Titre : Fibroblastes associés au cancer

Fibroblastes associés au cancer : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Capsule Opacification

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment identifier les CAF dans une tumeur ?

Les CAF peuvent être identifiés par des marqueurs spécifiques comme FAP et α-SMA.
Fibroblastes Cancer
#2

Quels tests sont utilisés pour détecter les CAF ?

L'immunohistochimie et la cytométrie en flux sont couramment utilisés.
Immunohistochimie Cytométrie en flux
#3

Les CAF sont-ils visibles par imagerie ?

Les CAF ne sont pas directement visibles, mais leur effet sur la tumeur peut être évalué par imagerie.
Imagerie médicale Tumeurs
#4

Peut-on quantifier les CAF dans un échantillon ?

Oui, des techniques comme la PCR et l'analyse de l'expression génique permettent leur quantification.
PCR Expression génique
#5

Les CAF peuvent-ils être distingués des fibroblastes normaux ?

Oui, les CAF présentent des caractéristiques morphologiques et fonctionnelles distinctes.
Fibroblastes Caractéristiques cellulaires

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont liés aux CAF ?

Les CAF ne causent pas de symptômes directs, mais influencent la progression tumorale.
Symptômes Progression tumorale
#2

Les CAF affectent-ils la douleur tumorale ?

Oui, les CAF peuvent moduler la douleur en influençant l'inflammation et la croissance tumorale.
Douleur Inflammation
#3

Les CAF sont-ils impliqués dans la fatigue liée au cancer ?

Indirectement, les CAF peuvent contribuer à la fatigue en favorisant la progression tumorale.
Fatigue Cancer
#4

Les CAF influencent-ils les symptômes de métastases ?

Oui, les CAF peuvent favoriser la migration des cellules tumorales et donc les symptômes de métastases.
Métastases Migration cellulaire
#5

Les CAF sont-ils liés à des symptômes spécifiques ?

Ils ne causent pas de symptômes spécifiques, mais leur présence peut aggraver l'état général du patient.
État général Cancer

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir la formation de CAF ?

La prévention des CAF est complexe, mais un mode de vie sain peut réduire le risque de cancer.
Prévention Mode de vie sain
#2

Les facteurs environnementaux influencent-ils les CAF ?

Oui, des facteurs comme l'inflammation chronique et le tabagisme peuvent favoriser les CAF.
Facteurs environnementaux Inflammation chronique
#3

L'alimentation joue-t-elle un rôle dans la prévention des CAF ?

Une alimentation riche en antioxydants peut aider à réduire le risque de cancer et donc de CAF.
Alimentation Antioxydants
#4

L'exercice physique peut-il réduire les CAF ?

Oui, l'exercice régulier peut diminuer l'inflammation et potentiellement réduire les CAF.
Exercice physique Inflammation
#5

Les dépistages précoces aident-ils à prévenir les CAF ?

Les dépistages précoces peuvent aider à détecter le cancer avant que les CAF ne se développent.
Dépistage précoce Cancer

Traitements 5

#1

Comment cibler les CAF dans le traitement du cancer ?

Des thérapies ciblées et des inhibiteurs de signalisation sont en développement pour cibler les CAF.
Thérapies ciblées Inhibiteurs de signalisation
#2

Les CAF peuvent-ils être une cible pour l'immunothérapie ?

Oui, les CAF peuvent être ciblés pour améliorer l'efficacité de l'immunothérapie anticancéreuse.
Immunothérapie Ciblage
#3

Quels médicaments affectent les CAF ?

Des médicaments comme les inhibiteurs de TGF-β et les agents anti-fibrotiques peuvent affecter les CAF.
TGF-β Agents anti-fibrotiques
#4

Les CAF peuvent-ils influencer la résistance aux traitements ?

Oui, les CAF peuvent contribuer à la résistance aux traitements en modifiant le microenvironnement tumoral.
Résistance aux traitements Microenvironnement tumoral
#5

Y a-t-il des essais cliniques sur les CAF ?

Oui, plusieurs essais cliniques explorent des thérapies ciblant les CAF dans divers cancers.
Essais cliniques Thérapies ciblées

Complications 5

#1

Quels sont les risques associés aux CAF ?

Les CAF peuvent favoriser la progression tumorale et la résistance aux traitements.
Risques Progression tumorale
#2

Les CAF sont-ils liés à des complications post-chirurgicales ?

