Selective Targeting of Cancer Cells by Oxidative Vulnerabilities with Novel Curcumin Analogs
Notice bibliographique
Résumé
Recently, research has focused on targeting the oxidative and metabolic vulnerabilities in cancer cells. Natural compounds like curcumin that target such susceptibilities have failed further clinical advancements due to the poor stability and bioavailability as well as the need of high effective doses. We have synthesized and evaluated the anti-cancer activity of several monocarbonyl analogs of curcumin. Interestingly, two novel analogs (Compound A and I) in comparison to curcumin, have increased chemical stability and have greater anti-cancer activity in a variety of human cancer cells, including triple-negative, inflammatory breast cancer cells. In particular, the generation of reactive oxygen species was selective to cancer cells and occurred upstream of mitochondrial collapse and execution of apoptosis. Furthermore, Compound A in combination with another cancer-selective/pro-oxidant, piperlongumine, caused an enhanced anti-cancer effect. Most importantly, Compound A was well tolerated by mice and was effective in inhibiting the growth of human triple-negative breast cancer and leukemia xenografts in vivo when administered intraperitoneally. Thus, exploiting oxidative vulnerabilities in cancer cells could be a selective and efficacious means to eradicate malignant cells as demonstrated by the curcumin analogs presented in this report with high therapeutic potential.
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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 ».