Titre : Molécules d'interaction stromale

Molécules d'interaction stromale : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Life Expectancy

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une interaction stromale ?

Des biopsies et des analyses immunohistochimiques sont utilisées pour évaluer les interactions stromales.
Biopsie Immunohistochimie
#2

Quels tests sont utilisés pour les molécules stromales ?

Les tests ELISA et les western blots permettent de quantifier les molécules d'interaction stromale.
Test ELISA Western Blot
#3

Les marqueurs stromaux sont-ils spécifiques ?

Certains marqueurs peuvent être spécifiques à des types de tumeurs, mais d'autres sont plus généraux.
Marqueurs tumoraux Tumeurs
#4

Peut-on détecter les molécules stromales par imagerie ?

Des techniques d'imagerie avancées, comme l'IRM, peuvent aider à visualiser les interactions stromales.
Imagerie par résonance magnétique Interactions cellulaires
#5

Quel rôle joue la biopsie dans le diagnostic ?

La biopsie permet d'obtenir des échantillons pour analyser les interactions stromales au sein des tumeurs.
Biopsie Analyse histologique

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont liés aux interactions stromales ?

Les symptômes peuvent inclure douleur, inflammation et signes de progression tumorale.
Douleur Inflammation
#2

Les interactions stromales causent-elles des symptômes ?

Oui, elles peuvent influencer la croissance tumorale et provoquer des symptômes associés.
Croissance tumorale Symptômes
#3

Comment les symptômes varient-ils selon les tumeurs ?

Les symptômes dépendent du type de tumeur et de l'environnement stromal spécifique.
Tumeurs Environnement tumoral
#4

Les symptômes sont-ils précoces ou tardifs ?

Les symptômes peuvent être précoces ou tardifs, selon la nature de l'interaction stromale.
Symptômes précoces Symptômes tardifs
#5

Les symptômes sont-ils réversibles ?

Certains symptômes peuvent s'améliorer avec un traitement ciblant les interactions stromales.
Traitement Réversibilité des symptômes

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir les interactions stromales ?

La prévention passe par la réduction des facteurs de risque liés aux tumeurs et à l'inflammation.
Prévention Facteurs de risque
#2

Quels modes de vie aident à prévenir les tumeurs ?

Un mode de vie sain, incluant une alimentation équilibrée et de l'exercice, peut réduire les risques.
Mode de vie sain Prévention des tumeurs
#3

Les dépistages réguliers sont-ils utiles ?

Oui, les dépistages peuvent aider à détecter les tumeurs précocement, limitant les interactions stromales.
Dépistage Détection précoce
#4

L'éducation sur le cancer est-elle importante ?

Oui, l'éducation aide à sensibiliser aux facteurs de risque et aux signes précoces de cancer.
Éducation sur le cancer Sensibilisation
#5

Les vaccins peuvent-ils prévenir les tumeurs ?

Certains vaccins, comme ceux contre le HPV, peuvent réduire le risque de cancers associés.
Vaccins Prévention du cancer

Traitements 5

#1

Quels traitements ciblent les molécules stromales ?

Des thérapies ciblées et des immunothérapies sont en développement pour cibler ces molécules.
Thérapies ciblées Immunothérapie
#2

Les traitements sont-ils efficaces ?

L'efficacité varie selon le type de tumeur et la nature des interactions stromales.
Efficacité des traitements Tumeurs
#3

Y a-t-il des effets secondaires des traitements ?

Oui, les traitements peuvent entraîner des effets secondaires, notamment des réactions immunitaires.
Effets secondaires Réactions immunitaires
#4

Comment les traitements sont-ils personnalisés ?

Les traitements sont adaptés en fonction du profil moléculaire de la tumeur et de l'environnement stromal.
Médecine personnalisée Profil moléculaire
#5

Les traitements sont-ils combinés ?

Oui, des combinaisons de traitements sont souvent utilisées pour améliorer l'efficacité.
Thérapies combinées Efficacité des traitements

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir ?

Les complications incluent la progression tumorale, la résistance au traitement et la métastase.
Complications Métastase
#2

Les interactions stromales aggravent-elles les complications ?

