Targeting Tumor Ubiquitin-Proteasome Pathway with Polyphenols for Chemosensitization
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The development of tumor drug resistance is one of the biggest obstacles on the way to achieve a favorable outcome of chemotherapy. Among various strategies that have been explored to overcome drug resistance, the combination of current chemotherapy with plant polyphenols as a chemosensitizer has emerged as a promising one. Plant polyphenols are a group of phytochemicals characterized by the presence of more than one phenolic group. Mechanistic studies suggest that polyphenols have multiple intracellular targets, one of which is the proteasome complex. The proteasome is a proteolytic enzyme complex responsible for intracellular protein degradation and has been shown to play an important role in tumor growth and the development of drug resistance. Therefore, proteasome inhibition by plant polyphenols could be one of the mechanisms contributing to their chemosensitizing effect. Plant polyphenols that have been identified to possess proteasome-inhibitory activity include (-)-epigallocatechins-3-gallate (EGCG), genistein, luteolin, apigenin, chrysin, quercetin, curcumin and tannic acid. These polyphenols have exhibited an appreciable effect on overcoming resistance to various chemotherapeutic drugs as well as multidrug resistance in a broad spectrum of tumors ranging from carcinoma and sarcoma to hematological malignances. The in vitro and in vivo studies on polyphenols with proteasome-inhibitory activity have built a solid foundation to support the idea that they could serve as a chemosensitizer for the treatment of cancer. In-depth mechanistic studies and identification of optimal regimen are needed in order to eventually translate this laboratory concept into clinical trials to actually benefit current chemotherapy.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle