DNA methylation changes associated with risk factors in tumors of the upper aerodigestive tract
Notice bibliographique
Résumé
Cancers of the upper aerodigestive tract (UADT) are common forms of malignancy associated with tobacco and alcohol exposures, although human papillomavirus and nutritional deficiency are also important risk factors. While somatically acquired DNA methylation changes have been associated with UADT cancers, what triggers these events and precise epigenetic targets are poorly understood. In this study, we applied quantitative profiling of DNA methylation states in a panel of cancer-associated genes to a case-control study of UADT cancers. Our analyses revealed a high frequency of aberrant hypermethylation of several genes, including MYOD1, CHRNA3 and MTHFR in UADT tumors, whereas CDKN2A was moderately hypermethylated. Among differentially methylated genes, we identified a new gene (the nicotinic acetycholine receptor gene) as target of aberrant hypermethylation in UADT cancers, suggesting that epigenetic deregulation of nicotinic acetycholine receptors in non-neuronal tissues may promote the development of UADT cancers. Importantly, we found that sex and age is strongly associated with the methylation states, whereas tobacco smoking and alcohol intake may also influence the methylation levels in specific genes. This study identifies aberrant DNA methylation patterns in UADT cancers and suggests a potential mechanism by which environmental factors may deregulate key cellular genes involved in tumor suppression and contribute to UADT cancers.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».