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Enregistrement W4323050662 · doi:10.1186/s42238-023-00174-z

Anticancer properties of cannabidiol and Δ9-tetrahydrocannabinol and synergistic effects with gemcitabine and cisplatin in bladder cancer cell lines

2023· article· en· W4323050662 sur OpenAlexafffund
Erin G. Whynot, Andrea M. Tomko, Denis J. Dupré

Notice bibliographique

RevueJournal of Cannabis Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine, Dalhousie UniversityDalhousie UniversityDalhousie Medical Research FoundationBeatrice Hunter Cancer Research InstituteCancer Research Institute
Mots-clésCannabidiolCisplatinPharmacologyGemcitabineTetrahydrocannabinolCannabinoidViability assayBladder cancerApoptosisChemistryPopulationCancer researchMedicineCancerCannabisChemotherapyInternal medicineBiochemistryReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 Δ 9 -tetrahydrocannabinol, with agents commonly used to treat bladder cancer, such as gemcitabine and cisplatin, can produce desirable synergistic effects. We also evaluated if co-treatment with different cannabinoids resulted in synergistic effects. Methods We generated concentration curves with several drugs, including several cannabinoids, to identify the range at which they could exert anti-tumor effects in bladder cancer cell lines. We tested the cytotoxic effects of gemcitabine (up to 100 nM), cisplatin (up to 100 μM), and cannabinoids (up to 10 μM) in T24 and TCCSUP cells. We also evaluated the activation of the apoptotic cascade and whether cannabinoids have the ability to reduce invasion in T24 cells. Results Cannabidiol, Δ 9 -tetrahydrocannabinol, cannabichromene, and cannabivarin 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 Δ 9 -tetrahydrocannabinol were also shown to induce apoptosis via caspase-3 cleavage and reduce invasion in a Matrigel assay. Cannabidiol and Δ 9 -tetrahydrocannabinol also display synergistic properties with other cannabinoids like cannabichromene or cannabivarin, although individual cannabinoids may be sufficient to reduce cell viability of bladder cancer cell lines. 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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,703
Score d'incertitude au seuil0,798

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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