Next Generation of Cancer Drug Repurposing: Therapeutic Combination of Aspirin and Oseltamivir Phosphate Potentiates Gemcitabine to Disable Key Survival Pathways Critical for Pancreatic Cancer Progression
Notice bibliographique
Résumé
Resistance to chemotherapeutics and high metastatic rates contribute to the abysmal survival rate in patients with pancreatic cancer. An alternate approach for treating human pancreatic cancer involves repurposing the anti-inflammatory drug, aspirin (ASA), with oseltamivir phosphate (OP) in combination with the standard chemotherapeutic agent, gemcitabine (GEM). The question is whether treatment with ASA and OP can sensitize cancer cells to the cytotoxicity induced by GEM and limit the development of chemoresistance. To assess the key survival pathways critical for pancreatic cancer progression, we used the AlamarBlue cytotoxicity assay to determine the cell viability and combination index for the drug combinations, flow cytometric analysis of annexin V apoptosis assay to detect apoptotic and necrotic cells, fluorometric QCM™ chemotaxis migration assay to assess cellular migration, fluorometric extracellular matrix (ECM) cell adhesion array kit to assess the expression of the ECM proteins, scratch wound assay using the 96-well WoundMaker™, and the methylcellulose clonogenic assay to assess clonogenic potential. The combination of ASA and OP with GEM significantly upended MiaPaCa-2 and PANC-1 pancreatic cancer cell viability, clonogenic potential, expression of critical extracellular matrix proteins, migration, and promoted apoptosis. ASA in combination with OP significantly improves the effectiveness of GEM in the treatment of pancreatic cancer and disables key survival pathways critical to disease progression.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».