Titre : Protéogénomique

Protéogénomique : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Electroencephalography

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.

Sources (4912 au total)

Electroencephalography in young onset dementia.

Young onset dementia (YOD) is a major diagnostic and management problem.... We set out to explore if electroencephalography (EEG) might be useful in the diagnosis of young onset Alzheimer's disease (YOAD) and young onset frontotemporal dementia (YOFTD). The ARTEMIS project is... 80.9% of patients with YOD had abnormal EEGs (P < 0.00001). Slow wave changes were more frequent in YOAD that YOFTD (P < 0.00001), but no difference in the frequency of epileptiform activity (P = 0.32... The EEG is highly specific for the diagnosis of YOD with the absence of slow wave changes and epileptiform phenomena making the diagnosis unlikely, with 100% negative predictive value and with low pro...

Segmenting electroencephalography wires reduces radiofrequency shielding artifacts in simultaneous electroencephalography and functional magnetic resonance imaging at 7 T.

Simultaneous scalp electroencephalography and functional magnetic resonance imaging (EEG-fMRI) enable noninvasive assessment of brain function with high spatial and temporal resolution. However, at ul... Electromagnetic field simulations and MR measurements assessed the shielding effect of the EEG setup, more specifically the EEG wiring. The effectiveness of segmenting the wiring with resistors to red... The EEG wiring was found to exert a dominant effect on the disruption of the transmit field, whose intensity varied periodically as a function of the wire length. Breaking the electrical continuity of... We demonstrated that segmenting the EEG wiring into shorter lengths using commercially available nonmagnetic resistors is effective at reducing RF shielding artifacts in simultaneous EEG-fMRI. This pr...

Targeting electroencephalography for alcohol dependence: A narrative review.

Electroencephalography (EEG)-based electrophysiological techniques have made progress in diagnosing and treating alcohol dependence in recent years.... The article reviews the latest literature in this field.... Alcohol dependence, which is common and prone to relapsing, poses a serious threat to individuals, families, and society. At present, the objective detection methods for alcohol dependence in clinic a... As electrophysiological techniques developed in psychiatry, some researches on EEG-based monitoring methods such as resting electroencephalography (REEG), event-related potentials (ERP), event-related... In this paper, the status of electrophysiological researches on EEG in alcoholics are reviewed in detail....

Electroencephalography functional connectivity-A biomarker for painful polyneuropathy.

Advanced analysis of electroencephalography (EEG) data has become an essential tool in brain research. Based solely on resting state EEG signals, a data-driven, predictive and explanatory approach is ... Three minutes long, 64 electrode resting-state recordings were obtained from 180 DPN patients. The analysis consisted of a mixture of traditional, explanatory and machine learning analyses. First, the... Predictive analysis indicated that theta and beta bands contain most of the information required for discrimination between painful and non-painful polyneuropathy patients, with area under the receive... Resting state EEG functional connectivity can serve as a highly accurate biomarker for the presence or absence of pain in DPN patients. This highlights the importance of the brain, in addition to the ...

Depression diagnosis based on electroencephalography power ratios.

Depression is a common mental disorder that impacts millions of people across the world. However, its diagnosis is difficult due to the dependence on subjective testing. Although quantitative electroe... We used open-access EEG data from OpenNeuro to investigate power ratios in the resting state of 46 patients with depression and 75 healthy controls. Spectral data were extracted by fast Fourier transf... Decreased anterior frontal, frontal, central, parietal, occipital, and temporal ABR and decreased central and parietal TBR were observed in the depression group. The area under the curve of the ROC cu... The central, frontal, and parietal ABR represent potential biomarkers to differentiate patients with depression from healthy controls....