Contemporaneous Perioperative Inflammatory and Angiogenic Cytokine Profiles of Surgical Breast, Colorectal, and Prostate Cancer Patients: Clinical Implications
Notice bibliographique
Résumé
Surgery-induced tumor growth acceleration and synchronous metastatic growth promotion have been observed for decades. Surgery-induced wound healing, orchestrated through growth factors, chemokines, and cytokines, can negatively impact patients harboring residual or metastatic disease. We provide detailed clinical evidence of this process in surgical breast, prostate, and colorectal cancer patients. Plasma samples were analyzed from 68 cancer patients who had not received treatment before surgery or adjuvant therapy until at least four weeks post-surgery. The levels of plasma cytokines, chemokines, and growth factors were simultaneously quantified and profiled using multiplexed immunoassays for eight time points sampled per patient. The immunologic processes are induced immediately after surgery in patients, characterized by a drastic short-term shift in the expression levels of pro-inflammatory and angiogenic molecules and cytokines. A rapid and significant spike in circulating plasma levels of hepatocyte growth factor (HGF), interleukin-6 (IL-6), placental growth factor (PLGF), and matrix metalloproteinase-9 (MMP-9) after surgery was noted. The rise in these molecules was concomitant with a significant drop in transforming growth factor-β1 (TGF-β1), platelet-derived growth factor (PDGF-AB/BB), insulin-like growth factor-1 (IGF-1), and monocyte chemoattractant protein-2 (MCP-2). If not earlier, each plasma analyte was normalized to baseline levels within 1-2 weeks after surgery, suggesting that surgical intervention alone was responsible for these effects. The effects of surgical tumor removal on disrupting the pro-inflammatory and angiogenic plasma profiles of cancer patients provide evidence for potentiating malignant progression. Our findings indicate a narrow therapeutic window of opportunity after surgery to prevent disease recurrence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».