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oncology

98 articles

Transcriptomic Immune-related Signature Predictive of Chemoradiotherapy Response in Anal Squamous Cell Carcinoma

Cette étude démontre que chez les patients atteints de carcinome épidermoïde de l'anus, une signature transcriptomique associée à un microenvironnement immunitaire actif et à la présence de structures lymphoïdes tertiaires permet de prédire la réponse à la chimioradiothérapie et d'améliorer la survie, tandis qu'une charge mutationnelle élevée est corrélée à un pronostic plus défavorable.

Iseas, S., Golubicki, M., Lacunza, E. + 7 more2026-03-13🔬 oncology

Extracellular vesicles proteomics-based machine-learning model predicts immunotherapy response in NSCLC

Cette étude développe un modèle d'apprentissage automatique basé sur la protéomique des vésicules extracellulaires plasmatiques, utilisant une signature de quatre protéines (MUC1, MUC5B, MUC5AC et ANPEP), pour prédire de manière non invasive la réponse à l'immunothérapie et la survie des patients atteints de cancer du poumon non à petites cellules.

Castillo, A., Boyero, L., Benedetti, J. C. + 6 more2026-03-13🔬 oncology

Joint Prediction of Adjuvant Therapy Response and Time-to-Response for Cancer Patients Using the Personalized-DrugRank Method

Cet article présente la méthode Personalized-DrugRank, qui fusionne des données transcriptomiques spécifiques aux patients avec des données de perturbation médicamenteuse pour prédire simultanément la réponse thérapeutique et le délai de réponse chez les patients atteints de cancer, surpassant ainsi les modèles cliniques traditionnels.

Romagnoli, F., Pellegrini, M.2026-03-13🔬 oncology

nSIGHT™: A Data Discovery Platform for Visualization, Integration and Retrospective Analysis of Multimodal Clinical Research Data

nSIGHT™ est une plateforme web intuitive conçue pour faciliter la découverte, l'intégration et l'analyse rétrospective de données cliniques et de recherche multimodales, permettant aux chercheurs en oncologie de construire facilement des cohortes de patients déidentifiées et d'évaluer de nouvelles hypothèses sans compétences techniques avancées.

Zia, M. K., Plessinger, B., Eng, K. H. + 11 more2026-03-11🔬 oncology

Integrating AI-powered automated neurovascular bundle segmentation and radiomics for prostate cancer staging

Cette étude rétrospective démontre qu'un cadre automatisé combinant la segmentation par intelligence artificielle des faisceaux neurovasculaires et la radiomique permet d'évaluer avec précision le risque d'invasion tumorale et de prédire la récidive biochimique, l'invasion périneurale et l'extension extraprostatique du cancer de la prostate.

Urbanos, G., Nogue-Infante, A., Ribas, G. + 9 more2026-03-11🔬 oncology

CT4CMS: Preoperative Computed Tomography-Based Consensus Molecular Subtyping Prediction in Colorectal Cancer Using Interpretable Deep Learning

Cette étude présente CT4CMS, un cadre d'apprentissage profond interprétable qui prédit les sous-types moléculaires consensus du cancer colorectal à partir de scanners préopératoires, permettant une stratification moléculaire non invasive pour guider les décisions thérapeutiques personnalisées.

Zhang, X., Nie, X., Wu, T. + 14 more2026-03-10🔬 oncology

Beyond Binary MRD: Quantitative ctDNA Interpretation After Curative-Intent Surgery for Colorectal Cancer

Cette étude démontre que la classification de la maladie résiduelle minimale dans le cancer colorectal est fortement influencée par la sensibilité analytique, car une proportion significative des signaux de maladie résiduelle se situe en dessous du seuil de détection conventionnel de 100 ppm, ce qui soutient l'intérêt clinique des méthodes ultrasensibles pour détecter la récidive.

Kim, J., Ye, S., Kwak, J.-M. + 22 more2026-03-10🔬 oncology

Associations between spatial distribution of immune cell subsets and clinical outcomes in patients with advanced melanoma treated with immune checkpoint inhibitors: results from the PUMA challenge

La compétition PUMA a démontré que la densité des lymphocytes infiltrant la tumeur, quantifiée par des algorithmes d'apprentissage profond sur des images histologiques, est le seul sous-ensemble immunitaire associé de manière indépendante à la réponse et à la survie des patients atteints d'un mélanome avancé traité par inhibiteurs de points de contrôle immunitaires.

Schuiveling, M., Liu, H., Eek, D. + 34 more2026-03-10🔬 oncology

Conversational Artificial Intelligence-Enabled Molecular Characterization of Sezary Syndrome Reveals Distinct Pathway-Level Alterations Compared with Non-Sezary Cutaneous T-Cell Lymphoma

Cette étude démontre que l'intelligence artificielle conversationnelle permet de révéler que le syndrome de Sézary se distingue des autres lymphomes T cutanés non sézariens non par une charge mutationnelle plus élevée, mais par des altérations qualitatives spécifiques de voies biologiques impliquant la régulation épigénétique, l'échappement immunitaire et le contrôle transcriptionnel.

