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oncology

61 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.

Virtual Spectral Decomposition with Dendritic Tile Selection: An Explainable AI Framework for Multimodal Tissue Composition Analysis and Immune Phenotyping Across Pancreatic, Lung, and Breast Cancer

Diese Studie stellt Virtual Spectral Decomposition (VSD) vor, ein erklärbares KI-Framework, das medizinische Bilder in biologisch interpretierbare Gewebekomponenten zerlegt und durch einen dendritischen Kachelauswahlalgorithmus eine effiziente, molekulare Analysen ersetzende Gewebezusammensetzungs- und Immunphänotypisierung bei Bauchspeicheldrüsen-, Lungen- und Brustkrebs ermöglicht.

Chandra, S.2026-04-13🔬 oncology

Drug response profiling guides precision therapy in relapsed and refractory childhood acute lymphoblastic leukemia

Die Studie zeigt, dass ein prospektives, multizentrisches Drug-Response-Profiling (DRP) in einem internationalen Netzwerk die Machbarkeit und klinische Relevanz funktionaler Tests zur personalisierten Therapieauswahl bei Kindern mit rezidivierter oder refraktärer akuter lymphoblastischer Leukämie (ALL) demonstriert und signifikante klinische Ansprechraten sowie Überlebensvorteile ermöglicht.

Steffen, F. D., Lissat, A., Alten, J., Kriston, A., Scheidegger, N., Eckert, C., Bodmer, N., Schori, L., Schühle, S., Arpagaus, A., Gutnik, S., Manioti, D., Bruderer, N., Zeckanovic, A., Västrik, I. (…)2026-04-11🔬 oncology

Accelerometer-derived circadian rhythm and colorectal cancer risk in UK Biobank: a prospective cohort study

Diese prospektive Kohortenstudie im UK Biobank zeigt, dass zwar bestimmte accelerometer-basierte Verhaltensmuster wie die Intensität und Struktur körperlicher Aktivität mit einem verringerten Darmkrebsrisiko assoziiert sind, diese Assoziationen jedoch nach Berücksichtigung von Lebensstil- und metabolischen Faktoren stark abschwächen, was darauf hindeutet, dass diese zirkadianen Biomarker keine unabhängigen Prädiktoren darstellen.

Ni Chan Chin, M., Berrio, J. A.2026-04-05🔬 oncology

PINK1 Expression as a Prognostic Biomarker in Glioblastoma Multiforme: An Observational Multicenter Study

Diese prospektive multizentrische Beobachtungsstudie in Kolumbien zielt darauf ab, die Expression des mitochondrialen Kinase PINK1 als prognostischen Biomarker für das Überleben und funktionelle Ergebnisse bei Patienten mit neu diagnostiziertem IDH-wildtyp-Glioblastom zu validieren.

Garcia Rairan, L. A., Corpus Gutierrez, v., Del castillo, m. a., Riveros Castillo, W., Saavedra Gerena, J., Turizo Smith, A. D., Arias Guatibonza, J.2026-04-05🔬 oncology

From Registration to Insight: How STRONG AYA Transforms Registry Data to Enhance Decision-Support Tools for Adolescent and Young Adult Oncology

Die Studie beschreibt, wie das internationale Konsortium STRONG AYA mithilfe von Federated Learning und einem Core Outcome Set Daten aus dem britischen Yorkshire-Spezialregister für Krebs bei Kindern und Jugendlichen nutzt, um Entscheidungsunterstützungstools zu entwickeln, die die Patientenberatung für Adoleszente und junge Erwachsene mit Krebs verbessern.

