Neuroendokrin daganatok: ki dolgozik rajta

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

• Minden célpont
• PD-1 1
• BRAF 0
• TP53 1
• PD-L1 0
• DLL3 14
• PI3K 0
• CTLA-4 0
• mTOR 1
• STAT3 0
• AKT 0
• MEK 0
• MAPK 0
• VEGF 1
• RET 0
• ERK 0
• STING 0
• YAP 0
• PRAME 0
• CTNNB1 0
• NRAS 0
• BAP1 0
• PTEN 0
• ALK 0
• EGFR 1
• MYC 0
• CXCR4 0
• EZH2 0
• HIF-1 0
• HSP90 0
• JNK 0
• PARP 5
• PSMA 3
• TNF 0
• CD40 0
• CDK4/6 0
• GPX4 0
• NRF2 0
• VHL 3
• AMPK 0
• B7-H3 2
• COX-2 0
• KRAS 0
• PPAR 0
• CD47 1
• KIT 1
• RAS 0
• TERT 0
• BRCA2 0
• CDKN2A 0
• GLP-1 0
• HER2 1
• IGF1R 0
• IL-17 0
• LAG-3 0
• MET 0
• MMP-9 0
• RB1 1
• TIGIT 0
• TROP2 1
• AXL 0

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

6+ intézményből 6, 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

  Open-Label Surufatinib in European Patients With NET

  NCT04579679· Hutchmed· Frissítve: 2025. júl. 25.

  “Sponsor decision”A regiszter szövege, változtatás nélkül. Forrás

• Leállították

  Surufatinib in Combination With Tislelizumab in Subjects With Advanced Solid Tumors

  NCT04579757· Hutchmed· Frissítve: 2025. máj. 8.

  “Study terminated by sponsor”A regiszter szövege, változtatás nélkül. Forrás

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

Ebben a nézetben egy vizsgálat sem jelzi, hogy megosztaná a résztvevői adatokat.

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

• Single-Cell Analysis 50
• Organoids 14
• Mendelian Randomization Analysis 6
• CRISPR-Cas Systems 13
• Gene Expression Profiling 118
• Sequence Analysis, RNA 8
• Whole Genome Sequencing 10
• Exome Sequencing 13
• Proteomics 50
• Metabolomics 20
• Mass Spectrometry 5
• Flow Cytometry 55
• Immunohistochemistry 185
• Liquid Biopsy 9
• Circulating Tumor DNA 35
• Xenograft Model Antitumor Assays 117
• Positron-Emission Tomography 61
• Magnetic Resonance Imaging 201
• Machine Learning 53
• Deep Learning 53
• Cohort Studies 80
• Genome-Wide Association Study 12

• Deep Learning-Based Classification of Melanoma Using Dermoscopic Images: Comparative Evaluation of Convolutional Neural Network and DenseNet Models.

  JMIR Dermatol, 2026. okt.

• Melanoma Prognostication Using AI-Guided Histopathology.

  Int J Dermatol, 2026. okt.

• Deep Learning Framework for Classifying Whole-Slide Multiplex Immunofluorescence Images to Predict Immunotherapy Response in Melanoma Patients.

  IEEE J Biomed Health Inform, 2026. okt.

• Deep Learning Classification of Uveal Melanoma and Metastatic Carcinoma on Cytology Specimens: A Single-Center Experience.

  Invest Ophthalmol Vis Sci, 2026. szept.

• Dual geometry-inspired structural modeling for neuroendocrine tumor segmentation in endoscopic ultrasound.

  Int J Comput Assist Radiol Surg, 2026. aug.

• Whole-slide analysis of mitotic activity in melanoma reveals higher-proliferation hotspots and distinct spatial patterns.

  Histopathology, 2026. aug.

• AI-enabled precision evaluation of adrenal masses: radiomics, deep learning, and explainable imaging biomarkers.

  Front Endocrinol (Lausanne), 2026. júl.

• Deep learning-based classification of gh-secreting pituitary neuroendocrine tumors granulation patterns using H&E-stained histopathology.

  BMC Endocr Disord, 2026. júl.

• Impact on Cost and Expert Time of Data-Efficient Deep Learning for Medical Image Segmentation.

  Radiol Artif Intell, 2026. júl.

• Improved detection of lentigo maligna with AI-assisted dermoscopy: A reader study in facial pigmented lesions.

  J Am Acad Dermatol, 2026. jún.

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