1-es típusú cukorbetegség: ki dolgozik rajta

Intézményenként egy kártya. Szűrhetsz célpontra, országra, vagy csak az EU-13 (Horizon Europe felzárkózó) országok intézményeire.

• Minden célpont
• GLP-1 21
• SGLT2 12
• NRF2 0
• CTLA-4 0
• STAT3 0
• AKT 0
• GIP 2
• PD-1 0
• SIRT1 0
• CD40 0
• PPAR 0
• TP53 0
• JAK 1
• JNK 0
• mTOR 0
• NLRP3 1
• TLR4 0
• AMPK 0
• DPP-4 0
• IL-6 0
• TNF 0
• IL-1 0
• IL-17 0
• MAPK 0
• PI3K 0
• VEGF 1
• CD47 0
• HMGB1 0
• PD-L1 0
• ACE2 0
• BDNF 0
• CD19 0
• CD20 1
• CD38 0
• ERK 0
• FOXP3 0
• G6PD 0
• IL-13 0
• IL-4 0
• PCSK9 0
• RANKL 0
• STING 0
• TIGIT 0
• AR 0
• B7-H3 0
• CD22 0
• CTNNB1 0
• CXCR4 0
• EGFR 0
• GPX4 0
• HDAC 0
• HER2 0
• HER3 0
• HSP90 0
• IGF1R 0
• LAG-3 0
• METTL3 0
• MYC 0
• NMDA 0
• PDGFR 0

Az EU-13 szűrő, nem rangsor: csak szűkíti a listát.

12+ intézményből 12, a friss publikációk és a nyitott vizsgálatok szerint rendezve. Ez nem minőségi rangsor.

Vizsgálatok, amelyek regiszteradata szerint az egyéni résztvevői adatokat (IPD) megosztják.

• JAK1 Inhibitor Ivarmacitinib for Improving Pancreatic Islet Function in T1D

  NCT07845955· Huijie Zhang· Forrás

• Janus Kinase (JAK) Inhibitors to Preserve C-Peptide Production in New Onset Type 1 Diabetes (T1D)

  NCT05743244· National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (NIDDK)· Forrás

Publikációk erről a betegségről egy MeSH-módszerkifejezés szerint, például szekvenálási vagy képalkotó módszerre.

• Single-Cell Analysis 10
• Organoids 4
• Mendelian Randomization Analysis 35
• CRISPR-Cas Systems 5
• Gene Expression Profiling 34
• Sequence Analysis, RNA 3
• Whole Genome Sequencing 1
• Exome Sequencing 3
• Proteomics 20
• Metabolomics 15
• Mass Spectrometry 4
• Flow Cytometry 12
• Immunohistochemistry 16
• Positron-Emission Tomography 3
• Magnetic Resonance Imaging 33
• Machine Learning 31
• Deep Learning 10
• Cohort Studies 158
• Genome-Wide Association Study 54

• Machine Learning Models for Glycemic Prediction in Type 1 and Type 2 Diabetes: Systematic Review and Meta-Analysis.

  J Med Internet Res, 2026. nov.

• Integrative Bioinformatics Analysis Incorporating Artificial Intelligence and Machine Learning Identifies Putative Pathogenic HNF1B Missense Variants Associated with HNF1B-MODY.

  Int J Mol Sci, 2026. okt.

• Artificial intelligence-driven therapeutics for disease modification in type 1 diabetes: a digital public health and clinical translation framework.

  Front Public Health, 2026. szept.

• Machine learning methodology using a masked neural network for robust genetic risk score calculation from noisy and missing data.

  Brief Bioinform, 2026. szept.

• Development of Insulin Bolus Calculators in Type 1 Diabetes Using a Framework Based on Real-World Data, Digital Twins and Machine Learning.

  IEEE Trans Biomed Eng, 2026. szept.

• Emerging biomarkers in cardiovascular disease.

  Adv Clin Chem, 2026. aug.

• A benchmarking study of feature screening approaches across type 1 diabetes omics studies classification settings.

  PLoS Comput Biol, 2026. aug.

• A multi-level machine learning pipeline for prediction and prioritization of hybrid insulin peptides in type 1 diabetes.

  Front Immunol, 2026. aug.

• Identification of Activity, Insulin, and Dietary Thresholds Associated With Exercise-Related Hypoglycaemia and Hyperglycaemia in Children With Type 1 Diabetes: A Free-Living Study Using Explainable Machine Learning.

  Diabetes Obes Metab, 2026. aug.

• A data-driven machine learning model for effective diabetes diagnosis.

  Sci Rep, 2026. júl.

Megmutatjuk, a betegség mely célpontjait említi az absztrakt, és onnan a rajtuk dolgozókhoz jutsz.