Biological and Mechanistic Characterization of Novel Prodrugs of Green Tea Polyphenol Epigallocatechin Gallate Analogs in Human Leiomyoma Cell Lines
Notice bibliographique
Résumé
Uterine fibroids (leiomyomas) are very common benign tumors grown on the smooth muscle layer of the uterus, present in up to 75% of reproductive-age women and causing significant morbidity in a subset of this population. Although the etiology and biology of uterine fibroids are unclear, strong evidence supports that cell proliferation, angiogenesis and fibrosis are involved in their formation and growth. Currently the only cure for uterine fibroids is hysterectomy; the available alternative therapies have limitations. Thus, there is an urgent need for developing a novel strategy for treating this condition. The green tea polyphenol epigallocatechin gallate (EGCG) inhibits the growth of uterine leiomyoma cells in vitro and in vivo, and the use of a green tea extract (containing 45% EGCG) has demonstrated clinical activity without side effects in women with symptomatic uterine fibroids. However, EGCG has a number of shortcomings, including low stability, poor bioavailability, and high metabolic transformations under physiological conditions, presenting challenges for its development as a therapeutic agent. We developed a prodrug of EGCG (Pro-EGCG or 1) which shows increased stability, bioavailability and biological activity in vivo as compared to EGCG. We also synthesized prodrugs of EGCG analogs, compounds 2a and 4a, in order to potentially reduce their susceptibility to methylation/inhibition by catechol-O-methyltransferase. Here, we determined the effect of EGCG, Pro-EGCG, and 2a and 4a on cultured human uterine leiomyoma cells, and found that 2a and 4a have potent antiproliferative, antiangiogenic, and antifibrotic activities. J. Cell. Biochem. 117: 2357-2369, 2016. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».