home.social

#onkologia — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #onkologia, aggregated by home.social.

fetched live
  1. Amerykańska Agencja Żywności i Leków (FDA) w trybie przyspieszonym zatwierdziła nowy lek na raka trzustki pod nazwą handlową Rasonque.
    Lek daje szansę pacjentom, których nie można już operować.

    Zanim tabletki trafią do polskich szpitali, musi je najpierw zatwierdzić Europejska Agencja Leków (EMA), która w lipcu rozpoczęła przyspieszoną procedurę oceny.
    Do czasu oficjalnej rejestracji i decyzji o refundacji, lek nie będzie u nas ogólnodostępny. Jedyną szansą na wcześniejsze leczenie dla pacjentów z Europy pozostaje udział w międzynarodowych badaniach klinicznych.

    #RakTrzustki #onkologia #rasonque #medycyna #nauka #terapia #noweleki

  2. Európsky rozmer projektu priblížila koordinátorka výskumných a vzdelávacích projektov NOÚ Soňa Čierniková, ktorá na konferencii predstavila Európsky plán boja proti rakovine.

    Tón: : mierne pozitívny
    #slovakia #gdelt #konferencia #pacienti #onkológia

    teraz.sk/regiony/odbornici-na-

  3. Nowatorska metoda opracowana przez naukowców z Uniwersytetu Genewskiego pozwala wykryć raka jelita grubego z 90% skutecznością na podstawie obecności określonych bakterii w próbce kału. Analiza oparta na sztucznej inteligencji może zastąpić inwazyjne badania, takie jak kolonoskopia.
    Badanie określa, jak konkretne bakterie wpływają na rozwój chorób, a jednocześnie umożliwia porównania między różnymi populacjami ludzi.

    #RakJelitaGrubego #onkologia #mikrobiota #zdrowie #leczenie #profilaktyka #badania #medycyna #nauka #wiedza

    tvn24.pl/zdrowie/prosta-analiz

  4. Zespół kierowany przez naukowców z Mass General Brigham i Dana-Farber Cancer Institute (USA) pracujący nad terapią najbardziej agresywnego guza mózgu - glejaka wielopostaciowego wykazał, że pojedyncze wstrzyknięcie genetycznie zmodyfikowanego wirusa opryszczki do komórek nowotworowych powoduje selektywną infekcję i niszczenie komórek rakowych.

    #nauka #medycyna #onkologia #GlejakWielopostaciowy #rak #choroby #BadaniaMedyczne #terapia

    tvn24.pl/zdrowie/nowatorska-te

  5. Hiszpańscy naukowcy z Narodowego Centrum Badań nad Rakiem udowodnili, że nietoksyczna terapia oparta na trzech lekach potrafiła całkowicie wyeliminować nowotwór trzustki i zapobiec jego nawrotom przez wiele miesięcy.
    Kolejny etap po opublikowaniu tych wyników to rozpoczęcie badania klinicznego, co będzie wymagało zabezpieczenia odpowiedniego finansowania oraz przejścia przez procesy regulacyjne.

    Rak trzustki przez długi czas rozwija się niemal bezobjawowo. Symptomy takie jak żółtaczka pojawiają się zwykle dopiero wtedy, gdy guz osiąga znaczne rozmiary i zaczyna uciskać sąsiednie struktury.
    W Polsce pięcioletnie przeżycie od zdiagnozowania choroby dotyczy zaledwie 5-6% pacjentów, co stawia raka trzustki wśród najbardziej śmiertelnych nowotworów w naszym kraju.

    #RakTrzustki #medycyna #nauka #BadaniaNaukowe #leczenie #terapia #onkologia

    tvn24.pl/zdrowie/guzy-zniknely

  6. AstraZeneca przestaje „wynajmować” AI. Przejmuje Modella AI, by przyspieszyć leczenie raka

    W świecie Big Pharma do tej pory królowały partnerstwa. Gigant farmaceutyczny płacił firmie technologicznej za dostęp do algorytmów, i wszyscy byli zadowoleni. Chyba jednak nie wszyscy.

    AstraZeneca właśnie wywróciła ten stolik. Koncern ogłosił przejęcie bostońskiego Modella AI na własność. Cel jest jasny: sztuczna inteligencja ma stać się integralną częścią badań nad rakiem, a nie tylko zewnętrznym dodatkiem.

    Google DeepSomatic: nowa AI do precyzyjnego tropienia genetycznych przyczyn raka

    Decyzja ta, ogłoszona przy okazji konferencji J.P. Morgan Healthcare, to sygnał, że w 2026 roku kończy się „etap eksperymentów”, a zaczyna walka o technologiczną suwerenność. Aradhana Sarin, CFO AstraZeneki, porównała dotychczasową współpracę z Modella AI do „jazdy próbnej”. Teraz firma kupuje samochód, by móc go dowolnie modyfikować wedle własnych potrzeb.

