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Status: Bibliographieeintrag

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Verfasst von:Stenzinger, Albrecht [VerfasserIn]   i
 Kazdal, Daniel [VerfasserIn]   i
 Peters, Solange [VerfasserIn]   i
Titel:Strength in numbers
Titelzusatz:predicting response to checkpoint inhibitors from large clinical datasets
Verf.angabe:Albrecht Stenzinger, Daniel Kazdal, and Solange Peters
E-Jahr:2021
Jahr:27 January 2021
Umfang:3 S.
Fussnoten:Gesehen am 06.05.2021
Titel Quelle:Enthalten in: Cell
Ort Quelle:[Cambridge, Mass.] : Cell Press, 1974
Jahr Quelle:2021
Band/Heft Quelle:184(2021), 3, Seite 571-573
ISSN Quelle:1097-4172
Abstract:The advent of immune checkpoint blockers for cancer therapy has spawned great interest in identifying molecular features reflecting the complexity of tumor immunity, which can subsequently be leveraged as predictive biomarkers. In a thorough big-data approach analyzing the largest series of homogenized molecular and clinical datasets, Litchfield et al. identified a set of genomic biomarkers that identifies immunotherapy responders across cancer types.
DOI:doi:10.1016/j.cell.2021.01.008
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.01.008
 Volltext: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867421000088
 DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.01.008
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
K10plus-PPN:1757244735
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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