Protein Biomarker Analysis of Primary Peyronie’s Disease Cells
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The molecular pathogenesis of Peyronie's Disease (PD) remains unclear more than 250 years after its initial description. Because of this, no test is currently available to accurately predict PD progression among those affected. AIM: To investigate the expression of wound healing and fibrosis-associated proteins in primary cell cultures of PD fibroblasts to determine whether altered protein expression patterns can be used as predictors of clinical course and natural history. METHODS: Primary cell cultures derived from normal Tunica albuginea tissue and PD plaque tissue were examined by immuno-cytochemistry. Protein expression profiles were analyzed by Surface-Enhanced Laser Desorption/Ionization Time-of-Flight Mass Spectrometry (SELDI-TOF-MS) and Western immunoblotting. MAIN OUTCOME MEASURES: Expression of wound healing and fibrosis-associated proteins and protein expression patterns were assessed. RESULTS: Statistically significant increases in smooth muscle alpha-actin, beta-catenin, and Heat shock proteins (Hsp47) were identified in cells derived from PD relative to cells derived from normal Tunica albuginea tissue. Changes in TGFbeta-1 receptor and Fibronectin were also observed. In addition, altered expression of additional as yet unidentified proteins at 4.7, 8.9, 10.8, 16.8, and 76.8 kDa were detected by complementary SELDI-TOF-MS approaches. CONCLUSIONS: Primary cells derived from PD plaques display up-regulated expression of several proteins that are established components of fibrosis and wound healing. In addition, changes in other, as yet unidentified proteins were measured. It will be of interest to conduct further studies to see whether these dysregulated protein peaks represent potential biological markers of disease progression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».