A Viral Aetiology for Breast Cancer: Time to Re-Examine the Postulate
Notice bibliographique
Résumé
Despite decades of research, no aetiologic factor(s) for human breast cancer has been identified and the search for a causal agent has all but been abandoned during the past thirty years. Over 60 years ago, it was demonstrated that breast tumours in mice are caused by an oncornavirus, murine mammary tumour virus (MMTV). Whilst many at that time postulated a similar virus might be the causative agent of human breast cancer, genetic evidence was difficult to obtain primarily because of the occurrence of endogenous human retrovirus (HER) sequences within the human genome that share extensive regions of nucleotide homology with MMTV. Recently, there has been a resurgence of interest in the possibility that a significant proportion of human breast cancers may be caused by viral infections. Two candidate viruses have been proposed, a human retroviral analogue of MMTV (which differs significantly in sequence and characteristics from HERs) and, the Epstein-Barr virus (gamma-herpes virus). These two viruses have been reported to occur in up to 37 and 50% of breast cancer cases, respectively. Here we present the background to the infectious hypothesis for the aetiology of breast cancer and review recent findings.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».