1. Breme kožnega raka v SlovenijiBarbara Perić, Vesna Zadnik, Mateja Krajc, 2024, published professional conference contribution (invited lecture) Keywords: rak (medicina), melanom, kožne bolezni, ultrazvočno sevanje, zaščita, preprečevanje bolezni
Published in DiRROS: 23.01.2025; Views: 178; Downloads: 54
 Full text (88,62 KB) |
2. |
3. UvodnikMateja Krajc, 2024, preface, editorial, afterword Keywords: rak (medicina), melanom, kožne bolezni, ultrazvočno sevanje, zaščita, preprečevanje bolezni
Published in DiRROS: 23.01.2025; Views: 151; Downloads: 59
Full text (43,40 KB) |
4. |
5. Spremljanje bolnikov s kožnim melanomomBarbara Perić, 2024, published professional conference contribution (invited lecture) Abstract: Obravnava bolnikov s kožnim melanomom je eno tistih področji onkologije, ki se je v zadnjem desetletju temeljito spremenilo ob sodobnem sistemskem zdravljenju. Spremembe odpirajo nova vprašanja in ponujajo možnost za dodatne izboljšave obravnave bolnikov ter njihove kakovosti življenja. V prispevku povzeti podatki o epidemiologiji kožnega melanoma skušajo prikazati izziv spremljanja bolnikov v času zdravljenja in po njem ter vzpostavitve programa celostne podpore bolnikov s kožnim melanomom, t. i. survivorshipa.
Keywords: bolniki, melanom, spremljanje bolnikov
Published in DiRROS: 06.06.2024; Views: 715; Downloads: 207
Full text (53,21 KB) |
6. Napovedovanje neželenih učinkov pri imunoterapiji metastatskega melanoma na podlagi slik FDG-PETKatja Strašek, Martina Reberšek, 2024, published professional conference contribution Abstract: Imunoterapija je preoblikovala zdravljenje metastatskih rakov, saj je izboljšala preživetje in kakovost življenja bolnikov. Kljub temu povzroča imunsko pogojene neželene učinke, ki zahtevajo prekinitev zdravljenja. Njihovo zgodnje odkrivanje je zato ključnega pomena, njihova diagnoza pa temelji predvsem na kliničnih simptomih in laboratorijskih izvidih. Razmah razvoja umetne inteligence v preteklih letih je omogočil bolj kvantitativno analizo 18F-FDG PET/CT slik. Prvi korak, kjer umetna inteligenca pripomore k hitrejši diagnozi imunsko pogojenih neželenih učinkov, so nevronske mreže, razvite za segmentacijo organov na CT-slikah. Uporaba takšnih avtomatskih orodij za segmentacijo organov je hitrejša in bolj natančna v primerjavi z ročno segmentacijo. Omogoča tudi razvoj kvantitativnih slikovnih bioloških označevalcev, izvlečenih iz PET-slik s pomočjo pridobljenih segmentacij, kar je pripomoglo tudi k razmahu razvoja napovednih modelov. V retrospektivni raziskavi, ki je vključevala 58 bolnikov z metastatskim melanomom, so se percentili porazdelitve FDG v ščitnici, črevesju in pljučih izkazali kot orodje za ločevanje med bolniki, ki bodo razvili imunsko pogojene neželene učinke, in tistimi, ki jih ne bodo. Validacija teh kvantitativnih slikovnih bioloških označevalcev (angl. Quantitative Imaging Biomarkers, QIB) za napovedovanje imunsko pogojenih neželenih učinkov trenutno poteka v prospektivni neinterventni klinični raziskavi na Onkološkem inštitutu Ljubljana. Prvi izsledki kažejo, da so razviti označevalci v pomoč klinikom pri zgodnji diagnozi imunsko pogojenih neželenih učinkov, kar omogoči hitrejše ukrepanje pred razvojem kliničnih simptomov, a včasih tudi lažno napovedo možen razvoj neželenih učinkov. Naslednji koraki so razvoj modela za napoved časa razvoja imunsko pogojenih neželenih učinkov, a je za razvoj takšnih modelov potrebno večje število podatkov, za kar so potrebne multicentrične klinične raziskave. 18 Ključne besede: imunoterapija, neželeni učinki, kvantifikacija, FDG-PET/CT, napovedovanje neželenih učinkov, kvantitativni slikovni biološki označevalci
Keywords: metastatski melanom, imunoterapija, neželeni učinki
Published in DiRROS: 06.06.2024; Views: 611; Downloads: 226
Full text (216,10 KB) |
7. |
8. |
9. |
10. |
