La ricerca svela come le mutazioni nelle cellule del sangue possano prevedere il rischio di cancro.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
La ricerca svela come le mutazioni nelle cellule del sangue possano prevedere il rischio di cancro.
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La ricerca svela il ruolo di BRAT1 nelle strategie di trattamento del glioblastoma.
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Questo studio svela come le cellule cancerose resistono al trattamento fin dall'inizio.
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La ricerca si concentra sul ruolo di NOTCH2 nella resistenza ai farmaci per il cancro e sui potenziali trattamenti.
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La vimentina ha un ruolo fondamentale nel mantenere la forma delle cellule e nel rispondere ai cambiamenti ambientali.
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Un progetto che unisce dati per migliorare le opzioni di trattamento del cancro pediatrico.
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La ricerca svela nuovi modi per monitorare il comportamento delle cellule nel tempo.
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Il ruolo di CXCL14 nella crescita del cancro e nella risposta immunitaria è fondamentale per nuove terapie.
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La ricerca esplora i fattori che influenzano gli inibitori dei checkpoint immunitari nel trattamento del cancro alla vescica.
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La ricerca sugli inibitori KRAS mette in evidenza approcci innovativi nella scoperta di farmaci.
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Esplorare come due proteine influenzano la crescita e l'invasività del melanoma.
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Questo articolo esplora come l'espressione genica influisce sul destino cellulare durante i danni al DNA.
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Scopri come Msc1 e ESCRT-III proteggono l'involucro nucleare durante la riparazione del DNA.
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Nuovi metodi migliorano la comprensione delle interazioni geniche e dei tipi di cancro.
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Esaminando il ruolo del deep learning nell'analisi delle immagini mediche e delle minacce avversarie.
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ACBI3 potrebbe degradare efficacemente le mutazioni di KRAS, migliorando le opzioni di trattamento per il cancro.
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Indagando sui ruoli di TAK1 e PLCE1 nel carcinoma squamoso esofageo.
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Le ricerche mettono in luce l'impatto del CHIP sulle terapie per il cancro ai polmoni e sugli esiti per i pazienti.
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Lo screening con ultrasuoni migliora i risultati per i pazienti con colangiocarcinoma in Thailandia.
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La ricerca mostra che la distribuzione delle cellule staminali cancerose all'interno delle tumori influisce sui risultati del trattamento.
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CIBRA migliora il modo in cui i ricercatori identificano i cambiamenti genomici impattanti nel cancro.
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Uno studio rivela cambiamenti genetici nelle cellule di cancro pancreatico metastatico.
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Questo articolo esplora la matrice extracellulare e il suo impatto sulle interazioni cellulari.
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DMRIntTk migliora il rilevamento delle modifiche di metilazione collegate alle malattie.
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Una nuova analisi rivela stime di rischio fondamentali per i portatori di mutazioni PALB2.
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La ricerca mostra come l'assemblaggio dell'involucro nucleare sia diverso nelle cellule normali e in quelle tumorali.
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Questo studio esplora come i modelli linguistici possono aiutare nella classificazione del cancro.
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I dati sintetici offrono grandi possibilità per migliorare la ricerca sui pazienti adolescenti affetti da cancro.
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La ricerca svela possibili legami tra i batteri intestinali e il rischio di cancro endometriale.
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Un nuovo modello simula la crescita e il movimento delle cellule epiteliali nei tessuti.
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Le soluzioni automatizzate per identificare i tumori cerebrali sembrano promettenti per migliorare la cura dei pazienti.
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Questo studio analizza come le cellule tumorali evolvono usando filogenesi a singola cellula e dati RNA.
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Un nuovo modello migliora la stima della purezza dei tumori nei campioni di glioblastoma.
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Le cellule si muovono sulle superfici in base alla rigidità, influenzando la guarigione e lo sviluppo dei tessuti.
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MYC e MAX sono fondamentali nel controllare l'attività genica e la salute cellulare.
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I ricercatori sviluppano modelli specifici per i pazienti per studiare meglio le risposte ai trattamenti per il glioblastoma.
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La ricerca mostra che i livelli di colesterolo residuo possono influenzare il rischio di cancro nel tempo.
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Uno sguardo più da vicino alle mutazioni APC e al loro ruolo nel cancro colorettale.
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Uno studio mostra come il machine learning possa migliorare la rilevazione del cancro al seno grazie a una maggiore sensibilità.
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AttriMIL migliora la rilevazione dei tumori nelle immagini a mosaico completo grazie a punteggi avanzati e vincoli.
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