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Enregistrement W2041932084 · doi:10.1186/1471-2407-8-294

Triphala inhibits both in vitro and in vivo xenograft growth of pancreatic tumor cells by inducing apoptosis

2008· article· en· W2041932084 sur OpenAlexfundno aff
Yan Shi, Ravi P. Sahu, Sanjay Srivastava

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Medicinal Plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoNational Cancer InstituteUniversity of PittsburghU.S. Public Health ServiceTexas Tech University
Mots-clésApoptosisPancreatic cancerMAPK/ERK pathwayIn vivoPharmacologyCell growthCancer researchMedicineBlotChemistryBiologySignal transductionCancerInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Triphala is commonly used in Ayurvedic medicine to treat variety of diseases; however its mechanism of action remains unexplored. This study elucidates the molecular mechanism of Triphala against human pancreatic cancer in the cellular and in vivo model. METHODS: Growth-inhibitory effects of Triphala were evaluated in Capan-2, BxPC-3 and HPDE-6 cells by Sulphoradamine-B assay. Apoptosis was determined by cell death assay and western blotting. Triphala was administered orally to nude mice implanted with Capan-2 xenograft. Tumors were analyzed by immunohistochemistry and western blotting. RESULTS: Exposure of Capan-2 cells to the aqueous extract of Triphala for 24 h resulted in the significant decrease in the survival of cells in a dose-dependent manner with an IC50 of about 50 microg/ml. Triphala-mediated reduced cell survival correlated with induction of apoptosis, which was associated with reactive oxygen species (ROS) generation. Triphala-induced apoptosis was linked with phosphorylation of p53 at Ser-15 and ERK at Thr-202/Tyr-204 in Capan-2 cells. Above mentioned effects were significantly blocked when the cells were pretreated with an antioxidant N-acetylcysteine (NAC), suggesting the involvement of ROS generation. Pretreatment of cells with pifithrin-alpha or U0126, specific inhibitors of p53 or MEK-1/2, significantly attenuated Triphala-induced apoptosis. Moreover, NAC or U0126 pretreatment significantly attenuated Triphala-induced p53 transcriptional activity. Similarly, Triphala induced apoptosis in another pancreatic cancer cell line BxPC-3 by activating ERK. On the other hand, Triphala failed to induce apoptosis or activate ERK or p53 in normal human pancreatic ductal epithelial (HPDE-6) cells. Further, oral administration of 50 mg/kg or 100 mg/kg Triphala in PBS, 5 days/week significantly suppressed the growth of Capan-2 pancreatic tumor-xenograft. Reduced tumor-growth in Triphala fed mice was due to increased apoptosis in the tumors cells, which was associated with increased activation of p53 and ERK. CONCLUSION: Our preclinical studies demonstrate that Triphala is effective in inhibiting the growth of human pancreatic cancer cells in both cellular and in vivo model. Our data also suggests that the growth inhibitory effects of Triphala is mediated by the activation of ERK and p53 and shows potential for the treatment and/or prevention of human pancreatic cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations95
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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