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Enregistrement W4409314212 · doi:10.1186/s12890-025-03634-9

Cannabis smoking is associated with persistent epigenome-wide disruptions despite smoking cessation

2025· article· en· W4409314212 sur OpenAlexaffabout
Ana I. Hernández Cordero, Xuan Li, Chen Xi Yang, Amirtha Ambalavanan, Julie L. MacIsaac, Michael S. Kobor, Dany Doiron, Wan C. Tan, Jean Bourbeau, Don D. Sin, Qing Duan, Janice M. Leung

Notice bibliographique

RevueBMC Pulmonary Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensMcGill University Health CentreSt. Paul's HospitalQueen's UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisEpigenomeDNA methylationMedicineEpigeneticsSmoking cessationEffects of cannabisCannabis DependenceCohortPsychiatryInternal medicineBioinformaticsGeneticsGeneBiologyCannabidiolGene expressionPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of cannabis has been associated with both therapeutic and harmful effects. As with cigarette smoking, cannabis smoking may affect the epigenetic regulation (e.g., DNA methylation) of gene expression which could result in long term health effects. The study of DNA methylation in cannabis smoking has to date been restricted to young adults and there remains yet no evaluation of whether cannabis smoking cessation can reverse epigenetic disturbances. Here, we aimed to investigate the relationship between genome-wide DNA methylation and cannabis smoking. METHODS: We used peripheral blood from a subset of older adults within the Canadian Cohort of Obstructive Lung Disease (CanCOLD) cohort (n = 93) to conduct an epigenome-wide DNA methylation analysis that identified differential methylated positions (DMPs) associated with cannabis smoking at a false discovery rate < 0.05. Using these DMPs, we then identified differentially methylated genes (DMGs) that enriched pathways associated with both former and current cannabis smoking status. RESULTS: We found DMPs corresponding to 12,115 DMGs and 10,806 DMGs that distinguished the current and former cannabis smoking groups, respectively, from the never cannabis smoking group. 5,915 of these DMGs were shared between the current and former cannabis smoking groups. 50 enriched pathways were also shared between the current and former cannabis smoking groups, which were heavily represented by multiple aging- and cancer-related pathways. CONCLUSIONS: Our findings indicate that in older adults, cannabis smoking is linked with epigenome-wide disruptions, many of which persist despite cannabis smoking cessation. Epigenetic modulation of genes associated with aging and cancer that remains even after quitting cannabis should serve as a caution that there may be long-lasting epigenetic injury with cannabis smoking. TRIAL REGISTRATION: NCT00920348.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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