Changes in the metabolomic profile of blood plasma in patients with lymphoma during polychemotherapy

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. Metabolomics studies in oncology provide a deeper understanding of the biochemical processes associated with tumor growth and the body's response to treatment. In patients with lymphoma, systemic metabolic changes remain poorly understood despite their high clinical significance.

Aim. To evaluate changes in the metabolomic profile of blood plasma in patients with lymphoma at various stages of polychemotherapy (PCT) and compare them to those of healthy volunteers.

Materials and methods. The study included 18 patients with lymphoma from whom blood was collected before treatment and after the first and third courses of PCT. The control group included 30 healthy volunteers. The analysis was performed by high-performance liquid chromatography with tandem mass spectrometry (HPLC-MS/MS) and included measurements of amino acids, tryptophan and arginine derivatives, and acylcarnitines. Statistical processing was performed using analysis of variance and principal component analysis.

Results. Prior to therapy, patients showed characteristic metabolic disorders: activation of the kynurenine pathway of tryptophan metabolism, a decrease in arginine, and an increase in its methylated derivatives, as well as shifts in the amino acid and acylcarnitine profiles. During PCT, partial normalization of these indicators was observed, especially for the serotonin-melatonin cascade and kynurenine metabolites.

Conclusion. Metabolomics analysis revealed characteristic biochemical changes in patients with lymphoma and their changes over time during treatment. The data obtained emphasize the potential of metabolomics as a tool for monitoring treatment effectiveness and patient condition in oncology.

About the authors

Valeria G. Varzieva

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Author for correspondence.
Email: varzieva.valeria@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9067-8717

аспирант, мл. науч. сотр. лаб. фармакокинетики и метаболомного анализа Центра биофармацевтического анализа и метаболомных исследований Института трансляционной медицины и биотехнологии

Russian Federation, Moscow

Andrey A. Boldin

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: varzieva.valeria@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6785-3751

аспирант, мл. науч. сотр. лаб. биоинформатики и фармакологического моделирования Центра биофармацевтического анализа и метаболомных исследований Института трансляционной медицины и биотехнологии

Russian Federation, Moscow

Kseniia M. Shestakova

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: varzieva.valeria@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6554-3936

канд. фармацевт. наук, зав. лаб. биоинформатики и фармакологического моделирования Центра биофармацевтического анализа и метаболомных исследований Института трансляционной медицины и биотехнологии

Russian Federation, Moscow

Sabina N. Baskhanova

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: varzieva.valeria@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8716-1672

науч. сотр. лаб. фармакокинетики и метаболомного анализа Центра биофармацевтического анализа и метаболомных исследований Института трансляционной медицины и биотехнологии

Russian Federation, Moscow

Viktor M. Samoylov

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: varzieva.valeria@gmail.com
ORCID iD: 0009-0009-5460-011X

студент V курса, лаборант лаб. фармакокинетики и метаболомного анализа Центра биофармацевтического анализа и метаболомных исследований Института трансляционной медицины и биотехнологии

Russian Federation, Moscow

Irina S. Ilgisonis

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: varzieva.valeria@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6817-6270

канд. мед. наук, проф. каф. госпитальной терапии №1 Института клинической медицины им. Н.В. Склифосовского

Russian Federation, Moscow

Yulia Yu. Kirichenko

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: varzieva.valeria@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8271-7704

канд. мед. наук, доц. каф. госпитальной терапии №1 Института клинической медицины им. Н.В. Склифосовского

Russian Federation, Moscow

Ramzullo R. Karimov

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: varzieva.valeria@gmail.com
ORCID iD: 0009-0000-9431-6054

аспирант каф. госпитальной терапии №1 Института клинической медицины им. Н.В. Склифосовского

Russian Federation, Moscow

Elena A. Smolyarchuk

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: varzieva.valeria@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2615-7167

канд. мед. наук, доц., зав. каф. фармакологии Института фармации им. А.П. Нелюбина

Russian Federation, Moscow

Dmitry A. Kudlay

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University); Lomonosov Moscow State Univesity; State Research Center Institute of Immunology

Email: varzieva.valeria@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-1878-4467

