In Vivo Inhibition of Growth of Human Tumor Lines by Flavonoid Fractions From Cranberry Extract
Notice bibliographique
Résumé
Edible fruits and berries may serve as sources for novel anticancer agents, given that extracts of these foods have demonstrated cytotoxic activity against tumor cell lines. Semipurified, flavonoid-rich extracts of cranberry (Vaccinia macrocarpa) were shown previously to arrest proliferation of tumor cells and induce apoptosis. However, the ability of cranberry flavonoids to inhibit tumor growth in vivo has not been reported other than in a preliminary report. As model systems for testing this activity, human tumor cell lines representative of three malignancies were chosen: glioblastoma multiforme (U87), colon carcinoma (HT-29), and androgen-independent prostate carcinoma (DU145). A flavonoid-rich fraction 6 (Fr6) and a more purified proanthocyanidin (PAC)-rich fraction were isolated from cranberry presscake and whole cranberry, respectively, by column chromatography. Fr6 and PAC each significantly slowed the growth of explant tumors of U87 in vivo, and PAC inhibited growth of HT-29 and DU145 explants (P < 0.05), inducing complete regression of two DU145 tumor explants. Flow cytometric analyses of in vitro-treated U87 cells indicated that Fr6 and PAC could arrest cells in G1 phase of the cell cycle (P < 0.05) and also induce cell death within 24 to 48 h of exposure (P < 0.05). These results indicate the presence of a potential anticancer constituent in the flavonoid-containing fractions from cranberry extracts.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».