Xanthohumol: A Metabolite with Promising Anti-Neoplastic Potential
Notice bibliographique
Résumé
The overwhelming global burden of cancer has posed numerous challenges and opportunities for developing anti-cancer therapies. Phytochemicals have emerged as promising synergistic compounds with potential anti-cancer effects to supplement chemo- and immune-therapeutic regimens. Anti cancer synergistic effects have been investigated in the interaction between phytocompounds derived from flavonoids such as quercetin, apigenin, kaempferol, hesperidin, emodin, etc., and conventional drugs. Xanthohumol is one of the prenylated phytoflavonoid that has demonstrated key anti-cancer activities in in vitro (anti proliferation of cancer cell lines) and in vivo (animal models of xenograft tumours) studies, and has been explored from different dimensions for targeting cancer subtypes. In the last decade, xanthohumol has been investigated how it induces the anti- cancer effects at cellular and molecular levels. The different signalling cascades and targets of xanthohumol are summarized in this review. Overall, this review summarizes the current advances made in the field of natural compounds with special reference to xanthohumol and its promising anti-cancer effects to inhibit tumour progression. The present review has also discussedthe potential of xanthohumol transitioning into a leadingcandidate from nano-therapy viewpoint along with the challenges which need to be addressed for extensive preclinical and clinical anti-cancer studies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».