Toenail arsenic species and metallome profiles associated with breast, cervical, prostate, and skin cancer prevalence in the Atlantic Partnership for Tomorrow’s Health cohort
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Chronic exposure to arsenic through drinking water has been linked to several cancers. The metabolism of arsenic is thought to play a key role in arsenic-related carcinogenesis as metabolites of varying toxicity are produced and either stored in or excreted from the body. Atlantic Canada has the highest age-standardized incidence rates of all cancers in the country. This may be due to its high levels of environmental arsenic and the prevalence of unregulated private wells for water consumption. Here, we aimed to characterize the profiles of arsenic species and metallome in the toenails of four cancer groups, compare them to healthy participants (N = 338), and assess potential associations between the profiles with cancer prevalence. Methods This study employed a case–control design. Toenail samples and questionnaire data from cases (breast, cervical, prostate, and skin cancers) and controls were sourced from the Atlantic Partnership for Tomorrow’s Health (PATH) cohort study. The levels of arsenic species were measured using Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometry (ICP-MS) paired with High Performance Liquid Chromatography (HPLC) and total concentrations of metallome (23 metals) were determined by ICP-MS separately. Multivariate analyses were conducted to compare cases with controls within each cancer group. Results Arsenic speciation profiles varied by cancer type and were significantly different between cases and controls in the breast (p = 0.0330), cervical (p = 0.0228), and skin (p = 0.0228) cancer groups. In addition, the profiles of metallome (nine metals) were significantly differentiated in the prostate (p = 0.0244) and skin (p = 0.0321) cancer groups, with higher zinc concentrations among cases compared to controls. Conclusion History of cancer diagnosis was associated with specific profiles of arsenic species and metallome. Our results indicate that arsenic methylation and zinc levels, as measured in toenails, may be an important biomarker for cancer prevalence. Further research is needed to use toenails as a prognostic measure of arsenic-and other metal-induced cancer.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».