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Enregistrement W3097948366 · doi:10.1159/000510582

Acetylsalicylic Acid Exerts Potent Antitumor and Antiangiogenic Effects in Cutaneous and Uveal Melanoma Cell Lines

2020· article· en· W3097948366 sur OpenAlexafffund
Dominique Fausto de Souza, Thupten Tsering, Miguel N. Burnier, Vasco Bravo-Filho, Ana Beatriz Toledo Dias, Mohamed Abdouh, Alicia A. Goyeneche, Julia V. Burnier

Notice bibliographique

RevueOcular Oncology and Pathology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory mediators and NSAID effects
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Dermatology Foundation
Mots-clésMedicineMelanomaPharmacologyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Acetylsalicylic acid (ASA) has been investigated for a potential anticancer role in several cancers, such as colorectal, ovarian, and endometrial cancer. Moreover, ASA has been shown to abrogate various processes that contribute to tumor growth and progression. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the effects of ASA on cutaneous melanoma (CM) and uveal melanoma (UM). METHODS: Human CM and UM cells were treated with 5 mM ASA and assessed for changes in cellular functions. Antiangiogenic effects of ASA were determined using an ELISA-based assay for 10 proangiogenic cytokines, and then validated by Western blot. Finally, proteomic analysis of ASA-treated cells was performed to elucidate the changes that may be responsible for ASA-mediated effects in melanoma cells. RESULTS: Treatment with ASA significantly inhibited the proliferation, invasion, and migration capabilities, and caused a significant decrease in angiogenin and PIGF secretion in both CM and UM. Mass spectrometry revealed 179 protein changes associated with ASA in the CM and UM cell lines. CONCLUSIONS: These results suggest that ASA may be effective as an adjuvant therapy in metastatic CM and UM. Future studies are needed to determine the regulating targets that are responsible for the antitumor effects of ASA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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