Anti-cancer properties of cannabidiol and Δ9-tetrahydrocannabinol and potential synergistic effects with gemcitabine, cisplatin and other cannabinoids in bladder cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction With the legalization of cannabis in multiple jurisdictions throughout the world, a larger proportion of the population consumes cannabis. Several studies have demonstrated anti-tumor effects of components present in cannabis in different models. Unfortunately, little is known about the potential anti-tumoral effects of cannabinoids in bladder cancer, and how cannabinoids could potentially synergize with chemotherapeutic agents. Our study aims to identify whether a combination of cannabinoids, like cannabidiol and Δ9-tetrahydrocannabinol with agents commonly used to treat bladder cancer, such as gemcitabine and cisplatin, is able to produce desirable synergistic effects. We also evaluated whether co-treatment of different cannabinoids also generated synergistic effects. Materials and Methods We generated concentration curves with different drugs to identify the range at which they could exert anti-tumor effects. We also evaluated the activation of the apoptotic cascade and whether cannabinoids have the ability to reduce invasion. Results Cannabidiol, Δ9-tetrahydrocannabinol and other cannabinoids reduce cell viability of bladder cancer cell lines, and their combination with gemcitabine or cisplatin may induce differential responses: from antagonistic to additive and synergistic effects, depending on the concentrations used. Cannabidiol and Δ9-tetrahydrocannabinol were also shown to induce caspase 3 cleavage and reduce invasion in a Matrigel assay. Cannabidiol and Δ9-tetrahydrocannabinol also display synergistic properties with other cannabinoids like cannabichromene or cannabivarin. Discussion Our results indicate that cannabinoids can reduce human bladder transitional cell carcinoma cell viability, and that they can potentially exert synergistic effects when combined with other agents. Our in vitro results will form the basis for future studies in vivo and in clinical trials for the development of new therapies that could be beneficial for the treatment of bladder cancer in the future.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».