Targeting androgen receptor (<scp>AR</scp>) with a synthetic peptide increases apoptosis in triple negative breast cancer and <scp>AR</scp>‐expressing prostate cancer cell lines
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The androgen receptor (AR) has been studied as an approach to cancer therapy. AIMS: We used human breast cancer-derived cells with high, low, and very low expression levels of AR, in addition to prostate cancer-derived LNCaP and DU-145 cells as a positive and negative controls to examine apoptosis caused by a synthetic peptide that targets ARs. METHODS AND RESULTS: The peptide was produced to inhibit AR transactivation in breast cancer cell lines. We then measured cell viability, caspase-3 activity, and the ratio of Bax/Bcl-2. The findings indicated that the peptide (100-500 nM) in the presence of dihydrotestosterone (DHT) reduced cell growth in cells with high and low expression level of AR (p < .001), but not in cells with very low levels of AR. Treatment with 100-500 nM of peptide activated caspase-3 and increased the ratio of Bax/Bcl-2 in cells with high and low expression levels of AR. Also, increasing concentrations of the peptide (100-500 nM) reduced BrdU incorporation in the presence of DHT and promoted apoptosis in cells with high and low expression levels of AR (p < .001). CONCLUSION: The findings indicate the peptide significantly increased apoptosis in cancer cells.
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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) | 0,001 | 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 ».