Rosemary Extract Inhibits Proliferation, Survival, Akt, and mTOR Signaling in Triple-Negative Breast Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the most commonly diagnosed cancer in women. Triple-negative (TN) breast cancer lacks expression of estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR) as well as the expression and/or gene amplification of human epidermal growth factor receptor 2 (HER2). TN breast cancer is aggressive and does not respond to hormone therapy, therefore new treatments are urgently needed. Plant-derived chemicals have contributed to the establishment of chemotherapy agents. In previous studies, rosemary extract (RE) has been found to reduce cell proliferation and increase apoptosis in some cancer cell lines. However, there are very few studies examining the effects of RE in TN breast cancer. In the present study, we examined the effects of RE on TN MDA-MB-231 breast cancer cell proliferation, survival/apoptosis, Akt, and mTOR signaling. RE inhibited MDA-MB-231 cell proliferation and survival in a dose-dependent manner. Furthermore, RE inhibited the phosphorylation/activation of Akt and mTOR and enhanced the cleavage of PARP, a marker of apoptosis. Our findings indicate that RE has potent anticancer properties against TN breast cancer and modulates key signaling molecules involved in cell proliferation and survival.
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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 | 0,001 |
| 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 ».