A New Class of Safe, Potent, and Specific P-gp Modulator: Flavonoid Dimer <b>FD18</b> Reverses P-gp-Mediated Multidrug Resistance in Human Breast Xenograft <i>in Vivo</i>
Notice bibliographique
Résumé
Flavonoid dimer FD18 is a new class of dimeric P-gp modulator that can reverse cancer drug resistance. FD18 is a potent (EC50 = 148 nM for paclitaxel), safe (selective index = 574), and selective P-glycoprotein (P-gp) modulator. FD18 can modulate multidrug resistance toward paclitaxel, vinblastine, vincristine, doxorubicin, daunorubicin, and mitoxantrone in human breast cancer LCC6MDR in vitro. FD18 (1 μM) can revert chemosensitivity of LCC6MDR back to parental LCC6 level. FD18 was 11- to 46-fold more potent than verapamil. FD18 (1 μM) can increase accumulation of doxorubicin by 2.7-fold, daunorubicin (2.1-fold), and rhodamine 123 (5.2-fold) in LCC6MDR. FD18 inhibited P-gp-mediated doxorubicin efflux and has no effect on influx. FD18 at 1 μM did not affect the protein expression level of P-gp. Pharmacokinetics studies indicated that intraperitoneal administration of 45 mg/kg FD18 was enough to maintain a plasma level above EC50 (148 nM) for more than 600 min. Toxicity studies with FD18 (90 mg/kg, i.p. for 12 times in 22 days) with paclitaxel (12 mg/kg, i.v. for 12 times in 22 days) revealed no obvious toxicity or death in mice. In vivo efficacy studies indicated that FD18 (45 mg/kg, i.p. for 12 times in 22 days) together with paclitaxel (12 mg/kg, i.v. for 12 times in 22 days) resulted in a 46% reduction in LCC6MDR xenograft volume (n = 11; 648 ± 84 mm(3)) compared to paclitaxel control (n = 8; 1201 ± 118 mm(3)). There were no animal deaths or significant drop in body weight and vital organ wet weight. FD18 can increase paclitaxel accumulation in LCC6MDR xenograft by 1.8- to 2.2-fold. The present study suggests that FD18 represents a new class of safe and potent P-gp modulator in vivo.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».