Lipid Profile, <scp>PCSK9</scp>, <scp>ANGPTL3</scp> and Lipoprotein (a) Levels in Men Diagnosed With Localized High‐Grade Prostate Cancer and Men At‐Risk of Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Some cancers have been found to require abundant supplies of lipids for their development. One example is prostate cancer (PCa). To date, lipid-modifying factors, such as proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9), angiopoietin-like 3 protein (ANGPTL3), and lipoprotein(a) or Lp(a), have not been reported in men with PCa. The present study aimed to verify whether plasma levels of these lipid-related proteins vary in men with PCa compared to at-risk but cancer-free men. METHODS: Plasma samples from 35 men with locally advanced PCa Gleason 8 and 9 versus 35 men at risk of PCa were selected as cases and controls. Blood samples were paired according to age and BMI. Apolipoprotein B100 (Apo B), Lp(a), and lipid profiles were measured on an analytical platform (Roche Cobas). PCSK9 and ANGPTL3 levels were determined by ELISA. RESULTS: No significant change in lipids and related factors levels was observed between men with localized PCa Gleason 8 or 9 and matched controls. A correlation between ANGPTL3 and HDL levels was only confirmed in controls (ρ = 0.54, p = 0.0009). PCSK9 was inversely associated with PSA levels in the entire cohort (ρ = -0.31, p < 0.01), suggesting that factors influencing PCSK9 could also influence PSA levels. In controls only, PSA levels were correlated with LDL, Apo B, non-HDL, total cholesterol, and triglycerides (all ρ coefficients ≥ 0.35, all p-values < 0.05). PCSK9 was correlated to LDL in PCa men, but the relationship was unexpectedly found to be inverse. CONCLUSIONS: In this observational study, lipid profiles, PCSK9, ANGPTL3, and Lp(a) levels did not change in men diagnosed with locally advanced Gleason 8 or 9 PCa compared to at-risk but cancer-free men. The present data suggest a complex interplay between PCSK9, PSA, and the lipid profile in localized PCa.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».