jump to content jump to footer

Vergleich von iRECIST und RECIST 1.1 zur Beurteilung der Immuntherapie bei Melanom und nicht-kleinzelligem Lungenkrebs

In einer retrospektiven Studie am Universitätsklinikum Köln wurden die radiologischen Kriterien iRECIST und RECIST 1.1 zur Beurteilung des Therapieansprechens bei Melanom- und NSCLC-Patient:innen verglichen, die Immun-Checkpoint-Inhibitoren erhielten.

Die Ergebnisse zeigen, dass iRECIST besser geeignet ist, um atypisches Therapieansprechen auf Immuntherapien zu erfassen, insbesondere bei Patient:innen mit Pseudoprogression. iRECIST könnte so zu einer genaueren Bewertung des Therapieansprechens und verbesserten Immuntherapie-Ergebnissen beitragen.

Lesen Sie hier mehr.

Forschung mit mint mintLesion Klinische Forschung Standardisierte Messverfahren iRECIST RECIST

Ähnliche Inhalte

Teilnehmende beim RECIST and Beyond Workshop in Köln während des Hands-on Trainings in mint Lesion zur strukturierten Tumorresponse-Bewertung.
Der zweitägige Workshop „RECIST and Beyond“ am radCIO Köln bot ein intensives Hands-on Training zu RECIST, iRECIST, mRECIST und LI-RADS – mit praktischer Befundung direkt in mint Lesion.
Erfolgreicher Workshop „RECIST and Beyond“ in Köln: Präzise onkologische Bildgebung im Fokus
Wie lassen sich komplexe Tumorbefunde sicher, reproduzierbar und leitlinienkonform beurteilen?
Screenshot der mint-Lesion-Oberfläche mit RANO-2.0-Konfiguration, Tumorburden-Berechnung und strukturierten neuroonkologischen Bewertungstools.
mint Lesion unterstützt die vollständige Implementierung der RANO-2.0-Kriterien und bietet konfigurierbare Parameter, automatisierte Tumorburden-Berechnung und strukturierte Workflows für neuroonkologische Studien.
Implementierung von RANO 2.0 für neuroonkologische klinische Studien in mint Lesion
Die Bewertung des Tumoransprechens in neuroonkologischen klinischen Studien erfordert besondere Sorgfalt hinsichtlich der Messprotokolle und der…
Bild eines Patienten, der einen MRT-Scan bekommt, um zu illustrieren, wie die RACOON-Projekte in Deutschland, durch Bildgebung, strukturierte Befundung und KI gemeinsam die klinische Forschung verbessern.
Überblick über die wichtigsten RACOON-Projekte im Bereich Radiologie und klinische Forschung.
RACOON – Bildgebung, Daten & Zusammenarbeit für bessere Entscheidungen
Die moderne Radiologie steht vor einer zentralen Frage: Wie lassen sich Bildgebung und klinische Daten so verbinden, dass Diagnosen präziser,…