Machine-learning and mechanistic modeling of metastatic breast cancer after neoadjuvant treatment
Clinical trials involving systemic neoadjuvant treatments in breast cancer aim to shrink tumors before surgery while simultaneously allowing for controlled evaluation of biomarkers, toxicity, and suppression of distant (occult) metastatic disease. Yet neoadjuvant clinical trials are rarely preceded...
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Veröffentlicht in: | PLoS computational biology 2024-05, Vol.20 (5), p.e1012088-e1012088 |
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Hauptverfasser: | , , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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