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Enregistrement W2981667486 · doi:10.1080/10937404.2019.1643536

Key characteristics of 86 agents known to cause cancer in humans

2019· review· en· W2981667486 sur OpenAlexaff
Daniel Krewski, Michael G. Bird, Mustafa Al‐Zoughool, Nicholas Birkett, Mélissa Billard, Brittany Milton, Jerry M. Rice, Yann Grosse, Vincent James Cogliano, Mark A. Hill, Robert A. Baan, Julian Little, Jan M. Zielinski

Notice bibliographique

RevueJournal of Toxicology and Environmental Health Part B · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésInternational agencyCarcinogenCancerToxicologyPharmacologyChemistryMedicineBiologyBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the inception of the International Agency for Research on Cancer (IARC) in the early 1970s, the IARC Monographs Programme has evaluated more than 1000 agents with respect to carcinogenic hazard; of these, up to and including Volume 119 of the IARC Monographs, 120 agents met the criteria for classification as carcinogenic to humans (Group 1). Volume 100 of the IARC Monographs provided a review and update of Group 1 carcinogens. These agents were divided into six broad categories: (I) pharmaceuticals; (II) biological agents; (III) arsenic, metals, fibers, and dusts; (IV) radiation; (V) personal habits and indoor combustions; and (VI) chemical agents and related occupations. Data on biological mechanisms of action (MOA) were extracted from the Monographs to assemble a database on the basis of ten key characteristics attributed to human carcinogens. After some grouping of similar agents, the characteristic profiles were examined for 86 Group 1 agents for which mechanistic information was available in the IARC Monographs up to and including Volume 106, based upon data derived from human in vivo, human in vitro, animal in vivo, and animal in vitro studies. The most prevalent key characteristic was “is genotoxic”, followed by “alters cell proliferation, cell death, or nutrient supply” and “induces oxidative stress”. Most agents exhibited several of the ten key characteristics, with an average of four characteristics per agent, a finding consistent with the notion that cancer development in humans involves multiple pathways. Information on the key characteristics was often available from multiple sources, with many agents demonstrating concordance between human and animal sources, particularly with respect to genotoxicity. Although a detailed comparison of the characteristics of different types of agents was not attempted here, the overall characteristic profiles for pharmaceutical agents and for chemical agents and related occupations appeared similar. Further in-depth analyses of this rich database of characteristics of human carcinogens are expected to provide additional insights into the MOA of human cancer development.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,325 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations52
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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