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Enregistrement W4414065664 · doi:10.1302/1358-992x.2025.6.020

COLD PLASMA TARGETED REDOX THERAPY FOR BREAST CANCER BONE METASTASIS

2025· article· en· W4414065664 sur OpenAlexaff
Laura M. Bouret, Jean‐Baptiste Billeau, Michael H. Weber, Stephan Reuter, Derek H. Rosenzweig

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensMcGill UniversityPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerMetastasisBone metastasisCancer cellProstate cancerCancerBone marrow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone, especially the spine, is a common site for metastasis from breast, lung, and prostate cancers, often requiring aggressive treatments like chemotherapy and invasive surgery. These surgeries usually involve removing both the tumor and surrounding healthy tissue, creating voids that need reconstruction. Cold plasma therapy, operating at temperatures below 40°C, offers a non-invasive alternative by delivering reactive oxygen and nitrogen species (RONS) locally to the tumor site. However, understanding the precise interactions between plasma and tissues, along with determining the optimal treatment dosages, remains an active area of research. The purpose of this project is to develop and characterize a cold plasma source and investigate its potential in mitigating bone cancer metastasis, hypothesizing its anti-tumor properties. The overall objective is to create a tissue-plasma platform for cold plasma therapy, aiming to control the metastatic spread of breast cancer cells to bone tissue. A platform was developed, combining a kHz coaxial dielectric barrier discharge plasma source with a bioprinted tumor-stroma interface model. The model, made of a cell-laden hydrogel (1% alginate and 7% gelatin), replicates a bone-like microenvironment by coculturing MDA-MB-231 breast cancer cells with human bone marrow mesenchymal stem cells (hbmMSCs). The effects of plasma treatment on cancer and healthy cells were measured through metabolic activity and live/dead assays over several days. Results demonstrated that the bioprinted hydrogel model was reproducible, and plasma treatment selectively targeted MDA-MB-231 cells while sparing hbmMSCs in both 2D and 3D cultures. Dose responses were evaluated, showing that plasma treatment parameters, including energy, gas composition, distance, and duration, could be fine-tuned to optimize the antitumor effects. Additionally, colorimetric assays confirmed that the production of long-lived reactive species (H2O2 and NO2-) could be controlled through these plasma parameters. This selectivity highlights the potential of plasma therapy as a targeted treatment for cancer, minimizing damage to healthy tissue. This research presents a promising platform for exploring cold plasma as a personalized, non-invasive treatment option for bone metastases, with the goal of integrating this technology into clinical practice.

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 enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,809

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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