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Enregistrement W3099797308 · doi:10.3390/ijms21228480

Natural Health Products (NHP’s) and Natural Compounds as Therapeutic Agents for the Treatment of Cancer; Mechanisms of Anti-Cancer Activity of Natural Compounds and Overall Trends

2020· review· en· W3099797308 sur OpenAlexaff
Benjamin Scaria, Siddhartha Sood, Christopher Raad, Jana Khanafer, Rahul Jayachandiran, Alaina Pupulin, Sahibjot Grewal, Michael Okoko, Mansi Arora, Lauren E.C. Miles, Siyaram Pandey

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNatural Antidiabetic Agents Studies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerDrugMedicinePharmacologyCancer therapyCancer treatmentChemotherapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most cancer therapeutics, such as tubulin-targeting chemotherapy drugs, cause cytotoxic, non-selective effects. These harmful side-effects drastically reduce the cancer patient's quality of life. Recently, researchers have focused their efforts on studying natural health products (NHP's) which have demonstrated the ability to selectively target cancer cells in cellular and animal models. However, the major hurdle of clinical validation remains. NHP's warrant further clinical investigation as a therapeutic option since they exhibit low toxicity, while retaining a selective effect. Additionally, they can sensitize cancerous cells to chemotherapy, which enhances the efficacy of chemotherapeutic drugs, indicating that they can be utilized as supplemental therapy. An additional area for further research is the investigation of drug-drug interactions between NHP's and chemotherapeutics. The objectives of this review are to report the most recent results from the field of anticancer NHP research, and to highlight the most recent advancements in possible supplemental therapeutic options.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations53
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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