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 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 ».