A Four-Domain Regime-Transition Framework for Carcinogenesis
Kanserin gelişimini; somatik evrim, doku organizasyonu, hücresel kaynaklara erişim, genomik ve epigenomik değişimler ile çevresel ilişkilerin zaman içinde birbirini nasıl etkilediği üzerinden inceleyen yönlü ve sınanabilir bir teorik çerçeve.
Kanserin evrimi, hücre ile içinde bulunduğu doku arasındaki ilişkiler içinde gerçekleşir.
Kanser biyolojisinin merkezinde somatik mutasyon, seçilim, epigenetik değişim ve hücresel plastisite yer alır. Bu süreçler; oksijen ve besinlere erişim, redoks dengesi, bağışıklık yanıtı, stromal ilişkiler, doku organizasyonu ve bazı sistemlerde konakla ilişkili biyolojik bileşenlerle birlikte ilerler.
Bu çalışma, kanserde rol oynadığı bilinen bu katmanlar arasında belirli koşullarda zaman içinde yönlü ilişkiler kurulup kurulamayacağını araştırıyor. Bir ilişkinin güçlü biçimde desteklenmesi; birlikte görülmenin ötesinde zamanlama, biyolojik işlev, karşılaştırıcı modeller ve gerektiğinde deneysel müdahale üzerinden sınama gerektiriyor.
Önce somatik evrimin biyolojik bağlamını kuruyoruz. Ardından durum, rejim ve rejim geçişi kavramlarına geçiyoruz. Dört alanlı yapı bu temel üzerine yerleşiyor; geri besleme ilişkileri, tedavi karşılaşması ve falsifikasyon ölçütleri daha sonra aynı akış içinde birbirine bağlanıyor.
Çerçeve hangi sorular üzerinden kuruluyor?
Her bölüm bir sonraki sorunun zeminini hazırlıyor. Teknik kavramlar, biyolojik anlamları kurulduktan sonra adlandırılıyor; böylece dört alanlı mimari, tek tek terimlerden önce araştırma mantığı üzerinden izlenebiliyor.
Somatik evrim hangi biyolojik koşullar içinde gerçekleşir?
Bir tümörün gelişimi boyunca yeni genomik ve epigenomik durumlar ortaya çıkabilir, bazı hücresel özellikler seçilebilir ve belirli soylar zaman içinde genişleyebilir. Bu evrimsel süreçlerin sonuçları, hücrenin içinde bulunduğu doku koşullarıyla birlikte şekillenir. Oksijen dağılımı, besinlere erişim, bağışıklık hücrelerinin konumu, stromal yapı ve redoks koşulları, belirli durumların ortaya çıkmasını ve sürmesini etkileyebilir.
Çalışmanın çıkış noktası burada yer alıyor: genomik değişikliklerin hangi koşullarda ortaya çıktığını, hangi koşullarda seçildiğini ve zaman içinde hangi biyolojik sonuçları taşıdığını aynı tarihsel süreç içinde izlemek.
Somatik evrim, yaşam boyunca vücut hücrelerinde ortaya çıkan ve hücre soyları boyunca aktarılabilen değişimlerin seçilim, çoğalma, kayıp ve soy genişlemesi gibi süreçlerle zaman içinde farklılaşmasını anlatır. Kanserde bu süreç genomik değişimlerle birlikte epigenetik durumları, hücresel plastisiteyi ve çevreyle kurulan ilişkileri de içeren daha geniş bir biyolojik bağlam içinde izlenir.
Bir durum ile bir rejim arasındaki fark nedir?
Bir hücre ya da doku zaman içinde farklı biyolojik durumlara geçebilir. Metabolik etkinlik, gen ifadesi, redoks dengesi, hücre döngüsü, bağışıklıkla etkileşim veya dokudaki konum değişebilir. Bu değişimlerin bir bölümü kısa süreli kalır; bazıları ise daha kalıcı bir organizasyon içinde tekrar tekrar ortaya çıkar.
