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Enregistrement W4300981842 · doi:10.1016/j.plrev.2022.09.003

The distinguishing electrical properties of cancer cells

2022· review· en· W4300981842 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePhysics of Life Reviews · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Inactivation Methods
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCancer cellCancerDiseaseNeuroscienceCytoplasmBiologyComputer scienceGeneticsMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades, medical research has been primarily focused on the inherited aspect of cancers, despite the reality that only 5-10% of tumours discovered are derived from genetic causes. Cancer is a broad term, and therefore it is inaccurate to address it as a purely genetic disease. Understanding cancer cells' behaviour is the first step in countering them. Behind the scenes, there is a complicated network of environmental factors, DNA errors, metabolic shifts, and electrostatic alterations that build over time and lead to the illness's development. This latter aspect has been analyzed in previous studies, but how the different electrical changes integrate and affect each other is rarely examined. Every cell in the human body possesses electrical properties that are essential for proper behaviour both within and outside of the cell itself. It is not yet clear whether these changes correlate with cell mutation in cancer cells, or only with their subsequent development. Either way, these aspects merit further investigation, especially with regards to their causes and consequences. Trying to block changes at various levels of occurrence or assisting in their prevention could be the key to stopping cells from becoming cancerous. Therefore, a comprehensive understanding of the current knowledge regarding the electrical landscape of cells is much needed. We review four essential electrical characteristics of cells, providing a deep understanding of the electrostatic changes in cancer cells compared to their normal counterparts. In particular, we provide an overview of intracellular and extracellular pH modifications, differences in ionic concentrations in the cytoplasm, transmembrane potential variations, and changes within mitochondria. New therapies targeting or exploiting the electrical properties of cells are developed and tested every year, such as pH-dependent carriers and tumour-treating fields. A brief section regarding the state-of-the-art of these therapies can be found at the end of this review. Finally, we highlight how these alterations integrate and potentially yield indications of cells' malignancy or metastatic index.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,235 · 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