MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3110829851 · doi:10.1093/neuonc/noaa215.893

TAMI-04. TUMOR TREATING FIELDS (TTFIELDS) HINDER GLIOMA CELL MOTILITY THROUGH REGULATION OF MICROTUBULE AND ACTIN DYNAMICS

2020· article· en· W3110829851 sur OpenAlexaboutno aff
Tali Voloshin, Rosa S. Schneiderman, Alexandra Volodin, Reuben R. Shamir, Noa Kaynan, Einav Zeevi, Lilach Koren, Anat Klein-Goldberg, Rom Paz, Moshe Giladi, Zéev Bomzon, Uri Weinberg, Yoram Palti

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotilityGliomaMicrotubuleCancer researchMedicineBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The ability of glioma cells to invade adjacent brain tissue remains a major obstacle to therapeutic disease management. Therefore, the development of novel treatment modalities that disrupt glioma cell motility could facilitate greater disease control. Tumor Treating Fields (TTFields), encompassing alternating electric fields within the intermediate frequency range, is an anticancer treatment delivered to the tumor region through transducer arrays placed non-invasively on the skin. This novel loco-regional treatment has demonstrated efficacy and safety and is FDA-approved in patients with glioblastoma and malignant pleural mesothelioma. TTFields are currently being investigated in other solid tumors in ongoing trials, including the phase 3 METIS trial (brain metastases from NSCLC; NCT02831959). Although established as an anti-mitotic treatment, the anti-metastatic potential of TTFields and its effects on cytoskeleton rapid dynamics during cellular motility warrant further investigation. Previous studies have demonstrated that TTFields inhibits metastatic properties of cancer cells. Identification of a unifying mechanism connecting the versatile TTFields-induced molecular responses is required to optimize the therapeutic potential of TTFields. In this study, confocal microscopy, computational tools, and biochemical analyses were utilized to show that TTFields disrupt glioma cellular polarity by interfering with microtubule assembly and directionality. Under TTFields application, changes in microtubule organization resulted in activation of GEF-H1, which led to an increase in active RhoA levels and consequent focal adhesion formation with actin cytoskeleton architectural changes. Furthermore, the optimal TTFields frequency for inhibition of invasion in glioma cells was 300 kHz, which differed from the optimal anti-mitotic frequency leading to glioma cell death of 200 kHz. The inhibitory effect of TTFields on migration was observed at fields intensities of 0.6 V/cm RMS (below the threshold of 1 V/cm RMS previously reported for cytotoxic effects). Together, these data identify discrete TTFields effects that disrupt processes crucial for glioma cell motility.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,243 · 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'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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeuro-OncologyMême sujetNeuroscience and Neural EngineeringTravaux en français237 207