Tripla negatív emlőrák: ki dolgozik rajta

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

• Minden célpont
• PD-L1 26
• HER2 24
• PD-1 36
• BRCA1 5
• STAT3 1
• STING 0
• EGFR 4
• PI3K 1
• AKT 0
• BRCA2 2
• PARP 1
• TP53 1
• mTOR 0
• TROP2 6
• AR 1
• PTEN 0
• VEGF 4
• CDK4/6 3
• HIF-1 0
• MYC 0
• GPX4 0
• YAP 0
• CTNNB1 0
• JAK 1
• HDAC 0
• MAPK 0
• BCL-2 0
• CXCR4 1
• ERK 0
• NRF2 0
• PPAR 0
• B7-H3 4
• EZH2 0
• FAK 0
• PRMT5 0
• CD47 0
• HSP90 0
• PSMA 4
• IL-6 0
• PIK3CA 2
• CTLA-4 1
• HER3 2
• TNF 0
• COX-2 0
• IGF1R 0
• MEK 0
• FGFR 0
• MDM2 2
• MET 0
• MUC1 3
• NLRP3 0
• PALB2 0
• AMPK 0
• CD40 0
• CSF1R 1
• JNK 0
• METTL3 0
• MMP-9 0
• PKM2 0
• SIRT1 0

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

Ebben a nézetben még nincs kutatócsoport.

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 46
• Organoids 9
• Mendelian Randomization Analysis 2
• CRISPR-Cas Systems 10
• Gene Expression Profiling 110
• Sequence Analysis, RNA 8
• Whole Genome Sequencing 4
• Exome Sequencing 5
• Proteomics 32
• Metabolomics 14
• Mass Spectrometry 3
• Flow Cytometry 11
• Immunohistochemistry 49
• Liquid Biopsy 4
• Circulating Tumor DNA 16
• Xenograft Model Antitumor Assays 254
• Positron-Emission Tomography 13
• Magnetic Resonance Imaging 34
• Machine Learning 28
• Deep Learning 15
• Cohort Studies 21
• Genome-Wide Association Study 3

• From classical survival statistics to explainable AI: A multi-method prognostic framework for triple negative breast cancer.

  J Cancer Res Ther, 2026. okt.

• Andrographolide suppresses triple-negative breast cancer proliferation through the p53/CDK1 axis: a multiscale analysis combining network pharmacology and machine learning.

  Acta Biochim Biophys Sin (Shanghai), 2026. szept.

• Targeting WEE1 kinase: an integrated machine learning-cheminformatics framework for ultra-large-scale virtual screening and novel inhibitor discovery.

  J Comput Aided Mol Des, 2026. aug.

• ERβ-Score: An Interpretable Machine Learning-Based Scoring Function and Web Server for Estrogen Receptor β-Guided Drug Discovery in Triple-Negative Breast Cancer.

  Int J Mol Sci, 2026. aug.

• Metabolic signatures of triple-negative breast cancer.

  Mol Biol Rep, 2026. júl.

• Integrative single-cell and spatial transcriptomics with machine learning identify a Luminal-inflam malignant program and reveal an RPN1-PERK UPR vulnerability in triple-negative breast cancer.

  Sci Rep, 2026. jún.

• Integrating Genome-Scale Metabolic Modeling with Machine Learning Improves Gene Essentiality Prediction in Triple-Negative Breast Cancer.

  Int J Mol Sci, 2026. jún.

• Unveiling the Impact of Copper Metabolism on Epithelial-Mesenchymal Transition of Triple-Negative Breast Cancer: Identification of Therapeutic Targets.

  Interdiscip Sci, 2026. jún.

• Machine Learning Integration of Ultrasound Habitat Radiomics for Predicting Axillary Metastasis in Clinically Node-negative Triple-negative Breast Cancer.

  Ultrasound Med Biol, 2026. máj.

• Comparative oncology of male and female breast cancer: diagnostic paradigms and machine learning approaches in treatment.

  J Basic Clin Physiol Pharmacol, 2026. máj.

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