Targeting mitochondrial and oxidative stress vulnerability of cancer cells to induce apoptosis using natural compounds and extracts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle