Comment la protéogénomique aide-t-elle au diagnostic des maladies ?
Elle permet d'identifier des biomarqueurs protéiques spécifiques pour un diagnostic plus précis.
BiomarqueursProtéines
#2
Quels tests sont utilisés en protéogénomique ?
Des techniques comme la spectrométrie de masse et l'électrophorèse sont couramment utilisées.
Spectrométrie de masseÉlectrophorèse
#3
La protéogénomique peut-elle détecter des cancers ?
Oui, elle aide à identifier des protéines spécifiques associées à différents types de cancers.
CancerProtéines
#4
Quels échantillons sont analysés en protéogénomique ?
Des échantillons de tissus, de sang ou de fluides biologiques sont souvent analysés.
TissusSang
#5
La protéogénomique est-elle utilisée en médecine personnalisée ?
Oui, elle permet d'adapter les traitements en fonction du profil protéique du patient.
Médecine personnaliséeTraitement
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.
SymptômesTroubles 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-immunesMécanismes
#3
Comment les protéines affectent-elles les symptômes ?
Les protéines peuvent influencer des voies biologiques, entraînant divers symptômes cliniques.
ProtéinesVoies 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 métaboliquesDéséquilibres protéiques
#5
Peut-on prédire des symptômes grâce à la protéogénomique ?
Des modèles prédictifs basés sur des profils protéiques peuvent anticiper certains symptômes.
PrédictionProfils 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.
PréventionFacteurs 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 risqueProtéines
#3
Comment la protéogénomique influence-t-elle les programmes de dépistage ?
Elle permet de cibler des populations à risque pour des dépistages plus efficaces.
DépistagePopulations 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.
InterventionsProfils 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.
NutritionRégimes 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 cibléesTraitements
#2
Quels types de traitements sont développés grâce à la protéogénomique ?
Des traitements biologiques, comme les anticorps monoclonaux, sont souvent développés.
Anticorps monoclonauxTraitements 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 médicamentsMécanismes
#4
Les traitements peuvent-ils être personnalisés grâce à la protéogénomique ?
Oui, les traitements peuvent être adaptés en fonction des profils protéiques individuels.
Traitements personnalisésProfils protéiques
#5
Quels médicaments sont influencés par la protéogénomique ?
Des médicaments anticancéreux et des immunothérapies sont souvent influencés par cette approche.
Médicaments anticancéreuxImmunothérapies
Complications
5
#1
Quelles complications peuvent survenir en cas d'anomalies protéiques ?
Des complications comme des troubles métaboliques ou des maladies dégénératives peuvent survenir.
ComplicationsTroubles 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 cardiovasculairesProfils 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.
MécanismesInteractions
#4
Les complications liées à la protéogénomique sont-elles évitables ?
Certaines complications peuvent être évitées par des interventions précoces basées sur des analyses protéiques.
InterventionsAnalyses protéiques
#5
Peut-on prédire des complications grâce à la protéogénomique ?
Oui, des modèles prédictifs basés sur des données protéomiques peuvent anticiper des complications.
PrédictionDonnées 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 risqueHérédité
#2
La protéogénomique peut-elle identifier des risques environnementaux ?
Oui, elle peut révéler comment des facteurs environnementaux influencent les profils protéiques.
Facteurs environnementauxProfils 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 vieAlimentation
#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.
GénétiqueProduction 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.
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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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
The prevalence of metabolic syndrome is increasing worldwide. Clinical guidelines consider metabolic syndrome as an all or none medical condition. One proposed method for classifying metabolic syndrom...
In this study, we used data from the Tehran Lipid and Glucose Cohort Study (TLGS). 4857 participants aged over 20 years with complete information on exposure (smoking) and confounders in the third pha...
Based on the results of IPTW which compared the low, medium and high risk classes of metabolic syndrome (compared to a class without metabolic syndrome), no association was found between smoking and t...
Based on the results, the causal effect of smoking on latent hazard classes of metabolic syndrome can be different based on the type of PS method. In adjusted analysis, no relationship was observed be...
Latent class analysis (LCA) offers a powerful analytical approach for categorizing groups (or "classes") within a heterogenous population. LCA identifies these hidden classes by a set of predefined fe...
Borderline personality disorder (BPD) is characterized by instability in interpersonal, affective, cognitive, self-identity, and behavioral domains. For a BPD diagnosis, individuals must present at le...
