Vitamins as Possible Cancer Biomarkers: Significance and Limitations
Notice bibliographique
Résumé
The Western-style diet, which is common in developed countries and spreading into developing countries, is unbalanced in many respects. For instance, micronutrients (vitamins A, B complex, C, D, E, and K plus iron, zinc, selenium, and iodine) are generally depleted in Western food (causing what is known as 'hidden hunger'), whereas some others (such as phosphorus) are added beyond the daily allowance. This imbalance in micronutrients can induce cellular damage that can increase the risk of cancer. Interestingly, there is a large body of evidence suggesting a strong correlation between vitamin intake as well as vitamin blood concentrations with the occurrence of certain types of cancer. The direction of association between the concentration of a given vitamin and cancer risk is tumor specific. The present review summarized the literature regarding vitamins and cancer risk to assess whether these could be used as diagnostic or prognostic markers, thus confirming their potential as biomarkers. Despite many studies that highlight the importance of monitoring vitamin blood or tissue concentrations in cancer patients and demonstrate the link between vitamin intake and cancer risk, there is still an urgent need for more data to assess the effectiveness of vitamins as biomarkers in the context of cancer. Therefore, this review aims to provide a solid basis to support further studies on this promising topic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».