Oui, elles peuvent favoriser la progression tumorale et compliquer le traitement.
Progression tumorale Complications
#3

Comment gérer les complications ?

La gestion implique des traitements ciblés et un suivi régulier pour adapter les thérapies.
Gestion des complications Suivi médical
#4

Les complications sont-elles prévisibles ?

Certaines complications peuvent être anticipées en fonction du type de tumeur et des interactions.
Prévisibilité Interactions tumorales
#5

Les complications affectent-elles la qualité de vie ?

Oui, les complications peuvent significativement impacter la qualité de vie des patients.
Qualité de vie Complications

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque des interactions stromales ?

Les facteurs incluent l'inflammation chronique, le tabagisme et des prédispositions génétiques.
Facteurs de risque Inflammation chronique
#2

L'alimentation influence-t-elle les risques ?

Oui, une alimentation riche en antioxydants peut réduire les risques d'interactions stromales.
Alimentation Antioxydants
#3

Le stress est-il un facteur de risque ?

Le stress chronique peut influencer l'inflammation et augmenter le risque de complications.
Stress Inflammation
#4

Les antécédents familiaux jouent-ils un rôle ?

Oui, des antécédents familiaux de cancer peuvent augmenter le risque d'interactions stromales.
Antécédents familiaux Prédisposition génétique
#5

L'exposition à des toxines est-elle un risque ?

Oui, l'exposition à des substances toxiques peut favoriser les interactions stromales et le cancer.
Toxines Exposition environnementale
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Electronic address: pstatho@uwo.ca." } }, { "@type": "Person", "name": "Paul Sohn", "url": "https://questionsmedicales.fr/author/Paul%20Sohn", "affiliation": { "@type": "Organization", "name": "Department of Anatomy, Cell Biology, and Physiology, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN." } }, { "@type": "Person", "name": "Wenting Wu", "url": "https://questionsmedicales.fr/author/Wenting%20Wu", "affiliation": { "@type": "Organization", "name": "Center for Diabetes and Metabolic Diseases, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN." } }, { "@type": "Person", "name": "Marjan Slak Rupnik", "url": "https://questionsmedicales.fr/author/Marjan%20Slak%20Rupnik", "affiliation": { "@type": "Organization", "name": "Center for Physiology and Pharmacology, Medical University of Vienna, Vienna, Austria." } }, { "@type": "Person", "name": "Chih-Chun Lee", "url": "https://questionsmedicales.fr/author/Chih-Chun%20Lee", "affiliation": { "@type": "Organization", "name": 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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 02/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Peter B Stathopulos

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Physiology and Pharmacology, Schulich School of Medicine and Dentistry, London, ON, N6A 5C1, Canada. Electronic address: pstatho@uwo.ca.

Paul Sohn

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Anatomy, Cell Biology, and Physiology, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Center for Diabetes and Metabolic Diseases, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Herman B Wells Center for Pediatric Research, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.

Wenting Wu

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Diabetes and Metabolic Diseases, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Department of Medical and Molecular Genetics, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.

Marjan Slak Rupnik

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Physiology and Pharmacology, Medical University of Vienna, Vienna, Austria.
  • Institute of Physiology, Faculty of Medicine, University of Maribor, Maribor, Slovenia.

Chih-Chun Lee

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Diabetes and Metabolic Diseases, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Herman B Wells Center for Pediatric Research, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Department of Pediatrics, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.

Tatsuyoshi Kono

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Diabetes and Metabolic Diseases, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Herman B Wells Center for Pediatric Research, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Department of Pediatrics, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Richard L. Roudebush Veterans' Administration Medical Center, Indianapolis, IN.

Carmella Evans-Molina

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Anatomy, Cell Biology, and Physiology, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Center for Diabetes and Metabolic Diseases, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Herman B Wells Center for Pediatric Research, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Department of Pediatrics, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Richard L. Roudebush Veterans' Administration Medical Center, Indianapolis, IN.
  • Department of Biochemistry and Molecular Biology, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Department of Medicine, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.