South Africa has the largest burden of HIV worldwide and has a growing burden of non-communicable diseases; the combination of which may lead to diseases clustering in ways that are not seen in other ...
Data were analyzed from the South African Demographic and Health Survey 2016. A latent class analysis (LCA) was conducted using nine disease conditions. Sociodemographic and behavioral factors associa...
Multimorbid participants were included (...
This study affirmed that integrated care is urgently needed, evidenced by the largest disease class being an overlap of chronic infectious diseases and non-communicable diseases. This study also highl...
We propose a two-step estimator for multilevel latent class analysis (LCA) with covariates. The measurement model for observed items is estimated in its first step, and in the second step covariates a...
Neonatal risk factors, such as preterm birth and low birth weight, have been robustly linked to neurodevelopmental deficits, yet it is still unclear why some infants born preterm and/or low birth weig...
Neonates who received neonatal care at an academic public hospital during an almost 10-year period (n = 19,951) were included in the latent class analysis, and 21 neonatal indicators of health were us...
The best fitting model included five infant classes: healthy, hypoxic, critically ill, minorly ill, and complicated delivery. Scores on the parent-rated neurodevelopmental measure differed by class su...
The current study extends the understanding of risk factors in neurodevelopment by including several neonatal medical conditions that are often overlooked and by using a person-centered, as opposed to...
An intersectionality framework recognizes individuals as simultaneously inhabiting multiple intersecting social identities embedded within systems of disadvantage and privilege. Previous research link...
We analyzed data from a cohort of 2,286 pregnant participants (Black, n = 933; Hispanic, n = 471; White, n = 853; and Other, n = 29) from the Centering and Racial Disparities trial. Perceived discrimi...
Four discrimination subgroups were identified: no discrimination, general discrimination, discrimination attributed to one or several social identities, and discrimination attributed to most or all so...
Perceived discrimination may play an influential role in shaping perinatal health. More research applying an intersectional lens to the study of discrimination and perinatal health outcomes is needed....
Recent studies have shown that anticoagulant therapy has heterogeneous treatment effects on patients with sepsis-induced coagulopathy (SIC)....
To identify the latent phenotypes of patients with SIC....
Retrospective cohort study....
We obtained data of patients with SIC from the Medical Information Mart for Intensive Care IV database. SIC subphenotypes were identified by latent class analysis (LCA) and K-means clustering. Clinica...
We identified 4,993 patients with SIC. The LCA and K-means clustering analysis robustly identified three subphenotypes of SIC. Class 1 patients (n = 1,808) had the lowest blood cell counts (leukocytes...
Three SIC subphenotypes were defined using clinical findings and laboratory variables. The effects of heparin treatment differ between the subphenotypes. This finding will facilitate the identificatio...
Despite evidence demonstrating the effectiveness of the COVID-19 vaccine, vaccine hesitancy has emerged as a major challenge for vaccine uptake. The objective of this study was to classify latent typo...
We employed a cross-sectional household survey among 1,112 individuals aged 18 and above who were partially vaccinated (one dose) or not vaccinated at the time of the survey. Data was collected in Aug...
Using latent class analysis we found a four-class solution for vaccine hesitancy typologies. The identified classes were strong vaccine acceptors (30%); vaccine acceptors with some concerns (7%); vacc...
Half of the study participants were in the vaccine rejectors class. Individuals in the vaccine sceptics and rejector classes evidenced lower vaccine knowledge and worse COVD-19 prevention practices an...
General practitioners (GPs) were on the front line of the COVID-19 outbreak. Identifying clinical profiles in COVID-19 might improve patient care and enable closer monitoring of at-risk profiles....
To identify COVID-19 profiles in a population of adult primary care patients, and to determine whether the profiles were associated with negative outcomes and persistent symptoms....
In a prospective multicentre study, 44 GPs from multiprofessional primary care practices in the Paris area of France recruited 340 consecutive adult patients (median age: 47 years) with a confirmed di...
A latent class (LC) analysis with 11 indicators (clinical signs and symptoms) was performed. The resulting profiles were characterised by a 3-month composite outcome (COVID-19-related hospital admissi...
We identified six profiles: 'paucisymptomatic' (LC1, 9%), 'anosmia and/or ageusia' (LC2, 12.9%), 'influenza-like syndrome with anosmia and ageusia' (LC3, 15.5%), 'influenza-like syndrome without anosm...
Our findings might help GPs to identify patients at risk of persistent COVID-19 symptoms and hospital admission and then set up procedures for closer monitoring....
