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Enregistrement W3000659933 · doi:10.1016/j.aohep.2019.12.006

The effects of hyperthermia on human hepatocellular carcinoma stem and mature cancer cells

2020· article· en· W3000659933 sur OpenAlexaff
David Sontag, David A. Miles, Julia Uhanova, Micah Grubert Van Iderstine, Jiaqi Yang, Gerald Y. Minuk

Notice bibliographique

RevueAnnals of Hepatology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer stem cellMedicineHepatocellular carcinomaEpithelial cell adhesion moleculeCD44Stem cellCell sortingCancer researchHyperthermiaLiver cancerCancerPopulationCancer cellCellHeat shock proteinPathologyOncologyImmunologyInternal medicineFlow cytometryBiologyCell biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION AND OBJECTIVES: Hepatocellular carcinoma (HCC) can recur following radiofrequency ablation and other hyperthermic treatment modalities. Cancer stem cells (CSCs) are a subpopulation of HCC cells that are difficult to eradicate and largely responsible for tumor recurrences. Thus, the principal objective of this study was to determine whether human HCC CSCs are relatively thermal-resistant compared to non-stem or mature cancer cells (MCCs). MATERIALS AND METHODS: MCCs were derived from a human HCC cell line using fluorescence activated cell sorting. Each cell population was exposed to 65°C heat for 0-16min and survival documented at various time points. RESULTS: Cell survival curves were similar in CSC and MCCs throughout the 16min heat exposure period. Maximum killing was obtained after 12-14min of heat exposure. Cytoprotective, heat shock proteins-70 (HSP70) and -90 (HSP90) mRNA expression were not disproportionately increased in CSCs. CONCLUSIONS: These results suggest that human HCC CSCs are not more thermal resistant than MCCs and therefore, do not support the hypothesis that HCC recurrences following hyperthermic treatment reflect CSC thermal-resistance.

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)0,000
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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