Serum cytochrome c indicates <i>in vivo</i> apoptosis and can serve as a prognostic marker during cancer therapy
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant progress in cancer therapy, the outcome of the treatment is often unfavorable. Better treatment monitoring would not only allow an individual more effective, patient-adjusted therapy, but also it would eliminate some of the side effects. Using a cytochrome c ELISA that was modified to increase sensitivity, we demonstrate that serum cytochrome c is a sensitive apoptotic marker in vivo reflecting therapy-induced cell death burden. Furthermore, increased serum cytochrome c level is a negative prognostic marker. Cancer patients whose serum cytochrome c level was normal 3 years ago have a twice as high probability to be still alive, as judged from sera samples collected for 3 years, analyzed recently and matched with survival data. Moreover, we show that serum cytochrome c and serum LDH-activity reflect different stages and different forms of cell death. Cellular cytochrome c release is specific for apoptosis, whereas increased LDH activity is an indicator of (secondary) necrosis. Whereas serum LDH activity reflects the "global" degree of cell death over a period of time, the sensitive cytochrome c-based method allows confirmation of the individual cancer therapy-induced and spontaneous cell death events. The combination of cytochrome c with tissue-specific markers may provide the foundation for precise monitoring of apoptosis in vivo, by "lab-on-the-chip" technology.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».