Titre : Cytométrie en images

Cytométrie en images : Questions médicales fréquentes

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment la cytométrie en images aide-t-elle au diagnostic ?

Elle permet d'analyser les caractéristiques morphologiques et fonctionnelles des cellules.
Cytométrie Diagnostic médical
#2

Quels types de maladies peuvent être diagnostiqués ?

Elle est utilisée pour diagnostiquer des cancers, des infections et des maladies immunitaires.
Maladies néoplasiques Infections
#3

La cytométrie en images est-elle précise ?

Oui, elle offre une grande précision dans l'analyse des cellules individuelles.
Précision diagnostique Analyse cellulaire
#4

Quels échantillons sont utilisés pour cette technique ?

Des échantillons de sang, de tissus ou de cultures cellulaires peuvent être analysés.
Échantillons biologiques Tissus
#5

Peut-on détecter des biomarqueurs avec cette méthode ?

Oui, elle permet de détecter des biomarqueurs spécifiques sur les cellules.
Biomarqueurs Cytométrie

Symptômes 5

#1

Quels symptômes peuvent indiquer un besoin de cytométrie en images ?

Des symptômes comme des anomalies sanguines ou des masses tumorales peuvent nécessiter cette analyse.
Symptômes Anomalies sanguines
#2

La cytométrie en images peut-elle aider à surveiller des symptômes ?

Oui, elle est utile pour suivre l'évolution des symptômes dans certaines maladies.
Surveillance Évolution des maladies
#3

Quels signes cliniques sont souvent associés à des analyses ?

Des signes comme la fatigue, la fièvre ou des douleurs peuvent être observés.
Signes cliniques Fatigue
#4

Les symptômes varient-ils selon les types de cellules analysées ?

Oui, les symptômes peuvent varier en fonction des types cellulaires impliqués.
Types cellulaires Symptômes
#5

Peut-on détecter des infections par cytométrie en images ?

Oui, elle peut aider à identifier des infections en analysant les cellules immunitaires.
Infections Cellules immunitaires

Prévention 5

#1

La cytométrie en images peut-elle aider à la prévention des maladies ?

Oui, elle permet de détecter précocement des anomalies cellulaires, facilitant la prévention.
Prévention Anomalies cellulaires
#2

Quels programmes de dépistage utilisent cette technique ?

Des programmes de dépistage pour le cancer utilisent la cytométrie en images.
Dépistage Cancer
#3

Comment la cytométrie contribue-t-elle à la santé publique ?

Elle aide à surveiller les épidémies et à évaluer la santé des populations.
Santé publique Surveillance épidémiologique
#4

Peut-on utiliser cette méthode pour des vaccinations ?

Oui, elle peut évaluer la réponse immunitaire après vaccination.
Vaccination Réponse immunitaire
#5

Quels facteurs de risque peuvent être identifiés ?

Elle peut aider à identifier des facteurs de risque génétiques ou environnementaux.
Facteurs de risque Génétique

Traitements 5

#1

La cytométrie en images influence-t-elle les choix de traitement ?

Oui, elle aide à personnaliser les traitements en fonction des caractéristiques cellulaires.
Traitement personnalisé Cytométrie
#2

Quels traitements peuvent être guidés par cette technique ?

Elle peut guider des traitements comme la chimiothérapie ou l'immunothérapie.
Chimiothérapie Immunothérapie
#3

Peut-on évaluer l'efficacité d'un traitement avec cette méthode ?

Oui, elle permet d'évaluer la réponse des cellules au traitement en temps réel.
Efficacité du traitement Évaluation
#4

La cytométrie en images est-elle utilisée en recherche thérapeutique ?

Oui, elle est largement utilisée pour développer de nouvelles thérapies.
Recherche thérapeutique Développement de médicaments
#5

Quels types de cellules sont souvent ciblés par les traitements ?

Les cellules tumorales et les cellules immunitaires sont souvent ciblées.
Cellules tumorales Cellules immunitaires

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir lors de l'analyse ?

