、生存分析等，并探讨了不同统计学方法的优缺点以及在癌症分型中的应用现状。
此外，还总结了癌症分型研究所面临的挑战，并展望了未来的发展方向。
关键词：癌症分型；统计学方法；聚类分析；分类分析；生存分析
##1.1癌症分型癌症分型是指根据肿瘤的生物学特征，将肿瘤划分为不同的亚型，每个亚型具有独特的分子特征、临床表现、预后和对治疗的反应。
传统的癌症分型主要依赖于病理形态学特征，例如肿瘤的大小、形状、分化程度以及淋巴结转移情况等。
然而，随着分子生物学技术的进步，越来越多的研究表明，即使是相同器官或组织来源的肿瘤，也可能存在显著的分子异质性。
因此，基于分子特征的癌症分型方法应运而生，例如基因表达谱、基因突变谱和蛋白质组学等。
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