Titre : Lignée cellulaire tumorale

Lignée cellulaire tumorale : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Latent Class Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment identifier une lignée cellulaire tumorale ?

Par des tests histologiques et des marqueurs spécifiques de cancer.
Lignée cellulaire Tumeur maligne
#2

Quels tests sont utilisés pour le diagnostic ?

Les biopsies, l'immunohistochimie et la cytogénétique sont courants.
Biopsie Immunohistochimie
#3

Les lignées cellulaires tumorales sont-elles toutes identiques ?

Non, elles varient selon le type de cancer et les caractéristiques génétiques.
Hétérogénéité tumorale Génétique
#4

Quel rôle jouent les lignées cellulaires dans le diagnostic ?

Elles aident à étudier la biologie tumorale et à tester des traitements.
Recherche sur le cancer Thérapie ciblée
#5

Peut-on utiliser des lignées cellulaires pour le diagnostic précoce ?

Elles peuvent aider à identifier des biomarqueurs pour un diagnostic précoce.
Biomarqueurs Diagnostic précoce

Symptômes 5

#1

Quels symptômes peuvent indiquer une lignée cellulaire tumorale ?

Les symptômes dépendent du type de cancer, incluant douleur, fatigue, et perte de poids.
Symptômes du cancer Fatigue
#2

Les lignées cellulaires tumorales causent-elles des symptômes ?

Non, elles sont des modèles de recherche et ne causent pas de symptômes directement.
Modèles cellulaires Recherche sur le cancer
#3

Comment les symptômes varient-ils selon le type de cancer ?

Chaque type de cancer présente des symptômes spécifiques selon l'organe affecté.
Types de cancer Symptômes spécifiques
#4

Les symptômes sont-ils liés à la progression de la maladie ?

Oui, des symptômes plus graves peuvent indiquer une progression avancée du cancer.
Stade du cancer Progression tumorale
#5

Les lignées cellulaires tumorales peuvent-elles simuler des symptômes ?

Elles peuvent être utilisées pour étudier les mécanismes des symptômes, mais ne les simulent pas.
Mécanismes pathologiques Modèles expérimentaux

Prévention 5

#1

Les lignées cellulaires tumorales aident-elles à la prévention du cancer ?

Elles permettent d'étudier les facteurs de risque et de développer des stratégies préventives.
Prévention du cancer Facteurs de risque
#2

Comment les lignées cellulaires contribuent-elles à la recherche préventive ?

Elles aident à identifier des biomarqueurs et des cibles pour la prévention.
Biomarqueurs Recherche préventive
#3

Peut-on tester des agents préventifs sur des lignées cellulaires ?

Oui, des agents chimiques ou biologiques peuvent être testés pour leur potentiel préventif.
Agents préventifs Tests in vitro
#4

Les lignées cellulaires peuvent-elles simuler des environnements préventifs ?

Elles peuvent être modifiées pour étudier l'impact de divers facteurs environnementaux.
Environnement tumoral Facteurs environnementaux
#5

Les résultats des lignées cellulaires influencent-ils les recommandations de prévention ?

Oui, les découvertes peuvent guider les recommandations de santé publique et de prévention.
Recommandations de santé Santé publique

Traitements 5

#1

Comment les lignées cellulaires tumorales aident-elles au traitement ?

Elles permettent de tester l'efficacité des médicaments et de comprendre la résistance.
Thérapie anticancéreuse Résistance aux médicaments
#2

Quels types de traitements sont testés sur ces lignées ?

Les chimiothérapies, thérapies ciblées et immunothérapies sont couramment testées.
Chimiothérapie Immunothérapie
#3

Les lignées cellulaires prédisent-elles la réponse au traitement ?

Elles peuvent donner des indications, mais ne garantissent pas la réponse clinique.
Prédiction de réponse Essais cliniques
#4

Peut-on développer de nouveaux traitements grâce aux lignées cellulaires ?

