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oncology

65 articles

L'oncologie explore les mécanismes complexes du cancer, de sa formation à ses traitements, en passant par les nouvelles stratégies de prévention. Ce domaine vital vise à améliorer la survie et la qualité de vie des patients grâce à une compréhension toujours plus fine de la biologie tumorale. Sur Gist.Science, nous rendons ces avancées accessibles à tous, sans jargon inutile, pour que chacun puisse suivre l'évolution de la recherche.

Nos équipes traitent systématiquement chaque nouveau prépublication soumise sur medRxiv dans cette catégorie. Pour chaque étude, nous proposons une explication claire en langage courant ainsi qu'un résumé technique détaillé, garantissant une information rigoureuse et compréhensible. Vous trouverez ci-dessous les dernières publications en oncologie, sélectionnées et résumées pour vous.

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

Cette étude présente le cadre d'intelligence artificielle explicable « Virtual Spectral Decomposition » (VSD), qui, grâce à une sélection hiérarchique de tuiles inspirée des dendrites et à une décomposition spectrale virtuelle, permet d'analyser de manière interprétable la composition tissulaire et le phénotypage immunitaire dans le cancer du pancréas, du poumon et du sein à partir d'imagerie standard, sans recourir à des modèles de « boîte noire ».

Chandra, S.2026-04-13🔬 oncology

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

Cette étude prospective multicentrique démontre la faisabilité et l'efficacité clinique d'un profilage de réponse aux médicaments fonctionnel pour guider des thérapies de précision personnalisées et améliorer la survie des enfants atteints de leucémie lymphoblastique aiguë en rechute ou réfractaire.

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

Cette étude de cohorte prospective du UK Biobank révèle que certains phénotypes comportementaux dérivés de l'accélérométrie, notamment l'intensité et la structure des périodes d'activité physique, sont associés à un risque réduit de cancer colorectal, bien que ces liens s'atténuent considérablement après ajustement pour les facteurs de style de vie et métaboliques, suggérant qu'ils ne constituent pas des prédicteurs indépendants.

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

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

Cette étude observationnelle multicentrique menée à Bogota, en Colombie, vise à valider prospectivement l'expression de la protéine PINK1 comme biomarqueur pronostique de la survie et des résultats fonctionnels chez les patients atteints de glioblastome multiforme IDH-sauvage.

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

Le consortium STRONG AYA démontre comment l'intégration des données du registre Yorkshire (YSRCCYP) dans une infrastructure d'apprentissage fédéré permet de transformer les registres de cancer en outils d'aide à la décision enrichis par des résultats rapportés par les patients, afin d'améliorer les consultations et les politiques de soins pour les adolescents et jeunes adultes atteints de cancer.

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

Cette étude présente et valide un modèle d'apprentissage profond 2,5D basé sur les Transformers, nommé ThyLNT, qui utilise des images CT préopératoires pour prédire avec précision les métastases ganglionnaires dans le cancer papillaire de la thyroïde, réduisant ainsi les dissections ganglionnaires inutiles tout en révélant des corrélats biologiques liés à l'angiogenèse et à la transition épithélio-mésenchymateuse.

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

Cette étude démontre que l'analyse du microbiote intestinal à partir des échantillons résiduels de tests FIT cliniques est stable sur 14 jours et comparable aux échantillons de selles standards, validant ainsi leur utilisation pour des recherches microbiotiques à grande échelle et à faible coût.

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

Cette revue systématique et méta-analyse démontre que les signatures de microARN circulaires couplées à l'intelligence artificielle offrent une précision diagnostique prometteuse pour la détection précoce du cancer du sein, bien que leur mise en œuvre clinique nécessite encore des études prospectives rigoureuses pour valider ces résultats.

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

Cette étude de profilage multi-omique sur 867 échantillons de cancer ovarien séreux de haut grade révèle que l'expression des cibles d'anticorps-médicaments conjugués (notamment TACSTD2 et FOLR1) est globalement stable dans l'espace et le temps, soutenant ainsi la priorité thérapeutique de ces cibles pour 80 % des patientes.

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

Cette étude rétrospective menée au Centre Léon Bérard démontre que l'administration de nivolumab à faible dose (20 mg toutes les trois semaines) chez des patients âgés et fragiles atteints de cancers avancés, notamment des carcinomes épidermoïdes, offre une efficacité et une tolérance comparables aux doses standards, soutenant ainsi son utilisation potentielle dans des contextes aux ressources limitées.

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