Convergent Oncology: A Six-Target Strategy for Systemic Cancer Suppression
Notice bibliographique
Résumé
【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
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».