Makalede durum, belirli bir zamanda ve belirli bir biyolojik düzeyde gözlenen ya da çıkarılan konfigürasyonu ifade eder. Rejim, hangi durumların erişilebilir olduğunu ve bu durumlar arasındaki geçiş olasılıklarını zaman içinde etkileyen kalıcı veya tekrarlayan ilişkiler ve kısıtlar örgütlenmesini tanımlar. Rejim geçişi ise bu daha geniş örgütlenmenin yeniden kurulmasına karşılık gelir.
Bir sistemin bugünkü davranışı önceki geçişlerin izini taşıyabilir. Daha önce yaşanan hücresel durumlar veya dokudaki yeniden örgütlenmeler, sonraki seçeneklerin erişilebilirliğini değiştirir. Böylece benzer başlangıç koşulları farklı biyolojik geçmişler üzerinden farklı yönlere ilerleyebilir.
Doku ile organizmanın geri kalanı arasındaki ilişkiler nasıl yeniden örgütlenir?
Epitelyal dokular; komşu hücreler, bağ dokusu, damarlar, bağışıklık hücreleri ve bulundukları organa özgü diğer biyolojik bileşenlerle sürekli ilişki içinde yaşar. Bu ilişkiler dokunun mekânsal düzenini, madde alışverişini, bağışıklık gözetimini ve çevreden gelen sinyallerin nasıl işlendiğini birlikte şekillendirir.
Makalede D1, bu ilişki düzeyindeki yeniden örgütlenmeyi inceler. Organism-integrative interface coupling, tanımlanmış biyolojik kompartımanlar arasındaki mekânsal, zamansal ve işlevsel koordinasyonu anlatır. Decoupling ise bu yeniden örgütlenmenin bir yönünü adlandırır: belirli ilişkilerin zayıflaması, zamanlamasının çözülmesi veya yanlış yönlenmesi.
Arayüz, fiziksel bir sınırdan daha geniş bir ilişki düzeyidir. Epitel–stroma, epitel–immün hücre veya epitel–damar ilişkileri; madde, sinyal ve hücresel etkinliğin karşılıklı olarak işlendiği farklı arayüzler oluşturabilir. D1 ölçümleri bu ilişkileri daha sonraki tümör sonuçlarından bağımsız biçimde tanımlamayı amaçlar.
Bir biyolojik programın varlığı ile gerçekten yürütülebilmesi arasındaki fark nedir?
Bir programın genetik ve düzenleyici olarak mümkün oluşu ile o anda yürütülebilmesi ayrı sorulardır. Hücrenin gerekli maddelere erişebilmesi, enerji akışını sürdürebilmesi, redoks dengesini koruyabilmesi, organeller arasındaki iş bölümünü gerçekleştirebilmesi ve taşıma süreçlerini yürütebilmesi biyolojik sonucu etkiler.
Makalede D2, kaynakların ve biyofiziksel koşulların sistem içinde nasıl dağıldığını ve bu dağılımın belirli programların erişilebilirliğine nasıl yansıdığını inceler. Bu örgütlenme captured distribution regime ve yürütme kısıtları üzerinden ele alınır. Metabolik, redoks, biyosentetik, organel, düzenlenmiş hücre ölümü ve doku restorasyonu programları bu kapsamda değerlendirilebilir.
Bir maddenin dokuda bulunması, hücresel kullanım için yeterli bir tanım sunmaz. Madde doğru kompartımana ulaşmalı, uygun taşıma sistemi çalışmalı ve ilgili biyolojik yol girdiyi işleyebilmelidir. Çalışmadaki termodinamik yorum da bu somut kısıt yapısına dayanır.
Termodinamik niteleme, madde, enerji, redoks, elektrokimyasal durum veya taşıma gibi önceden tanımlanmış fiziksel kısıtlar aynı girdileri kullanan yakın bir modele göre ek açıklayıcı değer sağladığında güç kazanır. Makaledeki aynı-girdi karşılaştırması bu sınamayı analitik olarak tanımlar; ampirik performansı gelecekteki uygulamalara açıktır.
Genomik ve epigenomik durumlar nasıl ortaya çıkar, seçilir ve zaman içinde yerleşir?
Oksidatif stres, replikasyon stresi, nükleotid havuzlarındaki değişimler, DNA onarımının durumu ve tedaviyle karşılaşma yeni genomik varyasyonun oluşma biçimini etkileyebilir. Doku, metabolizma, bağışıklık ve tedavi koşulları da önceden var olan veya sonradan ortaya çıkan durumların popülasyon içindeki seyrine katkıda bulunabilir.
Makalede D3, genomik ve epigenomik durumların ortaya çıkması, seçilmesi, stabilize olması ve zaman içinde yerleşmesi arasındaki ayrımı korur. İlk saptama oluşum zamanını doğrudan vermez; sıklık artışı da sürüklenme, darboğaz, mekânsal yapı ve örnekleme etkileriyle birlikte değerlendirilir.
Stabilizasyon, bir durumun geçici indüksiyonun ötesine geçerek yeniden üretilebilir biçimde sürmesi, aktarılması veya yeniden kurulmasıdır. Yerleşme (entrenchment) sırasında geri beslemeler, telafi edici değişiklikler, metabolik bağımlılıklar veya ekolojik destek o durumdan çıkışı daha güç hâle getirebilir.
Genomic economy, D3 içindeki daha ileri bir araştırma hipotezidir. Belirli bir genomik veya epigenomik durumun biyolojik yükleri ile sağladığı işlevsel karşılıkların aynı rejim içinde nasıl örgütlendiğini araştırır. Bu sınama yük ve işlevsel karşılığın birbirinden bağımsız ölçülmesini gerektirir.
Bir sonuç zaman içinde nasıl nedensel bir etkene dönüşebilir?
Bir genomik ya da epigenomik durum yeterince yerleştiğinde hücrenin daha sonraki metabolik işleyişini, DNA onarımını, organel işlevlerini, hücre kaderini veya tedaviye verdiği yanıtı etkileyebilir. Böylece daha önce belirli koşullar altında ortaya çıkmış bir durum, sonraki biyolojik süreçlerin yönünü belirleyen etkin bir bileşene dönüşebilir. Makalede D3→D2 geri beslemesi bu olasılığı araştırır.
Güçlü bir causal locking iddiasında tanımlayıcı genomik veya epigenomik durum doğrudan değiştirilir ya da o durumu sürdüren mekanizmaya müdahale edilir. Durumun kendisindeki değişim, önceden belirlenmiş daha sonraki biyolojik trajektoride de buna bağlı bir değişim üretmelidir.
Belirli bir durumda bulunan hücreler bir metabolik yola veya sinyal ağına güçlü biçimde bağımlı olabilir. O yolun baskılanması durumla ilişkili bir hassasiyeti gösterir. Causal locking için daha güçlü bir deneysel bağlantı aranır: tanımlayıcı durumun değişmesi ve daha sonraki biyolojik trajektorinin bu değişim üzerinden yeniden kurulması.
Bir tümörle ilişkili biyolojik bileşen ne zaman ekolojik ilişkinin etkin bir parçası hâline gelir?
Bazı tümörlerde bakteriler, virüsler, mantarlar veya konakla ilişkili başka biyolojik bileşenler tümör ortamında bulunabilir. Güçlü bir biyolojik yorum için varlığın yanında dokudaki yerleşim, moleküler etkinlik, zaman içindeki süreklilik ve tümör–konak sistemiyle kurulan işlevsel ilişki birlikte değerlendirilir.
Makalede D4, tümörün metabolik, yapısal, immün veya tedaviyle şekillenmiş özelliklerinin belirli bir biyolojik bileşenin yerleşimini ya da etkinliğini desteklediği; aynı bileşenin de tümör, stroma, bağışıklık, metabolizma veya tedavi yanıtını etkilediği koşulları inceler. Bu çift yönlü yapı koşullu karşılıklı ekolojik pekişme olarak tanımlanır.
D4 değerlendirmesi saptama ile başlar; yerleşim ve özgünlük, moleküler etkinlik, zamansal süreklilik ve tek yönlü işlevsel etki üzerinden ilerler. En güçlü yorumda ilişkinin diğer yönü de sınanır: tümör veya tedaviyle şekillenmiş yerel ortamın ilgili biyolojik bileşenin yerleşimini, etkinliğini ya da sürekliliğini desteklediği gösterilir.
Karşılıklılık iki tarafın eşit ölçüde yarar gördüğü bir ortaklığı ifade etmez. Buradaki ölçüt, iki nedensel yönün bağımsız biçimde sınanabilmesidir.
Tedavi neden “ikinci karşılaşma rejimi” olarak ele alınıyor?
Tedavi başladığında karşılaştığı tümör, genomik ve epigenomik tarihi, hücresel durumları, doku organizasyonu, bağışıklık çevresi ve metabolik koşullarıyla belirli bir biyolojik geçmiş taşır. Makaledeki ikinci karşılaşma rejimi (second encounter regime) kavramı, klinik olarak başlatılan tedavinin bu tarihsel olarak örgütlenmiş tümör–konak sistemiyle karşılaşmasını anlatır.
Tedavi etkisi altı süreç üzerinden ayrıştırılır: malign hücrelerin ortadan kaldırılması, hasar oluşumu, yeni hücresel durumların indüklenmesi, seçilim, darboğaz oluşumu ve ekolojik yeniden örgütlenme. Bu süreçler birlikte gerçekleşebilir ve birbirlerinin koşullarını değiştirebilir.
Planlanan tedavi, gerçekten uygulanan tedavi ve doku içinde biyolojik olarak gerçekleşen maruziyet ayrı düzeylerde izlenir. Tümör penetrasyonu, hedefe bağlanma, hücre durumu, doku mimarisi ve yerel biyolojik etkinlik, etkin biyolojik maruziyeti şekillendirir.
Eliminasyon tamamlanmadığında hayatta kalan malign ve işlevsel olarak ilişkili konak bileşenlerinin erişebildiği durumlar ve geçişler yeni bir rezidüel durum uzayı oluşturabilir. Başarılı eliminasyon sonrasında ise doku, bağışıklık, metabolizma, bariyer ve hasar çözümleme işlevlerinin yeniden kurulması restorasyon başlığı altında izlenir.
Bu mimari nasıl sınanır?
Bir tümörde doku organizasyonunun, metabolik koşulların ve genomik çeşitliliğin birlikte değişmesi, aralarındaki yönü tek başına belirlemez. D1→D2→D3 omurgası zaman içindeki sırayı ve her ilişkinin bir sonraki düzeye taşıdığı bağımsız bilgiyi sınamayı gerektirir. İlgili alanların aynı biyolojik birimlerde veya açık biçimde bağlanmış uzunlamasına örneklerde ölçülmesi bu nedenle önem taşır.
Çerçeve; ters yönlü modeller, sırasız yapılar, bağımsız etkiler, ortak neden açıklamaları, alanın yerleşik modelleri ve aynı girdileri kullanan esnek alternatiflerle karşılaştırılır. Her iddia kendi kanıt eşiğinde değerlendirilir: D1→D2 ve D2→D3 için zaman sırası ve bağımsız öngörü gücü; causal locking için durum düzeyinde müdahale; D4 için çift yönlü işlevsel sınama; tedavi için zaman içinde ayrıştırılmış süreç ölçümleri gerekir.
Sınanabilir bir çerçeve, hangi bulgunun belirli bir iddiayı zayıflatacağını önceden tanımlar. D1→D2 ilişkisi destek kaybederse ilgili yönlü iddia daralır. Fiziksel kısıt yapısı aynı girdili modele ek değer sağlamazsa termodinamik yorum geri çekilir. D4'te çift yönlü ilişki kurulamazsa eldeki bulgu daha dar bir işlevsel ilişki düzeyinde kalır.
Bu yaklaşım, kanıtın kapsamını ölçülen ilişkinin kapsamıyla birlikte tutar. Tek bir alanın veya tek bir kenarın desteklenmesi, bütün mimari için ayrıca sınama gereksinimini ortadan kaldırmaz.
Bu katmanlar arasında zaman içinde sınanabilir bir nedensel düzen kurulabilir mi?
