Novel quinolone chalcones targeting colchicine-binding pocket kill multidrug-resistant cancer cells by inhibiting tubulin activity and MRP1 function
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Agents targeting colchicine-binding pocket usually show a minimal drug-resistance issue, albeit often associated with high toxicity. Chalcone-based compounds, which may bind to colchicine-binding site, are found in many edible fruits, suggesting that they can be effective drugs with less toxicity. Therefore, we synthesized and examined 24 quinolone chalcone compounds, from which we identified ((E)-3-(3-(2-Methoxyphenyl)-3-oxoprop-1-enyl) quinolin-2(1H)-one) (CTR-17) and ((E)-6-Methoxy-3-(3-(2-methoxyphenyl)-3-oxoprop-1-enyl) quinolin-2(1H)-one) (CTR-20) as promising leads. In particular, CTR-20 was effective against 65 different cancer cell lines originated from 12 different tissues, largely in a cancer cell-specific manner. We found that both CTR-17 and CTR-20 reversibly bind to the colchicine-binding pocket on β-tubulin. Interestingly however, both the CTRs were highly effective against multidrug-resistant cancer cells while colchicine, paclitaxel and vinblastine were not. Our study with CTR-20 showed that it overcomes multidrug-resistance through its ability to impede MRP1 function while maintaining strong inhibition against microtubule activity. Data from mice engrafted with the MDA-MB-231 triple-negative breast cancer cells showed that both CTR-17 and CTR-20 possess strong anticancer activity, alone or in combination with paclitaxel, without causing any notable side effects. Together, our data demonstrates that both the CTRs can be effective and safe drugs against many different cancers, especially against multidrug-resistant tumors.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle