Targeting mitochondrial and oxidative stress vulnerability of cancer cells to induce apoptosis using natural compounds and extracts
Notice bibliographique
Résumé
Treatment of malignant/metastatic cancers with current chemotherapies targeting general non-selective targets such as DNA replication/repair and tubulins has limited success and causes severe side effects and patients suffer with miserable quality of life. These treatment regiments cannot be given for longer duration due to the toxicity, therefore the possibility of relapse is almost certain. Cancerous cells maintain rapid growth and use different energy metabolism and face higher oxidative stress. Potentially all malignant cells could be differentially targeted for cell death by targeting these vulnerabilities. Indeed, we have demonstrated that natural compound pancratistatin selectively targets cancer cell mitochondria to induce apoptosis without affecting non-cancerous cells while compounds like piperlongumine and synthetic analogues of curcumins selectively kill cancer cells by inducing oxidative stress. Most importantly, some of the natural extracts including dandelion root, long pepper, lemon grass and white tea extract also trigger cancer cell death by inducing oxidative stress and mitochondrial depolarization selectively in cancer cells. The dandelion root extract (DRE) has progressed to phase I/II clinical trial for cancer in Canada. Gene expression profiling studies indicates that DRE displays extreme selectivity towards cancer cells in inducing cell death, while protecting the non-cancerous cells. These findings open a new window of opportunity to develop new therapeutic regiments that are extremely selective to cancer cells and thus should be free of side effects and these natural extract can be taken for long duration to prevent relapse of the disease.
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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 ».