98 papers
Deze studie identificeert een transcriptomisch immuunsignatuur, gekenmerkt door een robuust micro-omgeving met CD8+ T-cellen en tertiaire lymfoïde structuren, die de respons op chemoradiotherapie en de overleving bij patiënten met anale plaveiselcelcarcinoom succesvol voorspelt.
Deze studie presenteert een machine-learningmodel dat, gebaseerd op een vier-eiwitpanel in plasma-extracellulaire vesikels, de respons op immunotherapie bij patiënten met niet-kleincellig longkanker nauwkeurig voorspelt en zo een veelbelovende niet-invasieve methode biedt voor patiëntstratificatie.
Dit artikel introduceert de Personalized-DrugRank-methode, die transcriptomische patiëntdata combineert met drug-perturbatiedata om zowel de respons op adjuvante kankertherapie als de tijd tot respons nauwkeurig te voorspellen, waardoor klinische beslissingen beter op het individuele profiel van de patiënt kunnen worden afgestemd.
Deze systematische review en meta-analyse concludeert dat hoewel blootstelling aan glyphosaat in het algemeen slechts een bescheiden associatie vertoont met non-Hodgkin-lymfoom, er een consistent en dosisafhankelijk verband bestaat tussen hoge blootstellingsniveaus en een verhoogd risico op deze ziekte.
Het paper introduceert nSIGHT™, een gebruiksvriendelijk webplatform dat onderzoekers in staat stelt om multimodale klinische en onderzoeksdata te integreren, te visualiseren en retrospectief te analyseren, waardoor de interoperabiliteit tussen systemen wordt verbeterd en de ontwikkeling van gedefinieerde kankercohorten voor nieuwe hypothesen wordt vergemakkelijkt.
Deze studie presenteert een geautomatiseerd framework dat AI-gestuurde segmentatie van de neurovasculaire bundels combineert met radiomics om de tumorstadium, perineurale invasie en extraprostatieke extensie bij prostaatkanker nauwkeurig te voorspellen.
Deze studie presenteert CT4CMS, een interpreteerbaar deep learning-model dat consensus moleculaire subtypen van darmkanker niet-invasief voorspelt uit preoperatieve CT-scans, waardoor een nauwkeurige moleculaire stratificatie en gepersonaliseerde behandelbeslissingen vóór de operatie mogelijk worden.
Deze studie toont aan dat de detectie van minimale residuale ziekte bij colorectale kanker sterk afhankelijk is van de analytische gevoeligheid, waarbij ultrasensitieve ctDNA-metingen een aanzienlijk groter aantal patiënten met residuale ziekte identificeren dan conventionele drempels.
De PUMA-uitdaging toonde aan dat de ruimtelijke verdeling van intra-tumorale lymfocyten op H&E-slaides de meest consistente voorspeller is voor het behandelsucces en overleving bij patiënten met gevorderd melanoom die worden behandeld met immuuncheckpointremmers, terwijl andere immuuncelsubsets geen onafhankelijke voorspellende waarde bleken te hebben.
Deze studie toont aan dat de miR-362-3p/BCLAF1-as de cisplatinegevoeligheid en metastatische progressie bij triple-negatieve borstkanker reguleert, waarbij miR-362-3p via de repressie van BCLAF1 een cruciale rol speelt in het overwinnen van platinumresistentie.
Dit onderzoek toont aan dat conversational AI helpt om Sezary-syndroom te onderscheiden van andere cutane T-cellymfoom-subtypen door kwalitatieve verschillen in signaalwegen, zoals epigenetische dysregulatie en immuunontsnapping, in plaats van een hoger mutatieaantal.
Deze studie integreert single-cell transcriptoom- en Mendeliaanse randomisatie-analyses om immuuncel-specifieke genetische drijvers en nieuwe therapeutische doelen voor prostaatkanker te identificeren, met name in CD4- en CD8-T-cellen.
Dit onderzoek presenteert een opgevoerde U-Net met aandachtsmechanismen die betrouwbare pixel-niveau detectie van circulaire tumor-geassocieerde cellen mogelijk maakt, wat leidt tot robuuste prestaties en klinische bruikbaarheid voor vroege kankeropsporing in diverse prospectieve cohorts.
Deze studie toont aan dat de daling van longkankersterfte in de VS tussen 1994 en 2020 door verschillende factoren wordt gedreven, waarbij luchtvervuiling en gezondheidsuitgaven vooral bij mannen en roken en sociale ongelijkheid vooral bij vrouwen de belangrijkste determinanten zijn.
Dit artikel presenteert een grafisch beperkt leerframework dat histopathologische beelden van pancreaskanker koppelt aan een gen-netwerk om moleculaire subtypes te voorspellen zonder gen-expressiegegevens, waardoor precisie-oncologie in hulpbronnenarme omgevingen toegankelijker wordt.
Het artikel introduceert OncoRAG, een lokaal inzetbare, grafgebaseerde retrieval-aanpak die met een middelgroot taalmodel nauwkeurige en schaalbare extractie van klinische kenmerken uit ongestructureerde oncologische notities mogelijk maakt zonder de noodzaak voor fine-tuning of externe data-deling.
Dit artikel waarschuwt dat het tijdstip van toediening een ongemeten verstorende factor kan zijn in oncologische trials en pleit ervoor om dit tijdstip te meten of te randomiseren om potentiële behandelvoordelen niet te missen.
Deze studie toont aan dat een beknopte educatieve video van 3-4 minuten de specifieke kennis van patiënten over tumorgenomische testen significant en duurzaam verbetert, zowel in academische als in gemeenschapspraktijken, zonder de algemene kennis of het vertrouwen in de arts te beïnvloeden.
Dit onderzoek toont aan dat converserende AI-agenten effectief kunnen worden ingezet om leeftijds- en behandelingsafhankelijke RTK-RAS en MAPK-signaalafhankelijkheden in pancreaskanker te onthullen, wat leidt tot een verfijnd kader voor gepersonaliseerde geneeskunde.
Deze modelgebaseerde meta-analyse toont aan dat het analyseren van longitudinale kwaliteit-van-levensverloop in plaats van enkelvoudige tijdpunten de vaak gemiste voordelen van immuuncheckpointremmers onthult, waarbij snellere verbetering in kwaliteit van leven sterk geassocieerd is met een betere overleving.