Últimos artículos para Tratamiento del cáncer

Una mirada al proyecto TURBO que mejora la eficiencia de la terapia de protones.

La investigación revela el potencial de TLS para mejorar los resultados del tratamiento del glioma.

El estudio compara modelos para predecir la producción de positrones en el tratamiento del cáncer.

Un estudio revela información sobre la metástasis ósea en pacientes con cáncer.

El aprendizaje automático ofrece mejores predicciones para la recurrencia del cáncer de vejiga, mejorando la atención al paciente.

Examinando los efectos de los beta-bloqueantes y el salbutamol en el riesgo de cáncer de próstata y la supervivencia.

Nivolumab parece prometedor en el tratamiento, pero su costo-efectividad genera preocupaciones.

Investigando los roles de TAK1 y PLCE1 en el carcinoma escamoso esofágico.

Usando aprendizaje automático para personalizar tratamientos para pacientes con leucemia mieloide aguda.

Un estudio encuentra que el ESPB ofrece mejor alivio del dolor que el QLB después de la cirugía.

La hidroporación mejora la terapia con células CAR-T al aumentar la viabilidad de las células T y la efectividad del objetivo.

La programación dinámica mejora el enfoque del tumor durante la terapia de radiación robótica.

Un estudio sobre la explicabilidad de los modelos de aprendizaje automático para el cuidado del cáncer de páncreas.

Las quinasas PIM son vitales para las respuestas efectivas de células T CD8 en la inmunidad y el cáncer.

La IA ayuda a crear nuevos anticuerpos que atacan el PD-1 para mejorar las terapias contra el cáncer.

Esfuerzos para mejorar el acceso de los pacientes a las terapias de Oncología de Precisión en zonas rurales.

Los investigadores están buscando nuevos tratamientos para las células de cáncer resistentes al cisplatino.

Un estudio muestra cómo la planificación de cuidados avanzada mejora la experiencia al final de la vida para pacientes con LMA.

La investigación muestra que las nanopartículas de oro mejoran la efectividad de la terapia de radiación al influir en los grupos de ionización.

Un estudio revela cambios en los lípidos relacionados con los efectos secundarios dolorosos de la quimioterapia.

UnifyImmun predice la unión de antígenos, mejorando la efectividad de la inmunoterapia contra el cáncer.

Mejorando la comunicación entre pacientes de cáncer y proveedores de salud usando IA.

UPINN mejora nuestra capacidad para modelar y predecir los efectos de los medicamentos de quimioterapia.

Se destacan los elementos clave que afectan las tasas de recurrencia del cáncer después de la cirugía.

Las tecnologías de IA están mejorando la detección y la precisión del tratamiento del cáncer de tiroides.

RSTAR-Net reduce los artefactos de rayo en imágenes de cáncer de pulmón, mejorando la precisión del tratamiento.

Investigando cómo las tasas de dosis de radiación afectan la formación de radicales hidroxilo.

El diseño DEMO busca mejorar la búsqueda de dosis en ensayos oncológicos usando marcadores biológicos.

Los expertos establecen criterios más claros para diagnosticar y manejar el ORNJ.

Investigando cómo las células cancerosas alteran el uso de energía para sobrevivir y crecer.

Un nuevo enfoque bayesiano mejora la estimación del tamaño de muestra en ensayos clínicos.

Nuevos conocimientos sobre cómo la terapia inmunológica mejora los resultados del cáncer de pulmón.

MMIST-ccRCC ofrece datos completos para un cuidado del cáncer personalizado.

La inferencia federada bayesiana permite un análisis de supervivencia que protege la privacidad en la investigación del cáncer.

Usar hidrogeles para la entrega precisa de medicamentos mejora los resultados del tratamiento del cáncer.

Un estudio explora cómo la IA puede predecir mejor los resultados para pacientes con glioblastoma.

Explorando la importancia de las interacciones de protones con el hueso cortical en la terapia contra el cáncer.

Un método de IA mejora las predicciones de dosis de radioterapia al estimar la incertidumbre.

Un desafío busca mejorar el delineado de tumores en escaneos del cerebro para una mejor planificación del tratamiento.

El BraTS Challenge lleva los límites en la segmentación automatizada de meningiomas usando deep learning.