Environmental immune disruptors, inflammation and cancer risk
Notice bibliographique
Résumé
An emerging area in environmental toxicology is the role that chemicals and chemical mixtures have on the cells of the human immune system. This is an important area of research that has been most widely pursued in relation to autoimmune diseases and allergy/asthma as opposed to cancer causation. This is despite the well-recognized role that innate and adaptive immunity play as essential factors in tumorigenesis. Here, we review the role that the innate immune cells of inflammatory responses play in tumorigenesis. Focus is placed on the molecules and pathways that have been mechanistically linked with tumor-associated inflammation. Within the context of chemically induced disturbances in immune function as co-factors in carcinogenesis, the evidence linking environmental toxicant exposures with perturbation in the balance between pro- and anti-inflammatory responses is reviewed. Reported effects of bisphenol A, atrazine, phthalates and other common toxicants on molecular and cellular targets involved in tumor-associated inflammation (e.g. cyclooxygenase/prostaglandin E2, nuclear factor kappa B, nitric oxide synthesis, cytokines and chemokines) are presented as example chemically mediated target molecule perturbations relevant to cancer. Commentary on areas of additional research including the need for innovation and integration of systems biology approaches to the study of environmental exposures and cancer causation are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».