Titre : Tumeurs des voies biliaires

Tumeurs des voies biliaires : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostique-t-on une tumeur des voies biliaires ?

Le diagnostic se fait par imagerie (échographie, IRM) et biopsie.
Tumeurs des voies biliaires Biopsie Imagerie médicale
#2

Quels tests sanguins sont utiles pour le diagnostic ?

Les tests incluent les marqueurs tumoraux comme l'ACE et les tests de fonction hépatique.
Marqueurs tumoraux Tests de fonction hépatique Tumeurs des voies biliaires
#3

Quelle est l'importance de l'IRM dans le diagnostic ?

L'IRM permet de visualiser les tumeurs et d'évaluer leur extension.
Imagerie par résonance magnétique Tumeurs des voies biliaires Diagnostic
#4

Peut-on utiliser la cholangiographie pour le diagnostic ?

Oui, la cholangiographie permet de visualiser les voies biliaires et détecter des obstructions.
Cholangiographie Tumeurs des voies biliaires Diagnostic
#5

Quels symptômes peuvent alerter sur une tumeur ?

Des douleurs abdominales, jaunisse, et démangeaisons peuvent indiquer une tumeur.
Symptômes Tumeurs des voies biliaires Jaunisse

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes courants des tumeurs biliaires ?

Les symptômes incluent douleur abdominale, jaunisse, et perte de poids.
Symptômes Tumeurs des voies biliaires Perte de poids
#2

La jaunisse est-elle un symptôme fréquent ?

Oui, la jaunisse est fréquente et résulte d'une obstruction des voies biliaires.
Jaunisse Tumeurs des voies biliaires Obstruction biliaire
#3

Peut-on avoir des démangeaisons avec une tumeur biliaire ?

Oui, les démangeaisons peuvent survenir en raison de l'accumulation de bile.
Démangeaisons Tumeurs des voies biliaires Bile
#4

Les nausées sont-elles un symptôme associé ?

Oui, les nausées peuvent être présentes en raison de l'irritation du système digestif.
Nausées Tumeurs des voies biliaires Système digestif
#5

Comment la douleur abdominale se manifeste-t-elle ?

La douleur est souvent localisée dans la partie supérieure droite de l'abdomen.
Douleur abdominale Tumeurs des voies biliaires Symptômes

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir les tumeurs des voies biliaires ?

La prévention est difficile, mais éviter l'hépatite et l'alcool peut aider.
Prévention Hépatite Alcool
#2

Quels facteurs de risque sont évitables ?

L'alcoolisme et l'exposition à des produits chimiques sont des facteurs évitables.
Facteurs de risque Alcoolisme Produits chimiques
#3

L'alimentation joue-t-elle un rôle ?

Une alimentation saine peut réduire le risque de maladies hépatiques, mais pas spécifiquement.
Alimentation Prévention Maladies hépatiques
#4

Les infections chroniques augmentent-elles le risque ?

Oui, les infections chroniques comme l'hépatite B et C augmentent le risque.
Infections chroniques Hépatite B Hépatite C
#5

Le tabagisme est-il un facteur de risque ?

Oui, le tabagisme est associé à un risque accru de plusieurs cancers, y compris biliaires.
Tabagisme Facteurs de risque Cancers

Traitements 5

#1

Quels sont les traitements possibles pour ces tumeurs ?

Les traitements incluent la chirurgie, la chimiothérapie et la radiothérapie.
Chirurgie Chimiothérapie Tumeurs des voies biliaires
#2

La chirurgie est-elle toujours possible ?

Non, la chirurgie dépend de la taille et de l'emplacement de la tumeur.
Chirurgie Tumeurs des voies biliaires Traitement
#3

Quand la chimiothérapie est-elle recommandée ?

La chimiothérapie est souvent utilisée pour les tumeurs avancées ou inopérables.
Chimiothérapie Tumeurs des voies biliaires Traitement
#4

La radiothérapie est-elle efficace ?

La radiothérapie peut soulager les symptômes et est utilisée en complément.
Radiothérapie Tumeurs des voies biliaires Traitement
#5

Y a-t-il des traitements ciblés disponibles ?

Oui, des traitements ciblés peuvent être utilisés selon le type de tumeur.
Traitements ciblés Tumeurs des voies biliaires Oncologie

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir ?

Les complications incluent l'obstruction biliaire, l'infection et la métastase.
Complications Obstruction biliaire Métastase
#2

L'obstruction biliaire est-elle grave ?

