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Enregistrement W3158712382 · doi:10.1158/1940-6215.envcaprev19-ia16

Abstract IA16: The Halifax Project: Can a chemical mixture be a virtual carcinogen?

2020· article· en· W3158712382 sur OpenAlexaboutno aff
William H. Goodson

Notice bibliographique

RevueCancer Prevention Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarcinogenCancerBreast cancerOverdiagnosisCarcinogenesisMedicinePhysiologyToxicologyInternal medicineBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We live in a mixture of chemicals that has literally been created during our lifetimes. The possibility that this mixture might be carcinogenic has never been assessed systematically. Concurrent with the spread of this chemical mixture, cancer has changed. For example, there is more breast cancer and it occurs earlier in life for the same mutations. This increase has been attributed to artifacts and overdiagnosis. However, the increase started long before mammograms (Doll and Peto, Oxford Mono 1981), and Anderson et al. (JCO 2010) found similar increased invasive breast cancer in men—for whom the explanations that blame women do not apply. The Halifax Project used a Hallmarks of Cancer framework to ask whether the mixture of chemicals in which we live, or some part of it, might—together as a mixture—act as a virtual carcinogen even though not one of the chemicals was considered a carcinogen in itself. Dr. Leroy Lowe recruited 12 groups of experts—not specifically cancer biologists (one for each Hallmark, one for microenviroment as a whole, one for cross validation). Each group was asked to identify one or more common chemical(s) of commerce that induced their specific Hallmark. The requirements for the chemicals were that they were considered “safe” and affected the Hallmark specifically (thus excluding global mutagens) either: 1. in a dose range measured in humans; 2. at a dose lower than usually tested; 3. at a dose lower than the LOEL for carcinogenesis; or 4. at animal blood or tissue levels similar to humans. The Project identified one or more chemicals that activated each Hallmark, including 89 chemicals (it is likely more exist that were not identified) not currently classified as carcinogens that can affect Hallmarks. Fifty of these 89 chemicals (59%) had low-dose effects. The Project thus confirmed the possibility that a mixture of “noncarcinogens” could induce all 10 Hallmarks, i.e., be a virtual carcinogen. This finding leads to follow-up questions such as, How do chemical mixtures interact when they have dissimilar structures as well as similar ones? (Corollary: Xenoestrogens are a target of convenience, but there are other chemicals.) We are unlikely to find clarity without mechanistic data on how chemicals work together, so we should avoid a rush to oversimplify and to create answers just to have an answer. What happens after a chemical exposure ends? If a mixture induces “cancer,” will it be sustained if chemicals are removed? How do known carcinogens, e.g., diethylstilbestrol, cause cancer years later? And why does cancer sometimes persist when the inciting mutation is inactivated? Might cells become addicted to being malignant? Testing the mixtures hypothesis in a meaningful way requires resources at least somewhat similar to the magnitude of funds spent on deciphering genetic carcinogenesis and developing target therapies. With over 300 million persons at risk in the US alone, even a small chance of inducing cancer creates a significant risk. Citation Format: William H. Goodson III. The Halifax Project: Can a chemical mixture be a virtual carcinogen? [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Environmental Carcinogenesis: Potential Pathway to Cancer Prevention; 2019 Jun 22-24; Charlotte, NC. Philadelphia (PA): AACR; Can Prev Res 2020;13(7 Suppl): Abstract nr IA16.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,277 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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