Therapeutic effect of <scp>Northern Labrador</scp> tea extracts for acute myeloid leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Acute myeloid leukemia (AML) is an aggressive hematological malignancy that is one of the more common pediatric malignancies in addition to occurring with high incidence in the aging population. Unfortunately, these patient groups are quite sensitive to toxicity from chemotherapy. Northern Labrador tea, or Rhododendron tomentosum Harmaja (a.k.a. Ledum palustre subsp. decumbens) or "tundra tea," is a noteworthy medicinal plant used by indigenous peoples in Alaska, Canada, and Greenland to treat a diversity of ailments. However, laboratory investigations of Northern Labrador tea, and other Labrador tea family members, as botanical sources for anticancer compounds have been limited. Utilizing an AML cell line in both in vitro and in vivo studies, as well as in vitro studies using primary human AML patient samples, this study demonstrated for the first time that Northern Labrador tea extracts can exert anti-AML activity and that this may be attributed to ursolic acid as a constituent component. Therefore, this medicinal herb holds the potential to serve as a source for further drug discovery efforts to isolate novel anti-AML compounds.
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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) | 0,002 | 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 ».