Extra-low-frequency magnetic fields alter cancer cells through metabolic restriction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Biological effects of extra-low-frequency (ELF) magnetic fields (MFs) have lacked a credible mechanism of interaction between MFs and living material. OBJECTIVES: To examine the effect of ELF-MFs on cancer cells. METHODS: Five cancer cell lines were exposed to ELF-MFs within the range of 0.025-5 µT, and the cells were examined for karyotype changes after 6 d. RESULTS: All cancer cells lines lost chromosomes from MF exposure, with a mostly flat dose-response. Constant MF exposures for three weeks allow a rising return to the baseline, unperturbed karyotypes. From this point, small MF increases or decreases are again capable of inducing karyotype contractions (KCs). Our data suggest that the KCs are caused by MF interference with mitochondria's adenosine triphosphate synthase (ATPS), compensated by the action of adenosine monophosphate-activated protein kinase (AMPK). The effects of MFs are similar to those of the ATPS inhibitor, oligomycin. They are amplified by metformin, an AMPK stimulator, and attenuated by resistin, an AMPK inhibitor. Over environmental MFs, KCs of various cancer cell lines show exceptionally wide and flat dose-responses, except for those of erythroleukemia cells, which display a progressive rise from 0.025 to 0.4 µT. CONCLUSIONS: The biological effects of MFs are connected to an alteration in the structure of water that impedes the flux of protons in ATPS channels. These results may be environmentally important, in view of the central roles played in human physiology by ATPS and AMPK, particularly in their links to diabetes, cancer and longevity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».