Oui, elles sont essentielles pour le développement et l'optimisation de nouveaux traitements.
Développement de médicaments Recherche translationnelle
#5

Les lignées cellulaires tumorales sont-elles utilisées en clinique ?

Elles sont principalement utilisées en recherche, pas directement en clinique.
Recherche clinique Applications thérapeutiques

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec les lignées cellulaires ?

Des erreurs de culture ou des contaminations peuvent fausser les résultats expérimentaux.
Contamination Erreurs expérimentales
#2

Les lignées cellulaires tumorales peuvent-elles évoluer ?

Oui, elles peuvent subir des mutations au fil du temps, affectant leur comportement.
Mutations Évolution cellulaire
#3

Comment gérer les complications lors de l'utilisation des lignées cellulaires ?

Il est crucial de suivre des protocoles stricts de culture et de manipulation.
Protocoles de laboratoire Manipulation cellulaire
#4

Les lignées cellulaires peuvent-elles induire des complications cliniques ?

Non, elles ne sont pas utilisées directement en clinique et ne causent pas de complications.
Applications cliniques Modèles expérimentaux
#5

Les complications des lignées cellulaires affectent-elles la recherche ?

Oui, des complications peuvent compromettre la validité des résultats de recherche.
Validité des résultats Recherche biomédicale

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs de risque sont étudiés avec les lignées cellulaires ?

Des facteurs génétiques, environnementaux et comportementaux sont souvent analysés.
Facteurs génétiques Facteurs environnementaux
#2

Les lignées cellulaires peuvent-elles aider à identifier des facteurs de risque ?

Oui, elles permettent d'étudier les mécanismes sous-jacents des facteurs de risque.
Mécanismes de risque Recherche épidémiologique
#3

Comment les lignées cellulaires contribuent-elles à la compréhension des risques ?

Elles aident à modéliser l'impact des facteurs de risque sur la croissance tumorale.
Modélisation Croissance tumorale
#4

Peut-on tester des interventions préventives sur des lignées cellulaires ?

Oui, des interventions peuvent être testées pour évaluer leur impact sur les risques.
Interventions préventives Tests in vitro
#5

Les lignées cellulaires tumorales révèlent-elles des risques spécifiques ?

Elles peuvent aider à identifier des risques spécifiques liés à certains types de cancer.
Risques spécifiques Types de cancer
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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 24/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Takuya Ono

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Rare Cancer Research, National Cancer Center Research Institute, 5-1-1 Tsukiji, Chuo-ku, Tokyo, 104-0045, Japan.
  • Graduate School of Biomedical Sciences, Nagasaki University, 1-12-4 Sakamoto, Nagasaki, 852-8523, Japan.

Rei Noguchi

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Rare Cancer Research, National Cancer Center Research Institute, 5-1-1 Tsukiji, Chuo-ku, Tokyo, 104-0045, Japan.

Yuki Yoshimatsu

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Rare Cancer Research, National Cancer Center Research Institute, 5-1-1 Tsukiji, Chuo-ku, Tokyo, 104-0045, Japan.

Ryuto Tsuchiya

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Rare Cancer Research, National Cancer Center Research Institute, 5-1-1 Tsukiji, Chuo-ku, Tokyo, 104-0045, Japan.

Yooksil Sin

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Rare Cancer Research, National Cancer Center Research Institute, 5-1-1 Tsukiji, Chuo-ku, Tokyo, 104-0045, Japan.

Tadashi Kondo

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Rare Cancer Research, National Cancer Center Research Institute, 5-1-1 Tsukiji, Chuo-ku, Tokyo, 104-0045, Japan. takondo@ncc.go.jp.

Barbara Rath

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Vascular Surgery, Medical University of Vienna, A-1090 Vienna, Austria. barbara.a.rath@meduniwien.ac.at.

Lukas Klameth

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Pathophysiology, Infectiology and Immunology, Medical University of Vienna, A-1090 Vienna, Austria. lukas.klameth@gmail.com.

Adelina Plangger

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Vascular Surgery, Medical University of Vienna, A-1090 Vienna, Austria. adelina.plangger@toc.lbg.ac.at.

