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Enregistrement W2550513796 · doi:10.1371/journal.pone.0167049

Melissa officinalis Protects against Doxorubicin-Induced Cardiotoxicity in Rats and Potentiates Its Anticancer Activity on MCF-7 Cells

2016· article· en· W2550513796 sur OpenAlexfundno aff
Alaaeldin Ahmed Hamza, Mahgoub Mohamed Ahmed, Hanan Mohamed Elwey, Amr Amin

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedicinal Plant Extracts Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTerry Fox Foundation
Mots-clésCardiotoxicityDoxorubicinPharmacologyOxidative stressApoptosisLipid peroxidationChemistryMedicineMCF-7Cancer cellCancerChemotherapyBiochemistryInternal medicineHuman breast

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiotoxicity is a limiting factor of doxorubicin (DOX)-based anticancer therapy. Due to its beneficial effects, we investigated whether standardized extract of Melissa officinalis (MO) can attenuate doxorubicin-induced cardiotoxicity and can potentiate the efficacy of DOX against human breast cancer cells. MO was administered orally to male albino rats once daily for 10 consecutive days at doses of 250, 500 and 750 mg/kg b.wt. DOX (15 mg/kg b.wt. i.p.) was administered on the 8th day. MO protected against DOX-induced leakage of cardiac enzymes and histopathological changes. MO ameliorated DOX-induced oxidative stress as evidenced by decreasing lipid peroxidation, protein oxidation and total oxidant capacity depletion and by increasing antioxidant capacity. Additionally, MO pretreatment inhibited inflammatory responses to DOX by decreasing the expressions of nuclear factor kappa-B, tumor necrosis factor-alpha and cyclooxygenase-2 and the activity of myeloperoxidase. MO ameliorated DOX-induced apoptotic tissue damage in heart of rats. In vitro study showed that MO augmented the anticancer efficacy of DOX in human breast cancer cells (MCF-7) and potentiated oxidative damage and apoptosis. Thus, combination of DOX and MO may prove future cancer treatment protocols safer and more efficient.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations83
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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