Dichloroacetate for Cancer Treatment: Some Facts and Many Doubts
Notice bibliographique
Résumé
Rarely has a chemical elicited as much controversy as dichloroacetate (DCA). DCA was initially considered a dangerous toxic industrial waste product, then a potential treatment for lactic acidosis. However, the main controversies started in 2008 when DCA was found to have anti-cancer effects on experimental animals. These publications showed contradictory results in vivo and in vitro such that a thorough consideration of this compound's in cancer is merited. Despite 50 years of experimentation, DCA's future in therapeutics is uncertain. Without adequate clinical trials and health authorities' approval, DCA has been introduced in off-label cancer treatments in alternative medicine clinics in Canada, Germany, and other European countries. The lack of well-planned clinical trials and its use by people without medical training has discouraged consideration by the scientific community. There are few thorough clinical studies of DCA, and many publications are individual case reports. Case reports of DCA's benefits against cancer have been increasing recently. Furthermore, it has been shown that DCA synergizes with conventional treatments and other repurposable drugs. Beyond the classic DCA target, pyruvate dehydrogenase kinase, new target molecules have also been recently discovered. These findings have renewed interest in DCA. This paper explores whether existing evidence justifies further research on DCA for cancer treatment and it explores the role DCA may play in it.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».