Age-specific bone tumour incidence rates are governed by stem cell exhaustion influencing the supply and demand of progenitor cells
Notice bibliographique
Résumé
Knudson's carcinogenic model, which simulates incidence rates for retinoblastoma, provides compelling evidence for a two-stage mutational process. However, for more complex cancers, existing multistage models are less convincing. To fill this gap, I hypothesize that neoplasms preferentially arise when stem cell exhaustion creates a short supply of progenitor cells at ages of high proliferative demand. To test this hypothesis, published datasets were employed to model the age distribution of osteochondroma, a benign lesion, and osteosarcoma, a malignant one. The supply of chondrogenic stem-like cells in femur growth plates of children and adolescents was evaluated and compared with the progenitor cell demand of longitudinal bone growth. Similarly, the supply of osteoprogenitor cells from birth to old age was compared with the demands of bone formation. Results show that progenitor cell demand-to-supply ratios are a good risk indicator, exhibiting similar trends to the unimodal and bimodal age distributions of osteochondroma and osteosarcoma, respectively. The hypothesis also helps explain Peto's paradox and the finding that taller individuals are more prone to cancers and have shorter lifespans. The hypothesis was tested, in the manner of Knudson, by its ability to convincingly explain and demonstrate, for the first time, a bone tumour's bimodal age-incidence curve.
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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 | 0,004 |
| 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 ».