Abstract C018: Urinary Arsenic and Other Heavy Metals in Gallbladder Cancer Patients: A Pilot Study Correlating Exposure with Drinking Water and Assessing Carcinogenic Risk in Northeast India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Gallbladder cancer (GBC) incidence is disproportionately high in Northeast India, and the second most affected epidemiological region in the world, where the contribution of environmental factors like heavy metals remains understudied. Aims: To investigate the association between exposure to arsenic and other heavy metals in drinking water and urine with the risk of gallbladder cancer. Methods: This cross-sectional study, with institutional ethical approval, included 201 histopathologically confirmed GBC patients from a tertiary cancer hospital in Northeast India. Spot urine samples (N=201) and paired drinking water samples (N=100) were analyzed for twelve metals using Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry (ICP-MS). The analytical method was validated for precision (%RSD < 5%) and accuracy (85–109%). Statistical analysis involved non-parametric tests (Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis) and Spearman's correlation, with health risks assessed using the US EPA model. Results: Urinary analysis of 201 patients revealed high mean concentrations of selenium (83.51 µg/L), strontium (84.40 µg/L), and arsenic (20.97 µg/L). In 100 drinking water samples, arsenic levels reached a maximum of 476.38 µg/L (48 times the WHO limit), while lead and nickel exceeded safety thresholds in 22% and 18% of samples, respectively. The total carcinogenic risk was 400-fold higher than EPA safety limits (4.0 × 10-3), and the non-carcinogenic Hazard Index (HI) from urine was 3.51, primarily driven by arsenic (HQ=2.44). Significant positive correlations were observed between urinary arsenic-selenium (r=0.504, p<0.01) and cadmium-selenium (r=0.552, p<0.01). Females exhibited significantly higher urinary concentrations of vanadium, chromium, and nickel (p<0.05). Fish consumption and smoking were found to significantly influence metal accumulation. Conclusions: This study provides novel evidence directly linking multi-metal exposure, particularly from contaminated drinking water to the risk of GBC. The findings underscore an urgent need for public health interventions focused on improving water quality, specifically targeting arsenic, and for further longitudinal research to confirm a causal relationship between heavy metal exposure and GBC. Citation Format: Christy Thomas, Gaurav Das, Munlima Hazarika, Nilotpal Saharia, Krishna Undela. Urinary Arsenic and Other Heavy Metals in Gallbladder Cancer Patients: A Pilot Study Correlating Exposure with Drinking Water and Assessing Carcinogenic Risk in Northeast India [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: The Rise in Early-Onset Cancers—Knowledge Gaps and Research Opportunities; 2025 Dec 10-13; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(23_Suppl):Abstract nr C018.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».