Ursolic Acid against Prostate and Urogenital Cancers: A Review of In Vitro and In Vivo Studies
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer is the second most diagnosed form of cancer in men worldwide and accounted for roughly 1.3 million cases and 359,000 deaths globally in 2018, despite all the available treatment strategies including surgery, radiotherapy, and chemotherapy. Finding novel approaches to prevent and treat prostate and other urogenital cancers effectively is of major importance. Chemicals derived from plants, such as docetaxel and paclitaxel, have been used in cancer treatment, and in recent years, research interest has focused on finding other plant-derived chemicals that can be used in the fight against cancer. Ursolic acid, found in high concentrations in cranberries, is a pentacyclic triterpenoid compound demonstrated to have anti-inflammatory, antioxidant, and anticancer properties. In the present review, we summarize the research studies examining the effects of ursolic acid and its derivatives against prostate and other urogenital cancers. Collectively, the existing data indicate that ursolic acid inhibits human prostate, renal, bladder, and testicular cancer cell proliferation and induces apoptosis. A limited number of studies have shown significant reduction in tumor volume in animals xenografted with human prostate cancer cells and treated with ursolic acid. More animal studies and human clinical studies are required to examine the potential of ursolic acid to inhibit prostate and other urogenital cancers in vivo.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».