Mitsuhiko Ikura

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medical Biophysics, University of Toronto, Princess Margaret Cancer Centre, University Health Network, Toronto, ON, M5G 2M9, Canada. Electronic address: mikura@uhnresearch.ca.

Matthew J Novello

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Physiology and Pharmacology, Schulich School of Medicine and Dentistry, University of Western Ontario, London, Ontario N6A5C1, Canada.

Seung Yeon Jeong

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Physiology, College of Medicine, The Catholic University of Korea, Seoul 06591, Korea.
  • Department of Biomedicine & Health Sciences, Graduate School, The Catholic University of Korea, Seoul 06591, Korea.

Jun Hee Choi

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Physiology, College of Medicine, The Catholic University of Korea, Seoul 06591, Korea.
  • Department of Biomedicine & Health Sciences, Graduate School, The Catholic University of Korea, Seoul 06591, Korea.

Eun Hui Lee

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Physiology, College of Medicine, The Catholic University of Korea, Seoul 06591, Korea.
  • Department of Biomedicine & Health Sciences, Graduate School, The Catholic University of Korea, Seoul 06591, Korea.

Junyang Liu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Xiamen University, College of Chemistry and Chemical Engineering & Innovation Laboratory for Sciences and Technologies of Energy Materials of Fujian Province (IKKEM), CHINA.

Wenjing Hong

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Xiamen University, College of Chemistry and Chemical Engineering, Siming south road 422, 3012, Xiamen, CHINA.

Farooq Syed

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Diabetes and Metabolic Diseases, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, Indiana, USA.
  • Herman B Wells Center for Pediatric Research, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, Indiana, USA.

Staci A Weaver

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Diabetes and Metabolic Diseases, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, Indiana, USA.
  • Herman B Wells Center for Pediatric Research, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, Indiana, USA.
  • Department of Biochemistry and Molecular Biology, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, Indiana, USA.

Garrick Chang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Physics, Indiana University Indianapolis, Indianpolis, Indiana, USA.

Jing Liu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Physics and Astronomy, Purdue University, West Lafayette, Indiana, USA.

Eman Salem Algariri

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Universiti Sains Malaysia, Advanced Medical and Dental Institute, Department of Biomedical Science, Pulau Pinang, Malaysia
  • Hadhramout University, Faculty of Medicine and Health Sciences, Department of Basic Medical Sciences, Hadhramout, Yemen
Publications dans "Molécules d'interaction stromale" :

Rabiatul Basria S M N Mydin

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Universiti Sains Malaysia, Advanced Medical and Dental Institute, Department of Biomedical Science, Pulau Pinang, Malaysia
Publications dans "Molécules d'interaction stromale" :

Sources (10000 au total)

The socioeconomic distribution of life expectancy and healthy life expectancy in Chile.

Life expectancy (LE) has usually been used as a metric to monitor population health. In the last few years, metrics such as Quality-Adjusted-Life-Expectancy (QALE) and Health-Adjusted-Life- Expectancy... Based on life tables constructed using Chiang II´s method, we estimated the LE of the population in Chile by age strata. Probabilities of dying were estimated from mortality data obtained from nationa... LE at birth for Chile was estimated in 80.4 years, which is consistent with demographic national data. QALE and HALE at birth were 69.8 and 62.4 respectively. Men are expected to live 6.1% less than w... The distribution of LE, QALE and HALEs in Chile shows a clear gradient favouring better-off populations that decreases over people´s lives. Differences in LE favouring women contrast with differences ...

Life expectancy and healthy life expectancy of patients with advanced schistosomiasis in Hunan Province, China.

Few studies have investigated the change in life expectancy (LE) and the healthy lifespan among patients with advanced schistosomiasis. This study was to evaluate the LE and healthy life expectancy (H... We utilized data from a dynamic advanced schistosomiasis cohort (10,362 patients) for the period from January 2008 to December 2019 in Hunan Province, China, to calculate the LEs of patients, and made... The estimated LE for advanced schistosomiasis patients aged 15-19 was 49.51 years (48.86 years for males and 51.07 years for females), which was 20.14 years lower compared with general population (69.... The LE of advanced schistosomiasis patients was still much lower compared with general population. Strengthened prevention strategies and targeted treatments are needed to reduce morbidity and mortali...

