Saltar para:
Logótipo
Comuta visibilidade da coluna esquerda
Você está em: Início > Publicações > Visualização > Discrimination between the human prostate normal and cancer cell exometabolome by GC-MS

Discrimination between the human prostate normal and cancer cell exometabolome by GC-MS

Título
Discrimination between the human prostate normal and cancer cell exometabolome by GC-MS
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2018
Autores
Lima, AR
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Araujo, AM
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Pinto, J
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Maria de Lourdes Bastos
(Autor)
FFUP
Carvalho, M
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Revista
Título: Scientific ReportsImportada do Authenticus Pesquisar Publicações da Revista
Vol. 8
ISSN: 2045-2322
Editora: Springer Nature
Outras Informações
ID Authenticus: P-00N-V8Y
Abstract (EN): Serum prostate-specific antigen (PSA) is currently the most used biomarker in clinical practice for prostate cancer (PCa) detection. However, this biomarker has several drawbacks. In this work, an untargeted gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS)-based metabolomic profiling of PCa cells was performed to prove the concept that metabolic alterations might differentiate PCa cell lines from normal prostate cell line. For that, we assessed the differences in volatile organic compounds (VOCs) profile in the extracellular medium (exometabolome) of four PCa cell lines and one normal prostate cell line at two pH values (pH 2 and 7) by GC-MS. Multivariate analysis revealed a panel of volatile metabolites that discriminated cancerous from normal prostate cells. The most altered metabolites included ketones, aldehydes and organic acids. Among these, we highlight pentadecane-2-one and decanoic acid, which were significantly increased in PCa compared to normal cells, and cyclohexanone, 4-methylheptan-2-one, 2-methylpentane-1,3-diol, 4-methylbenzaldehyde, 1-(3,5-dimethylfuran-2-yl) ethanone, methyl benzoate and nonanoic acid, which were significantly decreased in PCa cells. The PCa volatilome was markedly influenced by the VOCs extraction pH, though the discriminant capability was similar. Overall, our data suggest that VOCs monitoring has the potential to be used as a PCa screening methodology.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 12
Documentos
Não foi encontrado nenhum documento associado à publicação.
Publicações Relacionadas

Dos mesmos autores

GC-MS-Based Endometabolome Analysis Differentiates Prostate Cancer from Normal Prostate Cells (2018)
Artigo em Revista Científica Internacional
Lima, AR; Araujo, AM; Pinto, J; Carmen Jeronimo; henrique, rmf; Maria de Lourdes Bastos; Carvalho, M; de Pinho, PG

Da mesma revista

2020 COVID-19 lockdown and the impacts on air quality with emphasis on urban, suburban and rural zones (2021)
Artigo em Revista Científica Internacional
Klara Slezakova; Maria do Carmo Pereira
When patient-reported respiratory symptoms shed light on pathophysiology in adult asthma: a cross-sectional study (2024)
Artigo em Revista Científica Internacional
Louis, G; Pétré, B; Sousa-Pinto, B; Bousquet, J; Van Ganse, E; Schleich, F; Louis, R
Uterine artery impedance during the first eight postpartum weeks (2015)
Artigo em Revista Científica Internacional
Guedes-Martins, L; Gaio, AR; Saraiva, J; Cunha, A; Macedo, F; Almeida, H
Using survey data to estimate the impact of the omicron variant on vaccine efficacy against COVID-19 infection (2023)
Artigo em Revista Científica Internacional
Rufino, J; Baquero, C; Frey, D; Glorioso, CA; Ortega, A; Rescic, N; Roberts, JC; Lillo, RE; Menezes, R; Champati, JP; Anta, AF
Using Bayesian spatial models to map and to identify geographical hotspots of multidrug-resistant tuberculosis in Portugal between 2000 and 2016 (2020)
Artigo em Revista Científica Internacional
Oliveira, O; Ribeiro, AI; Krainski, ET; Rito, T; Duarte R; Correia Neves, M

Ver todas (272)

Recomendar Página Voltar ao Topo
Copyright 1996-2025 © Centro de Desporto da Universidade do Porto I Termos e Condições I Acessibilidade I Índice A-Z
Página gerada em: 2025-10-14 às 15:46:43 | Política de Privacidade | Política de Proteção de Dados Pessoais | Denúncias | Livro Amarelo Eletrónico