Articoli più recenti per Trattamento del Cancro

Uno sguardo al progetto TURBO che migliora l'efficienza della terapia protonica.

La ricerca mostra il potenziale della TLS nel migliorare i risultati del trattamento dei gliomi.

Lo studio confronta modelli per prevedere la produzione di positroni nel trattamento del cancro.

Uno studio svela nuove informazioni sulle metastasi ossee nei pazienti oncologici.

Il machine learning offre previsioni migliori per la ricorrenza del cancro alla vescica, migliorando la cura dei pazienti.

Esaminando gli effetti dei beta-bloccanti e del salbutamolo sul rischio di cancro alla prostata e sulla sopravvivenza.

Il nivolumab sembra promettente nel trattamento, ma il costo-efficacia solleva preoccupazioni.

Indagando sui ruoli di TAK1 e PLCE1 nel carcinoma squamoso esofageo.

Usare l'apprendimento automatico per personalizzare i trattamenti per i pazienti con leucemia mieloide acuta.

Uno studio ha scoperto che l'ESPB offre un sollievo dal dolore migliore rispetto al QLB dopo l'intervento.

L'idroporazione migliora la terapia con cellule CAR-T aumentando la vitalità delle cellule T e l'efficacia nel colpire il bersaglio.

La programmazione dinamica migliora il targeting dei tumori durante la radioterapia robotica.

Uno studio sull'interpretabilità dei modelli di machine learning per la cura del cancro pancreatico.

Le chinasi PIM sono fondamentali per le risposte efficaci delle cellule T CD8 nell'immunità e nel cancro.

L'IA aiuta a creare nuovi anticorpi che mirano al PD-1 per migliorare le terapie contro il cancro.

Sforzi per migliorare l'accesso dei pazienti alle terapie di Oncologia di Precisione nelle zone rurali.

I ricercatori stanno studiando nuovi trattamenti per le cellule tumorali resistenti al cisplatino.

Uno studio mostra come la pianificazione avanzata delle cure aiuti l'esperienza di fine vita per i pazienti con AML.

La ricerca mostra che le nanoparticelle d'oro migliorano l'efficacia della radioterapia influenzando i cluster di ionizzazione.

Uno studio rivela che i cambiamenti lipidici sono collegati agli effetti collaterali dolorosi della chemioterapia.

UnifyImmun prevede il legame degli antigeni, aumentando l'efficacia della immunoterapia contro il cancro.

Migliorare la comunicazione tra pazienti oncologici e operatori sanitari usando l'IA.

UPINN migliora la nostra capacità di modellare e prevedere gli effetti dei farmaci chemioterapici.

Gli elementi chiave che influenzano i tassi di ritorno del cancro dopo l'intervento chirurgico sono messi in evidenza.

Le tecnologie AI stanno migliorando la rilevazione e l'accuratezza del trattamento del cancro alla tiroide.

RSTAR-Net riduce gli artefatti a strisce nelle immagini del cancro ai polmoni, migliorando la precisione del trattamento.

Indagare su come le dosi di radiazione influenzano la formazione di radicali idrossil.

Il design DEMO punta a migliorare la ricerca della dose negli studi oncologici usando marcatori biologici.

Gli esperti stabiliscono criteri più chiari per diagnosticare e gestire l'ORNJ.

Indagare su come le cellule tumorali modificano l'uso dell'energia per sopravvivere e crescere.

Un nuovo approccio bayesiano migliora la stima della dimensione del campione nelle sperimentazioni cliniche.

Nuove scoperte su come la terapia immunitaria migliora i risultati del cancro ai polmoni.

MMIST-ccRCC offre dati dettagliati per una cura del cancro personalizzata.

L'inferenza federata bayesiana consente un'analisi di sopravvivenza che rispetta la privacy nella ricerca sul cancro.

Usare idrogeli per la somministrazione mirata dei farmaci migliora i risultati del trattamento del cancro.

Uno studio esplora come l'IA possa prevedere meglio i risultati per i pazienti con glioblastoma.

Esplorando l'importanza delle interazioni dei protoni con il tessuto osseo corticale nella terapia del cancro.

Il metodo AI migliora le previsioni della dose di radioterapia stimando l'incertezza.

Una sfida mira a migliorare la delineazione dei tumori sulle scansioni cerebrali per una pianificazione del trattamento migliore.

La BraTS Challenge spinge i confini nella segmentazione automatizzata dei meningiomi usando il deep learning.