In Vitro and In Vivo Studies of Non-Platinum-Based Halogenated Compounds as Potent Antitumor Agents for Natural Targeted Chemotherapy of Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Based on a molecular-mechanism-based anticancer drug discovery program enabled by an innovative femtomedicine approach, we have found a previously unknown class of non-platinum-based halogenated molecules (called FMD compounds) as potent antitumor agents for effective treatment of cancers. Here, we present in vitro and in vivo studies of the compounds for targeted chemotherapy of cervical, breast, ovarian, and lung cancers. Our results show that these FMD agents led to DNA damage, cell cycle arrest in the S phase, and apoptosis in cancer cells. We also observed that such a FMD compound caused an increase of reduced glutathione (GSH, an endogenous antioxidant) levels in human normal cells, while it largely depleted GSH in cancer cells. We correspondingly found that these FMD agents exhibited no or little toxicity toward normal cells/tissues, while causing significant cytotoxicity against cancer cells, as well as suppression and delay in tumor growth in mouse xenograft models of cervical, ovarian, breast and lung cancers. These compounds are therefore a previously undiscovered class of potent antitumor agents that can be translated into clinical trials for natural targeted chemotherapy of multiple cancers.
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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) | 0,002 | 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 ».