Methylene Blue Metabolic Therapy Restrains In Vivo Ovarian Tumor Growth
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian cancer remains a significant challenge, especially in platinum-resistant cases where treatment options are limited. In this study, we investigated the potential of methylene blue (MB) as a metabolic therapy and complementary treatment approach for ovarian cancer. Our findings demonstrated a significant in vivo reduction in the proliferation of TOV112D-based ovarian-cell-line xenografts. In this preclinical study, which used a carboplatin-resistant ovarian cancer tumor model implanted into mice, MB-mediated metabolic therapy exhibited superior tumor slowdown compared to carboplatin treatment alone. This indicates, for the first time, MB's potential as an alternative or adjuvant treatment, especially for resistant cases. Our in vitro study on TOV112D and ARPE-19 sheds light on the impact of such an MB-based metabolic therapy on mitochondrial energetics (respiration and membrane potential). MB showed a modulatory role in the oxygen consumption rate and the mitochondrial membrane potential. These results revealed, for the first time, that MB specifically targets TOV112D mitochondria and probably induces cell apoptosis. The differential response of normal (ARPE-19) and cancer (TOV112D) cells to the MB treatment suggests potential alterations in cancer cell mitochondria, opening avenues for therapeutic approaches that target the mitochondria. Overall, our findings suggest the efficacy of MB as a possible treatment for ovarian cancer and provide valuable insights into the mechanisms underlying the efficacy of methylene blue metabolic therapy in ovarian cancer treatment.
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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 ».