Oui, elle peut entraîner des douleurs sévères et des infections hépatiques.
Obstruction biliaire Complications Infections hépatiques
#3

Les infections sont-elles fréquentes ?

Oui, les infections peuvent survenir en raison de l'obstruction des voies biliaires.
Infections Complications Tumeurs des voies biliaires
#4

Quelles sont les conséquences des métastases ?

Les métastases peuvent affecter d'autres organes et compliquer le traitement.
Métastases Complications Traitement
#5

Peut-on prévenir les complications ?

Certaines complications peuvent être évitées par un suivi médical régulier.
Prévention Complications Suivi médical

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque ?

Les facteurs incluent l'âge, l'hépatite chronique et l'exposition à des toxines.
Facteurs de risque Hépatite chronique Toxines
#2

L'âge influence-t-il le risque de tumeurs biliaires ?

Oui, le risque augmente avec l'âge, surtout après 50 ans.
Âge Facteurs de risque Tumeurs des voies biliaires
#3

Les maladies hépatiques augmentent-elles le risque ?

Oui, les maladies hépatiques chroniques comme la cirrhose augmentent le risque.
Maladies hépatiques Cirrhose Facteurs de risque
#4

L'exposition à l'arsenic est-elle un risque ?

Oui, l'exposition à l'arsenic est associée à un risque accru de cancers biliaires.
Arsenic Facteurs de risque Cancers
#5

Les antécédents familiaux jouent-ils un rôle ?

Oui, des antécédents familiaux de cancers peuvent augmenter le risque.
Antécédents familiaux Facteurs de risque Cancers
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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 14/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Yasuni Nakanuma

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Diagnostic Pathology, Shizuoka Cancer Center, Shizuoka, Japan; Department of Diagnostic Pathology, Fukui Prefecture Saiseikai Hospital, Japan. Electronic address: nakanumayasu@gmail.com.

Takashi Sugino

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Diagnostic Pathology, Shizuoka Cancer Center, Shizuoka, Japan.

Yasunori Sato

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Human Pathology, Kanazawa University School of Medicine, Kanazawa, Japan.

Hans-Olov Adami

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medical Epidemiology and Biostatistics, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden.
  • Department of Health Management and Health Economics, University of Oslo, Oslo, Norway.

Gary E Fraser

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Public Health, Loma Linda University, Loma Linda, California.

Neal D Freedman

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Cancer Epidemiology and Genetics, NCI, Bethesda, Maryland.

Graham G Giles

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Cancer Epidemiology Division, Cancer Council Victoria, Melbourne, Australia.
  • Centre for Epidemiology and Biostatistics, Melbourne School of Population and Global Health, University of Melbourne, Parkville, Victoria, Australia.

Patricia Hartge

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Cancer Epidemiology and Genetics, NCI, Bethesda, Maryland.

Synnove F Knutsen

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Public Health, Loma Linda University, Loma Linda, California.

Linda M Liao

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Cancer Epidemiology and Genetics, NCI, Bethesda, Maryland.

Roger L Milne

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Affiliations :
  • Cancer Epidemiology Division, Cancer Council Victoria, Melbourne, Australia.
  • Centre for Epidemiology and Biostatistics, Melbourne School of Population and Global Health, University of Melbourne, Parkville, Victoria, Australia.

Katie M O'Brien

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Affiliations :
  • Epidemiology Branch, National Institute of Environmental Health Sciences, Research Triangle Park, North Carolina.

Mark P Purdue

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Cancer Epidemiology and Genetics, NCI, Bethesda, Maryland.

Dale P Sandler

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Affiliations :
  • Epidemiology Branch, National Institute of Environmental Health Sciences, Research Triangle Park, North Carolina.

Tracey G Simon

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Gastroenterology, Department of Medicine, Massachusetts General Hospital, Boston, Massachusetts.
  • Clinical and Translational Epidemiology Unit, Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School, Boston, Massachusetts.

Rashmi Sinha

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Cancer Epidemiology and Genetics, NCI, Bethesda, Maryland.

Katherine A McGlynn

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Cancer Epidemiology and Genetics, NCI, Bethesda, Maryland.

Peter T Campbell

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Behavioral and Epidemiology Research Group, American Cancer Society, Inc., Atlanta, Georgia.

Jill Koshiol

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Cancer Epidemiology and Genetics, NCI, Bethesda, Maryland.

Yuko Kakuda

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Diagnostic Pathology, Shizuoka Cancer Center, Shizuoka, Japan.

