98 편의 논문
이 연구는 신輔助 치료 후 ypN1 유방암 환자에서 잔류 림프절 전이 수에 따라 예후가 이질적이므로, 단일 잔류 양성 림프절 환자에게는 축삭 탈강화가 가능하지만 다수 잔류 양성 림프절 환자에게는 적용할 수 없음을 보여줍니다.
이 연구는 면역치료 부작용 (irAE) 의 수동적 검토를 대체하여 효율성, 정확성 및 일관성을 크게 향상시키는 자율형 AI 시스템의 개발과 다단계 검증을 보고합니다.
이 연구는 498 명의 ccRCC 환자 데이터를 기반으로 머신러닝과 딥러닝을 활용해 종양 미세환경의 특징을 분석하여 생존 예후를 예측하는 세 가지 생태형 (Poor, Favorable, Medium) 을 정의하고, 이를 표준 H&E 조직 검사를 통해 예측할 수 있는 새로운 임상 도구를 제시했습니다.
이 논문은 메틸화 및 단백질 기반의 다중 암 조기 검출 (MCED) 분류기인 MP V2 가 이전 버전 (MP V1) 대비 전반적인 민감도가 7.3% 향상되었고, 특히 1 기 및 2 기와 같은 초기 암 단계에서 민감도가 크게 증가하여 97.0% 의 특이도 목표 하에 더 나은 성능을 입증했다고 요약할 수 있습니다.
이 논문은 40 명의 CAR-T 환자 코호트를 대상으로 한 전향적 연구를 통해, 미세유체 비드 면역분석법을 이용해 혈청 IL-6 수치를 모니터링하면 CAR-T 치료 관련 신경독성 (ICANS) 의 발생을 다음 날에 예측할 수 있음을 입증했습니다.
본 연구는 전이성去勢抵抗성 전립선암 (mCRPC) 환자에서 치료 시작 후 3 개월 이내의 종양 성장률 (g-rate) 을 기반으로 한 머신러닝 모델 (G3Surv) 이 기존 통계 모델보다 우수한 예후 예측 능력을 보여 조기 임상 의사결정을 지원할 수 있음을 입증했습니다.
이 논문은 NHS-Galleri 임상시험에서 MCED 검사의 생물학적 성능은 양호했으나, 진단 지연으로 인한 병기 전이 (Stage Slip) 가 주요 종결점 실패의 핵심 원인임을 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 규명하고, 향후 시험 설계 시 진단 인프라 지연을 고려할 것을 제안합니다.
이 논문은 1,652 건의 유방암 표본에 대한 절대 정량 분석을 통해 ER/PR 축이 기존 임상 아형 분류를 초월하여 유방암의 전체 스펙트럼과 예후를 지배하는 핵심 경로임을 규명하고, 이를 통해 '초안전군 (ultra-safe group)'의 생물학적 기반을 제시했습니다.
이 연구는 5,000 개 이상의 유방암 표본을 분석하여 종양의 생물학적 행동을 두 가지 주요 프로그램으로 분류하는 통합 프레임워크 (T-OMICS) 를 개발함으로써, 기존에 모호했던 PIK3CA 돌연변이의 임상적 의미를 종양의 전체적 생물학적 맥락 속에서 명확히 해석하고 정밀한 위험 평가 및 치료 전략 수립을 가능하게 합니다.
이 연구는 IDH-비변이성 교모세포종 환자의 무진행 생존 기간을 예측할 때 임상 데이터에 종양 주변의 부종과 백질 연결망 단절 (disconnectome) 의 고차원 방사선학적 특징을 통합하면 예측 정확도가 유의미하게 향상됨을 입증했습니다.
이 논문은 TCGA 와 CGGA 데이터를 활용하여 새로운 Causal Analysis of Survival Trajectories (CAST) 프레임워크를 적용, 저등급 교모세포종 환자에서 화학요법이 일관된 장기 생존 이점을 제공하는 반면 방사선요법의 효과는 이질적이고 잔여 교란에 민감함을 규명하고, 진단 연령이 치료 반응 이질성의 주요 동인임을 밝혔습니다.
이 논문은 CPTAC 코호트의 유전체, 전사체, 단백체 데이터를 통합한 비지도 딥러닝 프레임워크 'NeuroMDAVIS-FS'를 개발하여 폐암 환자의 생존 위험을 정밀하게 분류하고 기존 임상 변수보다 뛰어난 예후 예측 능력을 입증했습니다.
이 논문은 아드리아마이신 기반 치료 후 진행성 연부조직 육종 환자를 대상으로 2 차 이상 약물 요법의 비교 효과를 평가하기 위해 체계적 문헌고찰과 네트워크 메타분석을 수행하는 연구 계획임을 요약합니다.
본 연구는 가나에서 산부인과 암 치료로 인한 불임이 여성에게 정서적 고통, 사회적 낙인, 경제적 어려움 등 다차원적인 부담을 안겨주지만, 신앙과 가족 지지 등을 통해 회복력을 발휘하는 과정을 심층 인터뷰를 통해 규명하고, 이에 대한 포괄적인 심리사회적 지원의 필요성을 강조합니다.
이 무작위 이중 맹검 위약 대조 시험은 두경부암 환자가 고선량 방사선 치료를 받는 동안 매일 구강 내 LED 광생물조절 (PBM) 요법을 적용하면 구강 점막염의 발생률과 중증도를 유의하게 낮추고 안전하며 잘 견딜 수 있음을 입증했습니다.
이 연구는 아릴설페타제 B(ARSB) 와 펨브롤리주맙의 병용 치료가 B16F10 전이성 흑색종 모델에서 서로 다른 기전을 통해 세포 사멸을 촉진하고 침습성을 감소시켜 시너지 효과를 통해 치료 결과를 개선할 수 있음을 보여줍니다.
이 논문은 의료 종양학 교육의 지식 속도와 AI 환각 문제를 해결하기 위해 ACT-R, IRT, FSRS, ZPD 및 메타인지 보정 훈련을 통합하고 6 명의 전문 AI 에이전트와 9 가지 권위 있는 가이드라인을 활용한 RAG 기반의 적응형 학습 생태계 'Onco-Shikshak V7'을 제안합니다.
본 논문은 기계 학습과 통계적 모델링을 결합하여 전립선암의 전이성 및 비전이성 골수성 전립선암 (CRPC) 환자의 위험도를 신속하고 객관적으로 분류할 수 있는 새로운 예측 점수 'PROGRESS'를 개발하고 검증했음을 보고합니다.
이 연구는 미국 내 흑인, 히스패닉, 백인 집단 내에서 유방암 및 전립선암 사망률의 지역적 차이에 따라 사회·행동적 위험 요인이 어떻게 달라지는지 분석하여, 집단 평균이나 단일 지수보다 구체적인 지역별·집단별 특성을 반영한 표적 암 관리 전략의 필요성을 강조합니다.
이 연구는 체코의 국가 등록 데이터와 행정 청구 데이터를 연계하여 비소세포폐암 환자의 질병 단계별 진단 및 치료 경로를 분석하고, 치료 시작 지연 및 지역적 편차와 같은 개선이 필요한 핵심 품질 지표를 도출하여 국가 차원의 암 치료 품질 평가 도구로 활용하고 있음을 보여줍니다.