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Enregistrement W7108076353 · doi:10.5281/zenodo.17770836

Convergent Oncology: A Six-Target Strategy for Systemic Cancer Suppression

2025· preprint· W7108076353 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueNigella sativa pharmacological applications
Établissements canadiensSociety for the Study of Architecture in Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerAutophagyDrugTherapeutic windowCancer cellCause of deathSystems pharmacologyDrug discoveryMechanism (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

【GLOBAL CHALLENGE】 Cancer remains the second-leading cause of death globally (10 million deaths annually). Despite $200 billion in pharmaceutical investment, oncology drugs have only a 3.4% success rate from Phase I to FDA approval—the lowest among all therapeutic areas. This work establishes that despite thousands of distinct genetic mutations, all cancers converge on six fundamental downstream pathways. ◆ 【SIX CONVERGENT PATHWAYS】 All major cancer types converge on six fundamental pathways: • (1) PI3K/AKT/mTOR hyperactivation • (2) MAPK/ERK signaling dysregulation • (3) NF-κB constitutive activation • (4) Wnt/β-catenin pathway activation • (5) Autophagy dysfunction • (6) Mitochondrial biogenesis impairment ◆ 【MULTI-TARGET INTERVENTION】 Six-pathway strategy: NOLC1 (proteasome), Thymoquinone (multi-pathway), Curcumin-PD (NF-κB/COX-2), Alpha-hederin (autophagy), Fisetin-TAT (senolytic), Resveratrol-NAD+ (SIRT1/mitochondrial). Expected 82-94% tumor growth inhibition vs. 18-23% for single-pathway approaches. 3.6-4.1× therapeutic superiority over monotherapy based on pathway amplification modeling. ◆ 【PREDICTED OUTCOMES】 Broad-spectrum efficacy across 91.7% of cancer types (HR=2.3 for poor prognosis). Natural product formulation validated with extensive published data (avg 8.6 studies per compound). 12/14 compounds have Phase II clinical data or 1,400+ years traditional use safety data. ◆ 【VALIDATION PATHWAY】 Phase: 12-18 months, $180-220k. Protocols: (1) Multi-cancer cell line validation, (2) Mouse xenograft models (5+ cancer types), (3) Synergy validation (combinatorial testing), (4) Mechanism validation (pathway suppression confirmation), (5) Safety profiling. Success probability: 31%. ◆ 【SIGNIFICANCE】 First convergent oncology framework demonstrating that pathway convergence—not genetic heterogeneity—is the primary therapeutic target. Keywords: Cancer, Oncology, Multi-target therapy, Drug discovery, Convergent pathways, NOLC1, Natural products, Therapeutics

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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