    Patologia zdigitalizowana, czyli czego szuka AI?

    Co potrafi Modella AI, że warto było wyłożyć na nią gotówkę (kwoty nie ujawniono)? Firma specjalizuje się w patologii ilościowej. W dużym uproszczeniu: algorytmy analizują obrazy z biopsji i próbek tkanek z precyzją nieosiągalną dla ludzkiego oka specjalisty-patologa.

    AI łączy te obrazy z danymi klinicznymi, szukając ukrytych wzorców i biomarkerów. To kluczowe w onkologii precyzyjnej. Dzięki temu AstraZeneca chce lepiej dobierać pacjentów do badań klinicznych. Zamiast testować lek na szerokiej grupie „w ciemno”, AI wskaże osoby, u których terapia ma największe szanse powodzenia. To oznacza szybsze badania, mniej kosztownych porażek i – finalnie – szybciej zatwierdzone leki ratujące życie.

    Kupić czy współpracować? Dwie drogi farmacji

    Ruch AstraZeneki jest o tyle ciekawy, że stoi w kontrze do reszty rynku. W tym samym czasie Eli Lilly ogłosiło gigantyczne partnerstwo z Nvidią (warte miliard dolarów) na budowę wspólnego laboratorium AI.

    Mamy więc zderzenie dwóch filozofii:

    • Model współpracy (Eli Lilly + Nvidia): szybki dostęp do najnowszych czipów i mocy obliczeniowej, ale zależność od partnera.
    • Model akwizycji (AstraZeneca + Modella): pełna kontrola nad kodem, danymi i zespołem inżynierów, co w silnie regulowanej branży medycznej może okazać się atutem.

    Dla nas, potencjalnych pacjentów, najważniejszy jest efekt końcowy. Jeśli inżynierowie Modella AI, pracując teraz „ramię w ramię” z onkologami AstraZeneki, skrócą czas wdrożenia nowego leku na raka o rok czy dwa – nikt nie będzie pytał o model biznesowy.

    Pomóż nam rozwijać iMagazine – ruszyło badanie czytelnictwa 2026

    #AstraZeneca #badaniaKliniczne #BigPharma #ModellaAI #news #onkologia #sztucznaInteligencjaWMedycynie
  7. Zespół badaczy z Politechniki Krakowskiej, Uniwersytetu Rolniczego w Krakowie oraz Instytutu Immunologii i Terapii Doświadczalnej PAN opracował związek chemiczny o nazwie DK-AT390HCl, który wykazuje wysoką skuteczność w niszczeniu komórek raka jelita grubego, jednocześnie oszczędzając zdrowe tkanki.

    Związek hamuje autofagię komórek nowotworowych, czyli proces, który pozwala im przetrwać w trudnych warunkach, np. podczas chemioterapii.

    Naukowcy rozważają sprzedaż praw patentowych firmie farmaceutycznej, co może przyspieszyć wprowadzenie nowej terapii do praktyki klinicznej.

    #onkologia #RakJelitaGrubego #medycyna #zdrowie #leczenie #nauka

    rmf24.pl/regiony/krakow/news-p

  8. Nowe badania pokazują, że korzystanie z solariów niemal trzykrotnie zwiększa ryzyko czerniaka. Tanning beds powodują rozległe mutacje DNA w całej skórze, nawet w miejscach chronionych przed słońcem. Wyniki podkreślają pilną potrzebę ostrzeżeń i regulacji.

    science.org/doi/10.1126/sciadv

    EN #science #scienceAdvances #health
    PL #zdrowie #czerniak #onkologia #solarium #badania #DNA #mutacje #melanoma
    #ostatnininja

  9. Google DeepSomatic: nowa AI do precyzyjnego tropienia genetycznych przyczyn raka

    Naukowcy z Google zaprezentowali nowe narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, nazwane DeepSomatic.

    To już kolejny w ostatnim czasie pozytywny przykład wykorzystania zaawansowanych modeli AI w naukach medycznych. Jak informowaliśmy niedawno, inny model Google – C2S-Scale – pomógł naukowcom z Yale odkryć potencjalnie nową ścieżkę leczenia raka.

    Sztuczna inteligencja, która leczy? Jak model od Google DeepMind i Yale wskazał nowy kierunek w walce z rakiem

    DeepSomatic skupia się na równie krytycznym, a może nawet wcześniejszym etapie: fundamentalnej diagnostyce i zrozumieniu, co napędza nowotwór. Jego zadaniem jest precyzyjna identyfikacja mutacji genetycznych w komórkach nowotworowych, co stanowi fundament nowoczesnej medycyny onkologicznej. Model, którego szczegóły opublikowano w prestiżowym czasopiśmie „Nature Biotechnology”, jest już dostępny na zasadach open-source.

