Anti-Cancer Effects of a New Docosahexaenoic Acid Monoacylglyceride in Lung Adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer is the leading cause of cancer-related deaths worldwide. Despite advances in research, diagnosis and treatment, lung cancer remains a highly lethal disease, often diagnosed at advanced stages and with a very poor prognosis. Therefore, new strategies for the prevention and treatment of lung cancer are urgently needed. The aim of the present study was to determine the anti-tumorigenic effects of docosahexaenoic acid monoacylglyceride (MAG-DHA), a newly patented DHA derivative in lung adenocarcinoma. Our results demonstrate that MAG-DHA treatments decreased cell proliferation and induced apoptosis in A549 human lung carcinoma cells whereas MAG-DHA treatment did not induce apoptosis of normal bronchial epithelial BEAS-2B cells. MAG-DHA decreased NFκB activation leading to a reduction in COX-2 expression level in both A549 cells and lung adenocarcinoma tissues. Furthermore, MAG-DHA treatment increased PTEN expression and activation concomitant with a decrease in AKT phosphorylation levels and enhanced apoptosis. Oral administration of MAG-DHA significantly reduced tumor growth in a mouse A549 xenograft model. Lastly, MAG-DHA markedly decreased COX-2 and enhanced PTEN protein expression in tumor tissue sections. Altogether, these data provide new evidence regarding the mode of action of MAG-DHA and strongly suggest that this compound could be of clinical interest in cancer treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».