COLD PLASMA TARGETED REDOX THERAPY FOR BREAST CANCER BONE METASTASIS
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».