Transcriptomic Immune-related Signature Predictive of Chemoradiotherapy Response in Anal Squamous Cell Carcinoma
본 연구는 항암방사선요법 (CRT) 을 받은 항문 편평세포암 환자에서 완전 관해와 연관된 면역 관련 유전자 발현 서명과 종양 내 면역 미세환경의 중요성을 규명하여 치료 반응 예측 및 맞춤형 치료 전략 개발에 기여함을 보여줍니다.
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oncology
98 편의 논문
Extracellular vesicles proteomics-based machine-learning model predicts immunotherapy response in NSCLC
본 연구는 비소세포폐암 환자의 혈장 유래 세포외 소포체 단백질 프로파일링을 통해 MUC1, MUC5B, MUC5AC, ANPEP 4 가지 단백질로 구성된 기계학습 모델을 개발하여 면역치료 반응을 예측하고 생존율을 평가할 수 있는 비침습적 도구를 제시했습니다.
Joint Prediction of Adjuvant Therapy Response and Time-to-Response for Cancer Patients Using the Personalized-DrugRank Method
이 논문은 TCGA 데이터를 기반으로 수술 후 암 환자의 보조 요법 반응과 반응 시간을 동시에 예측하는 'Personalized-DrugRank' 방법을 제안하여, 환자 특이적 전사체 데이터와 약물 교란 데이터를 통합함으로써 임상 의사결정의 정확성과 적시성을 향상시켰음을 보여줍니다.
A systematic review and meta-analysis of glyphosate based herbicide exposure and risk of nonHodgkin's lymphoma
본 메타분석은 글리포산 제초제 노출과 비호지킨 림프암 위험 간의 연관성이 노출 수준이 높을수록 일관되게 유의미하게 증가함을 보여주며, 이는 용량-반응 관계를 지지하는 중등도 수준의 증거를 제공한다.
nSIGHT™: A Data Discovery Platform for Visualization, Integration and Retrospective Analysis of Multimodal Clinical Research Data
nSIGHT™ 는 다양한 임상 및 연구 데이터를 통합·시각화하여 암 연구자들이 기술적 장벽 없이 쉽게 환자 코호트를 구성하고 가설을 검증할 수 있도록 지원하는 웹 기반 데이터 탐색 플랫폼입니다.
Integrating AI-powered automated neurovascular bundle segmentation and radiomics for prostate cancer staging
이 연구는 808 건의 MRI 데이터를 기반으로 한 AI 기반 신경혈관다발 자동 분할 및 방사성학 모델을 통해 전립선암의 생화학적 재발, 신경주위 침범 및 전립선 외 확장을 예측하는 새로운 프레임워크를 개발하고 그 유효성을 입증했습니다.
CT4CMS: Preoperative Computed Tomography-Based Consensus Molecular Subtyping Prediction in Colorectal Cancer Using Interpretable Deep Learning
이 연구는 대장암의 예후 예측 및 치료 방침 수립을 위해 수술 전 CT 스캔에서 해석 가능한 딥러닝 모델을 활용해 분자 아형 (CMS) 을 비침습적으로 예측하는 새로운 프레임워크를 제시합니다.
Beyond Binary MRD: Quantitative ctDNA Interpretation After Curative-Intent Surgery for Colorectal Cancer
이 연구는 대장암 수술 후 잔류 종양을 탐지할 때 분석 감도가 MRD 양성 판정에 결정적인 영향을 미치며, 기존 100 ppm 임계값보다 훨씬 낮은 농도에서도 잔류 질환 신호가 발견되어 초고감도 ctDNA 검출의 임상적 중요성을 입증했습니다.
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
이 논문은 PUMA 챌린지를 통해 흑색종 조직 내 면역세포의 공간적 분포를 자동 정량화한 결과, 종양 내 TIL(림프구) 밀도가 면역관문억제제 치료 반응 및 생존율과 가장 일관되게 연관되어 있음을 확인하고 다른 면역세포 아형의 독립적 예후 가치는 제한적임을 보고했습니다.
The miR-362-3p/BCLAF1 axis regulates cisplatin sensitivity and metastatic progression in triple-negative breast cancer
이 연구는 miR-362-3p 가 BCLAF1 을 표적으로 하여 삼중 음성 유방암의 시스플라틴 감수성을 조절하고 전이를 억제하는 새로운 기전을 규명함으로써, BRCA1/2 돌연변이 환자에게서 시스플라틴 치료 반응의 예측 인자 및 치료 표적으로서의 가능성을 제시했습니다.
Conversational Artificial Intelligence-Enabled Molecular Characterization of Sezary Syndrome Reveals Distinct Pathway-Level Alterations Compared with Non-Sezary Cutaneous T-Cell Lymphoma
본 연구는 대화형 인공지능을 활용하여 세자리 증후군과 비세자리 피부 T 세포 림프종을 비교 분석한 결과, 두 질환 간 전체 돌연변이 부하는 유사하지만 세자리 증후군은 후성유전 조절, 면역 회피 및 전사 조절 경로에서의 질적 차이가 두드러진다는 것을 규명했습니다.
Single-cell transcriptome-wide Mendelian randomization and colocalization analyses reveal immune-cell-specific mechanisms and actionable drug targets in prostate cancer
이 연구는 단일 세포 전사체 기반 멘델 무작위화와 공국립 분석을 통해 전립선암에서 CD4 및 CD8 T 세포 특이적 유전적 기전을 규명하고, HLA-DQA2, TXN, COX6B1 등 핵심 유전자와 IGF1R, FAAH 같은 약물 재창출 타겟을 발굴하여 정밀 면역요법 개발을 위한 실행 가능한 표적을 제시했습니다.
Attention-Enhanced U-Net Segmentation for Reliable Detection of Circulating Tumor-Associated Cells.
이 논문은 주의 메커니즘이 강화된 U-Net 모델을 개발하여 희귀한 순환 종양 관련 세포 (CTAC) 를 정밀하게 식별함으로써 다양한 환자 군에서 다중 암 조기 검출의 신뢰성과 임상적 유용성을 입증했다고 요약할 수 있습니다.
Sex-stratified Integrated Analysis of US lung Cancer Mortality, 1994-2020
이 연구는 1994 년부터 2020 년까지 미국의 성별별 폐암 사망률 추이를 분석하여 남성에게는 대기오염이, 여성에게는 흡연이 주요 영향 요인임을 규명하고, 향후 2030 년까지의 감속된 감소 추세를 예측했습니다.
Gene to Morphology Alignment via Graph Constrained Latent Modeling for Molecular Subtype Prediction from Histopathology in Pancreatic Cancer
이 논문은 췌장암의 분자 아형 예측을 위해 조직병리학적 이미지에서 유전자 구조 잠재 공간을 학습하도록 그래프 제약 조건을 부과하여, 시퀀싱 없이도 정밀 암 치료에 필요한 분자 정보를 추출할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안합니다.
OncoRAG: Graph-Based Retrieval Enabling Clinical Phenotyping from Oncology Notes Using Local Mid-Size Language Models
본 논문은 온코로지 노트에서 정형화된 임상 특징을 추출하기 위해 온톨로지 기반 지식 그래프와 그래프 확산 재순위화를 결합한 'OncoRAG' 파이프라인을 개발하여, 외부 데이터 공유 없이 로컬 환경에서 실행 가능한 중규모 언어 모델로도 높은 정확도의 자동 추출이 가능함을 입증했습니다.
Time of Day as an Unmeasured Confounder in Oncology Trials
이 논문은 비소세포성 폐암 임상시험에서 치료 시간대가 생존율에 중대한 영향을 미칠 수 있음을 지적하며, 향후 임상시험에서 치료 시간을 측정하거나 무작위화하여 편향을 줄이고 시간대 의존적 치료 효과를 규명할 것을 제안합니다.
Application of a Concise Video to Improve Patient Understanding of Tumor Genomic Testing in Community and Academic Practice Settings
본 연구는 다양한 암 유형과 학술 및 지역 의료 환경에서 종양 유전체 검사를 받기 전에 제공된 3~4 분의 간결한 교육 영상이 환자의 검사 관련 메시지 구체적 지식을 지속적으로 유의하게 향상시켰음을 입증했습니다.
Conversational Artificial Intelligence Agents-Enabled Dissection of RTK-RAS and MAPK Pathway Dependencies in Gemcitabine-Treated Pancreatic Ductal Adenocarcinoma (PDAC)
이 연구는 대화형 인공지능 에이전트를 활용하여 gemcitabine 치료된 췌장암 (PDAC) 환자에서 연령과 치료 여부에 따라 RTK-RAS 및 MAPK 경로 의존성이 어떻게 달라지는지를 규명함으로써 정밀 암 치료의 새로운 틀을 제시했습니다.
When Survival Improves But Quality of Life Does Not: A Model-Based Meta-Analysis of Immune Checkpoint Inhibitors
이 연구는 면역관문억제제 임상시험에서 전통적인 단일 시점 분석으로는 포착되지 않는 생존율 향상과 삶의 질 개선 간의 연관성을 종단적 모델 기반 메타분석을 통해 규명함으로써, 치료 평가 시 삶의 질 데이터의 보다 정교한 해석과 활용의 중요성을 제시합니다.