Titre : Motif d'activation de l'immunorécepteur dépendant de la tyrosine

Motif d'activation de l'immunorécepteur dépendant de la tyrosine : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Body Composition

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une activation anormale des ITAM ?

Des tests de signalisation cellulaire et des analyses génétiques peuvent être effectués.
Récepteurs immunitaires Signalisation cellulaire
#2

Quels tests sont utilisés pour évaluer les ITAM ?

Les tests de cytométrie en flux et les dosages d'enzymes sont courants.
Cytométrie en flux Enzymes
#3

Les biopsies sont-elles nécessaires pour le diagnostic ?

Pas toujours, mais elles peuvent être utiles pour des cas complexes.
Biopsie Diagnostic
#4

Quels marqueurs biologiques indiquent une activation des ITAM ?

L'augmentation des cytokines et des protéines de signalisation est un indicateur.
Cytokines Protéines de signalisation
#5

Peut-on utiliser l'imagerie pour diagnostiquer des problèmes d'ITAM ?

L'imagerie n'est pas couramment utilisée pour les ITAM, mais peut aider dans certains cas.
Imagerie médicale Diagnostic

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont associés à une dysfonction des ITAM ?

Fatigue, infections récurrentes et inflammation peuvent survenir.
Fatigue Infections
#2

Les symptômes varient-ils selon le type de cellule immunitaire ?

Oui, les symptômes peuvent différer selon que les lymphocytes T ou B sont affectés.
Lymphocytes T Lymphocytes B
#3

Y a-t-il des signes cliniques spécifiques à surveiller ?

Surveillance des signes d'inflammation et d'infections est cruciale.
Inflammation Signes cliniques
#4

Les symptômes peuvent-ils être confondus avec d'autres maladies ?

Oui, ils peuvent ressembler à ceux des maladies auto-immunes ou infectieuses.
Maladies auto-immunes Maladies infectieuses
#5

Comment les symptômes évoluent-ils dans le temps ?

Ils peuvent s'aggraver avec le temps si la dysfonction n'est pas traitée.
Évolution des symptômes Dysfonction immunitaire

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir les dysfonctionnements des ITAM ?

Certaines mesures préventives incluent un mode de vie sain et la vaccination.
Prévention Vaccination
#2

Y a-t-il des facteurs environnementaux à éviter ?

Oui, éviter les toxines et les infections peut réduire les risques.
Facteurs environnementaux Toxines
#3

Les dépistages réguliers sont-ils recommandés ?

Des dépistages peuvent être utiles pour les personnes à risque élevé.
Dépistage Risque élevé
#4

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

Une alimentation équilibrée peut soutenir le système immunitaire.
Alimentation Système immunitaire
#5

Les exercices physiques aident-ils à prévenir les problèmes d'ITAM ?

Oui, l'exercice régulier renforce le système immunitaire et la santé globale.
Exercice physique Santé globale

Traitements 5

#1

Quels traitements sont disponibles pour les problèmes d'ITAM ?

Les immunosuppresseurs et les thérapies ciblées sont souvent utilisés.
Immunosuppresseurs Thérapies ciblées
#2

Les traitements sont-ils personnalisés selon le patient ?

Oui, les traitements sont souvent adaptés en fonction des besoins individuels.
Médecine personnalisée Traitement
#3

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

Oui, des effets secondaires comme l'infection et la fatigue peuvent survenir.
Effets secondaires Infections
#4

Les thérapies géniques sont-elles une option pour les dysfonctionnements d'ITAM ?

La thérapie génique est en recherche, mais pas encore largement disponible.
Thérapie génique Recherche
#5

Comment évaluer l'efficacité d'un traitement pour les ITAM ?

L'efficacité est évaluée par la réduction des symptômes et des tests de laboratoire.
Évaluation du traitement Tests de laboratoire

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec des dysfonctionnements d'ITAM ?

Infections graves, maladies auto-immunes et cancers peuvent survenir.
Infections Maladies auto-immunes
#2

Les complications sont-elles réversibles ?

Certaines complications peuvent être réversibles avec un traitement approprié.
Complications Traitement
#3

Comment les complications affectent-elles la qualité de vie ?

Elles peuvent réduire la qualité de vie en augmentant la fatigue et les infections.
Qualité de vie Fatigue
#4

Les complications sont-elles fréquentes ?

Elles peuvent être fréquentes chez les patients non traités ou mal gérés.
Fréquence Gestion des patients
#5

Y a-t-il des signes d'alerte pour les complications ?