чл.-кор. РАН, д-р мед. наук, проф. каф. фармакологии Института фармации им. А.П. Нелюбина; зам. декана по научно-технологическому развитию фак-та биоинженерии и биоинформатики, проф. каф. фармакогнозии и промышленной фармации фак-та фундаментальной медицины; вед. науч. сотр. лаб. персонализированной медицины и молекулярной иммунологии №71 

Russian Federation, Moscow; Moscow; Moscow

Vadim V. Tarasov

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: varzieva.valeria@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9394-7994

д-р фармацевт. наук, дир. Института трансляционной медицины и биотехнологии, проректор по научно-технологическому развитию

Russian Federation, Moscow

Yuri N. Belenkov

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: varzieva.valeria@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-3014-6129

акад. РАН, д-р мед. наук, проф., зав. каф. госпитальной терапии №1 Института клинической медицины им. Н.В. Склифосовского

Russian Federation, Moscow

Svetlana A. Appolonova

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: varzieva.valeria@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9032-1558

канд. хим. наук, рук. Центра биофармацевтического анализа и метаболомных исследований Института трансляционной медицины и биотехнологии

Russian Federation, Moscow

References

  1. Szymańska K, Park S. Non-Hodgkin Lymphoma: Diagnosis and Treatment. Reference Module in Biomedical Sciences. Elsevier. 2018. doi: 10.1016/B978-0-12-801238-3.65271-6
  2. Ansell SM. Hodgkin lymphoma: 2025 update on diagnosis, risk-stratification, and management. Am J Hematol. 2024;99(12):2367-78. doi: 10.1002/ajh.27470
  3. Ansell SM. Non-Hodgkin Lymphoma: Diagnosis and Treatment. Mayo Clin Proc. 2015;90(8):1152-63. doi: 10.1016/j.mayocp.2015.04.025
  4. Паровичникова Е.Н., Лукьянова И.А., Троицкая В.В., и др. Разработка программной терапии больных острыми миелоидными лейкозами в возрасте моложе 60 лет, основанной на принципах дифференцированного воздействия. Терапевтический архив. 2021;93(7):753-62 [Parovichnikova EN, Lukianova IA, Troitskaya VV, et al. Development of program therapy for patients with acute myeloid leukemia under the age of 60 years, based on the principles of differentiated effects. Terapevticheskii Arkhiv (Ter. Arkh.). 2021;93(7):753-62 (in Russian)]. doi: 10.26442/00403660.2021.07.200946
  5. Hyroššová P, Milošević M, Škoda J, et al. Effects of metabolic cancer therapy on tumor microenvironment. Front Oncol. 2022;12:1046630. doi: 10.3389/fonc.2022.1046630
  6. Alfaifi A, Refai MY, Alsaadi M, et al. Metabolomics: A New Era in the Diagnosis or Prognosis of B-Cell Non-Hodgkin's Lymphoma. Diagnostics (Basel). 2023;13(5):861. doi: 10.3390/diagnostics13050861
  7. Moskaleva NE, Shestakova KM, Kukharenko AV, et al. Target Metabolome Profiling-Based Machine Learning as a Diagnostic Approach for Cardiovascular Diseases in Adults. Metabolites. 2022;12(12):1185. doi: 10.3390/metabo12121185
  8. Shestakova KM, Moskaleva NE, Boldin AA, et al. Targeted metabolomic profiling as a tool for diagnostics of patients with non-small-cell lung cancer. Sci Rep. 2023;13(1):11072. doi: 10.1038/s41598-023-38140-7
  9. Musaeva LM, Shestakova KM, Baskhanova SN, et al. Evaluating treatment responsiveness in rheumatoid arthritis through predictive metabolomic profiling: A systematic review of studies examining methotrexate, TNF, and IL-6 inhibitors as therapeutic interventions. Clin Rheumatol. 2025;44(3):923-52. doi: 10.1007/s10067-025-07355-6
