In Vivo Reversal of P-Glycoprotein-Mediated Drug Resistance in a Breast Cancer Xenograft and in Leukemia Models Using a Novel, Potent, and Nontoxic Epicatechin EC31
Notice bibliographique
Résumé
The modulation of P-glycoprotein (P-gp, ABCB1) can reverse multidrug resistance (MDR) and potentiate the efficacy of anticancer drugs. Tea polyphenols, such as epigallocatechin gallate (EGCG), have low P-gp-modulating activity, with an EC50 over 10 μM. In this study, we optimized a series of tea polyphenol derivatives and demonstrated that epicatechin EC31 was a potent and nontoxic P-gp inhibitor. Its EC50 for reversing paclitaxel, doxorubicin, and vincristine resistance in three P-gp-overexpressing cell lines ranged from 37 to 249 nM. Mechanistic studies revealed that EC31 restored intracellular drug accumulation by inhibiting P-gp-mediated drug efflux. It did not downregulate the plasma membrane P-gp level nor inhibit P-gp ATPase. It was not a transport substrate of P-gp. A pharmacokinetic study revealed that the intraperitoneal administration of 30 mg/kg of EC31 could achieve a plasma concentration above its in vitro EC50 (94 nM) for more than 18 h. It did not affect the pharmacokinetic profile of coadministered paclitaxel. In the xenograft model of the P-gp-overexpressing LCC6MDR cell line, EC31 reversed P-gp-mediated paclitaxel resistance and inhibited tumor growth by 27.4 to 36.1% (p < 0.001). Moreover, it also increased the intratumor paclitaxel level in the LCC6MDR xenograft by 6 fold (p < 0.001). In both murine leukemia P388ADR and human leukemia K562/P-gp mice models, the cotreatment of EC31 and doxorubicin significantly prolonged the survival of the mice (p < 0.001 and p < 0.01) as compared to the doxorubicin alone group, respectively. Our results suggested that EC31 was a promising candidate for further investigation on combination therapy for treating P-gp-overexpressing cancers.
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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 | 0,001 |
| 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 ».