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Enregistrement W2885064212 · doi:10.1158/1538-7445.am2018-2243

Abstract 2243: Cell-phone radiofrequency enhances angiogenesis and stimulates cell invasion of human head and neck cancer cells

2018· article· en· W2885064212 sur OpenAlexaff
Ala‐Eddin Al Moustafa

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHydrogen's biological and therapeutic effects
Établissements canadiensMontreal Economic Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAngiogenesisCellCancer cellCancer researchCancerMedicineChorioallantoic membraneBiologyCell biologyPathologyInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Today, cell-phone is the most widespread technology globally. It has been suggested that cell-phone radiofrequency (RF) use may increase the risk of human brain and probably head cancers. However, the outcome of cell phone RF on head and neck (HN) cancer progression has not been explored yet. Thus, first we examined the outcome of cell-phone RF on angiogenesis using the chorioallantoic membrane (CAM) of the chicken embryo as a model. Then we investigated the effect of cell-phone RF on cell invasion and colony formation in soft agar of two human HN cancer cell lines. Our data revealed that cell-phone RF promotes angiogenesis of the CAM. In addition, cell-phone RF enhances cell invasion and colony formation of human HN cancer cells; this is accompanied by a down-regulation of E-cadherin expression. Regarding the mechanism of cell-phone RF on angiogenesis, cell invasion and colony formation, we found that cell-phone RF activates Erk1 and Erk2 in our experimental models which could be the main pathway behind these events. These data suggest that cell-phone RF enhances HN cancer progression by stimulating angiogenesis, cell invasion and tumor formation via Erk1 and Erk2. Citation Format: Ala-Eddin Al Moustafa. Cell-phone radiofrequency enhances angiogenesis and stimulates cell invasion of human head and neck cancer cells [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 2243.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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