Notice bibliographique
Résumé
Cancer is widely regarded to be a genetic disease. Indeed, over the past five decades, the genomic perspective on cancer has come to almost completely dominate the field. However, this genome-only view is incomplete and tends to portray cancer as a disease that is highly heritable, driven by hundreds of complex genetic interactions and, consequently, difficult to prevent or treat. New evidence suggests that cancer is not as heritable or purely genetic as once thought and that it really is a multi-omics disease. As highlighted in this review, the genome, the exposome, and the metabolome all play roles in cancer's development and manifestation. The data presented here show that >90% of cancers are initiated by environmental exposures (the exposome) which lead to cancer-inducing genetic changes. The resulting genetic changes are, then, propagated through the altered DNA of the proliferating cancer cells (the genome). Finally, the dividing cancer cells are nourished and sustained by genetically reprogrammed, cancer-specific metabolism (the metabolome). As shown in this review, all three "omes" play roles in initiating cancer. Likewise, all three "omes" interact closely, often providing feedback to each other to sustain or enhance tumor development. Thanks to metabolomics, these multi-omics feedback loops are now much more evident and their roles in explaining the hallmarks of cancer are much better understood. Importantly, this more holistic, multi-omics view portrays cancer as a disease that is much more preventable, easier to understand, and potentially, far more treatable.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».