Des complications comme des infections ou des réactions allergiques peuvent survenir.
Complications Infections
#2

La cytométrie en images peut-elle entraîner des faux positifs ?

Oui, des faux positifs peuvent se produire, nécessitant des analyses complémentaires.
Faux positifs Analyse complémentaire
#3

Quels effets secondaires sont associés aux traitements guidés par cette méthode ?

Les effets secondaires dépendent du traitement, incluant nausées ou fatigue.
Effets secondaires Traitements
#4

Peut-on avoir des complications à long terme ?

Certaines complications à long terme peuvent survenir, selon le traitement administré.
Complications à long terme Traitement
#5

Comment minimiser les complications lors de l'analyse ?

Des protocoles stricts et une formation adéquate du personnel peuvent minimiser les risques.
Minimisation des risques Protocoles

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs de risque sont associés aux maladies détectées ?

Des facteurs comme l'âge, le tabagisme et l'exposition à des agents chimiques sont associés.
Facteurs de risque Tabagisme
#2

La génétique joue-t-elle un rôle dans les résultats ?

Oui, des prédispositions génétiques peuvent influencer les résultats de la cytométrie.
Génétique Prédispositions
#3

L'environnement affecte-t-il les résultats de la cytométrie ?

Oui, l'exposition à des toxines environnementales peut affecter les résultats cellulaires.
Environnement Toxines
#4

Le mode de vie influence-t-il les résultats ?

Oui, des habitudes comme l'alimentation et l'exercice peuvent influencer les résultats.
Mode de vie Alimentation
#5

Les antécédents médicaux sont-ils importants ?

Oui, les antécédents médicaux peuvent fournir des informations cruciales pour l'analyse.
Antécédents médicaux Analyse
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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 05/11/2024

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Auteurs principaux

Keisuke Goda

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Chemistry, The University of Tokyo, Tokyo 113-0033, Japan. a_isozaki@chem.s.u-tokyo.ac.jp.
  • Department of Bioengineering, University of California, Los Angeles, California 90095, USA.
  • Institute of Technological Sciences, Wuhan University, Hubei 430072, China.
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Cheng Lei

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Chemistry, University of Tokyo, Tokyo, Japan.
  • Institute of Technological Sciences, Wuhan University, Wuhan, 430072, China.
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Andrew Filby

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Flow Cytometry Core Facility and Innovation, Methodology and Application Research Theme, Biosciences Institute, Faculty of Medical Sciences, Newcastle University, Newcastle upon Tyne, United Kingdom.
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Hideharu Mikami

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Chemistry, The University of Tokyo, Tokyo 113-0033, Japan. a_isozaki@chem.s.u-tokyo.ac.jp.
  • PRESTO, Japan Science and Technology Agency, Saitama 332-0012, Japan.
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Aihui Sun

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Affiliations :
  • Department of Optoelectronic Information Science and Engineering, School of Science, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu, China.
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Ziv Porat

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Affiliations :
  • Flow Cytometry Unit, Life Science Core Facility, Weizmann Institute of Science, Rehovot 7610001, Israel.
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Ivan A Vorobjev

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Sciences and Humanities, Nazarbayev University, Astana, Kazakhstan. ivan.vorobyev@nu.edu.kz.
  • National Laboratory Astana, Nazarbayev University, Astana, Kazakhstan. ivan.vorobyev@nu.edu.kz.
  • A.N. Belozersky Insitute of Physico-Chemical Biology, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation. ivan.vorobyev@nu.edu.kz.
  • Biological Faculty, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation. ivan.vorobyev@nu.edu.kz.
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Natasha S Barteneva

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Affiliations :
  • School of Sciences and Humanities, Nazarbayev University, Astana, Kazakhstan.
  • Brigham Women's Hospital, Harvard University, Boston, MA, USA.
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Paul Rees

