Limiting oxidative DNA damage reduces microbe-induced colitis-associated colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory bowel disease patients have a greatly increased risk of developing colitis-associated colon cancer (CAC); however, the basis for inflammation-induced genetic damage requisite for neoplasia is unclear. Using three models of CAC, we find that sustained inflammation triggers 8-oxoguanine DNA lesions. Strikingly, antioxidants or iNOS inhibitors reduce 8-oxoguanine and polyps in CAC models. Because the mismatch repair (MMR) system repairs 8-oxoguanine and is frequently defective in colorectal cancer (CRC), we test whether 8-oxoguanine mediates oncogenesis in a Lynch syndrome (MMR-deficient) model. We show that microbiota generates an accumulation of 8-oxoguanine lesions in MMR-deficient colons. Accordingly, we find that 8-oxoguanine is elevated in neoplastic tissue of Lynch syndrome patients compared to matched untransformed tissue or non-Lynch syndrome neoplastic tissue. While antioxidants reduce 8-oxoguanine, they do not reduce CRC in Lynch syndrome models. Hence, microbe-induced oxidative/nitrosative DNA damage play causative roles in inflammatory CRC models, but not in Lynch syndrome models.
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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 ».