MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4239189177 · doi:10.1002/hep.20979

Reply

2005· article· en· W4239189177 sur OpenAlexaffabout
Chantal Guillemette, Hugo Girard

Notice bibliographique

RevueHepatology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarcinogenSulfationGlucuronidationS9 fractionMicrosomeIn vivoEnzymeChemistryMetabolismDetoxification (alternative medicine)BiochemistryBiotransformationIn vitroBiologyGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank Dietrich and Geier for their comments and the opportunity for a deeper discussion of our work. We presented clear evidence that: (1) in human liver microsomes N-OH-PhIP is metabolized into glucuronides predominantly by UGT1A1, and (2) polymorphisms in this gene influence the carcinogen metabolism.1 We agree that no conclusions can be extrapolated regarding the general detoxification of carcinogens, and additional studies evidently are needed to extend our data to the in vivo situation regarding PhIP. Yet, we believe our study presented relevant information for genetic epidemiological studies aimed at identifying genes affecting an individual's susceptibility though dietary exposure, which was the primary aim of our study. We agree that changes in protein expression and activity at different levels of any of the components involved in the biotransformation and transport of PhIP are likely to influence exposure to N-OH-PhIP. In Fig. 1 of their letter, Dietrich and Geier draw our attention to the fact that an altered UGT1A-dependent conjugation of N-OH-PhIP would largely be compensated by other enzymes, such as UGT2 or sulfotransferases. However, this is supported by data obtained in rodents. Indeed, as elegantly demonstrated by our colleagues and others, sulfation is the major N-OH-PhIP–conjugating reaction occurring in rats,2, 3 instead of glucuronidation in humans.4-6 Consequently, alterations of UGT1A in rodents would only affect a small fraction of N-OH-PhIP metabolism, and this loss will be easily compensated by SULT enzymes.3 In addition, whereas UGT2 may play a significant role in N-OH-PhIP glucuronidation in rats,3 we and others1, 7 demonstrated that human UGT2 is not reactive with this substrate, and therefore cannot compensate for a loss of UGT1A. Thus, we emphasize the fact that mechanisms illustrated in Fig. 1 in the letter by Dietrich and Geier are valid for rodents only. After the publication of our work1 Malfatti et al. reported2 that an impaired UGT1A pathway leads to lower DNA adduct formation in the colon of rats. Lower formation of N-OH-PhIP glucuronides in the liver has the potential to decrease the exposure of the colon to N-OH-PhIP-N3-G. In fact, N-OH-PhIP-N3-G can be hydrolysed to N-OH-PhIP by bacterial β-glucuronidases and converted locally to reactive metabolites.2 As a result and consistent with our hypothesis, detoxification by UGT1A in the liver, a predominant site for PhIP metabolism via N3 glucuronidation in addition to N2G formation in humans,4 would be likely to influence the exposure to carcinogens in the intestine and the colon. Finally, we did not intend to confirm the work by Peters et al.8 but rather to concede our hypothesis. We agree that it is complex to compare the level of glucuronidation determined with human liver microsomes to the concentration of glucuronides found in human urine. However, despite the limited statistical power of Peters et al.'s study, it cannot be ignored that UGT1A1 polymorphisms were found to alter the mutagenicity of urinary dietary carcinogens in healthy volunteers. This observation strongly supports the hypothesis that in humans UGT genetic alteration influences the carcinogenic potential of PhIP exposure. Chantal Guillemette*, Hugo Girard*, * Canada Research Chair in Pharmacogenomics, Laval University – Pharmacy, Quebec, Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0130,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,042

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHepatologyMême sujetCarcinogens and Genotoxicity AssessmentTravaux en français237 207