Life expectancy by ethnic origin in Chile.

Ethnic and racial differences in life expectancy have been well established in different societies. However, even though an important part of the population of Latin America is Indigenous, there is li... Determine if there are ethnic differences in life expectancy at birth and at 60 years in Chile, and if the Mapuche (largest Indigenous ethnic group) have similar life expectancy to other Indigenous pe... Life tables for the Mapuche and other Indigenous groups and non-Indigenous people were built using the 2017 census. Specifically, we used the questions of the number of live children born and the numb... Indigenous Chileans have seven years lower life expectancy at birth than the non-Indigenous population (76.2 vs. 83.2 years). The differential at age 60 is 6 years (20.3 vs. 26.4 years). We also found... Our results ratify the existence of marked ethnic-racial inequality in the extension of life in Chile and demonstrate a greater disadvantage in terms of survival of the Mapuche compared to other Indig...

The Ecology of Economic Distress and Life Expectancy.

To determine whether life expectancy (LE) changes between 2000 and 2019 were associated with race, rural status, local economic prosperity, and changes in local economic prosperity, at the county leve... Between 12/1/22 and 2/28/23, we conducted a retrospective analysis of 2000 and 2019 data from 3,123 United States counties. For Total, White, and Black populations, we compared LE changes for counties... In both years, overall, across the rural-urban continuum, and for all studied populations, LE decreased with each progression from the most to least prosperous quintile (all... At the county level, race, rurality, and local economic distress were all associated with LE; improvements in local economic conditions were associated with accelerated LE. Policymakers should appreci...

Future trends of life expectancy by education in the Netherlands.

National projections of life expectancy are made periodically by statistical offices or actuarial societies in Europe and are widely used, amongst others for reforms of pension systems. However, these... We used a three-layer Li and Lee model with data from neighboring countries to complement Dutch time series.... Our results point at further increases of life expectancy between age 35 and 85 and of remaining life expectancy at age 35 and age 65, for all education groups in the Netherlands. The projected increa... The educational inequalities in life expectancy are expected to persist or slightly increase for both men and women. The persistence and possible increase of inequalities in life expectancy between th...

Projected Life Expectancy for Adolescents With HIV in the US.

Life expectancy is a key measure of overall population health. Life expectancy estimates for youth with HIV in the US are needed in the current HIV care and treatment context to guide health policies ... To compare life expectancy between 18-year-old youth with perinatally acquired HIV (PHIV), youth with nonperinatally acquired HIV (NPHIV), and youth without HIV.... Using a US-focused adolescent-specific Monte Carlo state-transition HIV model, we simulated individuals from age 18 years until death. We estimated probabilities of HIV treatment and care engagement, ... HIV status by timing of acquisition.... Life expectancy loss for youth with PHIV and youth with NPHIV: difference between mean projected life expectancy under current and ideal HIV care scenarios compared with youth without HIV. Uncertainty... Compared with youth without HIV (life expectancy: male, 76.3 years; female, 81.7 years), male youth with PHIV and youth with NPHIV had projected life expectancy losses of 10.4 years (95% CI, 5.5-18.1)... This adolescent-focused microsimulation modeling analysis projected that youth with HIV would have shorter life expectancy than youth without HIV. Projected differences were larger for youth with NPHI...

Factors and their weight in reducing life expectancy in schizophrenia.

Schizophrenia is associated with a wide range of socioeconomic and health-related problems, as well as 10-25 potential life-years lost. While lifestyle choices, comorbidities, and choice of medication... In this study, register-based, nationwide data from patients with schizophrenia in Finland during 1972-2015 were analysed to determine influential factors associated with mortality and to demonstrate ... Factors reducing all-cause mortality were use of antipsychotics: HR 0.46 (95 % CI: 0.45, 0.47), ever use of lipid-modifying agents: HR 0.71 (95 % CI 0.68, 0.73), antidepressants HR 0.87 (95 % CI 0.85,... The results from this study could serve to motivate clinicians to support and encourage patients to adhere to antipsychotic treatment and achieve a healthier lifestyle, which could, in turn, increase ...