Diaz, F. C., Waldrup, B., Carranza, F. G. + 2 more2026-03-10🔬 oncology

Single-cell transcriptome-wide Mendelian randomization and colocalization analyses reveal immune-cell-specific mechanisms and actionable drug targets in prostate cancer

Cette étude intègre des analyses de randomisation mendélienne et de colocalisation à l'échelle du transcriptome unicellulaire pour identifier des gènes causaux spécifiques aux cellules immunitaires et des cibles thérapeutiques actionnables, telles que IGF1R et FAAH, afin de développer de nouvelles immunothérapies pour le cancer de la prostate.

Hong, Y., Wang, Y., Wang, Y. + 2 more2026-03-10🔬 oncology

Attention-Enhanced U-Net Segmentation for Reliable Detection of Circulating Tumor-Associated Cells.

Cette étude démontre qu'un modèle de segmentation U-Net amélioré par des mécanismes d'attention permet une détection robuste et généralisable des cellules tumorales circulantes associées (CTAC) dans le sang périphérique, offrant ainsi une solution prometteuse pour le dépistage précoce et le diagnostic du cancer.

Cristofanilli, M., Limaye, S., Rohatgi, N. + 15 more2026-03-09🔬 oncology

Sex-stratified Integrated Analysis of US lung Cancer Mortality, 1994-2020

Cette étude intégrée stratifiée par sexe révèle que, bien que la mortalité par cancer du poumon aux États-Unis ait considérablement diminué entre 1994 et 2020, les facteurs déterminants diffèrent selon le genre, la pollution de l'air étant le prédicteur principal chez les hommes et le tabagisme chez les femmes, soulignant ainsi la nécessité de stratégies de prévention et de traitement adaptées à chaque sexe.

Islam, M. R., Sayin, S. I., Islam, H. + 6 more2026-03-06🔬 oncology

Gene to Morphology Alignment via Graph Constrained Latent Modeling for Molecular Subtype Prediction from Histopathology in Pancreatic Cancer

Cette étude propose un cadre d'apprentissage contraint par un graphe qui aligne les signaux morphologiques issus de l'histopathologie sur une structure génétique latente, permettant ainsi de prédire les sous-types moléculaires du cancer pancréatique avec une précision élevée sans recourir au séquençage génomique.

Leyva, A., Akbar, A., Niazi, K.2026-03-06🔬 oncology

OncoRAG: Graph-Based Retrieval Enabling Clinical Phenotyping from Oncology Notes Using Local Mid-Size Language Models

L'étude présente OncoRAG, un pipeline basé sur un graphe de connaissances et des modèles de langage de taille moyenne déployés localement, qui permet une extraction précise et rapide de caractéristiques cliniques à partir de notes oncologiques multilingues sans nécessiter d'affinage ni de partage de données externes.

Salome, P., Knoll, M., Walz, D. + 9 more2026-03-06🔬 oncology

Application of a Concise Video to Improve Patient Understanding of Tumor Genomic Testing in Community and Academic Practice Settings

Cette étude démontre qu'une vidéo éducative concise de 3 à 4 minutes améliore de manière significative et durable la compréhension des messages spécifiques liés aux tests génomiques tumoraux chez des patients de divers types de cancer, tant dans des centres universitaires que communautaires.

Veney, D. J., Wei, L., Miller, J. R. + 10 more2026-03-06🔬 oncology

Conversational Artificial Intelligence Agents-Enabled Dissection of RTK-RAS and MAPK Pathway Dependencies in Gemcitabine-Treated Pancreatic Ductal Adenocarcinoma (PDAC)

Cette étude démontre que des agents d'intelligence artificielle conversationnelle ont permis d'identifier des dépendances spécifiques aux voies RTK-RAS et MAPK, liées à l'âge et au traitement par gemcitabine, dans le cancer du pancréas, renforçant ainsi le cadre de l'oncologie de précision.

Diaz, F. C., Waldrup, B., Carranza, F. G. + 2 more2026-03-05🔬 oncology

When Survival Improves But Quality of Life Does Not: A Model-Based Meta-Analysis of Immune Checkpoint Inhibitors

Cette méta-analyse basée sur un modèle démontre que, bien que les inhibiteurs de points de contrôle immunitaires n'améliorent pas toujours la qualité de vie (QoL) de manière visible dans les analyses conventionnelles, l'analyse des trajectoires longitudinales de la QoL révèle une amélioration plus rapide sous traitement qui est significativement associée à une meilleure survie globale, suggérant que les analyses traditionnelles à un instant donné masquent des bénéfices réels pour les patients.

Sun, Y., Chang, S., Tang, K. + 4 more2026-03-05🔬 oncology