2026-04-26T20:26:29Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/726882025-01-22T11:06:13Zcom_10324_1151com_10324_931com_10324_894col_10324_1278
Rueda, Oscar M.
Sammut, Stephen-John
Seoane, Jose A.
Chin, Suet-Feung
Caswell-Jin, Jennifer L.
Callari, Maurizio
Batra, Rajbir
Pereira, Bernard
Bruna, Alejandra
Ali, H. Raza
Provenzano, Elena
Liu, Bin
Parisien, Michelle
Gillett, Cheryl
McKinney, Steven
Green, Andrew R.
Murphy, Leigh
Purushotham, Arnie
Ellis, Ian O.
Pharoah, Paul D.
Aparicio, Samuel
Caldas, Carlos
Curtis, Christina
Rueda Sabater, María Cristina
2024-12-17T12:54:31Z
2024-12-17T12:54:31Z
2019
Nature, 567(7748), 399-404.
0028-0836
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/72688
10.1038/s41586-019-1007-8
399
7748
404
Nature
567
1476-4687
Este trabajo analiza las dinámicas de recaída en el cáncer de mama, identificando subgrupos genómicos de expresión estrogénica positiva tardía mediante análisis computacionales avanzados. La metodología propuesta permite diferenciar subpoblaciones tumorales con distintos tiempos de recurrencia, aportando información crítica para la predicción del comportamiento clínico y el desarrollo de terapias personalizadas.
eng
info:eu-repo/semantics/openAccess
Dynamics of breast-cancer relapse reveal late-recurring ER-positive genomic subgroups
info:eu-repo/semantics/article