Amphiphilic Modulation of Glycosylated Antitumor Ether Lipids Results in a Potent Triamino Scaffold against Epithelial Cancer Cell Lines and BT474 Cancer Stem Cells
Notice bibliographique
Résumé
The problems of resistance to apoptosis-inducing drugs, recurrence, and metastases that have bedeviled cancer treatment have been attributed to the presence of cancer stem cells (CSCs) in tumors, and there is currently no clinically indicated drug for their eradication. We previously reported that glycosylated antitumor ether lipids (GAELs) display potent activity against CSCs. Here, we show that by carefully modulating the amphiphilic nature of a monoamine-based GAEL, we can generate a potent triamino scaffold that is active against a panel of hard-to-kill epithelial cancer cell lines (including triple-negative breast) and BT474 CSCs. The most active compound of this set, which acts via a nonmembranolytic, nonapoptotic caspase-independent mechanism, is more effective than cisplatin and doxorubicin against these cell lines and more potent than salinomycin against BT474 CSCs. Understanding the combination of factors crucial for the enhanced cytotoxicity of GAELs opens new avenues to develop potent compounds against drug-resistant cancer cells and CSCs.
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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 ».