Titre : Protéogénomique

Protéogénomique : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Diffusion Tensor Imaging

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment la protéogénomique aide-t-elle au diagnostic des maladies ?

Elle permet d'identifier des biomarqueurs protéiques spécifiques pour un diagnostic plus précis.
Biomarqueurs Protéines
#2

Quels tests sont utilisés en protéogénomique ?

Des techniques comme la spectrométrie de masse et l'électrophorèse sont couramment utilisées.
Spectrométrie de masse Électrophorèse
#3

La protéogénomique peut-elle détecter des cancers ?

Oui, elle aide à identifier des protéines spécifiques associées à différents types de cancers.
Cancer Protéines
#4

Quels échantillons sont analysés en protéogénomique ?

Des échantillons de tissus, de sang ou de fluides biologiques sont souvent analysés.
Tissus Sang
#5

La protéogénomique est-elle utilisée en médecine personnalisée ?

Oui, elle permet d'adapter les traitements en fonction du profil protéique du patient.
Médecine personnalisée Traitement

Symptômes 5

#1

Quels symptômes peuvent être liés à des anomalies protéiques ?

Des symptômes variés comme la fatigue, la douleur ou des troubles neurologiques peuvent survenir.
Symptômes Troubles neurologiques
#2

Les maladies auto-immunes sont-elles étudiées en protéogénomique ?

Oui, la protéogénomique aide à comprendre les mécanismes sous-jacents des maladies auto-immunes.
Maladies auto-immunes Mécanismes
#3

Comment les protéines affectent-elles les symptômes ?

Les protéines peuvent influencer des voies biologiques, entraînant divers symptômes cliniques.
Protéines Voies biologiques
#4

Les symptômes de maladies métaboliques sont-ils liés à la protéogénomique ?

Oui, des déséquilibres protéiques peuvent contribuer à des symptômes de maladies métaboliques.
Maladies métaboliques Déséquilibres protéiques
#5

Peut-on prédire des symptômes grâce à la protéogénomique ?

Des modèles prédictifs basés sur des profils protéiques peuvent anticiper certains symptômes.
Prédiction Profils protéiques

Prévention 5

#1

La protéogénomique peut-elle aider à la prévention des maladies ?

Oui, elle permet d'identifier des facteurs de risque protéiques pour des interventions précoces.
Prévention Facteurs de risque
#2

Quels facteurs de risque sont identifiés par la protéogénomique ?

Des facteurs comme des niveaux anormaux de certaines protéines peuvent indiquer un risque accru.
Facteurs de risque Protéines
#3

Comment la protéogénomique influence-t-elle les programmes de dépistage ?

Elle permet de cibler des populations à risque pour des dépistages plus efficaces.
Dépistage Populations à risque
#4

Peut-on prévenir des maladies grâce à des interventions protéogénomiques ?

Oui, des interventions basées sur des profils protéiques peuvent réduire le risque de maladies.
Interventions Profils protéiques
#5

La nutrition peut-elle être influencée par la protéogénomique ?

Oui, elle aide à adapter les régimes alimentaires en fonction des besoins protéiques individuels.
Nutrition Régimes alimentaires

Traitements 5

#1

La protéogénomique influence-t-elle les traitements ?

Oui, elle permet de développer des thérapies ciblées basées sur le profil protéique des patients.
Thérapies ciblées Traitements
#2

Quels types de traitements sont développés grâce à la protéogénomique ?

Des traitements biologiques, comme les anticorps monoclonaux, sont souvent développés.
Anticorps monoclonaux Traitements biologiques
#3

La protéogénomique aide-t-elle à la résistance aux médicaments ?

Oui, elle identifie des mécanismes de résistance, permettant d'ajuster les traitements.
Résistance aux médicaments Mécanismes
#4

Les traitements peuvent-ils être personnalisés grâce à la protéogénomique ?

Oui, les traitements peuvent être adaptés en fonction des profils protéiques individuels.
Traitements personnalisés Profils protéiques
#5

Quels médicaments sont influencés par la protéogénomique ?

