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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».