Meningioma: ki dolgozik rajta

Intézményenként egy kártya. Célpontra vagy országra szűkítheted a listát.

• Minden célpont
• CDKN2A 0
• mTOR 0
• BAP1 1
• MEK 1
• PD-1 1
• PI3K 0
• PSMA 1
• AKT 1
• CTNNB1 0
• ALK 0
• CDK4/6 1
• FAK 1
• IDH 0
• MYC 0
• PARP 1
• PD-L1 0
• PTEN 0
• STING 0
• TERT 0
• TP53 0
• YAP 0
• AMPK 0
• ARID1A 0
• B7-H3 0
• BRCA2 0
• CXCR4 0
• EGFR 0
• ESR1 0
• GLP-1 0
• HDAC 0
• IL-1 0
• MAPK 0
• MET 0
• MMP-9 0
• NTRK 0
• PPAR 0
• VEGF 0

3+ intézményből 3, a friss publikációk és a nyitott vizsgálatok szerint rendezve. Ez nem minőségi rangsor.

Funded research projects that name this disease in their title, terms or summary and have not ended yet: who is funded, where, how much and until when. Organisations only; the funder's page has the details.

No running funded project names this disease yet.

Sources: NIH RePORTER (U.S. National Institutes of Health, public domain) and CORDIS (European Commission, CC BY 4.0). Changes: filtered by disease, organisations matched to ROR.

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

• Leállították

  Immune Checkpoint Inhibitor Nivolumab in People With Recurrent Select Rare CNS Cancers

  NCT03173950· National Cancer Institute (NCI)· Frissítve: 2026. okt. 27.

  “Support was withdrawn from study resulting in early termination of study. Investigator had to close study due to no drug supply.”A regiszter szövege, változtatás nélkül. Forrás

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

• Immune Checkpoint Inhibitor Nivolumab in People With Recurrent Select Rare CNS Cancers

  NCT03173950· National Cancer Institute (NCI)· Forrás

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

• Single-Cell Analysis 4
• Organoids 3
• Mendelian Randomization Analysis 4
• Gene Expression Profiling 12
• Exome Sequencing 3
• Proteomics 4
• Metabolomics 2
• Mass Spectrometry 1
• Flow Cytometry 1
• Immunohistochemistry 21
• Liquid Biopsy 2
• Xenograft Model Antitumor Assays 5
• Positron-Emission Tomography 13
• Magnetic Resonance Imaging 168
• Machine Learning 11
• Deep Learning 25
• Cohort Studies 13
• Genome-Wide Association Study 3

• Machine learning-assisted intraoperative hyperspectral imaging in cranial meningioma surgery: interim results of an ongoing study.

  Neurosurg Focus, 2026. nov.

• Multicenter machine learning model using clinical and radiomic features for prediction of postoperative residual status in meningioma.

  Neurosurg Focus, 2026. szept.

• Neuroimaging and machine learning fusion for improved brain tumor diagnosis and prognosis.

  Sci Rep, 2026. ápr.

• FMCL: a transformer-based feature-map classifier learning approach for enhanced brain tumor detection in MRI.

  Sci Rep, 2026. márc.

• A single MRI scan contains sufficient imaging information for accurate prediction of meningioma growth risk.

  Neuroimage Clin, 2026. febr.

• A microenvironment-determined risk continuum refines subtyping in meningioma and reveals determinants of machine learning-based tumor classification.

  Nat Genet, 2026. febr.

• Enhanced Brain Tumor Classification with Convolutional Neural Networks.

  Adv Exp Med Biol, 2026. jan.

• Machine perception liquid biopsy identifies brain tumours via systemic immune and tumour microenvironment signature.

  Nat Nanotechnol, 2025. dec.

• Brain tumor detection with real-world predictions in Jordan hospitals.

  Sci Rep, 2025. dec.

• Machine learning based radiomics outperforms tumor/cerebellar peduncle T2-weighted imaging intensity ratios and ROIs-based apparent diffusion coefficient measurements in the preoperative prediction of meningioma consistency.

  Eur J Surg Oncol, 2025. dec.

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