Des médicaments anticancéreux et des immunothérapies sont souvent influencés par cette approche.
Médicaments anticancéreux Immunothérapies

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir en cas d'anomalies protéiques ?

Des complications comme des troubles métaboliques ou des maladies dégénératives peuvent survenir.
Complications Troubles métaboliques
#2

Les maladies cardiovasculaires sont-elles liées à la protéogénomique ?

Oui, des profils protéiques spécifiques peuvent être associés à un risque accru de maladies cardiovasculaires.
Maladies cardiovasculaires Profils protéiques
#3

Comment la protéogénomique aide-t-elle à comprendre les complications ?

Elle permet d'analyser les interactions entre gènes et protéines, révélant des mécanismes de complications.
Mécanismes Interactions
#4

Les complications liées à la protéogénomique sont-elles évitables ?

Certaines complications peuvent être évitées par des interventions précoces basées sur des analyses protéiques.
Interventions Analyses protéiques
#5

Peut-on prédire des complications grâce à la protéogénomique ?

Oui, des modèles prédictifs basés sur des données protéomiques peuvent anticiper des complications.
Prédiction Données protéomiques

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque identifiés par la protéogénomique ?

Des facteurs comme l'âge, l'hérédité et des niveaux protéiques anormaux sont souvent identifiés.
Facteurs de risque Hérédité
#2

La protéogénomique peut-elle identifier des risques environnementaux ?

Oui, elle peut révéler comment des facteurs environnementaux influencent les profils protéiques.
Facteurs environnementaux Profils protéiques
#3

Les habitudes de vie influencent-elles les facteurs de risque protéogénomiques ?

Oui, des habitudes comme l'alimentation et l'exercice peuvent modifier les niveaux protéiques.
Habitudes de vie Alimentation
#4

Comment la génétique influence-t-elle les facteurs de risque ?

La génétique détermine la production de certaines protéines, influençant ainsi le risque de maladies.
Génétique Production de protéines
#5

Peut-on modifier les facteurs de risque grâce à la protéogénomique ?

Oui, des interventions ciblées peuvent aider à modifier les niveaux protéiques et réduire les risques.
Interventions Niveaux protéiques
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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 28/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Bing Zhang

18 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Lester and Sue Smith Breast Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Department of Molecular and Human Genetics, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Dan L Duncan Comprehensive Cancer Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA. Electronic address: bing.zhang@bcm.edu.

Pei Wang

12 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Genetics and Genomic Sciences, Icahn Institute of Genomics and Multiscale Biology, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY 10029, USA.

Li Ding

12 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medicine and Genetics, Siteman Cancer Center, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO 63110, USA; McDonnell Genome Institute, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO 63108, USA. Electronic address: lding@wustl.edu.

Bo Wen

11 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Lester and Sue Smith Breast Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Department of Molecular and Human Genetics, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Dan L Duncan Comprehensive Cancer Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA.

Ana I Robles

11 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Office of Cancer Clinical Proteomics Research, National Cancer Institute, Bethesda, MD 20892, USA.

Yongchao Dou

10 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Lester and Sue Smith Breast Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Department of Molecular and Human Genetics, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Dan L Duncan Comprehensive Cancer Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA.

Alexey I Nesvizhskii

10 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Pathology, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA; Department of Computational Medicine and Bioinformatics, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA.

David Fenyö

10 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute for Systems Genetics, NYU School of Medicine, New York, NY 10016, USA; Department of Biochemistry and Molecular Pharmacology, NYU School of Medicine, New York, NY 10016, USA. Electronic address: david@fenyolab.org.

Mathangi Thiagarajan

9 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Leidos Biomedical Research Inc., Frederick National Laboratory for Cancer Research, Frederick, MD 21702, USA.

Sara R Savage

8 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Lester and Sue Smith Breast Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Department of Molecular and Human Genetics, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Dan L Duncan Comprehensive Cancer Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA.

