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Enregistrement W2947755685 · doi:10.1186/s12906-019-2505-9

Hibiscus flower extract selectively induces apoptosis in breast cancer cells and positively interacts with common chemotherapeutics

2019· article· en· W2947755685 sur OpenAlexafffund
Christopher Nguyen, Kiruthika Baskaran, Alaina Pupulin, Ivan Ruvinov, Ola Zaitoon, Sahibjot Grewal, Benjamin Scaria, Ali Mehaidli, Caleb Vegh, Siyaram Pandey

Notice bibliographique

RevueBMC Complementary and Alternative Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueHibiscus Plant Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesLotte and John Hecht Memorial Foundation
Mots-clésHibiscusBreast cancerPharmacologyMedicineCancerCancer cellApoptosisPhytochemicalCisplatinMCF-7Cancer researchTraditional medicineEstrogen receptorChemotherapyBiologyInternal medicineBiochemistryBotanyHuman breast

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current therapeutic approaches to treat metastatic breast cancer, although effective, have shown many inadvertent side effects such as genotoxicity due to a lack of selectivity. Thus, these treatment plans are not suitable for long-term usage. Natural health product extracts are safe for long-term consumption and some have shown to be medicinally active containing multiple bioactive compounds able target multiple vulnerabilities in cancer. One of which, Hibiscus rosa-sinesis (hibiscus) extract, has been reported to have many medicinal and anticancer properties due to its antioxidant and hypolipidemic effects. However, its efficacy against breast cancer has not been fully investigated and characterized. If effective against cancer, hibiscus extract could potentially be combined with chemotherapeutic treatments in adjuvant therapy to reduce chemotherapy-inducing side effects. METHOD: We have investigated aqueous hibiscus flower extract anticancer efficacy, selectivity, and interactions with chemotherapeutics taxol, cisplatin, and tamoxifen in estrogen-receptor positive breast cancer cells, triple-negative human breast cancer cells, and normal non-cancerous cells. Apoptotic morphology and biochemical marker expression were assessed to determine the extent anticancer efficacy of hibiscus. Mitochondrial membrane potential reduction and reactive oxygen species generation were quantified using fluorogenic dyes to determine the mechanism of hibiscus extract action. RESULTS: Hibiscus extract was able to selectively induce apoptosis in both triple-negative and estrogen-receptor positive breast cancer cells in a dosage-dependent manner. Most importantly, addition of hibiscus extract was found to enhance the induction of apoptosis of chemotherapy treatments (taxol and cisplatin) in triple-negative breast cancer cells when compared to treatment alone. Moreover, hibiscus extract addition to chemotherapy treatment was able to increase oxidative stress and decrease mitochondrial membrane potential compared to individual treatments. CONCLUSION: Hibiscus extract is effective on breast cancer, most notably on generally resistant triple-negative breast cancer, while being selective for normal healthy cells. Hibiscus extract could supplement chemotherapeutic regimens as an adjuvant and lead to a more efficacious treatment approach to reduce chemotherapy dosages and related toxicity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations80
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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