Tumor Treating Fields: At the Crossroads Between Physics and Biology for Cancer Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Despite extraordinary advances that have been achieved in the last few decades, cancer continues to represent a leading cause of mortality worldwide. Lethal cancer types ultimately become refractory to standard of care approaches; thus, novel effective treatment options are desperately needed. Tumor Treating Fields (TTFields) are an innovative non-invasive regional anti-mitotic treatment modality with minimal systemic toxicity. TTFields are low intensity (1–3 V/cm), intermediate frequency (100–300 kHz) alternating electric fields delivered to cancer cells. In patients, TTFields are applied using FDA-approved transducer arrays, orthogonally positioned on the area surrounding the tumor region, with side effects mostly limited to the skin. The precise molecular mechanism of the anti-tumor effects of TTFields is not well understood, but preclinical research on TTFields suggests it may act during two phases of mitosis: at metaphase, by disrupting the formation of the mitotic spindle, and at cytokinesis, by dielectrophoretic dislocation of intracellular organelles leading to cell death. This review describes the mechanism of action of TTFields and provides an overview of the most important in vitro studies that investigate the disruptive effects of TTFields in different cancer cells, focusing mainly on anti-mitotic roles. Lastly, we summarize completed and ongoing TTFields clinical trials on a variety of solid tumors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».