Dose-response modeling reveals multifaceted molecular responses to low-dose radiation in human white blood cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current radiation protection framework extrapolates health risks from high-dose exposures based on a linear, no-threshold model. However, empirical data on molecular effects below 0.1 Gy are lacking, creating uncertainties in risk assessments. To address this, we used benchmark dose (BMD) modeling, commonly applied in chemical hazard assessment, to analyze gene and protein expression changes in human white blood cells, providing insights into dose-response relationships following low-dose radiation (LDR) exposure. METHODS: Blood samples were collected from 14 participants (6 females, 8 males). Lymphocytes were isolated, cultured, and exposed to X-irradiation at nine doses (0-6 Gy) at 0.05 Gy/min. Transcriptomic and proteomic changes were assessed 24 h post-exposure. BMD modeling was applied to each endpoint, and the data were grouped into distinct dose-response patterns. Pathway analysis identified cellular functions associated with these patterns, offering insight into the biological effects of LDR. RESULTS: BMD modeling identified 1,204 genes and 168 proteins with dose-response relationships, with median BMD lower confidence limits (BMDLs) of 1.38 Gy and 0.21 Gy, respectively. Transcriptional and proteomic responses exhibited complex patterns, including exponential, biphasic, and hypersensitivity responses, with peak activity between 0.05-0.25 Gy, followed by a decline or plateau. Pathway analysis revealed changes in genes and proteins related to DNA damage, cell cycle, cellular stress, metabolism, immune function, and cancer, with DNA damage response genes showing BMDLs below 0.1 Gy. CONCLUSIONS: This study shows that molecular dose-response relationships can be complex and non-linear, emphasizing the need for further research to better understand the effects of LDR.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».