This repository proposes a constructive, mathematical, and AI-supported model for understanding, monitoring, and treating cancer at a systemic level.
本リポジトリは、がんの理解・監視・治療を構成的・数理的・AI支援のもとで体系化する理論を示します。
Cancer is defined as the result of four interlinked components: mutation (M), proliferative drive (G), apoptosis failure (A), and immune evasion (I), expressed as:
C(g) = M × G − A − I. This structure identifies both the conditions for cancer formation and the targets for its constructive suppression.
がんは、変異（M）、細胞増殖（G）、アポトーシス（A）、免疫逃避（I）という4要素からなる構成式により定義されます：
C(g) = M × G − A − I。この式は、がんの成立条件と制御対象を同時に定式化します。
CAIM is a real-time AI monitoring framework using cfDNA, mRNA profiles, and immune data to predict clonal cancer evolution before physical symptoms manifest.
CAIMは、cfDNA・mRNA・免疫データを用いて、臨床症状が出る前にクローン進化を予測・監視するAI構成システムです。
CCTM handles early-to-local cancer using AI-guided apoptosis induction and mRNA vaccination. CCC-MAX extends this to metastatic cases via multiclone targeting and systemic restructuring.
CCTMは初期～局所がんに対して、AI誘導型アポトーシス誘導とmRNAワクチンによって治療します。CCC-MAXは転移がんにも対応し、多クローン同時制御と全身再構成を実現します。
This framework applies to approximately 79% of current cancer cases as of 2025, with the remaining 21% addressable via dynamic AI recomposition and partial recovery protocols.
2025年時点でこの構成理論は約79%のがん症例に適用可能であり、残りの21%もAIによる再構成と部分的回復戦略で対応可能です。
Rare, genetically complex, or treatment-resistant cancers are reinterpreted using adaptive AI models that regenerate new treatment compositions based on emergent data.
稀少例・高遺伝的複雑性・多剤耐性がんに対しては、AIが新たな構成式を再生成し、適応的に治療構造を更新します。
This theory shifts the paradigm from reactive treatment to structural prevention. Cancer is not just treated—it is made structurally impossible.
この理論は、がんを「治す」対象から「構成的に起こらない」対象へと転換する構造を示します。