Differential Inhibition of Protein Translation Machinery by Curcumin in Normal, Immortalized, and Malignant Oral Epithelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
Curcumin has shown some promise in the prevention of oral carcinogenesis by mechanism(s) that are still not completely resolved. Messenger RNA translation is mediated in eukaryotes by the eIF4F complex composed of eukaryotic translation initiation factors eIF4E, eIF4G, and eIF4A. Overexpression of some of these components or the inactivation of initiation repressor proteins (4E-BP1) has been implicated in cancer development including oral carcinogenesis by affecting cell survival, angiogenesis, and tumor growth and invasion. In this study, we examined the possibility that curcumin affects the translational machinery differently in normal, immortalized normal, leukoplakia, and malignant cells. Curcumin treatment in vitro inhibited the growth of immortalized oral mucosa epithelial cells (NOM9-CT) and the leukoplakia cells (MSK-Leuk1s) as well as in the UMSCC22B and SCC4 cells derived from head and neck squamous cell carcinoma. Curcumin only exerted minor effects on the growth of normal oral epithelial cells (NOM9). In the immortalized, leukoplakia, and cancer cells, curcumin inhibited cap-dependent translation by suppressing the phosphorylation of 4E-BP1, eIF4G, eIF4B, and Mnk1, and also reduced the total levels of eIF4E and Mnk1. Our findings show that immortalized normal, leukoplakia, and malignant oral cells are more sensitive to curcumin and show greater modulation of protein translation machinery than the normal oral cells, indicating that targeting this process may be an important approach to chemoprevention in general and for curcumin in particular.
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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) | 0,001 | 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 ».