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oncology

115 Arbeiten

Die Onkologie beschäftigt sich mit der Erforschung und Behandlung von Krebs, einer der komplexesten Herausforderungen für die moderne Medizin. In diesem Bereich geht es darum, zu verstehen, wie sich Tumore entwickeln, wie sie den Körper beeinflussen und welche neuen Wege es gibt, um Patienten wirksam zu therapieren. Gist.Science macht die neuesten wissenschaftlichen Erkenntnisse aus diesem Feld für ein breites Publikum zugänglich, ohne dabei auf wichtige Details zu verzichten.

Jede neue Vorveröffentlichung aus medRxiv in dieser Kategorie wird von uns sorgfältig geprüft und aufbereitet. Wir bieten für jeden Artikel sowohl eine verständliche Zusammenfassung in einfacher Sprache als auch eine detaillierte technische Auswertung an, damit Sie sich schnell ein fundiertes Bild machen können. So bleiben Sie stets über den aktuellen Stand der Krebsforschung informiert, unabhängig von Ihrem wissenschaftlichen Hintergrund.

Nachfolgend finden Sie die neuesten Beiträge aus der Onkologie, die wir kürzlich für Sie zusammengefasst haben.

🔬 Onkologie

A Czech national administrative real-world study of diagnostics and treatment pathways of non-small-cell lung cancer stratified by disease stage: From data to actionable indicators

Diese nationale Studie in der Tschechischen Republik nutzt verknüpfte Verwaltungs- und Krebsregisterdaten, um qualitätsrelevante Indikatoren für die Behandlung von nicht-kleinzelligem Lungenkrebs zu bewerten und zeigt trotz verbesserter Zentrenstruktur und multidisziplinärer Besprechungen weiterhin erhebliche Verzögerungen bei der Therapieeinleitung sowie regionale Unterschiede bei Biomarker-Tests auf.

Donin, G., Tichopad, A., Sedlak, V., Rybar, M., Rozanek, M., Mothejlova, k., Koblizek, V., Turcani, P., Sova, M., Dusek (…)2026-02-25
🔬 Onkologie

Integrated Framework for the Optimal Determination of Diagnostic Cut-off Points through Empirical Interpolation, Logistic Modeling Optimized by Dual Annealing, and Combinatorial Optimization with ThresholdXpert: Application to Hepatocellular Carcinoma

Diese Studie stellt ein integriertes methodisches Framework vor, das empirische Interpolation, logistische Modellierung mittels Dual Annealing und kombinatorische Optimierung durch das Tool ThresholdXpert 1.0 vereint, um robuste diagnostische Biomarker-Panels für die Früherkennung des hepatozellulären Karzinoms zu entwickeln.

Reinosa, R.2026-02-23
🔬 Onkologie

Integration of a Molecular Prognostic Classifier into the Ninth Edition TNM Staging of Lung Adenocarcinoma

Diese Studie zeigt, dass die Integration eines molekularen Prognoseklassifikators in das TNM-System der 9. Auflage bei Lungenadenokarzinomen die prognostische Genauigkeit und Risikoreklassifizierung im Vergleich zu den rein anatomischen Stadien der 8. und 9. Auflage signifikant verbessert.

Abolfathi, H., Lamaze, F. C., Maranda-Robitaille, M., Pellerin, K.-A., Joubert, D., Armero, V. S., Gaudreault, N., Boudr (…)2026-02-18
🔬 Onkologie

Global Distribution and Characteristics of Research Facilities Participating in Phase III Oncology Trials

Diese Studie zeigt erstmals eine weltweite Kartierung der Forschungseinrichtungen für Phase-III-Onkologie-Studien und belegt, dass die Verfügbarkeit dieser Studien direkt mit der Anzahl der Einrichtungen korreliert, während einkommensschwächere Regionen durch eine begrenzte Infrastruktur und eine starke Abhängigkeit von industrie-gesponserten, multiregionalen Studien benachteiligt sind.

Lazar Neto, F., Costa, R. T. S., Villarino, A. F., Lazar, F., da Rocha, J. W., Moraes, F. Y., Mota, J. M.2026-02-10
🔬 Onkologie

Fusing Data from CT Deep Learning, CT Radiomics and Peripheral Blood Immune profiles to Diagnose Lung Cancer in a Cohort of Patients Experiencing Symptoms

Diese Studie zeigt, dass die Fusion von CT-Deep-Learning, Radiomics und peripheren Blut-Immunprofilen die diagnostische Genauigkeit von Lungenkrebs bei symptomatischen Patienten signifikant verbessert und dabei eine AUC von 0,81 im Vergleich zu Einzelmodalitätsansätzen erreicht.

Mustapha, R., Ganeshan, B., Ellis, S., Dolcetti, L., Tharmakulasingam, M., DeSouza, K., Jiang, X., Savage, C., Lim, S. (…)2026-02-06
🔬 Onkologie

Evolutionary tree balance predicts disease-free survival in the TRACERx non-small cell lung cancer cohort

Durch die Anwendung eines neuartigen Ansatzes zur Quantifizierung der Evolutionsbaumstruktur in der TRACERx-Kohorte des nicht-kleinzelligen Lungenkarzinoms zeigt diese Studie, dass die Balance der Klonbäume ein robuster Prädiktor für das krankheitsfreie Überleben ist, der bisherige evolutionäre Indizes übertrifft und darauf hindeutet, dass die Gleichmäßigkeit der Verzweigung entscheidender für klinische Ergebnisse ist als die intratumorale Heterogenität.

Verity, K., Noble, R. J.2026-02-04
🔬 Onkologie

Postmastectomy Radiotherapy in pN1 Breast Cancer: Survival Outcomes and Prognostic Factors From a Single-Institution Cohort

In einer retrospektiven Einzelzentrumsstudie an 57 Patientinnen mit pT1-2N1-Brustkrebs war die postoperative Mastektomie-Strahlentherapie (PMRT) nicht mit einer verbesserten rezidivfreien oder dem Gesamtüberleben assoziiert, was darauf hindeutet, dass die Ergebnisse primär durch die Tumorbiologie, die Lymphknotenlast und die systemische Therapie als vielmehr durch die PMRT bestimmt werden.

Narasimhan, R. M., Saini, A. S., Samimi, K., Ogobuiro, I., Zhao, X., Han, S., Takita, C., Taswell, C. S.2026-02-02