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Enregistrement W2617459439 · doi:10.2174/1381612823666170530105837

Ion Channel and Neurotransmitter Modulators as Electroceutical Approaches to the Control of Cancer

2017· review· en· W2617459439 sur OpenAlexaff
Jack A. Tuszyński, Tatiana Martins Tilli, Michael Levin

Notice bibliographique

RevueCurrent Pharmaceutical Design · 2017
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurotransmitterNeuroscienceCancer cellSerotonergicCancerBiologyCarcinogenesisIon channelMetastasisCell biologyCentral nervous systemSerotoninReceptorBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The activities of individual cells must be tightly coordinated in order to build and maintain complex 3- dimensional body structures during embryogenesis and regeneration. Thus, one way to view cancer is within systems biology as a network disorder affecting the ability of cells to properly interact with a morphodynamic field of instructive signals that keeps proliferation and migration orchestrated toward the anatomical needs of the host organism. One layer of this set of instructive microenvironmental cues is bioelectrical. Voltage gradients among all somatic cells (not just excitable nerve and muscle) control cell behavior, and the ionic coupling of cells into networks via electrochemical synapses allows them to implement tissue-level patterning decisions. These gradients have been increasingly implicated in the induction and suppression of tumorigenesis and metastasis, in the emerging links between developmental bioelectricity to the cancer problem. Consistent with the well-known role of neurotransmitter molecules in transducing electrical activity to downstream cascades in the brain, serotonergic signaling has likewise been implicated in cancer. Here, we review these recent data and propose new approaches for manipulating bioelectric and neurotransmitter pathways in cancer biology based on a bioelectric view of cancer. To support this methodology, we present new data on the effects of the SSRI Prozac and its analog (ZINC ID = ZINC06811610) on survival of both cancer (MCF7) and normal (MCF10A) breast cells exposed to these compounds. We found an IC50 concentration (25 µM for Prozac and 100 µM for the Prozac analog) at which these compounds inhibited tumor cell survival and proliferation. Additionally, at these concentrations, we did not observe alterations in a non-tumoral cell line. This constitutes a proof-of-concept demonstration for our hypothesis that the use of both existing and novel drugs as electroceuticals could serve as an alternative to highly toxic chemotherapy strategies replacing or augmenting them with less toxic alternatives. We believe this new approach forms an exciting roadmap for future biomedical advances.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,711
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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