115 篇论文
肿瘤学致力于探索癌症的成因、发展机制以及更有效的治疗策略，这一领域直接关乎如何延长患者生命并提升生活质量。在 Gist.Science 的肿瘤学板块中，我们关注从早期筛查到创新疗法的最新科学发现，力求让复杂的研究成果变得清晰易懂。
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这项基于捷克全国行政数据与癌症登记信息的研究，通过对 10,669 名非小细胞肺癌患者进行分期分层分析，揭示了治疗延迟和区域差异等关键问题，并成功建立了一套包含多学科会诊、治疗时效及生物标志物检测等指标的国家癌症护理质量持续评估体系。
该研究通过对 5 万名胰腺癌患者的症状数据进行网络分析，揭示了不同疾病阶段症状网络结构逐渐稀疏化及核心症状（如黄疸和体重减轻）动态演变的特征，为利用症状模式实现胰腺癌的早期识别提供了新的临床见解。
该研究基于 SEER 数据库及单中心数据，证实对数比（LODDs）在预测胃腺癌患者预后方面优于传统的 AJCC N 分期和淋巴结比率（LNR），并据此构建了具有良好临床净效益的个体化预后列线图。
该研究基于 TCGA 数据发现，肿瘤相关巨噬细胞（如 FOLR2 和 TREM2）的预后效应在肺鳞癌、肺腺癌和黑色素瘤之间存在显著的组织学特异性差异，提示其预后价值高度依赖于肿瘤微环境背景。
本研究提出并验证了一个集成经验插值、双退火优化的逻辑回归建模及 ThresholdXpert 1.0 组合优化的综合框架，通过引入四参数逻辑模型提升了诊断截断点确定的精度与鲁棒性，并成功应用于肝细胞癌多标志物诊断面板的构建与优化。
该研究通过整合基于 26 个预后相关基因表达谱的分子分类器，构建了优于第 8 版和第 9 版 TNM 分期系统的新型 TNMEx 模型，显著提升了肺腺癌患者的风险分层精度和生存预后预测能力。
这项研究通过对全球开展III期癌症临床试验的研究机构进行首次全球制图发现，癌症临床试验的可及性与研究机构的数量呈高度线性相关，且低收入地区的研究能力严重受限，其设施规模较小且高度依赖于跨区域、工业赞助及全身治疗类试验。
本研究表明，融合CT深度学习、影像组学和外周血免疫谱显著提高了症状患者肺癌的诊断准确性，其AUC达到0.81，优于单一模态方法。
通过应用一种量化 TRACERx 非小细胞肺癌队列进化树形状的新颖方法，本研究证明了克隆树平衡是无病生存期的强有力预测因子，其表现优于以往的进化指数，并表明分支的均匀性对于临床结局比肿瘤内异质性更为关键。
在一项针对57例pT1-2N1乳腺癌患者的回顾性单中心研究中，乳房切除术后放疗（PMRT）并未与无复发生存期或总生存期的改善相关，这表明预后主要由肿瘤生物学、淋巴结负担和全身治疗而非PMRT所驱动。