Wpływ mutacji na efekty leczenia w oparciu o dane genomowe i kliniczne na podstawie analizy ponad 70 tysięcy pacjentów z 20 typami nowotworów

21 lutego 2025 / Aktualności

Wpływ mutacji na efekty leczenia w oparciu o dane genomowe i kliniczne na podstawie analizy ponad 70 tysięcy pacjentów z 20 typami nowotworów

lek. Jakub Czarny

Określanie efektywności leczenia przeciwnowotworowego w oparciu o wykrywanie specyficznych mutacji w obrębie nowotworów jest niezbędne celem poprawy wyników terapii oraz rozwoju medycyny precyzyjnej.

Dodaj nas do listy preferowanych źródeł w Google, aby nasze materiały częściej pojawiały się w Twoich wynikach wyszukiwania.

Dodaj w Google

Materiał przeznaczony wyłącznie dla pracowników służby zdrowia

Ten materiał jest dostępny dla zarejestrowanych użytkowników.

Zaloguj się

Szanowni użytkownicy,
część materiałów udostępnianych na naszym portalu jest przeznaczona wyłącznie dla lekarzy.
Wynika to z regulacji prawnych, do których musimy się stosować.

Jeśli nie jesteś lekarzem, zachęcamy do korzystania z przygotowanych przez nas materiałów dostępnych w zakładce dla pacjentów.

lek. Jakub Czarny

Hematoonkologia.pl

Absolwent kierunku lekarskiego Uniwersytetu Medycznego im. Karola Marcinkowskiego w Poznaniu, przewodniczący SKN Onkologii, Hematologii i Transplantacji Pediatrycznej (2023–2025). Wolontariusz Oddziału Onkologii Klinicznej i Immunoonkologii z Pododdziałem Dziennym i Izbą Przyjęć Wielkopolskiego Centrum Onkologii. Autor publikacji, wystąpień i tekstów naukowych, stypendysta Ministra Zdrowia i laureat Lauru Medycznego PAN.

Podobne artykuły

Cardio-Oncology Excellence 2026 – światowi eksperci o bezpieczeństwie leczenia onkologicznego

18.08.2026
Narodowy Instytut Onkologii

Znaczenie ekspresji TFRC w guzach litych: związek z mikrośrodowiskiem immunologicznym, obciążeniem mutacyjnym i potencjalną wrażliwością na immunoterapię

Aktualności

14.05.2026
Onkologia.edu.pl

Nowy odcinek OnkoTalks: żywienie w onkologii bez mitów i uproszczeń

Aktualności

8.04.2026
lek. Paulina Kalman

TrialMatchAI – czy sztuczna inteligencja może realnie przyspieszyć kwalifikację pacjentów do badań klinicznych?

Aktualności

Wpływ mutacji na efekty leczenia w oparciu o dane genomowe i kliniczne na podstawie analizy ponad 70 tysięcy pacjentów z 20 typami nowotworów

Cardio-Oncology Excellence 2026 – światowi eksperci o bezpieczeństwie leczenia onkologicznego

Prof. Iwona Ługowska o międzynarodowej współpracy i przyszłości polskiej onkologii

Od współpracy ośrodków do mierzalnych efektów klinicznych. Prof. Christian Brandts o German Cancer Center Network

TECELRA z pełnym zatwierdzeniem FDA i wskazaniem pediatrycznym w zaawansowanym maziówczaku złośliwym

NIO oficjalnie z akredytacją, Prof. Iwona Ługowska u sterów OECI! Za nami Oncology Days 2026!

Znaczenie ekspresji TFRC w guzach litych: związek z mikrośrodowiskiem immunologicznym, obciążeniem mutacyjnym i potencjalną wrażliwością na immunoterapię

Nowy odcinek OnkoTalks: żywienie w onkologii bez mitów i uproszczeń

TrialMatchAI – czy sztuczna inteligencja może realnie przyspieszyć kwalifikację pacjentów do badań klinicznych?