Anti-cancer potential of cannabis terpenes in a Taxol-resistant model of breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Chemotherapeutic resistance can limit breast cancer outcomes; therefore, the exploration of novel therapeutic options is warranted. Isolated compounds found in cannabis have previously been shown to exhibit anti-cancer effects, but little is known about their effects in resistant breast cancer. Our study aimed to evaluate the effects of terpenes found in cannabis in in vitro chemotherapy-resistant model of breast cancer. We aimed to identify whether five terpenes found in cannabis produced anti-cancer effects, and whether their effects were improved upon co-treatment with cannabinoids and flavonoids also found in cannabis. Nerolidol and β-caryophyllene produced the greatest cytotoxic effects, activated the apoptotic cascade, and reduced cellular invasion. Combinations with the flavonoid kaempferol potentiated the cytotoxic effects of ocimene, terpinolene, and β-myrcene. Combinations of nerolidol and Δ9-tetrahydrocannabinol or cannabidiol produced variable responses ranging from antagonism and additivity to synergy, depending on concentrations used. Our results indicate that cannabis terpenes, alone or combined with cannabinoids and flavonoids, produced anti-cancer effects in chemotherapy-resistant breast cancer cell lines. This study is a first step in the identification of compounds that could have therapeutic potential in the treatment of resistant breast cancer.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».