Çalışma, belirli epitelyal kanser sistemlerinde doku ile organizma arasındaki arayüz ilişkilerinin kaynakların dağılımını ve hücresel programların yürütülme koşullarını etkileyip etkilemediğini; bu koşulların da daha sonraki genomik ve epigenomik durumların oluşumu, seçilmesi ve stabilizasyonuyla nasıl ilişkili olduğunu araştırıyor.
Arayüz ilişkileri → dağılım ve yürütme koşulları → genomik ve epigenomik durumlar
Yerleşen bazı genomik veya epigenomik durumların daha sonraki biyolojik trajektoriler üzerindeki etkisi
Tümör–konak sistemi ile ilişkili biyolojik bileşenler arasında sürdürülebilir çift yönlü ilişkiler
Önceden oluşmuş tümör–konak sisteminin bütün alanlarına etki edebilen klinik karşılaşma
Çerçeve, bütün tümörlerin aynı yolu izlemesini beklemiyor. D1→D2→D3, belirli epitelyal kanser sistemlerinde zaman içinde sınanabilecek yönlü bir hipotez olarak kuruluyor; erken genomik sürücüler, kalıtsal yatkınlıklar, farklı başlangıç noktaları ve alternatif nedensel yollar aynı araştırma alanının içinde kalıyor.
Çerçevenin dayandığı seçilmiş literatür
Aşağıdaki çalışmalar, makalenin farklı biyolojik katmanlarını ve sınama yaklaşımını besleyen seçilmiş kaynaklardan oluşuyor. Tam kaynakça, Version 3.3 Zenodo sürümünde yer alıyor.
- 01 Hanahan D. (2026). Hallmarks of cancer—Then and now, and beyond. Cell, 189, 2254–2277.
- 02 Scheffer M ve ark. (2009). Early-warning signals for critical transitions. Nature, 461, 53–59.
- 03 Villeneuve C ve ark. (2024). Mechanical forces across compartments coordinate cell shape and fate transitions to generate tissue architecture. Nature Cell Biology, 26, 207–218.
- 04 Pavlova NN, Zhu J, Thompson CB. (2022). The hallmarks of cancer metabolism: Still emerging. Cell Metabolism, 34, 355–377.
- 05 Luengo A ve ark. (2020). Increased demand for NAD+ relative to ATP drives aerobic glycolysis. Molecular Cell, 81, 691.
- 06 Martincorena I ve ark. (2017). Universal Patterns of Selection in Cancer and Somatic Tissues. Cell, 171, 1029–1041.e21.
- 07 Izzo F ve ark. (2026). A single-cell lens into the co-evolution of genotypes and phenotypes in cancer. Nature Reviews Cancer.
- 08 Nejman D ve ark. (2020). The human tumor microbiome is composed of tumor type–specific intracellular bacteria. Science, 368, 973–980.
- 09 Gihawi A ve ark. (2023). Major data analysis errors invalidate cancer microbiome findings. mBio, 14.
- 10 Abed J ve ark. (2016). Fap2 Mediates Fusobacterium nucleatum Colorectal Adenocarcinoma Enrichment by Binding to Tumor-Expressed Gal-GalNAc. Cell Host & Microbe, 20, 215–225.
- 11 Gur C ve ark. (2015). Binding of the Fap2 Protein of Fusobacterium nucleatum to Human Inhibitory Receptor TIGIT Protects Tumors from Immune Cell Attack. Immunity, 42, 344–355.
- 12 Strobl MA ve ark. (2023). Treatment of evolving cancers will require dynamic decision support. Annals of Oncology, 34, 867–884.
- 13 Maynard A ve ark. (2020). Therapy-Induced Evolution of Human Lung Cancer Revealed by Single-Cell RNA Sequencing. Cell, 182, 1232–1251.e22.
A Four-Domain Regime-Transition Framework for Carcinogenesis
A directed and falsifiable theoretical framework for examining how somatic evolution, tissue organization, access to cellular resources, genomic and epigenomic change, and environmental relations interact over time in carcinogenesis.
Cancer evolution unfolds within relationships between cells and the tissue environments they inhabit.
