Low-Dose Mixture Hypothesis of Carcinogenesis Workshop: Scientific Underpinnings and Research Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current single-chemical-as-carcinogen risk assessment paradigm might underestimate or miss the cumulative effects of exposure to chemical mixtures, as highlighted in recent work from the Halifax Project. This is particularly important for chemical exposures in the low-dose range that may be affecting crucial cancer hallmark mechanisms that serve to enable carcinogenesis. OBJECTIVE: Could ongoing low-dose exposures to a mixture of commonly encountered environmental chemicals produce effects in concert that lead to carcinogenesis? A workshop held at the NIEHS in August 2015 evaluated the scientific support for the low-dose mixture hypothesis of carcinogenesis and developed a research agenda. Here we describe the science that supports this novel theory, identify knowledge gaps, recommend future methodologies, and explore preventative risk assessment and policy decision-making that incorporates cancer biology, environmental health science, translational toxicology, and clinical epidemiology. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: The theoretical merits of the low-dose carcinogenesis hypothesis are well founded with clear biological relevance, and therefore, the premise warrants further investigation. Expert recommendations include the need for better insights into the ways in which noncarcinogenic constituents might combine to uniquely affect the process of cellular transformation (in vitro) and environmental carcinogenesis (in vivo), including investigations of the role of key defense mechanisms in maintaining transformed cells in a dormant state. The scientific community will need to acknowledge limitations of animal-based models in predicting human responses; evaluate biological events leading to carcinogenesis both spatially and temporally; examine the overlap between measurable cancer hallmarks and characteristics of carcinogens; incorporate epigenetic biomarkers, in silico modelling, high-performance computing and high-resolution imaging, microbiome, metabolomics, and transcriptomics into future research efforts; and build molecular annotations of network perturbations. The restructuring of many existing regulatory frameworks will require adequate testing of relevant environmental mixtures to build a critical mass of evidence on which to base policy decisions. Citation: Miller MF, Goodson WH III, Manjili MH, Kleinstreuer N, Bisson WH, Lowe L. 2017. Low-Dose Mixture Hypothesis of Carcinogenesis Workshop: scientific underpinnings and research recommendations. Environ Health Perspect 125:163-169; http://dx.doi.org/10.1289/EHP411.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».