Attenuation of STAT3 Signaling Cascade by Daidzin Can Enhance the Apoptotic Potential of Bortezomib against Multiple Myeloma
Notice bibliographique
Résumé
(Fabaceae) is a widely known phytoestrogen. DDZ can display anti-cancer activities against breast and prostate cancers, but its anti-oncogenic actions in multiple myeloma (MM) cells have not been studied. The signal transducer and activator of transcription 3 (STAT3) can control key processes including proliferation, differentiation, and survival in MM cells. Here, we noted that DDZ abrogated STAT3 activation (both constitutive as well as inducible) at Tyr705 and Ser727 in MM cells. Additionally, DDZ mitigated the phosphorylation of STAT3 upstream Janus-activated kinases (JAK1/2) and c-Src kinases. Pervanadate (tyrosine phosphatase blocker) exposure altered the DDZ-induced inhibition of STAT3 activation, thus affecting the action of this phytoestrogen on apoptosis. Moreover, DDZ impeded proliferation and augmented the apoptotic effects of bortezomib (Bor) in MM cells. Overall, the data indicate that DDZ may act as a potent suppressor of STAT3 signaling cascade, and the co-treatment of DDZ and Bor could be a promising therapeutic strategy, specifically in MM.
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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 ».