Metabolomics of infectious diseases in the era of personalized medicine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Infectious diseases continue to be a major cause of morbidity and mortality worldwide. Diseases cause perturbation of the host’s immune system provoking a response that involves genes, proteins and metabolites. While genes are regulated by epigenetic or other host factors, proteins can undergo post-translational modification to enable/modify function. As a result, it is difficult to correlate the disease phenotype based solely on genetic and proteomic information only. Metabolites, however, can provide direct information on the biochemical activity during diseased state. Therefore, metabolites may, potentially, represent a phenotypic signature of a diseased state. Measuring and assessing metabolites in large scale falls under the omics technology known as “metabolomics”. Comprehensive and/or specific metabolic profiling in biological fluids can be used as biomarkers of disease diagnosis. In addition, metabolomics together with genomics can be used to differentiate patients with differential treatment response and development of host targeted therapy instead of pathogen targeted therapy where pathogens are more prone to mutation and lead to antimicrobial resistance. Thus, metabolomics can be used for patient stratification, personalized drug formulation and disease control and management. Currently, several therapeutics and in vitro diagnostics kits have been approved by US Food and Drug Administration (FDA) for personalized treatment and diagnosis of infectious diseases. However, the actual number of therapeutics or diagnostics kits required for tailored treatment is limited as metabolomics and personalized medicine require the involvement of personnel from multidisciplinary fields ranging from technological development, bioscience, bioinformatics, biostatistics, clinicians, and biotechnology companies. Given the significance of metabolomics, in this review, we discussed different aspects of metabolomics particularly potentials of metabolomics as diagnostic biomarkers and use of small molecules for host targeted treatment for infectious diseases, and their scopes and challenges in personalized medicine.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle