Exploratory examination of inflammation state, immune response and blood cell composition in a human obese cohort to identify potential markers predicting cancer risk
Notice bibliographique
Résumé
Obesity has reached epidemic proportions and is often accompanied by elevated levels of pro-inflammatory cytokines that promote many chronic diseases, including cancer. However, not all obese people develop these diseases and it would be very helpful to identify those at high risk early on so that preventative measures can be instituted. We performed an extensive evaluation of the effects of obesity on inflammatory markers, on innate and adaptive immune responses, and on blood cell composition to identify markers that might be useful in distinguishing those at elevated risk of cancer. Plasma samples from 42 volunteers with a BMI>35 had significantly higher CRP, PGE2, IL-1RA, IL-6 and IL-17 levels than 34 volunteers with normal BMIs. Of the cytokines and chemokines tested, only IL-17 was significantly higher in men with a BMI>35 than women with a BMI>35. As well, only IL-17 was significantly higher in those with a BMI>35 that had type 2 diabetes versus those without type 2 diabetes. Whole blood samples from participants with a BMI>35, when challenged with E. coli, produced significantly higher levels of IL-1RA while HSV-1 challenge resulted in significantly elevated IL-1RA and VEGF, and a non-significant increase in G-CSF and IL-8 levels. T cell activation of PBMCs, via anti-CD3 plus anti-CD28, resulted in significantly higher IFNγ production from volunteers with a BMI>35. In terms of blood cells, red blood cell distribution width (RDW), monocytes, granulocytes, CD4+T cells and Tregs were all significantly higher while, natural killer (NK) and CD8+ T cells were all significantly lower in the BMI>35 cohort, suggesting that obesity may reduce the ability to kill nascent tumor cells. Importantly, however, there was considerable person-to-person variation amongst participants with a BMI>35, with some volunteers showing markedly different values from controls and others showing normal levels of many parameters measured. These person-to-person variations may prove useful in identifying those at high risk of developing cancer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».