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.
Automatic polysomnography analysis can be leveraged to shorten scoring times, reduce associated costs, and ultimately improve the overall diagnosis of sleep disorders. Multiple and diverse strategies ...
Morningness-eveningness preference, also known as chronotype, is the tendency for a person to sleep during certain hours of the day and is broadly categorised into morning and evening types. In-labora...
Children with genetic skeletal disorders have variable conditions that can lead to sleep-disordered breathing, and polysomnography is the gold standard for diagnosing this condition. We aimed to revie...
The importance polysomnography (PSG) in the diagnosis and treatment process of insomnia disorder (ID) remains highly disputed. This review summarises the state of the science regarding PSG indications...
Sleep disorders in patients with autoimmune encephalitis (AE) are increasingly reported. Early recognition and treatment have significant importance regarding the potential of sleep disorders' effect ...
Seventeen patients with diagnosed AE and acute or subacute onset sleep complaints who underwent video-electroencephalography-PSG recordings in our tertiary center were investigated....
The mean age was 50, with eight females and nine males. The detected antibodies were against leucine-rich glioma-inactivated 1(LGI-1) in 6, anti-contactin-associated protein-2(CASPR2) in 3, voltage-ga...
Sleep disorders are frequent and essential components of AEs. Systematic clinical questionnaires and routine PSG assessments would significantly impact the correct diagnosis and proper treatment of SR...
To characterize 1) the relationship between laxative use and objective sleep metrics, and 2) the relationship between laxative use and self-reported insomnia symptoms in a convenience sample of middle...
We cross-sectionally analyzed first-night diagnostic in-laboratory polysomnography data for 2946 patients over the age of 40 (mean age 60.5 years; 48.3% male). Laxative use and medical comorbidities w...
After adjusting for age, sex, body mass index, total recording time, and relevant comorbidities, laxative users had a 7.1% lower sleep efficiency (...
Laxative use is associated with impairments in objective sleep continuity. Patients using laxatives were also at greater odds of reporting insomnia symptoms....
We provide an umbrella review of the reported polysomnographic changes in patients with neuropsychiatric diseases compared with healthy controls....
An electronic literature search was conducted in EMBASE, MEDLINE, All EBM databases, CINAHL, and PsycINFO. Meta-analyses of case-control studies investigating the polysomnographic changes in patients ...
We identified 27 articles, including 465 case-control studies in 27 neuropsychiatric diseases. The levels of evidence of polysomnographic changes in neuropsychiatric diseases were highly suggestive fo...
The credibility of evidence for sleep characteristics in 27 neuropsychiatric diseases varied across polysomnographic variables and diseases. When considering the patterns of altered PSG variables, no ...
Due to potential issues, several sleep laboratories conduct sleep bruxism diagnosis without the use of a camera, instead relying mostly on electromyographic monitoring. The purpose of the study was to...
To provide an updated comparison of apnea-hypopnea index (AHI), oxygen desaturation index (ODI), respiratory disturbance index (RDI), oxygen saturation (O...
Primary studies were identified through PubMed, Scopus, CINAHL, and Cochrane....
A systematic review was performed by searching databases from inception through August 2021. Only studies examining simultaneous monitoring of a PSSD and PSG were included. Respiratory indices AHI, OD...
A total of 24 studies (N = 1644 patients) were included. The mean age was 49.5 ± 12.0 (range = 13-92), mean body mass index (BMI) was 30.4 ± 5.7 (range = 17-87), and 69.4% were male. Meta-correlation ...
Respiratory indices correlate strongly between PSSD and PSG, which is further supported by meta-regressions results. PSSD might be a valuable cost and time-saving OSA screening tool....
It is estimated that half of Canadians have insufficient sleep, which over time is associated with poor physical and mental health. Currently, the only publicly funded option for the diagnosis of slee...
We performed a systematic literature search of the clinical evidence to identify diagnostic accuracy, test failures and subjective measures of patient preferences. We assessed the risk of bias of each...
We included 10 studies that reported on diagnostic accuracy and found level 2 polysomnography had sensitivity ranging between 0.76-1.0 and specificity ranging between 0.40-1.0 (GRADE: Moderate to Very...
Level 2 polysomnography may have good test performance for adults and children, with adequate diagnostic accuracy, compared with level 1 polysomnography. The economic analyses showed that level 2 poly...