Re-evaluation of the linear no-threshold (LNT) model using new paradigms and modern molecular studies
Notice bibliographique
Résumé
The linear no-threshold (LNT) model is currently used to estimate low dose radiation (LDR) induced health risks. This model lacks safety thresholds and postulates that health risks caused by ionizing radiation is directly proportional to dose. Therefore even the smallest radiation dose has the potential to cause an increase in cancer risk. Advances in LDR biology and cell molecular techniques demonstrate that the LNT model does not appropriately reflect the biology or the health effects at the low dose range. The main pitfall of the LNT model is due to the extrapolation of mutation and DNA damage studies that were conducted at high radiation doses delivered at a high dose-rate. These studies formed the basis of several outdated paradigms that are either incorrect or do not hold for LDR doses. Thus, the goal of this review is to summarize the modern cellular and molecular literature in LDR biology and provide new paradigms that better represent the biological effects in the low dose range. We demonstrate that LDR activates a variety of cellular defense mechanisms including DNA repair systems, programmed cell death (apoptosis), cell cycle arrest, senescence, adaptive memory, bystander effects, epigenetics, immune stimulation, and tumor suppression. The evidence presented in this review reveals that there are minimal health risks (cancer) with LDR exposure, and that a dose higher than some threshold value is necessary to achieve the harmful effects classically observed with high doses of radiation. Knowledge gained from this review can help the radiation protection community in making informed decisions regarding radiation policy and limits.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».