Reversal of P-glycoprotein-mediated multidrug resistance by novel curcumin analogues in paclitaxel-resistant human breast cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Multidrug resistance (MDR) is a major obstacle for successful cancer chemotherapy, and the main cause of MDR has been attributed to overexpression of P-glycoprotein (P-gp). In this present study, four P-gp modulators (E,E)-4,6-bis(styryl)-2-(substituted amino)-pyrimidines were evaluated for their activity in a breast cancer cell line overexpressing P-gp (LCC6MDR). The four modulators displayed significantly better P-gp modulating activity compared with the positive control verapamil (RF = 5.4), with a relative fold (RF) increase in activity ranging from 33.3 to 86.0. In contrast to compounds a and c that exhibited lower cytotoxicity, compounds b and d were nontoxic towards both cancer cells and normal cells, with IC50 values greater than 100 μmol/L. The qRT-PCR results demonstrated that after exposure to 2 μmol/L of compounds a, b, c, and d, the mRNA expression level of MDR1 in LCC6MDR cells decreased to 45%, 50%, 38%, and 51%, respectively. However, the Western-blot results indicated that compound c could reverse P-gp mediated MDR, but not via decreases in protein expression. DOX and Rh123 accumulation and efflux results further confirmed that the reversal of MDR activity happens via inhibition of P-gp efflux and increases in intracellular drug accumulation. These results demonstrated that compound c has low toxicity and is an efficient P-gp modulator, highlighting its potential as a promising candidate for P-gp-mediated reversal of MDR.
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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 ».