α-Linolenic Acid Reduces Growth of Both Triple Negative and Luminal Breast Cancer Cells in High and Low Estrogen Environments
Notice bibliographique
Résumé
Flaxseed, rich in α-linolenic acid (ALA), is a complementary breast cancer (BC) therapy; however ALA effectiveness and mechanism are unclear. Variation in cellular expression of estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), human epidermal growth factor receptor 2 (HER2), and estrogen (E2) levels may alter ALA effectiveness. This research determined the effect of ALA on growth, apoptosis, and phospholipid fatty acids of 4 BC cell lines with varying receptor expression ± E2. MCF-7 (ER+/PR+/HER2-), BT-474 (ER+/PR+/HER2+), MDA-MB-231 (ER-/PR-/HER2-) and MDA-MB-468 (ER-/PR-/HER2-) cells were incubated with ALA (50-200 μM) ± 1 nM E2 for 48-72 h. ALA dose-dependently reduced growth, measured by trypan blue exclusion, of all cells (55-80% with 75 μM), and this effect was not altered by E2. ALA (75 μM)+E2 induced apoptosis, measured by flow cytometry (up to 111.2%). Decreased growth and increased apoptosis is related to increased cell phospholipid % ALA (up to 25.1%), measured by gas chromatography. ALA is shown for the first time to reduce cell growth and induce apoptosis regardless of receptor expression and E2 environment, by incorporating into BC phospholipids, supporting the use of ALA and ALA-rich foods as a safe, inexpensive complementary therapy for a wide range of BC.
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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 ».