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Enregistrement W2045601694 · doi:10.1371/journal.pone.0028101

Deriving Mechanisms Responsible for the Lack of Correlation between Hypoxia and Acidity in Solid Tumors

2011· article· en· W2045601694 sur OpenAlexafffund
Hamid R. Molavian, Mohammad Kohandel, Michael Milosevic, Sivabal Sivaloganathan

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreFields Institute for Research in Mathematical SciencesUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHypoxia (environmental)ExtracellularAngiogenesisOxygenIn vivoTumor microenvironmentMetastasisCorrelationChemistryRespirationCancer researchMetabolismBiophysicsBiochemistryBiologyTumor cellsCancerBiotechnologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypoxia and acidity are two main microenvironmental factors intimately associated with solid tumors and play critical roles in tumor growth and metastasis. The experimental results of Helmlinger and colleagues (Nature Medicine 3, 177, 1997) provide evidence of a lack of correlation between these factors on the micrometer scale in vivo and further show that the distribution of pH and pO(2) are heterogeneous. Here, using computational simulations, grounded in these experimental results, we show that the lack of correlation between pH and pO(2) and the heterogeneity in their shapes are related to the heterogeneous concentration of buffers and oxygen in the blood vessels, further amplified by the network of blood vessels and the cell metabolism. We also demonstrate that, although the judicious administration of anti-angiogenesis agents (normalization process) in tumors may lead to recovery of the correlation between hypoxia and acidity, it may not normalize the pH throughout the whole tumor. However, an increase in the buffering capacity inside the blood vessels does appear to increase the extracellular pH throughout the whole tumor. Based on these results, we propose that the application of anti-angiogenic agents and at the same time increasing the buffering capacity of the tumor extracellular environment may be the most efficient way of normalizing the tumor microenvironment. As a by-product of our simulation we show that the recently observed lack of correlation between glucose consumption and hypoxia in cells which rely on respiration is related to the inhomogeneous consumption of glucose to oxygen concentration. We also demonstrate that this lack of correlation in cells which rely on glycolysis could be related to the heterogeneous concentration of oxygen inside the blood vessels.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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