Dynamics of preventive and reactive cancer control using low-impact treatments
Notice bibliographique
Résumé
Cancer poses danger because of its unregulated growth, development of resistant subclones, and metastatic spread to vital organs. Although the major transitions in cancer development are increasingly well understood, we lack quantitative theory for how preventive measures and post-excision ('reactive') treatments are predicted to affect risks of obtaining a life threatening cancer or relapse, respectively. We employ analytical and numerical models to evaluate how continuous measures such as life style changes, and certain non-targeted and targeted treatments affect both neoplastic growth and the frequency of resistant clones. We find that preventive measures can have a negligible impact on pre-cancerous lesions and yet achieve considerable reductions in risk of invasive cancer. Importantly, our model, based on realistic parameter estimates, predicts that daily cancer cell arrest levels of 0.2-0.3% produce optimal outcomes for prevention, whereas for reaction the level is 0.3-0.4%. For similar cancer cell populations, prevention outcomes are, on average, always better than reactive ones. This is because reactive measures are more likely to select for faster growing subclones with higher probabilities of resistance, highlighting the difficulty in countering relapse regardless of therapeutic impact on cancer cell populations. We discuss these results and other important mitigating factors that need to be taken into consideration in a comparative understanding of preventive versus reactive treatments.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».