Cold atmospheric plasma‐mediated tumor microenvironment remodeling for cancer treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cancer is still a serious clinical concern, and current therapy is ineffective due to the complex tumor microenvironment (TME). Thus, TME targeting has gained recognition as a significant therapeutic target in cancer therapy. Among these, cold atmospheric plasma (CAP) has been proposed as an emerging and novel cancer treatment owing to its unique characteristics of non‐invasive nature and selective tumor cell killing. The current investigation reveals CAP as an effective strategy for TME modulation and tumor eradication, emphasizing its potential to enhance antitumor responses. This review explores the therapeutic potential of CAP in cancer treatment, with a particular focus on its impact on the TME and the underlying mechanisms of tumor cell death. Initially, the review provides a comprehensive overview of the TME and underscores its critical role in cancer progression and treatment responsiveness. It then examines the efficacy of CAP across various in vitro and in vivo tumor models, highlighting its modulatory effects on key components of the TME, including immune cells, stromal cells, and cancer physiological hallmarks such as immune suppression, hypoxia, acidosis, angiogenesis, and metabolism. Furthermore, the review synthesizes evidence on the diverse mechanisms of CAP‐induced tumor cell death, including apoptosis, pyroptosis, ferroptosis, autophagy, and necrosis. Together, findings from a wide range of experimental studies demonstrate the promise of CAP as a selective and safe antitumor agent, capable of reprogramming the TME and inducing numerous forms of cancer cell death. In addition, the review addresses current challenges and future directions for CAP and stresses the necessity of protocol standardization, large‐scale experimental validation, and rigorous safety evaluation before clinical implementation. Finally, the review anticipates CAP as a revolutionary tool in cancer care, offering hope for improved therapeutic efficacy and a paradigm shift in cancer treatment.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».