Overcoming cisplatin resistance: design of novel hydrophobic platinum compounds.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The anticancer activity of cisplatin derives from its ability to crosslink DNA. Cisplatin-resistance is partially caused by enhanced nucleotide excision repair (NER). Major 1,2-intrastrand crosslinks can create a hydrophobic notch at the damage site, which can be specifically bound by damage-recognition proteins, thus shielded from NER-activity. We aimed at preventing resistance by enhancing this mechanism using more hydrophobic platinum compounds. METHODS: We synthesized three platinum analogs with increased hydrophobic characteristics. Performing MTT-assays, the efficacy of cisplatin and the novel agents was compared in a fibroblast and eight brain tumour cell lines. RESULTS: Among the novel compounds, the most hydrophobic molecule, methylpyridineplatinum, was most cytotoxic (LC50 = 5.84 x 10(-5) M), followed by methylpyrazineplatinum, the second most hydrophobic (LC50 = 1.79 x 10(-4) M), and pyridineplatinum (LC50 = 2.76 x 10(-4) M). Overall, cisplatin revealed highest cytotoxicity (LC50 = 8.77 x 10(-6) M). CONCLUSIONS: Comparison of the novel compounds supports the hypothesis that increased hydrophobicity contributes to higher antitumour-activity. Other advantageous characteristics of cisplatin might relate to its remaining highest efficacy.
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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 ».