Real-Time Monitoring of the Effect of Tumour-Treating Fields on Cell Division Using Live-Cell Imaging
Notice bibliographique
Résumé
The effects of electric fields (EFs) on various cell types have been thoroughly studied, and exhibit a well-known regulatory effect on cell processes, implicating their usage in several medical applications. While the specific effect exerted on cells is highly parameter-dependent, the majority of past research has focused primarily on low-frequency alternating fields (<1 kHz) and high-frequency fields (in the order of MHz). However, in recent years, low-intensity (1-3 V/cm) alternating EFs with intermediate frequencies (100-500 kHz) have been of topical interest as clinical treatments for cancerous tumours through their disruption of cell division and the mitotic spindle, which can lead to cell death. These aptly named tumour-treating fields (TTFields) have been approved by the FDA as a treatment modality for several cancers, such as malignant pleural mesothelioma and glioblastoma multiforme, demonstrating remarkable efficacy and a high safety profile. In this work, we report the results of in vitro experiments with HeLa and MCF-10A cells exposed to TTFields for 18 h, imaged in real time using live-cell imaging. Both studied cell lines were exposed to 100 kHz TTFields with a 1-1 duty cycle, which resulted in significant mitotic and cytokinetic arrest. In the experiments with HeLa cells, the effects of the TTFields' frequency (100 kHz vs. 200 kHz) and duty cycle (1-1 vs. 1-0) were also investigated. Notably, the anti-mitotic effect was stronger in the HeLa cells treated with 100 kHz TTFields. Additionally, it was found that single and two-directional TTFields (oriented orthogonally) exhibit a similar inhibitory effect on HeLa cell division. These results provide real-time evidence of the profound ability of TTFields to hinder the process of cell division by significantly delaying both the mitosis and cytokinesis phases of the cell cycle.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».