Docosahexaenoic acid alone and in combination with carboplatin significantly reduces tumor cell growth in preclinical models of ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Despite recent advances in diagnosis and treatment, ovarian cancer (OC) is the most lethal gynecological malignancy and improving the efficacy of chemotherapy is of great interest. This study increases our understanding of how dietary intervention with docosahexaenoic acid (DHA)-a supplement proven safe for human consumption – enhances the anti-cancer effects of conventional chemotherapy. Our results demonstrated synergistic cell killing by DHA and carboplatin in OC cell lines. Furthermore, DHA supplementation alone and in combination with carboplatin significantly reduced OC growth in a high-grade serous OC patient-derived xenograft mouse model. Carboplatin administered intraperitoneally significantly reduced tumor growth in DHA-fed mice compared to mice on the control diet. Intravenous carboplatin administration in combination with DHA reduced tumor growth similarly to carboplatin or DHA monotherapies. The DHA-induced reduction in tumor growth in this model was associated with increased tumor necrosis and improved survival. As such, our findings provide a strong rationale to move to clinical trials that will determine whether DHA supplementation enhances the efficacy and tolerance of cytotoxic chemotherapy in patients with OC.
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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) | 0,002 | 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 ».