Metabolic Study of Cancer Cells Using a pH Sensitive Hydrogel Nanofiber Light Addressable Potentiometric Sensor
Notice bibliographique
Résumé
We report a simple, fast, and cost-effective approach that measures cancer cell metabolism and their response to anticancer drugs in real time. Using a Light Addressable Potentiometric Sensor integrated with pH sensitive hydrogel nanofibers (NF-LAPS), we detect localized changes in pH of the media as cancer cells consume glucose and release lactate. NF-LAPS shows a sensitivity response of 74 mV/pH for cancer cells. Cancer cells (MDA MB231) showed a response of ∼0.4 unit change in pH compared to virtually no change observed for normal cells (MCF10A). We also observed a drop in pH for the multidrug-resistant cancer cells (MDA-MB-435MDR) in the presence of doxorubicin. However, inhibition of the metabolic enzymes such as hexokinase and lactate dehydrogenase-A suggested an improvement in the efficacy of doxorubicin by decreasing the level of acidification. This approach, based on extracellular acidification, enhances our understanding of cancer cell metabolic modes and their response to chemotherapies, which will help in the development of better treatments, including choice of drugs and dosages.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».