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Enregistrement W2910881983 · doi:10.1016/j.yrtph.2019.01.021

Chemical carcinogenicity revisited 1: A unified theory of carcinogenicity based on contemporary knowledge

2019· review· en· W2910881983 sur OpenAlexfundno aff
Douglas C. Wolf, Samuel M. Cohen, Alan R. Boobis, Vicki L. Dellarco, Penelope A. Fenner-Crisp, Angelo Moretto, Timothy P. Pastoor, Rita Schoeny, Jennifer Seed, John E. Doe

Notice bibliographique

RevueRegulatory Toxicology and Pharmacology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth CanadaU.S. Food and Drug AdministrationNational Institutes of HealthSwiss Centre for Applied Human ToxicologyEuropean Food Safety AuthorityWorld Health OrganizationU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésCarcinogenCarcinogenesisCell growthCancerCancer cellDNA damageCancer researchBiologyCellDNAToxicologyComputational biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developments in the understanding of the etiology of cancer have profound implications for the way the carcinogenicity of chemicals is addressed. This paper proposes a unified theory of carcinogenesis that will illuminate better ways to evaluate and regulate chemicals. In the last four decades, we have come to understand that for a cell and a group of cells to begin the process of unrestrained growth that is defined as cancer, there must be changes in DNA that reprogram the cell from normal to abnormal. Cancer is the consequence of DNA coding errors that arise either directly from mutagenic events or indirectly from cell proliferation especially if sustained. Chemicals that act via direct interaction with DNA can induce cancer because they cause mutations which can be carried forward in dividing cells. Chemicals that act via non-genotoxic mechanisms must be dosed to maintain a proliferative environment so that the steps toward neoplasia have time to occur. Chemicals that induce increased cellular proliferation can be divided into two categories: those which act by a cellular receptor to induce cellular proliferation, and those which act via non-specific mechanisms such as cytotoxicity. This knowledge has implications for testing chemicals for carcinogenic potential and risk management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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