Sources (10000 au total)

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Normalization is a crucial step in the analysis of single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) counts data. Its principal objectives are reduction of systematic biases primarily introduced through technica...

Deconvolution from bulk gene expression by leveraging sample-wise and gene-wise similarities and single-cell RNA-Seq data.

The widely adopted bulk RNA-seq measures the gene expression average of cells, masking cell type heterogeneity, which confounds downstream analyses. Therefore, identifying the cellular composition and... We propose a new deconvolution algorithm, DSSC, which infers cell type-specific gene expression and cell type proportions of heterogeneous samples simultaneously by leveraging gene-gene and sample-sam... DSSC provides a practical and promising alternative to the experimental techniques to characterize cellular composition and heterogeneity in the gene expression of heterogeneous samples....

scMEB: a fast and clustering-independent method for detecting differentially expressed genes in single-cell RNA-seq data.

Cell clustering is a prerequisite for identifying differentially expressed genes (DEGs) in single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data. Obtaining a perfect clustering result is of central importance f... Here, we propose single-cell minimum enclosing ball (scMEB), a novel and fast method for detecting single-cell DEGs without prior cell clustering results. The proposed method utilizes a small part of ... We compared scMEB to two different approaches that could be used to identify DEGs without cell clustering. The investigation of 11 real datasets revealed that scMEB outperformed rival methods in terms...

Single-cell transcriptome analysis reveals the key genes associated with macrophage polarization in liver cancer.

The aim of this study was to reveal the key genes associated with macrophage polarization in liver cancer.... Data were downloaded from the Gene Expression Omnibus (GEO) and the Cancer Genome Atlas databases (TCGA). R package Seurat 4.0 was used to preprocess the downloaded single-cell sequencing data, princi... Two thousand highly variable genes were obtained after the normalization of single-cell profiles. In all, 16 principal components and 15 cell clusters were obtained. Monocytes and macrophages were the... The key genes associated with macrophage polarization, namely CD53, TGFBI, S100A4, pyruvate kinase M, LSP1, and SPP1, may be potential therapeutic targets for liver cancer....

Single-cell transcriptome analysis profiles the expression features of TMEM173 in BM cells of high-risk B-cell acute lymphoblastic leukemia.

As an essential regulator of type I interferon (IFN) response, TMEM173 participates in immune regulation and cell death induction. In recent studies, activation of TMEM173 has been regarded as a promi... Quantitative real-time PCR (qRT-PCR) and western blotting (WB) were applied to determine the mRNA and protein levels of TMEM173 in peripheral blood mononuclear cells (PBMCs). TMEM173 mutation status w... The mRNA and protein levels of TMEM173 were increased in PBMCs from B-ALL patients. Besides, frameshift mutation was presented in TMEM173 sequences of 2 B-ALL patients. ScRNA-seq analysis identified t... Our findings provide insights into the transcriptomic features of TMEM173 in the BM of high-risk B-ALL patients. Targeted activation of TMEM173 in specific cells might provide new therapeutic strategi...

Integrated analysis of single-cell RNA-seq and chipset data unravels PANoptosis-related genes in sepsis.

The poor prognosis of sepsis warrants the investigation of biomarkers for predicting the outcome. Several studies have indicated that PANoptosis exerts a critical role in tumor initiation and developm... We obtained Sepsis samples and scRNA-seq data from the GEO database. PANoptosis-related genes were subjected to consensus clustering and functional enrichment analysis, followed by identification of d... Unsupervised clustering analysis using 16 PANoptosis-related genes identified three subtypes of sepsis. Kaplan-Meier analysis showed significant differences in patient survival among the subtypes, wit... We developed a machine learning based Boruta algorithm for profiling PANoptosis related subgroups with in predicting survival and clinical features in the sepsis....

Integrating the characteristic genes of macrophage pseudotime analysis in single-cell RNA-seq to construct a prediction model of atherosclerosis.

Macrophages play an important role in the occurrence and development of atherosclerosis. However, few existing studies have deliberately analyzed the changes in characteristic genes in the process of ... Carotid atherosclerotic plaque single-cell RNA (scRNA) sequencing data were analyzed to define the cells involved and determine their transcriptomic characteristics. KEGG enrichment analysis, CIBERSOR... Nine cell clusters were identified. M1 macrophages, M2 macrophages, and M2/M1 macrophages were identified as three clusters within the macrophages. According to pseudotime analysis, M2/M1 macrophages ... IL1RN...