Dietary EPA+DHA Mitigate Hepatic Toxicity and Modify the Oxylipin Profile in an Animal Model of Colorectal Cancer Treated with Chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Irinotecan (CPT-11) and 5-fluorouracil (5-FU) are commonly used to treat metastatic colorectal cancer, but chemotherapy-associated steatosis/steatohepatitis (CASSH) frequently accompanies their use. The objective of this study was to determine effect of CPT-11+5-FU on liver toxicity, liver oxylipins, and cytokines, and to explore whether these alterations could be modified by dietary eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA) in the form of fish oil (EPA+DHA). Tumor-bearing animals were administered CPT-11+5-FU and maintained on a control diet or a diet containing EPA+DHA (2.3 g/100 g). Livers were collected one week after chemotherapy for the analysis of oxylipins, cytokines, and markers of liver pathology (oxidized glutathione, GSSH; 4-hydroxynonenal, 4-HNE, and type-I collagen fiber). Dietary EPA+DHA prevented the chemotherapy-induced increases in liver GSSH (p < 0.011) and 4-HNE (p < 0.006). Compared with the tumor-bearing animals, ten oxylipins were altered (three/ten n-6 oxylipins were elevated while seven/ten n-3 oxylipins were reduced) following chemotherapy. Reductions in the n-3 fatty-acid-derived oxylipins that were evident following chemotherapy were restored by dietary EPA+DHA. Liver TNF-α, IL-6 and IL-10 were elevated (p < 0.05) following chemotherapy; dietary EPA+DHA reduced IL-6 (p = 0.09) and eotaxin (p = 0.007) levels. Chemotherapy-induced liver injury results in distinct alterations in oxylipins and cytokines, and dietary EPA+DHA attenuates these pathophysiological 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».