Inhibition of human lung cancer cell proliferation and survival by wine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Compounds of plant origin and food components have attracted scientific attention for use as agents for cancer prevention and treatment. Wine contains polyphenols that were shown to have anti-cancer and other health benefits. The survival pathways of Akt and extracellular signal-regulated kinase (Erk), and the tumor suppressor p53 are key modulators of cancer cell growth and survival. In this study, we examined the effects of wine on proliferation and survival of human Non-small cell lung cancer (NSCLC) cells and its effects on signaling events. METHODS: Human NSCLC adenocarcinoma A549 and H1299 cells were used. Cell proliferation was assessed by thymidine incorporation. Clonogenic assays were used to assess cell survival. Immunoblotting was used to examine total and phosphorylated levels of Akt, Erk and p53. RESULTS: In A549 cells red wine inhibited cell proliferation and reduced clonogenic survival at doses as low as 0.02%. Red wine significantly reduced basal and EGF-stimulated Akt and Erk phosphorylation while it increased the levels of total and phosphorylated p53 (Ser15). Control experiments indicated that the anti-proliferative effects of wine were not mediated by the associated contents of ethanol or the polyphenol resveratrol and were independent of glucose transport into cancer cells. White wine also inhibited clonogenic survival, albeit at a higher doses (0.5-2%), and reduced Akt phosphorylation. The effects of both red and white wine on Akt phosphorylation were also verified in H1299 cells. CONCLUSIONS: Red wine inhibits proliferation of lung cancer cells and blocks clonogenic survival at low concentrations. This is associated with inhibition of basal and EGF-stimulated Akt and Erk signals and enhancement of total and phosphorylated levels of p53. White wine mediates similar effects albeit at higher concentrations. Our data suggest that wine may have considerable anti-tumour and chemoprevention properties in lung cancer and deserves further systematic investigation in animal models of lung cancer.
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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 ».