Antiproliferation Effect of Commercially Brewed Coffees on Human Ovarian Cancer Cells In Vitro
Notice bibliographique
Résumé
Numerous scientific studies have examined the relationship between coffee consumption and an array of medical conditions, including cancer, and yet the direct effect of commercially brewed coffee on cancer cells has not been evaluated. The purpose of this study was to evaluate the antiproliferation effect of 4 different regular and decaffeinated coffee brews and 3 of coffee's bioactive ingredients-caffeine, chlorogenic acids, and caffeic acid-on 2 human ovarian cancer cell lines alone and in combination with cisplatin (CDDP). Antiproliferation IC(50) for Brand A regular and decaffeinated coffee on A2780 cells was 1:70.79 ± 5.66 and 1:55.68 ± 2.00 dilution (vol/vol) in tissue culture medium (mean ± standard error of the mean; N = 12), respectively, and slightly lower on A2780CP70 cells. Three other brands showed lower antiproliferation activity. Antiproliferation IC(50) concentrations of chlorogenic acids and caffeic acid are many folds lower than caffeine. In combination with CDDP, both Brand A coffee brews, and the 3 bioactive compounds, showed additive antiproliferation effect on both cancer cell lines. Flow cytometry analysis showed that coffee treatment induced apoptosis of A2780 and A2780CP70 cells. To our knowledge, this is the first report showing the antiproliferation activity and the additive effect with CDDP of commercially prepared coffee brews on human cancer cell lines.
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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 | 0,001 |
| 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 ».