유방암과 관련해 의사가 재발 여부 진단 과정에서 biomarkers를 확인하기 위하여 인공 지능 (AI)를 이용하고 암의 초기 단계에서 전통적인 유방 조직 생검 견본을 사용하게 될 전망이다. 

이 초기 정의의 핵심은 콜라겐,유방 조직을 포함하여 바디를 통해 찾아낸 일반적인 단백질이다. 이전 연구는 콜라겐 네트워크가 강하게 유방암의 공격성에 영향을 미친다는 것을 보여주었다.

새로운 연구 결과는 표준 조직 생검 슬라이드 및 인공 지능을 사용하여 콜라겐의 중요한 역할을 입증했다.

연구원은, 유방암 환자에게서 디지털화한 조직 견본의 데이터 세트를 분석하기 위하여 기계 학습 기술을 사용하여, 콜라겐의 주문한 배열이 공격적인 종양및 가능성 재발의 중요한 예측 바이오마커이다는 것을 증명할 수 있었다.

반대로, 결과는 무질서하거나 부러진 콜라겐 인프라가 유방암의 유리한 결과를 표시했다는 것을 보여주었다.

과학자들은 또한 무질서한 콜라겐 네트워크가 유방 조직에서 공격적인 종양의 이동을 방지하고 화학 요법과 같은 다양한 암 치료 후 재발을 방지하는 데 도움이된다는 것을 발견했다.