Synergistic activity of histone deacetylase and proteasome inhibition against pancreatic and hepatocellular cancer cell lines.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To determine the phenotypic effects of belinostat (bel) and bortezomib (bor) against pancreatic cancer (PC) and hepatocellular cancer (HCC) cell lines. MATERIALS AND METHODS: Antiproliferative effects were assessed using a sulforhodamine B assay. Synergy was evaluated using the Chou and Talalay method. Apoptosis was measured by caspase-3/-7 activity and PARP cleavage. Downstream effector proteins were detected via immunoblotting. Quantitative nuclear magnetic resonance (NMR)-based metabolomics analysis was performed. RESULTS: There were single-agent antiproliferative effects against PC and HCC cell lines; the combination of bel and bor (bel+bor) had a synergistic effect. There was up to a 45-fold induction of apoptosis over the control. Post-treatment cell death was associated with p21 up-regulation, more pronounced with treatment with bel+bor. Treatment with bel+bor enhanced hyperacetylation of histone H3 over single-agent bel. A metabolic signature was established for treatments with bor and bel+bor. CONCLUSION: The combination of bel+bor displayed significant antiproliferative activity against PC and HCC cell lines, with exhibiting synergistic antiproliferative and proapoptotic patterns even at suboptimal single-agent doses.
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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 | 0,001 |
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 ».