Anticancer natural products from traditionally used Canadian medicinal plants
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the most commonly diagnosed malignant neoplasm among the female population worldwide [1] and, despite significant advances in screening technologies and therapies, it remains the second leading cause of cancer related deaths in Canadian women [2]. It is therefore imperative that we continue to develop novel and more specific anticancer agents of greater efficacy and diminished toxicity. Combining natural products research with ethnopharmacology is an effective strategy for identifying potential anticancer drug candidates [3]. The ethnobotanical knowledge of the Canadian First Nations is therefore an important resource for identifying plants that produce natural product drug leads. Bioassay screening of a library of thirty-five Canadian medicinal plant extracts identified eleven extracts that were potent inducers of apoptosis in an aggressive human breast carcinoma cell line (MDA-MB-231). Bioassay guided fractionation of the seven most active extracts (Aralia nudicaulis, Juniperus communis, Nuphar lutea, Populus tremuloides, Hypericum perforatum, Moneses uniflora, and Orthilia secunda) resulted in the isolation of thirteen natural products, most of which have not previously been reported to be pro-apoptotic. Although these results confirm the importance of our ethnopharmacological approach, our studies of medicinal plants has predominantly resulted in the isolation of known natural products. In addition to our medicinal plant extracts, we have conducted preliminary bioassay screening of a library of endophytic fungal extracts derived from medicinal plants. Our data indicate that these represent a promising source of pro-apoptotic natural products and, therefore, in the future we will be focussing our attention on these endophytes in an effort to discover novel chemical entities with anticancer activity.
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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) | 0,005 | 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 ».