Maximilian Hochmair

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Respiratory Oncology Unit, Otto Wagner Hospital, A-1140 Vienna, Austria. maximilian.hochmair@wienkav.at.

Ernst Ulsperger

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Hospital Horn, A-3580 Horn, Austria. ernst.ulsperger@aon.at.

Gerhard Hamilton

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Vascular Surgery, Medical University of Vienna, A-1090 Vienna, Austria. gerhard.hamilton@meduniwien.ac.at.

Suguru Fukushima

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Affiliations :
  • Division of Musculoskeletal Oncology, National Cancer Center Hospital, 5-1-1 Tsukiji, Chuo-ku, Tokyo, 104-0045, Japan.

Akihiko Yoshida

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Diagnostic Pathology, National Cancer Center Hospital, 5-1-1 Tsukiji, Chuo-ku, Tokyo, 104-0045, Japan.

Akira Kawai

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Musculoskeletal Oncology, National Cancer Center Hospital, 5-1-1 Tsukiji, Chuo-ku, Tokyo, 104-0045, Japan.

Thomas Oellerich

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medicine II, Hematology/Oncology, Goethe University, Theodor-Stern-Kai 7, 60590 Frankfurt, Germany.
  • German Cancer Research Center and German Cancer Consortium, 69120 Heidelberg, Germany.
Publications dans "Lignée cellulaire tumorale" :

Hubert Serve

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medicine II, Hematology/Oncology, Goethe University, Theodor-Stern-Kai 7, 60590 Frankfurt, Germany.
  • German Cancer Research Center and German Cancer Consortium, 69120 Heidelberg, Germany.
Publications dans "Lignée cellulaire tumorale" :

Robert Zeillinger

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Affiliations :
  • Molecular Oncology Group, Department of Obstetrics and Gynecology, Comprehensive Cancer Center-Gynecological Cancer Unit, Medical University of Vienna, A-1090 Vienna, Austria. robert.zeillinger@meduniwien.ac.at.

Sai Batchu

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Affiliations :
  • Montville, NJ, United States.

Taro Akiyama

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Affiliations :
  • Division of Rare Cancer Research, National Cancer Center Research Institute, 5-1-1 Tsukiji, Chuo-ku, Tokyo, 104-0045, Japan.
  • The Department of Orthopaedic Surgery, Chiba University, 1-8-1 Inohana, Chuo-ku, Chiba-shi, 260-0856, Japan.

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The effect of smoking on latent hazard classes of metabolic syndrome using latent class causal analysis method in the Iranian population.

The prevalence of metabolic syndrome is increasing worldwide. Clinical guidelines consider metabolic syndrome as an all or none medical condition. One proposed method for classifying metabolic syndrom... In this study, we used data from the Tehran Lipid and Glucose Cohort Study (TLGS). 4857 participants aged over 20 years with complete information on exposure (smoking) and confounders in the third pha... Based on the results of IPTW which compared the low, medium and high risk classes of metabolic syndrome (compared to a class without metabolic syndrome), no association was found between smoking and t... Based on the results, the causal effect of smoking on latent hazard classes of metabolic syndrome can be different based on the type of PS method. In adjusted analysis, no relationship was observed be...

Multimorbidity patterns in South Africa: A latent class analysis.

South Africa has the largest burden of HIV worldwide and has a growing burden of non-communicable diseases; the combination of which may lead to diseases clustering in ways that are not seen in other ... Data were analyzed from the South African Demographic and Health Survey 2016. A latent class analysis (LCA) was conducted using nine disease conditions. Sociodemographic and behavioral factors associa... Multimorbid participants were included (... This study affirmed that integrated care is urgently needed, evidenced by the largest disease class being an overlap of chronic infectious diseases and non-communicable diseases. This study also highl...

Latent class analysis to characterize neonatal risk for neurodevelopmental differences.

