Comment les marqueurs d'affinité sont-ils utilisés en diagnostic ?
Ils permettent de détecter des biomarqueurs spécifiques dans des échantillons biologiques.
Marqueurs biologiquesDiagnostic médical
#2
Quels types de maladies peuvent être diagnostiqués avec ces marqueurs ?
Ils sont utilisés pour des maladies comme le cancer, les infections et les maladies auto-immunes.
Maladies néoplasiquesInfections
#3
Les marqueurs d'affinité sont-ils spécifiques à certaines populations ?
Oui, leur efficacité peut varier selon les groupes ethniques et les facteurs génétiques.
GénétiqueÉpidémiologie
#4
Peut-on utiliser des marqueurs d'affinité pour le dépistage précoce ?
Oui, ils sont souvent utilisés pour le dépistage précoce de cancers et d'autres maladies.
DépistageCancer
#5
Quel est le rôle des marqueurs d'affinité dans les tests de laboratoire ?
Ils facilitent l'identification précise des pathogènes ou des biomolécules dans les échantillons.
Tests de laboratoirePathogènes
Symptômes
5
#1
Les marqueurs d'affinité peuvent-ils indiquer des symptômes ?
Indirectement, ils aident à identifier des maladies qui présentent des symptômes spécifiques.
SymptômesMaladies
#2
Quels symptômes peuvent être associés à des marqueurs d'affinité ?
Des symptômes comme la douleur, la fatigue ou des anomalies biologiques peuvent être observés.
FatigueDouleur
#3
Les marqueurs d'affinité révèlent-ils des symptômes précoces ?
Oui, ils peuvent aider à détecter des symptômes avant qu'ils ne deviennent cliniquement apparents.
Symptômes précocesDiagnostic précoce
#4
Peut-on prédire des symptômes futurs avec ces marqueurs ?
Certaines études suggèrent qu'ils peuvent aider à prédire l'évolution des symptômes.
PrédictionÉvolution des maladies
#5
Les marqueurs d'affinité sont-ils liés à des symptômes psychologiques ?
Ils peuvent être associés à des maladies ayant des manifestations psychologiques, comme la dépression.
DépressionSymptômes psychologiques
Prévention
5
#1
Les marqueurs d'affinité peuvent-ils aider à la prévention des maladies ?
Oui, ils permettent d'identifier les individus à risque et de mettre en place des mesures préventives.
PréventionFacteurs de risque
#2
Comment les marqueurs d'affinité sont-ils utilisés en prévention ?
Ils sont utilisés pour le dépistage et la surveillance des populations à risque élevé.
DépistageSurveillance
#3
Peut-on réduire les risques de maladies avec ces marqueurs ?
Oui, en identifiant les risques, des interventions peuvent être mises en place pour réduire l'incidence.
Interventions préventivesIncidence
#4
Les marqueurs d'affinité aident-ils à éduquer le public ?
Oui, ils peuvent être utilisés pour sensibiliser le public aux risques de certaines maladies.
Éducation à la santéSensibilisation
#5
Quels programmes de prévention utilisent des marqueurs d'affinité ?
Des programmes de dépistage du cancer et de maladies infectieuses intègrent ces marqueurs.
Programmes de dépistageCancer
Traitements
5
#1
Les marqueurs d'affinité influencent-ils les choix de traitement ?
Oui, ils aident à personnaliser les traitements en fonction des caractéristiques de la maladie.
Traitement personnaliséOncologie
#2
Peut-on utiliser des marqueurs d'affinité pour surveiller le traitement ?
Oui, ils permettent de suivre l'efficacité des traitements en mesurant les biomarqueurs.
SurveillanceEfficacité du traitement
#3
Les marqueurs d'affinité sont-ils utilisés dans les essais cliniques ?
Oui, ils sont souvent utilisés pour évaluer l'efficacité des nouveaux traitements dans les essais.