Hughes, N., Hogenboom, J., Carter, R., Norman, L., Gouthamchand, V., Lindner, O., Connearn, E., Lobo Gomes, A., Sikora-Koperska, A., Rosinska, M., Pogoda, K., Wiechno, P., Jagodzinska-Mucha, P., Lugow (…)2026-04-04🔬 oncology

A Transformer-Based 2.5D Deep Learning Model for Preoperative Prediction of Lymph Node Metastasis in Papillary Thyroid Carcinoma

Die Studie stellt ein Transformer-basiertes 2,5D-Deep-Learning-Modell namens ThyLNT vor, das präoperativ aus CT-Bildern die Lymphknotenmetastasierung beim papillären Schilddrüsenkarzinom präzise vorhersagt und durch Multi-Omics-Analysen biologische Zusammenhänge wie die Rolle von VEGFA und angiogene Prozesse aufdeckt.

Xu, S., Yan, X., Su, Y., Qi, J., Chen, X., Li, Y., Xiong, H., Jiang, J., Wei, Z., Chen, Z., YALIKUN, Y., Li, H., Li, X., Xi, Y., Li, W., Li, X., Du, Y.2026-04-02🔬 oncology

Reproducible profiling of the gut microbiota using surplus clinical Faecal Immunochemical Test (FIT) samples

Die Studie zeigt, dass überschüssige Proben aus klinischen fäkalen immunologischen Tests (FIT) über 14 Tage hinweg stabil sind und für groß angelegte, kostengünstige Untersuchungen des Darmmikrobioms verwendet werden können, da ihre bakteriellen Sequenzierungsergebnisse denen größerer Stuhlproben entsprechen.

van den Haak, M. A., Zbikowski, J. T., Moomin, A., Wilson, J., Halsey, C., Gourley, C., Din, F., McSorley, S. T., Collie-Duguid, E. S., Horgan, G., Walker, A. W., Johnstone, A. M., Kiltie, A. E.2026-03-30✓ Author reviewed ⓘ🔬 oncology

Artificial Intelligence and Circulating microRNA Signatures for Early Breast Cancer Detection: A Systematic Review and Meta-Analysis

Diese systematische Übersicht und Metaanalyse zeigt, dass KI-gestützte Signaturen zirkulierender microRNAs vielversprechende diagnostische Genauigkeit für die Früherkennung von Brustkrebs aufweisen, jedoch weitere prospektive und standardisierte Studien erforderlich sind, bevor ein routinemäßiger klinischer Einsatz gerechtfertigt werden kann.

Solanki, s., Solanki, N., Prasad, J., Prasad, R., Harsulkar, A.2026-03-30🔬 oncology

Multi-Omic Profiling Reveals Antibody-Drug Conjugate Targetability in Ovarian Cancer

Die Studie zeigt, dass die Expression von ADC-Zielmolekülen beim hochgradigen serösen Ovarialkarzinom räumlich und zeitlich stabil ist, wobei 80 % der Patientinnen homogene Expressionen von mindestens einem therapeutisch nutzbaren Ziel aufweisen, was die Priorisierung von TACSTD2- und FOLR1-gerichteten Antikörper-Wirkstoff-Konjugaten unterstützt.

Pöllänen, E., Muranen, T., Lahtinen, A., Zhang, K., Afenteva, D., Pirttikoski, A., Holmström, S., Li, Y., Lavikka, K., Oikkonen, J., Söderlund, J., Hynninen, J., Virtanen, A., Hautaniemi, S.2026-03-27🔬 oncology

Activity of low dose nivolumab in patients with advanced squamous cell carcinomas and other cancers

Eine retrospektive Studie des Centre Leon Berard zeigt, dass eine niedrigdosierte Nivolumab-Therapie (20 mg alle drei Wochen) bei Patienten mit fortgeschrittenen Plattenepithelkarzinomen und anderen Tumoren eine vielversprechende Wirksamkeit und Verträglichkeit aufweist, die mit Standarddosierungen vergleichbar ist.

Gauduchon, T., Fayette, J., Amini-Adle, M., Neidhart-Berard, E.-M., Brahmi, M., Dufresne, A., Dupont, M., Coutzac, C., De Bernardi, A., Toussaint, P., Mery, B., Crumbach, L., Ray-Coquard, I., Dutour (…)2026-03-27🔬 oncology