  10. Barberini L, Noto A, Fattuoni C, et al. The Metabolomic Profile of Lymphoma Subtypes: A Pilot Study. Molecules. 2019;24(13):2367. doi: 10.3390/molecules24132367
  11. Торшин И.Ю., Громова О.А., Чучалин А.Г. Профилактика и лечение COVID-19 с позиций постгеномного фармакологического анализа. Систематический компьютерный анализ 290 000 научных статей по COVID-19. Терапевтический архив. 2024;96(3):205-11 [Torshin IY, Gromova OA, Chuchalin AG. Prevention and treatment of COVID-19 based on post-genomic pharmacological analysis: Systematic computer analysis of 290,000 scientific articles on COVID-19. Terapevticheskii Arkhiv (Ter. Arkh.). 2024;96(3):205-11 (in Russian)]. doi: 10.26442/00403660.2024.03.202635
  12. Фурина Р.Р. Метаболомические исследования в онкологии. Российский онкологический журнал. 2023;19(4):12-5 [Furina RR. Metabolomic research in oncology. Russian Journal of Oncology. 2023;19(4):12-5 (in Russian)]. doi: 10.17816/onco40068
  13. Markin PA, Brito A, Moskaleva N, et al. Plasma metabolomic profile in prostatic intraepithelial neoplasia and prostate cancer and associations with the prostate-specific antigen and the Gleason score. Metabolomics. 2020;16(7):74. doi: 10.1007/s11306-020-01694-y
  14. Banoei MM, Mahé E, Mansoor A, et al. NMR-based metabolomic profiling can differentiate follicular lymphoma from benign lymph node tissues and may be predictive of outcome. Sci Rep. 2022;12(1):8294. doi: 10.1038/s41598-022-12445-5
  15. Stenson M, Pedersen A, Hasselblom S, et al. Serum nuclear magnetic resonance-based metabolomics and outcome in diffuse large B-cell lymphoma patients – a pilot study. Leuk Lymphoma. 2016;57(8): 1814-22. doi: 10.3109/10428194.2016.1140164
  16. Pera B, Krumsiek J, Assouline SE, et al. Metabolomic Profiling Reveals Cellular Reprogramming of B-Cell Lymphoma by a Lysine Deacetylase Inhibitor through the Choline Pathway. EBioMedicine. 2018;28:80-9. doi: 10.1016/j.ebiom.2018.01.014
  17. Xiong J, Bian J, Wang L, et al. Dysregulated choline metabolism in T-cell lymphoma: role of choline kinase-α and therapeutic targeting. Blood Cancer J. 2015;5(3):287. doi: 10.1038/bcj.2015.10
  18. Zheng M, Zhou X, Wang Q, et al. Metabolomic approach to characterize the metabolic phenotypes and varied response to ouabain of diffuse large B-cell lymphoma cells. Leuk Lymphoma. 2021;62(7):1597-608. doi: 10.1080/10428194.2021.1881513
  19. Mi M, Liu Z, Zheng X, et al. Serum metabolomic profiling based on GC/MS helped to discriminate Diffuse Large B-cell Lymphoma patients with different prognosis. Leuk Res. 2021;111:106693. doi: 10.1016/j.leukres.2021.106693
  20. Fei F, Zheng M, Xu Z, et al. Plasma Metabolites Forecast Occurrence and Prognosis for Patients With Diffuse Large B-Cell Lymphoma. Front Oncol. 2022;12:894891. doi: 10.3389/fonc.2022.894891
  21. Medriano CAD, Na J, Lim KM, et al. Liquid Chromatography Mass Spectrometry-Based Metabolite Pathway Analyses of Myeloma and Non-Hodgkin's Lymphoma Patients. Cell J. 2017;19(Suppl. 1):44-54. doi: 10.22074/cellj.2017.4412
  22. Хронический лимфоцитарный лейкоз / лимфома из малых лимфоцитов. Клинические рекомендации. 2024. Режим доступа: https://cr.minzdrav.gov.ru/view-cr/134_2. Ссылка активна на 08.06.2025 [Khronicheskii limfotsitarnyi leikoz / limfoma iz malykh limfotsitov. Klinicheskie rekomendatsii. 2024. Available at: https://cr.minzdrav.gov.ru/view-cr/134_2. Accessed: 08.06.2025 (in Russian)].
  23. Лимфома маргинальной зоны. Клинические рекомендации. 2023. Режим доступа: https://cr.minzdrav.gov.ru/view-cr/137_2. Ссылка активна на 08.06.2025 [Limfoma marginal'noi zony. Klinicheskie rekomendatsii. 2023. Available at: https://cr.minzdrav.gov.ru/view-cr/137_2. Accessed: 08.06.2025 (in Russian)].
