Is There a Role for Proteomics in Peyronie's Disease?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Peyronie's disease (PD) continues to be a major source of sexual dysfunction among the 3-9% of affected men. The challenge in treating PD is determining the natural history and clinical course for the individual patient. Currently, there exists no reliable means to predict whether a penile plaque of PD will progress, regress, or remain stable. This represents a significant deficiency in contemporary management, one that may be addressed with newer technologies such as proteomic profiling. AIM: This review assesses the potential use of protein alterations measured by various novel technologies, to predict progression, regression, or stabilization of PD in an affected individual. METHODS: A comprehensive literature review of the past decade in the field of gene profiling and protein expression of PD was performed. MAIN OUTCOME MEASURES: A critical analysis of the existing worldwide literature evaluating surface-enhanced laser desorption/ionization time of flight mass spectrometry (SELDI-TOF-MS or SELDI) and other proteonomic techniques. RESULTS: SELDI and other technologies can provide the clinician with innovative data indicating the presence of unique individual factors that act to suppress or promote the fibrotic process in PD. Determining the clinical implications of altered protein expression in an individual is not yet defined. CONCLUSIONS: The area of proteomics has begun to revolutionize the study of medicine in the postgenomic era, by allowing researchers to study the role that proteins play in health and disease. Applying this knowledge clinically has already led to innovative discoveries in early cancer detection in a number of malignancies, including prostate, ovarian, and bladder. Prior to the widespread use and acceptance of proteomic technology in PD, a critical assessment of its therapeutic and diagnostic value will be required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».