Novel glycolipid agents for killing cisplatin-resistant human epithelial ovarian cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chemotherapy resistance is one of the major factors contributing to mortality from human epithelial ovarian cancer (EOC). Identifying drugs that can effectively kill chemotherapy-resistant EOC cells would be a major advance in reducing mortality. Glycosylated antitumour ether lipids (GAELs) are synthetic glycolipids that are cytotoxic to a wide range of cancer cells. They appear to induce cancer cell death in an apoptosis-independent manner. METHODS: Herein, the effectiveness of two GAELs, GLN and MO-101, in killing chemotherapy-sensitive and -resistant EOC cells lines and primary cell samples was tested using monolayer, non-adherent aggregate, and non-adherent spheroid cultures. RESULTS: Our results show that EOC cells exhibit a differential sensitivity to the GAELs. Strikingly, both GAELs are capable of inducing EOC cell death in chemotherapy-sensitive and -resistant cells grown as monolayer or non-adherent cultures. Mechanistic studies provide evidence that apoptotic-cell death (caspase activation) contributes to, but is not completely responsible for, GAEL-induced cell killing in the A2780-cp EOC cell line, but not primary EOC cell samples. CONCLUSIONS: Studies using primary EOC cell samples supports previously published work showing a GAEL-induced caspase-independent mechanism of death. GAELs hold promise for development as novel compounds to combat EOC mortality due to chemotherapy resistance.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».