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Enregistrement W4384007956 · doi:10.1139/bcb-2022-0322

The effects of cetuximab and cisplatin anti-cancer drugs on the mechanical properties of the lung cancerous cells using atomic force microscope

2023· article· en· W4384007956 sur OpenAlexvenueno aff
Iraj Rezaei, Ali Sadeghi

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCisplatinCetuximabCancer cellCancerElastic modulusCellNanoindentationCell cultureViability assayMTT assayChemistryMaterials scienceCancer researchBiophysicsMedicineInternal medicineChemotherapyBiologyBiochemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Each anti-cancer drug has special effects on the target cells. One of the most important reasons to recommend an anti-cancer drug is related to the influences of it on the mechanical properties of the target cells. In this study, the effects of cetuximab and cisplatin anti-cancer drugs on the mechanical properties of A-549 and Calu-6 cells as the cancerous lung cells have been investigated. For both of the cells and anti-cancer drugs, MTT assessment has been used to define the convenient dosages for 24 and 48 h incubations based on IC50 concentration for the cell line viability. The mechanical specifications of the cells before and after treatment were obtained using nanoindentation by the JPK Instruments' NanoWizard3 atomic force microscope. The results show that cetuximab increases the stiffness of A-549 cell from 1225 to 3403 and 12 690 Pa for 24 and 48 h incubations. The influence of cetuximab on the Calu-6 shows that the elastic modulus after 24 and 48 h culture times increases about cisplatin anti-cancer drug, for A-549 cell indicates that the elastic modulus rises from 1225 to 1506 and 2375 Pa for 24 and 48 h, respectively. For Calu-6 cell, cisplatin has an important role to increase the stiffness of the cell. Applying cisplatin increases the elastic modulus from 33 to 682.8 Pa for 24 h and 1105 Pa after 48 h incubations.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,196

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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