Oxidative Stress and Autophagy Mediate Anti-Cancer Properties of Cannabis Derivatives in Human Oral Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Cannabinoids, the active components of cannabis exert palliative effects in cancer patients by preventing nausea, vomiting and pain as well as by stimulating appetite. Recent studies indicated that cannabinoids could be helpful in treating certain rare forms of cancer and other inflammatory diseases. The objective of this study was to investigate the cytotoxic effect of a cannabinoid mixture (CM) in oral cells. Thus, normal and cancer gingival cells were treated with different concentrations of CM to evaluate their proliferation by MTT assay, cytotoxicity by using LDH assay, colony formation with crystal violet and migration by the scratch method. In addition, apoptosis, autophagy, oxidative stress, antioxidant level, DNA damage and the mitochondrial membrane potential (ΔΨm) generated by proton pumps were measured by flow cytometry. Furthermore, deactivation of the key signaling pathways involved in cancer progression such as NF-κB, ERK1/2, p38, STAT1, STAT3, STAT5 was also evaluated by this technique. These outcomes indicate that CM, at a concentration higher than 0.1 µg/mL, provokes high cytotoxicity in Ca9-22 oral cancer cells but not in GMSM-K gingival normal cells. Apoptosis, autophagy, antioxidant levels and mitochondrial stress as well as DNA damage in oral cells were increased following exposure to low concentration (1 µg/mL). In addition, major signaling pathways that are involved such as MAPKase, STATs and NF-κB pathways were inhibited by CM as well as cell migration. Our results suggest that cannabinoids could potentially have a beneficial effect on oral cancer therapy.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».