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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

Elective Node Sparing in Head-and-Neck Cancer Radiotherapy Reduces Lymphocyte Damage, Lymphopenia, and Modulates Immune Signatures

Diese Studie zeigt, dass elektive, knotensparende upfront-Boost-Strategien in der Strahlentherapie von Kopf-Hals-Tumoren die DNA-Schädigung peripherer Blutlymphozyten und die strahleninduzierte Lymphopenie signifikant reduzieren und gleichzeitig günstige Immunsignaturen fördern, was ihren Einsatz zur Stärkung der Synergie zwischen Strahlentherapie und Immuntherapie untermauert.

Kaufmann, J., Salah, A., Marini, F., Drabke, S., Gercek, N., Breinich, S., Oebel, L., Schmidberger, H., Zahnreich, S.2026-05-25
🔬 Onkologie

Dynamic Shifts in the Oral Microbiota Following Cancer Surgery: A 172-Sample Longitudinal Study of Surgical Site Infection Risk

Diese Längsschnittstudie an 45 Patienten mit Mundhöhlenkarzinom zeigt, dass chirurgische Wundinfektionen mit einem jüngeren Alter, einem fortgeschrittenen Tumorstadium und einer persistierenden postoperativen Dysbiose assoziiert sind, die von *Prevotella* und *Porphyromonas* dominiert wird, während ein früher postoperativer Überfluss an *Aggregatibacter* als signifikanter prädiktiver Biomarker für das Infektionsrisiko dient.

Serpa, M. S., Defelicibus, A., Bartelli, T. F., Tojal da Silva, I., Nunes, D. N., Kowalski, L. P., Dias-Neto, E.2026-05-21
🔬 Onkologie

Integrative single-cell profiling of melanoma reveals a tumor microenvironment signature predictive of immunotherapy response

Diese Studie identifiziert eine aus integrativen Einzelzell- und Bulk-Transkriptom-Analysen von Melanomen abgeleitete 13-Gen-Signatur, die das Ansprechen auf eine Immuntherapie über mehrere Krebsarten hinweg effektiv vorhersagt und insbesondere bei der Stratifizierung von Patienten mit niedriger Tumormutationslast einen klinischen Nutzen zeigt.

Margelos, T., Mina, I., Tserga, A., Goula, E., Kondylis, S., Vlahou, A., Frantzi, M.2026-05-17
🔬 Onkologie

Structural network embedding governs peritumor and distant pathological brain activity in glioblastoma

Diese Studie zeigt, dass die strukturelle Einbettung von Glioblastomen innerhalb des weißen Substanznetzwerks des Gehirns, quantifiziert durch die Faserdichte und die Anzahl der verbundenen kortikalen Regionen, sowohl die lokale peritumorale als auch die distale pathologische neuronale Hyperaktivität steuert und gleichzeitig mit einem reduzierten funktionellen Status der Patienten korreliert.

Zimmermann, M. L., van Lingen, M. R., Koderman, E., Dam, S. C., Breedt, L. C., Maas, D. A., Verburg, N., de Witt Hamer (…)2026-05-06
🔬 Onkologie

Patient2Sentence: Large Language Model-based Semantic Compression for Oncology Trial Eligibility Screening

Die Arbeit stellt Patient2Sentence (P2S) vor, ein Framework für große Sprachmodelle, das komplexe onkologische elektronische Patientenakten in prägnante, standardisierte Sätze komprimiert und dabei eine für klinische Studien nicht unterlegene Genauigkeit bei der Eignungsprüfung im Vergleich zur Analyse vollständiger Akten erreicht, während es die Rechenkosten erheblich senkt und die Interpretierbarkeit verbessert.

Yoshinari, G. H., Goulart, W. C. S., Urbano, A. B. O., Rabello, M. M., Zorzetto, M. M., Macedo, S. O. d., Vitorino, L. M (…)2026-05-05
🔬 Onkologie

Characterization of pretreatment cachexia through cytokine and nutritional analysis in patients with non-small cell lung carcinoma: the Marato cohort

Diese prospektive Studie an 52 Patienten mit nicht resektierbarem lokal fortgeschrittenem nicht-kleinzelligem Lungenkarzinom zeigt, dass eine prätherapeutische Kachexie stark verbreitet ist und signifikant mit spezifischen entzündlichen Zytokinen, Ernährungsdefiziten sowie Veränderungen der Körperzusammensetzung assoziiert ist, wodurch neue Biomarker und potenzielle therapeutische Zielstrukturen identifiziert werden.

Hijazo-Pechero, S., Peiro, I., Arribas, L., Llenas-Blade, A., Jimenez, F., Moreno-Caceres, J., Luciano-Mateo, F., Fernan (…)2026-05-04
🔬 Onkologie

Independent validation of PHS601 for prostate cancer age-at-onset stratification in two Norwegian cohorts with comparison to rare pathogenic variant testing

Diese Studie liefert die erste externe Validierung des polygenen Hazard-Scores PHS601 in zwei unabhängigen norwegischen Kohorten und zeigt seine überlegene Fähigkeit zur Stratifizierung des Prostatakrebsrisikos und zur Vorhersage des Erkrankungsalters im Vergleich zum Screening auf seltene pathogene Varianten.

Morris, A. H., Akdeniz, B. C., Nakken, S., Shadrin, A., Dale, A. M., Andreassen, O. A., Hovig, E., Seibert, T. M., Frei (…)2026-04-30
🔬 Onkologie

Molecular signature of pediatric B-ALL determines outcomes post CD19 CAR-T cell therapy

Die Studie zeigt, dass bei pädiatrischen Patienten mit rezidivierender oder refraktärer B-ALL die RAS-Mutationen und ein Knochenmarkblastenanteil von über 20 % vor der CD19-CAR-T-Zelltherapie unabhängige Prädiktoren für ein schlechteres Überleben darstellen und auf eine Notwendigkeit einer risikoadaptierten Stratifikation hinweisen.

Oszer, A., Pastorczak, A., Urbanska, Z., Miarka, K., Marschollek, P., Richert-Przygonska, M., Mielcarek-Siedziuk, M., Ba (…)2026-04-13
🔬 Onkologie

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