Electrical Stimulation Generates Induced Tumor-Suppressing Cells, Offering a Potential Option for Combatting Breast Cancer and Bone Metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Treating advanced metastatic cancer, particularly with bone metastasis, remains a significant challenge. In previous studies, induced tumor-suppressing (iTS) cells were successfully generated through genetic, chemical, and mechanical interventions. This study investigates the potential of electrical stimulation to generate iTS cells. Using a custom electrical stimulator with platinum electrodes, mesenchymal stem cells (MSCs) and Jurkat T cells were stimulated under optimized conditions (50 mV/cm, 10-100 Hz, 1 h). Conditioned medium (CM) from electrically stimulated cells demonstrated tumor-suppressing capabilities, inhibiting tumor cell migration, 3D spheroid growth, and cancer tissue fragment viability. Additionally, the CM reduced osteoclast maturation while promoting osteoblast differentiation. Proteomic analysis revealed enrichment of tumor-suppressing proteins, including histone H4, in the CM. Functional studies identified Piezo1 as a key mediator, as its knockdown significantly impaired the tumor-suppressive effects. Mechanistically, the process was distinct from other methods, such as mechanical vibration, with SUN1 inhibition showing no effect on iTS cell generation by electrical stimulation. These findings demonstrate the efficacy of electrical stimulation in enhancing the antitumor capabilities of MSCs and T cells, offering a novel approach to cancer therapy. Further exploration of this strategy could provide valuable insights into developing new treatments for metastatic cancer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».