Exercise Training Prevents Endometrial Hyperplasia and Biomarkers for Endometrial Cancer in Rat Model of Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Endometrial cancer is one of the most common types of gynecologic cancers. The ability of exercise to reduce the risk of endometrial cancer in women with type 2 diabetes has been established, but no studies have examined this link in type 1 diabetes.A randomized, controlled animal study was designed using a standard rat model of type 1 diabetes. The goal of this study was to investigate the ability of exercise to prevent increased levels of endometrial cancer biomarkers, estrogen receptor (ERα) and p16, and endometrial hyperplasia associated with diabetes. METHODS: FORTY FEMALE RATS WERE RANDOMIZED INTO FOUR GROUPS: sedentary control, exercise control, sedentary or exercised diabetic. Diabetes was induced by alloxan injection. A 4-week treadmill training program was initiated with the development of diabetes. Endometrial tissues were evaluated for hyperplasia and ERα and p16 levels and subcellular localization using microscopy. RESULTS: Severe diabetes lead to hyperplasia in the endometrial tissue in 70% of sedentary diabetic rats. Exercise-trained diabetic rats and the non-diabetic rats displayed no hyperplasia. The expression of ERα increased significantly (p < 0.02) while the expression level of p16 decreased significantly (p < 0.04) in the diabetic sedentary group compared to the non-diabetic groups. Exercise training led to a reversal in the percentage of p16 and ERα positive cells in diabetic rats. CONCLUSIONS: Severe diabetes leads to hyperplasia of the endometrial tissue and increased ERα levels and decreased p16 levels in rats, which can be prevented with aerobic exercise. KEYWORDS: Diabetes; Estrogen receptor alpha; P16; Endometrial hyperplasia; Endometrial cancer; Exercise.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».