Integrating transcriptomic data and artificial intelligence to personalize curative treatments for head and neck cancer patients

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Integrating transcriptomic data and artificial intelligence to personalize curative treatments for head and neck cancer patients

Stefano Cavalieri et al · Nature Portfolio · 2026

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Autor / responsable

Stefano Cavalieri et al

Editorial

Nature Portfolio

Año

2026

ISSN

2397-768X

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2397-768X

Idioma

eng

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Abstract Personalized treatment in head and neck cancer remains limited despite substantial biological heterogeneity. Using the SuPerTreat project as a case study, we outline a prototype clinical decision support system (CDSS) integrating transcriptomic data and artificial intelligence (AI), and summarize expert consensus on its potential, requirements for accuracy, validation, regulatory alignment, and clinical implementation. This Perspective provides a roadmap to guide future development and responsible integration of CDSS into precision oncology.

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al, S. C. E. (2026). Integrating transcriptomic data and artificial intelligence to personalize curative treatments for head and neck cancer patients. https://doi.org/10.1038/s41698-026-01369-2

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al, Stefano Cavalieri et. "Integrating transcriptomic data and artificial intelligence to personalize curative treatments for head and neck cancer patients." 2026. https://doi.org/10.1038/s41698-026-01369-2.

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al, Stefano Cavalieri et. 2026. "Integrating transcriptomic data and artificial intelligence to personalize curative treatments for head and neck cancer patients.". https://doi.org/10.1038/s41698-026-01369-2.

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al, S. C. E. 2026, Integrating transcriptomic data and artificial intelligence to personalize curative treatments for head and neck cancer patients, Nature Portfolio, available at: https://doi.org/10.1038/s41698-026-01369-2 [Accessed 29 Jun. 2026].

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Título: Integrating transcriptomic data and artificial intelligence to personalize curative treatments for head and neck cancer patients

Autor / colaboradores: Stefano Cavalieri et al

Editorial: Nature Portfolio

Año de publicación: 2026

ISSN: 2397-768X

ISSN: 2397-768X

Idioma: eng