Variation in CYP2A6 and nicotine metabolism among two American Indian tribal groups differing in smoking patterns and risk for tobacco-related cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Northern Plains (NP) and Southwest (SW) American Indian populations differ in their smoking patterns and lung cancer incidence. We aimed to compare CYP2A6 genetic variation and CYP2A6 enzyme activity (representative of the rate of nicotine metabolism) between the two tribal populations as these have previously been associated with differences in smoking, quitting, and lung cancer risk. PARTICIPANTS AND METHODS: American Indians (N=636) were recruited from two different tribal populations (NP in South Dakota, SW in Arizona) as part of a study carried out as part of the Collaborative to Improve Native Cancer Outcomes P50 Project. A questionnaire assessed smoking-related traits and demographics. Participants were genotyped for CYP2A6 genetic variants *1B, *2, *4, *7, *9, *12, *17, and *35. Plasma and/or saliva samples were used to measure nicotine's metabolites cotinine and 3'-hydroxycotinine and determine CYP2A6 activity (3'-hydroxycotinine/cotinine, i.e. the nicotine metabolite ratio, NMR). RESULTS: The overall frequency of genetically reduced nicotine metabolizers, those with CYP2A6 decrease-of-function or loss-of-function alleles, was lower in the NP compared with the SW (P=0.0006). The CYP2A6 genotype was associated with NMR in both tribal groups (NP, P<0.0001; SW, P=0.04). Notably, the rate of nicotine metabolism was higher in NP compared with SW smokers (P=0.03), and in comparison with other ethnic groups in the USA. Of the variables studied, the CYP2A6 genotype was the only variable to significantly independently influence NMR among smokers in both tribal populations (NP, P<0.001; SW, P=0.05). CONCLUSION: Unique CYP2A6 allelic patterns and rates of nicotine metabolism among these American Indian populations suggest different risks for smoking, and tobacco-related disease.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».