Titre : Protéogénomique

Protéogénomique : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

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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.

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Automatic Speech Recognition in Primary Progressive Apraxia of Speech.

Transcribing disordered speech can be useful when diagnosing motor speech disorders such as primary progressive apraxia of speech (PPAOS), who have sound additions, deletions, and substitutions, or di... Forty-five patients with PPAOS and 22 healthy controls were recorded repeating 13 words, 3 times each, which were transcribed manually and using wav2vec 2.0. The WER and phonetic and prosodic speech e... Mean overall WER was 0.88 for patients and 0.33 for controls. WER significantly correlated with AOS severity and accurately distinguished between patients and controls but not between AOS subtypes. Th... This study demonstrates that ASR can be useful in differentiating healthy from disordered speech and evaluating PPAOS severity but does not distinguish PPAOS subtypes. ASR transcriptions showed weak a... https://doi.org/10.23641/asha.26359417....

Do clinical interview transcripts generated by speech recognition software improve clinical reasoning performance in mock patient encounters? A prospective observational study.

To investigate whether speech recognition software for generating interview transcripts can provide more specific and precise feedback for evaluating medical interviews.... The effects of the two feedback methods on student performance in medical interviews were compared using a prospective observational trial. Seventy-nine medical students in a clinical clerkship were a... According to the study results, the mean diagnostic accuracy rate (SRS feedback group:1st mock 51.3%, 2nd mock 89.7%; IC recorder feedback group, 57.5%-67.5%; F(1, 77) = 4.0; p = 0.049), mini-CEX scor... Speech-recognition-based feedback leads to higher diagnostic accuracy rates and higher mini-CEX and checklist scores.... This study was registered in the Japan Registry of Clinical Trials on June 14, 2022. Due to our misunderstanding of the trial registration requirements, we registered the trial retrospectively. This s...

Influential factors for medical students' classroom concentration-evaluation with speech recognition and face recognition technology.

The concentration of medical students in the classroom is important in promoting their mastery of knowledge. Multiple teaching characteristics, such as speaking speed, voice volume, and question use, ... This research aims to analyze how teachers' linguistic characteristics affect medical students' classroom concentration based on a speech recognition toolkit and face recognition technology.... A speech recognition toolkit, WeNet, is used to recognize sentences during lectures in this study. Face recognition technology (FRT) is used to detect students' concentration in class. The study invol... As a result of regression analysis, the explanatory power of the effect of the linguistic characteristics was 7.09% (F = 83.82, P < 0.001), with time, volume and question being significant influencing... The results of this study support the significant positive influence of volume and questioning technique, the negative influence of time, and the insignificant influence of speaking speed and the inte...