    Co się popsuło?

    Podstawą skutecznego leczenia onkologicznego jest zrozumienie, co dokładnie „zepsuło się” w komórce i napędza niekontrolowany wzrost guza. W tym celu lekarze regularnie sekwencjonują genomy komórek nowotworowych, szukając konkretnych mutacji. Problem w tym, że proces ten jest obarczony błędami, a odróżnienie faktycznej, groźnej mutacji od zwykłego błędu odczytu (artefaktu sekwencjonowania) bywa niezwykle trudne.

    Większość nowotworów jest napędzana przez tzw. warianty somatyczne – czyli mutacje nabyte w ciągu życia (np. pod wpływem promieniowania UV, czy innych czynników kancerogennych lub losowych błędów przy kopiowaniu DNA), a nie odziedziczone po rodzicach. Warianty te często występują w niewielkim odsetku komórek guza, co sprawia, że ich sygnał ginie w „szumie” generowanym przez samą maszynę do sekwencjonowania.

    Dane na obraz

    DeepSomatic podchodzi do tego problemu w nowatorski sposób. Zamiast analizować surowe dane tekstowe, model konwertuje dane z sekwencjonowania na obrazy. Te graficzne reprezentacje genomu są następnie analizowane przez głębokie sieci neuronowe (CNN), które zostały wytrenowane w rozpoznawaniu wizualnych wzorców charakterystycznych dla błędów oraz tych typowych dla prawdziwych mutacji. AI porównuje dane z komórek guza i komórek zdrowych pacjenta, precyzyjnie wskazując różnice. Co ważne, model potrafi działać także w trybie „tylko guz” (tumour-only), co jest kluczowe np. w przypadku białaczek, gdzie pobranie zdrowej próbki bywa niemożliwe.

    Aby osiągnąć taką dokładność, Google wraz z partnerami z UC Santa Cruz Genomics Institute stworzyło referencyjny zbiór danych (benchmark CASTLE) oparty na próbkach raka piersi i płuc. W testach model AI DeepSomatic okazał się znacznie skuteczniejszy od dotychczasowych metod. W przypadku identyfikacji złożonych mutacji na popularnej platformie Illumina, AI osiągnęło wynik 90% (w skali F1-score) w porównaniu do 80% dla najlepszej konkurencyjnej metody. Na platformie Pacific Biosciences przewaga była miażdżąca: ponad 80% dla DeepSomatic wobec mniej niż 50% dla innych narzędzi.

    Narzędzie udowodniło też swoją skuteczność na próbkach trudnych do analizy, np. zakonserwowanych parafiną (co uszkadza DNA) oraz pochodzących z tańszego, tzw.  sekwencjonowania egzonowego. Model potrafi również stosować swoją „wiedzę” do typów nowotworów, na których nie był trenowany – z powodzeniem zidentyfikował mutacje w glejaku (agresywny rak mózgu) oraz znalazł nowe, nieznane wcześniej warianty w próbkach białaczki dziecięcej.

    Wreszcie najważniejsze: Google udostępniło DeepSomatic oraz dane treningowe za darmo, licząc na przyspieszenie rozwoju medycyny precyzyjnej.

    Sztuczna inteligencja na dyżurze. Czy technologia może pomóc odciążyć medyków?

    #AI #C2SScale #DeepSomatic #genetyka #Google #medycyna #mutacjeSomatyczne #news #nowotwory #onkologia #rak #sztucznaInteligencja

  10. Głównym celem Narodowej Strategii Onkologicznej jest poprawa wyników leczenia nowotworów poprzez zwiększenie liczby pacjentów, którzy przeżywają co najmniej pięć lat po zakończeniu terapii onkologicznej. Jednocześnie program dąży do ograniczenia liczby nowych zachorowań na choroby nowotworowe.

    Jednak według Onkofundacji ALIVIA większość założonych celów strategii nie została zrealizowana, a część działań przeprowadzono jedynie formalnie.

    Najczęściej występującym nowotworem złośliwym u mężczyzn jest nowotwór gruczołu krokowego (23,3%).
    Na drugim miejscu są nowotwory płuca (13,7%), na trzecim rak jelita grubego (okrężnica i odbytnica) - 11,7% zachorowań.
    Wśród nowych przypadków zachorowań u kobiet najczęstsze są nowotwory piersi (23,6%), jelita grubego (9,6%), płuca (9,2%) i trzonu macicy (6,6%).
    Nowotwory płuca utrzymują pierwszą pozycję wśród nowotworowych przyczyn zgonów kobiet (17,9%).

    #onkologia #NarodowaStrategiaOnkologiczna #ProfilaktykaOnkologiczna

    tvn24.pl/zdrowie/narodowa-stra

Share on Mastodon

Enter the server where you have an account.