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Unlocking Bevacizumab's Potential: rCBVmax as a Predictive Biomarker for Enhanced Survival in Glioblastoma IDH-Wildtype Patients

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Unlocking Bevacizumab's Potential: rCBVmax as a Predictive Biomarker for Enhanced Survival in Glioblastoma IDH-Wildtype Patients

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Alvarez-Torres, MDM.; Balaña, C.; Fuster García, E.; Puig, J.; Garcia-Gomez, JM. (2024). Unlocking Bevacizumab's Potential: rCBVmax as a Predictive Biomarker for Enhanced Survival in Glioblastoma IDH-Wildtype Patients. Cancers. 16(1). https://doi.org/10.3390/cancers16010161

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/203464

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Título: Unlocking Bevacizumab's Potential: rCBVmax as a Predictive Biomarker for Enhanced Survival in Glioblastoma IDH-Wildtype Patients
Autor: Alvarez-Torres, Maria del Mar Balaña, Carmen Fuster García, Elíes Puig, Josep Garcia-Gomez, Juan M
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Background: Aberrant vascular architecture and angiogenesis are hallmarks of glioblastoma IDH-wildtype, suggesting that these tumors are suitable for antiangiogenic therapy. Bevacizumab was FDA-approved in 2009 following ...[+]
Palabras clave: Glioblastoma , Predictive biomarker , Angiogenesis , Bevacizumab , RCBV
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Cancers. (eissn: 2072-6694 )
DOI: 10.3390/cancers16010161
Editorial:
MDPI AG
Versión del editor: https://doi.org/10.3390/cancers16010161
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-104978RB-I00/ES/SISTEMA DE AYUDA A LA DECISION VALIDADO CLINICAMENTE BASADO EN MODELOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL A NIVEL DE PIXEL PARA DECIDIR OPCIONES TERAPEUTICAS EN GLIOBLASTOMA/
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info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-104978RB-I00/ES/SISTEMA DE AYUDA A LA DECISION VALIDADO CLINICAMENTE BASADO EN MODELOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL A NIVEL DE PIXEL PARA DECIDIR OPCIONES TERAPEUTICAS EN GLIOBLASTOMA/
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023/PID2021-127110OA-I00/ES/EVALUACION MULTIPARAMETRICA DE LA PROGRESION DE LOS TUMORES CEREBRALES BASADA EN LA IA/
info:eu-repo/grantAgreement/AEI//PID2021-127110OA-I00//EVALUACIÓN MULTIPARAMÉTRICA DE LA PROGRESIÓN DE LOS TUMORES CEREBRALES BASADA EN LA IA/
info:eu-repo/grantAgreement/AEI//PID2019-104978RB-I00//SISTEMA DE AYUDA A LA DECISION VALIDADO CLINICAMENTE BASADO EN MODELOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL A NIVEL DE PIXEL PARA DECIDIR OPCIONES TERAPEUTICAS EN GLIOBLASTOMA/
info:eu-repo/grantAgreement/Fundació La Marató de TV3//665%2FC%2F2013/
info:eu-repo/grantAgreement/AEI//DPI2016-80054-R//BIOMARCADORES DINAMICOS BASADOS EN FIRMAS TISULARES MULTIPARAMETRICAS PARA EL SEGUIMIENTO Y EVALUACION DE LA RESPUESTA A TRATAMIENTO DE PACIENTES CON GLIOBLASTOMA Y CANCER DE PROSTATA/
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Agradecimientos:
M.Á-T was supported by DPI2016-80054-R (Programa Estatal de Promoción del Talento y su Empleabilidad en I + D + i). This work was partially supported by the ALBATROSS project (National Plan for Scientific and Technical ...[+]
Tipo: Artículo

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