Tropisetron attenuates tumor growth and progression in an experimental model of mouse lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The antineoplastic effects of 5‐hydroxytryptamine (5‐HT) receptor antagonists have been shown in previous studies. However, the exact underlying mechanisms mediating these antineoplastic effects are unclear. In the present study, we assessed the antineoplastic effects of tropisetron, a 5‐HT receptor antagonist, in an experimental model of lung cancer in BALB/c mouse. Lewis lung carcinoma cell line was used to induce lung cancer. Mice were divided into four groups (n = 6) as follows: tumor‐bearing mice + tropisetron (5 mg/kg intraperitoneally [IP]), tumor‐bearing mice + tropisetron (10 mg/kg IP), tumor‐bearing mice + saline, healthy mice + tropisetron (10 mg/kg). Tumor burden, interferon‐γ (IFN‐γ), interleukin (IL)‐4, pathological response, Ki‐67, and E‐cadherin were assessed using enzyme‐linked immunosorbent assay, and real‐time polymerase chain reaction. Comet assay was used to assess DNA toxicity. Tropisetrone‐treated animals (either 5 or 10 mg/kg) showed significantly lower tumor sizes at the day 24th after tumor induction. Tropisetron received animals also showed significantly higher levels of IFN‐γ, E‐cadherin, pathologic response, and necrotic cells compared to the saline‐treated counterparts. In addition, the levels of IL‐4, and Ki‐67 were significantly lower in tropisetrone treated mice in comparison with control. Furthermore, tropisteron coadministration signifcantly reduced H 2 O 2 ‐induced DNA toxicity while treatment with tropisteron alone showed no adverse effect on DNA. Tropisetrone can be used as a potential antineoplastic drug in lung cancer. This agent can promote its antineoplastic effects in part through modulating inflammatory and proliferating markers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».