International Cancer Microbiome Consortium consensus statement on the role of the human microbiome in carcinogenesis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In this consensus statement, an international panel of experts deliver their opinions on key questions regarding the contribution of the human microbiome to carcinogenesis. DESIGN: International experts in oncology and/or microbiome research were approached by personal communication to form a panel. A structured, iterative, methodology based around a 1-day roundtable discussion was employed to derive expert consensus on key questions in microbiome-oncology research. RESULTS: Some 18 experts convened for the roundtable discussion and five key questions were identified regarding: (1) the relevance of dysbiosis/an altered gut microbiome to carcinogenesis; (2) potential mechanisms of microbiota-induced carcinogenesis; (3) conceptual frameworks describing how the human microbiome may drive carcinogenesis; (4) causation versus association; and (5) future directions for research in the field.The panel considered that, despite mechanistic and supporting evidence from animal and human studies, there is currently no direct evidence that the human commensal microbiome is a key determinant in the aetiopathogenesis of cancer. The panel cited the lack of large longitudinal, cohort studies as a principal deciding factor and agreed that this should be a future research priority. However, while acknowledging gaps in the evidence, expert opinion was that the microbiome, alongside environmental factors and an epigenetically/genetically vulnerable host, represents one apex of a tripartite, multidirectional interactome that drives carcinogenesis. CONCLUSION: Data from longitudinal cohort studies are needed to confirm the role of the human microbiome as a key driver in the aetiopathogenesis of cancer.
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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 | 0,137 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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 ».