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 IC 50 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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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».