The influence of tobacco smoke/nicotine on CYP2A expression in human and African green monkey lungs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE CYP2A enzymes metabolically inactivate nicotine and activate tobacco-derived procarcinogens (e.g. NNK, 4-(methylnitrosamino)-1-(3-pyridyl)-1-butanone). Smoking decreases nicotine clearance, and chronic nicotine reduces hepatic CYP2A activity. However, little is known about the impact of smoking or nicotine on the expression of CYP2A in the lung. We investigated 1) the levels of human lung CYP2A mRNA in smokers versus non-smokers and 2) the impact of daily nicotine treatment on lung CYP2A protein levels in African Green Monkeys (AGM). EXPERIMENTAL APPROACH Lung CYP2A13, CYP2A6 and CYP2A7 (and CYP1A2) mRNA levels in smokers and non-smokers were assessed in Gene Expression Omnibus (GEO) datasets (GSE40364, GSE11874 and GSE103845). The impact of chronic twice daily subcutaneous nicotine at two doses (0.3 and 0.5 mg kg-1), versus vehicle, on lung CYP2A protein levels was assessed. The impact of ethanol self-administration was also investigated, with and without nicotine treatment. KEY RESULTS Smokers, versus non-smokers, had significantly lower levels of lung CYP2A13, CYP2A6 and CYP2A7 (and increased CYP1A2) mRNA in both GEO datasets. Nicotine treatment, at both doses, significantly decreased AGM lung CYP2A protein. Ethanol self-administration had no effect on AGM lung CYP2A protein, and there was no interaction between ethanol and nicotine. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS Smoking was associated with a reduction in human lung CYP2A13, CYP2A6, and CYP2A7 mRNA, consistent with the role of nicotine treatment in reducing AGM lung CYP2A protein. This regulation by smoking/nicotine will increase interindividual variation in lung CYP2A levels that may impact the localized metabolism of inhaled drugs and tobacco smoke procarcinogens.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».