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Enregistrement W4299788728 · doi:10.17615/3eaf-3e69

Designing a broad-spectrum integrative approach for cancer prevention and treatment

2020· article· en· W4299788728 sur OpenAlexfundno aff
Anupam Bishayee, Jack L. Arbiser, Stephanie C. Casey, Dipita Bhakta-Guha, Mrinmay Chakrabarti, Amedeo Amedei, Rupesh Chaturvedi, S. M. Ashraf, Keith I. Block, Thomas E. Carey, Yi Chen, Fabián Benencia, Alla Arzumanyan, A.R.M. Ruhul Amin, Stacy W. Blain, Leroy Lowe, Beom K. Choi, Sophie Chen, Alexandra Arreola, Chandra S. Boosani, Maria Rosa Ciriolo, Katia Aquilano, Marianeve Carotenuto, Georgia Zhuo Chen, Helen M. Coley, Amancio Carnero, Amr Amin, Asfar S. Azmi, Helen Chen, Alan Bilsland, Penny B. Block, Charlotte Gyllenhaal

Notice bibliographique

RevueUNC Libraries · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesInstituto de Salud Carlos IIINational Institutes of HealthJunta de Castilla y LeónUnited Arab Emirates UniversityTerry Fox FoundationUniversity of GlasgowCanadian Institutes of Health ResearchBreast Cancer CampaignEuropean Regional Development FundBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesWest Virginia Higher Education Policy CommissionMinisterio de Ciencia e InnovaciónEuropean CommissionState Council of Higher Education for VirginiaAvon Foundation for WomenWellcome TrustCancer Research UKUnited Soybean BoardGenentechHuntsman Cancer FoundationAgios PharmaceuticalsCancer Research WalesUniversity of MiamiAstraZenecaAmerican Diabetes AssociationNational Center for Complementary and Alternative MedicinePancreatic Cancer Action NetworkElsa U. Pardee FoundationAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroU.S. Department of DefenseNational Institute of Neurological Disorders and StrokeBreast Cancer Research FoundationNational Cancer InstituteGilead Sciences
Mots-clésBroad spectrumSpectrum (functional analysis)MedicineComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Targeted therapies and the consequent adoption of “personalized” oncology have achieved notable successes in some cancers; however, significant problems remain with this approach. Many targeted therapies are highly toxic, costs are extremely high, and most patients experience relapse after a few disease-free months. Relapses arise from genetic heterogeneity in tumors, which harbor therapy-resistant immortalized cells that have adopted alternate and compensatory pathways (i.e., pathways that are not reliant upon the same mechanisms as those which have been targeted). To address these limitations, an international task force of 180 scientists was assembled to explore the concept of a low-toxicity “broad-spectrum” therapeutic approach that could simultaneously target many key pathways and mechanisms. Using cancer hallmark phenotypes and the tumor microenvironment to account for the various aspects of relevant cancer biology, interdisciplinary teams reviewed each hallmark area and nominated a wide range of high-priority targets (74 in total) that could be modified to improve patient outcomes. For these targets, corresponding low-toxicity therapeutic approaches were then suggested; many of which were phytochemicals. Proposed actions on each target and all of the approaches were further reviewed for known effects on other hallmark areas and the tumor microenvironment. Potential contrary or procarcinogenic effects were found for 3.9% of the relationships between targets and hallmarks, and mixed evidence of complementary and contrary relationships was found for 7.1%. Approximately 67% of the relationships revealed potentially complementary effects, and the remainder had no known relationship. Among the approaches, 1.1% had contrary, 2.8% had mixed and 62.1% had complementary relationships. These results suggest that a broad-spectrum approach should be feasible from a safety standpoint. This novel approach has potential to help us address disease relapse, which is a substantial and longstanding problem, so a proposed agenda for future research is offered.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,229 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
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