Computational Framework for Multi-Target Cancer Pathway Convergence
Notice bibliographique
Résumé
【THE PROBLEM】 Cancer drug development has a 99.6% failure rate, with only 3.4% of drugs progressing from Phase I to FDA approval. Single-target therapies consistently fail because cancer cells activate compensatory pathways when one target is blocked. ◆ 【KEY INSIGHT】 Despite genetic heterogeneity across thousands of cancer mutations, all cancers converge on 6 universal downstream pathways: • (1) Translation/Ribosome Biogenesis (NOLC1-regulated) • (2) Nucleotide Synthesis (purine/pyrimidine) • (3) Mitochondrial Reprogramming (ATP production) • (4) One-Carbon Metabolism (methyl donors) • (5) DNA Damage Response (genomic stability) • (6) Metabolic Plasticity (survival under stress). Analysis of 38 independent datasets (TCGA, GEO, ICGC) covering 33 cancer types and 11,012+ patients confirms these pathways are enriched in 10-12 of 12 major cancer types (83-100% convergence). ◆ 【COMPUTATIONAL FRAMEWORK】 Multi-target botanical combinations targeting all 6 pathways simultaneously through 14 compounds with quantified IC50 values, blood-brain barrier penetration data, and established safety profiles. Mathematical modeling predicts 60-70% net therapeutic efficacy when all pathways are blocked simultaneously, compared to 14-20% for monotherapy, representing 3-5× superiority through network amplification effects. ◆ 【HISTORICAL PRECEDENT】 Multi-drug combinations have transformed treatment outcomes: HIV HAART (50-100× mortality reduction), TB multi-drug therapy (cure vs. death), cancer ABVD for Hodgkin lymphoma (5-8× response improvement). ◆ 【METHODOLOGY】 Systematic computational analysis of cancer genomics datasets, pathway enrichment analysis (GSEA, Reactome, KEGG), compound mechanism verification with IC50 values and clinical evidence, pharmacokinetic modeling for bioavailability and CYP450 interactions, and mathematical framework for synergy coefficient derivation. ◆ 【CRITICAL LIMITATION】 Zero experimental validation. This is a computational hypothesis requiring Phase I-IV trials before clinical use. All projections are evidence-based but not empirically confirmed. Keywords: Cancer, Computational oncology, Multi-target therapy, Pathway convergence, NOLC1, Drug discovery, Systems biology, Therapeutics
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».