Human-Based Exposure Levels of Perfluoroalkyl Acids May Induce Harmful Effects to Health by Disrupting Major Components of Androgen Receptor Signalling In Vitro
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Perfluoroalkyl acids (PFAAs) are detectable in human blood. PFAA exposure may contribute to androgen receptor (AR)-related health effects such as prostate cancer (PCa). In Norway and Sweden, exposures to PFAAs and PCa are very real concerns. In vitro studies conventionally do not investigate PFAA-induced AR disruption at human blood-based concentrations, thus limiting application to human health. We aim to determine the endocrine disrupting activity of PFAAs based upon human exposure levels, on AR transactivation and translocation. PFAAs (PFOS, PFOA, PFNA, PFDA, PFHxS, and PFUnDA) were tested at concentrations ranging from 1/10 × to 500 × relative to human blood based upon the exposure levels observed in a Scandinavian population. Translocation was measured by high content analysis (HCA) and transactivation was measured by reporter gene assay (RGA). No agonist activity (translocation or transactivation) was detected for any PFAAs. In the presence of testosterone, AR translocation increased following exposure to PFOS 1/10 × and 100 ×, PFOA 1/10 ×, and PFNA 1 × and 500 × (P < 0.05). In the presence of testosterone, PFOS 500 × antagonised AR transactivation, whereas PFDA 500 × increased AR transactivation ( P < 0.05). PFAAs may contribute to AR-related adverse health effects such as PCa. PFAAs can disrupt AR signalling via two major components: translocation and transactivation. PFAAs which disrupt one signalling component do not necessarily disrupt both. Therefore, to fully investigate the disruptive effect of human exposure-based contaminants on AR signalling, it is imperative to analyse multiple molecular components as not all compounds induce a disruptive effect at the same level of receptor signalling.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».