Oui, les CAF peuvent influencer la cicatrisation et augmenter le risque de récidive.
Complications post-chirurgicales Récidive
#3

Les CAF peuvent-ils affecter la qualité de vie ?

Oui, leur présence peut aggraver les symptômes et diminuer la qualité de vie des patients.
Qualité de vie Symptômes
#4

Les CAF sont-ils impliqués dans des complications métastatiques ?

Oui, les CAF peuvent faciliter la migration des cellules tumorales vers d'autres organes.
Complications métastatiques Migration cellulaire
#5

Les CAF peuvent-ils influencer la survie des patients ?

Oui, la présence de CAF est souvent associée à un pronostic défavorable dans plusieurs cancers.
Survie des patients Pronostic

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs augmentent le risque de CAF ?

L'inflammation chronique, le tabagisme et l'obésité sont des facteurs de risque connus.
Facteurs de risque Inflammation chronique
#2

L'âge influence-t-il le développement des CAF ?

Oui, le risque de développer des CAF augmente avec l'âge en raison de changements cellulaires.
Âge Changements cellulaires
#3

Les antécédents familiaux de cancer sont-ils un facteur de risque ?

Oui, des antécédents familiaux peuvent augmenter le risque de développer des CAF.
Antécédents familiaux Cancer
#4

Le stress peut-il influencer les CAF ?

Oui, le stress chronique peut affecter le microenvironnement tumoral et favoriser les CAF.
Stress Microenvironnement tumoral
#5

Les infections chroniques sont-elles un facteur de risque ?

Oui, certaines infections chroniques peuvent contribuer à l'inflammation et à la formation de CAF.
Infections chroniques Inflammation
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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 09/05/2025

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Auteurs principaux

Atsushi Enomoto

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Affiliations :
  • Department of Pathology, Nagoya University Graduate School of Medicine, Nagoya, Japan. enomoto@iar.nagoya-u.ac.jp.
Publications dans "Fibroblastes associés au cancer" :

Susan L Woods

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Affiliations :
  • Adelaide Medical School, University of Adelaide and South Australian Health and Medical Research Institute, Adelaide, South Australia, Australia.
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Masahide Takahashi

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Affiliations :
  • Department of Pathology, Nagoya University Graduate School of Medicine, Nagoya, Japan.
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Daniel L Worthley

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Affiliations :
  • Adelaide Medical School, University of Adelaide and South Australian Health and Medical Research Institute, Adelaide, South Australia, Australia. Dan.Worthley@sahmri.com.
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Chencheng Han

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Affiliations :
  • Department of Thoracic Surgery, The Affiliated Cancer Hospital of Nanjing Medical University & Jiangsu Cancer Hospital & Jiangsu Institute of Cancer Research, Jiangsu Key Laboratory of Molecular and Translational Cancer Research, Nanjing, China.
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Tongyan Liu

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Affiliations :
  • Department of Thoracic Surgery, The Affiliated Cancer Hospital of Nanjing Medical University & Jiangsu Cancer Hospital & Jiangsu Institute of Cancer Research, Jiangsu Key Laboratory of Molecular and Translational Cancer Research, Nanjing, China.
  • Department of Science and technology, The Affiliated Cancer Hospital of Nanjing Medical University & Jiangsu Cancer Hospital & Jiangsu Institute of Cancer Research, Jiangsu Key Laboratory of Molecular and Translational Cancer Research, Nanjing, China.
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Rong Yin

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Affiliations :
  • Department of Thoracic Surgery, The Affiliated Cancer Hospital of Nanjing Medical University & Jiangsu Cancer Hospital & Jiangsu Institute of Cancer Research, Jiangsu Key Laboratory of Molecular and Translational Cancer Research, Nanjing, China. rong_yin@njmu.edu.cn.
  • Department of Science and technology, The Affiliated Cancer Hospital of Nanjing Medical University & Jiangsu Cancer Hospital & Jiangsu Institute of Cancer Research, Jiangsu Key Laboratory of Molecular and Translational Cancer Research, Nanjing, China. rong_yin@njmu.edu.cn.
  • Biobank of Lung Cancer, Jiangsu Biobank of Clinical Resources, Nanjing, China. rong_yin@njmu.edu.cn.
  • Collaborative Innovation Center for Cancer Personalized Medicine, Nanjing Medical University, Nanjing, China. rong_yin@njmu.edu.cn.
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Hao Peng

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Affiliations :
  • Medical School, Southeast University, Nanjing, 210009, China.
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Miao Yu

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Affiliations :
  • Department of Biochemistry and Molecular Biology, Cancer Immunology, Inflammation & Tolerance Program, Georgia Cancer Center, Augusta University, Augusta, GA, 30912, USA.

