P2-114 Heterocyclic aromatic amines and cancer risk - a study of dietary exposure and biomarkers of early biologic effect
Notice bibliographique
Résumé
Background Heterocyclic aromatic amines (HAAs) are formed during the cooking of meats at high temperatures and are a suspected risk factor for cancer. However, inconsistent results have been reported on the HAA-cancer relationship in epidemiologic studies. This is potentially due to the difficulty in measuring HAA exposures and variation in individual susceptibilities to HAAs. Metabolites of HAAs form DNA adducts in cells, an initiating step in chemical carcinogenesis, which may represent an early carcinogenic effect of HAA exposure. Methods This cross-sectional study aims to provide further understanding of the relationship between dietary exposure to HAAs and levels of HAA-DNA adducts measured in easily accessible white blood cells among a sample of 125 healthy volunteers. A detailed questionnaire was used in combination with a database that estimates average intake of HAAs in cooked meats. A blood sample was used to quantify HAA-DNA adduct concentration and determine polymorphisms in genes involved in HAA metabolism and DNA repair. Results In the preliminary data, HAA-DNA adducts were detectable in 17 of 23 individuals. Results show that dietary HAAs were predictive of adduct levels (Spearman Correlation Coefficient=0.39, p=0.06). Further analyses on the remaining cohort will be conducted to model adduct levels as a function of dietary HAAs and other relevant dietary, lifestyle and genetic factors; gene-diet interactions will also be explored. Conclusion This research aims to contribute to understanding the initial steps in this potentially carcinogenic pathway between meat consumption and cancer - important for assessing causality and the prevention of modifiable exposures.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».