Drug-induced reactive oxygen species (ROS) rely on cell membrane properties to exert anticancer effects
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacological concentrations of small molecule natural products, such as ascorbic acid, have exhibited distinct cell killing outcomes between cancer and normal cells whereby cancer cells undergo apoptosis or necrosis while normal cells are not adversely affected. Here, we develop a mathematical model for ascorbic acid that can be utilized as a tool to understand the dynamics of reactive oxygen species (ROS) induced cell death. We determine that not only do endogenous antioxidants such as catalase contribute to ROS-induced cell death, but also cell membrane properties play a critical role in the efficacy of ROS as a cytotoxic mechanism against cancer cells vs. normal cells. Using in vitro assays with breast cancer cells, we have confirmed that cell membrane properties are essential for ROS, in the form of hydrogen peroxide (H2O2), to induce cell death. Interestingly, we did not observe any correlation between intracellular H2O2 and cell survival, suggesting that cell death by H2O2 is triggered by interaction with the cell membrane and not necessarily due to intracellular levels of H2O2. These findings provide a putative mechanistic explanation for the efficacy and selectivity of therapies such as ascorbic acid that rely on ROS-induced cell death for their anti-tumor properties.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 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 ».