El modelo VETE mejora las predicciones de respuesta a fármacos en la investigación del cáncer.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
El modelo VETE mejora las predicciones de respuesta a fármacos en la investigación del cáncer.
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La investigación revela cómo la lamin A afecta el crecimiento y la invasión de las células de glioblastoma.
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Nuevos métodos mejoran la precisión en la segmentación de tumores cerebrales usando MRI y tecnología de IA.
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La investigación revela interacciones complejas entre las células del cáncer de páncreas y las células de los vasos sanguíneos.
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Un nuevo modelo ofrece información sobre el comportamiento de los tumores y las respuestas al tratamiento.
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La investigación destaca el papel de Dock7 y Cdc42 en la supervivencia de las células cancerosas.
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Un estudio destaca las fallas en los procesos de diagnóstico de cáncer y sugiere mejoras.
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Explora cómo los microtúbulos y los cinetocoros aseguran una separación precisa de los cromosomas durante la división celular.
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Un nuevo método mejora la precisión en la detección de tumores usando técnicas de aprendizaje débilmente supervisado.
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La investigación resalta el papel de las células madre cancerosas en el comportamiento del melanoma y su resistencia al tratamiento.
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Este estudio explora el papel de la quinasa Src en el control del movimiento y comportamiento celular.
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La investigación revela herramientas mejoradas para bloquear TEAD, afectando el crecimiento de células cancerosas.
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La investigación revela información clave sobre el Hepatoblastoma y la influencia de Gas1.
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La investigación revela cómo las variantes de TMEM184B afectan el crecimiento de las células nerviosas y la función cerebral.
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Este artículo habla sobre el papel de la historia familiar en la identificación de variantes genéticas relacionadas con el cáncer.
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ALISON modela el comportamiento del cáncer para personalizar tratamientos para pacientes con HGSOC.
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Un nuevo sistema mejora la clasificación de tejidos usando técnicas de aprendizaje profundo.
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Explorando el papel de los cambios en el estado celular en la progresión del cáncer.
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Un nuevo estudio revela la localización detallada y la variabilidad de las proteínas metabólicas en las células.
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Los centríolos son clave para la división celular y la estabilidad, afectando la salud y las enfermedades.
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Un nuevo método de agrupamiento mejora la IA para una mejor detección del cáncer.
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Explora el proceso de senescencia celular y sus implicaciones para la salud y el envejecimiento.
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Un nuevo marco mejora la precisión en la detección de pólipos en la imagenología gastrointestinal.
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Este artículo examina el impacto de GSK3 en las células Treg y su papel en el cáncer.
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La investigación revela cómo se propaga el cáncer de mama y afecta la estructura ósea.
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La investigación revela el papel del empalme en los tumores cerebrales pediátricos y las posibilidades de tratamiento futuro.
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La investigación presenta Top-ML para mejorar la predicción de péptidos anticancerígenos usando características topológicas.
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Un nuevo modelo que combina Unet y TransUnet para mejorar la segmentación de núcleos.
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DMRIntTk integra conjuntos DMR para obtener ideas más claras sobre el comportamiento de los genes.
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Un nuevo método combina datos de imagen y genómicos para estudiar el comportamiento del cáncer.
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Un estudio revisa métodos para analizar múltiples lesiones en pacientes con cáncer.
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La investigación descubre posibles variantes genéticas que afectan el riesgo de cáncer de mama.
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Nuevas técnicas de IA mejoran la clasificación de subtipos de cáncer de ovario.
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La proteína p53 es clave para detener el cáncer a través de la reparación del ADN y la regulación.
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La investigación destaca patrones de metilación del ADN que pueden mejorar el diagnóstico y tratamiento del cáncer de mama.
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Nuevas investigaciones revelan firmas de miARN que podrían mejorar el diagnóstico y tratamiento del melanoma.
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Las mujeres altas tienen un mayor riesgo de cáncer de mama relacionado con factores genéticos.
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Un nuevo marco mejora el descubrimiento de relaciones de genes letales sintéticos en el tratamiento del cáncer.
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Analizando la fuerza de la evidencia para los medicamentos contra el cáncer aprobados desde 2000 hasta 2020.
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Nuevas perspectivas sobre cómo la reparación del ADN influye en el desarrollo del melanoma.
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