Evaluation of the anti-cancer activity of a curcumin analogue alone and in combination with current chemotherapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Melanoma is an aggressive malignancy that arises from melanocytes in the deeper skin layers. It is responsible for the majority of skin cancer deaths globally. Current treatment options include surgical excision, chemotherapies including cisplatin and taxol, radiation therapy, immunotherapy, and targeted therapy. Despite these treatments, the survival rate for malignant melanoma remains relatively low. Curcumin is naturally available as Curcuma longa (turmeric) and has thus far shown to have pharmacologic activity against melanoma cell lines in early studies. However, due to poor bioavailability and stability, naturally occurring curcumin is not an effective treatment for melanoma. These issues are avoided by synthesizing derivatives of curcumin (analogues). In this study we aim to assess the ability of one such analogue, compound A, to kill melanoma cells and to investigate if compound A works synergistically with the known chemotherapies taxol and cisplatin. I plan to use morphological and biochemical assays to determine cell viability, apoptosis (cell suicide), and autophagy in cancer cells following treatment. Preliminary results have shown that compound A is effective in inducing apoptosis in melanoma cells, and further work will determine its interactions with common chemotherapeutics. The result of this work could lead to a more effective and safer treatment using compound A alone or in combination with taxol and cisplatin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».