Association of CYP1A1, GSTM1 and GSTT1 gene polymorphisms with risk of non-small cell lung cancer in Andhra Pradesh region of South India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung cancer is one of the most preventable causes of death globally both in developed and developing countries. Although it is well established that smokers develop lung cancer, there are some smokers who are free from the disease risk. The predisposition to lung cancer is attributed to genetic polymorphisms in xenobiotic metabolizing genes. Reports on assessment of xenobiotic metabolizing genes like Cytochrome P 450 1A1 (CYP1A1), Glutathione -S -transferase M1 (GSTM1) and T1 (GSTT1) polymorphisms from India are meagre, and reports from Andhra Pradesh are lacking. METHODS AND RESULTS: Assessment of polymorphisms in CYP1A1, GSTM1 and GSTT1 in NSCLC patients and healthy individuals specific to population of Andhra Pradesh, a South Indian state was attempted by multiplex PCR and RFLP, and this is the first study which tried to correlate oxidative stress with the polymorphisms in xenobiotic metabolizing genes. Results showed that CYP1A1 m1 'CC' genotype was significantly associated with lung cancer susceptibility with a 2.3-fold risk, CYP1A1 m2 'AG' gene polymorphisms with 8.8-fold risk and GSTT1 (-/-) genotype demonstrated a twofold risk of disease susceptibility. CONCLUSIONS: A combined role of genetic polymorphisms and smoking status can be attributed for the cause of lung cancer. Further, the association between oxidative stress and genetic polymorphisms showed a correlation between GSTT1 and super oxide dismutase activity; CYP1A1 m1, m2 and GSTT1 with glutathione peroxidase activity; CYP1A1 m1 and GSTM1 with melondialdehyde levels; and CYP1A1 m1 and GSTT1 with 8-oxo-7,8-dihydro-2'-deoxyguanosine. A higher risk of lung cancer seems to be associated with combined gene polymorphisms of phase I and phase II enzymes than that ascribed to single gene polymorphism.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».