DNA Repair and Cell Cycle Biomarkers of Radiation Exposure and Inflammation Stress in Human Blood
Notice bibliographique
Résumé
DNA damage and repair are hallmarks of cellular responses to ionizing radiation. We hypothesized that monitoring the expression of DNA repair-associated genes would enhance the detection of individuals exposed to radiation versus other forms of physiological stress. We employed the human blood ex vivo radiation model to investigate the expression responses of DNA repair genes in repeated blood samples from healthy, non-smoking men and women exposed to 2 Gy of X-rays in the context of inflammation stress mimicked by the bacterial endotoxin lipopolysaccharide (LPS). Radiation exposure significantly modulated the transcript expression of 12 genes of 40 tested (2.2E-06<p<0.03), of which 8 showed no overlap between unirradiated and irradiated samples (CDKN1A, FDXR, BBC3, PCNA, GADD45a, XPC, POLH and DDB2). This panel demonstrated excellent dose response discrimination (0.5 to 8 Gy) in an independent human blood ex vivo dataset, and 100% accuracy for discriminating patients who received total body radiation. Three genes of this panel (CDKN1A, FDXR and BBC3) were also highly sensitive to LPS treatment in the absence of radiation exposure, and LPS co-treatment significantly affected their radiation responses. At the protein level, BAX and pCHK2-thr68 were elevated after radiation exposure, but the pCHK2-thr68 response was significantly decreased in the presence of LPS. Our combined panel yields an estimated 4-group accuracy of ∼90% to discriminate between radiation alone, inflammation alone, or combined exposures. Our findings suggest that DNA repair gene expression may be helpful to identify biodosimeters of exposure to radiation, especially within high-complexity exposure scenarios.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».