Citral reduces breast tumor growth by inhibiting the cancer stem cell marker ALDH1A3
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer stem cells (CSCs) can be identified by increased Aldefluor fluorescence caused by increased expression of aldehyde dehydrogenase 1A3 (ALDH1A3), as well as ALDH1A1 and ALDH2. In addition to being a CSC marker, ALDH1A3 regulates gene expression via retinoic acid (RA) signaling and plays a key role in the progression and chemotherapy resistance of cancer. Therefore, ALDH1A3 represents a druggable anti-cancer target of interest. Since to date, there are no characterized ALDH1A3 isoform inhibitors, drugs that were previously described as inhibiting the activity of other ALDH isoforms were tested for anti-ALDH1A3 activity. Twelve drugs (3-hydroxy-dl-kynurenine, benomyl, citral, chloral hydrate, cyanamide, daidzin, DEAB, disulfiram, gossypol, kynurenic acid, molinate, and pargyline) were compared for their efficacy in inducing apoptosis and reducing ALDH1A3, ALDH1A1 and ALDH2-associated Aldefluor fluorescence in breast cancer cells. Citral was identified as the best inhibitor of ALDH1A3, reducing the Aldefluor fluorescence in breast cancer cell lines and in a patient-derived tumor xenograft. Nanoparticle encapsulated citral specifically reduced the enhanced tumor growth of MDA-MB-231 cells overexpressing ALDH1A3. To determine the potential mechanisms of citral-mediated tumor growth inhibition, we performed cell proliferation, clonogenic, and gene expression assays. Citral reduced ALDH1A3-mediated colony formation and expression of ALDH1A3-inducible genes. In conclusion, citral is an effective ALDH1A3 inhibitor and is able to block ALDH1A3-mediated breast tumor growth, potentially via blocking its colony forming and gene expression regulation activity. The promise of ALDH1A3 inhibitors as adjuvant therapies for patients with tumors that have a large population of high-ALDH1A3 CSCs is discussed.
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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) | 0,001 | 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 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 ».