Exercise Improves Cancer-free Survival and Health Span in a Model of Radiation-induced Cancer
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Radiation therapy increases the risk of secondary malignancy and morbidity in cancer survivors. The role of obesity and exercise training in modulating this risk is not well understood. As such, we used a preclinical model of radiation-induced malignancy to investigate whether diet-induced obesity and/or endurance exercise training altered lifelong survival, cancer incidence, and morbidity. METHODS: Male CBA mice were randomly divided into control diet/sedentary group (CTRL/SED), high-fat diet (45% fat)/sedentary group (HFD/SED), control diet/exercise group (2-3 d·wk-1; CTRL/EX), or high-fat diet/exercise group (HFD/EX) groups then exposed to whole-body radiation (3 Gy). End point monitoring and pathology determined mortality and cancer incidence, respectively. Health span index, a measure of morbidity, was determined by a composite measure of 10 anthropometric, metabolic, performance, and behavioral measures. RESULTS: Overall survival was higher in HFD/SED compared with CTRL/SED (P < 0.05). The risk of cancer-related mortality by 18 months postradiation was 1.99 and 1.63 in HFD/SED compared with CTRL/EX (RR = 1.99, 95% confidence interval = 1.20-3.31, P = 0.0081) and CTRL/SED (RR = 1.63, 95% confidence interval = 1.06-2.49, P = 0.0250), respectively. The number of mice at end point with cancer was higher in HFD/SED compared with CTRL/EX and CTRL/SED (P < 0.05). Health span index was highest in CTRL/EX (score = +2.5), followed by HFD/EX (score = +1), and HFD/SED (score = -1) relative to CTRL/SED. CONCLUSION: This work provides the basis for future preclinical studies investigating the dose-response relationship between exercise training and late effects of radiation therapy as well as the mechanisms responsible for these effects.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».