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Enregistrement W4385560217 · doi:10.18103/mra.v11i7.2.4118

A 15 Year Evolution of Dichloroacetate-Based Metabolic Cancer Therapy: A Review with Case Reports

2023· review· en· W4385560217 sur OpenAlexaboutno aff
Akbar Khan, Mitchell Ghen

Notice bibliographique

RevueMedical Research Archives · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWarburg effectCancerCancer cellMedicineCancer researchAnaerobic glycolysisRadiation therapyAngiogenesisOncologyPharmacologyBioinformaticsInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite Otto Warburg’s discovery of aerobic glycolysis in cancer cells in the 1920’s, the potential for developing therapeutics that targeted cancer cell metabolism was essentially ignored until 2007 when a groundbreaking publication was released from a group of Canadian researchers. Bonnet et al. (who paradoxically were not specialized in oncology) discovered that the generic drug dichloroacetate sodium (“DCA”) could reverse the Warburg phenotype in cancer cells in vitro and in vivo resulting in natural cancer cell suicide and tumour shrinkage in rats. This phenomenon was previously thought to be impossible as it was believed that mitochondria in malignant cells were permanently altered and unable to trigger apoptosis. Despite the fact that no large clinical trial of DCA as a cancer therapy was ever completed, a small number of doctors in North America and Europe rapidly translated this new knowledge into clinical cancer protocols through independent observational research and creative thinking. Since off-label drug use is permitted in most jurisdictions, clinicians initially began to use DCA in patients who had failed all conventional therapies. Over the years, further novel anti-cancer mechanisms of DCA were discovered such as angiogenesis inhibition, immune activation and cancer stem cell targeting. Around 2011, the work of Seyfried (USA) began to illuminate the importance of glutamine inhibition and suggested that a multi-energetic targeted approach was superior to glycolysis inhibition alone. A collaborative effort of the authors incorporating Seyfried’s concepts resulted in the creation of a new metabolic protocol named “MOMENTUM” (Metabolic, Oncologic, Multi-ENergetic Targeted, Universal, Modified). In this protocol, glucose and glutamine metabolism were targeted simultaneously with a combination of multiple natural and pharmacologic agents administered intravenously. Surprising preliminary clinical results in several difficult cancer cases confirmed that metabolic multi-targeted methods are extremely promising, and more so than metabolic monotherapy. Life threatening side effects of this approach to cancer management are virtually non-existent and therapy costs are manageable. A disappointing absence of industry funding for large clinical trials has not curtailed the development of the metabolic approach as a clinically viable methodology, proving that unadulterated medical science can conquer the ongoing push for multibillion-dollar economic reward.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,346 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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