[10]-Gingerol improves doxorubicin anticancer activity and decreases its side effects in triple negative breast cancer models
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Although doxorubicin is widely used to treat cancer, severe side effects limit its clinical use. Combination of standard chemotherapy with natural products can increase the efficacy and attenuate the side effects of current therapies. Here we studied the anticancer effects of a combined regimen comprising doxorubicin and [10]-gingerol against triple-negative breast cancer, which does not respond to hormonal or targeted therapies. METHODS: Cytotoxicity was evaluated by MTT assay, cell cycle progression and apoptosis were analyzed by flow cytometry and signaling pathways were analyzed by Western blotting in human and murine triple negative breast cancer cell systems. The anticancer/antimetastatic and toxic effects of the combined regimen was evaluated using syngeneic and xenograft orthotopic models. RESULTS: The combination of doxorubicin and [10]-gingerol significantly increased the number of apoptotic cells, compared to each compound alone. In 4T1Br4 cells, the combined regimen was the only condition able to increase the levels of active caspase 3 and γH2AX and to decrease the level of Cdk-6 cyclin. In vivo, doxorubicin (3 mg/Kg, D3) and [10]-gingerol (10 mg/Kg, G10) resulted in a significant reduction in the volume of primary tumors and a decrease in the number of circulating tumor cells (CTCs). Interestingly, only the combined regimen led to decreased tumor burdens to distant organs (i.e., metastasis) and reduced chemotherapy-induced weight loss and hepatotoxicity in tumor-bearing animals. Likewise, in a xenograft model, only the combined regimen was effective in significantly reducing the primary tumor volume and the prevalence of CTCs. CONCLUSIONS: Our data indicate that [10]-gingerol has potential to be used as a neoadjuvant or in combined therapy with doxorubicin, to improve its anticancer activity.
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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) | 0,003 | 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 ».