Oui, des signes comme la fièvre persistante ou des douleurs doivent être surveillés.
Signes d'alerte Douleurs

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque pour les dysfonctionnements d'ITAM ?

Les antécédents familiaux, les infections chroniques et l'exposition à des toxines.
Antécédents familiaux Infections chroniques
#2

L'âge influence-t-il le risque de dysfonctionnement des ITAM ?

Oui, le risque augmente généralement avec l'âge en raison de l'immunosénescence.
Âge Immunosénescence
#3

Les maladies auto-immunes augmentent-elles le risque ?

Oui, les personnes atteintes de maladies auto-immunes ont un risque accru.
Maladies auto-immunes Risque accru
#4

Le stress peut-il affecter le fonctionnement des ITAM ?

Oui, le stress chronique peut altérer la réponse immunitaire et les ITAM.
Stress Réponse immunitaire
#5

Y a-t-il des prédispositions génétiques aux dysfonctionnements d'ITAM ?

Oui, certaines mutations génétiques peuvent prédisposer aux dysfonctionnements.
Prédispositions génétiques Mutations
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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

Hiroyuki Suzuki

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Experimental Pathology, Institute of Medicine, University of Tsukuba, Ibaraki, Japan.
  • Department of Antibody Drug Development, Tohoku University Graduate School of Medicine, Sendai, Japan.

Cheng Zhu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Wallace H. Coulter Department of Biomedical Engineering, Atlanta, GA, USA. cheng.zhu@bme.gatech.edu.
  • Georgie W. Woodruff School of Mechanical Engineering, Atlanta, GA, USA. cheng.zhu@bme.gatech.edu.
  • Parker H. Petit Institute for Bioengineering and Biosciences, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA. cheng.zhu@bme.gatech.edu.
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Wei Chen

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Affiliations :
  • Department of Neurobiology, Institute of Neuroscience, and Department of Cardiology of the Second Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, China.
Publications dans "Motif d'activation de l'immunorécepteur dépendant de la tyrosine" :

Jizhong Lou

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Affiliations :
  • Key Laboratory of RNA Biology, CAS Center for Excellence in Biomacromolecules, Institute of Biophysics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
Publications dans "Motif d'activation de l'immunorécepteur dépendant de la tyrosine" :

William Rittase

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Affiliations :
  • Wallace H. Coulter Department of Biomedical Engineering, Atlanta, GA, USA.
  • Parker H. Petit Institute for Bioengineering and Biosciences, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA.
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Kaitao Li

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Affiliations :
  • Wallace H. Coulter Department of Biomedical Engineering, Atlanta, GA, USA.
  • Parker H. Petit Institute for Bioengineering and Biosciences, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA.
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Antony M Carr

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Affiliations :
  • Genome Damage and Stability Centre, School of Life Sciences, University of Sussex, Brighton, UK.
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Harald Janovjak

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Affiliations :
  • Australian Regenerative Medicine Institute (ARMI), Faculty of Medicine, Nursing and Health Sciences, Monash University, Victoria, Clayton/Melbourne, Australia.
  • European Molecular Biology Laboratory Australia (EMBL Australia), Monash University, Victoria, Clayton/Melbourne, Australia.
  • Flinders Health and Medical Research Institute, College of Medicine and Public Health, Flinders University, South Australia, Bedford Park/Adelaide, Australia.
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Yujun Gao

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Affiliations :
  • School of Life Sciences, Jilin University, Changchun 130012, China.
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Shu Xing

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Affiliations :
  • School of Life Sciences, Jilin University, Changchun 130012, China.
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Lianghai Hu

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Affiliations :
  • School of Life Sciences, Jilin University, Changchun 130012, China.
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Jean Marie N Mwiza

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Affiliations :
  • Department of Pathology and Laboratory Medicine.
  • UNC Blood Research Center.
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Robert H Lee

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Affiliations :
  • UNC Blood Research Center.
  • Department of Biochemistry and Biophysics, and.
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David S Paul

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Affiliations :
  • UNC Blood Research Center.
  • Department of Biochemistry and Biophysics, and.
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Lori A Holle

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Affiliations :
  • Department of Pathology and Laboratory Medicine.
  • UNC Blood Research Center.
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Brian C Cooley

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Affiliations :
  • Department of Pathology and Laboratory Medicine.
  • UNC McAllister Heart Institute, University of North Carolina, Chapel Hill, NC.
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Bernhard Nieswandt

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Affiliations :
  • Rudolf-Virchow-Zentrum Center for Integrative and Translational Bioimaging, Würzburg, Germany; and.
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Wyatt J Schug

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Affiliations :
  • UNC Blood Research Center.
  • Department of Biochemistry and Biophysics, and.
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Tomohiro Kawano

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Affiliations :
  • UNC Blood Research Center.
  • Department of Medicine, University of North Carolina, Chapel Hill, NC.
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Nigel Mackman

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Affiliations :
  • UNC Blood Research Center.
  • Department of Medicine, University of North Carolina, Chapel Hill, NC.
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Artificial intelligence and body composition.