  24. Фолликулярная лимфома. Клинические рекомендации. 2024. Режим доступа: https://cr.minzdrav.gov.ru/view-cr/151_2. Ссылка активна на 08.06.2025 [Follikuliarnaia limfoma. Klinicheskie rekomendatsii. 2024. Available at: https://cr.minzdrav.gov.ru/view-cr/151_2. Accessed: 08.06.2025 (in Russian)].
  25. Лимфома Ходжкина. Клинические рекомендации. 2024. Режим доступа: https://cr.minzdrav.gov.ru/view-cr/139_2. Ссылка активна на 08.06.2025 Limfoma Khodzhkina. Klinicheskie rekomendatsii. 2024. Available at: https://cr.minzdrav.gov.ru/view-cr/139_2. Accessed: 08.06.2025 (in Russian)].
  26. Агрессивные нефолликулярные лимфомы – диффузная В-клеточная крупноклеточная лимфома, В-клеточная лимфома высокой степени злокачественности с перестройкой генов c-MYC и BCL2/BCL6, первичная медиастинальная В-клеточная лимфома, медиастинальная лимфома серой зоны, лимфома Беркитта, плазмобластная лимфома. Клинические рекомендации. 2024. Режим доступа: https://cr.minzdrav.gov.ru/view-cr/129_3. Ссылка активна на 08.06.2025 [Agressivnye nefollikuliarnye limfomy – diffuznaia V-kletochnaia krupnokletochnaia limfoma, V-kletochnaia limfoma vysokoi stepeni zlokachestvennosti s perestroikoi genov c-MYC i BCL2/BCL6, pervichnaia mediastinal'naia V-kletochnaia limfoma, mediastinal'naia limfoma seroi zony, limfoma Berkitta, plazmoblastnaia limfoma. Klinicheskie rekomendatsii. 2024. Available at: https://cr.minzdrav.gov.ru/view-cr/129_3. Accessed: 08.06.2025 (in Russian)].
  27. Лимфома из клеток мантии. Клинические рекомендации. 2024. Режим доступа: https://cr.minzdrav.gov.ru/view-cr/136_2. Ссылка активна на 08.06.2025 [Limfoma iz kletok mantii. Klinicheskie rekomendatsii. 2024. Available at: https://cr.minzdrav.gov.ru/view-cr/136_2. Accessed: 08.06.2025 (in Russian)].
  28. Baskhanova SN, Moskaleva NE, Shestakova KM, et al. Targeted metabolomics for cardiovascular disease: Validation of a high-throughput HPLC-MS/MS assay. J Chromatogr B Analyt Technol Biomed Life Sci. 2025;1264:124732. doi: 10.1016/j.jchromb.2025.124732
  29. Kim M, Tomek P. Tryptophan: A Rheostat of Cancer Immune Escape Mediated by Immunosuppressive Enzymes IDO1 and TDO. Front Immunol. 2021;12:636081. doi: 10.3389/fimmu.2021.636081
  30. Lu Z, Zhang C, Zhang J, et al. The Kynurenine Pathway and Indole Pathway in Tryptophan Metabolism Influence Tumor Progression. Cancer Med. 2025;14(6):e70703. doi: 10.1002/cam4.70703
  31. Sordillo PP, Sordillo LA, Helson L. The Kynurenine Pathway: A Primary Resistance Mechanism in Patients with Glioblastoma. Anticancer Res. 2017;37(5):2159-71. doi: 10.21873/anticanres.11551
  32. Basson C, Serem JC, Hlophe YN, Bipath P. The tryptophan-kynurenine pathway in immunomodulation and cancer metastasis. Cancer Med. 2023;12(18):18691-801. doi: 10.1002/cam4.6484
  33. León-Letelier RA, Dou R, Vykoukal J, et al. The kynurenine pathway presents multi-faceted metabolic vulnerabilities in cancer. Front Oncol. 2023;13:1256769. doi: 10.3389/fonc.2023.1256769
  34. Gouasmi R, Ferraro-Peyret C, Nancey S, et al. The Kynurenine Pathway and Cancer: Why Keep It Simple When You Can Make It Complicated. Cancers (Basel). 2022;14(11):2793. doi: 10.3390/cancers14112793
  35. Sahm F, Oezen I, Opitz CA, et al. The endogenous tryptophan metabolite and NAD+ precursor quinolinic acid confers resistance of gliomas to oxidative stress. Cancer Res. 2013;73(11):3225-34. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-12-3831
