がん治療 に関する最新の記事

プロトン治療の効率を向上させるTURBOプロジェクトの紹介。

研究によると、TLSが神経膠腫の治療結果を改善する可能性があるって。

がん治療における陽電子生成予測のモデルを比較する研究。

研究ががん患者の骨転移に関する洞察を明らかにした。

機械学習は膀胱癌の再発予測をより良くして、患者のケアを向上させるよ。

ベータブロッカーとサルブタモールが前立腺癌のリスクと生存率に与える影響を調べてるんだ。

ニボルマブは治療に期待できるけど、費用対効果には懸念があるね。

食道扁平上皮癌におけるTAK1とPLCE1の役割を調査中。

急性骨髄性白血病の患者のために、治療をカスタマイズするために機械学習を使う。

研究によると、ESPBは手術後の痛み緩和においてQLBよりも効果的だって。

ハイドロポレーションは、T細胞の生存率と標的効果を向上させることでCAR-T細胞療法を強化する。

動的スケジューリングはロボット放射線治療中の腫瘍ターゲティングを改善する。

膵臓がん治療のための機械学習モデルの説明可能性に関する研究。

PIMキナーゼは、免疫や癌におけるCD8 T細胞応答にとってめっちゃ大事だよ。

AIがPD-1を標的にした新しい抗体の作成を手助けして、より良い癌治療法を提供してるよ。

田舎での患者の精密腫瘍学療法へのアクセスを改善するための努力。

研究者たちは、シスプラチンに耐性のある癌細胞の新しい治療法を調査している。

研究によると、先進的なケアプランニングがAML患者の終末期の体験を助けるって。

研究によると、金ナノ粒子はイオン化クラスターに影響を与えることで放射線療法の効果を高めるらしい。

研究が、痛みを伴う化学療法の副作用に関連する脂質の変化を明らかにした。

UnifyImmunは抗原結合を予測して、がん免疫療法の効果を高めるんだ。

がん患者と医療提供者のコミュニケーションをAIで向上させること。

UPINNは、化学療法薬の効果をモデル化し予測する能力を高める。

手術後の癌の再発率に影響を与える重要な要素が強調されてるよ。

AI技術が甲状腺癌の検出と治療の精度を向上させてるよ。

RSTAR-Netは肺がん画像のストリークアーティファクトを減らして、治療の精度を高めるんだ。

放射線量がヒドロキシルラジカルの生成にどう影響するかを調査中。

DEMOデザインは、生物学的マーカーを使って腫瘍学試験での投与量探しを強化することを目指してるよ。

専門家たちがORNJの診断と管理のための明確な基準を確立したよ。

がん細胞が生き残って成長するためにエネルギーの使い方をどう変えるかを調査中。

新しいベイズ的アプローチが臨床試験のサンプルサイズ推定を改善する。

免疫療法が肺癌の結果を改善する新しい知見。

MMIST-ccRCCは、個別化がんケアのための包括的なデータを提供しているよ。

ベイジアンフェデレーテッド推論は、癌研究においてプライバシーを守った生存分析を可能にする。

ハイドロゲルを使った正確な薬剤送達は、がん治療の成果を改善する。

ある研究が、AIが膠芽腫の患者の結果をよりよく予測できる方法を探ってるよ。

癌治療における皮質骨とのプロトン相互作用の意義を探る。

AI手法は、不確実性を推定することで放射線治療の線量予測を向上させる。

チャレンジは、治療計画をより良くするために脳のスキャンで腫瘍の輪郭を強化することを目指している。

BraTSチャレンジは、ディープラーニングを使った自動的な髄膜腫のセグメンテーションの限界を押し広げてる。