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 ?
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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.
Following reports of an outbreak of HIV infection among children in Larkana District, Pakistan, an international team investigated the extent and cause of the outbreak between April and June 2019....
To investigate the incidence of HIV among children in Larkana District, Pakistan and describe the distribution of cases by time, place and person....
Self-referred persons were tested for HIV using the national testing protocol. Local epidemiology of HIV was reviewed to generate hypotheses. An infection prevention and control (IPC) team conducted s...
Between 25 April and 27 June 2019, a total of 30 191 persons were tested for HIV in Larkana District, and 876 of them tested positive. Of those who tested positive, 719 (82%) were children aged <15 ye...
Investigations indicate that unsafe healthcare practices in formal and informal healthcare settings as the most likely cause of the 2019 outbreak of HIV infection in Larkana, Pakistan. Measures should...
Cases of noncommunicable (NCD) diseases are increasing in Pakistan. They are responsible for 58% of all deaths and information on the risk factors is lacking....
To determine the prevalence of diabetes, hypertension and abnormal heart rate and their risk factors in a multiethnic, low-income area of Lahore....
This was a cross-sectional study conducted in an urban settlement of Lahore in 2018-2019. Eligible participants were aged ≥ 30 years and resident in selected settlements. We used a modified World Heal...
Most of the respondents were women (64.5%). The greatest proportion of the participants were aged 30-39 years (42.4%). Of all the respondents, 40.1% had hypertension, 15.8% had diabetes and 17.0% had ...
The prevalence of hypertension and diabetes was higher among our study participants in Lahore than reported in the national statistics. Significant proportions of the respondents had pre-hypertension ...
Transgender people are tormented and attacked on social media on a daily basis, yet they are rarely reported to the police. The main reason for this is that many transgender people do not have familie...
This survey aimed to investigate the extent of bullying among junior physicians in cardiology departments, by way of an anonymous web-based questionnaire in Pakistan. A survey of Pakistan cardiology t...
Most of the global non-communicable disease (NCD)-related death burden is borne by low and middle-income countries (LMICs). In LMICs like Pakistan, however, a major gap in responding to NCDs is a lack...
We conducted a descriptive exploratory study using grounded theory as a qualitative approach: semistructured interviews of 16 NCD stakeholders (three excluded) and two focus group discussions with pos...
The major themes derived were priority research areas in NCDs; methods to improve NCD research integration; barriers to NCD research in LMICs like Pakistan; design of NCD research programme and career...
We conclude from this qualitative study on NCD research and training that high-quality research training programmes for NCDs are rare. Such programmes need to be established with in-built protected ti...
An upsurge in global food prices in 2008 led to significantly higher food prices across the developing world. Global commodity prices have since declined but still remain volatile, but at the same tim...
To explore the perceptions and experiences of healthcare professionals, including female health visitors, female health workers, community midwives, and heads of departments of healthcare facilities, ...
Qualitative descriptive exploratory study....
This study was conducted in healthcare centres in 10 districts in Pakistan: six in Gilgit Baltistan, two in Chitral, and two in Sindh....
Healthcare professionals were recruited using a purposive sampling technique. In total, 14 in-depth interviews were conducted....
The following themes emerged through thematic analysis: (1) health and well-being of mothers and newborns; (2) strengthening the SMI pillars; (3) equity of health services; and (4) effective strategie...
The health and well-being of mothers and newborns are key indicators; as such, interventions should be made to promote their quality of life. Capacity building and refresher training on antenatal care...
The findings of this study suggest that healthcare professionals should receive training to enhance their competencies and provide safe care....
This study investigates the factors associated with maternal health services utilization in Pakistan using two outcome indicators, ideal antenatal care (IANC), defined as the pregnant woman receiving ...
This study used the Pakistan Maternal Mortality Survey 2019 data. The study utilized binary logistic regression models to investigate the adjusted association between the outcome variables, separately...
Wealth showed a positive association with utilization of IANC (adjusted odds ratio [AOR] = 11.48, 95% CI = 7.76, 16.99) and SBA (AOR = 4.37, 95% CI = 3.30,5. 80). Maternal age was associated only with...
When compared to the wealthy and educated quintile, women in the lower wealth quintile and those without any formal education were less likely to utilize ANC and SBA services. A comprehensive and mult...
This study empirically examines the incidence and earning effect of educational mismatch in the labor market of Pakistan. Microdata obtained from the labor force survey for the years (2013-14, 2014-15...