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Enregistrement W2157466752 · doi:10.1186/1742-4682-7-2

Cancer proliferation and therapy: the Warburg effect and quantum metabolism

2010· article· en· W2157466752 sur OpenAlexfundno aff
Lloyd Demetrius, Johannes F. Coy, Jack A. Tuszyński

Notice bibliographique

RevueTheoretical Biology and Medical Modelling · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAllard FoundationAlberta Cancer FoundationMinistry of Advanced Education, Government of Alberta
Mots-clésWarburg effectCancer cellBiologyOxidative phosphorylationGlycolysisAnaerobic glycolysisCancerMetabolic pathwaySystems biologyBioinformaticsCell biologyComputational biologyMetabolismGeneticsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most cancer cells, in contrast to normal differentiated cells, rely on aerobic glycolysis instead of oxidative phosphorylation to generate metabolic energy, a phenomenon called the Warburg effect. MODEL: Quantum metabolism is an analytic theory of metabolic regulation which exploits the methodology of quantum mechanics to derive allometric rules relating cellular metabolic rate and cell size. This theory explains differences in the metabolic rates of cells utilizing OxPhos and cells utilizing glycolysis. This article appeals to an analytic relation between metabolic rate and evolutionary entropy - a demographic measure of Darwinian fitness - in order to: (a) provide an evolutionary rationale for the Warburg effect, and (b) propose methods based on entropic principles of natural selection for regulating the incidence of OxPhos and glycolysis in cancer cells. CONCLUSION: The regulatory interventions proposed on the basis of quantum metabolism have applications in therapeutic strategies to combat cancer. These procedures, based on metabolic regulation, are non-invasive, and complement the standard therapeutic methods involving radiation and chemotherapy.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations58
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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