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Enregistrement W4406497791 · doi:10.3390/cancers17020286

Systemic Mechanisms of Ionic Regulation in Carcinogenesis

2025· review· en· W4406497791 sur OpenAlexaff
Tatiana N. Zamay, Sergey S. Zamay, Galina S. Zamay, Olga S. Kolovskaya, Anna S. Kichkailo, Maxim V. Berezovski

Notice bibliographique

RevueCancers · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHydrogen's biological and therapeutic effects
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMinistry of Education and Science of the Russian Federation
Mots-clésCell growthCarcinogenesisHomeostasisCell biologyCancer cellChemistryEpigeneticsCellCancerBiologyBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer is a complex disease characterized by uncontrolled cell proliferation at various levels, leading to tumor growth and spread. This review focuses on the role of ion homeostasis in cancer progression. It describes a model of ion-mediated regulation in both normal and cancerous cell proliferation. The main function of this system is to maintain the optimal number of cells in the body by regulating intra- and extracellular ion content. The review discusses the key points of ion regulation and their impact on tumor growth and spread during cancer development. It explains that normal levels of sodium, potassium, calcium, chloride, and hydrogen ions are regulated at different levels. Damage to ion transport mechanisms during carcinogenesis can lead to an increase in sodium cations and water content in cells, disrupting the balance of calcium and hydrogen ions. This, in turn, can lead to chromatin compaction reduction, gene overexpression, and instability at the epigenetic and genomic levels, resulting in increased cell proliferation and mutagenesis. Restoring normal ion balance can reduce the proliferative potential of both normal and tumor cell populations. The proposed model of systemic ionic regulation of proliferation aims to reconcile diverse data related to cell mitotic activity in various physiological conditions and explain tumor growth. Understanding the mechanisms behind pathological cell proliferation is important for developing new approaches to control ion homeostasis in the body, potentially leading to more effective cancer treatment and prevention.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,508

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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