Evaluation of onconutraceutical potential and chemical characterization of vegetable smoothies
Notice bibliographique
Résumé
The research towards onconutraceutical products not only for cancer prevention but also as a valid support to the pharmacological therapies is of growing interest. Doxorubicin is one of the most potent and widely used chemotherapeutic agents for various tumors, as breast cancer. However, doxorubicin clinical application is limited by cumulative and dose-related cardiotoxicity, which may lead to congestive heart failure [ 1 ]. Thus, this study aims to identify possible nutraceutical matrices able to reduce the doxorubicin toxicity without modifying its antineoplastic activity on breast cancer cells. We evaluated the onconutraceutical potential of smoothies polyphenolic extracts from orange ( Citrus sinensis ) and red grape ( Vitis vinifera ), and 3 different mixes, composed by different ratios of the two matrices, on embryonic rat heart-derived cells (H9c2) and human breast adenocarcinoma cells (MCF-7), also in presence of doxorubicin. The tested extracts, as well as the relative mixes, don’t exhibit a significant antiproliferative activity on H9c2 and MCF-7. In doxorubicin-treated cells, the orange and the grapes extracts, and the 3 mixes, reduce the antiproliferative activity induced by doxorubicin on H9c2. Interestingly, the doxorubicin antiproliferative activity on MCF-7 cells was unaltered, in presence of the tested extracts. In particular, the more effective smoties’ mix, 1:1 ratio, was able to reduce the doxorubicin-induced reactive oxygen species release, and to increase the expression of antioxidant cytoprotective enzymes in cardiomyocytes. Our results indicate that the smoothies polyphenolic extracts could be usefull as onconutraceutics, in order to reduce the some doxorubicin-induced side effects.
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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 | 0,001 | 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 ».