Essais cliniquesEfficacité
#4
Quels traitements peuvent être guidés par des marqueurs d'affinité ?
Des traitements comme l'immunothérapie et la thérapie ciblée peuvent être guidés par ces marqueurs.
ImmunothérapieThérapie ciblée
#5
Les marqueurs d'affinité aident-ils à choisir des médicaments ?
Oui, ils peuvent aider à sélectionner des médicaments en fonction des caractéristiques moléculaires.
PharmacogénétiqueMédicaments
Complications
5
#1
Les marqueurs d'affinité peuvent-ils indiquer des complications ?
Oui, ils peuvent signaler des complications potentielles liées à certaines maladies.
ComplicationsMaladies
#2
Quelles complications peuvent être détectées par ces marqueurs ?
Des complications comme la progression de la maladie ou des effets secondaires des traitements.
Progression de la maladieEffets secondaires
#3
Les marqueurs d'affinité aident-ils à prévenir les complications ?
Oui, en identifiant les risques, ils peuvent aider à prévenir certaines complications.
Prévention des complicationsRisques
#4
Peut-on surveiller les complications avec des marqueurs d'affinité ?
Oui, ils permettent de surveiller l'évolution des complications au cours du traitement.
SurveillanceÉvolution
#5
Les marqueurs d'affinité sont-ils utiles en cas de complications graves ?
Oui, ils peuvent aider à évaluer la gravité des complications et à ajuster le traitement.
Complications gravesAjustement du traitement
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs de risque sont associés aux marqueurs d'affinité ?
Des facteurs comme l'âge, le sexe, et des antécédents familiaux peuvent être associés.
Facteurs de risqueAntécédents familiaux
#2
Les marqueurs d'affinité peuvent-ils identifier des facteurs de risque ?
Oui, ils aident à identifier des biomarqueurs liés à des risques accrus de maladies.
BiomarqueursRisques
#3
Comment les facteurs de risque influencent-ils l'utilisation des marqueurs ?
Ils déterminent souvent la nécessité de tests spécifiques basés sur le profil de risque.
Profil de risqueTests spécifiques
#4
Les marqueurs d'affinité sont-ils influencés par des facteurs environnementaux ?
Oui, des facteurs comme l'exposition à des toxines peuvent affecter les niveaux de marqueurs.
Facteurs environnementauxToxines
#5
Peut-on modifier les facteurs de risque avec des marqueurs d'affinité ?
Oui, des interventions ciblées peuvent réduire les risques identifiés par ces marqueurs.
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School of Physical Science and Technology, ShanghaiTech University, Haike Road 100, Shanghai 200120, China.
University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
State Key Laboratory of Bioorganic and Natural Products Chemistry, Center for Excellence in Molecular Synthesis, Shanghai Institute of Organic Chemistry, Chinese Academy of Sciences, 345 Lingling Road, Shanghai 200032, China.
School of Physical Science and Technology, ShanghaiTech University, Haike Road 100, Shanghai 200120, China.
Center for Multifunctional Biomolecular Drug Design at the Interdisciplinary Nanoscience Center, Aarhus University, Gustav Wieds Vej 14, 8000 Aarhus C, Denmark.
Department of Chemistry, Aarhus University, Langelandsgade 140, 8000 Aarhus C, Denmark.
Center for Multifunctional Biomolecular Drug Design at the Interdisciplinary Nanoscience Center, Aarhus University, Gustav Wieds Vej 14, 8000 Aarhus C, Denmark.
Department of Chemistry, Aarhus University, Langelandsgade 140, 8000 Aarhus C, Denmark.
State Key Laboratory of Bioorganic and Natural Products Chemistry, Center for Excellence in Molecular Synthesis, Shanghai Institute of Organic Chemistry, Chinese Academy of Sciences, 345 Lingling Road, Shanghai 200032, China.
State Key Laboratory of Bioorganic and Natural Products Chemistry, Center for Excellence in Molecular Synthesis, Shanghai Institute of Organic Chemistry, Chinese Academy of Sciences, 345 Lingling Road, Shanghai 200032, China.
