ИИ ежедневно анализирует ведущие российские и международные источники, отбирает значимые исследования, рекомендации и новости и представляет их врачу в кратком структурированном формате.
Научные статьи из ведущих онкологических журналов мира
Ретроспективный анализ 1466 взаимодействий на платформе Konsuld показал, что ИИ-поддержка решений с коллегиальным обзором обеспечивает 100% ответов со средним цитированием 12,4 источников и ссылками на руководства в 65% случаев, расширяя доступ к экспертизе для неонкологов.
![Оптимальное время сканирования [68Ga]Ga-PentixaFor ПЭТ/КТ для первичного стадирования множественной миеломы: результаты дополнительного исследования протокола PentiMyelo](https://s3.twcstorage.ru/1873f82d-617b-4505-a1ec-3fe47ebe0e64/articles/2026/03/cmmojpuzf000x14pceh5co3y9/cover.jpg)
Проспективное исследование 20 пациентов с множественной миеломой показало, что оптимальное время сканирования [68Ga]Ga-PentixaFor ПЭТ/КТ составляет 60 минут после введения, обеспечивая наилучший контраст опухоль-фон для CXCR4-направленной визуализации.
Разработанная модель искусственного интеллекта LASM-mMIP на основе многоракурсных 2D MIP-изображений достигла 93,0% точности в стадировании лимфом, превзойдя молодых специалистов по ядерной медицине и сократив время анализа в десятки тысяч раз.
Исследование в Journal of Nuclear Medicine продемонстрировало высокую точность метода автоматической сегментации метаболического объема опухоли лимфомы с помощью ИИ, что может уменьшить ручной труд и вариабельность в лимфомном имиджинге.
Комбинированная модель, включающая наличие сыпи, уровни прокальцитонина и SAA, а также метаболические параметры ПЭТ (SUVmean и TMTV), продемонстрировала AUC 0.965 для дифференциальной диагностики лимфомы и доброкачественной лимфаденопатии у пациентов с лихорадкой неясного генеза, значительно превосходя модели на основе только клинических, лабораторных или ПЭТ-данных.
Ученые из Journal of Nuclear Medicine обнаружили, что комбинация альфа-радионуклидов, целевых CD20, с иммунной checkpoint-ингибцией эффективно лечит лимфому мышей, открывая новые возможности для лечения агрессивных лимфом у людей.
Исследование в журнале EJNMMI Research демонстрирует эффективность автоматизированной оценки общего метаболического объема опухоли в лимфоме с помощью AI-алгоритма RECOMIA
Интеграция базовых метаболических параметров опухоли по ¹⁸F-ФДГ ПЭТ/КТ с клиническими факторами позволяет персонализировать прогноз прогрессирования фолликулярной лимфомы в течение 24 месяцев. Модель, включающая TMTV, DmaxVox и ЛДГ, демонстрирует AUC 0.759 для предсказания POD24.
Ученые обнаружили, что блокировка митохондриальной трансаминирования лейцина может усиливать активацию Т-лимфоцитов и улучшать иммунитет против лимфомы EL4, производящей ОВА.
Ученые создали новый радиомarked пептид, целевая CXCR4, для диагностики и лечения злокачественных новообразований. Исследование опубликовано в Journal of Nuclear Medicine.