Targeted metabolomics in colorectal cancer: a strategic approach using standardized laboratory tests of the blood and urine
Notice bibliographique
Résumé
Background: Glycolytic markers have been detected in colorectal cancer (CRC) using advanced analytical methods. Methods: Using commercially available assays, by-products of anaerobic metabolism were prospectively measured in the blood and urine of 20 patients with metastatic colorectal cancer (mCRC) and 20 patients with local disease. Twenty-four-hour urine citrate, plasma lactate, ketones, venous blood gas, anion gap, and osmolar gap were investigated. Results of patients with metastatic and local CRC were compared using two-sample t -tests or equivalent nonparametric tests. In addition, plasma total CO 2 concentrations in our local hospital (5,931 inpatients and 1,783 outpatients) were compared retrospectively with those in our dedicated cancer center (1,825 outpatients) over 1 year. Results: The average venous pCO 2 was higher in patients with mCRC (50.2 mmHg; standard deviation [SD]=9.36) compared with those with local disease (42.8 mmHg; SD=8.98), p =0.045. Calculated serum osmolarity was higher in mCRC and attributed to concomitant sodium and urea elevations. In our retrospective analysis, plasma total CO 2 concentrations (median=27 mmol/L) were higher in cancer patients compared to both hospital inpatients (median=23 mmol/L) and outpatients (median=24 mmol/L), p <0.0001. Conclusion: Patients with mCRC had higher venous pCO 2 levels than those with local disease. Although causation cannot be established, we hypothesize that pCO 2 elevation may stem from a perturbed metabolism in mCRC. Keywords: metabolism, metabolomics, biomarker, colorectal cancer, hypoxia, venous CO 2
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».