Persistent organic pollutant concentrations in human pancreas and peripancreatic adipose tissues correlate with markers of beta cell dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Epidemiological studies consistently report associations between circulating concentrations of persistent organic pollutants (POPs) and increased type 2 diabetes risk. Measures of POP concentrations in pancreas are limited; given the role of the endocrine pancreas in diabetes pathogenesis, this is an important gap in the literature. Additionally, no studies have correlated POP concentrations with direct measures of beta cell function in humans. We hypothesized that lipophilic POPs accumulate in human pancreas and correlate with markers of diabetes risk. To test this hypothesis, we measured POP concentration from 3 chemical classes – dioxins/furans, polychlorinated biphenyls (PCBs), and organochlorine pesticides (OCPs) – in pancreas and peripancreatic adipose tissue biopsies obtained from 31 human organ donors via the Alberta Diabetes Institute IsletCore. Indeed, POPs were consistently detected in human pancreas, and for some pollutants, at higher concentrations than in adipose. We next assessed correlations between POP concentrations and systemic indicators of diabetes risk (BMI, age, and %HbA1c) and direct measures of beta cell function. To this end, we measured insulin secretion in response to numerous secretagogues (i.e. glucose, fatty acids, amino acids, exendin-4, or KCl) in isolated islets from the same 31 donors. Pancreas PCBs and OCPs positively correlated with BMI, age and basal insulin secretion but negatively correlated with stimulation index (ratio of insulin secretion under high glucose / low glucose conditions). In contrast, pancreas dioxins/furans positively correlated with fatty acid- and amino acid-stimulated insulin secretion. These data confirm that lipophilic pollutants accumulate in human pancreas and positively correlate with markers of diabetes risk.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».