Exposure of Prostate to Lipopolysaccharide and Hypoxia Potentiates Neoplastic Behavior and Risk for Prostate Carcinogenesis In Vivo
Notice bibliographique
Résumé
A number of studies showed that men from tropical countries have higher burden of prostate cancer similar to data from USA. We developed a translational model to examine whether exposure to microbial inflammation-inducing molecule lipopolysacchride LPS was associated with prostatic cell transformation to more proliferative phenotype as indicated by PSA secretion. Immunocompetent adult mice were divided into two groups; the first group received a local prostate inoculation with E. coli, while the second group received inoculation with sterile solution of saline as vehicle. At the end of 6 days, the PSA values were measured and compared. In the second experiment, two groups of animals were involved. The test group received two drops of the hydrogen peroxide orally for six to seven days to induce hypoxia, while the control group received normal saline. Blood samples were evaluated for serum level of PSA. Result showed a 2-fold increase in level of PSA compared to the control mice in the E. coli inoculated-LPS exposed animals. In addition, exposure of the animals to hypoxic stress resulted in 3.5 fold increase in the serum PSA compared to the control group, which was found to be statistically significant (P < 0.0001). In conclusion, our data shows that chronic prostatic infection and exposure to inflammatory stimulus, especially LPS, may alter the phenotype of prostate epithelial cells for increased PSA secretion, a known cancer-like behavior; this is mediated by compromised redox state and oxidative stress injury. We propose that exposure of the prostate epithelial cells to lipopolysaccharide (LPS) promotes chronic inflammation and risk of neoplastic behavior of the prostate in vivo; this may explain the high rate of prostate cancer in tropics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».