Abstract IA002: Early-Onset Colorectal Cancer as a Model for Precision Cancer Prevention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The rising incidence of early-onset colorectal cancer (EOCRC)—diagnosed before age 50—represents a sentinel trend for other early-onset cancers. While EOCRC is the most well-characterized early-onset malignancy, it also serves as a model for understanding shared mechanisms and prevention strategies across tumor types. Current prevention efforts emphasize earlier screening, yet early detection and interception alone cannot address the growing burden of early-onset cancers, particularly as carcinogenic processes may begin decades before diagnosis. Because early-onset cancers remain relatively rare, advancing risk stratification is critical to identify individuals most likely to benefit from early intervention. Accumulating evidence implicates early-life and mid-life exposures—including diet, obesity, sedentary behavior, and gut microbial dysbiosis—in shaping cancer susceptibility. These insights call for a life course prevention framework that integrates molecular and microbial biomarkers into precision risk models. Promising strategies include aspirin to block inflammation, GLP-1 receptor agonists to reverse obesity-related metabolic dysfunction, and dietary interventions—such as high-fiber and plant-forward diets—to favorably modulate the microbiome and reduce systemic inflammation. By viewing EOCRC as both a sentinel and prototype, we can move beyond early detection toward proactive, risk-targeted prevention—disrupting carcinogenic pathways before disease emerges and reimagining cancer control across the lifespan. Citation Format: Andrew T. Chan. Early-Onset Colorectal Cancer as a Model for Precision Cancer Prevention [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: The Rise in Early-Onset Cancers—Knowledge Gaps and Research Opportunities; 2025 Dec 10-13; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(23_Suppl):Abstract nr IA002.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».