Notice bibliographique
Résumé
Single-cell studies have discovered abundant cancer-associated genetic/phenotypic changes in non-cancerous cells, strikingly contrasting with the infrequency of cancer. Epidemiological data have revealed decades-long plateaus of breast cancer incidence in the contralateral breast and twins/relatives following the first/proband's diagnosis, unlike the well-known continuous increase of population-level incidence with age, the latter ostensibly attributable to the successive accumulation of multiple genetic/epigenetic changes necessary for transformation. Here, we explain these contradicting observations by differentiating cell-level, individual-level, and population-level evidence. First, we show the same decades-long incidence plateau for renal-cell carcinoma in the contralateral kidney following the first diagnosis, expanding the individual-level evidence from breast cancer. We then consider somatic evolution and cell competition in stem-cell compartments and their bounded nature in ageing as a hypothesized mechanism for the abundant cancer-associated cell-level changes and the prolonged constancy of individual-level incidence. Individual-specific propensity with heritable/familial components underlies this process, with which we show congruence between individual-level's constant incidence vs. population-level's increasing incidence. The resulting postulate, an extension of one by Peto and Mack 25 years ago, distinguishes the last multistage "hit" as the critically rate-limiting event in carcinogenesis. Its supporting evidence calls for a reappraisal of the precise nature of multistage carcinogenesis in cancer biology.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».