  36. Navas LE, Carnero A. NAD(+) metabolism, stemness, the immune response, and cancer. Signal Transduct Target Ther. 2021;6(1):2. doi: 10.1038/s41392-020-00354-w
  37. Ghanem MS, Caffa I, Monacelli F, Nencioni A. Inhibitors of NAD(+) Production in Cancer Treatment: State of the Art and Perspectives. Int J Mol Sci. 2024;25(4):2092. doi: 10.3390/ijms25042092
  38. De Santo C, Booth S, Vardon A, et al. The arginine metabolome in acute lymphoblastic leukemia can be targeted by the pegylated-recombinant arginase I BCT-100. Int J Cancer. 2018;142(7):1490-502. doi: 10.1002/ijc.31170
  39. Delage B, Luong P, Maharaj L, et al. Promoter methylation of argininosuccinate synthetase-1 sensitises lymphomas to arginine deiminase treatment, autophagy and caspase-dependent apoptosis. Cell Death Dis. 2012;3(7):e342. doi: 10.1038/cddis.2012.83
  40. Ren Y, Fan L, Wang L, et al. SSRP1/SLC3A2 Axis in Arginine Transport: A New Target for Overcoming Immune Evasion and Tumor Progression in Peripheral T-Cell Lymphoma. Adv Sci (Weinh). 2025;12(21):e2415698. doi: 10.1002/advs.202415698
  41. Puglisi F, Padella A, Parrinello NL, et al. Dissecting the Adaptive Response to Arginine Deprivation in Hodgkin Lymphoma. Blood. 2021;138(Suppl. 1):4497-47. doi: 10.1182/blood-2021-151006
  42. Chung J, Karkhanis V, Baiocchi RA, Sif S. Protein arginine methyltransferase 5 (PRMT5) promotes survival of lymphoma cells via activation of WNT/β-catenin and AKT/GSK3β proliferative signaling. J Biol Chem. 2019;294(19):7692-710. doi: 10.1074/jbc.RA119.007640
  43. Sauter C, Simonet J, Guidez F, et al. Protein Arginine Methyltransferases as Therapeutic Targets in Hematological Malignancies. Cancers (Basel). 2022;14(21):5443. doi: 10.3390/cancers14215443
  44. Yao N, Li W, Xu G, et al. Choline metabolism and its implications in cancer. Front Oncol. 2023;13:1234887. doi: 10.3389/fonc.2023.1234887
  45. Glunde K, Bhujwalla ZM, Ronen SM. Choline metabolism in malignant transformation. Nat Rev Cancer. 2011;11(12):835-48. doi: 10.1038/nrc3162
  46. Glunde K, Ackerstaff E, Mori N, et al. Choline phospholipid metabolism in cancer: consequences for molecular pharmaceutical interventions. Mol Pharm. 2006;3(5):496-506. doi: 10.1021/mp060067e
  47. Dobrijević D, Pastor K, Nastić N, et al. Betaine as a Functional Ingredient: Metabolism, Health-Promoting Attributes, Food Sources, Applications and Analysis Methods. Molecules. 2023;28(12):4824. doi: 10.3390/molecules28124824
  48. Zhou C, Basnet R, Zhen C, et al. Trimethylamine N-oxide promotes the proliferation and migration of hepatocellular carcinoma cell through the MAPK pathway. Discov Oncol. 2024;15(1):346. doi: 10.1007/s12672-024-01178-8
  49. Xie H, Zhang K, Wei Y, et al. The association of serum betaine concentrations with the risk of new-onset cancers: results from two independent nested case-control studies. Nutr Metab (Lond). 2023;20(1):46. doi: 10.1186/s12986-023-00755-y
  50. Ninomiya S, Narala N, Huye L, et al. Tumor indoleamine 2,3-dioxygenase (IDO) inhibits CD19-CAR T cells and is downregulated by lymphodepleting drugs. Blood. 2015;125(25):3905-16. doi: 10.1182/blood-2015-01-621474
  51. Zhang N, Huang Y, Wang G, et al. Metabolomics assisted by transcriptomics analysis to reveal metabolic characteristics and potential biomarkers associated with treatment response of neoadjuvant therapy with TCbHP regimen in HER2 + breast cancer. Breast Cancer Res. 2024;26(1):64. doi: 10.1186/s13058-024-01813-w
