🔬 Category

oncology

80 artigos

A oncologia dedica-se ao estudo do câncer, explorando como essas células crescem descontroladamente e afetam o corpo humano. Neste campo, cientistas investigam desde as causas moleculares da doença até novas estratégias para diagnóstico precoce e tratamentos mais eficazes, visando sempre melhorar a qualidade de vida dos pacientes.

No Gist.Science, acompanhamos de perto as descobertas mais recentes publicadas no medRxiv, a principal plataforma de pré-publicações médicas. Processamos cada novo artigo nesta área para oferecer resumos claros em linguagem simples, além de análises técnicas detalhadas, garantindo que avanços complexos sejam compreendidos por todos. Abaixo, você encontrará as pesquisas mais recentes em oncologia que acabam de ser disponibilizadas.

🔬 oncology

Characterization of pretreatment cachexia through cytokine and nutritional analysis in patients with non-small cell lung carcinoma: the Marato cohort

Este estudo prospectivo de 52 pacientes com câncer de pulmão de células não pequenas localmente avançado e irresecável revela que a caquexia pré-tratamento é altamente prevalente e significativamente associada a citocinas inflamatórias específicas, déficits nutricionais e alterações na composição corporal, identificando assim novos biomarcadores e alvos terapêuticos potenciais.

Hijazo-Pechero, S., Peiro, I., Arribas, L., Llenas-Blade, A., Jimenez, F., Moreno-Caceres, J., Luciano-Mateo, F., Fernan (…)2026-05-04
🔬 oncology

Independent validation of PHS601 for prostate cancer age-at-onset stratification in two Norwegian cohorts with comparison to rare pathogenic variant testing

Este estudo fornece a primeira validação externa da pontuação de risco poligênico PHS601 em duas coortes norueguesas independentes, demonstrando sua capacidade superior de estratificar o risco de câncer de próstata e prever a idade de início em comparação com a triagem de variantes patogênicas raras.

Morris, A. H., Akdeniz, B. C., Nakken, S., Shadrin, A., Dale, A. M., Andreassen, O. A., Hovig, E., Seibert, T. M., Frei (…)2026-04-30
🔬 oncology

Assessing potential harms from screening overdiagnosis and false positives with multicancer early detection tests

Este estudo utiliza um modelo de microsimulação para avaliar os danos potenciais do rastreio com testes de detecção precoce de múltiplos cânceres no Canadá, concluindo que, embora o sobrediagnóstico não seja substancial, os falsos positivos podem aumentar significativamente a carga de trabalho dos serviços de diagnóstico.

Malagon, T., Russell, W. A., Burnier, J. V., Dickinson, K., Brenner, D.2026-04-13
🔬 oncology

Molecular signature of pediatric B-ALL determines outcomes post CD19 CAR-T cell therapy

Este estudo demonstra que mutações no gene RAS e a presença de mais de 20% de blastos na medula óssea pré-infusão são preditores independentes de resultados inferiores e de recidivas CD19-negativas em crianças com leucemia linfoblástica aguda B tratadas com terapia CAR-T anti-CD19.

Oszer, A., Pastorczak, A., Urbanska, Z., Miarka, K., Marschollek, P., Richert-Przygonska, M., Mielcarek-Siedziuk, M., Ba (…)2026-04-13
🔬 oncology

Virtual Spectral Decomposition with Dendritic Tile Selection: An Explainable AI Framework for Multimodal Tissue Composition Analysis and Immune Phenotyping Across Pancreatic, Lung, and Breast Cancer

Este artigo apresenta o Virtual Spectral Decomposition (VSD), uma estrutura de inteligência artificial explicável e inerentemente interpretável que, combinada com uma seleção de tiles dendrítica, permite a análise da composição tecidual e o fenótipo imunológico em cânceres de pâncreas, pulmão e mama através de imagens médicas padrão, oferecendo resultados clinicamente verificáveis sem a necessidade de modelos de "caixa preta" ou ensaios moleculares adicionais.

Chandra, S.2026-04-13
🔬 oncology

Drug response profiling guides precision therapy in relapsed and refractory childhood acute lymphoblastic leukemia

Este estudo prospectivo multicêntrico demonstrou a viabilidade e relevância clínica do perfilamento de resposta a fármacos (DRP) para orientar terapias de precisão personalizadas em crianças com leucemia linfoblástica aguda recidivada ou refratária, resultando em respostas clínicas objetivas e melhor sobrevida em pacientes de alto risco.

Steffen, F. D., Lissat, A., Alten, J., Kriston, A., Scheidegger, N., Eckert, C., Bodmer, N., Schori, L., Schühle, S., A (…)2026-04-11
🔬 oncology

Accelerometer-derived circadian rhythm and colorectal cancer risk in UK Biobank: a prospective cohort study

Este estudo de coorte prospectivo no UK Biobank identificou associações nominais entre padrões específicos de atividade física derivados de acelerômetros e o risco de câncer colorretal, mas constatou que essas ligações se atenuaram significativamente após o ajuste para covariáveis, sugerindo que esses marcadores digitais circadianos podem não ser preditores independentes da doença.

Ni Chan Chin, M., Berrio, J. A.2026-04-05
🔬 oncology

PINK1 Expression as a Prognostic Biomarker in Glioblastoma Multiforme: An Observational Multicenter Study

Este estudo observacional multicêntrico em Bogotá, Colômbia, visa validar prospectivamente a expressão da proteína PINK1 como um biomarcador prognóstico para a sobrevida e resultados funcionais em pacientes adultos com glioblastoma multiforme IDH-selvagem.

Garcia Rairan, L. A., Corpus Gutierrez, v., Del castillo, m. a., Riveros Castillo, W., Saavedra Gerena, J., Turizo Smith (…)2026-04-05
🔬 oncology

From Registration to Insight: How STRONG AYA Transforms Registry Data to Enhance Decision-Support Tools for Adolescent and Young Adult Oncology

O consórcio internacional STRONG AYA demonstra como os dados do registro regional de câncer do Yorkshire (YSRCCYP) são integrados a uma infraestrutura federada europeia para gerar análises comparativas e visualizações de resultados relatados pelos pacientes, aprimorando assim as consultas clínicas e a tomada de decisão para adolescentes e adultos jovens com câncer.

Hughes, N., Hogenboom, J., Carter, R., Norman, L., Gouthamchand, V., Lindner, O., Connearn, E., Lobo Gomes, A., Sikora-K (…)2026-04-04
🔬 oncology

A Transformer-Based 2.5D Deep Learning Model for Preoperative Prediction of Lymph Node Metastasis in Papillary Thyroid Carcinoma

Este estudo desenvolveu e validou um modelo de aprendizado profundo baseado em Transformer (ThyLNT) que utiliza imagens de tomografia computadorizada para prever com alta precisão metástases em linfonodos no carcinoma papilífero da tireoide, demonstrando superioridade sobre métodos tradicionais e revelando, através de análises multi-ômicas, uma forte correlação biológica com o gene VEGFA e vias de angiogênese e transição epitelial-mesenquimal.

Xu, S., Yan, X., Su, Y., Qi, J., Chen, X., Li, Y., Xiong, H., Jiang, J., Wei, Z., Chen, Z., YALIKUN, Y., Li, H., Li, X. (…)2026-04-02