Somatic mutation, selection, epigenetic change and cellular plasticity are central to cancer biology. These processes unfold alongside oxygen and nutrient access, redox balance, immune responses, stromal relations, tissue organization and, in some systems, functionally relevant host-associated biological components.
This study asks whether directed relations can be established over time among these layers under specified conditions. Strong support for such a relation requires more than co-occurrence: temporal ordering, biological function, comparator models and, where appropriate, experimental perturbation.
We begin by establishing the biological context of somatic evolution, then introduce the concepts of state, regime and regime transition. The four-domain architecture is built on that foundation, followed by feedback relations, the treatment encounter and the criteria by which the framework can be falsified or contracted.
Which questions build the framework?
Each section prepares the ground for the next question. Technical terms are introduced only after their biological meaning has been established, allowing the four-domain architecture to be followed through its research logic before its terminology.
Under what biological conditions does somatic evolution unfold?
As a tumour develops, new genomic and epigenomic states may emerge, some cellular traits may be selected, and particular lineages may expand over time. The consequences of these evolutionary processes are shaped together with the tissue conditions in which cells reside. Oxygen distribution, nutrient access, the spatial distribution of immune cells, stromal organization and redox conditions can influence which states emerge and persist.
The framework begins from this question: to follow, within the same biological history, the conditions under which genomic changes arise, the conditions under which they are selected, and the biological consequences they carry over time.
Somatic evolution describes how changes that arise in somatic cells and can be transmitted across cell lineages are differentially propagated over time through processes such as selection, proliferation, loss and lineage expansion. In cancer, genomic change unfolds within a broader biological context that also includes epigenetic states, cellular plasticity and interactions with the surrounding environment.
How does a state differ from a regime?
A cell or tissue can move through different biological states over time. Metabolic activity, gene expression, redox balance, cell-cycle position, immune interactions or spatial location can change. Some of these changes are transient; others recur within a more persistent organization.
In the paper, a state is an observed or inferred biological configuration at a specified time and level. A regime is a persistent or recurrent organization of relations and constraints that influences which states are accessible and the probabilities of transitions among them. A regime transition occurs when this wider organization is itself reorganized.
A system’s present behaviour can carry the imprint of earlier transitions. Previous cellular states or tissue reorganizations can alter which options remain accessible later. Similar starting conditions may therefore lead in different directions through different biological histories.
How are relationships between a tissue and the rest of the organism reorganized?
Epithelial tissues remain in continuous relation with neighbouring cells, connective tissue, vasculature, immune cells and other biological components specific to the organ in which they reside. Together, these relations shape spatial organization, material exchange, immune surveillance and the processing of signals from the surrounding environment.
In the paper, D1 examines reorganization at this relational level. Organism-integrative interface coupling refers to spatial, temporal and functional coordination among defined biological compartments. Decoupling names one possible direction of that reorganization, in which specified relations are weakened, desynchronized or misrouted.
An interface is a relational level broader than a physical boundary. Epithelial–stromal, epithelial–immune and epithelial–vascular relations can each form interfaces through which material, signals and cellular activity are coordinated. D1 measurements are intended to define these relations independently of later tumour outcomes.
What is the difference between having a biological programme and being able to execute it?
The genetic and regulatory capacity for a programme and its actual execution at a given moment are separate questions. Biological outcomes depend on whether cells can access the required materials, sustain energy flux, maintain redox conditions, coordinate organellar functions and carry out the necessary transport processes.
In the paper, D2 examines how resources and biophysical conditions are distributed across the system and how that distribution shapes the accessibility of specific programmes. This organization is described in terms of a captured distribution regime and execution constraints. Metabolic, redox, biosynthetic, organellar, regulated cell-death and tissue-restoration programmes can all fall within this domain.
The presence of a substrate in tissue does not by itself define its availability for cellular use. It must reach the relevant compartment, appropriate transport processes must operate, and the biological pathway must be able to process the input. The thermodynamic interpretation in this framework is grounded in this concrete constraint structure.
