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Este estudio demuestra que la desescalada quirúrgica axilar tras terapia neoadyuvante en cáncer de mama con enfermedad nodal residual (ypN1) es segura solo para pacientes con un único ganglio positivo, mientras que aquellos con múltiples ganglios afectados presentan un peor pronóstico si no se realiza una evaluación axilar extensa.
Este estudio demuestra que un sistema de IA agente mejora la detección, eficiencia y consistencia de los eventos adversos relacionados con la inmunoterapia al automatizar la extracción de información de notas clínicas y asistir al personal humano en su evaluación.
Este estudio caracteriza el microambiente tumoral del carcinoma de células renales claras en más de 498 pacientes mediante imágenes de citometría de masas y aprendizaje automático para definir tres ecotipos de supervivencia con distintas características moleculares y pronósticas, validados en múltiples cohortes, que podrían optimizar la toma de decisiones clínicas y predecir la respuesta a la inmunoterapia.
Este estudio presenta el clasificador MP V2, una versión optimizada de una prueba de detección temprana de múltiples cánceres que combina metilación y proteínas, la cual demuestra una mayor sensibilidad general y para estadios tempranos en comparación con su predecesor MP V1, manteniendo una especificidad objetivo del 97,0%.
Este estudio demuestra que la monitorización prospectiva de los niveles de IL-6 en suero mediante un ensayo inmunoabsorbente microfluídico permite predecir con precisión la aparición de neurotoxicidad asociada a CAR-T (ICANS) al día siguiente, ofreciendo una herramienta valiosa para la intervención temprana y la gestión de pacientes.
Este estudio presenta GxSurv, un modelo de aprendizaje automático basado en la tasa de crecimiento tumoral (g-rate) calculada a partir de los niveles de PSA durante el tratamiento, que permite predecir con precisión la supervivencia global en pacientes con cáncer de próstata metastásico resistente a la castración tan solo tres meses después de iniciar la terapia, superando a los modelos tradicionales y facilitando la toma de decisiones clínicas tempranas.
Este estudio utiliza una simulación de Monte Carlo para demostrar que el incumplimiento del punto final primario en el ensayo NHS-Galleri se debió principalmente a un "deslizamiento de estadio" causado por la latencia diagnóstica del sistema, lo que enmascaró la capacidad real de la prueba para detectar cánceres en etapas tempranas y reducir los diagnósticos en estadio IV.
Este estudio propone que el eje ER/PR, y no las subtipificaciones clínicas tradicionales, constituye la vía dominante que gobierna el espectro completo del cáncer de mama, basándose en la cuantificación absoluta de proteínas en 1652 muestras que reveló un modelo jerárquico donde el equilibrio entre ER y PR es crucial para la supervivencia.
Este estudio propone el sistema de clasificación T-OMICS, un marco funcional que organiza el paisaje molecular del cáncer de mama en dos programas biológicos distintos para resolver la ambigüedad pronóstica de las mutaciones de PIK3CA y permitir una estratificación de riesgo y decisiones terapéuticas más precisas basadas en el contexto genómico global del tumor.
Este estudio demuestra que integrar características radiómicas del edema perilesional y del desconectoma de la sustancia blanca con datos clínicos mejora significativamente la predicción de la supervivencia libre de progresión en pacientes con glioblastoma IDH-salvaje.
Este estudio aplica el marco CAST, una extensión de los bosques de supervivencia causales, para revelar que la quimioterapia ofrece beneficios sostenidos y heterogéneos en el tiempo para pacientes con gliomas de bajo grado, mientras que los efectos de la radioterapia son mixtos y sensibles al confusión, destacando la edad como el principal factor de variabilidad en la respuesta al tratamiento.
Este estudio presenta NeuroMDAVIS-FS, un marco de aprendizaje profundo no supervisado que integra datos multi-ómicos para identificar firmas moleculares pronósticas robustas que superan a las variables clínicas tradicionales en la estratificación de supervivencia de pacientes con cáncer de pulmón.
Este protocolo describe un metaanálisis en red y revisión sistemática que evaluará la eficacia comparativa de los regímenes farmacológicos de segunda línea o posteriores para el tratamiento de sarcomas de tejidos blandos irresecables, avanzados o recurrentes en pacientes previamente tratados con terapia basada en antraciclinas, con el objetivo de orientar la práctica clínica y la toma de decisiones.
Este estudio cualitativo realizado en Ghana revela que el cáncer ginecológico y sus tratamientos generan una carga multidimensional de infertilidad que amenaza la identidad femenina y las relaciones sociales de las mujeres, destacando la necesidad urgente de integrar el asesoramiento sobre fertilidad y el apoyo psicosocial en la atención oncológica local.
Un ensayo clínico aleatorizado, doble ciego y controlado con placebo demostró que la terapia diaria de fotobiomodulación intraoral mediante un dispositivo LED es segura y reduce significativamente la incidencia de mucositis oral grave y sus complicaciones en pacientes con cáncer de cabeza y cuello sometidos a radioterapia.
Este estudio demuestra que la combinación de la arilsulfatasa B (ARSB) y el pembrolizumab actúa sinérgicamente en el modelo de melanoma metastásico B16F10 para inhibir la progresión tumoral y mejorar la supervivencia mediante el aumento de la apoptosis, la reducción de la invasividad y la modulación de la respuesta inmunitaria.
El artículo presenta Onco-Shikshak V7, una plataforma de aprendizaje adaptativo nativa de IA para la educación en oncología médica que integra múltiples modelos cognitivos y agentes especializados para superar las limitaciones de los currículos estáticos y los riesgos de los modelos de lenguaje, ofreciendo flujos de trabajo clínicos auténticos y retroalimentación personalizada basada en guías autorizadas.
El estudio valida PROGRESS, una herramienta de estratificación de riesgo sencilla y accesible para el cáncer de próstata resistente a la castración, desarrollada mediante aprendizaje automático que utiliza tres marcadores de laboratorio rutinarios (PSA, ALP y AST) para predecir con precisión la supervivencia y guiar la toma de decisiones clínicas individualizadas.
Este estudio transversal demuestra que, al analizar las disparidades en la mortalidad por cáncer de mama y próstata en EE. UU., la heterogeneidad de los riesgos socioconportamentales dentro de los grupos raciales y étnicos varía significativamente según el nivel de mortalidad del condado, lo que sugiere que las estrategias de control del cáncer deben basarse en perfiles específicos de dominio y población en lugar de promedios grupales para lograr una mayor equidad.
Este estudio nacional checo, basado en datos administrativos y del registro de cáncer, evaluó las vías de diagnóstico y tratamiento del cáncer de pulmón de células no pequeñas estratificadas por estadio, identificando indicadores de calidad clave como la demora en el inicio del tratamiento y la variabilidad regional en las pruebas de biomarcadores, lo que ha permitido implementar una herramienta nacional para la evaluación continua de la atención oncológica.