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Enregistrement W4393943975 · doi:10.31557/apjcb.2024.9.1.75-80

On the Origin of the Warburg Effect in Cancer Cells: Controlling Cancer as a Metabolic Disease

2024· article· en· W4393943975 sur OpenAlexfundno aff
Hassan Bahrami

Notice bibliographique

RevueAsian Pacific Journal of Cancer Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythrocyte Function and Pathophysiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of MazandaranUniversity of Toronto
Mots-clésWarburg effectCancerDiseaseCancer cellCancer researchBiologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Human cells may switch metabolism from aerobic to anaerobic or vice versa depending on cellular conditions. The use of anaerobic cellular respiration is especially common in cells with metabolic disorders such as cancer cells. However, despite the fact that metabolic alteration in cancer cells is well-established, its cause is still not well understood. Objective: The purpose of this study is to address the origin of abnormal behavior and metabolic changes in cancer cells to better understand the processes that are involved in the formation and spread of cancer.Methods: This paper reviews and explains key concepts related to the evolutionary origin of key metabolic pathways in cancer cells, considering the behavioral similarities between cancer cells and ancient unicellular organisms. The evaluations help better understand the Warburg effect and the related cancer control strategies.Results: The risk of cancer may be reduced by creating suitable and optimal conditions at the cellular level, which can increase the chance of cell survival in the event of cellular stress. This may be achieved through dietary and lifestyle modifications, such as adopting a balanced natural diet that meets cellular needs in a way that leads to cancer control. Conclusions: Understanding the biological origin and causes of cancer initiation and development is essential for the metabolic control of cancer as well as for improving therapeutic strategies.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil0,891

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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