Evaluation of Antioxidant Intakes in Relation to Inflammatory Markers Expression Within the Normal Breast Tissue of Breast Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Chronic inflammation may be a causative factor in breast cancer. One possible underlying mechanism is the generation of oxidative stress, which may favor tumorigenic processes. Antioxidant consumption may, therefore, help reduce tissue inflammation levels. However, few studies have explored this relation in breast tissue. We aimed to evaluate correlations between antioxidant (vitamin A/retinol, vitamin C, vitamin E, β-carotene, α-carotene, lycopene, lutein/zeaxanthin, β-cryptoxanthin, selenium, and zinc) intakes and protein expression levels of interleukin (IL)-6, tumor necrosis factor-α, C-reactive protein, cyclooxygenase-2, leptin, serum amyloid A1, signal transducer and activator of transcription 3, IL-8, IL-10, lactoferrin, and transforming growth factor-β measured in the normal breast tissue of 160 women diagnosed with breast cancer. Antioxidant intakes were collected using a self-administered food frequency questionnaire. Inflammation marker expression was assessed by immunohistochemistry. Correlations between antioxidant intakes and inflammatory marker expression were evaluated using Spearman's partial correlation coefficients ( r) for all women and for premenopausal and postmenopausal women separately. After Bonferroni correction, negative correlations were observed between dietary β-tocopherol and IL-10 expression in all women combined ( r = -0.26, P = .003) and among postmenopausal women ( r = -0.39, P = .003). For all women, a negative correlation was found between total zinc intakes and IL-10 ( r = -0.26, P = .002). Among postmenopausal women, dietary selenium intake was negatively correlated with the expression of lactoferrin ( r = -0.39, P = .003). No associations were observed in premenopausal women. Our findings suggest that consumption of specific antioxidants, including β-tocopherol, zinc, and selenium, may act on the breast tissue through mechanisms affecting the expression of some inflammation markers, particularly among postmenopausal women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».