ระดับ D· รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลองการศึกษาในห้องปฏิบัติการEurope PMCเข้าถึงฉบับเต็มได้ฟรี

Network and Gene Set Enrichment Analysis of Adipokine Drivers of Prostate Cancer; Unravelling the Mechanistic Link Between Excess Adiposity and Prostate Cancer Risk

Dovey Z., Bort ET., Mechanick JI.

การศึกษาในห้องปฏิบัติการ เกี่ยวกับ เบาหวานชนิดที่ 2 ตีพิมพ์ในวารสาร Cancer Med ปี 2026 — สรุปอัตโนมัติจากบทคัดย่อ PubMed

เปิดรายการอ่านของฉัน
ระดับ D· รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลองระดับหลักฐานของงานวิจัยนี้

หลักฐานจากการศึกษาในห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง เป็นรากฐานที่ช่วยให้เข้าใจกลไกและศักยภาพก่อนการศึกษาในมนุษย์ต่อไป

  • ระดับ A · หลักฐานทางคลินิกค่อนข้างแข็งแรง
  • ระดับ B · หลักฐานทางคลินิกที่กำลังเติบโตและมีสัญญาณเชิงบวก
  • ระดับ C · งานวิจัยในมนุษย์ระยะต้นที่กำลังสำรวจประโยชน์
  • ระดับ D · รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง
  • กำลังศึกษาเพิ่มเติม · หัวข้อใหม่ที่นักวิจัยกำลังสำรวจอย่างต่อเนื่อง
อ่านคำอธิบายระดับหลักฐาน A–D

ข้อมูลหน้านี้ดึงมาจากฐานข้อมูล PubMed โดยตรง คำอธิบายภาษาไทยเป็นสรุปอัตโนมัติจากข้อมูลบรรณานุกรมและบทคัดย่อ ไม่ใช่การแปลทั้งฉบับ และไม่ใช่คำแนะนำทางการแพทย์

ประเภทการศึกษา
การศึกษาในห้องปฏิบัติการ
วารสาร
Cancer Med (2026)
จำนวนผู้เข้าร่วม (จากบทคัดย่อ)
—
แหล่งข้อมูล
Europe PMC
PMID
41450167
PMCID
PMC12741641
DOI
10.1002/cam4.71468
จำนวนการอ้างอิง
2

บทคัดย่อ (ต้นฉบับภาษาอังกฤษ)

Background Adiposity-Based Chronic Disease (ABCD), a novel model housing obesity, insulin resistance, and adipokine-related inflammation, increases the risk of aggressive prostate cancer (PCa), posttreatment PCa recurrence, and PCa mortality. This paper provides a new network analysis of relevant metabolic drivers to provide insight into the ABCD-PCa relationship. Methods A literature search was performed using the terms "prostate cancer" AND "obesity" AND "inflammation", with 629 references found, from which 17 reviews were chosen. Biomarkers identified from these reviews were characterized by cellular origin, signaling pathway, and oncogenic effect. The Webgestalt gene analysis toolkit was then used to generate modular-based network analyses and gene ontology (GO) categories of these biomarkers for interpretation. Results 14 prominent biomarkers were identified influencing PCa risk through cellular proliferation, resisting cell death, metabolic reprogramming, tumor-promoting inflammation, avoiding immune destruction, angiogenesis, and activating invasion. Network analyses of biomarker interactions highlighted prominent roles of monocyte chemoattractant protein-1, interleukin-1β, and C-X-C motif chemokine ligand 1. Top GO categories for the wider ABCD-PCa network found key roles of ABCD-gut microbiome dysbiosis and exposure of periprostatic white adipose tissue to the prostate

สิ่งที่งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์

  • • งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์ว่า SVF เป็นการรักษาที่ได้รับการรับรอง หรือใช้แทนการรักษามาตรฐานได้
  • • เป็นการศึกษาก่อนคลินิก ผลในสัตว์ทดลองหรือห้องปฏิบัติการไม่สามารถนำมาสรุปผลในมนุษย์ได้

ระดับหลักฐาน

หลักฐานจากการศึกษาในห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง เป็นรากฐานที่ช่วยให้เข้าใจกลไกและศักยภาพก่อนการศึกษาในมนุษย์ต่อไป

ดูวิธีจัดระดับหลักฐาน
HumansProstatic NeoplasmsObesityInflammationRisk FactorsMaleAdiposityGene Regulatory NetworksAdipokinesBiomarkers, Tumor

ดูงานวิจัยทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง

กรองห้องสมุดงานวิจัยด้วยชื่อเรื่อง ชื่อผู้เขียน หรือปีที่ตีพิมพ์ของงานวิจัยนี้

งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง