Vascular Endothelial Growth Factor in Serum and Saliva of Oral Lichen Planus and Oral Squamous Cell Carcinoma Patients
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 136
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JKMU-25-1_004
تاریخ نمایه سازی: 19 دی 1401
چکیده مقاله:
Background:Oral lichen planus (OLP) is considered as a potentially malignant disorder and vascular endothelial growth factor (VEGF) may play a key role in cancer development. The aim of this study was to compare serum and saliva VEGF among patients with OLP, oral squamous cell carcinoma (OSCC) and a healthy control group. Methods:A cross sectional study was performed on ۲۷ patients with OLP, ۲۷ patients with OSCC and ۲۷ healthy volunteers. The serum and saliva VEGF were assayed by ELISA method. Statistical analysis of ANOVA was used. Results:The mean saliva flow rate and serum VEGF in OLP and OSCC patients were significantly lower compared to healthy control group (p <۰.۰۵), but there was no significant difference between OLP and OSCC patients. There was no significant difference in mean salivary VEGF among groups. Conclusion:It seems that saliva VEGF may not be a good biomarker for OLP and OSCC.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Farzaneh Agha-Hosseini
Dental Research Center, Dental Research Institute, Tehran University of Medical Sciences & Department of Oral and Maxillo facial Medicine, Faculty of Dentistry, The Academy of Medical Sciences, Tehran, Iran.
Iraj Mirzaii-Dizgah
Full Prof. of Department of Physiology, School of Medicine, Aja University of Medical Sciences, Tehran, Iran
Mina Mohebbian
Assistant Prof. of Oral and Maxillo facial Medicine, Faculty of Dentistry, Zanjan University of Medical Sciences, Zanjan, Iran
Mohammad-Reza Sarookani
Full Prof. of Cell and Molecular Research Center, Qazvin University of Medical Sciences, Qazvin, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :