Identification of neutrophil-derived proteases and angiotensin II as biomarkers of cancer cachexia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cachexia is a metabolic disorder characterised by muscle wasting, diminished response to anti-cancer treatments and poor quality of life. Our objective was to identify blood-based biomarkers of cachexia in advanced cancer patients. Hence, we characterised the plasma cytokine and blood cell mRNA profiles of patients grouped in three cohorts: patients with cachexia, pre-cachexia (no cachexia but high CRP levels: ⩾ 5 mg l⁻¹) and no cachexia (no cachexia and CRP: < 5 mg l⁻¹). METHODS: A total of 122 newly diagnosed cancer patients with seven cancer types were studied prior to their initial therapy. Plasma levels of 22 cytokines were quantified using the bio-plex technology. mRNAs isolated from whole blood and expression profiles were determined by the chip array technology and Ingenuity Pathway Analysis (IPA) software. RESULTS: In comparison with non-cachectic individuals, both pre-cachectic and cachectic patients showed an increase (⩾ 1.5-folds) in mRNA expression of neutrophil-derived proteases (NDPs) and significantly elevated angiotensin II (Ang II) (P = 0.005 and P = 0.02, respectively), TGFβ1 (P = 0.042 and P < 0.0001, respectively) and CRP (both P < 0.0001) in the plasma. Moreover, cachectic patients displayed a significant increase in IL-6 (P = 0.005), IL-8 (P = 0.001) and absolute neutrophil counts (P = 0.007). CONCLUSIONS: Ang II, TGFβ1, CRP and NDP are blood biomarkers for cancer cachexia. These findings contribute to early diagnosis and prevention of cachexia.
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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 | 0,000 |
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 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 ».