Circulating levels of PCSK9, ANGPTL3, and other lipid-related factors in men with high-grade prostate cancer.
Notice bibliographique
Résumé
e17001 Background: Cancer cells rely on abundant lipid supplies for growth and metastasis. Previous studies have shown that lipid-lowering drugs provide a protective effect against cancer progression, including prostate cancer. However, the role of hyperlipidemic factors has not yet been extensively studied. Here, we aimed to measure circulating levels of hyperlipidemic factors, such as PCSK9 and ANGPTL3, in a small cohort of men diagnosed with high-grade prostate cancer compared to men without cancer. Methods: Plasma samples and data were obtained from 70 consenting men treated at CHU de Québec-Université Laval. Thirty-five patients with high-grade prostate cancer (cases) were age and BMI-matched to 35 patients without cancer (controls). The circulating levels of various lipids, Apo B and Lp(a) were obtained with a Roche Modular analytical platform, whereas levels of PCSK9, ANGPTL3 and leptin were measured by ELISA. We performed group comparisons and correlations using R version 4.2.1. Results: As expected, Prostate-specific antigen (PSA) levels were significantly higher in the cancer group. The lipid profile as well as Lp(a) and leptin levels did not differ between groups. ANGPTL3 level tended to be lower in patients with prostate cancer without reaching statistical significance (mean 32.2 vs 36.3 ng/mL, p = 0.051). ANGPTL3 level also inversely correlated with leptin among the cases (rho = -0.44, p = 0.008). PCSK9 level was similar in both groups, but inversely correlated with PSA in the cancer group (rho = -0.39, p = 0.022). PSA level correlated with triglycerides, total cholesterol, Apo B, non-HDL-cholesterol and LDL in the control group (p < 0.05). Conclusions: None of the hyperlipidemic factors measured here was significantly different between high-grade prostate cancer patients and controls. However, the trend for lower ANGPTL3 levels in cancer, as well as the inverse correlations between PCSK9 and PSA and between ANGPTL3 and leptin levels in cancer patients, warrant further investigation in larger cohorts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».