Neuste Artikel für Krebsforschung

Die Kombination aus ctDNA und Deep Learning verbessert die Vorhersagen für das Wiederauftreten von Kolorektalkrebs.

Forschung zeigt, wie die Proteine CENP-T und Ndc80 während der Zellteilung interagieren.

Neue Kombinationstherapien zeigen grosses Potenzial, die Ergebnisse der Krebsbehandlung zu verbessern.

Neue Erkenntnisse darüber, wie die Zellspannung die Teilung und das Verhalten von Krebs beeinflusst.

Ein neues Tool verbindet Genexpression und Gewebestruktur für bessere medizinische Forschung.

Elektronische Gesundheitsakten nutzen, um das Risiko für Eierstockkrebs bei Frauen vorherzusagen.

EF-24 zeigt grosses Potenzial, das Überleben von Leukämiezellen in verschiedenen Subtypen zu reduzieren.

Neue Einblicke in RO6870810 und seine Auswirkungen auf die Krebsbehandlungen.

Neue Werkzeuge verbessern die Bewertung von pädiatrischen Gehirntumoren für bessere Behandlungsergebnisse.

SATS bietet fortgeschrittene Einblicke in mutationale Signaturen für bessere Krebsbehandlungen.

Forschung untersucht, wie PRC2 das Wachstum von Krebszellen und die Reaktionen auf Behandlungen beeinflusst.

Die Effizienz von SAM 2 bei der Polypensegmentierung zur Erkennung von Darmkrebs analysieren.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen zur Medikamentenreaktion für bessere Behandlungsoptionen bei Krebs.

Ein neuer Ansatz zeigt, wie Proteine in Zellmembranen binden.

PAK-Kinasen beeinflussen die Zellbewegung und das Wachstum, was sich auf die Krebsentwicklung auswirkt.

Forschung zeigt, dass es vielversprechend ist, epigenetische Veränderungen in der Krebsbehandlung anzugehen.

Neue Methode misst Zellsteifigkeit, ohne die Zellen zu schädigen, was die Krankheitsforschung unterstützt.

Die steigenden Raten und Überlebensherausforderungen von primärem Leberkrebs im UK analysieren.

Die SMINT-Methode integriert Daten, um die zellulären Umgebungen von Gliomen zu analysieren.

Forschung zu ccRCC-Tumoroiden gibt Einblicke für bessere Krebstherapien.

Untersuche, wie sich TCRs A6 und B7 in ihrer Immunfunktion unterscheiden.

Ein neues Modell verbessert die Genauigkeit bei der Brustkrebsdiagnose mit mehreren MRT-Sequenzen.

Neue Erkenntnisse zu Therapien bei Eierstockkrebs mit NAMPT- und PARP-Inhibitoren.

Ein Überblick über Topoisomerasen und ihre wichtigen Funktionen in DNA-Prozessen.

Snuffy bietet eine Machine-Learning-Lösung für eine präzise WSI-Analyse an.

Ein Überblick über das Wnt-Signal und seine Rolle in der Zellregulation.

Eine Methode zur Verbesserung von Vorhersagen in der Krebsbehandlung durch Bildanalyse.

Studie zeigt den Einfluss von CHEK2-Varianten auf Krebsrisiko und Überleben.

Forscher zeigen neue Ziele für die Medikamentenentwicklung durch gezielte Proteinabbau-Techniken.

Forschung zu der Tumorzelllinie HG008 hilft, das Verständnis der Genetik von Bauchspeicheldrüsenkrebs zu verbessern.

Chronische Entzündung und NF-κB-Aktivierung tragen zur Progression von Bauchspeicheldrüsenkrebs bei.

Einsatz von Deep Learning zur Verbesserung der frühen Erkennung von Plattenepithelkarzinomen im Mund.

Myc-Proteine steuern die Genaktivität und stehen im Zusammenhang mit der Krebsentwicklung.

HistoGym hilft bei der Krebsdiagnose, indem es KI einsetzt, um Gewebe-Bilder zu analysieren.

Neue Studie zeigt erbliche Varianten bei jungen Krebspatienten.

Forschung zeigt, wie EBV den Stoffwechsel von B-Zellen verändert, um das Wachstum zu fördern.

DeepVul verbindet Gen-Daten, um die Medikamentenreaktionen bei Krebspatienten vorherzusagen.

Forschung zeigt, wie hnRNP_K die Zellfunktionen und Prionerkrankungen beeinflusst.

Neues Modell verbessert die Genauigkeit bei der Segmentierung von Hautläsionen zur frühzeitigen Krebsentdeckung.

Forschung zeigt, welche Faktoren den Widerstand bei metastasierendem Krebs antreiben.