Non-radioactive 2-deoxy-2-fluoro-D-glucose inhibits glucose uptake in xenograft tumours and sensitizes HeLa cells to doxorubicin in vitro
Notice bibliographique
Résumé
A glucose analog called 2-deoxy-D-glucose (2DG) has been successfully used to sensitize cancer cells to ROS-inducing cancer treatments such as ionizing radiation, through the inhibition of glycolysis. However, the use of 2DG can be limited by several factors such as availability, non-specific cytotoxicity, and chemoresistance under hypoxic conditions. The purpose of this study was to investigate the use of non-radioactive 2-deoxy-2-fluoro-D-glucose (19FDG), a drug that potentially addresses current limitations of 2DG. The effectiveness of using either 2DG or 19FDG in combination with doxorubicin (Dox) in HeLa cells was determined in both normoxia and hypoxia. We have also shown that under both oxygen conditions, 19FDG-treated cells produce less lactate than 2DG-treated cells, an important finding that suggests improved inhibition of glycolysis, the preferential pathway for cancerous cells. When used in combination with Dox, we have demonstrated a significant decrease in the number of viable cells, with the effect of 19FDG remaining stable across both normoxic and hypoxic conditions. Moreover, the assessment of apoptosis and necrosis revealed that 19FDG maintained its ability to sensitize HeLa cells to Dox in hypoxia, but 2DG was only effective under normoxic conditions. The retained effectiveness of 19FDG in combination with Dox under hypoxic conditions, suggests that 19FDG may be efficacious for sensitizing hypoxic regions of solid tumour masses. Importantly, the ability of 19FDG to inhibit glucose uptake in vivo was also confirmed using positron emission tomography (PET) of xenograft tumours. The results displayed here suggest 19FDG is a promising combination therapy, which may lead to decreased ROS scavenging via glycolysis, and enhanced treatment success.
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.
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 ».