Calcium Intake and Risk of Colorectal Cancer According to Tumor-infiltrating T Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Calcium intake has been associated with a lower risk of colorectal cancer. Calcium signaling may enhance T-cell proliferation and differentiation, and contribute to T-cell–mediated antitumor immunity. In this prospective cohort study, we investigated the association between calcium intake and colorectal cancer risk according to tumor immunity status to provide additional insights into the role of calcium in colorectal carcinogenesis. The densities of tumor-infiltrating T-cell subsets [CD3+, CD8+, CD45RO (PTPRC)+, or FOXP3+ cell] were assessed using IHC and computer-assisted image analysis in 736 cancer cases that developed among 136,249 individuals in two cohorts. HRs and 95% confidence intervals (CI) were calculated using Cox proportional hazards regression. Total calcium intake was associated with a multivariable HR of 0.55 (comparing ≥1,200 vs. <600 mg/day; 95% CI, 0.36–0.84; Ptrend = 0.002) for CD8+ T-cell–low but not for CD8+ T-cell–high tumors (HR = 1.02; 95% CI, 0.67–1.55; Ptrend = 0.47). Similarly, the corresponding HRs (95% CIs) for calcium for low versus high T-cell–infiltrated tumors were 0.63 (0.42–0.94; Ptrend = 0.01) and 0.89 (0.58–1.35; Ptrend = 0.20) for CD3+; 0.58 (0.39–0.87; Ptrend = 0.006) and 1.04 (0.69–1.58; Ptrend = 0.54) for CD45RO+; and 0.56 (0.36–0.85; Ptrend = 0.006) and 1.10 (0.72–1.67; Ptrend = 0.47) for FOXP3+, although the differences by subtypes defined by T-cell density were not statistically significant. These potential differential associations generally appeared consistent regardless of sex, source of calcium intake, tumor location, and tumor microsatellite instability status. Our findings suggest a possible role of calcium in cancer immunoprevention via modulation of T-cell function.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».