Fish oil mitigates myosteatosis and improves chemotherapy efficacy in a preclinical model of colon cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to assess whether feeding a diet containing fish oil was efficacious in reducing tumor- and subsequent chemotherapy-associated myosteatosis, and improving tumor response to treatment. METHODS: Female Fischer 344 rats were fed either a control diet for the entire study (control), or switched to a diet containing fish oil (2.0 g /100 g of diet) one week prior to tumor implantation (long term fish oil) or at the start of chemotherapy (adjuvant fish oil). Chemotherapy (irinotecan plus 5-fluorouracil) was initiated 2 weeks after tumor implantation (cycle-1) and 1 week thereafter (cycle-2). Reference animals received no tumor or treatment and only consumed the control diet. All skeletal muscle measures were conducted in the gastrocnemius. To assess myosteatosis, lipids were assessed histologically by Oil Red O staining and total triglyceride content was quantified by gas chromatography. Expression of adipogenic transcription factors were assessed at the mRNA level by real-time RT-PCR. RESULTS: Feeding a diet containing fish oil significantly reduced tumor- and subsequent chemotherapy-associated increases in skeletal muscle neutral lipid (p<0.001) and total triglyceride content (p<0.03), and expression of adipogenic transcription factors (p<0.01) compared with control diet fed animals. The adjuvant fish oil diet was as effective as the long term fish oil diet in mitigating chemotherapy-associated skeletal muscle fat content, and in reducing tumor volume during chemotherapy compared with control fed animals (p<0.01). CONCLUSION: Long term and adjuvant fish oil diets are equally efficacious in reducing chemotherapy-associated myosteatosis that may be occurring by reducing expression of transcription factors involved in adipogenesis/lipogenesis, and improving tumor-response to chemotherapy in a neoplastic model.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».