The thermodynamic qualifier gains explanatory force when prespecified physical constraints—material, energetic, redox, electrochemical or transport—add value beyond a closely matched model using the same inputs. The same-input comparison specified in the paper defines this test analytically; its discriminating performance remains to be established empirically.
How do genomic and epigenomic states arise, undergo selection and become entrenched over time?
Oxidative stress, replication stress, changes in nucleotide availability, DNA-repair state and treatment exposure can influence the supply and spectrum of new genomic variation. Tissue, metabolic, immune and therapeutic conditions can also shape the population trajectories of states that were already present or that emerge later.
In the paper, D3 preserves the distinction among state generation, selection, stabilization and entrenchment. First detection does not identify the time of generation, and an increase in frequency must be interpreted alongside drift, bottlenecks, spatial structure and sampling effects.
Stabilization occurs when a state is reproducibly maintained, transmitted or re-entered beyond transient induction. During entrenchment, feedbacks, compensatory changes, metabolic dependencies or ecological support make departure from the state less probable or increasingly perturbation-dependent.
Genomic economy is a stronger research hypothesis within D3. It asks how the biological burdens associated with a defined genomic or epigenomic state are organized in relation to independently measured functional returns under the same regime. Testing this hypothesis requires burden and functional return to be measured separately.
How can an outcome become a causal determinant over time?
Once a genomic or epigenomic state becomes sufficiently stabilized or entrenched, it may influence later metabolic activity, DNA repair, organellar function, cell fate or treatment response. A state that first arose under particular conditions can therefore become an active determinant of subsequent biological processes. The paper examines this possibility through the D3→D2 feedback.
For a strong causal locking claim, the defining genomic or epigenomic state is altered directly, or a mechanism required to maintain that state is perturbed in a way that demonstrably changes the state. The state change must then produce a corresponding change in a prespecified downstream biological trajectory.
Cells occupying a particular state may depend strongly on a metabolic pathway or signalling network. Suppressing that pathway can reveal a state-associated vulnerability. Causal locking requires a stronger experimental link: the defining state itself must change, and the downstream biological trajectory must be reorganized through that state change.
When does a tumour-associated biological component become an active part of an ecological relationship?
Bacteria, viruses, fungi or other host-associated biological components can be present in the tumour environment in some cancers. A strong biological interpretation considers not only detection, but also localization within tissue, molecular activity, temporal persistence and functional interaction with the tumour–host system.
In the paper, D4 examines contexts in which metabolic, structural, immune or treatment-conditioned features of the tumour support the localization or activity of an associated biological component, while that component in turn alters tumour, stromal, immune, metabolic or treatment-response states. This bidirectional structure is termed conditional reciprocal ecological reinforcement.
D4 assessment begins with detection and proceeds through localization and authenticity, molecular activity, temporal persistence and unidirectional functional influence. The strongest interpretation also tests the reverse direction: whether the local tumour- or treatment-conditioned environment supports the localization, activity or persistence of the associated biological component.
Reciprocity does not require equal benefit or mutualism. The criterion is independent evidence for both causal directions.
Why is treatment considered a “second encounter regime”?
By the time treatment begins, the tumour already carries a biological history encoded in its genomic and epigenomic states, cellular organization, tissue architecture, immune environment and metabolic conditions. The paper uses the term second encounter regime to describe a clinically initiated treatment encountering this historically organized tumour–host system.
Treatment is decomposed into six processes: malignant elimination, damage generation, induction of new cellular states, selection, bottleneck formation and ecological reorganization. These processes can occur together and can alter one another’s conditions.
Prescribed exposure, delivered exposure and the exposure biologically realized within tissue are tracked as distinct levels. Tumour penetration, target engagement, cell state, tissue architecture and local biological activity all shape effective biological exposure.
When elimination is incomplete, the states and transitions accessible to surviving malignant cells and functionally related host components can form a new residual state space. After successful elimination, the re-establishment of tissue, immune, metabolic, barrier and damage-resolution functions is examined under the concept of restoration.
How can this architecture be tested?
Concurrent changes in tissue organization, metabolic conditions and genomic diversity do not establish the direction of influence among them. Testing the D1→D2→D3 spine requires temporal ordering and evidence that each relation contributes independent information about the next level. The relevant domains therefore need to be measured in the same biological units or in explicitly linked longitudinal samples wherever possible.
