Effects of nitric oxide-releasing nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NONO-NSAIDs) on melanoma cell adhesion
Notice bibliographique
Résumé
A new class of nitric oxide (NO•)-releasing nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NONO-NSAIDs) were developed in recent years and have shown promising potential as NSAID substitutes due to their gentle nature on cardiovascular and gastrointestinal systems. Since nitric oxide plays a role in regulation of cell adhesion, we assessed the potential use of NONO-NSAIDs as anti-metastasis drugs. In this regard, we compared the effects of NONO-aspirin and a novel NONO-naproxen to those exerted by their respective parent NSAIDs on avidities of human melanoma M624 cells. Both NONO-NSAIDs, but not the corresponding parent NSAIDs, reduced M624 adhesion on vascular cellular adhesion molecule-1 (VCAM-1) by 20-30% and fibronectin by 25-44% under fluid flow conditions and static conditions, respectively. Only NONO-naproxen reduced (~56%) the activity of β1 integrin, which binds to α4 integrin to form very late antigen-4 (VLA-4), the ligand of VCAM-1. These results indicate that the diazeniumdiolate (NO•)-donor moiety is critical for reducing the adhesion between VLA-4 and its ligands, while the NSAID moiety can impact the regulation mechanism of melanoma cell adhesion.
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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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».