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Enregistrement W4413864752 · doi:10.1101/2025.08.29.673091

The dietary emulsifier polysorbate-80 induces lipid accumulation and cell death in intestinal epithelial cells via ferroptosis

2025· preprint· en· W4413864752 sur OpenAlexaff
Gonzalo Saiz-Gonzalo, Raminder Singh, Naomi Hanrahan, Gaston Cluzel, Karina Quilter, Tadhg Crowley, Dagmar Šrůtková, Tomáš Hudcovic, Martin Schwarzer, Simone Marcone, John Sullivan, Susan A. Joyce, Silvia Melgar

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesScience Foundation Ireland
Mots-clésPolysorbateChemistryProgrammed cell deathCellCell biologyApoptosisBiochemistryBiologyPulmonary surfactant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Chronic inflammatory and metabolic diseases are major global health issues increasingly linked to dietary factors. Consumption of dietary emulsifiers like polysorbate-80 (p80), common in ultra-processed foods and pharmaceuticals, has raised concerns about gut health. RNA sequencing on intestinal epithelial cells (IECs) exposed to p80 revealed increased expression of ferroptosis-associated genes and disruption of lipid metabolism pathways further demonstrated by mitochondrial dysfunction, including altered membrane potential and architecture, and accumulation of reactive oxygen species, iron, lipid peroxidation, and lipid droplet formation. Lipidomic profiling identified significant alterations in triglyceride species and elevated pro-ferroptotic polyunsaturated fatty acids. These data indicate that p80 disrupts lipid homeostasis in IECs and triggers ferroptotic cell death, mechanisms potentially contributing to the increased incidence of chronic conditions like inflammatory bowel disease and metabolic syndrome. The study highlights critical implications for public health, emphasizing the need for reassessment of emulsifier safety standards while balancing needs with consumer safety.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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