oncology पेपर | Gist.Science

VALIDATION OF PROGRESS, A SIMPLE MACHINE-LEARNING DERIVED RISK STRATIFICATION SCORE FOR CASTRATION-RESISTANT PROSTATE CANCER

यह अध्ययन PROGRESS को प्रस्तुत और मान्य करता है, जो कास्ट्रेशन-रेसिस्टेंट प्रोस्टेट कैंसर के लिए एक सरल मशीन-लर्निंग-व्युत्पन्न जोखिम स्तरीकरण स्कोर है, जो विविध मेटास्टैटिक और गैर-मेटास्टैटिक सेटिंग्स में रोगी जोखिम उपसमूहों को प्रभावी ढंग से अंतर करने और व्यक्तिगत नैदानिक निर्णय लेने में मार्गदर्शन करने के लिए तीन नियमित रूप से उपलब्ध प्रयोगशाला चरों (PSA, ALP, और AST) का उपयोग करता है।

Castro Labrador, L., Zamora, R., Szyldergemajn, S., Gomez del Campo, P., Castillo Izquierdo, J., De All, J. A., Domingue (…)2026-02-26

🔬 oncology

A Czech national administrative real-world study of diagnostics and treatment pathways of non-small-cell lung cancer stratified by disease stage: From data to actionable indicators

इस चेक राष्ट्रीय अध्ययन ने नॉन-स्मॉल सेल लंग कैंसर देखभाल के लिए चरण-स्तरीकृत गुणवत्ता संकेतकों का मूल्यांकन करने के लिए लिंक्ड प्रशासनिक और रजिस्ट्री डेटा का उपयोग किया, जिससे यह पता चला कि मल्टीडिसिप्लिनरी टीम चर्चाओं और केंद्रीकरण में सुधार के बावजूद, आठ सप्ताह के भीतर उपचार शुरू करने वाले रोगियों की संख्या आधे से भी कम थी और बायोमार्कर परीक्षण में महत्वपूर्ण क्षेत्रीय असमानताएं बनी हुई हैं, जिसके परिणामस्वरूप इन मेट्रिक्स को निरंतर गुणवत्ता मूल्यांकन के लिए एक राष्ट्रीय उपकरण के रूप में लागू किया गया है।

Donin, G., Tichopad, A., Sedlak, V., Rybar, M., Rozanek, M., Mothejlova, k., Koblizek, V., Turcani, P., Sova, M., Dusek (…)2026-02-25

🔬 oncology

Symptom network signatures for the early recognition of pancreatic cancer

इस अध्ययन ने रोग के चरणों के दौरान लक्षणों की परस्पर निर्भरता को मानचित्रित करने के लिए 50,000 अग्नाशय के कैंसर के रोगियों के एक बड़े डेटासेट पर नेटवर्क विश्लेषण का उपयोग किया, जिससे यह प्रकट हुआ कि हालांकि समय के साथ लक्षण नेटवर्क विरल (sparse) होते जाते हैं और नोड पूर्वानुमेयता कम बनी रहती है, पीलिया और वजन घटने जैसे विशिष्ट हब प्रमुख संकेतकों के रूप में उभरते हैं जो शीघ्र नैदानिक पहचान में सहायता कर सकते हैं।

Latigay, J., Dy, L., Solano, G.2026-02-24

🔬 oncology

Optimizing Gastric Cancer Treatment: The Role of LODDs in Lymph Node Staging

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि गैस्ट्रिक एडेनोकार्सिनोमा के लिए रोगनिदान संबंधी सटीकता में पॉजिटिव लिम्फ नोड्स का लॉग ऑड्स (LODDs), पारंपरिक AJCC N स्टेज और लिम्फ नोड अनुपात से बेहतर प्रदर्शन करता है, जिससे व्यक्तिगत उत्तरजीविता मूल्यांकन के लिए एक मान्य नोमोग्राम विकसित हुआ है।

Hao, Z., Niu, H., Bi, Y., Sun, Q., Yang, W.2026-02-24

🔬 oncology

Tumor-Specific Divergence of Tumor-Associated Macrophage Prognostic Effects Across TCGA Lung and Melanoma Cohorts

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि ट्यूमर-जुड़े मैक्रोफेज का रोगनिदान संबंधी प्रभाव (prognostic impact) विभिन्न ट्यूमर हिस्टोलॉजी में उलट जाता है, जहाँ FOLR2 और TREM2 जैसे मार्करों की उच्च अभिव्यक्ति मेलानोमा में बेहतर उत्तरजीविता (survival) की भविष्यवाणी करती है लेकिन फेफड़ों के स्क्वैमस कार्सिनोमा में खराब परिणामों की भविष्यवाणी करती है, जो चिकित्सीय रणनीतियों के लिए ट्यूमर-संदर्भ-निर्भर मैक्रोफेज ध्रुवीकरण (macrophage polarization) के महत्वपूर्ण महत्व को रेखांकित करता है।