The framework is compared with reverse-order models, unordered structures, independent effects, common-cause explanations, domain-standard models and flexible alternatives using the same inputs. Each claim is evaluated at its own evidentiary threshold: temporal ordering and incremental predictive information for D1→D2 and D2→D3; state-level perturbation for causal locking; bidirectional functional testing for D4; and temporally resolved process decomposition for treatment.
A testable framework specifies in advance what finding would weaken a particular claim. If D1→D2 loses support, that directed claim contracts. If the physical constraint structure adds no value beyond a same-input model, the thermodynamic interpretation is withdrawn. If bidirectional coupling cannot be demonstrated for D4, the result remains at the level of the narrower functional relation that is actually supported.
This approach keeps the scope of inference aligned with the scope of the evidence. Support for one domain or one directed edge does not remove the need to test the integrated architecture separately.
Can a testable causal ordering be established across these layers over time?
The study asks whether, in specified epithelial cancer systems, relations between tissue and organismal interfaces condition the distribution of resources and the execution of cellular programmes, and whether those conditions in turn shape the generation, selection and stabilization of later genomic and epigenomic states.
Interface relations → distribution and execution conditions → genomic and epigenomic states
The effect of sufficiently stabilized or entrenched genomic or epigenomic states on later biological trajectories
Sustained bidirectional relations between the tumour–host system and associated biological components
A clinically initiated encounter capable of acting across the pre-existing tumour–host architecture
The framework allows heterogeneous entry points and trajectories. D1→D2→D3 is posed as a directed hypothesis to be tested over time in specified epithelial cancer systems, while early genomic drivers, inherited predispositions, alternative entry points and competing causal structures remain within the research space.
Selected literature underpinning the framework
The studies below provide selected biological and methodological foundations for the framework. The complete reference list is available in the Version 3.3 Zenodo manuscript.
- 01 Hanahan D. (2026). Hallmarks of cancer—Then and now, and beyond. Cell, 189, 2254–2277.
- 02 Scheffer M et al. (2009). Early-warning signals for critical transitions. Nature, 461, 53–59.
- 03 Villeneuve C et al. (2024). Mechanical forces across compartments coordinate cell shape and fate transitions to generate tissue architecture. Nature Cell Biology, 26, 207–218.
- 04 Pavlova NN, Zhu J, Thompson CB. (2022). The hallmarks of cancer metabolism: Still emerging. Cell Metabolism, 34, 355–377.
- 05 Luengo A et al. (2020). Increased demand for NAD+ relative to ATP drives aerobic glycolysis. Molecular Cell, 81, 691.
- 06 Martincorena I et al. (2017). Universal Patterns of Selection in Cancer and Somatic Tissues. Cell, 171, 1029–1041.e21.
- 07 Izzo F et al. (2026). A single-cell lens into the co-evolution of genotypes and phenotypes in cancer. Nature Reviews Cancer.
- 08 Nejman D et al. (2020). The human tumor microbiome is composed of tumor type–specific intracellular bacteria. Science, 368, 973–980.
- 09 Gihawi A et al. (2023). Major data analysis errors invalidate cancer microbiome findings. mBio, 14.
- 10 Abed J et al. (2016). Fap2 Mediates Fusobacterium nucleatum Colorectal Adenocarcinoma Enrichment by Binding to Tumor-Expressed Gal-GalNAc. Cell Host & Microbe, 20, 215–225.
- 11 Gur C et al. (2015). Binding of the Fap2 Protein of Fusobacterium nucleatum to Human Inhibitory Receptor TIGIT Protects Tumors from Immune Cell Attack. Immunity, 42, 344–355.
- 12 Strobl MA et al. (2023). Treatment of evolving cancers will require dynamic decision support. Annals of Oncology, 34, 867–884.
- 13 Maynard A et al. (2020). Therapy-Induced Evolution of Human Lung Cancer Revealed by Single-Cell RNA Sequencing. Cell, 182, 1232–1251.e22.