الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تصنيف الأورام
-
بمبرووليزوماب والعلاج الكيميائي في سرطان الثدي المبكر عالي المخاطر، ER+/HER2−: تجربة عشوائية من المرحلة الثالثة
Pembrolizumab and chemotherapy in high-risk, early-stage, ER+/HER2− breast cancer: a randomized phase 3 trial2025 | المؤلف: Fátima Cardoso وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: أبحاث السرطان (Cancer Research)في التجربة العشوائية المرحلة 3 KEYNOTE-756، تم تقييم فعالية إضافة بيمبروليزوماب إلى العلاج الكيميائي المساعد في المرضى الذين يعانون من سرطان الثدي الإيجابي لمستقبلات الاستروجين/سلبي لمستقبلات عامل نمو البشرة البشري 2 (ER+/HER2-) في مرحلة مبكرة وعالية المخاطر. تم تخصيص 1,278 مريضًا يعانون من سرطان الثدي الغازي من الدرجة 3 غير المعالج عشوائيًا لتلقي إما بيمبروليزوماب…
-
الكشف عن ctDNA فائق الحساسية لتصنيف المرض قبل العملية في سرطان الرئة الغدي في مراحله المبكرة
Ultrasensitive ctDNA detection for preoperative disease stratification in early-stage lung adenocarcinoma2025 | المؤلف: James R. Black وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: أبحاث السرطان (Cancer Research)قسم “الطرق” في ورقة البحث يوضح تصميم التجربة والتقنيات التحليلية المستخدمة للتحقيق في أسئلة البحث. استخدمت الدراسة نهجًا كميًا، مع دمج التحليلات الإحصائية لتقييم البيانات المجمعة من عينة سكانية. تضمنت المنهجيات المحددة تجارب محكومة، واستطلاعات، أو دراسات رصدية، اعتمادًا على تركيز البحث. شملت جمع البيانات أدوات موحدة لضمان الموثوقية والصلاحية، مع تقنيات أخذ عينات مناسبة…
-
نموذج أساسي لتشخيص الأمراض النسيجية الحاسوبية ذات الجودة السريرية واكتشاف السرطانات النادرة
A foundation model for clinical-grade computational pathology and rare cancers detection2024 | المؤلف: Eugene Vorontsov وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول القسم التقدم في علم الأمراض الحاسوبي الذي يسهل استخدام مجموعات بيانات أكبر بكثير من تلك المستخدمة تاريخياً. يبرز دور خوارزميات التعلم الذاتي، التي تسمح بتدريب النماذج بشكل فعال دون الحاجة إلى بيانات موسومة بشكل واسع. مساهم رئيسي في تحسين أداء نماذج الرؤية الحاسوبية في هذا المجال هو تطوير الشبكات العصبية العميقة على نطاق واسع،…