Lehrer, S., Rheinstein, P.2026-02-24

🔬 oncology

Integrated Framework for the Optimal Determination of Diagnostic Cut-off Points through Empirical Interpolation, Logistic Modeling Optimized by Dual Annealing, and Combinatorial Optimization with ThresholdXpert: Application to Hepatocellular Carcinoma

यह अध्ययन एक एकीकृत ढांचे को प्रस्तुत करता है जो नैदानिक कट-ऑफ बिंदुओं को मजबूती से निर्धारित करने के लिए एम्पिरिकल इंटरपोलेशन (empirical interpolation), ड्यूल एनीलिंग-अनुकूलित लॉजिस्टिक मॉडलिंग (Dual Annealing-optimized logistic modeling) और थ्रेशोल्डएक्सपर्ट 1.0 (ThresholdXpert 1.0) कॉम्बिनेटोरियल ऑप्टिमाइज़ेशन टूल को जोड़ता है, जो हेपेटोसेलुलर कार्सिनोमा के लिए अनुकूलित मल्टीमार्कर पैनलों को सफलतापूर्वक पहचानता है।

Reinosa, R.2026-02-23

🔬 oncology

Integration of a Molecular Prognostic Classifier into the Ninth Edition TNM Staging of Lung Adenocarcinoma

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि 26-जीन आणविक रोगनिरोधी वर्गीकारक (molecular prognostic classifier) को 9वें संस्करण के TNM स्टेजिंग सिस्टम में एकीकृत करने से एक नया TNMEx मॉडल निर्मित होता है जो रेसेक्टेड लंग एडेनोकार्सिनोमा रोगियों के लिए जोखिम स्तरीकरण और उत्तरजीविता भविष्यवाणी (survival prediction) में 8वें और 9वें दोनों संस्करणों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Abolfathi, H., Lamaze, F. C., Maranda-Robitaille, M., Pellerin, K.-A., Joubert, D., Armero, V. S., Gaudreault, N., Boudr (…)2026-02-18

🔬 oncology

Global Distribution and Characteristics of Research Facilities Participating in Phase III Oncology Trials

यह अध्ययन चरण III ऑन्कोलॉजी परीक्षणों का संचालन करने वाली अनुसंधान सुविधाओं का पहला वैश्विक मानचित्रण प्रदान करता है, जो यह प्रकट करता है कि परीक्षणों की उपलब्धता सीधे भौतिक सुविधाओं की संख्या से जुड़ी हुई है और निम्न-आय वाले क्षेत्रों में अनुसंधान क्षमता अभी भी सीमित है, जो मुख्य रूप से उद्योग-प्रायोजित, बहुक्षेत्रीय प्रणालीगत चिकित्सा परीक्षणों तक ही सीमित है।

Lazar Neto, F., Costa, R. T. S., Villarino, A. F., Lazar, F., da Rocha, J. W., Moraes, F. Y., Mota, J. M.2026-02-10

🔬 oncology

Fusing Data from CT Deep Learning, CT Radiomics and Peripheral Blood Immune profiles to Diagnose Lung Cancer in a Cohort of Patients Experiencing Symptoms

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि सीटी डीप लर्निंग, रेडियोमिक्स और पेरिफेरल ब्लड इम्यून प्रोफाइल को फ्यूज करने से लक्षण वाले रोगियों में फेफड़ों के कैंसर की नैदानिक सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार होता है, जो एकल-मोडालिटी दृष्टिकोणों की तुलना में 0.81 का AUC प्राप्त करता है।

Mustapha, R., Ganeshan, B., Ellis, S., Dolcetti, L., Tharmakulasingam, M., DeSouza, K., Jiang, X., Savage, C., Lim, S. (…)2026-02-06

🔬 oncology

Evolutionary tree balance predicts disease-free survival in the TRACERx non-small cell lung cancer cohort

TRACERx नॉन-स्मॉल सेल लंग कैंसर कोहॉर्ट में विकासवादी वृक्ष के आकार (इवोल्यूशनरी ट्री शेप) को मापने के लिए एक नवीन दृष्टिकोण लागू करते हुए, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि क्लोन ट्री संतुलन (क्लोन ट्री बैलेंस) रोग-मुक्त उत्तरजीविता का एक सुदृढ़ भविष्यवक्ता है जो पिछले विकासवादी सूचकांकों से बेहतर प्रदर्शन करता है और यह सुझाव देता है कि नैदानिक परिणामों के लिए इंट्राट्यूमर हेटेरोजेनिटी (इंट्राट्यूमर हेटेरोजेनिटी) की तुलना में ब्रांचिंग की समानता अधिक महत्वपूर्ण है।

Verity, K., Noble, R. J.2026-02-04

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