Neonatal risk factors, such as preterm birth and low birth weight, have been robustly linked to neurodevelopmental deficits, yet it is still unclear why some infants born preterm and/or low birth weig... Neonates who received neonatal care at an academic public hospital during an almost 10-year period (n = 19,951) were included in the latent class analysis, and 21 neonatal indicators of health were us... The best fitting model included five infant classes: healthy, hypoxic, critically ill, minorly ill, and complicated delivery. Scores on the parent-rated neurodevelopmental measure differed by class su... The current study extends the understanding of risk factors in neurodevelopment by including several neonatal medical conditions that are often overlooked and by using a person-centered, as opposed to...

Discrimination and Adverse Perinatal Health Outcomes: A Latent Class Analysis.

An intersectionality framework recognizes individuals as simultaneously inhabiting multiple intersecting social identities embedded within systems of disadvantage and privilege. Previous research link... We analyzed data from a cohort of 2,286 pregnant participants (Black, n = 933; Hispanic, n = 471; White, n = 853; and Other, n = 29) from the Centering and Racial Disparities trial. Perceived discrimi... Four discrimination subgroups were identified: no discrimination, general discrimination, discrimination attributed to one or several social identities, and discrimination attributed to most or all so... Perceived discrimination may play an influential role in shaping perinatal health. More research applying an intersectional lens to the study of discrimination and perinatal health outcomes is needed....

Sepsis-induced Coagulopathy Subphenotype Identification by Latent Class Analysis

Recent studies have shown that anticoagulant therapy has heterogeneous treatment effects on patients with sepsis-induced coagulopathy (SIC).... To identify the latent phenotypes of patients with SIC.... Retrospective cohort study.... We obtained data of patients with SIC from the Medical Information Mart for Intensive Care IV database. SIC subphenotypes were identified by latent class analysis (LCA) and K-means clustering. Clinica... We identified 4,993 patients with SIC. The LCA and K-means clustering analysis robustly identified three subphenotypes of SIC. Class 1 patients (n = 1,808) had the lowest blood cell counts (leukocytes... Three SIC subphenotypes were defined using clinical findings and laboratory variables. The effects of heparin treatment differ between the subphenotypes. This finding will facilitate the identificatio...

COVID-19 vaccine hesitancy in Ethiopia: a latent class analysis.

Despite evidence demonstrating the effectiveness of the COVID-19 vaccine, vaccine hesitancy has emerged as a major challenge for vaccine uptake. The objective of this study was to classify latent typo... We employed a cross-sectional household survey among 1,112 individuals aged 18 and above who were partially vaccinated (one dose) or not vaccinated at the time of the survey. Data was collected in Aug... Using latent class analysis we found a four-class solution for vaccine hesitancy typologies. The identified classes were strong vaccine acceptors (30%); vaccine acceptors with some concerns (7%); vacc... Half of the study participants were in the vaccine rejectors class. Individuals in the vaccine sceptics and rejector classes evidenced lower vaccine knowledge and worse COVD-19 prevention practices an...

COVID-19 profiles in general practice: a latent class analysis.

General practitioners (GPs) were on the front line of the COVID-19 outbreak. Identifying clinical profiles in COVID-19 might improve patient care and enable closer monitoring of at-risk profiles.... To identify COVID-19 profiles in a population of adult primary care patients, and to determine whether the profiles were associated with negative outcomes and persistent symptoms.... In a prospective multicentre study, 44 GPs from multiprofessional primary care practices in the Paris area of France recruited 340 consecutive adult patients (median age: 47 years) with a confirmed di... A latent class (LC) analysis with 11 indicators (clinical signs and symptoms) was performed. The resulting profiles were characterised by a 3-month composite outcome (COVID-19-related hospital admissi... We identified six profiles: 'paucisymptomatic' (LC1, 9%), 'anosmia and/or ageusia' (LC2, 12.9%), 'influenza-like syndrome with anosmia and ageusia' (LC3, 15.5%), 'influenza-like syndrome without anosm... Our findings might help GPs to identify patients at risk of persistent COVID-19 symptoms and hospital admission and then set up procedures for closer monitoring....