Glioblasztóma: ki dolgozik rajta

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

• Minden célpont
• MGMT 20
• EGFR 14
• IDH 10
• STAT3 3
• TP53 0
• AKT 0
• mTOR 1
• PI3K 1
• PD-1 7
• ERK 0
• PD-L1 5
• STING 0
• YAP 0
• B7-H3 7
• MAPK 0
• PARP 1
• CTNNB1 0
• PTEN 1
• VEGF 5
• AMPK 0
• BRAF 1
• TERT 3
• FGFR 1
• PRMT5 5
• CDK4/6 0
• HDAC 0
• HIF-1 1
• IL-6 0
• NRF2 0
• PSMA 4
• MYC 2
• COX-2 0
• CXCR4 0
• EZH2 0
• CD47 0
• HER2 2
• JAK 0
• MEK 0
• MET 1
• METTL3 0
• TLR4 0
• ATM 2
• GPX4 0
• MDM2 0
• BCL-2 0
• CDKN2A 0
• CTLA-4 0
• FAK 0
• HSP90 0
• JNK 0
• MMP-9 1
• TNF 0
• CD19 0
• NF1 1
• NTRK 1
• TREM2 0
• AR 0
• CD40 1
• HMGB1 0
• IDO1 0

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

24+ intézményből 24, a friss publikációk és a nyitott vizsgálatok szerint rendezve. Ez nem minőségi rangsor.

Leállított, visszavont és felfüggesztett vizsgálatok, a szponzor által a regiszterben megadott okkal, szó szerint idézve.

• Leállították

  Verteporfin for the Treatment of Recurrent High Grade EGFR-Mutated Glioblastoma

  NCT04590664· Emory University· Frissítve: 2026. okt. 28.

  “PI Decision”A regiszter szövege, változtatás nélkül. Forrás

• Leállították

  A Study of TAS2940 in Participants With Locally Advanced or Metastatic Solid Tumor Cancer

  NCT04982926· Taiho Oncology, Inc.· Frissítve: 2025. okt. 14.

  “After careful review of Taiho's ongoing portfolio and data obtained so far in the context of broader landscape of clinical development in NSCLC HER2mut, Sponsor has made a strategic decision to terminate this study and not based on safety concerns.”A regiszter szövege, változtatás nélkül. Forrás

• Visszavonták

  A Phase II, Open Label Study of ONC201 in Adults With EGFR-low Glioblastoma

  NCT04629209· Masonic Cancer Center, University of Minnesota· Frissítve: 2023. nov. 24.

  “Change in approach to study.”A regiszter szövege, változtatás nélkül. Forrás

• Visszavonták

  The Addition of Chloroquine to Chemoradiation for Glioblastoma,

  NCT02432417· Maastricht Radiation Oncology· Frissítve: 2023. nov. 18.

  “The study was withdrawn due to a lack of funding. The researchers were unable to secure the necessary financial support to continue and complete the trial.”A regiszter szövege, változtatás nélkül. Forrás

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

• Surgical Window Study of CM93 in Subjects With Recurrent Glioblastoma (rGBM)

  NCT07927491· NYU Langone Health· Forrás

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

• Single-Cell Analysis 93
• Organoids 33
• Mendelian Randomization Analysis 14
• CRISPR-Cas Systems 11
• Gene Expression Profiling 150
• Sequence Analysis, RNA 10
• Exome Sequencing 2
• Proteomics 47
• Metabolomics 21
• Mass Spectrometry 9
• Flow Cytometry 16
• Immunohistochemistry 22
• Liquid Biopsy 10
• Circulating Tumor DNA 3
• Xenograft Model Antitumor Assays 226
• Positron-Emission Tomography 37
• Magnetic Resonance Imaging 234
• Machine Learning 266
• Deep Learning 43
• Cohort Studies 54
• Genome-Wide Association Study 13

• Development and internal validation of machine learning models for predicting prediabetes in China.

  PLoS One, 2026. nov.

• Rigorous nested cross-validation and external generalization-gap analysis of a machine-learning classifier for U-251 glioblastoma cytotoxicity.

  PLoS One, 2026. nov.

• Reconstructing the single-cell spatiotemporal dynamics of glioblastoma invasion.

  Nat Commun, 2026. nov.

• Persistent atrial fibrillation in older adults: Comparison of seven models and development of a gradient boosting machine classifier in a single-center observational study.

  Medicine (Baltimore), 2026. okt.

• Associations of International Normalized Ratio and Hematocrit With Stroke Status and Machine Learning Mortality Prediction in Critical Care Databases.

  J Vis Exp, 2026. okt.

• Predicting under-five child mortality in Zambia: Machine learning versus parametric survival models.

  PLoS One, 2026. okt.

• Predicting cholesterol screening behavior using machine learning: Social-ecological approach.

  Health Informatics J, 2026. okt.

• Machine Learning-Based Risk Prediction Models for Peripheral Artery Disease: A Nationally Representative Analysis of NHANES 1999-2004.

  Clin Appl Thromb Hemost, 2026. okt.

• Cardiac troponin T and 28-day mortality in traumatic brain injury: a retrospective cohort study and machine learning prediction model.

  Front Neurol, 2026. okt.

• Construction of risk prediction models for psoriasis based on 45 dietary nutrients using machine learning and SHAP analysis.

  Asia Pac J Clin Nutr, 2026. okt.

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