Alaska Native smokers and smokeless tobacco users with slower CYP2A6 activity have lower tobacco consumption, lower tobacco-specific nitrosamine exposure and lower tobacco-specific nitrosamine bioactivation
Notice bibliographique
Résumé
Nicotine, the psychoactive ingredient in tobacco, is metabolically inactivated by CYP2A6 to cotinine. CYP2A6 also activates procarcinogenic tobacco-specific nitrosamines (TSNA). Genetic variation in CYP2A6 is known to alter smoking quantity and lung cancer risk in heavy smokers. Our objective was to investigate how CYP2A6 activity influences tobacco consumption and procarcinogen levels in light smokers and smokeless tobacco users. Cigarette smokers (n = 141), commercial smokeless tobacco users (n = 73) and iqmik users (n = 20) were recruited in a cross-sectional study of Alaska Native people. The participants' CYP2A6 activity was measured by both endophenotype and genotype, and their tobacco and procarcinogen exposure biomarker levels were also measured. Smokers, smokeless tobacco users and iqmik users with lower CYP2A6 activity had lower urinary total nicotine equivalents (TNE) and (methylnitrosamino)-1-(3)pyridyl-1-butanol (NNAL) levels (a biomarker of TSNA exposure). Levels of N-nitrosonornicotine (NNN), a TSNA metabolically bioactivated by CYP2A6, were higher in smokers with lower CYP2A6 activities. Light smokers and smokeless tobacco users with lower CYP2A6 activity reduce their tobacco consumption in ways (e.g. inhaling less deeply) that are not reflected by self-report indicators. Tobacco users with lower CYP2A6 activity are exposed to lower procarcinogen levels (lower NNAL levels) and have lower procarcinogen bioactivation (as indicated by the higher urinary NNN levels suggesting reduced clearance), which is consistent with a lower risk of developing smoking-related cancers. This study demonstrates the importance of CYP2A6 in the regulation of tobacco consumption behaviors, procarcinogen exposure and metabolism in both light smokers and smokeless tobacco users.
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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) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».