数理モデルは、細胞がさまざまな環境でどう広がるかを明らかにする。
Yuhui Chen, Michael C. Dallaston
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最先端の科学をわかりやすく解説
数理モデルは、細胞がさまざまな環境でどう広がるかを明らかにする。
Yuhui Chen, Michael C. Dallaston
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TP53変異ががん治療の結果に与える影響を調べてる。
Lee P. Richman, Brianna Waller, Scott B. Lovitch
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子宮頸がんは世界的な課題だけど、予防や研究が希望を与えてくれるよ。
Lei Liang, Chuangxiu Song, Chun Chang
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マイクロRNAが遺伝子の振る舞いをどう調節して健康に影響を与えるかを発見しよう。
Hazem Almhanna, Hassan Hachim Naser, Arun HS Kumar
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TROP2は、がんが免疫攻撃に対して抵抗するのに重要な役割を果たしてるよ。
Bogang Wu, Win Thant, Elena Bitman
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DoRIATがT細胞介在免疫研究をどう強化するかを発見しよう。
Christos Maniatis, Zahra Ouaray, Kai Xiao
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神経内分泌腫瘍の研究とその複雑さについての洞察。
Amy P Webster, Netta Mäkinen, Nana Mensah
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効果サイズを使って効果的な乳がん検出と特徴選択をする。
Nicolas Masino, Antonio Quintero-Rincon
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研究者たちはAML患者の治療を改善するためにタンパク質を調査してるよ。
Garrett M Dancik, Spiros Vlahopoulos
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癌の発展と治療抵抗性におけるecDNAの役割を調べる。
Elisa Scanu, Benjamin Werner, Weini Huang
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HRDのがん治療と抵抗メカニズムにおける役割の概要。
Ian M. Silverman, Joseph D. Schonhoft, Benjamin Herzberg
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この記事では、METキナーゼの変異とそれが癌治療に与える影響について掘り下げているよ。
James S Fraser, G. O. Estevam, E. M. Linossi
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研究が大腸癌細胞と線維芽細胞の相互作用を明らかにして、治療ターゲットの可能性が示されたよ。
Shannon A Mumenthaler, N. Tavakoli, E. J. Fong
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患者の結果を調査して治療の効果を向上させる。
Jimmy Huy Tran, Jan Terje Kvaløy, Hartwig Kørner
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年齢がAML治療と結果にどう影響するかを見てみよう。
Raíssa Silva, Cédric Riedel, Maïlis Amico
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新しい画像診断ツールで肺の健康を改善して、がんの診断をより良くする。
Yuke Wu, Xiang Liu, Yunyu Shi
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乳がんにおける浸潤性小葉がんの独特な課題を理解する。
Joseph L. Sottnik, Madeleine T. Shackleford, Camryn S. Nesiba
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研究者たちがODYNを開発して、口腔上皮異形成をよりよく診断し、がんリスクを予測できるようにしたんだ。
Adam J Shephard, Hanya Mahmood, Shan E Ahmed Raza
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新しいツールMOAD-Netは、DNAと組織データを組み合わせてより良い腫瘍分類を実現する。
Omnia Alwazzan, Amaya Gallagher-Syed, Thomas Millner
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コンゴ民主共和国での乳がんと婦人科がんの驚くべき増加を調査中。
Anifa Kalay, Eric Madiata, Bienvenu Lebwaze
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代謝性肝疾患は、世界中で肝臓がんの発生率が増加していることに関連している。
Samuel O. Antwi, Ampem Darko Jnr. Siaw, Sebastian M. Armasu
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研究がメラノーマのリスクに関連する遺伝的要因を明らかにした。
Rohit Thakur, Mai Xu, Hayley Sowards
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ディープラーニングモデルが口腔扁平上皮癌の早期発見を向上させる。
Samiha Islam, Muhammad Zawad Mahmud, Shahran Rahman Alve
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新しい戦略で癌に対するBRAF阻害剤の効果が向上。
Jana Shen, J. Clayton, A. Romany
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SpatioMarkが細胞の相互作用やがん治療を理解する手助けをする方法を探ってみて。
Sourish S Iyengar, Alex R Qin, Nicholas Robertson
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専門知識とAIを組み合わせることで、がんの診断精度が向上するんだ。
Weiqin Zhao, Ziyu Guo, Yinshuang Fan
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H&EとIHCの染色を組み合わせると、乳がんの予後をより良く予測できるんだ。
Abhinav Sharma, Fredrik K. Gustafsson, Johan Hartman
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メラノーマ癌の複雑な遺伝学と治療法を探ろう。
Charlie George Barker, Sumana Sharma, Ana Mafalda Santos
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研究で子供の眼癌に関する遺伝的なつながりが明らかになった。
Lesley M. Chapman Hannah, Jung Kim, Jazmyn L. Bess
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新しい技術で超音波画像を使った胆嚢癌の検出が改善されたよ。
Chetan Madan, Mayuna Gupta, Soumen Basu
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AI技術は、先進的なMRI分析を通じて脳腫瘍の識別を改善する。
Sarim Hashmi, Juan Lugo, Abdelrahman Elsayed
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RNAポリメラーゼIIが細胞の生存と死にどう影響するかを発見しよう。
Nicholas W. Harper, Gavin A. Birdsall, Megan E. Honeywell
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UnitedMetは、がんの洞察を深めるためにメタボライトとRNAデータを統合する。
Ed Reznik, A. X. Xie, W. Tansey
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ゲノムの変化はがんの成長や治療反応に影響を与える。
Soufyan Lakbir, Renske de Wit, Ino de Bruijn
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限られたデータを使って転移学習で精度行列推定を強化する新しい方法。
Boxin Zhao, Cong Ma, Mladen Kolar
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DTX3LとUSP28は、タンパク質の調節と細胞の生存に重要な役割を果たしてるよ。
Daniela Mennerich, Yashwanth Ashok, Carlos Vela-Rodríguez
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テクノロジーが乳がんの診断や治療方法をどう良くしてるか見てみよう。
Suchithra Kunhoth, Somaya Al- Maadeed, Younes Akbari
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この記事では、MRI技術を使った脳腫瘍の診断における機械学習の役割について話してるよ。
Juampablo E. Heras Rivera, Agamdeep S. Chopra, Tianyi Ren
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TAFM-Netは、皮膚病変の分析を強化して、がんの早期発見を助けるよ。
Tariq M Khan, Dawn Lin, Shahzaib Iqbal
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癌細胞がどうやってコミュニケーションをとって、自分たちの環境に影響を与えるかを発見しよう。
Sonam Mittal, Minal Nenwani, Ishaque Pulikkal Kadamberi
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