Hibiscus-cisplatin combination treatment decreases liver toxicity in rats while increasing toxicity in lung cancer cells via oxidative stress- apoptosis pathway
Notice bibliographique
Résumé
Cisplatin (CIS) is a broad-spectrum anti-carcinogen that causes cytotoxic effects both in normal and cancer cells. The purpose of this study was to test whether Hibiscus sabdariffa (HS) extract can reduce CIS-induced hepatotoxicity in rodents and to assess its anticancer activity in vitro. Treatment with HS extract at daily doses of 500 mg/kg before and after a single dose of CIS (10 mg/kg) reduced hepatotoxicity in Wistar male albino rats. HS extract reduced activity of hepatic damage marker enzymes ( i.e. alanine and aspartate aminotransferases), necrosis, and apoptosis in liver tissues of CIS-treated rats. This hepatic protection was associated with reduced oxidative stress in liver tissues. The antioxidant effects of HS were manifested as a normalization of malondialdehyde levels and glutathione levels which were all raised after CIS-induction. In addition, HS treatment resulted in a decrease of catalase, and superoxide dismutase activity. The combined effects of CIS and HS were also studied in two human lung cancer cell lines (A549 and H460). Treatment with HS (20 μg /mL) enhanced the cytotoxic activity of CIS both in A549 and H460 cell lines. Interestingly, HS increased CIS-induced apoptosis and oxidative stress more clearly in A549 cells indicating that HS extract in combination with CIS could increase the efficacy of CIS in the treatment of 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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.
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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 ».