Vesedaganat: ki dolgozik rajta

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

• Minden célpont
• PD-1 21
• PD-L1 11
• VEGF 10
• mTOR 1
• AKT 0
• VHL 6
• PI3K 0
• PSMA 10
• STAT3 0
• BAP1 1
• TP53 0
• JAK 0
• CTLA-4 4
• STING 1
• ALK 1
• EGFR 3
• TFEB 0
• ERK 0
• MYC 0
• HIF-1 0
• YAP 0
• AMPK 0
• MET 2
• B7-H3 2
• CTNNB1 0
• MAPK 0
• PPAR 0
• FGFR 1
• GLP-1 0
• GPC3 3
• HER2 2
• MMP-9 0
• PARP 1
• AXL 1
• BCL-2 0
• EZH2 0
• IDH 1
• IL-6 0
• NTRK 0
• PTEN 0
• BRAF 1
• CD19 1
• CDKN2A 0
• JNK 0
• KRAS 1
• LAG-3 0
• METTL3 1
• NLRP3 0
• NRF2 0
• PKM2 0
• ROS1 0
• TNF 0
• APOE 0
• BRCA1 0
• BRCA2 0
• BRD4 0
• CD20 0
• CDK4/6 0
• DPP-4 0
• FOXP3 0

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

5+ intézményből 5, 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

  Study of PF-07265807 in Participants With Metastatic Solid Tumors.

  NCT04458259· Pfizer· Frissítve: 2026. jún. 4.

  “Pfizer has made an internal business decision to not continue further development of PF-07265807. This decision was not due to major safety concerns or requests from any regulatory authorities.”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 36
• Organoids 4
• Mendelian Randomization Analysis 22
• CRISPR-Cas Systems 8
• Gene Expression Profiling 94
• Sequence Analysis, RNA 2
• Whole Genome Sequencing 6
• Exome Sequencing 10
• Proteomics 25
• Metabolomics 11
• Mass Spectrometry 3
• Flow Cytometry 11
• Immunohistochemistry 95
• Liquid Biopsy 6
• Circulating Tumor DNA 8
• Xenograft Model Antitumor Assays 76
• Positron-Emission Tomography 13
• Magnetic Resonance Imaging 60
• Machine Learning 70
• Deep Learning 36
• Cohort Studies 67
• Genome-Wide Association Study 19

• Prognostic role of preoperative low density to non-low-density lipoprotein cholesterol ratio in clear cell renal cell carcinoma: A retrospective study.

  Cancer Causes Control, 2026. nov.

• Pre-treatment machine learning prediction of local failure and time to local failure after Gamma Knife radiosurgery for radioresistant brain metastases.

  J Neurooncol, 2026. nov.

• Identification and validation of a chronic kidney disease prediction model after radical nephrectomy: a multicenter cohort retrospective study.

  Ann Med, 2026. szept.

• Machine learning and multi-omics clustering to map cellular rewiring and immune evasion in ccRCC.

  Hum Genomics, 2026. szept.

• A cfDNA fragmentomics classifier for noninvasive differentiation of benign and malignant renal masses.

  Mol Biomed, 2026. szept.

• Dual-Matrix Platform for Highly Specific Multi-Omics Profiling of Renal Cell Carcinoma.

  Anal Chem, 2026. szept.

• Performance of Machine Learning Models Based on Medical Imaging in Predicting Pathological Grade of Clear Cell Renal Cell Carcinoma.

  Cancer Med, 2026. szept.

• Near-infrared spectroscopy for urine-based cancer detection: a systematic characterization of the analytical challenges of a complex biofluid matrix.

  Spectrochim Acta A Mol Biomol Spectrosc, 2026. aug.

• Machine learning of sunitinib resistance genes reveals that SP5 regulates angiogenesis and sunitinib resistance in RCC via the VEGFA/AKT axis.

  Neoplasia, 2026. aug.

• Integrating single-cell analysis and machine learning algorithms to explore lactylation-related molecular mechanisms and therapeutic responses in clear cell renal cell carcinoma and identifying CDT1 as a potential biomarker.

  Front Endocrinol (Lausanne), 2026. aug.

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