University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
State Key Laboratory of Bioorganic and Natural Products Chemistry, Center for Excellence in Molecular Synthesis, Shanghai Institute of Organic Chemistry, Chinese Academy of Sciences, 345 Lingling Road, Shanghai 200032, China.
University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
Department of Chemistry and the State Key Laboratory of Synthetic Chemistry, The University of Hong Kong, Laboratory for Synthetic Chemistry and Chemical Biology of Health@InnoHK, Pokfulam Road, Hong Kong SAR, China.
Department of Chemistry and the State Key Laboratory of Synthetic Chemistry, The University of Hong Kong, Laboratory for Synthetic Chemistry and Chemical Biology of Health@InnoHK, Pokfulam Road, Hong Kong SAR, China.
Phase space files used in particle Monte Carlo simulations can be large, and thereby awkward to distribute and slow to load into memory. To circumvent this, compact source models and phase space repre...
The purpose of this work was to obtain the dosimetric parameters of the new GZP3...
The Monte Carlo software Geant4 and EGSnrc were employed to derive accurate calculations of the dosimetric parameters of the new GZP3...
For channels 1 and 2 of the new GZP3...
These dosimetric data sets can be used as input data for TPS calculations and quality control for the new GZP3...
Approximately 50% of head and neck cancer (HNC) patients will experience loco-regional disease recurrence following initial courses of therapy. Retreatment with external beam radiotherapy (EBRT) is te...
3D-printing techniques were used to create the anthropomorphic phantom from a patient CT dataset. Three...
The 3D-printed anthropomorphic phantom was an accurate re-creation of patient anatomy including bone. The extrapolated Jaszczak recovery coefficients were greater than that of the 3D-printed insert (∼...
The accuracy of Monte Carlo-based dosimetry for...
Seawater intrusion is a common groundwater pollution problem, which has a great impact on ecological environment and economic development. In this paper, a numerical simulation model of variable densi...
Metallic implants have been correlated to local control failure for spinal sarcoma and chordoma patients due to the uncertainty of implant delineation from computed tomography (CT). Such uncertainty c...
The proposed component method leverages the knowledge of surgical implants from medical supply vendors to predefine accurate contours for each implant component, including tulips, screw bodies, locker...
For in vivo patient implant estimation, the reference and the component method differences were 0.35, 0.17, and 0.04 cm...
A component method was developed and demonstrated using phantom and patient studies with implants. The proposed method provides more accurate implant characterization for proton MCDC and can potential...
This study proposes a red tide risk assessment method based on intercriteria correlation (CRITIC), technique for order preference by similarity to an ideal solution (TOPSIS), assessment of estuarine t...
Monte Carlo simulation is considered as the most accurate method for dose calculation in radiotherapy. PRIMO is a Monte-Carlo program with a user-friendly graphical interface....
A VitalBeam with 6MV and 6MV flattening filter free (FFF), equipped with the 120 Millennium multileaf collimator was simulated by PRIMO. We adjusted initial energy, energy full width at half maximum (...
For the criterion of 2%/2 mm, 1%/2 mm and 1%/1 mm, the GPRs of 6MV PDD were 99.33-100%, 99-100%, and 99-100%, respectively; the GPRs of 6MV FFF PDD were 99.33-100%, 98.99-99.66%, and 97.64-98.99%, res...
The calculated PDD, OAR, DLG and transmission factor were all in good agreement with measurements. PRIMO is an independent (with respect to analytical dose calculation algorithm) and accurate Monte Ca...
We present two machine learning methodologies that are capable of predicting diffusion Monte Carlo (DMC) energies with small data sets (≈60 DMC calculations in total). The first uses voxel deep neural...
Detected scattered photons can cause cupping and streak artifacts, significantly degrading the quality of CT images. For fast and accurate estimation of scatter intensities resulting from photon inter...