98 papers
Deze studie toont aan dat bij borstkankerpatiënten met één overgebleven positieve lymfeklier na neoadadjuvante therapie een beperkte axillaire chirurgie veilig is, terwijl een uitgebreidere ingreep noodzakelijk blijft bij meerdere overgebleven klieren, wat de heterogeniteit binnen de ypN1-groep benadrukt.
Deze studie toont aan dat een agentic AI-systeem de detectie van immunotherapie-bijwerkingen aanzienlijk verbetert door de nauwkeurigheid te verhogen, de annotatietijd met 40% te verkorten en de onderlinge overeenstemming tussen beoordelaars te optimaliseren.
Deze studie identificeert drie prognostische overlevings-ecotypen voor clear cell niercelcarcinoom door ruimtelijke multi-omics-analyse van bijna 500 patiënten, waarbij machine learning en deep learning worden ingezet om de tumormicro-omgeving te karakteriseren en de klinische besluitvorming te verbeteren.
Deze studie presenteert een geoptimaliseerde MP V2-classificator voor vroege opsporing van meerdere kankers die, vergeleken met de vorige MP V1-versie, een aanzienlijke verbetering in gevoeligheid voor vroege stadia bereikt bij een specifieke specificiteit van 97,0%.
Deze studie toont aan dat het monitoren van serum-IL-6-niveaus met een eenvoudige microfluidische test een waardevolle voorspeller is voor de ontwikkeling van neurotoxiciteit (ICANS) bij CAR-T-therapie, waardoor tijdige interventie mogelijk wordt.
Dit onderzoek presenteert GxSurv, een machine learning-model dat de tumorgroeisnelheid (g-rate) op basis van PSA-waarden na drie maanden gebruikt om de overleving bij patiënten met gemetastaseerd castratie-resistent prostaatkanker vroeg en nauwkeurig te voorspellen, waardoor tijdigere en gepersonaliseerde behandelbeslissingen mogelijk worden.
Deze studie concludeert dat de NHS-Galleri-trial haar primaire eindpunt miste door een systematische 'stadiumslip' veroorzaakt door diagnostische vertragingen in de NHS, en niet door een tekortkoming van de test zelf, wat betekent dat de biologie van de test intact blijft en het vermogen heeft om kanker eerder op te sporen.
Dit onderzoek stelt, op basis van een kwantitatieve analyse van 1652 borstkankerspecimens, dat de ER/PR-signaalweg de overheersende factor is die de prognose van borstkanker bepaalt en dat een hiërarchisch model gebaseerd op deze eiwitniveaus de huidige klinische subtypen effectiever kan verklaren.
Deze studie introduceert het T-OMICS-classificatiesysteem, dat op basis van een analyse van meer dan 5.000 borstkankertumoren een tweeledig functioneel raamwerk biedt om de complexe moleculaire landschappen te ordenen, de ambiguïteit rondom PIK3CA-mutaties op te lossen en de klinische besluitvorming voor ER+/HER2- ziekte te verbeteren door tumoren te categoriseren op basis van hun dominante biologische programma's in plaats van enkelvoudige mutaties.
Deze studie toont aan dat het integreren van radiomische kenmerken van perilesionaal oedeem en witte-stof disconnectie in machinelearning-modellen de voorspellende nauwkeurigheid voor progressievrije overleving bij patiënten met IDH-wildtype glioblastoma significant verbetert ten opzichte van modellen die alleen op klinische factoren zijn gebaseerd.
Deze studie toont aan dat het CAST-framework, een geavanceerde causale machine-learningmethode, de tijdsafhankelijke behandelingsrespons bij laaggradige gliomen in kaart brengt en aantoont dat chemotherapie consistente overlevingsvoordelen biedt, terwijl de effecten van radiotherapie heterogeen zijn en sterk afhankelijk van de leeftijd bij diagnose.
In deze studie wordt NeuroMDAVIS-FS, een onbeleidde deep learning-framework dat genomische, transcriptomische en proteomische data integreert, gepresenteerd als een krachtig hulpmiddel om longkankerpatiënten nauwkeuriger in risicogroepen in te delen en de prognostische nauwkeurigheid aanzienlijk te verbeteren ten opzichte van traditionele klinische modellen.
Deze studie is een systematische review en netwerkmeta-analyse die de effectiviteit van systemische behandelingen voor onresectabele, gevorderde of recidiverende zachte weefselsarcoom bij patiënten die eerder met anthracyclines zijn behandeld, zal evalueren om de keuze voor tweede-lijnsgeneesmiddelen in Japan te stroomlijnen.
Deze kwalitatieve studie in Ghana onthult dat gynaecologische kanker bij vrouwen in de reproductieve leeftijd niet alleen vruchtbaarheidsproblemen veroorzaakt, maar ook diepgaande psychosociale en economische gevolgen heeft die geïntegreerde ondersteuning vereisen.
Deze gerandomiseerde, dubbelblinde, sham-gecontroleerde studie toont aan dat dagelijkse intraorale fotobiomodulatie met een LED-apparaat veilig is en de incidentie van ernstige orale mucositis bij patiënten met hoofd-halskanker die een IMRT-stralingstherapie ondergaan, significant verlaagt.
Dit rapport beschrijft hoe de combinatiebehandeling van Arylsulfatase B en Pembrolizumab in een B16F10-muismodel voor metastaserende melanoom synergistisch werkt door via verschillende mechanismen de apoptose te verhogen, de invasiviteit te verminderen en de overleving te verbeteren.
Dit artikel introduceert Onco-Shikshak V7, een AI-natief adaptief leersysteem voor medische oncologie dat hallucinaties en automatiseringsbias aanpakt door een cognitieve architectuur te integreren die zes specialistische AI-agenten, zes klinische workflows en leertheoretische principes zoals ACT-R en IRT verenigt om de educatie te personaliseren en te koppelen aan ACGME-mijlpalen.
Dit artikel introduceert en valideert PROGRESS, een eenvoudig machine-learning-gebaseerd prognostisch scoremodel voor castratieresistent prostaatkanker dat, gebaseerd op drie routinematige laboratoriumwaarden, een nauwkeurige risicostratificatie mogelijk maakt om de klinische besluitvorming te verbeteren.
Deze cross-sectionele studie toont aan dat binnen raciale en etnische groepen aanzienlijke variatie bestaat in sociaal-gedragmatige risico's over Amerikaanse county's met verschillende sterftecijfers voor borst- en prostaatkanker, wat aantoont dat het koppelen van specifieke, domein-gerichte profielen aan lokale sterfte meer gerichte en rechtvaardige kankerbestrijdingsstrategieën mogelijk maakt dan het gebruik van groepsgemiddelden.
Deze Tsjechische nationale studie toont aan dat het koppelen van administratieve claimsdata aan het kankerregister waardevolle, stadia-gespecificeerde kwaliteitsindicatoren oplevert voor de zorgpaden van patiënten met niet-kleincellig longkanker, waarmee knelpunten zoals de trage behandelingstijd en regionale ongelijkheid in biomarker-testen kunnen worden geïdentificeerd en aangepakt.