Main components of pomegranate, ellagic acid and luteolin, inhibit metastasis of ovarian cancer by down-regulating MMP2 and MMP9
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian cancer is the third most common cancer in the female reproductive organs and epithelial ovarian cancer has the highest lethality of all gynecological cancers. Pomegranate fruit juice (PFJ) has been shown to inhibit the growth of several types of cancer other than ovarian cancer. In this study, we exposed the ovarian cancer cell line A2780 to PFJ and two of its components (ellagic acid and luteolin). MTT and wound healing assays demonstrated that all three treatments suppressed the proliferation and migration of the ovarian cancer cells. In addition, western blotting and ELISA assays showed that the expression levels of MMP2 and MMP9 gradually decreased after treatment with increasing concentrations of ellagic acid and luteolin. To confirm our findings in the in vitro experiments, we used another ovarian cancer cell line, ES-2, in nude mice experiments. All three treatments inhibited tumor growth without obvious side-effects. Furthermore, compared with the control group, the expression levels of MMP2 and MMP9 were depressed. Ellagic acid induced a greater effect than luteolin, suggesting that ellagic acid might be a promising candidate for further preclinical testing for treatment of human ovarian cancer.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».