206 Arbeiten
Die Erforschung der Krebsbiologie beleuchtet die komplexen Mechanismen, durch die sich Zellen unkontrolliert teilen und zu Tumoren heranwachsen. Dieser Bereich untersucht nicht nur die genetischen Ursachen, sondern auch, wie sich diese Veränderungen auf den gesamten Organismus auswirken und welche neuen Wege es für Therapien gibt. Auf Gist.Science machen wir diese spannenden wissenschaftlichen Fortschritte für alle verständlich, ohne dabei die fachliche Tiefe zu verlieren.
Unsere Redaktion verarbeitet täglich die neuesten Vorabveröffentlichungen direkt von bioRxiv in dieser Kategorie. Für jedes neue Preprint erstellen wir sowohl eine leicht verständliche Zusammenfassung für ein breites Publikum als auch eine detaillierte technische Analyse für Fachleute. So bleibt kein wichtiger Erkenntnisgewinn im Schatten komplexer Fachbegriffe verborgen.
Unten finden Sie die aktuellsten Beiträge aus dem Bereich der Krebsbiologie, die wir gerade für Sie aufbereitet haben.
Die Studie identifiziert den Pyruvat-Knotenpunkt als metabolischen Schalter, der über die mROS/HIF-1α-Signalweg die Migration und Dissemination lymphoider Krebszellen steuert und somit ein potenzielles therapeutisches Ziel darstellt.
Die Studie entwickelt und validiert eine robuste 26-Gen-Tumorsuppressor-Signatur, die das Überleben und das Rezidivrisiko bei Patienten mit Adenokarzinom des nicht-kleinzelligen Lungenkrebses (NSCLC) zuverlässiger vorhersagt als bestehende prognostische Signaturen.
Die Studie zeigt, dass der Splicing-Faktor SRRM1 die Expression onkogener Proteinisoformen, insbesondere von NUMB, koordiniert und damit Schlüsselprozesse der Krebsentstehung wie Proliferation, Stammzellfähigkeit und Apoptose-Resistenz in verschiedenen Tumortypen fördert.
Diese Studie zeigt, dass die Kombination aus ungezielten Long-Read-Transkriptomsequenzierungen und funktionellen In-vivo-Validierungen in Drosophila neue, onkogene Gentranslokationen in Gliomen aufdeckt, die von herkömmlichen Short-Read-Fusionspanels übersehen werden.
Die Studie stellt SubNetDL vor, ein tiefes Lernmodell, das subklonale Mutationsprofile mit Protein-Protein-Interaktionsnetzwerken integriert, um robuste und interpretierbare Biomarker für die Vorhersage des Therapieansprechens bei verschiedenen Krebsarten zu identifizieren.
Diese Studie entwickelt einen räumlichen agentenbasierten Modellierungsansatz in Kombination mit interpretierbarem maschinellem Lernen, um zu zeigen, wie eine Kombinationstherapie aus Paclitaxel und Notch-Hemmung die durch HER2-Plastizität und räumliche Organisation bedingte Resistenz bei heterogenem Brustkrebs überwindet und langfristige Tumorkontrolle ermöglicht.
Die Studie zeigt, dass neben der Lipid-Phosphatase-Aktivität auch die Protein-Phosphatase-Aktivität von PTEN für die normale embryonale Entwicklung und die Tumorsuppression bei Mäusen unerlässlich ist.
Die Studie zeigt, dass durch POLQ vermittelte Reparaturnarben (MDF) in homologer Rekombination-defizientem Bauchspeicheldrüsenkrebs die Entstehung von Neoantigenen fördern, die myeloische und T-Zell-Antwort umgestalten und so mit einer verbesserten Immunogenität sowie günstigeren klinischen Ergebnissen verbunden sind.
Diese Arbeit entwickelt ein mathematisches Modell für die Dynamik von Genexpressionswellen in Melanomen, um zu verstehen, wie Zell-Zell-Signalisierung die Dominanz bestimmter Zellzustände steuert und damit zur Tumorphänotypen-Heterogenität beiträgt.
Diese Studie nutzt die Zell-Oberflächen-Proteomik, um therapeutische Angriffspunkte für maligne periphere Nervenscheidentumoren zu identifizieren und zeigt insbesondere, dass der Wirkstoff PTK7 ein vielversprechendes Ziel für die Entwicklung von Antikörper-Wirkstoff-Konjugaten darstellt.