Saltar para:
Logótipo
Você está em: Início » Publicações » Visualização » Urinary Volatilomics Unveils a Candidate Biomarker Panel for Noninvasive Detection of Clear Cell Renal Cell Carcinoma

Urinary Volatilomics Unveils a Candidate Biomarker Panel for Noninvasive Detection of Clear Cell Renal Cell Carcinoma

Título
Urinary Volatilomics Unveils a Candidate Biomarker Panel for Noninvasive Detection of Clear Cell Renal Cell Carcinoma
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2021
Autores
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
Amaro, F
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
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
Carvalho Maia, C
(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)
Outra
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
Vol. 20
Páginas: 3068-3077
ISSN: 1535-3893
Outras Informações
ID Authenticus: P-00T-XHR
Abstract (EN): Clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) is the most common type of kidney cancer usually associated with asymptomatic development and risk of systemic progression. Hence, reliable molecular biomarkers of ccRCC are needed to provide early and minimally invasive detection. In this study, urinary volatilome profiling of patients diagnosed with ccRCC (n = 75), and cancer-free controls (n = 75), was performed to investigate the presence of a volatile signature characteristic of ccRCC. Volatile organic compounds (VOCs) in general, and more specifically volatile carbonyl compounds (VCCs), present in urine were extracted by headspace solid-phase microextraction coupled with gas chromatography-mass spectrometry (HS-SPME-GC-MS). Supervised multivariate models showed a good discriminatory power of ccRCC patients from controls in urine. Overall, 22 volatile metabolites were found significantly altered between the two groups, including aldehydes, ketones, aromatic hydrocarbons, and terpenoids. A candidate six-biomarker panel, comprising octanal, 3-methylbutanal, benzaldehyde, 2-furaldehyde, 4-heptanone, and p-cresol, depicted the best performance for ccRCC detection with 83% sensitivity, 79% specificity, and 81% accuracy. Moreover, the ccRCC urinary volatilome signature suggested dysregulation of energy metabolism and overexpression of enzymes associated with carcinogenesis. These findings provide the molecular basis for the fine-tuning of gas-sensing materials for application in the development of a bioelectronic sensor.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 10
Documentos
Não foi encontrado nenhum documento associado à publicação.
Publicações Relacionadas

Da mesma revista

Unraveling the Phosphoproteome Dynamics in Mammal Mitochondria from a Network Perspective (2013)
Outra Publicação em Revista Científica Internacional
padrao, ai; vitorino, r; duarte, ja; ferreira, r; amado, f
3,4-Methylenedioxymethamphetamine Hepatotoxicity under the Heat Stress Condition: Novel Insights from in Vitro Metabolomic Studies (2020)
Artigo em Revista Científica Internacional
Araujo, AM; Enea, M; Eduarda Fernandes; Felix Carvalho; Maria de Lourdes Bastos; Carvalho, M; de Pinho, PG
Urine Nuclear Magnetic Resonance (NMR) Metabolomics in Age-Related Macular Degeneration (2019)
Artigo em Revista Científica Internacional
Lains, I; Duarte, D; Barros, AS; Martins, AS; Carneiro, TJ; Gil, JQ; Miller, JB; Marques, M; Mesquita, TS; Barreto, P; Kim, IK; Cachulo, MD; Vavvas, DG; Carreira, IM; Murta, JN; Silva, R; Miller, JW; Husain, D; Gil, AM
Second Trimester Maternal Urine for the Diagnosis of Trisomy 21 and Prediction of Poor Pregnancy Outcomes (2013)
Artigo em Revista Científica Internacional
Diaz, SO; Barros, AS; Goodfellow, BJ; Duarte, IF; Galhano, E; Pita, C; Almeida, MD; Carreira, IM; Gil, AM
PTML Model of Enzyme Subclasses for Mining the Proteome of Biofuel Producing Microorganisms (2019)
Artigo em Revista Científica Internacional
Riccardo Concu; Natalia N D S Cordeiro; Munteanu, CR; Gonzalez Diaz, H

Ver todas (22)

Recomendar Página Voltar ao Topo
Copyright 1996-2024 © Faculdade de Medicina da Universidade do Porto  I Termos e Condições  I Acessibilidade  I Índice A-Z  I Livro de Visitas
Página gerada em: 2024-10-04 às 07:26:14
Política de Utilização Aceitável | Política de Proteção de Dados Pessoais | Denúncias | Política de Captação e Difusão da Imagem Pessoal em Suporte Digital