Turid Hellevik

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Affiliations :
  • Department of Radiation Oncology, University Hospital of Northern Norway, Tromsø, Norway.
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Inigo Martinez-Zubiaurre

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Affiliations :
  • Department of Clinical Medicine, Faculty of Health Sciences, UiT-the Arctic University of Norway, Tromsø, Norway. inigo.martinez@uit.no.
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Neta Erez

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Affiliations :
  • Department of Pathology, Sackler School of Medicine, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel.

N A Oleynikova

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Affiliations :
  • M.V. Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia.

N V Danilova

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Affiliations :
  • M.V. Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia.

P G Malkov

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Affiliations :
  • M.V. Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia; Russian Medical Academy of Continuing Professional Education, Ministry of Health of Russia, Moscow, Russia.

Somayadineshraj Devarasou

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Affiliations :
  • Department of Mechanical Engineering, Korea Advanced Institute of Science & Technology (KAIST), Daejeon, Korea.
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Minwoo Kang

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Affiliations :
  • Department of Mechanical Engineering, Korea Advanced Institute of Science & Technology (KAIST), Daejeon, Korea.
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Jennifer H Shin

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Affiliations :
  • Department of Mechanical Engineering, Korea Advanced Institute of Science & Technology (KAIST), Daejeon, Korea.
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Dan Zhang

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Affiliations :
  • Chongqing Key Laboratory of Children Urogenital Development and Tissue Engineering, Ministry of Education Key Laboratory of Child Development and Disorders, National Clinical Research Center for Child Health and Disorders, China International Science and Technology Cooperation Base of Child Development and Critical Disorders, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing Key Laboratory of Pediatrics, Chongqing 400014, P.R. China.

Dian Li

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Affiliations :
  • Chongqing Key Laboratory of Children Urogenital Development and Tissue Engineering, Ministry of Education Key Laboratory of Child Development and Disorders, National Clinical Research Center for Child Health and Disorders, China International Science and Technology Cooperation Base of Child Development and Critical Disorders, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing Key Laboratory of Pediatrics, Chongqing 400014, P.R. China.

Sources (1876 au total)

The effect of Nd:YAG Laser applied in the posterior capsule opacification on retinal and choroidal structures.

To assess the effect of neodymium:yttrium-aluminum-garnet (Nd-YAG) laser procedure on the choroid and retina in patients who developed posterior capsular opacification (PCO) after cataract surgery.... In this study, 32 eyes of 30 patients who underwent Nd:YAG laser treatment for PCO were evaluated. Visual acuity (VA), intraocular pressure (IOP), central macular thickness (CMT) with optical coherenc... The mean age of the patients participating in the study was 60.1 ± 8.9 years. There was no significant difference in IOP, CMT, RNFL, GCL, IPL and SCT values ​​in all comparisons before and after laser... CVI was found to be significantly higher in the post-laser period in patients who underwent Nd:YAG laser. As far as the author knows, this study is the first research in the literature to evaluate thi...

Diagnostic accuracy of code-free deep learning for detection and evaluation of posterior capsule opacification.

To train and validate a code-free deep learning system (CFDLS) on classifying high-resolution digital retroillumination images of posterior capsule opacification (PCO) and to discriminate between clin... For this retrospective registry study, three expert observers graded two independent datasets of 279 images three separate times with no PCO to severe PCO, providing binary labels for clinical signifi... Intraobserver variability κ values for observers 1, 2 and 3 were 0.90 (95% CI 0.86 to 0.95), 0.94 (95% CI 0.90 to 0.97) and 0.88 (95% CI 0.82 to 0.93). Interobserver agreement was high, ranging from 0... This CFDLS provides highly accurate discrimination between clinically significant and non-significant PCO equivalent to human expert graders. The clinical value as a potential decision support tool in...

Inhibition of anterior capsule opacification and contraction by the elevated anterior rim of the intraocular lens optic.