Shankha Satpathy

8 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • The Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA 02142, USA.

Zhiao Shi

8 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Lester and Sue Smith Breast Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Department of Molecular and Human Genetics, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Dan L Duncan Comprehensive Cancer Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA.

Matthew A Wyczalkowski

8 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medicine and Genetics, Siteman Cancer Center, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO 63110, USA; McDonnell Genome Institute, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO 63108, USA.

Mehdi Mesri

8 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Office of Cancer Clinical Proteomics Research, National Cancer Institute, Bethesda, MD 20892, USA.

Yize Li

8 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medicine, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO 63130, USA; McDonnell Genome Institute, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO 63130, USA.

Chen Ding

7 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • State Key Laboratory of Genetic Engineering and Collaborative Innovation Center for Genetics and Development , School of Life Sciences , Institute of Biomedical Sciences , Human Phenome Institute , Zhongshan Hospital , Fudan University , Shanghai , China.

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Surgical treatment of brainstem cavernomas using diffusion tensor imaging and diffusion tensor tractography.

The aims of this study were to assess the prognosis of patients after a single haemorrhage from the cavernoma, and also in the case of rehaemorrhage, and to determine the indications for surgical trea... The study included a group of 35 patients with brainstem cavernomas, 23 women and 12 men aged 27 to 57 years (mean age 38.4). Up to 2005, MRI perfusion-weighted imaging/diffusion-weighted imaging had ... Our study showed that rehaemorrhage from a cavernoma depends on its size and volume. However, it is not related to its location. Based on the modified Rankin scale, the results of treatment of our pat... Patients with brainstem cavernomas should undergo surgical treatment after their first haemorrhage, especially in the case of a large cavernoma. DTI/DTT should be used to determine the trajectory to t...

Clinical Significance of Diffusion Tensor Imaging in Metachromatic Leukodystrophy.

Metachromatic leukodystrophy (MLD) is a lysosomal enzyme deficiency disorder leading to progressive demyelination and, consecutively, to cognitive and motor decline. Brain magnetic resonance imaging (... MR diffusion parameters (apparent diffusion coefficient [ADC] and fractional anisotropy [FA]) were in the frontal white matter, central region (CR), and posterior limb of the internal capsule in 111 M... ADC values increase and FA values decrease depending on disease stage/severity. They show region-specific correlations with clinical parameters of motor and cognitive symptoms, respectively. Higher AD... Our results show that diffusion MRI can deliver valuable, robust, clinically meaningful, and easily obtainable/accessible/available parameters in the assessment of prognosis and progression of MLD. Th...

Diffusion tensor imaging changes in patients with glioma-associated seizures.

Structural white matter changes associated with certain epilepsy subtypes have been demonstrated using diffusion tensor imaging (DTI). This observational study aims to identify potential water diffusi... Two cohorts from two centers were analyzed independently: (A) Prospectively recruited patients diagnosed with glioma who received preoperative DTI to measure mean diffusivity (MD) and fractional aniso... (A) The prospective study cohort consisted of 23 patients with 12 (52.2%) presenting with a history of seizures. There were no significant seizure-associated differences in MD or FA for non-tumor whit... DTI analyses in glioma patients demonstrated seizure-associated diffusion restrictions in certain tumor-related areas. No other structural abnormalities in adjacent or distant white matter or cortical...

Visual networks: Electric brain stimulation and diffusion tensor imaging.

The present study investigated the networks of visual functional areas using electric brain stimulation (EBS) and diffusion tensor imaging (DTI).... Thirteen patients with intractable focal epilepsy in which visual functional areas were identified by EBS were enrolled. An electric stimulation at 50Hz was applied to electrodes during several tasks.... The electrical stimulation induced three types of visual symptoms: visual illusions (change of vision), visual hallucinations (appearance of a new object), and blurred vision. Visual illusions were as... The present study revealed the characteristic cortical regions and networks of visual functional areas. The results obtained provide information on human visual functions and are a practical guide for...