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.
to analyze the completeness of variables from Hospital-Based Cancer Registries of cases of prostate neoplasm in the Oncology Care Network of a Brazilian state between 2000 and 2020....
an ecological time series study, based on secondary data on prostate cancer Hospital-Based Cancer Registries prostate. Data incompleteness was classified as excellent (<5%), good (between 5%-10%), fai...
there were 13,519 cases of prostate cancer in the Hospital-Based Cancer Registries analyzed. The variables "family history of cancer" (p<0.001), "alcoholism" (p<0.001), "smoking" (p<0.001), "TNM stagi...
most Hospital-Based Cancer Registries variables showed excellent completeness, but important variables had high percentages of incompleteness, such as TNM and clinical staging, in addition to alcoholi...
18 F-DCFPyl is a Food and Drug Administration-approved radiotracer that targets prostate-specific membrane antigen and is used in the detection of recurrent or metastatic prostate cancer. As its use h...
We report the case of a 63-year-old male who came to the urology clinic with an increasing value of the prostate specific antigen and an asymmetrical enlargement at the digital rectal examination. The...
Biomarkers of DNA damage repair deficiency provide opportunities for personalized treatment with immunotherapy. However, there is limited research on the immune microenvironment of adeno-neuroendocrin...
A retrospective medical record review of 66 patients with prostate cancer (PCa) was performed. PCa samples from the 66 patients were analyzed using immunohistochemical staining for the detection of ch...
Twenty patients presented with adeno-NEPC, whereas 46 presented with adeno-PCa. The median age of patients at PCa diagnosis was 67.86 ± 7.05 years (68.65 ± 7.23 years, adeno-NEPC; 67.52 ± 7.02 years, ...
Our study revealed clinicopathological manifestations of adeno-NEPC and some possible predictive factors significantly associated with better outcomes in patients with adeno-NEPC. These findings might...
The purpose of the study was to evaluate the diagnostic significance of two new and a few clinical markers for prostate cancer (PCa) at various prostate volumes (PV)....
The study subjects were divided into two groups. Among them, there were 70 cases in the PV ≤30 ml group (benign prostatic hyperplasia [BPH]: 32 cases, PCa: 38 cases) and 372 cases in the PV > 30 ml gr...
In the PV ≤30 ml group, the diagnostic parameters based on prostate-specific antigen (PSA) had a decreased diagnostic significance for PCa. In the PV > 30 ml group, PSAD (AUC = 0.709), AVR (AVR = Age/...
Choosing appropriate indicators for different PVs could contribute to the early screening and diagnosis of PCa. The difference in the diagnostic value of two new indicators (A-PSAD and AVR), and PSAD ...
The optimal treatment of metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) continues to be challenging, given the multitude of life prolonging treatment options. Radionuclide therapy delivers co...
This study aims to compare the ability of the PHI versus tPSA test to predict the presence of PCa in our population....
A prospective observational study was performed. We included patients with tPSA ≥ 2.5 ng/ml, biopsy naïve or previous negative biopsy, undergoing a blood test, which includes tPSA, fPSA, and p2PSA, an...
140 men were included. Fifty-seven (40.7%) had a positive prostate biopsy result (Group A), and 83 (59.3%) had a negative biopsy result (Group B). The mean age was similar in both groups (mean ± stand...
The PHI test improves PCa detection compared to tPSA in our population....
Holmium laser enucleation of the prostate (HoLEP) is a size-independent surgical option for treating benign prostatic hyperplasia (BPH) and lower urinary tract symptoms (LUTS) with excellent, durable ...
Noninvasive methods for the early identify diagnosis of prostatitis, benign prostatic hyperplasia (BPH), and prostate cancer (PCa) are current clinical challenges....
The serum metabolites of 20 healthy individuals and patients with prostatitis, BPH, or PCa were identified using untargeted liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS). In addition, targeted LC-MS...
Organic acid metabolites had good sensitivity and specificity in differentiating prostatitis, BPH, and PCa. Three diagnostic models identified patients with PROSTATITIS: phenyllactic acid (area under ...
We compare Prostate Health Index, Prostate Health Index density, and PSA density in predicting clinically significant prostate cancer in MRI-guided prostate biopsy....
This is a multicenter evaluation of prospectively maintained prostate biopsy databases at 10 urology centers. Men with Prostate Health Index and MRI-guided targeted and systematic prostate biopsy perf...
A total of 1,215 men were analyzed. Prostate cancer and clinically significant prostate cancer were diagnosed in 51% (617/1,215) and 35% (422/1,215) of men, respectively. Clinically significant prosta...
Prostate Health Index density outperformed Prostate Health Index or PSA density in clinically significant prostate cancer detection in men with multiparametric MRI performed, and further reduced unnec...