Although obesity is associated with chronic disease, a large section of the population with high BMI does not have an increased risk of metabolic disease. Increased visceral adiposity and sarcopenia a... We searched the following databases: Embase, Web of Science, and PubMed. There was a total of 354 search results. After removing duplicates, irrelevant studies, and reviews(a total of 303), 51 studies... AI techniques have been studied for body composition analysis in the context of diabetes mellitus, hypertension, cancer and many specialized diseases. Imaging techniques employed for AI methods includ... AI assisted measurement of body composition might assist in improved cardiovascular risk stratification when applied in the appropriate clinical context....

Associations of weight and body composition at birth with body composition and cardiometabolic markers in children aged 10 y: the Ethiopian infant anthropometry and body composition birth cohort study.

Although birth weight (BW) has been associated with later cardiovascular disease and type 2 diabetes, the role of birth fat mass (BFM) and birth fat-free mass (BFFM) on cardiometabolic health is uncle... To examine associations of BW, BFM, and BFFM with later anthropometry, body composition, abdominal fat, and cardiometabolic markers.... Birth cohort data on standardized exposure variables (BW, BFM, and BFFM) and follow-up information at age 10 y on anthropometry, body composition, abdominal fat, and cardiometabolic markers were inclu... Among 353 children, mean (SD) age was 9.8 (1.0) y, and 51.5% were boys. In the fully adjusted model, 1-SD higher BW and BFFM were associated with 0.81 cm (95% CI: 0.21, 1.41 cm) and 1.25 cm (95% CI: 0... BW and BFFM rather than BFM are predictors of height and FFM index at 10 y. Children with higher BW and BFFM showed higher insulin concentrations and homeostasis model assessment of insulin resistance...

Prenatal weight and regional body composition trajectories and neonatal body composition: The NICHD Foetal Growth Studies.

Gestational weight gain (GWG) and anthropometric trajectories may affect foetal programming and are potentially modifiable.... To assess concomitant patterns of change in weight, circumferences and adiposity across gestation as an integrated prenatal exposure, and determine how they relate to neonatal body composition.... Data are from a prospective cohort of singleton pregnancies (n = 2182) enrolled in United States perinatal centres, 2009-2013. Overall and by prepregnancy BMI group (overweight/obesity and healthy wei... Six trajectory patterns reflecting co-occurring changes in weight and MUAC, SSF and TSF across pregnancy were identified overall and by body mass index (BMI) group. Among people with a healthy weight ... Six integrated trajectory patterns of prenatal weight, subcutaneous adipose tissue and circumferences were observed that were minimally associated with neonatal body composition, suggesting a stronger...

Changes in body weight and body composition during the menstrual cycle.

The general perception is that menstrual cycle is a factor related to body weight and body composition fluctuations in women. The lack of a standardized methodology of the so far conducted studies has... In the current study measurements of body weight, circumferences, skinfolds and body composition with bioelectrical impedance analysis were conducted twice per week in 42 women during their menstrual ... Body weight was found to be statistically significantly higher during menstruation compared to the first week of the menstrual cycle by 0.450 kg, which could be attributed to a statistically significa... An increase of approximately 0.5 kg was observed during women's menstrual cycle, mostly due to extracellular fluid retention at menstruation days. These findings could be taken into account to interpr...

A compositional analysis study of body composition and cardiometabolic risk factors.

This cross-sectional study used compositional data analysis (CoDA) to do the following: 1) analyze the relative associations between fat and lean tissues with cardiometabolic risk factors; and 2) esti... A total of 397 adults with overweight or obesity were studied. Body composition consisted of visceral fat, abdominal subcutaneous fat, peripheral subcutaneous fat, other fat depots, skeletal muscle, a... Visceral fat mass, relative to the mass of the remaining tissues, was significantly associated with the metabolic syndrome score and five of eight remaining risk factors (p < 0.05). The relative contr... These CoDA findings reinforce that excess visceral fat contributes to less-favorable cardiometabolic risk factors....