Neosis – a paradigm of self-renewal in cancer
Notice bibliographique
Résumé
We recently described a novel form of cell division termed neosis, which appears to be the mode of escape of cells from senescence and is involved in the neoplastic transformation and progression of tumors (Cancer Biol & Therap 2004;3:207-18). Neosis is a parasexual somatic reduction division and is characterized by (1) DNA damage-induced senescence/mitotic crisis and polyploidization, (2) followed by production of aneuploid daughter cells via nuclear budding, (3) asymmetric cytokinesis and cellularization conferring extended, but, limited mitotic life span to the offspring, and (4) is repeated several times during tumor growth. The immediate neotic progeny are termed the Raju cells, which seem to transiently display stem cell properties. The Raju cells immediately undergo symmetric mitotic division and become mature tumor cells. Exposure of tumor cells to genotoxic agents yields neosis-derived Raju cell progenies that are resistant to genotoxins, thus contributing to the recurrence of drug-resistant tumor growth. Similar events have been described in the literature under different names through several decades, but have been neglected due to the lack of appreciation of the significance of this process in cancer biology. Here we review and interpret the literature in the light of our observations and the recent advances in self-renewal in cancer. Neosis paradigm of self-renewal of cancer growth is consistent with the telomere attrition, aging and origin of cancer cells after reactivation of telomerase, and constitutes an alternative to the cancer stem cell hypothesis. We summarize the arguments favoring Raju cells and not cancer stem cells, as the source of self-renewal in cancer and present a comprehensive hypothesis of carcinogenesis, encompassing various aspects of cancer biology including senescence, tumor suppressor genes, oncogenes, cell cycle checkpoints, genomic instability, polyploidy and aneuploidy, natural selection, apoptosis, endoapoptosis, development of resistance to radiotherapy and chemotherapy leading tumor progression into malignancy.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».