  52. Yoneyama T, Abdul-Hadi K, Brown A, et al. A Citrulline-Based Translational Population System Toxicology Model for Gastrointestinal-Related Adverse Events Associated With Anticancer Treatments. CPT Pharmacometrics Syst Pharmacol. 2019;8(12):951-61. doi: 10.1002/psp4.12475
  53. Zezulová M, Bartoušková M, Hlídková E, et al. Citrulline as a biomarker of gastrointestinal toxicity in patients with rectal carcinoma treated with chemoradiation. Clin Chem Lab Med. 2016;54(2):305-14. doi: 10.1515/cclm-2015-0326
  54. Mehdizadeh A, Bonyadi M, Darabi M, et al. Common chemotherapeutic agents modulate fatty acid distribution in human hepatocellular carcinoma and colorectal cancer cells. Bioimpacts. 2017;7(1):31-9. doi: 10.15171/bi.2017.05
  55. Dambrova M, Makrecka-Kuka M, Kuka J, et al. Acylcarnitines: Nomenclature, Biomarkers, Therapeutic Potential, Drug Targets, and Clinical Trials. Pharmacol Rev. 2022;74(3):506-51. doi: 10.1124/pharmrev.121.000408
  56. Nowak C, Hetty S, Salihovic S, et al. Glucose challenge metabolomics implicates medium-chain acylcarnitines in insulin resistance. Sci Rep. 2018;8(1):8691. doi: 10.1038/s41598-018-26701-0
  57. Davies A, Wenzl FA, Li XS, et al. Short and medium chain acylcarnitines as markers of outcome in diabetic and non-diabetic subjects with acute coronary syndromes. Int J Cardiol. 2023;389:131261. doi: 10.1016/j.ijcard.2023.131261
  58. Koves TR, Zhang GF, Davidson MT, et al. Pyruvate-supported flux through medium-chain ketothiolase promotes mitochondrial lipid tolerance in cardiac and skeletal muscles. Cell Metab. 2023;35(6): 1038-1056.e8. doi: 10.1016/j.cmet.2023.03.016
  59. Fiamoncini J, Lima TM, Hirabara SM, et al. Medium-chain dicarboxylic acylcarnitines as markers of n-3 PUFA-induced peroxisomal oxidation of fatty acids. Mol Nutr Food Res. 2015;59(8):1573-83. doi: 10.1002/mnfr.201400743
  60. Cheng M, Bhujwalla ZM, Glunde K. Abstract 2120: Distinct molecular effects of chemotherapeutic agents on choline phospholipid metabolism of triple-negative breast cancer cells. Cancer Research. 2017;77 (13_Supplement):2120-10. doi: 10.1158/1538-7445.am2017-2120
  61. Bagnoli M, Granata A, Nicoletti R, et al. Choline Metabolism Alteration: A Focus on Ovarian Cancer. Front Oncol. 2016;6:153. doi: 10.3389/fonc.2016.00153
  62. Glunde K, Penet MF, Jiang L, et al. Choline metabolism-based molecular diagnosis of cancer: an update. Expert Rev Mol Diagn. 2015;15(6): 735-47. doi: 10.1586/14737159.2015.1039515
  63. Wang X, Zhang J, Zheng K, et al. Discovering metabolic vulnerability using spatially resolved metabolomics for antitumor small molecule-drug conjugates development as a precise cancer therapy strategy. J Pharm Anal. 2023;13(7):776-87. doi: 10.1016/j.jpha.2023.02.010
  64. Liu C, Liu D, Wang F, et al. Construction of a novel choline metabolism-related signature to predict prognosis, immune landscape, and chemotherapy response in colon adenocarcinoma. Front Immunol. 2022;13:1038927. doi: 10.3389/fimmu.2022.1038927
  65. Choe CU, Lezius S, Cordts K, et al. Low homoarginine/SDMA ratio is associated with poor short- and long-term outcome after stroke in two prospective studies. Neurol Sci. 2020;41(1):149-53. doi: 10.1007/s10072-019-04058-0
  66. Rodionov RN, Beyer-Westendorf J, Bode-Böger SM, et al. Homoarginine and methylarginines independently predict long-term outcome in patients presenting with suspicion of venous thromboembolism. Sci Rep. 2021;11(1):9569. doi: 10.1038/s41598-021-88986-y

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Consilium Medicum

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».