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Enregistrement W4313362430 · doi:10.3390/ijms24010606

Metabolic Activation of Benzo[a]pyrene by Human Tissue Organoid Cultures

2022· article· en· W4313362430 sur OpenAlexfundno aff
Angela L. Caipa Garcia, Jill E. Kucab, Halh Al-Serori, Rebekah S. S. Beck, Franziska Fischer, Matthias Hufnagel, A. Hartwig, Andrew Floeder, Silvia Balbo, Hayley E. Francies, Mathew J. Garnett, Meritxell Huch, Jarno Drost, Matthias Zilbauer, Volker M. Arlt, David H. Phillips

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchMedical Research Council CanadaCancer Research UKKing’s College LondonUniversity of Minnesota
Mots-clésOrganoidCarcinogenBenzo(a)pyreneChemistryCarcinogenesisBiologyMolecular biologyMetaboliteBiochemistryCell biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organoids are 3D cultures that to some extent reproduce the structure, composition and function of the mammalian tissues from which they derive, thereby creating in vitro systems with more in vivo-like characteristics than 2D monocultures. Here, the ability of human organoids derived from normal gastric, pancreas, liver, colon and kidney tissues to metabolise the environmental carcinogen benzo[a]pyrene (BaP) was investigated. While organoids from the different tissues showed varied cytotoxic responses to BaP, with gastric and colon organoids being the most susceptible, the xenobiotic-metabolising enzyme (XME) genes, CYP1A1 and NQO1, were highly upregulated in all organoid types, with kidney organoids having the highest levels. Furthermore, the presence of two key metabolites, BaP-t-7,8-dihydrodiol and BaP-tetrol-l-1, was detected in all organoid types, confirming their ability to metabolise BaP. BaP bioactivation was confirmed both by the activation of the DNA damage response pathway (induction of p-p53, pCHK2, p21 and γ-H2AX) and by DNA adduct formation. Overall, pancreatic and undifferentiated liver organoids formed the highest levels of DNA adducts. Colon organoids had the lowest responses in DNA adduct and metabolite formation, as well as XME expression. Additionally, high-throughput RT-qPCR explored differences in gene expression between organoid types after BaP treatment. The results demonstrate the potential usefulness of organoids for studying environmental carcinogenesis and genetic toxicology.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,339 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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