Rethinking cancer initiation: The role of large‐scale mutational events
Notice bibliographique
Résumé
Cancer initiation is revisited in light of recent discoveries in cancer pathogenesis. Of note is the detection of mutated cancer genes in benign conditions. More significantly, somatic clones, which harbor mutations in cancer genes, arise in normal tissues from early development through adulthood, but seldom do they transform into cancer. Further, clustered mutational events-kataegis, chromothripsis and chromoplexy-are widespread in cancer, generating point mutations and chromosomal rearrangements in a single cellular catastrophe. These observations are contrary to the prevailing somatic mutation theory, which states that a cancer is caused by the gradual accumulation of mutations over time. A different perspective is proposed within the framework of Waddington's epigenetic landscape wherein tumorigenesis is viewed primarily as a disruption of cell development. Cell types are defined by their specific gene-expression profiles, determined by the gene regulatory network, and can be regarded as attractor states of the network dynamics: they represent specific, self-stabilizing patterns of gene activities across the genome. However, large-scale mutational events reshape the landscape topology, creating abnormal "unphysiological" attractors. This is the crux of the process of initiation. Initiation primes the cell for conversion into a tumor phenotype by oncogenes and tumor suppressor genes, which drive cell proliferation and clonal diversification. This view of tumorigenesis calls for a different approach to therapy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».