To verify the anterior capsule opacification (ACO) and contraction (ACC) of the ZCB00V intraocular lens (IOL), made of the same material as the AR40e with a high ACC rate.... Retrospective cohort study.... We evaluated 35 patients at 1 week, 1, 3 and 6 months post phacoemulsification with either a ZCB00V (n = 35) or FY-60AD (n = 34) IOL implantation. The ACC rate was calculated using retroillumination i... The postoperative ACC rates (mean ± standard deviation) at 3 months were 1.03%±2.54% for the ZCB00V and, and 7.12%±9.47% for the FY-60AD. The ZCB00V-implanted eyes showed a significantly lower postope... The ACC and ACO were significantly lower in eyes with ZCB00V IOLs compared to those with the FY-60AD. The anterior segment image analysis revealed that the elevated anterior rim of the ZCB00V IOL prev...

Objective quantification of posterior capsule opacification after cataract surgery with swept-source optical coherence tomography.

To evaluate the application of swept-source optical coherence tomography (SS-OCT) and pentacam scheimpflug tomography in posterior capsule opacification (PCO) severity assessment.... The posterior capsule image region segmentation and adaptive threshold algorithm are used to process the SS-OCT scanned image to obtain the posterior capsule thickness (PCT). Scheimpflug tomography re... One hundred sixty-two IOL eyes of 101 patients were divided into two groups, laser group (65 eyes) with the mean PCT was 8.0 ± 2.7 pixel unit and the mean gray value of the eyes was 66 ± 33 pixel unit... The region segmentation and adaptive threshold algorithm of posterior capsule image will accurately quantify the posterior capsule. Computer aided quantifications of posterior capsule are of great sig...

The Royal College of Ophthalmologists' National Ophthalmology Database study of cataract surgery: Report 9, Risk factors for posterior capsule opacification.

Posterior Capsule Opacification (PCO) is the most common long-term post-operative adverse occurrence after cataract surgery often requiring treatment with YAG laser posterior capsulotomy. This study a... A retrospective study of publicly funded cataract surgery from The Royal College of Ophthalmologists' National Ophthalmology Database. Eligible for analysis were 500,872 cataract operations performed ... The 500,872 operations were performed on 243,167 (48.5%) left eyes and 257,705 (51.5%) right eyes from 373,579 patients by 2196 surgeons. Post-cataract PCO was recorded for 61,778 (12.3%) eyes and the... Many factors influence the development of PCO relating to the patient, the eye, the lens and the surgery. Some factors are modifiable such as IOL material, therefore the opportunity exists to attempt ...

Visual simulations of presbyopic corrections through cataract opacification.

To study the viability of visual simulation of presbyopic correction in patients with cataract and the effect and impact of the cataract on the perceived visual quality of the different simulated pres... San Carlos Clinical Hospital, Madrid, Spain.... Observational, noninterventional, pilot study, early feasibility of the device being studied.... Cataract patients were tested preoperatively (n = 24) and postoperatively (n = 15) after bilateral implantation of monofocal intraocular lenses (IOLs). The degree of cataract was evaluated objectively... VA was significantly correlated with OSI ( r = -0.71, P < .0005), although the visual degradation at far for each correction was constant and not correlated with OSI. The visual benefit at near distan... Visual simulations of IOLs are an excellent tool to explore prospective postoperative vision. The high correlation in the perceptual scores pre- and post-cataract surgery demonstrates that SimVis Gekk...

674 Cases of Late Postoperative Intraocular Lens Opacification of a Hydrophilic-Hydrophobic Acryl Intraocular Lens in Switzerland and Retrospective Opacification Risk Factor Assessment of 212 Cases.

To report the prevalence of late postoperative opacification of a hydrophilic and hydrophobic acrylic intraocular lens (IOL) and to assess the risk factors in a subset of 212 eyes of patients referred... Retrospective case series.... A survey was performed at all large ophthalmological clinics in Switzerland regarding exchanged Lentis LS-502-1 lenses, and the number of affected eyes was counted. Moreover, consecutive patients who ... A total of 674 opacified Lentis LS-502-1 lenses have been reported in Switzerland, and 212 consecutive eyes of 182 patients were included in the study. All IOLs had a similar pattern of opacification ... The prevalence of IOL opacification was 9.9%. No associated systemic eye disease or medications could be detected, which was implicated in the opacification process. The reason for opacification remai...