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biomedical Engineering, Swansea University, Bay Campus, Swansea SA1 8EN, United Kingdom.
  • Imaging Platform, Broad Institute of Harvard and MIT, Cambridge, Massachusetts MA 02142, United States of America.
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Kangrui Huang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Chemistry, The University of Tokyo, Tokyo 113-0033, Japan. a_isozaki@chem.s.u-tokyo.ac.jp.
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Hiroki Matsumura

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Affiliations :
  • Department of Chemistry, The University of Tokyo, Tokyo 113-0033, Japan. a_isozaki@chem.s.u-tokyo.ac.jp.
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Mai Yamagishi

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Affiliations :
  • Department of Biological Sciences, The University of Tokyo, Tokyo 113-0033, Japan.
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Shinsuke Ohnuki

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Affiliations :
  • Department of Integrated Biosciences, Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo, Chiba 277-8562, Japan.
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Yoshikazu Ohya

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Affiliations :
  • Department of Integrated Biosciences, Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo, Chiba 277-8562, Japan.
  • Collaborative Research Institute for Innovative Microbiology, The University of Tokyo, Tokyo 113-8654, Japan.
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Chun-Jung Huang

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Affiliations :
  • Department of Chemistry, University of Tokyo, Tokyo, Japan.
  • Department of Photonics, College of Electrical and Computer Engineering, National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan.
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Chia-Wei Sun

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Affiliations :
  • Department of Photonics, College of Electrical and Computer Engineering, National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan.
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Jay Bassan

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Affiliations :
  • Department of Chemistry , University of Toronto , 80 St. George Street , Toronto , ON M5S 3H6 , Canada.
  • BIMDAQ Ltd , 9 Lessness Avenue , Bexleyheath DA7 5SH , United Kingdom.
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Mark Nitz

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Affiliations :
  • Department of Chemistry , University of Toronto , 80 St. George Street , Toronto , ON M5S 3H6 , Canada.
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Andreas Kleiber

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Affiliations :
  • Leibniz Institute of Photonic Technology, Albert-Einstein-Straße 9, D-07745 Jena, Germany.

Thomas Henkel

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Leibniz Institute of Photonic Technology, Albert-Einstein-Straße 9, D-07745 Jena, Germany.

Sources (10000 au total)

DNA image cytometry parameters to identify high-grade cervical lesions.

Evaluate the performance of different DNA image cytometry (DNA-ICM) ploidy parameters in the categorisation of DNA-ICM results and identification of high-grade cervical intraepithelial neoplasia or wo... Cervical samples from 232 women were collected for DNA-ICM analysis and biopsy confirmation. Five DNA parameters were used to define DNA aneuploidy: number of cells with exceeding events (EE) over 2.5... For individual DNA ploidy parameters, sensitivity values for 50 cells with 2.5cEE, 45 cells with 4cEE, 1 cell with 9cEE and aneuploid stemline were 72.95%. 54.1%, 69.67% and 54.1%, while specificity v... For prognostic purposes, 1 cell with 9cEE, 45 cells with 4cEE and aneuploid stemline are the best parameters with which to categorise an abnormal DNA-ICM result, followed by 50 cells with 2.5cEE and 4...

Use of DNA image cytometry in conducting oral cancer screening in rural India.

Oral cancer screening can assist in the early detection of oral potentially malignant lesions (OPMLs) and prevention of oral cancers. It can be challenging for clinicians to differentiate OPMLs from b... Dental students and residents screened participants in five screening camps held in villages outside of Hyderabad, India, using extraoral, intraoral, and FV examinations. Lesion and normal tissue brus... Of the 1116 participants screened, 184 lesions were observed in 152 participants. Based on white light examination (WLE), 45 lesions were recommended for biopsy. Thirty-five were completed on site; 25... DNA-ICM combined with cytology identified the majority of dysplastic lesions and identified additional lesions, which were not considered high-risk during WLE and biopsy on site. Efforts to follow-up ...